🌮 Топовые AI стартапы в LATAM оцениваются всего на 20% выше прочих стартапов – исследование SaaSholic.
Ребята из венчурного фонда SaaSholic выпустили очень симпатичное исследование про стартапы, в частности AI стартапы в LATAM.
Что же там интересного?
1/ Топовые AI стартапы с выручкой до $1M растут на 289% в год. Для сравнения:
Стартапы с $100K-$1M ARR:
▪️Топовый персентиль: 203% non-AI vs 289% AI
▪️Медиана: 67% non-AI vs 131% AI
🔹Любопытно, что средний рост в 2 раза больше, а вот топовый только на треть
Стартапы с $1M-$5M ARR:
▪️Топовый персентиль: 99% non-AI vs 153% AI
▪️Медиана: 51% non-AI vs 129% AI
🔹Любопытно, что разница между средней и топовой персентилью для AI невелика в этом сегменте
Стартапы с $5M+ ARR:
▪️Топовый персентиль: 87% non-AI vs 151% AI
▪️Медиана: 47% non-AI vs 88% AI
🔹Медиана по AI уже падает ниже 100% роста
2/ С оценками еще прикольнее! Сравним топовый персентиль по когортам по ARR:
▪️<$100K ARR: $5M val non-AI vs $6M val AI (+20%)
▪️$100K-$1M ARR: $9.5M val non-AI vs $11M val AI (+16%)
▪️$1M-$5M ARR: $22M val non-AI vs $24.5M val AI (+11%)
▪️$5M+ ARR: $100M val non-AI vs $112.5M val AI (+13%)
🔹Вот это да, премия для топовых компаний не более 20%! Совсем не то, что происходит на рынке США!
3/ При этом 69% инвестиций за 2023-2025 года пришлись на AI компании. Так что похоже, что среди non-AI поднимают просто самые лучшие.
👉 Более подробно читайте отчет на 56 страниц по ссылке: https://www.saasholic.com/latam-ai-benchmarks-report-2025
@proVenture
#ai #research #benchmarks #latam
Ребята из венчурного фонда SaaSholic выпустили очень симпатичное исследование про стартапы, в частности AI стартапы в LATAM.
Что же там интересного?
1/ Топовые AI стартапы с выручкой до $1M растут на 289% в год. Для сравнения:
Стартапы с $100K-$1M ARR:
▪️Топовый персентиль: 203% non-AI vs 289% AI
▪️Медиана: 67% non-AI vs 131% AI
🔹Любопытно, что средний рост в 2 раза больше, а вот топовый только на треть
Стартапы с $1M-$5M ARR:
▪️Топовый персентиль: 99% non-AI vs 153% AI
▪️Медиана: 51% non-AI vs 129% AI
🔹Любопытно, что разница между средней и топовой персентилью для AI невелика в этом сегменте
Стартапы с $5M+ ARR:
▪️Топовый персентиль: 87% non-AI vs 151% AI
▪️Медиана: 47% non-AI vs 88% AI
🔹Медиана по AI уже падает ниже 100% роста
2/ С оценками еще прикольнее! Сравним топовый персентиль по когортам по ARR:
▪️<$100K ARR: $5M val non-AI vs $6M val AI (+20%)
▪️$100K-$1M ARR: $9.5M val non-AI vs $11M val AI (+16%)
▪️$1M-$5M ARR: $22M val non-AI vs $24.5M val AI (+11%)
▪️$5M+ ARR: $100M val non-AI vs $112.5M val AI (+13%)
🔹Вот это да, премия для топовых компаний не более 20%! Совсем не то, что происходит на рынке США!
3/ При этом 69% инвестиций за 2023-2025 года пришлись на AI компании. Так что похоже, что среди non-AI поднимают просто самые лучшие.
👉 Более подробно читайте отчет на 56 страниц по ссылке: https://www.saasholic.com/latam-ai-benchmarks-report-2025
@proVenture
#ai #research #benchmarks #latam
🔥7❤6🤣1🦄1
📉 Всего 1-1.6% портфеля венчурного фонда являются fund returners – данные VenCap.
