Brodetskyi. Tech, VC, startups

📊 Magnificent Seven ("неймовірна сімка") - так називають сім американських технологічних компаній з найвищою капіталізацією: Meta, Amazon, Apple, Tesla, Alphabet, Microsoft, Nvidia. 📈 На них припадає 30% капіталізації S&P 500 (індекс 500 найбільших публічних компаній США) та 75% зростання цього індексу за минулий рік. 💰 А ще вони є рекордсменами серед компаній з венчурного фінансування, капітальних інвестицій (в тому числі в розробку) та викупу акцій. 🤯 Сумарний обсяг інвестицій цих сімох компаній приблизно рівний ВВП Швеції.

🎤 Буду сьогодні на цікавому івенті - Demo Day стартап-акселератора від CIVITTA. Буду модерувати дискусію про фандрейзинг між фаундерами та інвесторами. Фундаментально важлива тема: в цьому процесі чим краще обидві сторони розуміють одна одну, тим продуктивніша співпраця. Тим приємніше буде вести дискусію з такими учасниками як Юрій Заремба (кофаундер AiSDR, пройшли YC, залучили $3 млн), Даниїл Лубкін (кофаундер Beholder, залучили $1 млн) та Влад Тісленко (партнер SMRK, одного з найактивніших українських фондів). І звісно ж рекомендую послухати власне пітчі випускників акселератора, і особливо питання від інвесторів до них. Це дуже корисно. Підключайтесь, буде цікаво!

🤓 Долучився до Українського фонду стартапів - pro bono допомагаю команді оцінювати стартапи в сфері AI. Якщо ви пропустили: нещодавно УФС відновив грантову програму підтримки стартапів за підтримки WNISEF. Можна отримати на свій проект $25K або $50K. Тож не вагайтесь, подавайтесь, і передайте знайомим фаундерам. P.S. Тепер я офіційно експерт 😂

🏆📈 Хвиля розвитку GenAI триває уже достатньо, щоб можна було виділити найуспішніші компанії і проаналізувати, що саме вони роблять правильно. Венчурний фонд Menlo Ventures саме так і зробив: вони розглянули десять ранніх переможців цієї гонки, які зростали швидше відомого SaaS-бенчмарка $1M ARR → TTDDD і проаналізували, як саме вони створюють цінність для користувачів. Вийшов цікавий та пізнавальний матеріал, ключове винесу сюди, а приклади читайте за лінком.

1. Displace services with software Software may be eating the world, but not as fast as you’d think. Nearly 80% of the economy is service-based, largely untouched by technology due to the abundance of unstructured data and complex reasoning requirements. Generative AI is now making inroads into these previously underserved sectors, turning SaaS on its head with “Services-as-Software.” 2. Target work that is high-value, high-volume, or facing labor shortages The roles where AI can have the largest impact are high-value (e.g., software engineers and lawyers), high-volume (e.g., customer service and business development representatives), or in areas with worker shortages (e.g., nurses). 3. Seek pattern-based workflows with high engagement and usage Most AI apps are copilots that share work with an employee, while some are agents that can automate tasks entirely. Either way, a great place to seek a moat for AI apps is pattern-based workflows with regular usage and habitual engagement, rather than those that rely on data or network effects alone. 4. Unlock proprietary data Over 80% of enterprise data is inaccessible because it’s trapped in unstructured file formats or document stores like your email inbox. By leveraging LLMs to make this data usable, AI-native apps can build proprietary data moats over time. 5. Embrace zero marginal cost creation Generative AI enables infinite scaling of written content, images, and potentially even software and products, unleashing creation possibilities across the enterprise—from cold sales outbounds to personalized marketing to compelling visual assets. 6. Build where incumbents aren’t, can’t, or won’t Identify areas where GenAI can unlock net-new capabilities, incumbents are slow-moving, or the dominant player fails to imagine what is possible with AI. 7. Win with compound AI systems rather than models The most successful AI apps focus on adding value at the data and infrastructure level; they win through novel architectural approaches, including chain-of-thought, tool use, agents, and appropriate model choices for the function at hand (versus relying on a single monolithic model).

Такі блоги від сильних інвесторів про ринок і продукт корисно читати. Вони переглядають тисячі компаній і гарно визначають патерни — що працює, а що ні. Menlo VC — сильний фонд, який має в портфелі багато успішних компаній з Enterprise SaaS і зокрема AI. Їхній експертизі можна довіряти. Раніше ділився корисними матеріалами від них: • The Modern AI Stack: Design Principles for the Future of Enterprise AI Architectures • 2023: The State of Generative AI in the Enterprise