⚠️ Is My CEO a Fraud?
Известный в узких кругах в общем-то предприниматель и венчурный инвестор Jack Kuveke (Jabroni Capital), который пишет шуточные посты на тему стартапов, сделал недавно лонч на Product Hunt своего шуточного сервиса, над которым невозможно не залипнуть.
У него говорящее название “Is My CEO a Fraud?” Вставляешь туда ссылку на Linkedin профиль себя, CEO своего стартапа или кого-то другого, и он определяет, насколько профиль похож на профиль SBF (основателя громко лопнувшего стартапа FTX).
👉 Ссылка: https://ismyceoafraud.com/
Я попробовал поиграться и накидал ему с десяток профилей. Стоит отметить, что самые любопытные персонажи не ведут Linkedin – типа Elon Musk или Jeff Bezos. Поэтому приходится смотреть только тех, кто Linkedin’ом пользуется.
Не все скрины прикладываем, только те, где есть 🖼 около имени ниже.
1⃣ Сначала давайте посмотрим крупных CEO
▪️🖼 Satya Nadella @ Microsoft: 1.75/10
▪️Sundar Pichai @ Google: 1.25/10
🔹Скучно, все какие-то правильные…
2⃣ А что с AI стартапами?
▪️🖼 Dario Amodei @ Anthropic: 2.5/10
▪️Arthur Mensch @ Mistral: 4/10
▪️Ali Ghodsi @ Datbricks: 3.85/10
▪️🖼 Adavind Srinivas @ Perplexity: 5.65/10
▪️Clement Delangue @ Hugging Face: 2.05/10
🔹Тоже скучно, только Perplexity немного выделяется, но никаких вам 6-7-8 из 10. И у Адавинда очень смешное описание 😂
3⃣ Как же так, нет скамеров? Посмотрим крупные IPO последних лет:
▪️🖼 Brian Chesky @ AirnBib: 5.25/10
▪️🖼 Xu Tony @Doordash: 6.6/10
▪️Andrew Bialecki @Klaviyo: 4.15/10
🔹Немного уже погорячее за счет Doordash, но что, нет скамеров больше на свете?
4⃣ Последняя группа – пара известных обманщиков-эксцентричных CEO:
▪️🖼 Charlie Javice @ Frank: 8.85/10
▪️🖼 Trevor Milton: 9.15/10
🔹Да, наконец-то! Чарли Джавис основала стартап Frank, потом продала его JP Morgan, который нашел много скелетов в шкафу, а Трэвор Милтон – основатель стартапа Nicola Motors, который с треском хлопнулся также с большими последствиями для CEO.
🤯 Кроме шуток, но это весьма удивительно – нет у вас ощущения, что при всей мемности проверка-то +- ожидаемые результаты выдает? Ну что хотя бы “fake it till you make it” фаундеры и CEO выделяются рейтингом повыше? Что и как они проверяют непонятно, но интуитивно веришь даже немного…
5⃣ А как же без проверки себя самого, спросите вы? Есть! Получается 2.25/10 – “dad jokes on repeat”, не так плохо вроде. А что у вас получается? Делитесь скринами своих профилей в комментариях👇
В общем, это именно то, ради чего Product Hunt и создавался и интернет вообще работает. Золото!
P.S. В этой подборке нет проверок профилей VC инвесторов, хотя это наверняка еще веселее, чем проверять фаундеров стартапов.
@proVenture
#оффтоп
Известный в узких кругах в общем-то предприниматель и венчурный инвестор Jack Kuveke (Jabroni Capital), который пишет шуточные посты на тему стартапов, сделал недавно лонч на Product Hunt своего шуточного сервиса, над которым невозможно не залипнуть.
У него говорящее название “Is My CEO a Fraud?” Вставляешь туда ссылку на Linkedin профиль себя, CEO своего стартапа или кого-то другого, и он определяет, насколько профиль похож на профиль SBF (основателя громко лопнувшего стартапа FTX).
👉 Ссылка: https://ismyceoafraud.com/
Я попробовал поиграться и накидал ему с десяток профилей. Стоит отметить, что самые любопытные персонажи не ведут Linkedin – типа Elon Musk или Jeff Bezos. Поэтому приходится смотреть только тех, кто Linkedin’ом пользуется.
Не все скрины прикладываем, только те, где есть 🖼 около имени ниже.
1⃣ Сначала давайте посмотрим крупных CEO
▪️🖼 Satya Nadella @ Microsoft: 1.75/10
▪️Sundar Pichai @ Google: 1.25/10
🔹Скучно, все какие-то правильные…
2⃣ А что с AI стартапами?
▪️🖼 Dario Amodei @ Anthropic: 2.5/10
▪️Arthur Mensch @ Mistral: 4/10
▪️Ali Ghodsi @ Datbricks: 3.85/10
▪️🖼 Adavind Srinivas @ Perplexity: 5.65/10
▪️Clement Delangue @ Hugging Face: 2.05/10
🔹Тоже скучно, только Perplexity немного выделяется, но никаких вам 6-7-8 из 10. И у Адавинда очень смешное описание 😂
3⃣ Как же так, нет скамеров? Посмотрим крупные IPO последних лет:
▪️🖼 Brian Chesky @ AirnBib: 5.25/10
▪️🖼 Xu Tony @Doordash: 6.6/10
▪️Andrew Bialecki @Klaviyo: 4.15/10
🔹Немного уже погорячее за счет Doordash, но что, нет скамеров больше на свете?
4⃣ Последняя группа – пара известных обманщиков-эксцентричных CEO:
▪️🖼 Charlie Javice @ Frank: 8.85/10
▪️🖼 Trevor Milton: 9.15/10
🔹Да, наконец-то! Чарли Джавис основала стартап Frank, потом продала его JP Morgan, который нашел много скелетов в шкафу, а Трэвор Милтон – основатель стартапа Nicola Motors, который с треском хлопнулся также с большими последствиями для CEO.
🤯 Кроме шуток, но это весьма удивительно – нет у вас ощущения, что при всей мемности проверка-то +- ожидаемые результаты выдает? Ну что хотя бы “fake it till you make it” фаундеры и CEO выделяются рейтингом повыше? Что и как они проверяют непонятно, но интуитивно веришь даже немного…
5⃣ А как же без проверки себя самого, спросите вы? Есть! Получается 2.25/10 – “dad jokes on repeat”, не так плохо вроде. А что у вас получается? Делитесь скринами своих профилей в комментариях👇
В общем, это именно то, ради чего Product Hunt и создавался и интернет вообще работает. Золото!
P.S. В этой подборке нет проверок профилей VC инвесторов, хотя это наверняка еще веселее, чем проверять фаундеров стартапов.
@proVenture
#оффтоп
❓ The Deep Research problem.
Бенедикт Эванс (ex-a16z), один из наиболее интересных аналитиков, опирающихся на данные и статистику с часто неординарным взглядом на них, опубликовал очень резонирующую заметку – проблема с Deep Research от OpenAI для анализа.
1/ По идее Deep Research должен уметь анализировать, и делает это через несколько итераций, reasoning и все такое. Бен взял их sample report по рынку смартфонов и проверил его качество, потому что тема для него близка.
2/ Бен расписывает, как он пытался проверить данные, почему источники типа Statista не являются идеальными, а также сравнил работу AI со стажером. В любом случае по итогу получилось, что Deep Research просто придумал цифры. Ну какая разница для него, 69% или 62% доля iOS в Японии? Еще бОльшая проблема, что похоже, это даже совсем наоборот – доля Android выше.
3/ Рассуждения Бена в очередной раз напоминают, что модели – это не базы данных, а их ответы – вероятностные, а не детерминированные. Где-то это хорошо, а где-то крайне опасно.
