Forwarded from Evening Prophet
Мэрия Пекина опубликовала стратегический план обеспечения лидерства в отраслях будущего. Финансовый ресурс не объявлен, но уже на проекты подобного типа мэрией Пекина потрачено 10+ миллиардов долларов только в венчурно-инновационную деятельность (я не следил за затратами на университеты и промышленную поддержку). Вот краткий пересказ и источник.
Уведомление Главного управления Муниципального народного правительства Пекина о выпуске «Пекинского плана действий по содействию будущим промышленным инновациям и развитию»
Пожалуйста, реализуйте его добросовестно.
Цели развития
К 2030 году в городе будет сформировано множество революционных технологий и крупных оригинальных достижений, будет растить ряд лидеров отрасли и компаний-единорогов, растить и внедрять ряд ученых-стратегов, ведущих талантов отрасли, отраслевых менеджеров и выдающихся специалистов. инженеров; к 2035 году мы соберем группу инновационных компаний с международным влиянием и голосом, которые станут лидерами будущего глобального промышленного развития.
Шесть основных областей и источников будущих отраслей
(1) Будущая информация
1. Общий искусственный интеллект.
2. Шестое поколение мобильной связи.
3. Метавселенная.
4. Квантовая информация.
5. Оптоэлектроника.
(2) Будущее здоровье
6. Генные технологии.
7. Клеточная терапия и регенеративная медицина.
8. Наука о мозге и интерфейс мозг-компьютер.
9. Синтетическая биология.
(3) Будущее производство
10. Роботы-гуманоиды.
11. Умный транспорт (робото- мобили/дороги).
(4) Энергия будущего
12. Водородная энергетика
13. Новые хранилища энергии.
14. Улавливание, хранение и утилизация углерода.
(5) Будущие материалы
15. Графеновые материалы.
16. Сверхпроводящие материалы.
17. Сверхширокозонные полупроводниковые материалы.
18. Новое поколение биомедицинских материалов.
(6) Пространство будущего
19. Коммерческая авиакосмическая промышленность.
20.Спутниковая сеть.
Восемь основных действий по созданию будущей экосистемы промышленных инноваций и развития
(1) Прорывные действия с оригинальными достижениями
(2) Ускорение пилотной инкубации
(3) Действия по стимулированию взаимодействия науки и бизнеса
(4) Совместные действия инновационных партнеров
(5) Действия по построению сценария применения и внедрения
(6) Действия по расширению технологических и финансовых возможностей
(7) Инновационная акция по сбору талантов
(8) Действия по международному обмену и сотрудничеству
https://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202309/t20230908_3255227.html
Уведомление Главного управления Муниципального народного правительства Пекина о выпуске «Пекинского плана действий по содействию будущим промышленным инновациям и развитию»
Пожалуйста, реализуйте его добросовестно.
Цели развития
К 2030 году в городе будет сформировано множество революционных технологий и крупных оригинальных достижений, будет растить ряд лидеров отрасли и компаний-единорогов, растить и внедрять ряд ученых-стратегов, ведущих талантов отрасли, отраслевых менеджеров и выдающихся специалистов. инженеров; к 2035 году мы соберем группу инновационных компаний с международным влиянием и голосом, которые станут лидерами будущего глобального промышленного развития.
Шесть основных областей и источников будущих отраслей
(1) Будущая информация
1. Общий искусственный интеллект.
2. Шестое поколение мобильной связи.
3. Метавселенная.
4. Квантовая информация.
5. Оптоэлектроника.
(2) Будущее здоровье
6. Генные технологии.
7. Клеточная терапия и регенеративная медицина.
8. Наука о мозге и интерфейс мозг-компьютер.
9. Синтетическая биология.
(3) Будущее производство
10. Роботы-гуманоиды.
11. Умный транспорт (робото- мобили/дороги).
(4) Энергия будущего
12. Водородная энергетика
13. Новые хранилища энергии.
14. Улавливание, хранение и утилизация углерода.
(5) Будущие материалы
15. Графеновые материалы.
