​​📜 Чеклист по готовности Due Diligence при M&A сделке.

По мнению Thomas Smale (FE International) - это возможность подумать над моментами, которые повлияют на ваш мультипликатор при продаже компании, и с этим сложно не согласиться.

1/ Ключевое заблуждение фаундеров – что вас покупают за ваш классный продукт. Это так, но не только так.

2/ Томас выделяет несколько параметров, которые также важны для покупателя:
▪️Качество кода: Плохое -> Хорошее
▪️Риск: Высокий/средний -> Низкий
▪️Перевод [полагаем, что речь про IP]: Есть барьеры -> Нет барьеров
▪️Возраст компании: <2 лет -> 3+ лет
▪️Зависимость от ключевых людей: Высокая -> Низкая
▪️KPI: Не растут -> Растут
▪️Отток клиентов: Высокий/средний -> Низкий

3/ Разбросайте качественно эти параметры и вы поймете, на какой мультипликатор вы можете рассчитывать (по мнению Томаса):
🔹Для бизнесов <$2M стоимости: 7x -> 10x
🔹Для бизнесов >$2M стоимости: 5x -> 7x

👉 Ссылка на его пост в Linkedin: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7324481421882908672/
👉 А также тут калькулятор стоимости бизнеса (вроде как бесплатный): https://www.feinternational.com/get-a-valuation

@proVenture

#howtovc #benchmarks

​​AI Agents, and the Model Context Protocol.

Прикольное даже не исследование, а саммари от BCG по теме опять же AI агентов и MCP. Мы не говорили тут про MCP, поэтому хочется эту тему затронуть.

MCP на текущий момент – это самый популярный протокол для взаимодействия AI агентов с другими тулами или же такими же другими агентами. Посмотрите на приложенный график его популярности, оцененной с помощью звезд на Github.

Эта презентация на 37 страниц дает представление о том, какое место будет занимать MCP или аналоги в инфраструктуре компаний.

1/ Отдельно стоит отметить, что BCG также рассказывает про фреймворк оценки AI агентов. Там 6 частей:
▪️Reasoning & Planning
▪️Task autonomy & execution
▪️Memory & knowledge
▪️Reliability & safety
▪️Integration & interoperability
▪️Social understanding
🔹Сейчас все агенты находятся на нижней градации по всем частям (за исключением факта, что некоторые эксперты считают, что по Reasoning и Memory мы уже на некотором среднем уровне находимся)

2/ MCP сам по себе отвечает на 1, 2, 3 и 5 параметры и не соответствует пока 4 и 6.

4/ В целом хочется верить, что мы идем к multi-agent формату работы AI агентов, для этого им надо общаться. BCG отмечает, что все крупные вендоры уже приняли MCP, но есть еще и новые конкуренты, например, Google A2A Protocol. Будем наблюдать, значит.

👉 Само исследование доступно в сообщении ниже. А подсмотрено оно было на Linkedin у фаундера нашей портфельной компанииЕлены Белошапковой (inspace): https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7327679035776405506/

@proVenture

#research #ai

​​🚧 Какие бывают AI агенты и гайд по созданию своего.

Друзья, хочется поделиться вот таким материалом по AI агентам от Lenny Rachitsky и его гостевого автора Tal Raviv.

Пост платный, но в бесплатной части есть две прикольные штуки:

1/ Таль типизировал агентов по принципам их работы и расписал, какие функции выполняют агенты.

Типы:
▪️LLMs calling tools: Cursor, Manus, Gemini, MS Copilot и т.п.
▪️Agentic Browsers: Operator, Comet и т.п.
▪️AI Automation: Zapier Agents, Relay и т.п.
▪️Reasoning LLMs: Open AI o3, Deep Research, Claude Extended Think
▪️LLM Projects: Claude, ChatGPT, Gemini
▪️Knowledge base AI: Glean, Notion AI, Slack AI
▪️AI prototyping: Lovable, Replit
▪️Meeting recorders: Granola, Fireflies
▪️Synthetic users: без примеров

Все они могут нечто разное. Например, AI Automation может: действовать проактивно, учитывать контекст, использовать данные в реальном времени, осуществлять действия в реальном мире.

