Сегодня лечу в Челябинск, свой родной город.

Город ассоциируется скорее с промышленностью, чем с технологическими инновациями в цифровом мире. Я, честно говоря, не знаю «выстреливших» недавно инновационных стартапов из Челябинска :)

Вместе с тем, те, кому уже «за» X лет, наверное, ещё помнят такой сервис Zaycev.net / Zaycev.fm — крупный онлайн-сервис музыки с каталогом треков для скачивания, онлайн-радио и тематическими станциями.

Так вот этот проект родился и вырос, как и я, в Челябинске и существует по сей день. Это было ещё до музыки ВК, кстати :)

👉 https://zaycev.net

Решил постепенно создать рубрикатор в своем канале. Позже даже проведу голосование какое-нибудь, чтобы сделать это правильно)

А пока рубрика #разбор стартапа

Тут буду препарировать стартапы, которые по каким-то причинам привлекли мое внимание.


🚀 Сегодня про Lovable:

$0 → $400M ARR за 14 месяцев. Разбираем плейбук и смотрим, где лукавят.

Иван Ландабасо из JME Ventures разобрал, как Lovable стал одним из самых быстрорастущих стартапов в истории. Там куча любопытных деталей — особенно про то, как они выросли до $300M ARR, не потратив ни доллара на платный трафик.

👉 Оригинал статьи

Цифры, ради которых это читается:

▪️ $0 → $10M ARR за 2 месяца после запуска в ноябре 2024
▪️ $10M → $100M ARR ещё за ~5 месяцев
▪️ $400M ARR при 146 сотрудниках — это ~$2.7M ARR на человека
▪️ $2M суммарных затрат до $30M ARR. ROI 15x по выручке на вложенный капитал

Как они росли "без рекламы":

▪️ Founder brand. У основателя Антона Осики был накопленный авторитет — 50K+ звёзд на GitHub от проекта GPT Engineer. Он годами постил сырые цифры и провалы, а не только победы.

▪️ "Beeswarming" — каждый сотрудник шипит код, постит об этом, и вся команда в первые 2 часа налетает с репостами.

▪️ Freemium как маркетинговый бюджет. Бесплатные пользователи, которым продукт зашёл, сами постят. Их правило: free giveaways должны превышать платный маркетинг.

▪️ Ежедневные релизы + громкие анонсы раз в 1-2 месяца для реактивации "спящих" пользователей.

Платная реклама, по их словам, появилась только после $300M ARR.

Что ещё интересного в метриках:

▪️ North star — не MAU, не выручка, а Daily Active Apps (сколько приложений активно строится или получает трафик прямо сейчас)

▪️ Day 30 retention платящих — 85% — фантастика для молодого продукта в новой категории

▪️ NRR выше 100% — чем больше приложений строишь, тем больше платишь

▪️ Brand как единственный moat, который не размывается при смене модели каждые 90 дней

▪️ Talent density в Стокгольме — Lovable уже крупнейший магнит для талантов. OpenAI их не перекупит, как это происходит в Долине

А теперь что не так и чего не хватает:

🔹 Маржа — 36% (по утёкшему питч-деку). Цель — 65% к концу 2026. С такой маржой 85% retention в долгосрок не спасает. Про NRR тоже пишут, но не очень уверенно.

🔹 Почему перешли на платный трафик? Если виральный рост работал так хорошо, зачем платить? Это классическая проблема выхода из ниши (пусть и большой) в более широкую категорию.

🔹 Слухи. Почти все сходятся во мнении, что Lovable покупал и покупает трафик активно. Но это не так красиво звучит, правда?

🔹 Несмотря на вопросы — всё описанное в статье они реально делают, и это как-то работает.

───

В целом пока рынок платит за рост, всё ок. Когда инвесторы попросят прибыль — придётся резко менять экономику)

Я сам пользовался Lovable, не влюбился. Manus, Kimi, Replit мне показались сильно круче по соотношению цена-качество-возможности.

Manus самый дорогой и самое лучшее качество и скорость. Остальные сильно дешевле при весьма хорошем качестве. Надо будет фин.метрики этих приложений как нибудь сравнить )

19-летний парень продал своё ИИ-приложение за $100–250 млн.

Зак Ядегари сделал приложение Cal AI, которое считает калории по фотографии еды — без ручного ввода. И MyFitnessPal купил его.

Самое интересное, что своё ИИ-приложение он навайбкодил. То есть сделал через ИИ. Буквально парень заработал на правильных промптах, пока его друзья зубрили в вузах.

Не тем мы все с вами занимаемся)

Еще интересные факты о нем. Ни один универ из лиги плюща не взял его. Из 18 университетов — 15 отказов. Включая Harvard, Yale, Princeton, MIT и Stanford.


