https://youtu.be/-qDDO9XhDhI

Elad talks about AI

1. Delight a small number of people (High retention)
2. Move fast & cheap : No GPU before product market fit
3. Focus on low hanging fruits and easy. Keep it simple.
4. Don’t overthink early defensibility
- Most AI, SaaS, market place companies does not have moat. Focus on workflow.
- Moat: Network effect(social), Scale effects(payment), platform(Salesforce), Deal moat(McKesson), IP(biotech), Distribution & brand(Coca cola)
5. Go for it. Don’t overthink it.
- Visa, Financial issue… it is time to go for it.
- Will make 10x the progress focused on co versus side project
- Unique moment in time and rare true tech shift

Elad는 창업자로서 빠지기 쉬운 함정들에 대해서 잘 이야기 해준다.

창업/투자를 둘 다 찐하게 해봐서 창업자의 간절함도 잘 이해하면서도 그런 친구들이 승리하려면 어떻게 해야할지 진지하게 고민해주는 플레이 코치라고 할까? 개인적으로 맘에 들었던 조언은 해자를 너무 고민하지 말라는 것과 Low Hanging fruit 빨리 영리하게 따먹으라는 것. 그리고 너무 많이 생각하지 말라는 건 나 포함 주변의 창업자들을 보더라도 아주 필요한 조언들이다.

창업자로서 그리고 투자자로서도 깊게 고민해본 엘라드 형님 리스펙하면서도 곧 만나길 🙂

https://fortune.com/2023/10/09/airbnb-brian-chesky-covid-pandemic-layoffs-helping-staff/?utm_medium=social&utm_campaign=fortunemagazine&xid=soc_socialflow_facebook_FORTUNE&utm_source=facebook.com&fbclid=IwAR14NKVdfzhRkZYrlOzeYX_yvjzczGZULQOb0z7xnXZ5BmZFedepy7XmFp0

He is the man.

Is PhotoRoom the most capital-efficient Y Combinator company ever?

💵 $50M in ARR in 3 years

🔥 $20M in ARR on just $2M invested.

🌎 100M consumer downloads

That is an insane $961,538 per employee.

Top 6 lessons from our 20VC episode w/ Matthieu Rouif:

1. How To Do Product Testing:

We used to go to McDonalds & pay for people’s food in return for their testing the product.

10 questions, let them try onboarding & give us feedback.

They banned me for doing it so much!

It was the best learning experience

Thanks to Alexis Bonillo and Antoine Martin.

2. Two Biggest Misconceptions of AI:

It's only the beginning, there is so much for people to build on top of what we have.

People don't like to write prompts. It is a command line interface and it does not make sense to have to input a load of text. That will change.

3. Will Models Be Commoditised:

The core foundational models will.

If you want to build a moat, you have to have your own, proprietary data to train on top of the foundational model.

That is where value accrues; training proprietary data on top of open-source models.

4. Data or Model Size: What Matters More?

Data: Quality, not size.

Model: Tradeoff. Bigger is higher quality, but it's also slower.

If you have a specific use case you can have a small model and it is fast.

It’s a product trade-off when you talk to your customer.

5. Canva vs Adobe vs PhotoRoom:

Adobe and Canva are doing $BN in revenue. We can do the same.

We are making studio-quality photography available to everyone. Canva is making for design on your desktop and Adobe is for the experts.

We are serving a 10x larger audience.

6. How Gary Vaynerchuk Gave us Product-Market-Fit:

Gary Vee and a few eBay influencers talked about us and we went viral.

One month later was COVID. People needed to sell online, no photographers were available & there was PhotoRoom.

Gary Vee & COVID gave us real product-market-fit.

https://www.youtube.com/watch?v=tFxE6DP3DPw&t=1s

https://www.linkedin.com/posts/hyukjoon-choi-44343a77_%EC%B0%BD%EC%97%85-%EC%A0%84-vs-%EC%B0%BD%EC%97%85-%ED%9B%84-%EC%9D%98-%EC%83%9D%EA%B0%81%EC%9D%98-%EB%B3%80%ED%99%94-12%EA%B0%80%EC%A7%80-2%ED%8E%B8-%EC%A4%91-1%ED%8E%B8-%ED%99%94%EC%9D%B4%ED%8A%B8%ED%81%90%EB%B8%8C-activity-7113510860555227137-g6tw