4/ Несколько очень классных высказываний Бена в ту же копилку:
▪️This reminds me of an observation from a few years ago that LLMs are good at the things that computers are bad at, and bad at the things that computers are good at
▪️I always call AI ‘infinite interns’
▪️The best way to manage error rates today seems to be to abstract the LLM away as an API call inside software that can manage it, which of course makes the foundation models themselves even more of a commodity
5/ Это очень резонирует с моим опытом использования Deep Research от Preplexity – я спрашивал его, как финансовые организации используют GenAI инструменты в качестве продукта, генерящего выручку (то есть не просто внедрить чатбота, а сделать новый продукт на базе LLM). И я спросил про кейсы с примерами. Perplexity выдал удивительную по красоте картину, расписав где какой эффект – тут рост LTV, тут можно выдать выше ставку, тут подписка. И расписал кейсы. И ВСЕ БЫЛО ПРИДУМАНО – ни один из указанных источников не содержал ни цифру, ни кейс, НИЧЕГО!
5/ Конечно, нельзя сейчас говорить о том, что эта проблема галлюционирования неизвестна, и что ее невозможно будет решить в будущем. Но пока что есть ощущение, что LLM может применяться в около творческих профессий – написание кода лучше или хуже (там есть факт ошибок, генерации плохого кода) или еще круче – контентные вещи (текст, изображения или типа того), где скорее не вопрос точности, а вкуса и восприятия.
👉 Ссылка на статью Бена: https://www.ben-evans.com/benedictevans/2025/2/17/the-deep-research-problem
@proVenture
#ai #trends
Бенедикт Эванс (ex-a16z), один из наиболее интересных аналитиков, опирающихся на данные и статистику с часто неординарным взглядом на них, опубликовал очень резонирующую заметку – проблема с Deep Research от OpenAI для анализа.
1/ По идее Deep Research должен уметь анализировать, и делает это через несколько итераций, reasoning и все такое. Бен взял их sample report по рынку смартфонов и проверил его качество, потому что тема для него близка.
2/ Бен расписывает, как он пытался проверить данные, почему источники типа Statista не являются идеальными, а также сравнил работу AI со стажером. В любом случае по итогу получилось, что Deep Research просто придумал цифры. Ну какая разница для него, 69% или 62% доля iOS в Японии? Еще бОльшая проблема, что похоже, это даже совсем наоборот – доля Android выше.
3/ Рассуждения Бена в очередной раз напоминают, что модели – это не базы данных, а их ответы – вероятностные, а не детерминированные. Где-то это хорошо, а где-то крайне опасно.
4/ Несколько очень классных высказываний Бена в ту же копилку:
▪️This reminds me of an observation from a few years ago that LLMs are good at the things that computers are bad at, and bad at the things that computers are good at
▪️I always call AI ‘infinite interns’
▪️The best way to manage error rates today seems to be to abstract the LLM away as an API call inside software that can manage it, which of course makes the foundation models themselves even more of a commodity
5/ Это очень резонирует с моим опытом использования Deep Research от Preplexity – я спрашивал его, как финансовые организации используют GenAI инструменты в качестве продукта, генерящего выручку (то есть не просто внедрить чатбота, а сделать новый продукт на базе LLM). И я спросил про кейсы с примерами. Perplexity выдал удивительную по красоте картину, расписав где какой эффект – тут рост LTV, тут можно выдать выше ставку, тут подписка. И расписал кейсы. И ВСЕ БЫЛО ПРИДУМАНО – ни один из указанных источников не содержал ни цифру, ни кейс, НИЧЕГО!
5/ Конечно, нельзя сейчас говорить о том, что эта проблема галлюционирования неизвестна, и что ее невозможно будет решить в будущем. Но пока что есть ощущение, что LLM может применяться в около творческих профессий – написание кода лучше или хуже (там есть факт ошибок, генерации плохого кода) или еще круче – контентные вещи (текст, изображения или типа того), где скорее не вопрос точности, а вкуса и восприятия.
👉 Ссылка на статью Бена: https://www.ben-evans.com/benedictevans/2025/2/17/the-deep-research-problem
@proVenture
#ai #trends
Benedict Evans
The Deep Research problem — Benedict Evans
OpenAI’s Deep Research is built for me, and I can’t use it. It’s another amazing demo, until it breaks. But it breaks in really interesting ways.
Go-to-Market – Как IT/Tech-компании вывести продукт на зарубежный рынок и создать поток новых клиентов
Ребята из HighTime Agency проводят классный вебинар, где покажут, как поднимать с нуля digital-маркетинг на международном рынке и разберут нюансы продвижения в зарубежной версии Google в нишах MarTech, LogisticTech, TelecomTech, EdTech 🚀
Кому будет полезен вебинар?
— Основатели и CEO: узнаете, как выстроить системный маркетинг и создать поток новых клиентов, чтобы вывести IT-продукт на зарубежный рынок (Go-To Global Market).
— Руководители отдела (CMO, CTO, CPO): включить в работу результативные проекты в зарубежном Google, чтобы идти проверенным путём и не тратить время на эксперименты.
— Маркетологи и PR-специалисты: усовершенствовать свои процессы, применить новые фишки, чтобы работать спокойно и быть уверенным в актуальности своих знаний и навыков для вывода IT-продуктов на зарубежный рынок.
Программа вебинара 👇🏻
1️⃣ Главный барьер при продвижении IT-продуктов в зарубежной версии Google. Какие вызовы существуют при выходе на международный уровень? Сравнительный анализ стратегий продвижения в Рунете и за рубежом.
2️⃣ Кейсы и уроки: разбор их 11-летнего опыта продвижения зарубежных проектов. Ребята покажут на примерах их клиентов, а также историй создания и развития in-house проектов, которые они продали зарубежным инвесторам через брокера в US с мультипликатором x33 (по данным компании).
3️⃣ Стратегия и Roadmap развития digital-бренда на рынках Латама, Северной Америки, Европы, MEA и APAC. Что такое MVP бренда компании. Какие каналы и на каком этапе подключать, если у вас не стартап, а успешная на российском рынке компания.
4️⃣ Реализация стратегии: от трафика и первых лидов к продажам и MRR. Как сделать результат за первые 6 месяцев (спринт) и что делать в следующие? Обещали разобрать путь, по которому стоит идти российской IT-компании на зарубежном рынке, и подсветить, что нужно учесть.
5️⃣ Как сделать известным продукт с помощью внешних площадок, Capterra, G2, GetApp и др. Как выстраивать продвижение продукта на внешних площадках. Как получать упоминания своей компании на крупных изданиях и не платить $1,200 за каждую статью 😎
⌛️6 марта, четверг, 11:00 по Москве
👉 Регистрация свободная (до 300 участников)
Реклама. ООО "Агентство Хайтайм", ИНН 1200004445
erid 2SDnjdiUw64
Ребята из HighTime Agency проводят классный вебинар, где покажут, как поднимать с нуля digital-маркетинг на международном рынке и разберут нюансы продвижения в зарубежной версии Google в нишах MarTech, LogisticTech, TelecomTech, EdTech 🚀
Кому будет полезен вебинар?
— Основатели и CEO: узнаете, как выстроить системный маркетинг и создать поток новых клиентов, чтобы вывести IT-продукт на зарубежный рынок (Go-To Global Market).
— Руководители отдела (CMO, CTO, CPO): включить в работу результативные проекты в зарубежном Google, чтобы идти проверенным путём и не тратить время на эксперименты.
— Маркетологи и PR-специалисты: усовершенствовать свои процессы, применить новые фишки, чтобы работать спокойно и быть уверенным в актуальности своих знаний и навыков для вывода IT-продуктов на зарубежный рынок.
Программа вебинара 👇🏻
1️⃣ Главный барьер при продвижении IT-продуктов в зарубежной версии Google. Какие вызовы существуют при выходе на международный уровень? Сравнительный анализ стратегий продвижения в Рунете и за рубежом.
2️⃣ Кейсы и уроки: разбор их 11-летнего опыта продвижения зарубежных проектов. Ребята покажут на примерах их клиентов, а также историй создания и развития in-house проектов, которые они продали зарубежным инвесторам через брокера в US с мультипликатором x33 (по данным компании).
3️⃣ Стратегия и Roadmap развития digital-бренда на рынках Латама, Северной Америки, Европы, MEA и APAC. Что такое MVP бренда компании. Какие каналы и на каком этапе подключать, если у вас не стартап, а успешная на российском рынке компания.
4️⃣ Реализация стратегии: от трафика и первых лидов к продажам и MRR. Как сделать результат за первые 6 месяцев (спринт) и что делать в следующие? Обещали разобрать путь, по которому стоит идти российской IT-компании на зарубежном рынке, и подсветить, что нужно учесть.
