proVenture (проВенчур)

🎙Подборка 10 выпусков подкаста Ventures from the Valley. Не 20VC единым, как говорится. Я уже раньше писал, что команда R136 Ventures делает очень крутой подкаст Ventures from the Valley. Про технологии, венчур, предпринимательство. Едете в машине, метро, бегаете или просто прогуливаетесь? Слушать подкасты удобно параллельно с разными активностями. Решил написать про него, потому что уже набралось 1️⃣0️⃣ выпусков. Небольшой юбилей! ▪️10 интервью; ▪️745.5 минуты; 🔹Темы: AI, Cloud, Talent, SaaS, Neuromarketing, Serial Entrepreneurship, Relationship with Stakeholders. Где можно слушать и смотреть: 🌐 Youtube: https://www.youtube.com/@R136-Ventures/ 🎵 Spotify: https://open.spotify.com/show/2i2l2XhKehkzXFhrGod24L 📱 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/ventures-from-the-valley/id1755713534 🎵 Castbox: https://castbox.fm/channel/6342739 👉 А вот тут на Linktree сразу все ссылки, в том числе на наш ньюслеттер: https://linktr.ee/r136ventures Подборка всех эпизодов (ссылки на Youtube, потому что я слушаю/смотрю там): 1️⃣ Mark Gazit, CEO and Current Senior Advisor at ThetaRay: "How to Lead a Team, a Board, and a Business". 2️⃣ Shahar Fogel, CEO of Rookout: "How to Manage Your Stakeholders in Good Times and Bad" 3️⃣ Liad Agmon, ex-CEO of Dynamic Yield: "An Investor, Always an Entrepreneur" 4️⃣ Alex Freedland, CEO of Mirantis: "Hybrid Cloud Environments: The Past, Present, and Future" 5️⃣ Alex Mashrabov, Founder and CEO of Higgsfield AI: "Startup Investments in Already-Crowded Markets" 6️⃣ Michael Pechatnikov, Co-Founder and CIO of a Stealth Startup: "From Teenage Entrepreneur to Serial Founder: Insights from Michael Pechatnikov's Journey" 7️⃣ Spencer Gerrol, Founder and CEO of SPARK Neuro: "Neuromarketing is the Intersection of Engineering and Psychology" 8️⃣ Dr. Mohammad Rasouli and Philipp Reineke, Founder and CEO of Aix2, Co-founder and COO at Aix2: "AI Integration: The Future of Venture Capital" 9️⃣ Jim Kolchin, Serial Entrepreneur and Founder of iWallet: "From Knives to SaaS: Building, Scaling, and Exiting" 🔟 Damian Scavo, CEO and CIO of Streetbeat: "Is AI the New Warren Buffet of Trading?" Желаю приятного прослушивания и просмотра! Напишите в личку @defremov21, если у вас есть предложения, кого нам лучше позвать в будущем! @proVenture #events #trends

