​​🌪 Как может выглядеть воронка пайплайн проектов у венчурного инвестора?

Хьюго Рауш (Microsoft) сделал гайд по тому, как готовить дэк стартапа. Для вас, дорогие читатели, он Америку не должен открывать, потому что в канале были ресурсы и по-лучше, но он опубликовал пост в Linkedin, в котором была ссылка на сам гайд, и в этих двух источниках он приложил сразу два графика с воронкой пайплайна венчурного фонда.

Нет понимания, насколько они реальные, а не гипотетические, но на реальные вполне смахивают. Посмотрим:
▪️Вариант 1:
▫️Considered: 100%;
▫️Met management: 25%;
▫️Review with partners: 10%;
▫️Due diligence: 6%;
▫️Term sheet offered: 4.6%;
▫️Close: 2%.

▪️Вариант 2:
▫️Inbound application: 100% (3,000);
▫️Considered seriously: 6.7% (200);
▫️Funded: 0.7% (20).

Скорее ближе к правде второй вариант, к сожалению. Но в общем смысле что можно вынести отсюда:
🔹Серьезно рассматривается 6-10% сделок;
🔹В 77% случаев если есть дью дил, то вы получаете term sheet;
🔹В более чем 50% сделок, где инвестор дает term sheet, он в итоге не попадает.

👉 Все же ссылка на гайд, если вам интересно.

@proVenture

#howtovc #полезное

​​🔥🔥🔥 The next big arenas of competition.

Крайне любопытный и визионерский отчет от McKinsey, который очень полезно и интересно прочитать.

Вкратце, они пытаются проанализировать ключевые арены конкуренции на сегодня (это отрасли, которые темпами выше средних захватывают рыночную долю во всей экономике, industry share growth rate)и понять какой в них уровень передела рынка (shuffle rate).

Отрасль находится в топе арены конкуренции, если ее доля в общем мировом ВВП растет с течением времени, при этом еще и внутри нее меняется структура – кто-то обыгрывает конкурента и забирает его долю. Как пример – отрасль смартфонов в прошлом, когда эта отрасль люто росла, а в какой-то момент лидеры в виде Nokia или Motorola сменились на Apple, Samsung и так далее.

1/ Какие же ключевые арены сегодняшнего дня? Приведем топ-5 и только их капитализацию и выручку на 2020 (в отчете есть другие данные):
▪️Software: $3,636B (market cap) <> $341B (revenue);
▪️Semiconductors: $3,495B (market cap) <> $574B (revenue);
▪️Consumer Internet: $3,460B (market cap) <> $403B (revenue);
▪️E-commerce: $3,308B (market cap) <> $888B (revenue);
▪️Consumer Electronics: $2,502B (market cap) <> $648B (revenue);
▪️Biopharma: $2,289B (market cap) <> $343B (revenue).

2/ На приложенной инфографике видно, насколько росло значение арен конкуренции с 2005 по 2020 год! Удивительно!

3/ Какие же ключевые арены конкуренции можно наметить на будущее, до 2040 года? Смотрите опять же приложенный рисунок очень внимательно, а ниже представлены опять же топ-6 (данные по выручке):
▫️E-Commerce: $4,000B (2022) => $14,000B-$20,000B (2040);
▫️AI software and services: $85B (2022) => $1,500B-$4,600B (2040);
▫️Cloud services: $220B (2022) => $1,600B-$3,400B (2040);
▫️Electric vehicles: $450B (2022) => $2,500B-$3,200B (2040);
▫️Digital advertisements: $520B (2022) => $2,100B-$2,900B (2040);
▫️Semiconductors: $630B (2022) => $1,700B-$2,400B (2040).

