Як пітчити стартапи, що читають інвестори та три ключові закономірності AI. Дайджест Віктора Захарченка, COO Unicorn Nest
19 Лютого 2025, 13:00
4 хв читання
Лідія НепляхКерую стрічкою, працюю з SEO-оптимізацією, вичитую тексти та верстаю.
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Режим читання
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Завершити
У цьому дайджесті Віктор Захарченко, COO українського стартапу Unicorn Nest, розповідає про новий інструмент для засновників стартапів, список книг, які читають венчурні інвестори, найважливіші макроекономічні тренди 2025 року, три фундаментальні закономірності розвитку AI та глибокий розбір LLM від Андрея Карпати.
Віктор Захарченко COO Unicorn Nest
PitchWise — новий рівень взаємодії з інвесторам
PitchWise — це не просто інструмент для обміну пітчдеками, а повноцінна аналітична платформа, яка допомагає зрозуміти, як саме інвестори взаємодіють з вашим матеріалом. Відстеження залученості, контроль безпеки та аналітика допомагають визначити правильних інвесторів, покращити пітч та прискорити процес залучення інвестицій.
Додаткові бонуси, як-от безплатні рев’ю пітчдеків, списки інвесторів і персоналізовані інтро, роблять PitchWise корисним для засновників на ранніх стадіях.
Що читають венчурні інвестори
В a16z поділилися списком книг, які зараз читають ключові партнери.
Серед цікавих позицій:
«The MANIAC» — Бенджамін Лабатут.
«Бум: бульбашки та кінець стагнації» (Boom: Bubbles and the End of Stagnation) — Бірн Хобарт, Тобіас Губер.
«Genius Makers: Диваки, які принесли штучний інтелект у Google, Facebook та світ» (Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook, and the World) — Кейд Метц.
«Повторне входження: SpaceX, Ілон Маск та багаторазові ракети, які запустили другу космічну еру» (Reentry: SpaceX, Elon Musk, and the Reusable Rockets that Launched a Second Space Age) — Ерік Бергер.
«Руйнівники шаблонів: чому деякі стартапи змінюють майбутнє» (Pattern Breakers: Why Some Start-Ups Change the Future) — Майк Мейплз і Пітер Зібельман.
Ці книги можуть дати уявлення про те, як мислять топові інвестори та які тренди їх цікавлять.
Головні макроекономічні тренди 2025 року
Тренди, які визначатимуть економічну реальність наступного року:
Trump Effect — адміністрація Трампа через D.O.G.E. (Department of Government Efficiency) під керівництвом Ілона Маска планує скорочення державних витрат на $2 трлн.
Ефект Хав’єра Мілєя — його економічні реформи в Аргентині можуть стати прототипом для інших країн.
Everything is at All-Time Highs — фондові ринки, нерухомість, корпоративний борг і навіть споживчі витрати перебувають на історичних максимумах.
Три ключові закономірності розвитку AI
Сем Альтман поділився трьома фундаментальними закономірностями AI, які формують майбутнє:
Збільшення інтелекту AI моделі прямо пропорційне логарифму ресурсів — що більше даних і обчислювальної потужності, то кращий результат.
Вартість використання AI падає у 10 разів кожні 12 місяців — приклад: ціна за токен в GPT-4 у 2023 році та GPT-4o у 2024 році знизилася у 150 разів.
Соціально-економічна цінність лінійного зростання інтелекту має суперекспоненціальну природу — це означає, що інвестиції в AI не тільки не зменшуватимуться, а й зростатимуть.
AGI стане найбільшим важелем для людської волі та дозволить окремим людям впливати на світ більше, ніж будь-коли раніше, а не менше.
Глибокий розбір LLM від Андрея Карпати
Колишній директор відділу штучного інтелекту в Tesla Андрей Карпати випустив детальне 3,5-годинне відео про великі мовні моделі (LLM), у якому пояснює всі основні етапи їхнього навчання:
Pretraining — як збираються дані, що таке токенізація, як працює трансформерна архітектура.
Supervised finetuning — навчання на діалогових даних, як працює «психологія» LLM.
Reinforcement learning — чому практика робить AI «досконалим».
Уявіть агента-програміста, який може робити більшість завдань на рівні молодшого інженера за пару днів. Тепер уявіть 1 000 таких агентів. Або 1 мільйон.