[창업 전 vs 창업 후] 의 생각의 변화 12가지 (2편 중 1편)
화이트큐브(챌린저스 서비스) 설립 후 5년이 지났습니다. 많이 배웠습니다.
5년 전으로 돌아갈 수 있다면, 과거의 저에게 해주고 싶은 말들을 정리합니다. 다른 분들에게도 도움이 될 수 있기를

[창업 전 vs 창업 후]
1. 오래 걸리는 일이다
전: 성공하는데 10년 걸릴 수 있다.
후: 성공하는데 20년 걸릴 수 있다. 단 회사 연차보다는 대표 연차일수 있음.

단기간에 성공한 회사들은 사실 대표 연차는 생각보다 긴 경우가 많다.
(2번째 사업이거나 3번째 사업이거나, 아니면 오래전부터 미리 준비한 경우)

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2. 많이 도전해야 하는 일이다
전: 창업 3번 하면, 3번째 창업 성공율은 50% 넘어간다고 한다
후: 토스도 업데이트 50번 하고 2-3번 성공한다고 하는데, 성공율은 5%로 잡는다면, 20번 이상 도전해야 한다.

그러기 위해서 작게 도전하고 빨리 실패하면서, 실패할 도전에 에너지를 많이 쓰지 않는게 중요하다. 실패를 작게 하면 도전할 수 있는 기회가 많은데, 실패를 크게 하면 도전할 수 있는 횟수가 적어진다. 20번은 도전할 수 있어야 하는 상태를 만들기 위해서는 크게 실패하지 말아야 한다.

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3. 고객이 확인되고, 수요가 확인되고, 만들기 시작해야 한다 (먼저 만들지 말아야 한다)
전: 만들고 나서 판다
후: 팔고 나서 만든다 (책'아이디어불패의법칙'의 프리토타이핑)

정주영 회장은 배를 파는 계약을 먼저 하고, 그 계약으로 대출을 받아서, 공장을 짓고 조선소를 건립한다.
공장짓고 조선소 건립하고, 배 만들었는데 안 팔리면, 망할 수 밖에 없다. 이건 리스크를 관리하지 못 한 베팅이 되는건데, 배를 미리 팔아놓으면 훨씬 안전한 사업이 된다.

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4. 진짜 가치를 만들어야 한다 (가치를 만들고 있다고 스스로를 속이지 말아야 한다)
전: 무료 서비스+이후 BM개발 (free-mium 모델)
후: 유료 서비스. 가치를 만들고 있다면 돈을 받아도 된다.

가치를 만들고 있는데 무료 서비스면, 고객입장에서 개이득이니까 바이럴 되고 빠르게 성장해야 한다. 무료 서비스인데 빠르게 성장하지 못 하면, 미래를 위해서 돈 버는걸 포기한게 아니라, 벌 권리가 없는 것이다.
"가격이 높으니 낮추자" 보다는 "우리가 가격을 비싸게 책정해도 고객이 살만한 가치를 제공하자" 라고 생각하는게, 우리가 만들어낼 가치에 대해 더 고민해보게 된다
배민/쿠팡/토스는 가격이 다른 곳보다 싸서 사람들이 썼던게 아니다.

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5. 고객이 잔존해야, 유효 고객 숫자가 성장하기 쉽다.
전: 가장 중요한 지표는 매출
후: 가장 중요한 지표는 "구매" 리텐션

구매 고객 기준으로 plateau (플랫토) 가 10%면 생존가능 / 20%면 성공 / 30%이상이면 대박 정도 될 수 있다.
(5000만명에게 모두 마케팅을 했을 때 10%면 500만명 / 20%면 1000만명 / 30%면 1500만명이라는 얘기)

코웨이는 23년1월, 22년12월 고객을 다 유지한채 비즈니스가 시작되는데,
건설사는 23년1월, 22년 고객을 리셋하고 비즈니스가 시작된다.
(회계 상으로는 계약을 잡아놓고 매년 매출화하기 때문에 분할해서 반영되지만, 리텐션이 발생하는 고객적 관점에서의 맥락에서 적음)
연 X 배의 성장을 하기는 (고객이 쌓이는) 코웨이가 훨씬 쉽다 (예측가능성을 높인 경영을 하기도 쉽다)