2/ Таль также приводит классный гайд по тому, как делать AI агента в бета-версии Zapier Agents. Давайте не будем его приводить тут, но мы сделаем такого агента и попробуем, как он работает недельку. Кто уже что-то такое делал? Поделитесь в комментариях.

👉 Ссылка на статью Lenny: https://www.lennysnewsletter.com/p/make-product-management-fun-again

@proVenture

#ai #полезное

​​💫 AI Is Driving A Shift Towards Outcome-Based Pricing

Хочется с вами поделиться прикольной табличкой от a16z на тему прайсинга и того, как AI влияет на него.

👉 Ссылка на статью: https://a16z.com/newsletter/december-2024-enterprise-newsletter-ai-is-driving-a-shift-towards-outcome-based-pricing/

1/ В таблице вы видите разные типы ценностей или юнитов, за которые платят клиенты. Так вот a16z считает, что все имеет шансы сместиться от per seat до per outcome, что касается AI native продуктов, а уже established бренды могут делать бандлы (корзинки).

2/ Они отмечают, что эти модели не могут быть универсальными, так как пока для многих AI моделей крайне сложно прогнозируется затратная часть, поэтому сказать, что какой-то формат оптимален для всех, нельзя.

👉 Дополнительно отметим, что гораздо более подробно прайсинг AI продуктов и сервисов разбирали в Ibakka, и в канале также про этот отчет был пост: https://www.tg-me.com/proventure/2883

@proVenture

#ai #benchmarks

​​💯 The "555" AI List

Келвин Му (Translink Capital) сделал прикольную подборку компаний, которые основываются на “трех пятерках”:

▪️5: значит, что >$5M ARR
▪️5: значит, что 5x YoY рост
▪️5: значит, им не более 5 лет (основаны после 2020)

1/ Эти компании растут быстрее рынка и высоко оцениваются:
▪️~60x revenue multiple (для сравнения SaaS на публичном рынке оценивается в ~6x)
▪️9x YoY это медианный рост выручки (публичные SaaS компании растут ~30% в год)

2/ Только 2 из 34 компаний делают свои модели. Есть быстрорастущие старnапы, которые вообще с NLP не связаны (Cursor (code), Suno (music), fal (multimodal).

3/ У многих стартапов в команде всего <30 человек, многие cash positive (но данных в таблице нет – это мнение Келвина).

Давайте позалипаем на табличку.

👉 А подробнее пост Келвина тут: https://kelvinmu.substack.com/p/the-555-ai-list

#ai #benchmarks #research #unicorns

❤️ The 12 Tactics Behind Lovable’s Insane Growth to $50M ARR.

Это действительно прикольно. Посмотрите, Гильермо Флор собрал несколько каналов, которые использовал Lovable для роста. С примерами и картинками.

Почитайте, а мы тут приведем список этих каналов для удобства:

1. Linkedin – посты
2. X – еще посты
3. Discord – канал там, для нас с вами ту же функцию может Telegram выполнить
4. Youtube – у них есть канал, правда, там не так много активности (может быть, даже можно сказать, что он у них не пошел), но они показывали Ads в Youtube как минимум
5. Google – это SEO для раскрутки статей в их блоге
6. Partnerships – партнерства с агентствами, которые сами использовали их тул для разработки
7. Github – Lovable начинался как GPT, который работает, создавая код и сохраняя его в Github. Там и виралился первое время
8. Product Hunt – они лончились несколько раз, и как GPT и как Lovable уже
9. Podcasts – это уже несколько притянутая история, на подкасты их активно стали звать уже послед раунде
10. Events – питчинг на ивентах, опять же, несколько притянуто.
11. Ads – уже обсудили
12. Reddit – а вот это весьма интересно, потому что они создавали и поддерживали отдельно трэды в Reddit лдя того, чтобы показать работу продукта

👉 Ссылка для более детального изучения: https://www.productmarketfit.tech/p/the-11-tactics-behind-lovables-insane

@proVenture

#howtovc

​​🔥🔥🔥 Zero or Hero: A Technical Framework for Valuing AI Companies (Part I: Foundation Models).