​​💪 AI Maturity Matrix: какие страны лидируют как центры развития AI? Несколько недель назад мы кинули клич среди подписчиков – сделайте классный обзор отчета, и мы опубликуем в проВенчур гостевой пост. И все произошло как нельзя лучше – в личку откликнулись ребята из агентства Spektr, которые не только написали этот гостевой пост, но и предложили классный отчет – настолько классный, что я его уже использовал в выступлении на недавней конференции! Ну, не будем откладывать, читайте ниже: BCG выпустил очень интересный отчет под названием AI Maturity Matrix — фреймворк для анализа готовности 73 экономик к влиянию и внедрению AI. Он построен на двух ключевых метриках: Exposure и Readiness. Эта матрица помогает ответить на вопрос: как государство может стимулировать достаточный объем инвестиций и R&D, чтобы оставаться конкурентоспособным? Прим.: а почему это полезно для фаундеров стартапов? Наверное, вы хотите скорее оказаться в новом потенциальном хабе, чем вне его, правда? 1\ Какие сектора экономики находятся под влиянием AI? Exposure — подверженность секторов экономики влиянию AI. Эта метрика связана с влиянием на продуктивность и изменениями на рынке труда. Экономики с самым высоким показателем Exposure: 🟢 🇱🇺 Люксембург: почти 30% ВВП составляют финансовые услуги — сектор с высокой экспозицией к AI; 🟢 🇭🇰 Гонконг: 22% финансовых и 22% бизнес-услуг; 🟢 🇸🇬 Сингапур: 18% бизнес-услуг, 16% розничной торговли, 14% финансовых услуг. Экономики с самым низким Exposure: 🔴 🇮🇩 Индонезия и 🇮🇳 Индия: доля традиционных отраслей (сельское хозяйство, строительство) около 25%, что снижает темпы цифровой трансформации; 🔴 🇪🇹 Эфиопия: 36% сельского хозяйства. 2\ Что определяет готовность стран к AI? Readiness — метрика, которая указывает на возможности эффективно использовать AI. Ее рассчитывают по ASPIRE-индексу, который включает шесть основных параметров и каждому из них присвоен вес: 🔹Ambition (10%); 🔹Skills (25%); 🔹Policy and Regulation (10%); 🔹Investment (15%); 🔹Research and Innovation (15%); 🔹Ecosystem (25%). 3\ Четыре архетипа стран: от лидеров до новичков С учетом обеих метрик Exposure и Readiness авторы разделили 73 страны на 4 архетипа: ▪️AI pioneers: эти страны опережают остальных благодаря высоким инвестициям, талантам и технологиям. ▪️AI contenders: у этих стран экономики приближаются к лидерам, но у них либо недостаточный уровень готовности, либо недостаточно секторов, подверженных влиянию AI. ▪️AI practitioners: у этих стран недостаточный уровень готовности, но количество секторов может существенно отличаться друг от друга. ▪️AI emergents: эти страны на самом низком уровне готовности с разным количеством секторов. Более 70% исследуемых стран не готовы к переменам в сфере AI в таких аспектах, как создание экосистем, профессиональная подготовка и научно-исследовательская деятельность. 4\ В каких местах находятся русскоязычные предприниматели? ▫️AI Pioneers: 🇺🇸 США, 🇬🇧 UK, 🇨🇦 Канада. ▫️AI Contenders: 🇫🇷 Франция, 🇩🇪 Германия, 🇮🇱 Израиль, 🇦🇪 ОАЭ. ▫️AI Practitioners: 🇮🇩 Индонезия, 🇸🇦 Саудовская Аравия, 🇨🇾 Кипр, 🇦🇷 Аргентина, 🇵🇹 Португалия, 🇹🇷 Турция, 🇺🇦 Украина. ▫️AI emergents: 🚫 тут популярных локаций нет. Знаете, что еще любопытно? Посмотрите на уровень Ambition — у всех 10! Так что все работают над тем, чтобы ситуация изменилась в лучшую сторону. 👉 Полный отчет дает детализированный разбор для каждой категории стран и секторов, а также предлагает четкие шаги по интеграции AI, его вы можете скачать по ссылке на канале у ребят из Spektr. И вообще, подписывайтесь на их канал @spektrintelligence, и ставьте 🤩 в реакциях, если хотите больше таких коллабораций. @proVenture #ai #research #trends

Нет сил и времени на полноценный пост (но готовится), поэтому вот вам пятничный четвергной мем. Не тот VC хорош, который выпячивает свои качества, а тот, который хорошо проявляет себя после инвестиции. Но еще более любопытно, что ассоциации не так однозначны. Футбольные болельщики знают, что парни сверху (Сити) за последние 10 матчей в АПЛ набрали меньше очков, чем парни снизу (Ноттингем). Так что подписи можно и поменять местами, все равно будет забавно. А вы какого инвестора предпочтете? Звездного, но неизвестно, полезного ли, или середнячка, но готового стараться ради вас? Давайте проголосуем реакциями: 🦄 - за звездного ❤️ - за середнячка @proVenture #оффтоп