5️⃣ Как сделать известным продукт с помощью внешних площадок, Capterra, G2, GetApp и др. Как выстраивать продвижение продукта на внешних площадках. Как получать упоминания своей компании на крупных изданиях и не платить $1,200 за каждую статью 😎
⌛️6 марта, четверг, 11:00 по Москве
👉 Регистрация свободная (до 300 участников)
Реклама. ООО "Агентство Хайтайм", ИНН 1200004445
erid 2SDnjdiUw64
🧠 AI eats the world.
В тему недавнего поста про Deep Research от Бена Эванса (ex-a16z). Бен же делает огромные отчеты по развитию технологий, и в ноябре 2024 года выпустил новый отчет под названием AI eats the world.
Вы сами прочитаете про тренды, но хотелось бы обратить внимание на две противоположные вещи:
1/ В трендах использования софта есть две суб-тренда:
🟢 Все больше представителей разных профессий разрабатывают и делают пилоты в области AI; при этом
🔴 Все меньше представителей разных профессий реально внедрили что-то работающее!
Топ-3 по динамике доли внедрений в работу (наименьшее падение)
1️⃣ Legal
2️⃣ Customer Service
3️⃣ Software
Худшие-3 по динамике доли внедрений:
8️⃣ Marketing
9️⃣ Sales
🔟 HR
🔹Учитывается относительное падение “на глаз” – то есть, доля могла быть небольшой, но упасть еще ниже
2/ Какие группы сотрудников имеют самый высокий adoption rate по WAU (weekly active users)?
1️⃣ Management
2️⃣ Software
3️⃣ Business Finance
Самый низкий:
1️⃣0️⃣ Blue Collar
1️⃣1️⃣ Legal
1️⃣2️⃣ Services
🔹Отдельно забавно, что у legal очень низкий DAU по сравнению с WAU
👉 В любом случае лучше прочитать весь отчет на [90 страниц] самостоятельно, наверняка найдете что-то интересное для себя: https://www.ben-evans.com/presentations
@proVenture
#ai #research
В тему недавнего поста про Deep Research от Бена Эванса (ex-a16z). Бен же делает огромные отчеты по развитию технологий, и в ноябре 2024 года выпустил новый отчет под названием AI eats the world.
Вы сами прочитаете про тренды, но хотелось бы обратить внимание на две противоположные вещи:
1/ В трендах использования софта есть две суб-тренда:
🟢 Все больше представителей разных профессий разрабатывают и делают пилоты в области AI; при этом
🔴 Все меньше представителей разных профессий реально внедрили что-то работающее!
Топ-3 по динамике доли внедрений в работу (наименьшее падение)
1️⃣ Legal
2️⃣ Customer Service
3️⃣ Software
Худшие-3 по динамике доли внедрений:
8️⃣ Marketing
9️⃣ Sales
🔟 HR
🔹Учитывается относительное падение “на глаз” – то есть, доля могла быть небольшой, но упасть еще ниже
2/ Какие группы сотрудников имеют самый высокий adoption rate по WAU (weekly active users)?
1️⃣ Management
2️⃣ Software
3️⃣ Business Finance
Самый низкий:
1️⃣0️⃣ Blue Collar
1️⃣1️⃣ Legal
1️⃣2️⃣ Services
🔹Отдельно забавно, что у legal очень низкий DAU по сравнению с WAU
👉 В любом случае лучше прочитать весь отчет на [90 страниц] самостоятельно, наверняка найдете что-то интересное для себя: https://www.ben-evans.com/presentations
@proVenture
#ai #research
🔥🔥🔥 AI Monetization in 2025.
О да, это очень классный отчет, пожалуй, самый детальный на тему монетизации из тех, что попадался. Ребята из Ibbaka опросили 336 компаний в ноябре-декабре 2024 (большинство из которых находятся на уровне $20M-$49M ARR), чтобы понять, как они прайсят свои AI продукты.
1/ Они выделили 4 типа бизнес-моделей опрашиваемых компаний, у каждой из которых есть value metrics и pricing metrics.
▪️4 модели: Agents, Co-Pilots, Generators, Software as a Service (называют они это SAS, почему-то)
▪️Для примера посмотрим на метрики для Agents:
Value metrics: Task completion, value of task
Pricing metrics: Per task, per agent, per outcome
2/ Какой тип AI чаще всего включается в продукты? Топ-3:
▪️Generative AI using third party models: 26.3%
▪️Reasoning models (like o1): 19.0%
▪️Predictive analytics using ML: 12.4%
3/ Дальше в процессе анализа Ibbaka делит опрашиваемые компании на три группы:
▫️Skeptics: таких 44% (большинство!), считают что хайп вокруг AI излишен и реальное влияние будет низким
▪️Sustainers: 38%, считают что AI даст возможность сделать инкрементальные изменения в продукте и нарастить выручку
🔹Disruptors: 18%, считают что AI изменят целые отрасли
4/ В каких пакетах продается AI? Опять же топ-3:
1️⃣ Independent Modules
2️⃣ Platform + extensions
3️⃣ Tiered + extensions (options)
🔹Любопытно, что среди Disruptors основным форматом является Agent Family
5/ Какую модель монетизации используют AI компании? (цифры навскидку по графику). Тут получилось топ-5:
▪️49% per user
▪️45% by a usage metric
▪️23% per agent
▪️23% per agent task completed
▪️20% per output token
🔹Тут интересно, что agent/agent task completed вылезают наверх за счет disruptors, все остальные 50%+ используют per user/usage metric
6/ Каковы рост выручки и маржи?
▪️По сравнению с 2023 годом по опросу рост выручки гораздо более высокий – визуально процент стартапов, которые растут 30-100% в год вырос с 10-12% до примерно 30% с 2023 по 2024 год.
▫️~45% компаний имеют gross margin на уровне 70%-90% (еще 23% имеют 55%-69% margin), но большинство (те же 45%) отметили, что маржа не увеличилась за счет AI (а еще 33% отметили, что она несколько сократилась!)
🔹И тут интересен срез ответов по группам – у 83% disruptors маржа осталась такой же (но они и были же AI-native наверняка, так что что у них могло поменяться?), а у 54% skeptics маржа несколько снизилась (так может быть, они и скептиками стали из-за этого, а не наоборот?)
5/ Среди других данных обратило внимание на себя то, что 60%+ внедряют AI именно как отдельный продукт, а не как фичу или как улучшение текущего продукта.
👉 Сам отчет на [62 страницы] для более детального изучения можно скачать по ссылке: https://www.ibbaka.com/reports-and-playbooks/ai-monetization-2025-research-report
@proVenture
#ai #research #benchmarks
О да, это очень классный отчет, пожалуй, самый детальный на тему монетизации из тех, что попадался. Ребята из Ibbaka опросили 336 компаний в ноябре-декабре 2024 (большинство из которых находятся на уровне $20M-$49M ARR), чтобы понять, как они прайсят свои AI продукты.
1/ Они выделили 4 типа бизнес-моделей опрашиваемых компаний, у каждой из которых есть value metrics и pricing metrics.
▪️4 модели: Agents, Co-Pilots, Generators, Software as a Service (называют они это SAS, почему-то)
▪️Для примера посмотрим на метрики для Agents:
Value metrics: Task completion, value of task
Pricing metrics: Per task, per agent, per outcome
2/ Какой тип AI чаще всего включается в продукты? Топ-3:
▪️Generative AI using third party models: 26.3%
▪️Reasoning models (like o1): 19.0%
▪️Predictive analytics using ML: 12.4%
3/ Дальше в процессе анализа Ibbaka делит опрашиваемые компании на три группы:
▫️Skeptics: таких 44% (большинство!), считают что хайп вокруг AI излишен и реальное влияние будет низким
▪️Sustainers: 38%, считают что AI даст возможность сделать инкрементальные изменения в продукте и нарастить выручку
🔹Disruptors: 18%, считают что AI изменят целые отрасли
4/ В каких пакетах продается AI? Опять же топ-3:
1️⃣ Independent Modules
2️⃣ Platform + extensions
3️⃣ Tiered + extensions (options)
🔹Любопытно, что среди Disruptors основным форматом является Agent Family
5/ Какую модель монетизации используют AI компании? (цифры навскидку по графику). Тут получилось топ-5:
▪️49% per user
▪️45% by a usage metric
▪️23% per agent
▪️23% per agent task completed
▪️20% per output token
🔹Тут интересно, что agent/agent task completed вылезают наверх за счет disruptors, все остальные 50%+ используют per user/usage metric
6/ Каковы рост выручки и маржи?
