Насколько сложно описать ваш продукт?

Когда размечаем таймкоды для выпусков Стартапа на Миллион, всегда стараемся описать стартап буквально одним предложением, а лучше — парой слов. Часто такое описание можно найти на титульном слайде питч-дека, но далеко не всегда.

Нет больше наслаждения, чем простая, понятная и ёмкая идея. Найти такую, это как сделать хэдшот в Counter Strike, или как баскетбольный бросок, когда мяч попадет в корзину, не касаясь обода. Или как спиральные игрушки вот этого мужчины.

Недавно небезызвестный Эндрю Чен написал пост о восприятии идей от «всё просто» до «чего, б***ь?». С полной версией можно ознакомиться вот тут, но нас заинтересовали несколько подходов к описанию идеи, которые выделил Чен.

1. Идею можно описать через конструкцию: [объект] + [свойство]

Как правило, это про что-то знакомое, но с одним принципиальным отличием: электрический автомобиль, мышка без проводов.

2. Просто описание, которое отвечает на два вопроса: [что?] + [для чего?]

Например: VR-приложение для игры в баскетбол. А вы уже представили как бросаете трёшку?

3. Структура: [что за продукт?] + [для кого?]

Подходит для продуктов, которые легко сегментируются: дейтинговое приложение для пенсионеров.

Идея легко валидируется, так как обычно сразу понятно, насколько концепция продукта мэтчится со сегментом аудитории.

---

При этом важно, чтобы идея была описана в понятном для потребителя контексте. Даже если она инновационная, нельзя прятать её сложные слова. Первые машины рекламировали как «horseless carriages», потому что так проще всего было описать суть.

Помните: простота — это конкурентное преимущество.

Cколько лет нужно, чтобы стать единорогом?

Исследование 1 955 американских стартапов, ставших единорогами с 1997 по 2024 год, показывает, что большинство достигают статуса миллиардной компании в первые 2–7 лет после первого раунда финансирования. Пик приходится на 5-й год, однако 78 «мгновенных единорогов» сделали это менее чем за год, а ещё 84 — в первый полный год. Данные подчёркивают: создание миллиардной компании требует времени, но, не всегда.

Впрочем, интересно, сколько "ложных" единорогов времён ZIRP и ИИ-стартапов 2023-2024 года попали в первые два столбца😁

Небольшое напоминание

Для Стартапа на Миллион мы завели отдельный канал, где выложили уже 4 серии дневников акселератора с нашими трекшен-сессиями! Все серии можно осилить чуть больше, чем за час!)

Сегодня удачный день, чтобы поддержать проект и подписаться!

Дневники акселератора #4!

Сегодня пятница 13-ое (13/12), вчера было 12/12/24: куча интересных дат! Кстати, если вдруг вы интересовались, а как часто пятница 13 бывает в декабре, то вот: с 1981 таких было 7 (включая сегодня). А до 2050-го будет ещё три: в 2030, 2041, 2047.

Информация, возможно, увлекательная но не факт, что полезная. То ли дело новые дневники акселератора!

В новой серии:
— можно вдохновиться, как наши команды проводят каст-девы даже в Сапсане
— пара инсайтов о найме и работе с сотрудниками
— что на самом деле доставляет Самокат, и как это помогло сформулировать стартапу своё позиционирование?
— очень крутая фишка в работе с ценовыми тарифами

Смотреть можно тут: https://vk.com/video-228034356_456239047

Всем удачной пятницы!

Риск и доходность на рынке ИИ

В блоге Koncentrik опубликовали любопытную инфографику о соотношении риска и доходности для различных игроков рынка ИИ.

Хотя методология исследования может показаться не совсем надежной, и в значительной степени основана на мнении автора, материал довольно интересный. Полный текст доступен по ссылке.

Согласно статье, главными бенефициарами на рынке ИИ являются:

1. Облачные платформы (например, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и др.)

2. Производители полупроводников (такие как NVIDIA, AMD, TSMC и др.)

3. Поставщики данных для датасетов (например, SnowFlake, Palantir и др.)

Особое внимание стоит уделить Amazon, которая не только управляет своим облачным сервисом (AWS), но и строит самый мощный суперкомпьютер в мире (Project Rainier). Кроме того, компания разрабатывает собственные чипы серии Trainium, которые дешевле на 30-40%, чем у NVIDIA и, вероятно, не сильно уступают им по эффективности. Это создаёт хорошие условия для того, чтобы AWS убедила своих пользователей перейти на чипы собственного производства. Amazon точно "подсадит" на свои чипы Anthropic, в которую инвестировала уже $8 млрд, а ещё среди покупателей Trainium уже значится Apple.

Так что компания может занять сильные позиции в двух самых злачных ответвлениях ИИ-бизнеса.

@mofl_co