​​🔮 Top 3 Predictors for Startup Success. Инвесторы ранних стадий, тут любопытная тема – Адам Шуаиб (Episode 1 Ventures) на основе данных выявил топ-3 фактора, которые больше всего влияют на успех стартапа. 1/ Какие это факторы? 🔹Seed runway – чем больше раунд, тем больше вероятность выживания. Так что это не просто стремление раздуть баланс, это дает больше времени фаундерам на пивоты и поиска своей ниши. 🔹Founder personality traits – анализ качеств личности и характера фаундеров с помощью NLP позволил выявить, что наличие таких качеств, как neuroticism, agreeableness, and extraversion являются вторым фактором успеха стартапа. 🔹Incorporation-to-raise timeline – стартапам, которые более, чем через 3 года после создания привлекают seed, гораздо сложнее поднять потом Series A или Series B. 2/ Кажется поверхностным? Немного, как и любое мнение. В дополнение можно рассмотреть еще анализ исследователей Freiberg & Matz, которые в 2023 году выпустили статью на похожую тему? Вы посмотрите на график, а мы светофором отметим, есть ли положительная корреляция базового параметра с какими-то характеристиками (🟢 – положительная, 🔴 – отрицательная). Факт поднятия раунда (в зависимости от характера фаундера): ▪️Открытость: 🟢🟢 ▪️Последовательность: 🔴🔴 ▪️Экстравертность: 🔴 ▪️Договороспособность: 🟢🟢 ▪️Невротичность: 🟢 А что если посмотреть на размер раунда: ▪️Открытость: 🟢 ▪️Последовательность: 🟢🟢🟢 ▪️Экстравертность: 🔴 ▪️Договороспособность: 🔴 ▪️Невротичность: 🔴🔴 Любопытно, но в отношении количества инвесторов ситуация немного иная: ▪️Открытость: 🟢 ▪️Последовательность: 🔴🔴🔴 ▪️Экстравертность: 🔴 ▪️Договороспособность: ⚪️ ▪️Невротичность: 🔴🔴🔴 И давайте посмотрим еще на вероятность выхода: ▪️Открытость: 🔴 ▪️Последовательность: 🔴🔴🔴 ▪️Экстравертность: 🔴🔴 ▪️Договороспособность: 🟢 ▪️Невротичность: 🔴🔴🔴🔴 3/ Получается, что фаундер невротик скорее поднимет раунд, но небольшой и от небольшого количества инвесторов, в стартап, который потом будет крайне сложно продать. А вот фаундер-последовательный в своих действиях скорее не поднимет, но если уж поднимет, то сразу много, хоть и также от ограниченного круга инвесторов. Ну и стартап свой ему продать будет тоже сложно. Да, к слову, продавать проще только договороспособным товарищам. 👉 Ссылка на пост Адама в Linkedin: https://www.linkedin.com/posts/adamshuaib_over-the-last-4-years-weve-been-building-activity-7236659049818132480-TsYH/ 👉 Ссылка на статью Freiberg & Matz: https://www.pnas.org/doi/epub/10.1073/pnas.2215829120 Изначально материалы выше взяты из рассылки Data Driven VC, но она совсем уже платная стала, поэтому даже ссылаться не хочется. @proVenture #trends #howtovc #research