4/ Заметили, что в большом списке почти все арены новые, но есть несколько тех, которые частично уже сейчас являются крупнейшими аренами конкуренции? Давайте посмотрим, кто же это:
🔹E-commerce: #4 в 2020 => #1 в 2040;
🔹Cloud services: #10 в 2020 => #3 в 2040;
🔹Electric vehicles: #11 в 2020 => #4 в 2040;
🔹Semiconductors: #2 в 2020 => #6 в 2040;
🔹Biopharma: #6 в 2020 => распадается на несколько, #15 и #17 в 2040.

5/ Стоит отметить, что в совокупности новые арены конкуренции должны сгенерировать $29T-$48T выручки и $2T-$6T прибыли.

В самом отчете еще очень много чего интересного, а главное – рассмотрена каждая арена (отрасль) по отдельности.

👉 ОГРОМНЫЙ отчет на [213 страниц] доступен в сообщении ниже.

@proVenture

#research #trends #ai #cloud

​​🗣 Introducing Panel #1 at the Cyprus Fintech Summit 2024.

🇨🇾 Кто на Кипре в Лимассоле на следующей неделе? Заходите на конференцию Cyprus Fintech Summit.

Я там буду участвовать в панельной дискуссии на следующую тему: "Envisioning the Future of Fintech and AI Development". Поговорим про AI в финтеке, стоит ли бояться большого брата или станет все лучше для клиентов, когда новые решения будут внедрены.

Участники дискуссии:
🔹Pavlos Kleanthous, Founder & Managing Director at Parsectix
🔹Tanya Romanyukha, General Manager at TechIsland®
🔹Demos Katsis, Lawyer, Managing Partner at D. KATSIS LLC, Deputy Mayor of Limassol Municipality
🔹Denis Efremov, Principal at R136 Ventures
🔹Marat Karpeko, Co-Founder and Director at InData Labs, Co-Founder at Wargaming
🔹Christina Orfanidou, Director, AI & Data, Deloitte

🗓 Дата: 6 декабря
📍 Локация: Crowne Plaza Hotel, Лимассол
⏰ Время: 11:45 AM - 12:30 PM

Cyprus Fintech Summit в этом году должен собрать 250+ участников, 30+ международных спикеров, 10+ Keynote спикеров.
👉 Подробнее смотрите на сайте, если вам интересно: https://cyprusfintechsummit.com/

P.S. Если планируете зайти, то пинганите в личку @defremov21, пересечемся!

@proVenture

#events #fintech

📁 Папка Telegram-каналов участников очень крутого сообщества Hegai.

Как вы уже заметили, мы тут с @proVenture поучаствовали в нескольких подборках папок каналов про предпринимательство, венчур и технологии. Все, как мы любим, но это были "новые знакомства", а тут другое – тут "старые друзья". Именно поэтому даже не хочется какую-то отдельную подводку писать, хочется вам сказать все, как есть.

Hegai – это, пожалуй, лучшее комплексное технологическое сообщество, в котором я состою. Уже несколько лет. Много друзей оттуда, всегда имеющиеся вопросы прогоняю там, потому что там очень хорошая атмосфера и сплоченность действительно умных и эмпатичных людей.

Такие у ребят и каналы в Telegram. Организаторы сообщества Hegal собрали папку из 14 каналов, в которых и про бизнес, и про личное. Выделю две области:
🔹Про продажи, аутрич и автоматизацию (в том числе AI) пишут Андрей Шишкин (основатель очень крутого сервиса Outrecher), а также Денис Буркатский (между прочим, Techstars alumni);
🔹Про менторство пишет один из самых уважаемых и опытных людей, Виктор Савюк. Если вы не знали, он построил двух единорогов – это Акадо и Dendy. Да, любимая нами с детства игровая приставка вышла из-под его пера. Легенда!

👉 Еще раз ссылка на папку: https://t.me/addlist/KdkyUwYIQOg4ZDUy
Знакомьтесь с сообществом и с ребятами!

@proVenture

#оффтоп

​​🥮 RWA tokenization sector could see 50x growth by 2030.