Вы ждете лопнувшего пузыря AI рынка? Тогда эта статья для вас, подложит логику под ваши ощущения.

Jenny Xiao (Leonis Capital) задался вопросом, что AI компании (здесь и далее речь только про Foundationl Models!) нельзя просто оценивать мультипликатором к выручке, поскольку пока что нельзя сказать, что удержание клиентов будет на стабильном уровне.

1/ Дженни говорит, что для таких commodity продуктов может наступить пороговый момент, когда их использование резко начинает приносить практически нулевую ценность (пересекает zero value threshold). Можно предположить, что для коммерческих AI моделей этот порог наступает тогда, когда опенсорсные модели становятся по качеству более выгодными, чем коммерческие.

2/ Тогда он предлагает ввести некоторый коэффициент D (от 0 до 1), который показывает вероятность достижения такого порога в ближайшем будущем.

▪️Оценку предлагается считать так: ARR x 12 x (1 – D).

На практике по его словам, если опенсорсные модели смогут догнать ваш продукт через менее чем подгода, то тогда D у вас уже больше 0.1 или 0.2.

3/ Давайте посмотрим на то, какие он предлагает считать D коэффициенты для моделей разного типа по уровню технологического преимущества:
▪️Significant Lead (>6 months) => D = 0.1-0.2
▪️Moderate Lead (3-6 months) => D = 0.3-0.5
▪️Limited Lead (<3 months) => D = 0.6-0.8
▪️At/Below Open Source => D = 0.9-1

4/ С другой стороны, если мы оцениваем SaaS enablers, то мы не можем отбросить метрики роста и прибыльности стартапов.
▪️Base Multiple=Base Multiple (SaaS)=Growth Rate×NRR×10

Он выглядит следующим образом:
▪️Premium => revenue multiple 20-25x
▪️High Growth => revenue multiple 12-18x
▪️Moderate Growth => revenue multiple 8-12x
▪️Low Growth => revenue multiple 4-8x

5/ В случае AI будет разумно сделать корректировку.
▪️Valuation Multiple=Base Multiple×AI Adjustment= Base Multiple×(1-D)
▫️Далее в самой статье не до конца это показано, но если предположить, что есть два стартапа: один и лидер по технологиям и растет с премией к бенчмаркам, а второй – moderate lead и растет просто high growth.
▫️По стандартам SaaS они бы оценивались в 20-25х против 12-18х, но если взять еще и технологическое преимущество (отставание), то получится 16-22.6x против 6-12.6х.
▫️Во-первых, гэп внутри каждой группы вырос, а во-вторых, различие по мультипликаторам еще более явное.
▫️Такой подход может объяснить, почему major’ы оцениваются высоко, а даже чуть на шаг позади компании могут оцениваться гораздо более скромно.

6/ Так как же могут оцениваться некоторые игроки?
🔹Anthropic => D=0.1-0.2 => multiple 15-20x => projected valuation VS market $61.5B
🔹xAI => D=0.1-0.2 => multiple 15-20x => projected valuation n/a VS market $75B
🔹Mistral => D=0.6-0.8 => multiple 4-6x => projected valuation $733M VS market $6B
🔹Cohere => D=0.6-0.8 => multiple 4-6x => projected valuation $128M VS market $5.5B
🙃 Забавно, но похоже не решился Дженни оценивать OpenAI таким образом

Как вам подход, друзья? Кажется, что не все чисто, но в целом логика есть.

👉 Ссылка на саму статью для более детального изучения: https://leonisnewsletter.substack.com/p/zero-or-hero-a-technical-framework

@proVenture

#ai #research #benchmarks

🫶 Рефлексия по поводу IPO компании eToro.

Команда R136 Ventures написала статью о том, как это было – инвестировать в eToro. Напомню, что eToro разместился на бирже NASDAQ в конце прошлого месяца, оценка $4B, в первый день акции взмахнули на 30% до $5.5B, это было большое дело особенно на текущем рынке. eToro во многом открыло дверь, в которую уже после зашли Circle, Chime и другие.

Быть ранним инвестором таких компаний – это большая удача, но еще важно анализировать, а что же отличает компании и фаундеров таких проектов от других? Об этом и есть статья.