​​🛍 The 2025 Software Spend Report. Платформа, которая помогает SME компаниям управлять подписками, Cledara, провела исследование среди 200 своих клиентов и США, UK и Европы с количеством сотрудников <200 человек. То есть, это некоторый срез того, на какой софт тратят деньги SME клиенты. 1/ Любопытно, что целевая группа действительно сильно отличается – например, Cledara показывает, что компании с 200+ сотрудниками тратят ~$492K на софт, тогда как уже группа с 100-200 сотрудниками тратит ~$251K (почти в 2 раза меньше). И далее по нисходящей. 2/ Но насколько тратят компании per FTE? Это позволит понять относительную структуру: ▪️0-10 FTE: $7,986; ▪️10-20: $8,089; ▪️20-50: $4,430; ▪️50-100: $2,583; ▪️100-200: $1,741; ▪️200+: $1,231. 3/ Любопытно, что затраты маржинально находятся на схожем уровне в США, Европе и UK до тех пор, пока компания не переваливает за 200+ человек. Там вот так: ▪️США: $691,049; ▪️UK: $414,066; ▪️Европа: $289,131. 4/ Однако на уровне per FTE США уже выделяется, наоборот, на раннем этапе. Для компаний с 0-20 сотрудниками разница следующая: ▪️США: $16,849; ▪️UK: $9,468; ▪️Европа: $4,625. 5/ Эти два графика говорят о то, что компании в США в абсолюте растут больше (как по головам, так и по бюджету на затраты), чем в других регионах, при этом они и на запуске могут себе позволить тратить гораздо больше, чем другие – но тут уже в относительном выражении, потому что затраты на человека выше, а количество людей – ниже. 6/ Еще несколько любопытных цифр: 🔹25 разных tools минимум покупает каждай компания (максимум – 69 программ у 200+ когорты); 🔹33% или $79,639 в среднем (до 48% или $235,520 для когорты 200+) тратится впустую – за софт платят, но его не используют! 🔹Примерно равномерно компании платят за тулы в области software, Ad, cloud; 🔹59% считают такие затраты именно затратами (41% считают инвестициями); 🔹Быстрорастущие компании (50%+ в год) тратят на софт примерно в 1.5 раза больше, чем медленно растущие (0-10% в год); 🔹45% компаний считают, что они переплачивают за софт (28% так считают про cloud, 11% за ads); 🔹58% планируют в течение следующих 12 месяцев увеличить затраты. 7/ А что там с AI Tools? ▫️Посмотрите на график, компании тратят пока что в основном на ChatGPT/OpenAI. Визуально это 90%; ▫️46% компаний планируют нарастить бюджет на AI Tools в следующие 12 месяцев (36% не планируют менять). В самом отчете еще есть Top-4 Software Predictions от Chargebee, а также бенчмарки от ChartMogul. Почитайте самостоятельно, если вам любопытно. 👉 Ссылка на отчет на [50 страниц] от Cledara: https://resources.cledara.com/software-spend-report @proVenture #saas #benchmarks #research #ai

​​🤏 87% использования AI моделей, используемых корпоративными заказчиками, приходится на небольшие модели (до 13B параметров). Это что такое? Томаш Тунгуз (Theory Ventures) приводит интересный срез рынка AI моделей. Мы все слышим про то, что крупные игроки выпускают на рынок огромные модели с большим количеством параметров – они могут и симфонию написать, и написать заново Google. Но насколько эти модели используются? Похоже, что не так активно. 1/ Том пишет, что согласно исследованию Databricks, ~87% объема использования приходится на средние и мелкие модели. Более конкретно: ▪️~17% используют средние; ▪️~50% используют маленькие; ▪️~13% используют большие. 2/ Почему так? Похоже, пока что не сходится ROI. Том делал опрос среди корпораций и они подтверждали, что такое сомнение есть. А давайте посмотрим на сравнение цен: ▪️4B параметров: $0.1; ▪️16B: $0.2; ▪️56B: $0.9; ▪️124B: $1.2; ▪️405B: $3. 🔹Разница в 30х между крайними! Ого! Даже динамика 2х-4.5х роста между 4B и 56B огромная. 3/ Все это возможно на фоне того, что небольшие модели тоже справляются – ответы устраивают клиентов, а более низкий latency (время отклика) во многом становится критической – пользователи (пока что) не готовы ждать. Сравним latency у разных моделей от Llama с разным количеством параметров: ▪️7B параметров : 18 ms (миллисекунд); ▪️13B: 21 ms; ▪️170B: 47 ms; ▪️405B: 70-750 ms. 👉 Читайте подробнее в посте Томаса: https://www.linkedin.com/pulse/small-mighty-ai-tomasz-tunguz-bb3nc/ @proVenture #ai #research