Давно уже отложено, но информация не устарела нисколько. Это очень интересно для инвесторов и для фаундеров для понимания того, как работает экономика фонда, который в них инвестирует.
David Clark (VenCap) выложил трэд, в котором есть классный график, посвященный распределению компаний в портфеле венчурных фондов в зависимости от доходности инвестиций в них. Статистика основана на 233 early stage фондах и 71 later stage фондах, в которые VenCap инвестировал с 1987 по 2015.
Сразу скажем, что этот график круто сравнить с данными Pitchbook, про которые было написано в этом посте.
1/ Данные VenCap по распределению компаний по доходности:
▪️<1x: 🔴 59.9% (early stage) и 🟢 42.7% (later stage)
▪️1-3x: 🟡 21.4% (early stage) и 🟢 32.3% (later stage)
▪️3-5x: 🟡 7.3% (early stage) и 🟢 12.3% (later stage)
▪️5-10x: 🟡 5.9% (early stage) и 🟢 7.4% (later stage)
▪️10x+: 🟢 5.5% (early stage) и 🟡 5.3% (later stage)
▪️Fund Returner: 🟡 1.0% (early stage) и 🟢 1.6% (later stage)
2/ Прикольно, да?
🔹Для начала мы видим, что статистика у VenCap лучше средней из Pitchbook – там 76% фондов теряет капитал, а среди портфеля VenCap – 40-60%.
🔹Fund returner’ы у фондов – это 1-1.6%, то есть, 1-2 компании из 100 проинвестированных. Еще где-то 5% возвращают 10х+ то есть, где-то 5-8 компаний из 100 являются крайне успешными в совокупности.
🔹Однако возвращают какие-то деньги уже в каких-то случаях 60% проинвестированных компаний (в случае later stage).
@proVenture
#benchmarks #howtovc
Давно уже отложено, но информация не устарела нисколько. Это очень интересно для инвесторов и для фаундеров для понимания того, как работает экономика фонда, который в них инвестирует.
David Clark (VenCap) выложил трэд, в котором есть классный график, посвященный распределению компаний в портфеле венчурных фондов в зависимости от доходности инвестиций в них. Статистика основана на 233 early stage фондах и 71 later stage фондах, в которые VenCap инвестировал с 1987 по 2015.
Сразу скажем, что этот график круто сравнить с данными Pitchbook, про которые было написано в этом посте.
1/ Данные VenCap по распределению компаний по доходности:
▪️<1x: 🔴 59.9% (early stage) и 🟢 42.7% (later stage)
▪️1-3x: 🟡 21.4% (early stage) и 🟢 32.3% (later stage)
▪️3-5x: 🟡 7.3% (early stage) и 🟢 12.3% (later stage)
▪️5-10x: 🟡 5.9% (early stage) и 🟢 7.4% (later stage)
▪️10x+: 🟢 5.5% (early stage) и 🟡 5.3% (later stage)
▪️Fund Returner: 🟡 1.0% (early stage) и 🟢 1.6% (later stage)
2/ Прикольно, да?
🔹Для начала мы видим, что статистика у VenCap лучше средней из Pitchbook – там 76% фондов теряет капитал, а среди портфеля VenCap – 40-60%.
🔹Fund returner’ы у фондов – это 1-1.6%, то есть, 1-2 компании из 100 проинвестированных. Еще где-то 5% возвращают 10х+ то есть, где-то 5-8 компаний из 100 являются крайне успешными в совокупности.
🔹Однако возвращают какие-то деньги уже в каких-то случаях 60% проинвестированных компаний (в случае later stage).
@proVenture
#benchmarks #howtovc
🔥11🦄3❤1👍1
🤖 AI стартапы оцениваются на 25-40% дороже на Seed/Series A – Carta State of VC 2025.
Прилагаем этот отчет в сообщении ниже (там 28 страниц) и не будем разбирать основы, вы его прочитайте сами.