16. Сверхпроводящие материалы.
17. Сверхширокозонные полупроводниковые материалы.
18. Новое поколение биомедицинских материалов.
(6) Пространство будущего
19. Коммерческая авиакосмическая промышленность.
20.Спутниковая сеть.
Восемь основных действий по созданию будущей экосистемы промышленных инноваций и развития
(1) Прорывные действия с оригинальными достижениями
(2) Ускорение пилотной инкубации
(3) Действия по стимулированию взаимодействия науки и бизнеса
(4) Совместные действия инновационных партнеров
(5) Действия по построению сценария применения и внедрения
(6) Действия по расширению технологических и финансовых возможностей
(7) Инновационная акция по сбору талантов
(8) Действия по международному обмену и сотрудничеству
https://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202309/t20230908_3255227.html
www.beijing.gov.cn
北京市人民政府办公厅关于印发《北京市促进未来产业创新发展实施方案》的通知_政策文件_首都之窗_北京市人民政府门户网站
工程化推进“技术-产品-标准-场景”联动迭代，系统构建技术产品化、产品产业化、产业规模化的全链条未来产业生态，锚定六大领域，实施八大行动，抢占未来产业发展先机，将北京打造成为世界领先的未来产业策源高地。发展目标到2030年,形成一批颠覆性技术和重大原创成果，构建一批应用场景、中试平台和技术标准，培育一批行业领军企业、独角兽企业，建设一批创新中心和创新联盟，培养引进一批战略科学家、产业领军人才、产业经理人和卓越工程师。应用场景建设行动加大对未来产业应用场景建设,探索“未来场景＋试点示范+推广应用”的全周期…
❤2🔥1🤨1
Сколько животных ежедневно убивают для еды 8 млрд человек, запостил основатель OurWorldInData
С одной стороны гуманизм растет если млекопитающих меньше будут есть, с другой стороны это не наш выбор что человек стал всеядным/хищником (когда- то позволило больше калорий получать и нарастить массу мозга), и чувство вины за то, что не есть результат нашего выбора - ложное
Но все же по мере роста опций за счет технологий выбор становится оправданно этичным.
Но я считаю, что если скажем будут заставлять есть больше еды из насекомых и меньше из мяса - это ну такое, у насекомых тоже есть сознание, комон
Самая крутая опция конечно это где из стволовых клеток животных выращивают их ткани/мясо, минуя стадию выращивания животного целиком, сознание не вспыхивает, никого не убивают, это вот такие стартапы, первым был Upside Foods - https://www.labiotech.eu/best-biotech/cultured-meat-companies/#upsidefoods
В них первым вложился one of my favourite VCs Steve Jurvetson
С одной стороны гуманизм растет если млекопитающих меньше будут есть, с другой стороны это не наш выбор что человек стал всеядным/хищником (когда- то позволило больше калорий получать и нарастить массу мозга), и чувство вины за то, что не есть результат нашего выбора - ложное
Но все же по мере роста опций за счет технологий выбор становится оправданно этичным.