👉 Ссылка: https://r136ventures.substack.com/p/etoros-ipo-a-milestone-for-r136-ventures

Коротко отметим пару важных вещей:

1/ Execution. Уже столько раз говорили, что реализация крайне важна. Важнее идеи? Пожалуй, да. Вы столько раз в статье увидите, что команда eToro много внедряла – новых продуктов, новых рынков, новых решений и моделей (типа commission free trading). Это делали многие, но получилось у единиц.

2/ Дисциплина. Очевидно, что для развития стартапа в действительно большую компанию важен правильный тайминг. Но что делать, если обстоятельства против тебя? Важно быть дисциплинированным, контролировать ситуацию. eToro пережил несколько кризисов и несколько раз откладывал размещение. В итоге умение грамотно следовать своим целям им помогло.

3/ Опыт. Йони и Ронен Ассиа – два брата-основателя eToro. Но мало кто говорит, что их отец – Давид Ассиа, сам прошел этот путь. Он основал компанию Magic Software и сделал IPO на NASDAQ в далеком 1991 году. И это не та история, что сыновья сделали свой бизнес благодаря деньгам отца. Это скорее про дух предпринимательства, который они впитывали, еще будучи детьми.

4/ Трансформация. Это уже далеко не та компания, которая была в 2015 году. Все вышеописанное выливалось в реальные изменения, происходившие постепенно. Способность меняться, быть гибкими и адаптироваться – невероятно важное качество как для основателей, так и для компании в целом.

5/ Удача. Ка же без этого, не стоит недооценивать этот фактор. Изначально попасть в такую компанию – большая удача. Но за развитием успеха также скрываются другие факторы – например, мы много до-инвестировали в eToro, покупали акции на secondaries. Если бы все основывалось на удаче, результат был бы просто хороший.

@proVenture

#unicorns #r136

​​💫 AI Perspectives Q1 2025.

Прикольный отчет от Translink Capital на тему тезисов с AI рынке в 2025 году.

1/ Отдельно выделим два прикольных графика из отчета:
▪️The AI Agent Framework – структура рынка, где появился уровень аркестрации (агентов). Просто поизучайте.
▪️Taxonomy of coding tools. Ребята сделали табличку с типами сервисом для кодинга после роста популярности вайб кодинга: от code-complete решений (tech heavy) до no-code билдеров (light).

2/ Другие любопытные факты:
🔹AI app рынок всего генерит ~$6B выручки
🔹65% use cases связаны с coding (речь именно про app layer)
🔹Ожидается, что Meta (признана экстремисткой в России), Google, Microsoft, Amazon потратят >$300B на AI инвестиции в 2025 году
🔹MCP уже стал основным протоколом и получил больше 30К звезд на Github
🔹Средний мультипликатор для крупнейших GenAI сделок составляет порядка 30х выручек

👉 Сам отчет на 35 страниц можно почитать по ссылке: https://translinkcapital.docsend.com/view/3jw3qbzhv84b8r55

@proVenture

#ai #research

🎙❌ Обсудим топ ошибок в стратегии привлечения инвестиций AI стартапов уже ЗАВТРА!

Денис Калышкин (I2BF Global Ventures) и создатель сообщества Спроси VC пригласил еще раз поговорить про венчур на вебинаре. Долго думали про тему, решили потраблшутить то, как делать фандрейз в AI стартапы. Итого родилась тема "Топ ошибок в стратегии привлечения инвестиций AI стартапов".

Поскольку (может быть) скоро ничего кроме AI уже не останется, добавить эти две магические буквы в презентацию не является достаточным. Так и что делать? Как выделиться среди других?

📆 Постараемся сверить часы на эту тему 26 июня (завтра!) в 18:00 по CET.

Более подробно, какие темы будут обсуждаться?