▪️По сравнению с 2023 годом по опросу рост выручки гораздо более высокий – визуально процент стартапов, которые растут 30-100% в год вырос с 10-12% до примерно 30% с 2023 по 2024 год.
▫️~45% компаний имеют gross margin на уровне 70%-90% (еще 23% имеют 55%-69% margin), но большинство (те же 45%) отметили, что маржа не увеличилась за счет AI (а еще 33% отметили, что она несколько сократилась!)
🔹И тут интересен срез ответов по группам – у 83% disruptors маржа осталась такой же (но они и были же AI-native наверняка, так что что у них могло поменяться?), а у 54% skeptics маржа несколько снизилась (так может быть, они и скептиками стали из-за этого, а не наоборот?)
5/ Среди других данных обратило внимание на себя то, что 60%+ внедряют AI именно как отдельный продукт, а не как фичу или как улучшение текущего продукта.
👉 Сам отчет на [62 страницы] для более детального изучения можно скачать по ссылке: https://www.ibbaka.com/reports-and-playbooks/ai-monetization-2025-research-report
@proVenture
#ai #research #benchmarks
🎉 12 вопросов по экзиту #2 – новый блиц для основателей стартапов!
Продолжаем новую рубрику #проэкзиты– спрашиваем у фаундеров стартапов и технологических компаний, каков у них был опыт в продаже своего бизнеса. На этот раз во 2-м выпуске еще и практически экслюзив, поскольку СМИ обошли стороной эту сделку, а она любопытная.
Крупнейшая французская фармкомпания Servier купила стартап Aivarix, а историю продажи нам рассказал со-основатель стартапа Сергей Шаяхметов.
Погнали!
1/ Сколько времени занял активный процесс продажи?
Почти 5 лет. Когда мы впервые пришли к покупателю в 2020 году, они сразу нарисовали план на 5 лет. Тогда казалось, что это какая-то шутка – у нас уже было исследование, ну что там думать столько лет? Но нет, в фарме время течет иначе. Например, однажды мы получили NDA 30 августа, а на документе стояла подпись их юристов еще в середине июля. Просто пересылка стандартного NDA заняла полтора месяца. И так у них всё.
2/ Каковы топ-3 причины, почему вы продали бизнес сейчас?
▪️Такой был план – и мы его придерживались.
▪️Вариантов особо не было – Servier продаёт лекарства от варикоза на €2B в год. Если уж кому и быть покупателем, то им.
▪️Мы прошли все исследования и доказали эффективность технологии – дальше логичный шаг.
3/ Топ-3 качества хорошего покупателя:
▪️Понимает, что покупает (да, это важно).
▪️Имеет деньги (тоже важно).
4/ Искали ли вы покупателя активно или он вышел на вас сам?
Искали через нетворк. Волшебного звонка «Привет, хотим купить ваш бизнес» не случилось.
5/ Со сколькими покупателями общались и сколько было других term sheets?
Были еще пару разговоров, которые закончились ничем практически сразу.
6/ Помогал ли кто-то в продаже?
Нет, никто. Только личные знакомства и природное обаяние.
7/ Знал ли ты покупателя до этого и когда вы познакомились?
Нет, познакомились в 2020 году.
8/ Топ-3 причины, почему покупатель купил ваш бизнес:
▪️Мы были первыми, кто вообще додумался до такой AI-истории в варикозе.
▪️Мы успели запатентовать решение (и да, патенты в фарме реально что-то значат).
▪️Мы провели полноценные клинические испытания – не просто презентация с красивыми графиками.
9/ Какой runway оставался у вас к моменту продажи?
Мы bootstrap-стартап. Денег не было, но были мы – бесконечно работающие.
10/ Топ-3 проблемы, с которыми вы столкнулись при организации продажи:
▪️Сроки. Всё занимает не месяцы, а годы.
▪️Клинические испытания.
▪️Бюрократия.
11/ Что бы вы хотели знать до того, как начинать процесс продажи бизнеса?
Как изменится ситуация в мире. Мы начали процесс в 2020, а потом мир такой: «А теперь немного хаоса!»
12. Какие советы ты можешь дать другим фаундерам, которые думают о продаже своего бизнеса?
Не связывайтесь с фармой. Даже Сбербанк быстрее.
👉 Подробнее можете прочитать только в продуктовом пресс-релизе тут, но пока что нигде подробнее про сделку нет: https://servier.ru/dlya-pacientov-s-varikozom-i-gemorroem-stali-dostupny-online-servisy-kotorye-delayut-pervyj-shag-k-lecheniyu-legche-i-udobnee/
@proVenture
Продолжаем новую рубрику #проэкзиты– спрашиваем у фаундеров стартапов и технологических компаний, каков у них был опыт в продаже своего бизнеса. На этот раз во 2-м выпуске еще и практически экслюзив, поскольку СМИ обошли стороной эту сделку, а она любопытная.
Крупнейшая французская фармкомпания Servier купила стартап Aivarix, а историю продажи нам рассказал со-основатель стартапа Сергей Шаяхметов.
Погнали!
1/ Сколько времени занял активный процесс продажи?
Почти 5 лет. Когда мы впервые пришли к покупателю в 2020 году, они сразу нарисовали план на 5 лет. Тогда казалось, что это какая-то шутка – у нас уже было исследование, ну что там думать столько лет? Но нет, в фарме время течет иначе. Например, однажды мы получили NDA 30 августа, а на документе стояла подпись их юристов еще в середине июля. Просто пересылка стандартного NDA заняла полтора месяца. И так у них всё.
2/ Каковы топ-3 причины, почему вы продали бизнес сейчас?
▪️Такой был план – и мы его придерживались.
▪️Вариантов особо не было – Servier продаёт лекарства от варикоза на €2B в год. Если уж кому и быть покупателем, то им.
▪️Мы прошли все исследования и доказали эффективность технологии – дальше логичный шаг.
3/ Топ-3 качества хорошего покупателя:
▪️Понимает, что покупает (да, это важно).
▪️Имеет деньги (тоже важно).
4/ Искали ли вы покупателя активно или он вышел на вас сам?
Искали через нетворк. Волшебного звонка «Привет, хотим купить ваш бизнес» не случилось.
5/ Со сколькими покупателями общались и сколько было других term sheets?
Были еще пару разговоров, которые закончились ничем практически сразу.
6/ Помогал ли кто-то в продаже?
Нет, никто. Только личные знакомства и природное обаяние.
7/ Знал ли ты покупателя до этого и когда вы познакомились?
Нет, познакомились в 2020 году.
8/ Топ-3 причины, почему покупатель купил ваш бизнес:
▪️Мы были первыми, кто вообще додумался до такой AI-истории в варикозе.
▪️Мы успели запатентовать решение (и да, патенты в фарме реально что-то значат).
▪️Мы провели полноценные клинические испытания – не просто презентация с красивыми графиками.
9/ Какой runway оставался у вас к моменту продажи?
Мы bootstrap-стартап. Денег не было, но были мы – бесконечно работающие.
10/ Топ-3 проблемы, с которыми вы столкнулись при организации продажи:
▪️Сроки. Всё занимает не месяцы, а годы.
▪️Клинические испытания.
▪️Бюрократия.
11/ Что бы вы хотели знать до того, как начинать процесс продажи бизнеса?
Как изменится ситуация в мире. Мы начали процесс в 2020, а потом мир такой: «А теперь немного хаоса!»
12. Какие советы ты можешь дать другим фаундерам, которые думают о продаже своего бизнеса?
Не связывайтесь с фармой. Даже Сбербанк быстрее.