Спасибо за ответы на вопросы выше, это очень ценно! Пока мы перевариваем это все, вернемся к основной адженде.

За последние несколько недель сразу несколько знакомых предпринимателей рассказали, что они активно смотрят на технологии токенизации активов. Этот рынок ходит кругами (как и многое в бизнесе), помню, как эти идеи были на пике в 2017 году в прошлом буме крипты или как они же были также плотно в повестке в 2021 на пике рынка в целом. Но оба раза не срослось.

Что сейчас? Будет очередной пшик или все же рынок найдет применение?

1/ Давайте будем повышать насмотренность и посмотрим на интересный отчет от Tren Finance, в котором собраны данные с прогнозами этого сектора от разных известных банков и фирм:

▪️McKinsey: $2T (bear/base) => $4T (bull);
▪️21 co: $3.5T (bear/base) => $10T (bull);
▪️Citi: $4T;
▪️Roland Berger: $10.9T;
▪️BCG: $16T;
▪️Standard Chartered: $30.1T.

2/ Но что это такое? Это AuM (активы), а не выручка – по-хорошему нам с вами надо понимать прогноз по выручке, а вот таких оценок никто не делает. При прочих равных выглядит сомнительно, но это может объясняться тем, что рынка еще нет – спрос на активы потенциальный виден, а вот экономика и готовность клиента платить пока что не определена. Любопытно будет посмотреть, получится ли в этот заход сделать из токенизации активов больше, чем просто любопытную идею.

👉 Ссылка: https://research.tren.finance/the-great-tokenization/

@proVenture

#blockchain #research

​​✨ Питч дэк Tesla от 2011 года.

🔹Идет 2024 год: рыночная капитализация публичной компании Tesla уже $782B (это больше Toyota, Porsche, Mercedes и Hyundai вместе взятых).
🔹Идет 2011 год: все еще стартап Tesla поднимает $192M.

👉 Дэк с этого раунда опубликовала инвестор Мари Шильдт (Unruly Capital) у себя в Linkedin.

Ловите этот дэк в сообщении ниже, анализируйте.

❓Кстати, хотите разбор дэка, как это уже делалось для AirBnb вместе с Prosto VC? Если да, то поставьте в реакциях 🔥, если хотите что-то другое, то поставьте 🧑‍💻.

@proVenture

#fundraising #howtovc

"Галя, у нас отмена!" Смайликов не было в прошлом посте, поэтому переголосуйте на 🔥 или 🧑‍💻, не сочтите на труд!

​​🤯 Работники VC фирм работают на 47% больше, чем сотрудники других бизнесов.

Это очень важный пост. Экзистенциальный.

Наша портфельная компания inspace поделилась любопытной статистикой, которая сразу бросилась в глаза. Они посчитали, сколько времени в день проводят сотрудники компаний из разных отраслей на своих рабочих местах, и вот что получилось.

1/ Статистика по daily desk usage time:
▪️Venture Capital: 10 час 54 мин (~10.9 час);
▪️Energy: 8 часов 12 мин (8.2 часов);
▪️Technology: 7 час 54 мин (~7.9 час);
▪️Real Estate: 7 час 24 мин (~7.4 час);
▪️Business Services: 7 час 6 мин (~7.1 час);
▪️Hospitality: 7 час.
🔹Средняя: 7.65 час, средняя без учета VC: 7.4 час.

2/ Оказывается, сотрудники VC фирм aka венчурные инвесторы aka “делаю сделки за чашкой кофе в Старбаксе” на самом деле фигачат на рабочих местах. Они на 42% времени больше у своих десков, чем средняя, а также на 47% больше, чем в среднем все остальные (без учета их самих). Где же бесконечные встречи со стартапами? Прогулки на свежем воздухе для обдумывания будущего? Конференции? Неужели сидят в твиттере все время!?