▪️Тренды инвестиций в AI
▪️Топ сделок, определяющих отношение инвесторов
▪️Топ ошибок в фандрейзинге и позиционировании
▪️Ответы на ваши вопросы

👉 Ссылка на регистрацию: https://lu.ma/krmgwa15

🗣 О спикерах:

Денис Ефремов - принципал в венчурном фонде R136 Ventures. Имеет опыт в венчурных инвестициях, private equity и консалтинге более 10 лет (экс-Fort Ross Ventures, Seedstars, McKinsey & Company), а также менторства в акселераторах (Alchemist, Google Growth Lab). Участвовал в более чем 20 сделках объемом более $150M в США, Израиле, Европе, основной фокус на b2b SaaS и финтек. Входил в список Forbes 30 under 30 в категории "Финансы и инвестиции" в 2020 году, создал Telegram-канал @proVenture.

Денис Калышкин - инвестиционный директор американского венчурного фонда I2BF Global Ventures с фокусом на Vertical SaaS и DeepTech. 11 лет инвестиций, основатель проекта «Спроси VC» о развитии стартапов и венчурных инвестициях.

Если у вас возникнут проблемы с регистрацией, напишите в телеграмм @DenisKalyshkin.

@proVenture

#events

​​📲 Ранние адоптеры ChatGPT используют Google на 6% реже – данные Sensor Tower.

Очень короткий, но очень крутецкий отчет от Sensor Tower на тему того, как AI сжирает наши с вами традиционные средства поиска. В чем ключевой прикол – в отличие от абсолютных данных тут база очень сравнимая, они за основу берут пользователей, которые скачали ChatGPT и смотрят на их привычки (а не на привычки всех агрегированно). Основное ограничение – да, тут речь только про приложения, без веба.

Что там интересного?

1/ Посмотрим на изменение промтп топиков в марте-апреле 2025 и на динамику доли. Топ-5 такие:
▪️Software development: 44% (2024) => 🔴 29% (2025)
▪️History & Society: 13% (2024) => 🟢 15% (2025)
▪️AI & Machine Learning: 15% (2024) => 🟡 14% (2025)
▪️Economics, Finance & Tax: 4% (2024) => 🟢 13% (2025)
▪️Entertainment: 6% (2024) => 🟢 8% (2025)
🔹Посморите, как сократилась доля проптов на тему программирования и разработки! Ого!
🔹Зато доля по экономике и финансам выросла более чем в 3 раза!
🔹Education вылетел из топ-5, хотя доля увеличилась с 6% до 7%
🔹Единственный сегмент с падением доли, помимо разработки – это Climate & environment (с 3% до 2%)

2/ ChatGPT ведет в целом на широкое количество источников, но топ-5 выглядят так:
▫️YouTube
▫️Wikipedia
▫️pmc.ncbi.nlm.nih.gov
▫️Amazon
▫️Github
🔹Да, Google не в топ-5
🔹А вот если вы про эту штуку pmc.ncbi.nlm.nih.gov ничего не слышали, то это не мудрено– это сайт государственного центра США по медицинской и биотехнологической информации

3/ Примерно 31% пользователей поисковых приложений на телефоне использовали также ChatGPT в апреле 2025. Количество дневных сессий выросло на 98% за год, а время использования – на 65%.

4/ Но то, зачем вы сюда дочитали – это самое интересное! Пока что использование ChatGPT не особо-то каннибализирует использование Google.
▪️Когорта тех, кто установил ChatGPT во 1П 2023 используют Google на 🔴 6% меньше
▪️Когорта 1П 2024 – на 🟡 3% меньше
▪️Когорта 2П 2024 – вообще на 🟡 1% больше
▪️Когорта 1П 2025 – пока что на 🟢 1% меньше
🔹Вот такие дела!

5/ Другая статистика:
▪️AI Assistants – топовый сегмент AI приложений (потом Short Drama, File Management) по росту инсталлов за январь-май 2025 по сравнению с годом ранее)
▪️Доля инсталлов ChatGPT в 2025 пока что занимает 52%, хотя раньше была на уровне 40%. Доля Deepseek уже 3-4%, хотя раньше была 10%+. Сильно вырос Grok

👉 Качайте полный отчет на 7 страниц по ссылке: https://sensortower.com/report/2025-ai-everyday-evolution-chatbots

@proVenture

#research #benchmarks #ai

​​🔥 Бенчмарки по росту выручки AI стартапов от a16z: успешные b2b и b2c AI стартапы достигают $5.3M и $8.7M за 12M работы.