Но я считаю, что если скажем будут заставлять есть больше еды из насекомых и меньше из мяса - это ну такое, у насекомых тоже есть сознание, комон
Самая крутая опция конечно это где из стволовых клеток животных выращивают их ткани/мясо, минуя стадию выращивания животного целиком, сознание не вспыхивает, никого не убивают, это вот такие стартапы, первым был Upside Foods - https://www.labiotech.eu/best-biotech/cultured-meat-companies/#upsidefoods
В них первым вложился one of my favourite VCs Steve Jurvetson
❤3
FT пишут, что OpenAI общается с дизайн студией экс дизайнера Apple Jony Ive чтобы создать новый интерфейс для работы с AI, типа хотят прорыв уровня iPhone, но не обязательно с экраном. Официальный анонс через несколько месяцев может быть. Устройство могут разрабатывать годы
В дискуссиях участвует Masayoshi Son с целью делать все это на процессорах Arm (SoftBank там владеет 90% компании) + он хочет вложить $1 млрд в это
Еще пишут, что Microsoft хочет продать часть своей доли, уже по оценке $90 млрд
https://www.ft.com/content/4c64ffc1-f57b-4e22-a4a5-f9f90a7419b7
В дискуссиях участвует Masayoshi Son с целью делать все это на процессорах Arm (SoftBank там владеет 90% компании) + он хочет вложить $1 млрд в это
Еще пишут, что Microsoft хочет продать часть своей доли, уже по оценке $90 млрд
https://www.ft.com/content/4c64ffc1-f57b-4e22-a4a5-f9f90a7419b7
👍2
Телеграм сделал первый шаг к алгоритмической выдаче контента, boosts для каналов. Мое отношение к stories для каналов:
Anonymous Poll
9%
Смотрю stories на всех каналах
23%
Смотрю stories на выборочных каналах
14%
Скрыл stories некоторых каналов
53%
Скрыл stories на всех каналах
Forwarded from nonamevc
ICONIQ Capital - это growth фонд / family office, который управляет деньгами уважаемых tech предпринимателей, таких как Дорси, Цукерберг, Московиц, Пакрер и другие. ICONIQ, возможно, первым сделал ставку на бренде и нетворке своих LP, как важном конкурентном преимуществе. Фонд создал иммигрант индус, Дивеш Макан, проведший молодость в Южной Африке, и через терни Accenture и MBA в Warton пробился в инвестиционный банкинг. Там он закорешился с Цукербергом во время того, как готовил IPO, и после с друзьями по Morgan Stanley сколотил свой фонд. Сейчас уже подняли пятый фонд и очень любят инвестировать в SaaS.
Месяц назад команда выпустила полу-руглярный аналитический отчет о будущем SaaS бизнесов. ICONIQ имеет доступ к проприетарным данным таких копаний, как 1Password, Airtable, DBT, Miro, Calendly, Loom, Pinecone, Snowflake, Datadog, Docusign, и другие. Убрав мой понебратский стиль повествования, это, возможно, лучшее аналитическое чтение по SaaS, которое я видел за последний год.
Несколько ключевых моментов:
1. Предсказывают, что 2023 год будет непростым (спасибо), и что те таргеты, которые вы ставили себе в 2022, не достигнете.
2. Темпы роста ARR и NDR снизились на всех стадиях, но больше всего затронуло early-stage. В золотые ковидные времена стартапы ранних стадий видели рост ARR до 200% YoY, сейчас и за 111% YoY скажут спасибо.
3. NDR затронуло не меньше. Снизился с пиковых уровней 120-130% в 2017 году до ~105% в 1-м полугодии 2023 года, что обусловлено сложностью экспансии и повышенным черном.
4. Тезис сперва показался странным, но ICONIQ говорит, что наблюдает, что рост выручки вернул себе первенство главной скрипки в оценке компании, а ее прибыльность и gross margin отошли на второй план.
5. Обещают, что такая конъектура рынка заставит всех перейти на usage-based pricing (UBP). Имхо спорный аргумент, так как не все бизнесы ложаться на рельсы такого ценообразования.
6. Как-то аналитики придумали метрику Rule of 40 - принцип, согласно которому темпы роста и profit margin должны превышать 40%. Метрика отражает фундаментальный компромисс между инвестициями в рост и краткосрочной рентабельностью. Тут ICONIQ предлагает повысить планку до Rule of 60. AI обещает разлочить новый вектор роста за счет операционной эффективности. Этот тезис особо не раскрывают, а жаль.
7. Лучшие компании достигнут прибыльности через 6-7 лет после достижения $10m ARR, или через 3-4 года после достижения $100m ARR и растут 1.5x каждый год до IPO..
8. В репорте много бенчмарков по любимым SaaS метрикам – quick ratio, payback period, burn multiple. Занятная метрика, topline attainment, слышу про нее впервые, measures the actual dollars achieved each quarter against the original plan set at the beginning of the year. Этот показатель становится важным при приближении к IPO
9. Макро-волатильности дошла и до SaaS. Logo churn и down sell в одном квартале 2023 достигли значений 2020 года.