4/ Кроме шуток это довольно любопытно, конечно, у меня даже с ходу ответа на вопрос нет, почему VC так много времени проводят в офисе на своих рабочих местах с учетом возможности удаленной работы именно в этом сегменте, а также объема встреч.

👉 Будем наблюдать за другой статистикой, а пока можете почитать пост от Елены Белошапковой (inspace): https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7260753357814861826/

@proVenture

#trends

​​🥀 RIP to RPA: The Rise of Intelligent Automation.

Знатно набрасывает a16z на достаточно известную технологическую вертикаль, в которой есть свои герои. Они говорят, что о вертикали автоматизации повторяющихся процессов (robotic process automation) можно забыть. А там на секундочку есть UiPath, Automation Anywhere, а также всеми нами любимый стартап Electroneek с русскоязычными основателями.

1/ В чем суть?
Она сводится к тому, что компании типа UiPath создавались, чтобы автоматизировать работу людей в компаниях, находить ошибки в процессах, фиксировать их, тем самым делая корпорации эффективнее. Позже они стали создавать ботов, которые повторяли людей в выполнении рутинных задач, что делает бизнесы еще эффективнее, повышая производительность на рутинных задачах.

2/ a16z говорит, что теперь мы не говорим об улучшении производительности людей в этом смысле, а что задача будет полностью передать LLM такие задачи. То есть, по сути это решение изначальной задачи RPA. Это все Intelligent Automation.

3/ Посмотрите на карту компаний в приложенном рисунке. a16z выделяет две области:
▪️Horizontal AI Enablers;
▪️End-to-end Vertical Automation;
🔹На горизонтальном уровне мы фокусируемся на стандартных процессах многих отраслей (но не ключевых, там не создается IP), а на вертикальном – смотрим на “underdigitalized” отрасли.

4/ Что любопытно, этот концепт все же не вписывается в парадигму “human in the loop” и несет риск сокращения рабочих мест. Да, может быть, они будут созданы в другом месте. Но это уже отдельная история.

👉 Читайте подробнее в блоге a16z: https://a16z.com/rip-to-rpa-the-rise-of-intelligent-automation/

@proVenture

#research #trends #rpa #ai

​​🗄 AI Data Center Value Chain.

В недавней рассылке от CB Insights было кое-что любопытное про датацентры.

1/ Синопсис интереса к этой теме выглядит следующим образом: пока что у нас не так густо с AI applications, зато все активно инвестируют в инфраструктуру – железо, датацентры.

2/ Про NVIDIA говорить уже не будем, но во 2К 2024 big tech типа Amazon, Microsoft, Google и Meta (нужно отметить, что признана экстремистской и запрещена в РФ) совместно потратили $52.8B на capex – это ~60% рост год-к-году.

3/ Amazon в 3К 2024 потратил на capex космические $22.6B, что представляет собой 82% всей выручки AWS в $27B.

4/ На что можно обратить внимание? Что сама по себе отрасль датацентров огромная, и там можно поискать применение AI и постараться забрать часть этого бюджета (и другого рынка) себе.

5/ CB Insights в своей рассылке представляет 12 рыночных ниш из 4 областей и примеры стартапов, которые внедряют AI в value chain датацентров:

▪️Energy production:
▫️Small modular reactors;
▫️Nuclear fusion;
▫️Geothermal power providers;
▫️Grid storage providers.
▪️AI computing hardware:
▫️AI training processors;
▫️AI inference prcessors;
▫️Supercomputing.
▪️Support infrastructure:
▫️Data center liquid cooling;
▫️Data center immersion cooling;
▫️Data center energy optimization software.
▪️AI cloud services:
▫️Cloud AI security;
▫️Cloud graphics processing units (GPUs).

Так что смотрите, изучайте такого плана ниши – можно не только конкурировать с OpenAI, но и создавать решения для инфраструктуры для рынка и в этом найти свою нишу.

Без ссылки на источник, так как это было только в рассылке.