Ну что, давайте разбираться. a16z составил бенчмарки на основании “сотен” компаний, которые они отсмотрели за последние 18 месяцев. Посыл такой – что не все растут, как Lovable или Cursor, поэтому полезно посмотреть на средние показатели.

1/ Давайте с них и начнем – медианные бенчмарки:

▫️Для b2b бизнесов
▪️Выручка через 6М: $0.7M
▪️Выручка через 12М: $2.1M
▪️Время от сида до Series A: 9М
▪️Объем инвестиций до Series A: $4.0M

▫️Для b2c бизнесов
▪️Выручка через 6М: $2.5M
▪️Выручка через 12М: $4.2M
▪️Время от сида до Series A: 8М
▪️Объем инвестиций до Series A: $8.0M

2/ Но все же, как выглядит топовый квартиль?

▫️Для b2b бизнесов
▪️Выручка через 6М: $2.0M
▪️Выручка через 12М: $5.3M
▪️Время от сида до Series A: 7М
▪️Объем инвестиций до Series A: $2.3M

▫️Для b2c бизнесов
▪️Выручка через 6М: $3.8M
▪️Выручка через 12М: $8.7M
▪️Время от сида до Series A: 5М
▪️Объем инвестиций до Series A: $3.1M

3/ Три любопытных момента:
🔹Надо понимать, что средние показатели – это не то, что ищут инвесторы. Все хотят в топовый квартиль. Иметь средние показатели – это хорошо, но для попадания в воронку тех же a16z этого недостаточно
🔹Обратите внимание, что b2c стартапы имеют бОльший трэкшн, чем b2b
🔹Также обратите внимание, что топовые стартапы поднимают меньше инвестиций, чем средние (и еще меньше, чем нижний квартиль – тут зависимость обратная)

4/ Отдельно хочется отметить, что бенчмарки, конечно, огромные. “Где вы такие видели?”, спросите вы. Ну так на радар к топовым фондам просто так не попасть, непонятно, насколько “средние” показатели считали в a16z.

👉 Ссылка на статью для более детального изучения: https://a16z.com/revenue-benchmarks-ai-apps/

@proVenture

#ai #benchmarks #saas #research

✅ Поддержите на Product Hunt новый no-code конструктор!

После двух лет неустанной работы над платформой сегодня официально запускается AppStruct – no-code платформа, с которой можно собрать Telegram mini-app, мобильное или веб-приложение своими руками. Ребята обещают, что можно все сделать за пару часов, без разработчиков, серверов и без больших затрат.

👉 Сразу ссылка на лонч уже на Product Hunt: https://www.producthunt.com/products/appstruct

Что по фичам? Ребята из AppStruct объясняют так:
▪️Знакомый drag & drop – как Figma, только результат живой, интерактивный и уже готов к запуску.
▪️Гибкая логика, API-интеграции, условные действия – всё без строчки кода.
▪️Telegram mini-app? В пару кликов. А хотите – сразу в App Store и Google Play, без пересборки.
▪️Всё нативно – вибрации, переходы, push, Telegram авторизация – работает "как надо".

❓ Мы их спросили, кстати, чем AppStruct отличаются от Lovable, Cursor или Bolt. Ответ прямой речью в студию:
Мы с ними не конкурируем – они вайбкод, а мы ноукод, плюс:
– Ручная кастомизация интерфейса без ограничений
– Добавление нативного функционала для Telegram mini-apps
– С Lovable и Bolt все равно надо знать код, с нами не надо
– Прямые публикации в Google Play и Apple Store, без ручной сборки

Звучит как идеально для предпринимателей, дизайнеров и разработчиков, которым нужен MVP или полноценный продукт – быстро и без лишнего. Пошли пробовать?

❗️ В честь запуска – 50% скидки на все виды подписок первым 100 покупателям. К слову, есть и бесплатная, где можно опробовать 80% функций.

Также всем, кто напишет в лс, Борис готов предоставить свои гайды и лафкхаки для запуска. Как никак стрик 486 дней! Оставляем контакт @Boris_Moris44

👉 Еще раз ссылка на лонч: https://www.producthunt.com/products/appstruct

Поддержите голосом и комментарием – ребятам это очень поможет попасть в топ дня!