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6. 플랫폼 vs 서비스(브랜드) (중개만 하는가 vs 직접 제공하느냐)
전: 플랫폼은 쉽게 시작할 수 있다. 초반 비용이 별로 안 들 수 있다. (최소한 공장은 필요없다)
후: 플랫폼은 시장이 클 때만 해야 한다. 매출에 제한이 있을 수 있다. 초반 비용도 꽤 들수도 있다. (수익성을 갖추는 구조가 만들어질때까지 인건비/마케팅비 생각보다 많이 든다)

시장이 5조일때,
플랫폼 수수료가 10%면 매출 5000억
점유율 20%면 매출 1000억
5조 이하면, 매출 1000억 안 나오고, 그럼 유니콘은 되기 어렵다.
(수수료를 10%보다 높이거나, 점유율을 20%보다 높이면 됨)
매출 1000억 짜리 브랜드는 45개 나올 수 있고, 매출 1000억 짜리 플랫폼은 5개 나올 수 있다. (현재까지 결과로 봤을때) 1000억 만들기에 브랜드가 쉽다.
브랜드는 매출 1조짜리 나올 수 있고, 플랫폼은 결국 PB해야 1조 나올 수 있다

시장이 50조 일때
플랫폼 수수료가 10%면 매출 5조
점유율 20%면 매출 1조
매출 1조 짜리 브랜드는 45개 나올 수 있고, 매출 1조 짜리 플랫폼은 5개 나올 수 있다. (현재까지 결과로 봤을때) 1조 만들기에 플랫폼이 쉽다. 브랜드는 니즈가 파편화되기 때문이다.

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7. 무조건 관리회계를 운영해야 한다 (첨부 이미지 참고)
전: '마케팅 비용 제외하면 흑자예요' 라는 말을 이상한 말이라고 생각했다.
후: 재무제표는 정부와 투자자를 위해서 당연히 기준에 맞춰서 만들되, 회사 내부 상황을 더 잘 반영할 관리 회계를 운영해야 한다
"리텐션이 발생한다면" IT플랫폼은 마케팅 비용을 자산으로 잡고 감가상각하는 방식으로 계산하는게 나을 수 있다 (워렌 버핏이 book value 가 중요한게 아니라고 생각하는게 같은 개념이라고 생각. 애플/디즈니의 재무제표에 브랜드가치가 없기 때문)
고객을 광고비 4만원을 투자해서 모셔왔는데, 4년간 연 1만원씩 매출을 발생시켜주시는 경우을 이미지에서 보면,
기업이 좋아지고 있을때, 안 좋아보일 수 있기 때문에,
기업 내부 의사결정을 정확히 하기 위해서는 재무제표 기반이 아니라 관리 회계 기반으로 판단할 수 있어야 한다.

8. 투자를 받아서, OPEX말고 CAPEX로 써야 한다.
전: 플랫폼은 초반에 돈을 못 번다. 투자를 받을 수 밖에 없다.
후: 플랫폼은 초반에 돈을 못 번다. 돈을 진짜 아껴써야 한다. 투자를 받을 수 밖에 없는데, 받은 투자금은 CAPEX에 써야 한다.

최근 공헌이익 등에 대해서 얘기하는데 사실 공헌이익 이라는 개념 만들기 보다 매출총이익으로 보면 된다. 다만 스타트업은 어떤 비용을 매출원가로 볼 지 정해야 한다 (관리회계 기준에서)

공헌이익 따질 때, 고정비/변동비로 구분을 회계 계정으로 하는데, 사실 그럴 수 없다. 인건비도 사실 변동비일 수 있고, 마케팅비도 사실 고정비일 수도 있다. 고정비이냐 변동비이냐의 관점보다 OPEX 이냐 CAPEX 이냐가 더 중요하다.
회사 내부에서만 알 수 있는 것 같다. 예를 들면 같은 마케팅 비용이여도 리텐션이 발생하는 상황이라면 CAPEX이고, 리텐션 발생이 안 하면 OPEX이다. 인건비도 경우에 따라서 CAPEX일수도 OPEX일수도 있다.

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9. 초기에 문화 많이 셋팅하면 안 된다
전: 문화가 중요하다. 문화를 만들자
후: 회사는 성장을 해야 하고, 성장은 그 업의 특성에 맞춰서 해야 한다. 문화는 그 업의 특성에 잘 맞게 설정되어야 한다.