Однако пару моментов, на которые хочется обратить ваше внимание:
1/ Оценки в AI versus non-AI в 2024 году:
▪️Seed: $12.9M non-AI versus $18.1M AI (+41%)
▪️Series A: $43M non-AI versus $54M AI (+25%)
2/ Размер инвестиций отличается примерно так же:
▪️Seed: $3.5M non-AI versus $4.4M AI (+26%)
▪️Series A: $10.2M non-AI versus $13.3M AI (+30%)
Вот так коротенько.
@proVenture
#research #ai #benchmarks
Прилагаем этот отчет в сообщении ниже (там 28 страниц) и не будем разбирать основы, вы его прочитайте сами.
Однако пару моментов, на которые хочется обратить ваше внимание:
1/ Оценки в AI versus non-AI в 2024 году:
▪️Seed: $12.9M non-AI versus $18.1M AI (+41%)
▪️Series A: $43M non-AI versus $54M AI (+25%)
2/ Размер инвестиций отличается примерно так же:
▪️Seed: $3.5M non-AI versus $4.4M AI (+26%)
▪️Series A: $10.2M non-AI versus $13.3M AI (+30%)
Вот так коротенько.
@proVenture
#research #ai #benchmarks
👍9🔥6
🔻Какой AI бизнес может стоить 1-5х выручек?
Показалась полезной табличка от Aventis Advisors, которые показывают три группы компаний на рынке GenAI:
▪️Foundation models типа OpenAI, Anthropic, Cohere: 20-100x выручек
▪️AI Applications типа Harney, n8n, Abridge: 10-60x выручек
▪️AI Wrappers: 1-5x выручек
Два вывода:
🔹Даже в таком хайповом секторе, как AI не все бизнесы стоят дорого – простые обертки стоят 1-5х выручек, не больше. Сложно с этим не согласиться.
🔹Второй вывод в формате вопроса – не кажется ли вам несправедливым, что модели стоят дороже, чем приложения? Ситуация все же должна поменяться рано или поздно.
👇 Сам отчет на 16 страниц вы можете скачать в сообщении ниже.
@proVenture
#research #ai #benchmarks
Показалась полезной табличка от Aventis Advisors, которые показывают три группы компаний на рынке GenAI:
▪️Foundation models типа OpenAI, Anthropic, Cohere: 20-100x выручек
▪️AI Applications типа Harney, n8n, Abridge: 10-60x выручек
▪️AI Wrappers: 1-5x выручек
Два вывода:
🔹Даже в таком хайповом секторе, как AI не все бизнесы стоят дорого – простые обертки стоят 1-5х выручек, не больше. Сложно с этим не согласиться.
🔹Второй вывод в формате вопроса – не кажется ли вам несправедливым, что модели стоят дороже, чем приложения? Ситуация все же должна поменяться рано или поздно.
👇 Сам отчет на 16 страниц вы можете скачать в сообщении ниже.
@proVenture
#research #ai #benchmarks
❤8🤣5🔥4
🫰Founder Salary Report 2025.
Все никак не доходили руки подсветить вам вот этот отчет от Pilot относительно того, сколько фаундеры платят себе в стартапах.
1/ В среднем фаундеры платят себе $98K, медиана – $75K. 1 из 20 фаундеров (5.4%) платит себе ровно ноль (в 2024 году таких было почти в 2 раза больше – 9%).
2/ Как определить, сколько себе платить? В основном на основе того, что себе может позволить стартап (31%). Почти половина фаундеров считает, что то, что себе может позволить себе стартап – это нормальная коспенсация (54%), но на этом же уровне (43%) считают, что недоплачивают себе.
3/ И это четко видно по графику зависимости зарплаты от привлеченных инвестиций – ребята, которые подняли <$100K платят себе в среднем $60K, а те, кто поднял $10M+ платят себе $157K (в 3x+ больше).
4/ То же самое по выручке – фаундеры стартапов с выручкой <$100K получают $62K в год в среднем, а с выручкой $10M+ получают $163K.
5/ 18% стартапов в выборке – bootstrapped (вообще не поднимали финансирования). Они платят себе в среднем на 40% меньше - $63K против $110K у venture backed стартапов.