👉 Подробнее можете прочитать только в продуктовом пресс-релизе тут, но пока что нигде подробнее про сделку нет: https://servier.ru/dlya-pacientov-s-varikozom-i-gemorroem-stali-dostupny-online-servisy-kotorye-delayut-pervyj-shag-k-lecheniyu-legche-i-udobnee/
@proVenture
Сервье Россия
Для пациентов с варикозом и геморроем стали доступны онлайн-сервисы, которые делают первый шаг к лечению легче и удобнее | Сервье…
Международная фармацевтическая компания «Сервье» объявляет о запуске онлайн-сервисов, чтобы помочь пациентам из любой точки России сделать первый шаг к лечению...
Что вы будете делать 12 марта в 18:30 по CET? А мы будем надувать щеки и говорить про венчур на вебинаре «Чего стартапам ожидать от венчурного рынка в 2025 году?»
Редкая возможность виртуально посидеть между двумя Денисами и загадать желание 😂
Оба из венчурных фондов. Денис Калышкин из I2BF Global Ventures, Денис Ефремов из R136 Ventures. Оба фокусируются на b2b стартапах. Гео в основном США. Желание точно сбудется!
Что обсудим?
◾️Венчурный рынок в 2024 году, ожидание и реальность
◾️Прогноз на 2025 год
◾️AI и другие тренды на венчурном рынке
◾️ IPO и M&A
◾️ Рекомендации для стартапов
◾️ Ответы на вопросы
👉 Подробнее читайте на канале Спроси VC.
👉 Регистрация по ссылке!
@proventure
#events
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌥 Поставщик облачной инфраструктуры для AI собрался поднять до $4B на IPO. Будем следить?
CoreWeave делает облачный high performance computing для AI, где арендуют мощности крупнейшие корпорации. Вот кто еще сейчас на подъеме и готовятся сделать IPO в ближайшее время.
Что про это любопытно знать?
1/ Давайте зайдем сразу на S-1 Filing, а там довольно интересно:
▪️Выручка растет огромными темпами:
▫️2022: $16M
▫️2023: $229M (+1,346% YoY)
▫️2024: $1.9B (+737% YoY) (not a typo, lol)
▪️Чистая прибыль (или глубокий убыток) тоже растет сильно:
▫️2022 Net Loss: ($31M), 194% выручки
▫️2023 Net Loss: ($594M), 259% выручки
▫️2024 Net Loss: ($863M), 45% выручки
▪️96% выручки приходит от долгосрочных контрактов
▪️Remaining Performance Obligations (или Contracted Backlog, выручка, которая должна к ним по этим самым контрактам прийти): $15.1B
🔹Выглядит просто как IPO 2021 года, когда огромный рост, огромные убытки и вообще, ухх!!!
2/ Что еще любопытного с ходу не видно:
▪️62% выручки за 2024 год сделал им один клиент – это Microsoft (его доля в 2023 была 35%)
▪️NVIDIA, которая проинвестировала в стартап $100M+, еще и скорее всего приходится основным поставщиком (top-1 supplier занимает 46% всех затрат, а годом ранее было 57%), а еще имеет master service agreement, который принес компании $320M (похоже) с апреля 2023 по конец 2024 года
▪️Вообще-то у CoreWeave операционная прибыль на уровне $324M (~17% выручки), а убыток формируются из-за огромных процентных расходов в $361M в год и из-за fair value adjustments на $756M в год
▪️Последнее скорее всего означает, что они навыдавали дешевых опционов сотрудникам и вынуждены записать себе это в убыток. То есть, глядя на эту сторону, у компании нет огромных убытков.
▪️С другой стороны, у них есть of-balance sheet обязательство по lease agreements на $15B (эквивалентно выручке законтрактованной), поэтому их долг в $7B на балансе строго говоря сильно занижен. CJ Gustafson в своем блоге Mostly Metrics проводит в этом ассоциации с WeWork.
3/ Как может оцениваться компания? CJ приводит классные выкладки на эту тему.
Как оцениваются peers?
▫️AI Hardware (NVIDIA, AMD): 35-40x выручек
▫️High Growth SaaS (e.g. Databricks): 15-20x
▫️Cloud Hyperscalers (AWS, Azure): 5-10x
▫️Enterprise Hardware (Dell, Supermicro): 3-6x
Какие могут быть сценарии? CJ выделяет три:
🔹Bull: $40B+ оценка и 20x+ forward revenue multiple
🔹Base: $20-30B оценка и 10-15х forward revenue multiple
🔹Bear: $10-15B оценка и 5-7х forward revenue multiple
▫️Techcrunch, кстати, приводит в своей статье потенциальную оценку в $32B и планы поднять $4B на размещении.
Ну как вам, напоминает 2021 год? Давайте проголосуем:
🔥 Да, наступаем на те же грабли, что и в 2021 году, слишком горячо!
🦄 Нет, таких бизнесов еще не было, перспективы большие, оценка адекватная.
❤️ Сам(а) пилю нечто еще более крутое!
@proVenture
#unicorns #ipo #ai
CoreWeave делает облачный high performance computing для AI, где арендуют мощности крупнейшие корпорации. Вот кто еще сейчас на подъеме и готовятся сделать IPO в ближайшее время.
Что про это любопытно знать?
1/ Давайте зайдем сразу на S-1 Filing, а там довольно интересно:
▪️Выручка растет огромными темпами:
▫️2022: $16M
▫️2023: $229M (+1,346% YoY)
▫️2024: $1.9B (+737% YoY) (not a typo, lol)
▪️Чистая прибыль (или глубокий убыток) тоже растет сильно:
▫️2022 Net Loss: ($31M), 194% выручки
▫️2023 Net Loss: ($594M), 259% выручки
▫️2024 Net Loss: ($863M), 45% выручки
▪️96% выручки приходит от долгосрочных контрактов
▪️Remaining Performance Obligations (или Contracted Backlog, выручка, которая должна к ним по этим самым контрактам прийти): $15.1B
🔹Выглядит просто как IPO 2021 года, когда огромный рост, огромные убытки и вообще, ухх!!!
2/ Что еще любопытного с ходу не видно:
▪️62% выручки за 2024 год сделал им один клиент – это Microsoft (его доля в 2023 была 35%)
▪️NVIDIA, которая проинвестировала в стартап $100M+, еще и скорее всего приходится основным поставщиком (top-1 supplier занимает 46% всех затрат, а годом ранее было 57%), а еще имеет master service agreement, который принес компании $320M (похоже) с апреля 2023 по конец 2024 года
▪️Вообще-то у CoreWeave операционная прибыль на уровне $324M (~17% выручки), а убыток формируются из-за огромных процентных расходов в $361M в год и из-за fair value adjustments на $756M в год
▪️Последнее скорее всего означает, что они навыдавали дешевых опционов сотрудникам и вынуждены записать себе это в убыток. То есть, глядя на эту сторону, у компании нет огромных убытков.
▪️С другой стороны, у них есть of-balance sheet обязательство по lease agreements на $15B (эквивалентно выручке законтрактованной), поэтому их долг в $7B на балансе строго говоря сильно занижен. CJ Gustafson в своем блоге Mostly Metrics проводит в этом ассоциации с WeWork.
3/ Как может оцениваться компания? CJ приводит классные выкладки на эту тему.
Как оцениваются peers?
▫️AI Hardware (NVIDIA, AMD): 35-40x выручек
▫️High Growth SaaS (e.g. Databricks): 15-20x
▫️Cloud Hyperscalers (AWS, Azure): 5-10x
▫️Enterprise Hardware (Dell, Supermicro): 3-6x
Какие могут быть сценарии? CJ выделяет три:
🔹Bull: $40B+ оценка и 20x+ forward revenue multiple
🔹Base: $20-30B оценка и 10-15х forward revenue multiple
🔹Bear: $10-15B оценка и 5-7х forward revenue multiple
▫️Techcrunch, кстати, приводит в своей статье потенциальную оценку в $32B и планы поднять $4B на размещении.
Ну как вам, напоминает 2021 год? Давайте проголосуем:
🔥 Да, наступаем на те же грабли, что и в 2021 году, слишком горячо!
🦄 Нет, таких бизнесов еще не было, перспективы большие, оценка адекватная.
