Люди работают в растущих стартапах или бигтехах (правда среди общей массы юникорнов доля фаундеров кто выходцы из бигтехов небольшая) и видят, что не боги горшки обжигают и постоянно идут пилить свои проекты

У некоторых VC часть инвесттезиса - готовы вкладываться в выходцев из уже успешных стартапов в их портфелях, кто решает идти в фаундерство

Илон Маск поделился мнением по поводу шантажа его рекламодателями в его Твиттере/X по поводу его якобы антисемитизма 🙈

DeepMind, возможно, снова резко пнули кинули двинули (!) науку вперёд (как с AlphaFold):
представили GNoME (Graph Networks for Material Exploration)

1) Это графовая сетка, способная не только предсказывать кристаллические структуры материалов, но и их стабильность
2) Все найденные материалы (а их уже, по словам ДМ, 380,000 - стабильных, и 2.2 млн всего) будут выложены в открытый доступ
3) За последнеи десять лет вычислительным путём было найдено около 28 тысяч стабильных кристаллических структур ⇒ то есть DM, по их подсчётам, набросал эквивалент ~800 лет ресерча
4) Среди обнаруженного - 52,000 потенциально новых структур графен-подобных материалов (сверхпроводники), 528 аналогов литиевых проводников (аккумуляторы)
5) Состоит из двух путей: структурного (аналоги известных материалов) и композиционного (~рандомная генерация) ➟ проверка на стабильность ➟ дальнейшая проверка (Density Functional Theory)

📚 Папира
🎥 Минутный видос - дашборд, как люди заходили и использовали БД с материалами (чут чут кусат завораживает)
📚 Беркли делает лабу для автономного синтеза материалов. Выглядит модно, и за 17 дней эксперимента насинтезировала 41/58 материалов - для сравнения, человеку могут потребоваться недели-месяцы на один материал (особенно когда нет финансирования...)

https://bbycroft.net/llm - тут можно в анимации посмотреть визуализацию, как работает LLM на 80 тыс параметров ) (нужно с компа, с телефона не получится)

Чет все же реально никто ничего не знает про будущее. Это рынки фьючерсов (куча агентов, все умные, десятки трлн активов под управлением) про ставку ФРС. а черная линия - какая ставка была в итоге
- То есть долг экономики США рос, и рынки с 2010 6 лет ждали повышения ставки, и не фига
- В 2019 ожидали ее сохранения, а ее снизили (ДО короны, обратите внимание - в корону вообще обнулили)
- В 2022 ставку подняли выше ожиданий вообще всех абсолютно
- ОК, теперь ждем спустя год с каким темпом ФРС ставку снижать/поддерживать будут =)))

UPD1 график отсюда

UPD2 Рэй Далио оч крутой если делал свои 10%/год на макро bets + и на своем адском масштабе в $100 млрд активов под управлением

UPD3 Тут хренову ставку ФРС никто предсказать не может, какие уж тут нафиг прогнозы про опасность AI 🙈🙈😂😂

Интервью Ильи Кондрашова на 1.5ч, он вместе со Сторонским (Revolut, вот преза 2015г) делает c 2022г Series B+ stage VC QuantumLight на базе AI

Илья
- Слабо написал тесты в универ, всюду отказали кроме Кембриджа. Оттуда люди чаще идут в науку, а он в Goldman Sachs (это была tech company в 70ые!), но слишком repetitive работа и до партнеров 2% людей дорастают
- Со-основал стартап по факторингу, зазвали его. Kriya стали делать тк после кризиса 2009 было очевидно, что финтех это будущее в отл от банков-гигантов. Подняли $300к по оценке $900к, сейчас выручка $25 млн/год, прибыль 5, в 2021 он вышел по оценке $200 млн, занялся инвестициями

Сторонский
- 6 лет знакомы, но не сумел вложиться в $40 млн раунде, потом общались на форумах
- Как фаундеры, прошедшие hard way, видели, что у VC нет операционного опыта. Решили machine learning отбирать стартапы, а Сторонский дал бы опыт роста (тк Revolut построен не как большинство успешных стартапов)