​​🗄 AI Data Center Value Chain. В недавней рассылке от CB Insights было кое-что любопытное про датацентры. 1/ Синопсис интереса к этой теме выглядит следующим образом: пока что у нас не так густо с AI applications, зато все активно инвестируют в инфраструктуру – железо, датацентры. 2/ Про NVIDIA говорить уже не будем, но во 2К 2024 big tech типа Amazon, Microsoft, Google и Meta (нужно отметить, что признана экстремистской и запрещена в РФ) совместно потратили $52.8B на capex – это ~60% рост год-к-году. 3/ Amazon в 3К 2024 потратил на capex космические $22.6B, что представляет собой 82% всей выручки AWS в $27B. 4/ На что можно обратить внимание? Что сама по себе отрасль датацентров огромная, и там можно поискать применение AI и постараться забрать часть этого бюджета (и другого рынка) себе. 5/ CB Insights в своей рассылке представляет 12 рыночных ниш из 4 областей и примеры стартапов, которые внедряют AI в value chain датацентров: ▪️Energy production: ▫️Small modular reactors; ▫️Nuclear fusion; ▫️Geothermal power providers; ▫️Grid storage providers. ▪️AI computing hardware: ▫️AI training processors; ▫️AI inference prcessors; ▫️Supercomputing. ▪️Support infrastructure: ▫️Data center liquid cooling; ▫️Data center immersion cooling; ▫️Data center energy optimization software. ▪️AI cloud services: ▫️Cloud AI security; ▫️Cloud graphics processing units (GPUs). Так что смотрите, изучайте такого плана ниши – можно не только конкурировать с OpenAI, но и создавать решения для инфраструктуры для рынка и в этом найти свою нишу. Без ссылки на источник, так как это было только в рассылке. @proVenture #ai #research

​​M&A: что нужно знать перед продажей своего бизнеса или приобретением другой компании? Невероятно важный вопрос, который очень многие откладывают на потом – вроде до M&A еще далеко, покупать другие бизнесы тоже нет ресурсов, другие дела важнее. А потом оказывается, что приходит стратег, делает предложение купить компанию – и на фаундеров и команду обрушивается лавина совершенно незнакомых идей. Практически каждый стартап на Series A-C, который поднимает инвестиции сейчас, держит в голове две опции – либо поднять новый раунд, либо продать бизнес. Едва ли не каждый! Именно поэтому искренне хочется порекомендовать вам очень актуальный трехдневный интенсив от сообщества Hegai под названием M&A: продажа и покупка компаний. ✅ Цель интенсива – это взглянуть на свой бизнес по-новому, узнать, как можно не только остаться на плаву во время кризиса, но и вывести бизнес на новый уровень с помощью синергии M&A: 1+1=3 🚀 Может это быть покупка другой компании для масштабирования роста или продажа своего бизнеса для успешного экзита – решать вам! В программе: ✔️ 15+ спикеров, в их числе: 🗣 Максим Ноготков – основатель «Связной» 🗣 Андрей Анищенко – сделки Grape, Skillbox, EBAC 🗣 Евгений Протасенко – участвовал в сделках объемом $9+ млрд 🗣 Ну и ваш покорный слуга – я насчитал у себя как минимум 5 M&A сделок, в которых я непосредственно участвовал, продавая бизнес, а также 3 M&A сделки по покупке других бизнесов. Например, не далее как в этом году мы в R136 Ventures продали наш портфельный стартап в NVIDIA. ✔️ Особенности ведения переговоров на российском и зарубежных рынках. ✔️ Success stories: Связной, Skillbox, Moneyplace, Hypoint. ✔️ Подготовка к сделке: step-by-step. ✔️ Как проходит Due Diligence. ✔️ Разбор ошибок и причин, по которым сделки проваливаются. 👉 Регистрируйтесь на интенсив по M&A по ссылке. Эта история платная, но для вас есть скидка 10% по промокоду – PROVENTUREHEGAI10 😊 Чтобы точно соблюсти формальности даже сделаем маркировку к посту, хотя это совершенно искренняя рекомендация – но раз надо, значит надо! Реклама. ИП Хегай Павел Валентинович, ИНН 7728805892 erid: 2SDnjdZiRD5