❤️ Сам(а) пилю нечто еще более крутое!
@proVenture
#unicorns #ipo #ai
✅ Поддержите AI copilot для knowledge workers и аналитиков на Product Hunt!
🧠 Вы бы хотели, все ваши знания были всегда доступны в ассистенте, который может ответить на вопрос или написать за вас целый отчет? Как ChatGPT или Perplexity, но не просто на основе публичной информации, но и с учетом всего вашего профессионального контекста?
Наши друзья Иван и Макс считают, что LLM-модели – это новый интерфейс к информации, а самая ценная информация – это профессиональные знания. Ребята хотят построить идеальную цифровую библиотеку на основе LLM, настоящий второй мозг для профессионалов. Речь про IKI.AI!
За 9 месяцев с момента первого запуска ребята прошли путь от идеи до мощной платформы с десятками функций, партнерством с Brex и почти 20,000 пользователей. Вы уже раньше могли видеть ссылки на библиотеки IKI, ими можно делиться.
🚀 Сейчас они лончатся на Product Hunt. Поддержим?
👉 Сразу ссылка на лонч: https://www.producthunt.com/posts/iki-ai-2-0
Теперь продолжим с деталями, что же делают ребята.
IKI.AI 2.0 - Intelligent Knowledge Interface, куда можно сохранять информацию в любом формате, а затем общаться с ассистентом, задавая ему вопросы и прося сделать сравнительный анализ, провести исследование или побрейнштормить за вас.
В IKI.AI есть:
▪️Пространства для совместной работы команд
▪️Навигация с иерархией как на вашем ноутбуке
▪️Drag & drop и мультивыбор для легкой организации контента
▪️Самые современные LLM: Claude 3.7 Sonnet, o3-mini и Grok-2
▪️Прогрессивный веб-поиск на базе Perplexity Sonar
▪️Интеграции с облачными сервисами: Google Drive, Notion, Dropbox, Obsidian (скоро появятся)
🎁 Бонусы для тех, кто поддержит лонч? Как водится, есть и они👇
1 месяц бесплатного доступа для всей команды всем проголосовавшим на Product Hunt и зашедшим попробовать продукт.
👉 Еще раз ссылка для голосования: https://www.producthunt.com/posts/iki-ai-2-0
#producthunt
🧠 Вы бы хотели, все ваши знания были всегда доступны в ассистенте, который может ответить на вопрос или написать за вас целый отчет? Как ChatGPT или Perplexity, но не просто на основе публичной информации, но и с учетом всего вашего профессионального контекста?
Наши друзья Иван и Макс считают, что LLM-модели – это новый интерфейс к информации, а самая ценная информация – это профессиональные знания. Ребята хотят построить идеальную цифровую библиотеку на основе LLM, настоящий второй мозг для профессионалов. Речь про IKI.AI!
За 9 месяцев с момента первого запуска ребята прошли путь от идеи до мощной платформы с десятками функций, партнерством с Brex и почти 20,000 пользователей. Вы уже раньше могли видеть ссылки на библиотеки IKI, ими можно делиться.
🚀 Сейчас они лончатся на Product Hunt. Поддержим?
👉 Сразу ссылка на лонч: https://www.producthunt.com/posts/iki-ai-2-0
Теперь продолжим с деталями, что же делают ребята.
IKI.AI 2.0 - Intelligent Knowledge Interface, куда можно сохранять информацию в любом формате, а затем общаться с ассистентом, задавая ему вопросы и прося сделать сравнительный анализ, провести исследование или побрейнштормить за вас.
В IKI.AI есть:
▪️Пространства для совместной работы команд
▪️Навигация с иерархией как на вашем ноутбуке
▪️Drag & drop и мультивыбор для легкой организации контента
▪️Самые современные LLM: Claude 3.7 Sonnet, o3-mini и Grok-2
▪️Прогрессивный веб-поиск на базе Perplexity Sonar
▪️Интеграции с облачными сервисами: Google Drive, Notion, Dropbox, Obsidian (скоро появятся)
🎁 Бонусы для тех, кто поддержит лонч? Как водится, есть и они👇
1 месяц бесплатного доступа для всей команды всем проголосовавшим на Product Hunt и зашедшим попробовать продукт.
👉 Еще раз ссылка для голосования: https://www.producthunt.com/posts/iki-ai-2-0
#producthunt
Product Hunt
IKI.AI 2.0 - LLM-native space for professional knowledge | Product Hunt
IKI.AI is an LLM-native space for your knowledge - Save URLs, YouTube videos, PDFs, txts, or sync your cloud drive - Enjoy advanced assistant to fetch & analyze information, or draft a report - Powered by SOTA LLMs, augmented with web search
🤔 Поддержим еще один лонч на Product Hunt сегодня?
Anonymous Quiz
41%
✅ Да
34%
❌ Нет
25%
🤩 Да, но только если это крутой YC стартап, который поделится гайдом по подаче заявки в YC! 🔥
✅ Поддержите на Product Hunt ИИ тютор для прокачки разговорного английского языка!
Ну что же, вы уже в опросе проголосовали, теперь отступать некуда, надо голосовать на Product Hunt!
Сегодня также лонч делает Fluently – стартап, прошедший Y Combinator (W24). Ребята делают ИИ тьютора, который помогает non-native профессионалам улучшать разговорный английский язык, чтобы уверенно себя чувствовать на рабочих созвонах на английском: от собеседований, до sales и pitch коллов.
В отличие от конкурентов, Fluently:
▪️ Точно оценивает ваш текущий разговорный уровень;
▪️ Находит до 95% ошибок в реальной речи;
▪️ Составляет персональный план развития на базе ваших текуших ошибок и уровня
▪️ Дает безлимитная практику с ИИ тютором для подготовки к созвонам
Уже с первого дня использования вы начнете говорить лучше, ведь все задания и фидбэк подбираются индивидуально с помощью ИИ!
Еще Fluently можно подключить к Zoom и Google Meet созвонам, чтобы получать обратную связь на свою речь в реальной жизни.
👉 Ссылка на Product Hunt: https://www.producthunt.com/posts/fluently-ai-english-coach
🎁 Специальный оффер в честь запуска на PH: 14 дней бесплатно + 30% скидка по промокоду "PH".
Поддержите Fluently апвоутом и комментарием, это им очень поможет, чтобы зайти в топ продукты дня!
@proVenture
#producthunt
Ну что же, вы уже в опросе проголосовали, теперь отступать некуда, надо голосовать на Product Hunt!
Сегодня также лонч делает Fluently – стартап, прошедший Y Combinator (W24). Ребята делают ИИ тьютора, который помогает non-native профессионалам улучшать разговорный английский язык, чтобы уверенно себя чувствовать на рабочих созвонах на английском: от собеседований, до sales и pitch коллов.
В отличие от конкурентов, Fluently:
▪️ Точно оценивает ваш текущий разговорный уровень;
▪️ Находит до 95% ошибок в реальной речи;
▪️ Составляет персональный план развития на базе ваших текуших ошибок и уровня
▪️ Дает безлимитная практику с ИИ тютором для подготовки к созвонам
Уже с первого дня использования вы начнете говорить лучше, ведь все задания и фидбэк подбираются индивидуально с помощью ИИ!
Еще Fluently можно подключить к Zoom и Google Meet созвонам, чтобы получать обратную связь на свою речь в реальной жизни.
👉 Ссылка на Product Hunt: https://www.producthunt.com/posts/fluently-ai-english-coach
🎁 Специальный оффер в честь запуска на PH: 14 дней бесплатно + 30% скидка по промокоду "PH".
Поддержите Fluently апвоутом и комментарием, это им очень поможет, чтобы зайти в топ продукты дня!
@proVenture
#producthunt
Product Hunt
Fluently: AI English coach - Start speaking English as well as your native language | Product Hunt
Imagine a human-like English coach, available 24/7 and 15x cheaper. That’s Fluently 🚀 Fix your mistakes, improve your vocabulary, pronunciation, and grammar to feel confident on work calls. Join 25,000+ non-native professionals at GetFluently.app!
🤡 Порядка 30-50% ответов LLM сервисов не являются "честными"!