Фонд
- На ранней стадии data мало, а Series B уже можно все quantify за счет AI. Хотят воронку 10 тыс стартапов на Series B (то есть выручка уже $7-15 млн, оценка $100 млн), и отбирать 50 из них, цель - 10 иксов на портфель
// Витя: 17 тыс Series B стартапов по миру появились за 11 лет, из них 1600 стали юникорнами
- Мы считаем VC рынок не эффективен, а есть устойчивые долгосрочные паттерны, и надо собрать KPI про private markets и с лучшими разрабами найти закономерности: типа фаундеры с определенным универом, или когда топ VC зашли, или пресс-релизы хайповые (мы их оцифровали) итп - нейронками можно найти паттерны
- Фонд $200 млн (много институциональных инвесторов), разложили 20% (в US, EU, смотрим Индию/Израиль/LatAm). Будем дальше рэйзить - в VC оч малая (3%) доля quantitative strategies (в real estate тоже)
- Наш чек $4-6 млн внутри (типичных для Series B) раундов $30-50 млн
- На их сайте отмотать до Capital growth comparison - график на данных до 2013 и модельные инвестиции с 2014 и далее, т.н. backtesting
- Команда 20 чел

Data
- Запарсили в тч 700 млн людей на Linkedin -> предсказывать их успех. Оч муторно работать со всеми источниками, что собрали, это и есть наша profit. E.g. в Linkedin все удаляют НЕуспешные опыты (!)
- Изучали 300 метрик, вроде 50 шт работают
- В топ-фаундерах много топ-универов. Кстати чекали Thiel’s Fellowship - работает если уйти из топ ВУЗа, а обычный лучше окончить
- Модель скипает супер-взлеты оценки как была FTX, например
- С фаундерами все равно созваниваемся, check red flags, но верим модели, а не gut feeling. E.g. Выходцы из Revolut сделали стартапов на $2 млрд инвестиций, а у Сторонского они были вовсе не топ-сотрудники (!)

Доверие алгоритму
- Люди не могут помнить все как машина + в VC много политики на инвесткомитетах
- На Series B в 2017 Revolut отказали 90% VC, тк не сходилась unit economics, а сейчас стоят $20 млрд (на пике $33 млрд)
- Why Series B? 1) От Series A до B 50% компаний не доживает 2) Найти PMF = всегда уникальный путь, а масштабирование - уже нет. Мы даем фаундерам методичку Сторонского, как скэйлить
- Если успешно пройдем ряд инвестциклов, то a16z итп тоже начнут юзать AI

Прочее
- Юникорны редкие, тк поменять мир непросто - в мире куча конкуренции и инерции
- Крипта = технологическое решение есть, а в чем решаемая проблема-то?
- AI = real trend, даже циклы продажи в enterprise упали с 9 мес до 2-3
- Миллиард $ я бы отдал на charity про одиночество в старости (у моей бабушки друзья умерли итп)
- В США все стали друг другу врагами на ровном месте

/Реклама была интересная: у Бангкока власти строят за $37 млрд город для стартапов, 200К раб мест -> жилая недвига будет дорожать/

// Витя:
1) Мильнер тоже стрелял в декакорны, DST вошли в 60 стартапов за 10 лет, не попали в Uber и Pinduoduo

2) Похоже на Correlation Ventures с 2006. 1ый фонд cash on cash вернули всего 1x, но подняли за 17 лет $500 млн в 4 фонда. Из 700 стартапов 160 выходов (ок, это не 30 целей - другая избирательность)

3) SignalRank похожи, экс-кофаундер TechCrunch, взяли всю data Crunchbase, входят через pro-rata rights 200 ангелов кто были вложены ранее

Вдогонку к этому интервью - вот скорости и конверсии превращения в юникорны с Series B (в которой они вкладываются чисто за счет signals based on big data):

- За 11 лет появилось 17 тыс Series B (т.н. scale-ups) по всему миру. Сейчас типичный Series B стартап это $7-15 млн выручка и оценка $80-100 млн (а 1.5 года назад $150+ млн)

- За несколько лет 10-12% из них вырастали в юникорны, в сумме набежало 1600 шт

- Юникорнов 1500 шт трекают на Crunchbase unicorn list.
…Подняли $900 млрд (т.е. по $600 млн если усреднить)
…Общей капитализацией $5 трлн. ...Весь NASDAQ для сравнения это $33 млрд сейчас (FYI - из него FAANG+MSFT - это $10 трлн, 6 компаний = 1/3 всего NASDAQ)

- Сложившийся навес поражает - tech IPO в США шли с темпом всего 30 шт в год / а в 2021 - 110 шт, без учета SPAC’ов (половина которых обанкротились) - и если всем юникорнам надо экзитнуть, сделав, скажем, хотя бы 2x последним инвесторам - это составит плюс 1/3 NASDAQ