​​🥀 RIP to RPA: The Rise of Intelligent Automation. Знатно набрасывает a16z на достаточно известную технологическую вертикаль, в которой есть свои герои. Они говорят, что о вертикали автоматизации повторяющихся процессов (robotic process automation) можно забыть. А там на секундочку есть UiPath, Automation Anywhere, а также всеми нами любимый стартап Electroneek с русскоязычными основателями. 1/ В чем суть? Она сводится к тому, что компании типа UiPath создавались, чтобы автоматизировать работу людей в компаниях, находить ошибки в процессах, фиксировать их, тем самым делая корпорации эффективнее. Позже они стали создавать ботов, которые повторяли людей в выполнении рутинных задач, что делает бизнесы еще эффективнее, повышая производительность на рутинных задачах. 2/ a16z говорит, что теперь мы не говорим об улучшении производительности людей в этом смысле, а что задача будет полностью передать LLM такие задачи. То есть, по сути это решение изначальной задачи RPA. Это все Intelligent Automation. 3/ Посмотрите на карту компаний в приложенном рисунке. a16z выделяет две области: ▪️Horizontal AI Enablers; ▪️End-to-end Vertical Automation; 🔹На горизонтальном уровне мы фокусируемся на стандартных процессах многих отраслей (но не ключевых, там не создается IP), а на вертикальном – смотрим на “underdigitalized” отрасли. 4/ Что любопытно, этот концепт все же не вписывается в парадигму “human in the loop” и несет риск сокращения рабочих мест. Да, может быть, они будут созданы в другом месте. Но это уже отдельная история. 👉 Читайте подробнее в блоге a16z: https://a16z.com/rip-to-rpa-the-rise-of-intelligent-automation/ @proVenture #research #trends #rpa #ai

​​🤯 Работники VC фирм работают на 47% больше, чем сотрудники других бизнесов. Это очень важный пост. Экзистенциальный. Наша портфельная компания inspace поделилась любопытной статистикой, которая сразу бросилась в глаза. Они посчитали, сколько времени в день проводят сотрудники компаний из разных отраслей на своих рабочих местах, и вот что получилось. 1/ Статистика по daily desk usage time: ▪️Venture Capital: 10 час 54 мин (~10.9 час); ▪️Energy: 8 часов 12 мин (8.2 часов); ▪️Technology: 7 час 54 мин (~7.9 час); ▪️Real Estate: 7 час 24 мин (~7.4 час); ▪️Business Services: 7 час 6 мин (~7.1 час); ▪️Hospitality: 7 час. 🔹Средняя: 7.65 час, средняя без учета VC: 7.4 час. 2/ Оказывается, сотрудники VC фирм aka венчурные инвесторы aka “делаю сделки за чашкой кофе в Старбаксе” на самом деле фигачат на рабочих местах. Они на 42% времени больше у своих десков, чем средняя, а также на 47% больше, чем в среднем все остальные (без учета их самих). Где же бесконечные встречи со стартапами? Прогулки на свежем воздухе для обдумывания будущего? Конференции? Неужели сидят в твиттере все время!? 4/ Кроме шуток это довольно любопытно, конечно, у меня даже с ходу ответа на вопрос нет, почему VC так много времени проводят в офисе на своих рабочих местах с учетом возможности удаленной работы именно в этом сегменте, а также объема встреч. 👉 Будем наблюдать за другой статистикой, а пока можете почитать пост от Елены Белошапковой (inspace): https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7260753357814861826/ @proVenture #trends