대표가 진짜 믿는 철학이 있으면 그 철학은 반영할 수 있다. 하지만 그런 것들이 아닌 건 처음부터 정하기 보다는 사업을 해나가면서 회사가 성장을 하기 위해 필요한 요소로서 하나하나 추가해나가야 한다.

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10. 솔직해야 한다
전: 큰 의미의 비전을 가지고 사업을 한다
후: 비전은 크게 두고, 방향성은 구체화하자. 비전은 변하지 않게 두고 방향성은 계속 조정할 수 있어야 한다

비전은 사실 꽤나 정하기 부담스럽다. 정하면 해당 비전에 따라서 접근해야 한다. 아니면 사람들이 헷갈려하게 된다.

세부 방향성은 계속 시도하면서 바꿔놓아야 하는데, 비전이 사업방향으로 정하면, 사업방향을 바꿀 때마다 비전을 바꿔야 하는데, 그럴 수는 없다.
비전은 우리가 하고 싶은 일이 아니라, 고객을 위한 것이여야 한다 ( 그러면 덜 바뀔 수 있다.)

기업이 존재하는건 고객에게 가치를 제공하기 위함이고, 고객이 제일 중요하다. 비전도 고객을 바라보는 것이 유리한다.

네이버 창업자 이해진님은 이사회 의장, 라인 창업자 겸 회장으로써 어떤 비전과 경영 철학을 갖고 있느냐는 질문에는 “그런 거 없다”고 잘라 말했다. 그는 “비전이 강하면 남에게 설명할 때는 좋지만 움직이거나 변화할 때는 걸림돌이 된다”며 “3년 뒤, 혹은 5년 뒤 네이버와 라인이 어떤 모습으로 성장할 것 같으냐고 물으면 할 말이 없다. 경영철학도 마찬가지”라고 말했다.

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11. 연 최소 2배는 성장해야 한다 (최소한 목표로 해야 한다)
전: 5년에 (매출이) 100배 성장하려면 3년간 3배씩, 2년간 2배씩 하면 달성 가능하다.
후: 그렇기 성장하기 어렵다. 근데 그래도 해내야 한다. 그리고 그 과정이 건전해야 한다. 그래서 매출만 관리하면 안 되고 이익율도 관리해야 한다

매출을 발생시켰냐 = 고객을 만족시켰냐
이익을 발생시켰나 = 그 과정을 우리회사가 효율적으로 해냈냐
라서 2개가 전혀 다른 얘기일 수 있다.

이익율 관리 면에서도 최소한 '계획된 적자' 라고 말할꺼면 CAPEX와 OPEX에 대한 구분을 지어서 "CAPEX에 투자하고 있기 때문에 비용으로 보이지만 진짜는 자산으로 쌓이고 있는 상황" 이라고 말할 수 있어야 한다.

결국 스타트업에서 대표 말고 팀원들도 유의미한 보상을 받기 위해서는
1000명이서 10조 회사는 만들어낼 수 있어야 한다. (100명이 1조여도 동일할 수 있는데, 100명으로 1조 짜리 회사 만드는게 1000명이사 10조짜리 회사 만드는 것보다 어렵다)

10조 회사가 상장 전까지 무려 10% 스톡옵션을 부여한다고 해도 1조이고, 1조를 1000명이 나눠가지면 10억이다. 많이 가져가는 사람이 있을테니 인당 5억 정도 받을 수 있다고 하면, 함께 고생해서 10년 동안 데카콘을 만들었다면 그정도는 세전으로 받아야(세후로는 더 적어짐) 개인적인 차원에서 유의미한 자산 변화가 일어날 수 있다.

데카콘(10조 가치)이 되려면, 최소로 매출은 1조는 되어야 한다. (매출총이익으로 잡는게 더 좋을 수 있다. 매출총이익율이 낮은 회사는 PSR 10받는건 사실 어려움)

그러려면 1000만명이 연 10만원씩 쓰는 서비스를 만들어야 한다
(혹은 100만명 100만원을 쓰는 고부가가치 사업이든, 글로벌 가서 1억명이 1만원씩 쓰는 서비스 만들든)

