proVenture (проВенчур)
Канал про венчурные инвестиции, технологии и предпринимательство. Основан на опыте Дениса Ефремова (R136 Ventures, ex-Fort Ross Ventures, ex-Seedstars, ex-McKinsey, Forbes 30u30) По всем вопросам @proventure_admin РКН: https://clck.ru/3T3boY
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel proVenture (проВенчур)
Channel proVenture (проВенчур) (@proventure) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 18 707 subscribers, ranking 3 650 in the Business category and 36 127 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 707 subscribers.
According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -21 over the last 30 days and by 2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.07%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.19% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 696 views. Within the first day, a publication typically gains 783 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as стартап, раунд, выручка, пузырь, arr.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Канал про венчурные инвестиции, технологии и предпринимательство.
Основан на опыте Дениса Ефремова (R136 Ventures, ex-Fort Ross Ventures, ex-Seedstars, ex-McKinsey, Forbes 30u30)
По всем вопросам @proventure_admin
РКН: https://clck.ru/3T3boY”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 12 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Business category.
Cледующие 12 месяцев будут намного лучше для инфраструктурных компаний upstream от Anthropic и OpenAI, чем для приложений downstream от них.Что думаете по этому поводу? 1/ В чём логика Фуди: ▪️AI labs как Anthropic и OpenAI сами становятся конкурентами application-layer стартапов – они захватывают всё больше use cases нативно. ▪️Известные кейсы были с продуктами типа Claude Design для дизайнеров, из-за которых и без того страдающая на публичном рынке Figma полетела вниз, AI агенты для финансов от Anthropic, ChatGPT Health и так далее. ▪️А на другой стороне потребность в данных и compute – AI Labs активно расширяют мощности (чего стоит контракт на Colossus от xAI для Anthropic объемом в $40B) и скупают экспертные данные для моделей. 2/ Что тут может быть не так? ▪️Ключевой moat infra компаний – это либо капитал (для датацентров), либо уникальные данные (для expert data). ▪️С капиталом все понятно, а вот с данными – чем глубже мы углубляемся в отдельные нишевые рынки, тем уже эти рынки становятся. К тому же лабы хотят нам выдать AGI, интеллект, который готов учиться на контексте. ▪️А контекст и workflows – это как раз то, что есть у application layers. Нам сейчас кажется, что контекст может создать каждый – контекст есть у тебя в голове и рядом есть вайб кодинговый инструмент. Но чем сложнее процессы будут подвергаться дизрапшну, тем сложнее будет создавать контекст на лету. ▪️К тому же если мы перейдем на локальные модели, контекст станет более важен, нежели датасет для тренировок. ▪️В тему: Menlo Ventures недавно намекнули, что inference costs упали в 150x с запуска GPT-4 – это расширяет маржу приложений, а не сжимает ее. 3/ Конечно, в пункте выше речь идет про уникальный контекст и рабочие процессы. Если вы вайбкодите wrappers, то вероятность того, что модели придут на вашу поляну очень высока. Кстати, все соображения выше касаются скорее enterprise софта, для пользовательских приложений все может быть по-другому. 4/ Не забываем, что Mercor – это поставщик evals для лабов, так что тут позиция в любом случае biased. 👉 Твит Brendan Foody: https://x.com/BrendanFoody/status/2056057857460859181 @proVenture #ai #trends #howtovc
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