10. Средний в 2022 году OPEX составлял 221% от выручки, сейчас вышли на скромные 180%. Больше всего это коснулось бедолаг из Sales & Marketing. До того, как компания дошла до 25М, OPEX составлял 427% от выручки. Post-IPO сходится к 75%.
11. Sales efficiency метрика стабильно падает и дошла до 0.6x у молодых стартапов, 0.9x у зрелых ребят с $100m ARR.
12. Медианный CAC payback 29 месяцев. То есть затраты на привлечение одного пользователя в среднем окупаются через три года почти.
13. ICONIQ утверждает, что UBP даёт 199% growth YoY в то время, как SaaS-компании дают 116%. Из минусов, UBP более волатильный, так как более чувствителен к спаду клиентов.
14. Немного про важность customer success. Новые лого - главный драйвер роста ARR только до $100M ARR, потом экспансия контрибьютит более 50% нового ARR.
15. Интересно, PLG-компании как только пробивают $50м ARR имеют меньший COGS % revenue в сравнении с sales-led. В целом по рынку наблюдается приоритизация экспансии аккаунта перед acquisition нового ARR.
16. Средние затраты на FTE (сотрудника) сходятся к 200-300 тысячам долларов на 20-м месяце с выходом на $10m ARR.
Ссылка на презентацию в комментариях.
Месяц назад команда выпустила полу-руглярный аналитический отчет о будущем SaaS бизнесов. ICONIQ имеет доступ к проприетарным данным таких копаний, как 1Password, Airtable, DBT, Miro, Calendly, Loom, Pinecone, Snowflake, Datadog, Docusign, и другие. Убрав мой понебратский стиль повествования, это, возможно, лучшее аналитическое чтение по SaaS, которое я видел за последний год.
Несколько ключевых моментов:
1. Предсказывают, что 2023 год будет непростым (спасибо), и что те таргеты, которые вы ставили себе в 2022, не достигнете.
2. Темпы роста ARR и NDR снизились на всех стадиях, но больше всего затронуло early-stage. В золотые ковидные времена стартапы ранних стадий видели рост ARR до 200% YoY, сейчас и за 111% YoY скажут спасибо.
3. NDR затронуло не меньше. Снизился с пиковых уровней 120-130% в 2017 году до ~105% в 1-м полугодии 2023 года, что обусловлено сложностью экспансии и повышенным черном.
4. Тезис сперва показался странным, но ICONIQ говорит, что наблюдает, что рост выручки вернул себе первенство главной скрипки в оценке компании, а ее прибыльность и gross margin отошли на второй план.
5. Обещают, что такая конъектура рынка заставит всех перейти на usage-based pricing (UBP). Имхо спорный аргумент, так как не все бизнесы ложаться на рельсы такого ценообразования.
6. Как-то аналитики придумали метрику Rule of 40 - принцип, согласно которому темпы роста и profit margin должны превышать 40%. Метрика отражает фундаментальный компромисс между инвестициями в рост и краткосрочной рентабельностью. Тут ICONIQ предлагает повысить планку до Rule of 60. AI обещает разлочить новый вектор роста за счет операционной эффективности. Этот тезис особо не раскрывают, а жаль.
7. Лучшие компании достигнут прибыльности через 6-7 лет после достижения $10m ARR, или через 3-4 года после достижения $100m ARR и растут 1.5x каждый год до IPO..
8. В репорте много бенчмарков по любимым SaaS метрикам – quick ratio, payback period, burn multiple. Занятная метрика, topline attainment, слышу про нее впервые, measures the actual dollars achieved each quarter against the original plan set at the beginning of the year. Этот показатель становится важным при приближении к IPO
9. Макро-волатильности дошла и до SaaS. Logo churn и down sell в одном квартале 2023 достигли значений 2020 года.
10. Средний в 2022 году OPEX составлял 221% от выручки, сейчас вышли на скромные 180%. Больше всего это коснулось бедолаг из Sales & Marketing. До того, как компания дошла до 25М, OPEX составлял 427% от выручки. Post-IPO сходится к 75%.