По статистике 90% запущенных стартапов умирает. Как этого избежать? Часто это происходит поскольку у идеи, которая кажется основателю стартапа гениальной, нет рынка. Потенциальные пользователи не испытывают проблему, которую мог бы решить IT-продукт, а фаундер не знает ни конкурентов, ни пользователей. Именно так выглядит путь к смерти. 5 декабря, в 17:00 ребята из агентства продуктовой разработки along.pw проведут стрим “Битва за выживание. Как предпроектное исследование на 80% повысит шанс на успех вашего стартапа”. Стрим будет интересен фаундерам, которые хотят превратить идею в конкретные действия и запустить стартап, который точно выживет. На стриме можно понять: ▪️Из чего состоит продуктовое исследование. ▪️Как анализировать конкурентов. ▪️Как исследовать рынок. ▪️Что включить в MVP. ▪️Как определить go-to-market стратегию и модель монетизации. 👉 Регистрация доступна по ссылке: https://along.pw/pruduct_research_051224/ Реклама. ООО «Алонг», ИНН 1683004730 erid: 2SDnjekLN6f

"Галя, у нас отмена!" Смайликов не было в прошлом посте, поэтому переголосуйте на 🔥 или 🧑‍💻, не сочтите на труд!

​​✨ Питч дэк Tesla от 2011 года. 🔹Идет 2024 год: рыночная капитализация публичной компании Tesla уже $782B (это больше Toyota, Porsche, Mercedes и Hyundai вместе взятых). 🔹Идет 2011 год: все еще стартап Tesla поднимает $192M. 👉 Дэк с этого раунда опубликовала инвестор Мари Шильдт (Unruly Capital) у себя в Linkedin. Ловите этот дэк в сообщении ниже, анализируйте. ❓Кстати, хотите разбор дэка, как это уже делалось для AirBnb вместе с Prosto VC? Если да, то поставьте в реакциях 🔥, если хотите что-то другое, то поставьте 🧑‍💻. @proVenture #fundraising #howtovc

​​🥮 RWA tokenization sector could see 50x growth by 2030. Спасибо за ответы на вопросы выше, это очень ценно! Пока мы перевариваем это все, вернемся к основной адженде. За последние несколько недель сразу несколько знакомых предпринимателей рассказали, что они активно смотрят на технологии токенизации активов. Этот рынок ходит кругами (как и многое в бизнесе), помню, как эти идеи были на пике в 2017 году в прошлом буме крипты или как они же были также плотно в повестке в 2021 на пике рынка в целом. Но оба раза не срослось. Что сейчас? Будет очередной пшик или все же рынок найдет применение? 1/ Давайте будем повышать насмотренность и посмотрим на интересный отчет от Tren Finance, в котором собраны данные с прогнозами этого сектора от разных известных банков и фирм: ▪️McKinsey: $2T (bear/base) => $4T (bull); ▪️21 co: $3.5T (bear/base) => $10T (bull); ▪️Citi: $4T; ▪️Roland Berger: $10.9T; ▪️BCG: $16T; ▪️Standard Chartered: $30.1T. 2/ Но что это такое? Это AuM (активы), а не выручка – по-хорошему нам с вами надо понимать прогноз по выручке, а вот таких оценок никто не делает. При прочих равных выглядит сомнительно, но это может объясняться тем, что рынка еще нет – спрос на активы потенциальный виден, а вот экономика и готовность клиента платить пока что не определена. Любопытно будет посмотреть, получится ли в этот заход сделать из токенизации активов больше, чем просто любопытную идею. 👉 Ссылка: https://research.tren.finance/the-great-tokenization/ @proVenture #blockchain #research