Попалось достаточно любопытное исследование (прям научная статья) у которой аж 16 авторов (первым обозначен Richard Ren, поэтому его выделим), сделана она трудами ребят из Center for AI Safety и Scale AI.
Почитайте ее, она очень интересная и неоднозначная, потому что поднимает более тонкие проблемы качества ответов моделей.
1/ Вы знаете, что большой проблемой является misalignment моделей с общечеловеческими целями (Джон Коннор, мы тебя помним), но на более простом уровне можно задаться вопросом – являются ли ответы честными?
2/ Честный ответ не значит корректный. То есть, ответ может быть корректным, но может быть нечестным. Чтобы это проверить, эти 16 авторов собрали 1,500 вопросов, в которых есть фактическая корректность и еще некоторое понятие честности. Обстучали таким образом 30 популярных моделей (в том числе модели OpenAI, Anthropic, признанной экстремистской в РФ META и ворвавшейся недавно на рынок DeepSeek).
3/ Тут давайте призовем ваши умы на помощь, потому что описанию того, что же понимают авторы под честностью, отведена значительная часть основной части статьи, но поскольку само это понятие субъективное, то воспринимать его мы тоже вправе по-разному. Вы можете выразить свое прочтение в комментариях.
4/ В любом случае они делают следующее:
▪️Вводят модель Alignment between Statements and Knowledge (MASK), которая сравнивает корректность и честность;
▪️Они приводят примеры, когда ответы являются корректными, но нечестными – например, когда модель знает факт, но интерпретирует его неверно, хотя дает как бы безальтернативное утверждение, заставляя пользователя верить, что это все честно;
▪️Стоит отметить, что они выделяют отдельно проблему “галлюцинаций” моделей, так что это новая проблема.
5/ Что же в итоге получается?
Доля точных ответов:
🟢 Claude 3.7 Sonnet: 82%
🟡 Llama 405B: 73%
🟢 GPT-4.5 Preview: 77%
🟢 GPT 40: 78%
🟡 DeepSeek V3: 71%
Доля честных ответов:
🟢 Claude 3.7 Sonnet: 47%
🔴 Llama 405B: 22%
🔴 GPT-4.5 Preview: 22%
🟡 GPT 40: 26%
🔴 DeepSeek V3: 21%
🤡 Доля ответов, где модели врут:
🟡 Claude 3.7 Sonnet: 27%
🟡 Llama 405B: 28%.
🔴 GPT-4.5 Preview: 44%
🔴 GPT 40: 45%
🔴 DeepSeek V3: 54%
6/ DeepSeek, ты чего, дружок!? 😂
👉 Читайте саму статью на [21 страницу] в сообщении ниже.
❓ Все это субъективно, конечно, но очень любопытно. А вы когда-то замечали, что модели вам врут?
@proVenture
#ai #полезное
Попалось достаточно любопытное исследование (прям научная статья) у которой аж 16 авторов (первым обозначен Richard Ren, поэтому его выделим), сделана она трудами ребят из Center for AI Safety и Scale AI.
Почитайте ее, она очень интересная и неоднозначная, потому что поднимает более тонкие проблемы качества ответов моделей.
1/ Вы знаете, что большой проблемой является misalignment моделей с общечеловеческими целями (Джон Коннор, мы тебя помним), но на более простом уровне можно задаться вопросом – являются ли ответы честными?
2/ Честный ответ не значит корректный. То есть, ответ может быть корректным, но может быть нечестным. Чтобы это проверить, эти 16 авторов собрали 1,500 вопросов, в которых есть фактическая корректность и еще некоторое понятие честности. Обстучали таким образом 30 популярных моделей (в том числе модели OpenAI, Anthropic, признанной экстремистской в РФ META и ворвавшейся недавно на рынок DeepSeek).
3/ Тут давайте призовем ваши умы на помощь, потому что описанию того, что же понимают авторы под честностью, отведена значительная часть основной части статьи, но поскольку само это понятие субъективное, то воспринимать его мы тоже вправе по-разному. Вы можете выразить свое прочтение в комментариях.
4/ В любом случае они делают следующее:
▪️Вводят модель Alignment between Statements and Knowledge (MASK), которая сравнивает корректность и честность;
▪️Они приводят примеры, когда ответы являются корректными, но нечестными – например, когда модель знает факт, но интерпретирует его неверно, хотя дает как бы безальтернативное утверждение, заставляя пользователя верить, что это все честно;
▪️Стоит отметить, что они выделяют отдельно проблему “галлюцинаций” моделей, так что это новая проблема.
5/ Что же в итоге получается?
Доля точных ответов:
🟢 Claude 3.7 Sonnet: 82%
🟡 Llama 405B: 73%
🟢 GPT-4.5 Preview: 77%
🟢 GPT 40: 78%
🟡 DeepSeek V3: 71%
Доля честных ответов:
🟢 Claude 3.7 Sonnet: 47%
🔴 Llama 405B: 22%
🔴 GPT-4.5 Preview: 22%
🟡 GPT 40: 26%
🔴 DeepSeek V3: 21%
🤡 Доля ответов, где модели врут:
🟡 Claude 3.7 Sonnet: 27%
🟡 Llama 405B: 28%.
🔴 GPT-4.5 Preview: 44%
🔴 GPT 40: 45%
🔴 DeepSeek V3: 54%
6/ DeepSeek, ты чего, дружок!? 😂
👉 Читайте саму статью на [21 страницу] в сообщении ниже.
❓ Все это субъективно, конечно, но очень любопытно. А вы когда-то замечали, что модели вам врут?
@proVenture
#ai #полезное
💥 State of eCommerce: Key Market Highlights and Trends.
Друзья, что же мы все про AI да про AI, есть предложение – давайте обсудим, что нового в eCommerce и маркетплейсах?
Подключайтесь на наш вебинар State of eCommerce: Key Market Highlights and Trends.
Мы сделали исследование, собрали тренды, посмотрели на рынки, сегменты, юз кейсы.
1/ Несколько данных для затравки:
▪️2.7 млрд человек пользуются услугами eCommerce и маркетплейсов в мире;
▪️$6.3T глобальный объем рынка в 2024 году;
▪️США находится на #2 месте по доле оборота с 20% рынка, угадаете, кто на первом?
▪️60% всего GMV приходится на топ-10 маркетплейсов;
▪️91% населения Тайланда что-либо покупали через социальные сети (social commerce), это показатель #1 в мире.
2/ Любопытно? А хотите получить сокращенную версию еще отчета до самого вебинара?
👉 Тогда проходите по ссылке на Linkedin: https://www.linkedin.com/posts/defremov_state-of-ecommerce-key-market-highlights-activity-7305862148923006978-pg_7
А дальше знакомая схема – с вас:
🔹Лайк
🔹Комментарий “eCommerce”
🔹Заявка в друзья (чтобы можно было ЛС отправить)
🚀 И тогда все направим, будете иметь под рукой, мало ли на вебинар не получится подключиться!
Можете ставить 🦄 в реакциях, если сами делаете eCommerce проект или маркетплейс!
@proVenture
#events
Друзья, что же мы все про AI да про AI, есть предложение – давайте обсудим, что нового в eCommerce и маркетплейсах?
Подключайтесь на наш вебинар State of eCommerce: Key Market Highlights and Trends.
Мы сделали исследование, собрали тренды, посмотрели на рынки, сегменты, юз кейсы.
1/ Несколько данных для затравки:
▪️2.7 млрд человек пользуются услугами eCommerce и маркетплейсов в мире;
▪️$6.3T глобальный объем рынка в 2024 году;
▪️США находится на #2 месте по доле оборота с 20% рынка, угадаете, кто на первом?
▪️60% всего GMV приходится на топ-10 маркетплейсов;
▪️91% населения Тайланда что-либо покупали через социальные сети (social commerce), это показатель #1 в мире.
2/ Любопытно? А хотите получить сокращенную версию еще отчета до самого вебинара?
👉 Тогда проходите по ссылке на Linkedin: https://www.linkedin.com/posts/defremov_state-of-ecommerce-key-market-highlights-activity-7305862148923006978-pg_7
А дальше знакомая схема – с вас:
🔹Лайк
🔹Комментарий “eCommerce”
🔹Заявка в друзья (чтобы можно было ЛС отправить)
🚀 И тогда все направим, будете иметь под рукой, мало ли на вебинар не получится подключиться!