11. Sales efficiency метрика стабильно падает и дошла до 0.6x у молодых стартапов, 0.9x у зрелых ребят с $100m ARR.
12. Медианный CAC payback 29 месяцев. То есть затраты на привлечение одного пользователя в среднем окупаются через три года почти.
13. ICONIQ утверждает, что UBP даёт 199% growth YoY в то время, как SaaS-компании дают 116%. Из минусов, UBP более волатильный, так как более чувствителен к спаду клиентов.
14. Немного про важность customer success. Новые лого - главный драйвер роста ARR только до $100M ARR, потом экспансия контрибьютит более 50% нового ARR.
15. Интересно, PLG-компании как только пробивают $50м ARR имеют меньший COGS % revenue в сравнении с sales-led. В целом по рынку наблюдается приоритизация экспансии аккаунта перед acquisition нового ARR.
16. Средние затраты на FTE (сотрудника) сходятся к 200-300 тысячам долларов на 20-м месяце с выходом на $10m ARR.
Ссылка на презентацию в комментариях.
Iconiqcapital
ICONIQ | Our Companies
A portfolio of businesses we believe to be at the forefront of innovation.
🔥5❤4👍1
там Lex Sokolin в своей рассылке рассуждает как блокчейн/machine economy для физического мира вытекает из и софтверных AI агентов, и идущей цифровизацией физического мира
How Decentralized Physical Infrastructure (DePIN) impacts finance and the machine economy
How Decentralized Physical Infrastructure (DePIN) impacts finance and the machine economy
👍1
Forwarded from Evening Prophet
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Первый пошел! Промышленные андроиды сингапурской фирмы Fourier Intelligence поступят на рынок к концу года
https://newatlas.com/robotics/fourier-tesla-humanoid-videos/
https://newatlas.com/robotics/fourier-tesla-humanoid-videos/
👍3
Forwarded from Цифры о Стартапах
Какой путь прошли основатели перед созданием компании-единорога?
Сегодня много цифр в исследовании:
https://vc.ru/story/852859
Сегодня много цифр в исследовании:
https://vc.ru/story/852859
👍6
Forwarded from e/acc
Интернет всполошился. Вчера вышел 166-страничный репорт о возможностях GPT-4V. Оказалось, что GPT не только помножил на ноль почти все продукты в области NLP за последние годы, но и с ноги ворвался в Computer Vision, где сидели бородатые завсегдатаи, пили пиво и были уверены что "уж нас-то ваши эти трансформеры не тронут" (с).
Оказалось, что помимо простого "опиши что на картинке" GPT имеет глубокое понимание визуального и текстового контекста. Умеет определять темпоральный контекст. Знает как распознать и корректно идентифицировать эмоции людей. Прекрасно решает взиуальные логические задачи. Ставит корректные диагнозы по КТ и МРТ снимкам. Может дообучаться, в том числе на few-shot примерах прямо в промте. Анализирует графики. Распознает ингредиенты в блюде. Распознает конкретных людей. Понимает схемы, диаграммы, формулы, в том числе нарисованные от руки. Умеет выполнять навигацию по графическим элементам дизайна. Умеет принимать решения о навигации робота в реальном мире по двухмерной фотографии.
Но, главное, это вообще не какая-то другая модель. Это часть GPT-4 и, соотвественно, все что уже работает внутри GPT (промтинг, RAG, агенты) автоматически работает и для GPT-4V.
Для меня этот пейпер звучит как дикая фантастика 20-летней перспективы. Если бы OpenAI не анонсировал, что продукт будет доступен всем через месяц. А многие в твиттере уже имеют к нему доступ.
Вот тут Леша из Ai Happens рассказывает о примерах для бизнеса, а Сергей из Метаверсище и ИИще про кейсы в психологии и эмоциальном интеллекте.