@proVenture

#producthunt

​​🔥 The State of Consumer AI от Menlo Ventures.

Ребята из Menlo Ventures написали новый любопытный отчет про AI для розничных клиентов (кстати, не без помощи Claude, о чем сразу указано). В тему недавнего поста от a16z по бенчмаркам роста AI бизнесов, из которых следовало то, что consumer растет быстрее b2b.

Чего там есть интересного?

1/ 61% взрослых американцев когда-либо использовали AI и 19% используют каждый день. Экстраполируя эти данные на мир мы получим до 1.8B когда-либо использовавших и до 600М ежедневных пользователей.

2/ Рынок Consumer AI Tools составляет $12.1B (19% из него составляют специализированные ассистенты, а остальное – общего назначения). Всего 3% пользователей платят за подписку, если считать, что 1.8B должны были бы платить $20 в месяц => это бы составляло $432B.

3/ Кто пользуется AI?
▪️All US: 61% всего и 19% ежедневно
▪️Gen Z: 76% и 21%
▪️Millennials: 70% и 24%
▪️Gen X: 59% и 19%
▪️Baby Boomers: 45% и 11%
🔹Gen Z тут явно лидирует, но удивительно, что 45% бумеров использовали AI когда либо – очень много!

4/ Какие еще любопытные паттерны использования AI?
▪️75% трудоустроенных и только 52% безработных используют AI
▪️Студенты больше всего – 85%
▪️79% среди родителей и только 54% среди взрослых без детей

5/ Какие наиболее популярные ассистенты?
▫️ChatGPT: 28%
▫️Gemini: 23%
▫️Meta (признанная экстремистской): 18%
▫️Alexa: 18%
▫️Siri: 16%
🔹На секундочку Siri на 5-м месте 😂, и только потом и Claude, и Grok, и Deepseek и так далее

6/ Топ-3 наиболее часто встречающихся задачи, для чего используется AI:
▪️Написание имейлов: 19%
▪️Исследование топиков в интернете: 18%
▪️Управление списками дел: 18%
🔹В целом концентрация не так велика – в топ-10 все задачи занимают от 14% до 18%

7/ Топ-5 задач, где чаще всего используется AI:
▪️Написание текстов: 51%
▪️Программирование: 47%
▪️Помощь в назначении задач: 43%
▪️Создание презентаций: 38%
▪️Создание музыки и аудио: 37%

8/ В отчете несколько отдельных любопытных графиков о том, как AI меняет то, как мы учимся, как участвует в креативных индустриях, социальных практиках, медицине и так далее.

9/ Но не все используют AI – давайте посмотрим на 5 причин того, почему AI можно не использовать:
🔸80% предпочитают человека искусственному интеллекту
🔸71% переживают за сохранность данных
🔸63% не видят смысла в AI
🔸58% не доверяют AI информации
🔸53% предпочитают, чтобы ответственность нес человек

👉 Читайте подробнее по ссылке: https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/

@proVenture

#ai #research

​​💸 Кто реально инвестирует на pre-seed? Часть 2.

Попался на глаза еще один пост на тему того, кто же реально инвестирует на pre-seed. На этот раз небольшую подборку сделал Фредерик Грей 4-й (10West Advisory).

1/ Он выложил небольшую подборку:
▪️Precursor Ventures – заходят прямо на “day zero”
▪️Bee Partners – верят в технических first time фаундеров
▪️Work-Bench – сфокусированы на b2b, но инвестируют до продукта
▪️Unusual Ventures – свою платформу построили вокруг идеи “zero to one”
▪️Afore Capital – инвестируют “до всего”
▪️Zero Prime Ventures – выписывают первые чеки для технических фаундеров в области AI/devtools
▪️Notation Capital – находятся в Нью Йорке, инвестируют на стадии идеи
▪️Banana Capital – соло-GP, инвестирует в consumer и frontier tech

2/ Как мы уже говорили, что еще интересного в таких подборках? Это комментарии! Там люди отмечаются.

