Mluvil jsem s @credistick o důvodech, proč startupy selhávají: "Významným problémem pro 70 % společností zahrnutých do této studie bylo, že získaly příliš mnoho peněz. V podstatě zjistili, že předtím, než startup řádně ověřil, že jejich produkt je vhodný pro trh a že je to pro společnost správný směr, získali spoustu peněz. A investovali do růstu, náboru zaměstnanců, technologií a vývoje. A pak, když se to nepovedlo, společnost prostě explodovala. Zatímco pokud jdete po částech krok za krokem, šance jsou vyšší. Získejte šeky od pěkného, malého přátelského původního VC fondu. Všechny tyto věci můžete řešit za pochodu. A máte partnera, který vám s tím pomůže. Paralelou na druhé straně je mega fond VC. Na začátku vám dají obrovský pytel peněz. A pak ustoupit. A možná vzlétnete, a je to úžasné. Ale dost možná vybuchnete. A možná jsou s tímto kompromisem všichni v pořádku. Možná je to zabudováno do matematiky jejich modelu. Zaděláváte si na velmi křehkou budoucnost. Věc, na kterou jim předložíte, do které investovali spoustu peněz, musí fungovat. A musí se rychle škálovat. A pokud ne, končíte. Protože překážka pro další kolo je nyní tak vysoká, že ji prostě nemůžete překonat." Odkaz v @ThePeelPod životopise pro celou epizodu s @credistick, která prochází nesčetnými lekcemi z desítek akademických výzkumných prací o startupech a rizikovém kapitálu.

Zeptal jsem se @credistick, jestli jsme v bublině umělé inteligence: "To záleží, ne? Protože když přemýšlíte o bublině, přemýšlíte o investici do spekulativního aktiva, které je masivně oddělené od vnitřní hodnoty. Problém s touto definicí, jak se dnes vztahuje k umělé inteligenci a rizikovému kapitálu, je v tom, že si nemyslím, že se rizikové kapitály obecně chovají jako investoři. Chovají se jako obchodníci. Pokud se mohou dostat ze svých pozic dříve, než se věci zhroutí, pak je to dobrý obchod. Myslím, že cynicky si to uvědomují. Všichni vidí, že dojde k havárii. Ale jen doufají, že se do té doby dostanou ven. A pokud ano, je to dobrý obchod. Pokud to neudělají, je to špatný obchod. Ale nemusí to být nutně bublina. Myslím, že bublina by byla, kdybychom se dostali do bodu, kdy OpenAI vstoupila na burzu. Společnost Anthropic vstoupila na burzu. Možná Cognition, pár dalších. Mistral. Jakmile budou na veřejných trzích, pak si myslím, že bychom mohli vidět bublinu. Protože je zřejmé, že likvidnější trhy lépe reagují na sentiment. Bude mnohem rychleji stoupat a mnohem tvrději se zřítí. Ale prozatím si myslím, že si myslím, že to vše musíte uznat jako obchod na vlně umělé inteligence. Pokud jste v roce 2017 investovali do OpenAI, byla to investice. Pokud jste začali investovat do společností zabývajících se umělou inteligencí v letech 2022 / 2023 jako strategii, je to pravděpodobně lépe charakterizováno jako obchod na hybnost umělé inteligence. Doufáte, že se tyto společnosti na tomto trendu vezou. Generujte dobré značky. Možná získat dobrý výstup. Ale primárně sázíte na kategorii." Poslouchejte celý náš rozhovor a rozbalte nespočet lekcí z desítek akademických výzkumných prací o startupech a rizikovém kapitálu, které rozbíjejí mnoho populárních průmyslových příběhů. Na YouTube: Spotify: Jablko:

Ep #111: Nesčetné lekce startupů z desítek akademických výzkumných prací Dan Gray (@credistick) je vedoucím oddělení Insights ve společnosti @Equidam. Tento rozhovor pokrývá vše, co se Dan naučil při čtení desítek akademických výzkumných prací o startupech a rizikovém kapitálu, které vyvracejí mnoho populárních příběhů v oboru. Mluvíme o nebezpečích předčasného škálování startupů, o důležitosti investování ve fázi origination, o konceptu startupového cateringu a o tom, proč tolik startupů vypadá stejně, a o roli, kterou v ekosystému hrají mega fondy. Diskutujeme také o tom, co data říkají o koncentraci vs. diverzifikaci, co VC dělají špatně ohledně porovnávání vzorů a proč je pivoting cennější, než si myslíte Děkujeme @tryramp a @harmonic_ai za podporu této epizody! Streamujte zde na X nebo na odkazech níže. Časová razítka: 5:18 Equidam: pomáháme investorům ocenit startupy 6:43 Jaká je požadovaná míra návratnosti ve VC? 9:29 Rizikový kapitál potřebuje nové definice 16:10 QSBS 18:23 Jsme v bublině umělé inteligence? 24:07 Re-branding v rané a pozdní fázi podniku 28:25 Potřebujeme více kapitálu ve fázi vzniku 40:05 Zkreslení přeživších v nadvýkonnosti začínajících manažerů 42:57 Pobídky k větším fondům 48:10 Zvyšování nadhodnocených kol znovu zvyšuje riziko pro startup 52:08 Catering pro startupy: proč všechny startupy vypadají stejně 58:42 Jsou VC mega fondy stále experimentem? 1:08:06 Pozdní fáze VC soutěží s PE 1:13:42 Strategie a16z Fondu 1 1:18:18 Jak diverzifikované by měly být fondy rizikového kapitálu? 1:25:06 Výkonnost všeobecných vs. specializovaných firem 1:30:35 Jak ocenit startup 1:40:58 Proč umístění firmy VC koreluje s výnosy, ale umístění startupu ne 1:44:05 Pozadí zakladatele nepředpovídá úspěch 1:48:27 Startupy s jedním pivotem jsou nejúspěšnější 1:50:24 Předčasné škálování zabíjí 70 % startupů 1:54:47 Funguje model mega fondu pro počáteční investování? 1:56:15 Hodnota Twitteru a psaní online