@proVenture

#ai #research

​​🤏 87% использования AI моделей, используемых корпоративными заказчиками, приходится на небольшие модели (до 13B параметров).

Это что такое? Томаш Тунгуз (Theory Ventures) приводит интересный срез рынка AI моделей. Мы все слышим про то, что крупные игроки выпускают на рынок огромные модели с большим количеством параметров – они могут и симфонию написать, и написать заново Google.

Но насколько эти модели используются? Похоже, что не так активно.

1/ Том пишет, что согласно исследованию Databricks, ~87% объема использования приходится на средние и мелкие модели. Более конкретно:
▪️~17% используют средние;
▪️~50% используют маленькие;
▪️~13% используют большие.

2/ Почему так? Похоже, пока что не сходится ROI. Том делал опрос среди корпораций и они подтверждали, что такое сомнение есть. А давайте посмотрим на сравнение цен:

▪️4B параметров: $0.1;
▪️16B: $0.2;
▪️56B: $0.9;
▪️124B: $1.2;
▪️405B: $3.
🔹Разница в 30х между крайними! Ого! Даже динамика 2х-4.5х роста между 4B и 56B огромная.

3/ Все это возможно на фоне того, что небольшие модели тоже справляются – ответы устраивают клиентов, а более низкий latency (время отклика) во многом становится критической – пользователи (пока что) не готовы ждать. Сравним latency у разных моделей от Llama с разным количеством параметров:
▪️7B параметров : 18 ms (миллисекунд);
▪️13B: 21 ms;
▪️170B: 47 ms;
▪️405B: 70-750 ms.

👉 Читайте подробнее в посте Томаса: https://www.linkedin.com/pulse/small-mighty-ai-tomasz-tunguz-bb3nc/

@proVenture

#ai #research

​​🛍 The 2025 Software Spend Report.

Платформа, которая помогает SME компаниям управлять подписками, Cledara, провела исследование среди 200 своих клиентов и США, UK и Европы с количеством сотрудников <200 человек. То есть, это некоторый срез того, на какой софт тратят деньги SME клиенты.

1/ Любопытно, что целевая группа действительно сильно отличается – например, Cledara показывает, что компании с 200+ сотрудниками тратят ~$492K на софт, тогда как уже группа с 100-200 сотрудниками тратит ~$251K (почти в 2 раза меньше). И далее по нисходящей.

2/ Но насколько тратят компании per FTE? Это позволит понять относительную структуру:
▪️0-10 FTE: $7,986;
▪️10-20: $8,089;
▪️20-50: $4,430;
▪️50-100: $2,583;
▪️100-200: $1,741;
▪️200+: $1,231.

3/ Любопытно, что затраты маржинально находятся на схожем уровне в США, Европе и UK до тех пор, пока компания не переваливает за 200+ человек. Там вот так:
▪️США: $691,049;
▪️UK: $414,066;
▪️Европа: $289,131.

4/ Однако на уровне per FTE США уже выделяется, наоборот, на раннем этапе. Для компаний с 0-20 сотрудниками разница следующая:
▪️США: $16,849;
▪️UK: $9,468;
▪️Европа: $4,625.

5/ Эти два графика говорят о то, что компании в США в абсолюте растут больше (как по головам, так и по бюджету на затраты), чем в других регионах, при этом они и на запуске могут себе позволить тратить гораздо больше, чем другие – но тут уже в относительном выражении, потому что затраты на человека выше, а количество людей – ниже.

6/ Еще несколько любопытных цифр:
🔹25 разных tools минимум покупает каждай компания (максимум – 69 программ у 200+ когорты);
🔹33% или $79,639 в среднем (до 48% или $235,520 для когорты 200+) тратится впустую – за софт платят, но его не используют!
🔹Примерно равномерно компании платят за тулы в области software, Ad, cloud;
🔹59% считают такие затраты именно затратами (41% считают инвестициями);
🔹Быстрорастущие компании (50%+ в год) тратят на софт примерно в 1.5 раза больше, чем медленно растущие (0-10% в год);
🔹45% компаний считают, что они переплачивают за софт (28% так считают про cloud, 11% за ads);
🔹58% планируют в течение следующих 12 месяцев увеличить затраты.