Первый бизнес в 14 лет — игровой сайт Totally Science, продан примерно за $100K. Эти деньги стали стартовым капиталом для Cal AI.
Сейчас, по данным из индустрии, он работает над продуктом против doomscrolling естественно с использованием того же AI.

https://t.me/digitalvc

https://t.me/Ikigai_magic_bot тут секрет длинной и счастливой жизни

Интересное исследование про ЦОДы, чуть ли не самый растущий бизнес в мире.

Только ленивый ещё не написал про IPO SpaceX.

На мой взгляд, лучший текст из тех, что я читал, написал Алексей Басов в своём канале. Начинается пост Алексея как типичный финансовый разбор: ×95–105 выручки, убытки, отрицательный cash flow. Абсурдное IPO по всем метрикам. А потом — впечатляющий разворот, который я, как любитель sci‑fi, не мог пропустить :)

Да, по цифрам это безумие, но SpaceX — это не про финансы, а про выживание человечества как вида, про распространение нашей цивилизации за пределы планеты.

Маск может быть спорной фигурой, но он делает то, что не могут или не хотят делать государства: строит мост к другим планетам. На это можно смотреть через призму P/E и Excel, а можно — через судьбу человечества и веру огромного количества инвесторов и весьма образованных людей в эксперимент планетарного масштаба, в фантастическую идею то ли гения, то ли безумца.

Читайте оригинал у Алексея: https://t.me/basovalexey

Сегодня на TechWeek обсуждали, как развиваться, автоматизировать, импортозамещать правильно, в условиях ограничений.

Сносить всё и строить заново? Или надстраивать над старым?

Plaud помог мне составить краткий конспект моего выступления.

Есть задачи, где лучше пересобрать с нуля, когда старое становится ограничением и мешает росту бизнеса. При этом технологический стек сегодня естественно впереди того, что было у западных вендоров десять лет назад. Cloud-native, агентный ИИ, API-first, CI/CD и т.д. — это новая архитектура. Наша платформа Farzoom — создает за несколько недель сложные цифровые продукты и бизнес-процессы в банках, ритейле, пром.предприятиях, которые на классической платформе собирались бы месяцами или даже годами. Потому что мы проектируем под результат, а не под интерфейс прошлого поколения и на новом AI-Driven стеке.

Но бывает и другие ситуации. У компании десятки лет legacy, сложные процессы, десятки интеграций. Сносить всё — дорого, долго, рискованно. Тогда нужен третий путь, который мы также реализовали для себя и своих клиентов: быстрый AI-слой над текущей системой, который делает процессы прозрачными, находит узкие места и позволяет улучшать без революции.

Вот что делает наша AI-driven BPM платформа. Собирает данные из процессов, находит причинно-следственные связи, показывает, что работает, а что — нет. Без усталости, без потери контекста. Можно точечно пересобирать куски, где это на самомо деле нужно. Если всё работает — зачем ломать? Главное — видеть процессы и постоянно их улучшать.

Выбор не между «всё снести» и «ничего не трогать». Выбор между слепотой и прозрачностью. Мы делаем платформу, которая работает и в greenfield, и со старыми системами — в зависимости от того, что нужно бизнесу.

Наша ставка на ближайшие 3 года. Непрерывное улучшение. Потому что процессы уже есть, а возможность их системно улучшать — появилась только сейчас.

Про непрерывные улучшения ставшие возможными благодаря новым технологиям расскажу в след.посте:)

Смотрите какая классная находка! Есть чем заняться на выходных теперь:)

Anthropic выпустил руководство для тех, кто создаёт стартапы в эпоху AI. 34 страницы о том, как теперь строить компанию.

На что стоит обратить внимание: почти половина стартапов закрывается потому, что создают продукт, который никому не нужен. С AI эта проблема усиливается.

Теперь любой может собрать работающий прототип за день. И кажется, что продукт готов. Но это иллюзия. Прототип — ещё не доказательство, что люди будут платить. Эта ловушка подстерегает тысячи начинающих предпринимателей.

Кем становится основатель стартапа в 2026 году? Он больше не пишет код и не управляет командой в привычном смысле. Он дирижёр, который направляет команду AI-агентов. Его главная работа — придумывать гипотезы и быстро их проверять, какая из них сработает. А когда находит ту самую — масштабировать.

Вот как меняется путь от идеи до роста:

Начало. Не надо кодить. Сначала поговорить с людьми, изучить рынок, понять, кто реально страдает от проблемы. AI поможет, но с одним условием — проси его искать аргументы против твоей идеи, а не подтверждать её. Он умеет убеждать в чём угодно. Это опасно.

Первый продукт. Продумай архитектуру. Определи чёткие границы — что делает продукт, а что нет. Придумай, как будешь измерять успех, ещё до запуска. И не забудь про безопасность — она нужна с первого дня, а не потом.

Запуск. Когда продукт начинает работать, пора строить системы. AI помогает ускорять продажи, обучать пользователей, поддерживать клиентов.

Рост. Не нанимай людей просто потому, что растёшь. AI берёт на себя операционные задачи. А данные, которые ты накопил, становятся стеной, которую конкуренты не перепрыгнут.

Вообщем enjoy 😉