Можете ставить 🦄 в реакциях, если сами делаете eCommerce проект или маркетплейс!
@proVenture
#events
Linkedin
State of eCommerce: Key Market Highlights and Trends in 2025 · Zoom · Luma | Denis Efremov, PhD
🚨 eCommerce Workshop from R136 Ventures Coming Soon – Register Now and Get Sample Slides from the Presentation!
Our team spent a lot of time researching on…
Our team spent a lot of time researching on…
🅰️ The Anthropic Economic Index.
Давайте уже наконец доберемся до исследования Anthropic по использованию генеративных моделей. Они смотрят на то, кто и как пользуется моделями в разрезе профессий. Если бы сделали в разрезе бизнесов, было бы еще интереснее, но пока что так.
Вы почитайте исследование самостоятельно. Есть их статья, которая читается проще и 💾 само исследование в PDF, которое идет чуть сложнее, но в целом оно не такое большое.
Хочется подсветить всего две вещи:
1/ Посмотрите на приложенный график, который сравнивает то, какой процент людей занят в той или иной профессии и то, какой процент запросов они делают в Claude от общего числа запросов (запросы тут не совсем верно, там слово conversations, но перевод как “обсуждения” тоже не совсем нравится).
Посмотрим на два среза. Топ-3 профессий, где обсуждений видимо больше, чем доля в workforce:
🟢 Computer and mathematical: 37.2% запросов против 3.4% занятости;
🟢 Arts, design…media: 10.3% против 1.4%;
🟢 Life, physical and social science: 6.4% против 0.9%.
🔹Ожидали увидеть в топе кого-то, кроме программистов и математиков?
Интереснее с другой стороны – у кого разница максимальна в другую сторону?
🔴 Transportation and material moving: 0.3% против 9.1%
🔴 Food preparation and serving related: 0.5% против 8.7%
🔴 Healthcare support: 0.3% против 4.7%
2/ Кажется, что будет интересно найти такие ниши, где распространение низкое, а доля в занятости большая, и предложить им какой-то вертикальный продукт. Стоит подождать пару лет, и мы увидим много проектов, которые эксплуатируют проблему проникновения сервисов с уже большие отрасли.
3/ Второй момент – это еще один график по использованию Claude в зависимости от зарплаты. Топовые профессии, которые используют запросы часто в разных когортах зарплат:
▪️<$75K в год: Tutors, Bioinformatics Technicians, Copy Writers;
▪️$75K-$150K: Computer Programmers, Software Developers (systems), Software Developers (apps);
▪️>$150K: Obstetricians and Gynecologists (акушеры и гинекологи).
❓А давайте поймем, для чего лично вы используете генеративные сети?
@proVenture
#ai #research #hr
Давайте уже наконец доберемся до исследования Anthropic по использованию генеративных моделей. Они смотрят на то, кто и как пользуется моделями в разрезе профессий. Если бы сделали в разрезе бизнесов, было бы еще интереснее, но пока что так.
Вы почитайте исследование самостоятельно. Есть их статья, которая читается проще и 💾 само исследование в PDF, которое идет чуть сложнее, но в целом оно не такое большое.
Хочется подсветить всего две вещи:
1/ Посмотрите на приложенный график, который сравнивает то, какой процент людей занят в той или иной профессии и то, какой процент запросов они делают в Claude от общего числа запросов (запросы тут не совсем верно, там слово conversations, но перевод как “обсуждения” тоже не совсем нравится).
Посмотрим на два среза. Топ-3 профессий, где обсуждений видимо больше, чем доля в workforce:
🟢 Computer and mathematical: 37.2% запросов против 3.4% занятости;
🟢 Arts, design…media: 10.3% против 1.4%;
🟢 Life, physical and social science: 6.4% против 0.9%.
🔹Ожидали увидеть в топе кого-то, кроме программистов и математиков?
Интереснее с другой стороны – у кого разница максимальна в другую сторону?
🔴 Transportation and material moving: 0.3% против 9.1%
🔴 Food preparation and serving related: 0.5% против 8.7%
🔴 Healthcare support: 0.3% против 4.7%
2/ Кажется, что будет интересно найти такие ниши, где распространение низкое, а доля в занятости большая, и предложить им какой-то вертикальный продукт. Стоит подождать пару лет, и мы увидим много проектов, которые эксплуатируют проблему проникновения сервисов с уже большие отрасли.
3/ Второй момент – это еще один график по использованию Claude в зависимости от зарплаты. Топовые профессии, которые используют запросы часто в разных когортах зарплат:
▪️<$75K в год: Tutors, Bioinformatics Technicians, Copy Writers;
▪️$75K-$150K: Computer Programmers, Software Developers (systems), Software Developers (apps);
▪️>$150K: Obstetricians and Gynecologists (акушеры и гинекологи).
❓А давайте поймем, для чего лично вы используете генеративные сети?
@proVenture
#ai #research #hr
Я использую генеративные сети для (множественный выбор)
Anonymous Poll
43%
Программирования
73%
Написания текста, писем, вычитки и корректировки текстов
37%
Создания текстовых креативов
27%
Создания изображений или видео креативов
46%
Анализа статей, отчетов
24%
Автоматизации рутинных процессов (напишу каких)
54%
Для исследования каких-то общий тем
46%
Для профессионального исследования
7%
Другое (напишу в комментариях)
Инвесторы, что вы знаете про венчурные клубы?
В мире больше 350 венчурных клубов и синдкатов, но не все несут разностороннюю ценность участникам! Может ли быть по-другому?
Посмотрим на примере👇
Венчурный клуб «Цифровые Финансы» — это не просто сообщество, а площадка для нетворкинга, обмена опытом и укрепления доверия, где участники расширяют инвестиционные горизонты вместе с единомышленниками.
Клуб объединяет частных инвесторов, предпринимателей и фонды, помогая:
◾️Находить выгодные венчурные сделки;
◾️Инвестировать в недвижимость;
◾️Отбирать дивидендные проекты.
Среди возможностей, которые резезиденты клуба получали для инвестиций можно отметить такие крупные технологические проекты, как Revolut, Welltory, Ex-Human, Lambda Labs и другие.
Клуб предоставляет аналитические материалы, обзоры рынков, стратегические рекомендации, а также образовательные программы и вебинары, позволяющие инвесторам глубже разобраться в принципах венчурных инвестиций, инвестиций в недвижимость или бизнесы с потенциалом дивидендной доходности.
👉 Подписывайтесь на канал клуба "Цифровые Финансы" и читайте пост-закреп, где компнда клуба расписала какие отрасли имеют потенциал роста 5х и выше!
Реклама. Демкин Артур Владимирович, ИНН 502504542634
Erid 2SDnjdo91Ba
В мире больше 350 венчурных клубов и синдкатов, но не все несут разностороннюю ценность участникам! Может ли быть по-другому?
Посмотрим на примере👇
Венчурный клуб «Цифровые Финансы» — это не просто сообщество, а площадка для нетворкинга, обмена опытом и укрепления доверия, где участники расширяют инвестиционные горизонты вместе с единомышленниками.
Клуб объединяет частных инвесторов, предпринимателей и фонды, помогая:
◾️Находить выгодные венчурные сделки;
◾️Инвестировать в недвижимость;
◾️Отбирать дивидендные проекты.
Среди возможностей, которые резезиденты клуба получали для инвестиций можно отметить такие крупные технологические проекты, как Revolut, Welltory, Ex-Human, Lambda Labs и другие.
Клуб предоставляет аналитические материалы, обзоры рынков, стратегические рекомендации, а также образовательные программы и вебинары, позволяющие инвесторам глубже разобраться в принципах венчурных инвестиций, инвестиций в недвижимость или бизнесы с потенциалом дивидендной доходности.
👉 Подписывайтесь на канал клуба "Цифровые Финансы" и читайте пост-закреп, где компнда клуба расписала какие отрасли имеют потенциал роста 5х и выше!
Реклама. Демкин Артур Владимирович, ИНН 502504542634
Erid 2SDnjdo91Ba