3/ Мы ранее писали, как можно собирать информацию из комментариев тут, а еще раньше вот тут и еще даже тут публиковали подборку pre-seed инвесторов.

💡Давайте как раньше – если кто-то соберет подборку из комментариев и захочет поделиться, то пишите на @proventure_admin, все выложим!

👉 Ссылка на оригинальный пост Фредерика: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7341447594960670723/

@proVenture

#investors

​​📈 Топовые b2b бизнесы достигают 1,000 пользователей за 11 месяцев, а b2c добегают за 4 месяца – это следует из данных отчета ChartMogul.

ChartMogul обновил свой SaaS Go-to-market Report на основе 2,500+ клиентов.

1/ Оттуда-то мы и узнали, что достижение 1,000 пользователей занимает
▪️Для b2b бизнеса: в среднем 2 года, а топ-квартиль за 7 месяцев
▪️Для b2c бизнеса: в среднем 1 год и 1 месяц, а топ-квартиль за 4 месяца
🔹Разница 2х в среднем и почти 3х в лучшем случае

2/ А как вообще бизнесы растут? В среднем new ARR growth сокращается по <$1M ARR бизнесам:
▪️Среднее: 10-13% в 2022-2023 => 🔴 -24% в 1К 2025 (это МИНУС 24%)
▪️Топ-квартиль: 116%-125% в 2022-2023 => 🟡 59% в 1К 2025

Но чуть более стабилен по >$1M ARR бизнесам:
▪️Среднее: 45-60% в 2022-2023 => ⚪️ 55% в 1К 2025
▪️Топ-квартиль: -1%-11% в 2022-2023 => ⚪️ 2% в 1К 2025 (хотят тут тоже провал с 2023)

3/ Другие данные из отчета:
▪️Компании с меньшим средним чеком растут быстрее
▪️Trial-to-paid на неделе 1 составляет 2.5% в b2b и 16.44% в b2c, а потом резко падает
▪️41% бизнесов с небольшим чеком имеют цикл сделки в районе 7 дней
▪️Для бизнесов с самым большим чеком самая популярная категория – 30 дней (23%)

👉 Более подробно читайте в самом отчете на 23 страницы, который доступен в приложении ниже.

@proVenture

#research #saas #benchmarks

​​📉 Доля стартапов с развивающихся рынков в YC упала с ~27% до ~2% с 2021 до 2024 – анализ inDrive Ventures.

Ребята из inDrive Ventures сделали несколько прикольных слайдов на тему участия YC в движухе на развивающихся рынках. Они сами инвестируют на этих рынках, им самое то смотреть на такие штуки.

Но что может быть полезно фаундерам?

1/ Пара общих наблюдений:
▪️Доля проектов в батчах сильно падает – как уже писалось, с ~27% в 2021 до ~2% в 2024
▪️Кажется, что это ниже нормы, если взять за нормальность рынок в 2015-18 годах, то там доля на уровне 10%
▪️В структуре осталась с заметной долей ЮВА, остальное слабо заметно. LATAM рос-рос с 2016-го, но резко сдулся в последние 2 года

2/ Какие топ-5 инвесторов со-инвестировали с YC на seed стадии на EMs?
▫️Goodwater Capital – 83 уникальных сделки
▫️Soma Capital – 66
▫️Pioneer Fund – 41
▫️Global Founders Capital – 36
▫️Liquid 2 Ventures – 25

3/ А кто на Series A?
▫️Tiger Global – 29
▫️Peak XV Ventures – 23
▫️DST Global – 16
▫️Ribbit Capital – 11
▫️Sequoia / Lightspeed – 8
🔹Рейтинг в презентации на Series A основан на объеме, но мы тут показываем по количеству, чтобы было сопоставимо с Seed

👉 Качайте презентацию на 5 слайдов в сообщении ниже для более подробного изучения.

P.S. Изначально презентация была подсмотрена у Дани Чепенко из команды inDrive Ventures, а тут он недавно еще сам написал более подробный пост на эту тему у себя в канале, там еще интересные выкладки. И также есть ссылка на пост в Linkedin, можете посмотреть и его.

@proVenture

#yc #research