Оказалось, что помимо простого "опиши что на картинке" GPT имеет глубокое понимание визуального и текстового контекста. Умеет определять темпоральный контекст. Знает как распознать и корректно идентифицировать эмоции людей. Прекрасно решает взиуальные логические задачи. Ставит корректные диагнозы по КТ и МРТ снимкам. Может дообучаться, в том числе на few-shot примерах прямо в промте. Анализирует графики. Распознает ингредиенты в блюде. Распознает конкретных людей. Понимает схемы, диаграммы, формулы, в том числе нарисованные от руки. Умеет выполнять навигацию по графическим элементам дизайна. Умеет принимать решения о навигации робота в реальном мире по двухмерной фотографии.
Но, главное, это вообще не какая-то другая модель. Это часть GPT-4 и, соотвественно, все что уже работает внутри GPT (промтинг, RAG, агенты) автоматически работает и для GPT-4V.
Для меня этот пейпер звучит как дикая фантастика 20-летней перспективы. Если бы OpenAI не анонсировал, что продукт будет доступен всем через месяц. А многие в твиттере уже имеют к нему доступ.
Вот тут Леша из Ai Happens рассказывает о примерах для бизнеса, а Сергей из Метаверсище и ИИще про кейсы в психологии и эмоциальном интеллекте.
🔥5❤2🤔1
Forwarded from e/acc
Интернет встрепенулся (второй раз за день). GPT-4V забыт как детский сон. Open X (коллаборация 21 топовых университетов) дропнули пейпер и гигамодель для генерализации "воплощения" (embodiement) роботов.
Подобно тому как обучение на триллионах токенов создало универсальный NLP алгоритм (LLM), а обучение на терабайтах картинок создало универсальный графическую модель, теперь тот же принцип был успешно применён к робототехнике в новой модели RT-X.
Раньше ИИ модели создавали кастомно под задачи робота (управлять машиной, складывать детали, готовить еду, копать ямы). Здесь представлена модель, которая универсально управляет роботическими руками и умеет выполнять 1,5 миллиона отдельных задач без ручного обучения каждой из них. Роботы, не видевшие раньше задания, такие как "сложи", "возьми", "отсортируй", "налей", "переверни", "открой дверь", "подмети за собой" с первой попытки успешно их выполняют.
Если GPT — это генерализация логических и когнтивных задач (операций с битами), то эта штука — генерализация задач взаимодействия с физическим миром (операций с атомами). В робо-руках, управляемых RT-X, проявились эмерджентные свойства и умение выполнять задачи, которыми их не тренировали. Подобно тому как GPT может ответить на вопрос, который он никогда не видел. Технически это называется "cross-embodiment learning". Модель, кстати, с открытым кодом. Но, как мы знаем, все что Open рано или поздно становится не очень.
Так что, let's fuuucking go, hail to your robot overlords.
Подобно тому как обучение на триллионах токенов создало универсальный NLP алгоритм (LLM), а обучение на терабайтах картинок создало универсальный графическую модель, теперь тот же принцип был успешно применён к робототехнике в новой модели RT-X.
Раньше ИИ модели создавали кастомно под задачи робота (управлять машиной, складывать детали, готовить еду, копать ямы). Здесь представлена модель, которая универсально управляет роботическими руками и умеет выполнять 1,5 миллиона отдельных задач без ручного обучения каждой из них. Роботы, не видевшие раньше задания, такие как "сложи", "возьми", "отсортируй", "налей", "переверни", "открой дверь", "подмети за собой" с первой попытки успешно их выполняют.
Если GPT — это генерализация логических и когнтивных задач (операций с битами), то эта штука — генерализация задач взаимодействия с физическим миром (операций с атомами). В робо-руках, управляемых RT-X, проявились эмерджентные свойства и умение выполнять задачи, которыми их не тренировали. Подобно тому как GPT может ответить на вопрос, который он никогда не видел. Технически это называется "cross-embodiment learning". Модель, кстати, с открытым кодом. Но, как мы знаем, все что Open рано или поздно становится не очень.
Так что, let's fuuucking go, hail to your robot overlords.
🔥3👍2