7/ А что там с AI Tools?
▫️Посмотрите на график, компании тратят пока что в основном на ChatGPT/OpenAI. Визуально это 90%;
▫️46% компаний планируют нарастить бюджет на AI Tools в следующие 12 месяцев (36% не планируют менять).

В самом отчете еще есть Top-4 Software Predictions от Chargebee, а также бенчмарки от ChartMogul. Почитайте самостоятельно, если вам любопытно.

👉 Ссылка на отчет на [50 страниц] от Cledara: https://resources.cledara.com/software-spend-report

@proVenture

#saas #benchmarks #research #ai

​​🔮 Top 3 Predictors for Startup Success.

Инвесторы ранних стадий, тут любопытная тема – Адам Шуаиб (Episode 1 Ventures) на основе данных выявил топ-3 фактора, которые больше всего влияют на успех стартапа.

1/ Какие это факторы?
🔹Seed runway – чем больше раунд, тем больше вероятность выживания. Так что это не просто стремление раздуть баланс, это дает больше времени фаундерам на пивоты и поиска своей ниши.
🔹Founder personality traits – анализ качеств личности и характера фаундеров с помощью NLP позволил выявить, что наличие таких качеств, как neuroticism, agreeableness, and extraversion являются вторым фактором успеха стартапа.
🔹Incorporation-to-raise timeline – стартапам, которые более, чем через 3 года после создания привлекают seed, гораздо сложнее поднять потом Series A или Series B.

2/ Кажется поверхностным? Немного, как и любое мнение. В дополнение можно рассмотреть еще анализ исследователей Freiberg & Matz, которые в 2023 году выпустили статью на похожую тему? Вы посмотрите на график, а мы светофором отметим, есть ли положительная корреляция базового параметра с какими-то характеристиками (🟢 – положительная, 🔴 – отрицательная).

Факт поднятия раунда (в зависимости от характера фаундера):
▪️Открытость: 🟢🟢
▪️Последовательность: 🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: 🟢🟢
▪️Невротичность: 🟢

А что если посмотреть на размер раунда:
▪️Открытость: 🟢
▪️Последовательность: 🟢🟢🟢
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: 🔴
▪️Невротичность: 🔴🔴

Любопытно, но в отношении количества инвесторов ситуация немного иная:
▪️Открытость: 🟢
▪️Последовательность: 🔴🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: ⚪️
▪️Невротичность: 🔴🔴🔴


И давайте посмотрим еще на вероятность выхода:
▪️Открытость: 🔴
▪️Последовательность: 🔴🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴🔴
▪️Договороспособность: 🟢
▪️Невротичность: 🔴🔴🔴🔴

3/ Получается, что фаундер невротик скорее поднимет раунд, но небольшой и от небольшого количества инвесторов, в стартап, который потом будет крайне сложно продать. А вот фаундер-последовательный в своих действиях скорее не поднимет, но если уж поднимет, то сразу много, хоть и также от ограниченного круга инвесторов. Ну и стартап свой ему продать будет тоже сложно. Да, к слову, продавать проще только договороспособным товарищам.

👉 Ссылка на пост Адама в Linkedin: https://www.linkedin.com/posts/adamshuaib_over-the-last-4-years-weve-been-building-activity-7236659049818132480-TsYH/
👉 Ссылка на статью Freiberg & Matz: https://www.pnas.org/doi/epub/10.1073/pnas.2215829120

Изначально материалы выше взяты из рассылки Data Driven VC, но она совсем уже платная стала, поэтому даже ссылаться не хочется.

@proVenture

#trends #howtovc #research