다만 첫 비즈니스를 잡을 때 매출 1조가 될 수 있는걸 잡지는 않아도 되는 것 같다. 데카콘이 될지는 유니콘이나 되고 나서 결정하면 된다. 다만 유니콘 될지는 1000억 가치가 되고 나서 결정하기에는 그 때 피봇팅을 해야 하는 거라서, 어려울 수 있다. 유니콘까지는 1개 사업으로 가야 할 수 있다.
매출1조 10년내 만들려면 매출1억부터 시작해서 만배, 즉100배씩 2번해야 한다. 33322 33322. 초반에 연3배는 무조건 해야 한다. (2배 못 하고 40%로 떨어지면 최소 20년 걸리게 된다)

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12. 성과를 내야 한다
전: 방향성에 맞춰서 일을 하면 된다. 얼라인이 중요하다
후: 얼라인이 되면 안 된거보다는 낫다. 하지만 충분하지 않다.

방향성만 일치 하면 안 된다. 기대 수준에 대한 생각도 동일해야 한다.
업무는 중요한 지표와 기대수준이 같이 공유되고, 해당 기간 동안 제대로 되고 있는지 확인하면서, 피드백을 해서, 해당 기대수준이 달성되게 만드는 것이다. 그래야 성과가 난다. 그럴려면 지표 결정 / 기대 수준 / 일정 / 피드백 까지 잘 관리 되어야 한다.

When you’re a new executive at a startup, send a weekly update email to the CEO for the first ~12 weeks. Dramatically increases your probability of success for 15 minutes of effort each week.

Credit Jason M. Lemkin for teaching me this.

We've had a long history at Sequoia Capital investing in the most transformative AI companies: from NVIDIA's Seed and Google's Series A, to OpenAI in 2021, among others. I spoke to Gené Teare at Crunchbase about AI's role in Sequoia's seed and early stage companies:

I'm excited about everything from:

- infra tooling / developer tools to 1) help companies embrace AI and 2) support a burgeoning open source ecosystem
- technical advancements around/beyond generative models, diffusion models, the Transformer architecture
- new domains beyond language and even multi-modal
- new enterprise applications in sales, marketing, productivity, security
- new consumer applications providing companionship, dating, social connection and creative expression
- chips/hardware
- but the BEST ideas are imaginative and unpredictable...surprise me and I'll dream alongside you!

https://news.crunchbase.com/ai/sequoia-capital-growing-ai-portfolio-openai-stephanie-zhan/

Venture capital firm IVP is leading an investment in Perplexity, developer of an artificial intelligence–powered search engine that competes with OpenAI’s ChatGPT and Google’s Bard, according to people with direct knowledge. The deal values the 1-year-old company at around $500 million, including the new capital, up from a $150 million post-investment valuation from an earlier financing announced in March.

Perplexity is generating $3 million in annual recurring revenue as of this month, meaning the deal will give it a valuation multiple of about 150 times ARR.

Sam to Brian

many people have reached out to offer help and advice over the past year; no one has gotten close to
@bchesky
in terms of delivering.

he will take a midnight call any time, put in hours of work on any topic, answer difficult questions correctly/with clarity, make any intro, etc

maybe most importantly, he will offer unwavering support on bad days.

he does this quietly in the background and never asks for anything other than learning about AI.

most companies have someone like this in their history, but they never get enough credit. thank you, brian.

https://twitter.com/adityaag/status/1717197471460553189

It’s wildly depressing to see wave after wave of smart founders just build more B2B SaaS software and hope that it works.

Where are the builders tackling problems for actual end users and consumers?

It is particularly depressing to see B2B SaaS software catered to the next platform shift (web3, AI etc.)

The root issue is a craving for “low-risk” startups. B2B SaaS has become a comfort zone. It's well-understood, scalable, and seems like a safe bet, especially for those exiting big tech or the previous wave of unicorns.

We've seen this pattern with web3, and now with AI. Bolt-on B2B SaaS for the latest platform shift.

The problem with this approach is that timing is CRITICAL. You cannot front-run building out this capability and hope that the platform shift catches up. If you are too early (as was definitely the case with web3 and quite possibly the case with AI) then you are dead.

This failure mode is particularly prevalent for smart engineers…which is a shame because they are the ones who have the capability to harness the biggest computing capability shift of our generation.

Ultimately if we don't build enough functionality (on said platform) for the end user, then all this B2B SaaS software just doesn't matter.

You can sit around and wait for someone else to build products for actual users.....or you can build it yourself.