6/ А что там с AI стартапами? Средняя зарплата AI фаундеров упала со $135K в 2024 году до $90K в 2025 году. Не помогает волшебная пилюля.
В отчете еще много более детальных данных по локациям в США, а также по другим трендам (зависимость от стадии, инвестиций и проч).
👉 Читайте подробнее: https://pilot.com/founder-salary-report-2025
@proVenture
#saas #benchmarks
Все никак не доходили руки подсветить вам вот этот отчет от Pilot относительно того, сколько фаундеры платят себе в стартапах.
1/ В среднем фаундеры платят себе $98K, медиана – $75K. 1 из 20 фаундеров (5.4%) платит себе ровно ноль (в 2024 году таких было почти в 2 раза больше – 9%).
2/ Как определить, сколько себе платить? В основном на основе того, что себе может позволить стартап (31%). Почти половина фаундеров считает, что то, что себе может позволить себе стартап – это нормальная коспенсация (54%), но на этом же уровне (43%) считают, что недоплачивают себе.
3/ И это четко видно по графику зависимости зарплаты от привлеченных инвестиций – ребята, которые подняли <$100K платят себе в среднем $60K, а те, кто поднял $10M+ платят себе $157K (в 3x+ больше).
4/ То же самое по выручке – фаундеры стартапов с выручкой <$100K получают $62K в год в среднем, а с выручкой $10M+ получают $163K.
5/ 18% стартапов в выборке – bootstrapped (вообще не поднимали финансирования). Они платят себе в среднем на 40% меньше - $63K против $110K у venture backed стартапов.
6/ А что там с AI стартапами? Средняя зарплата AI фаундеров упала со $135K в 2024 году до $90K в 2025 году. Не помогает волшебная пилюля.
В отчете еще много более детальных данных по локациям в США, а также по другим трендам (зависимость от стадии, инвестиций и проч).
👉 Читайте подробнее: https://pilot.com/founder-salary-report-2025
@proVenture
#saas #benchmarks
🔥14❤4👍2
♾️ Мультиплицируемый рост – за счет чего SaaS стартапы дорастают до крупного размера.
Кайл Пояр (Growth Unhinged) тут недавно стал сотрудничать с ChartMogul по аналитике данных, которых у последних навалом. И вот он пытается найти крутые инсайты.
1/ Кайл отмечает, что всего 3.5% стартапов добираются до $20M ARR в течение 20 лет. Так что это очень сложно. ChartMogul предоставил данные по росту от $1M до $20M ARR.
2/ Что отличает быстрорастущие стартапы?
▪️У всех падают темпы роста выручки с годами (это нормально – эффект низкой базы нивелируется с ее ростом).
▪️Также у большинства стартапов примерно одинаковые уровни удержания клиентов (retention). Кажется, что это потому, что все понимают важность удержания и фокусируют на повышение этого уровня процессы.
Но есть три показателя, которые сильно отличаются у средних стартапов, которые добежали до $20M ARR и у наиболее быстрорастущих по сравнению с теми, у кого ARR $1M:
❶ Гораздо выше средняя выручка на клиента с годами (рост у среднего стартапа – +82%, у топового – +59%) [рост у среднего выше, потому что у топовых выше база]
❷ Гораздо выше доля дополнительных продаж (expansion) в net-new MRR – у среднего стартапа на 125% (изменение с доли с ~15% до ~35%), а у топового на 76% выше (изменение с доли с ~31% до ~55%)
❸ Доля реактиваций в net-new MRR – у среднего стартапа выше на 124% (изменение с доли с ~2% до ~4%), а у топового на 94% (изменение с доли с ~5% до ~10%)
3/ Это очень крутые наблюдения! Получается, что чем лучше ты можешь допродавать и работать с отменами подписки, тем больше у тебя шансов стать большой компанией. Там еще в статье есть график, который иллюстрирует влияние различных мер, таких как сокращение churn, увеличение цены и т.п. на траекторию роста – очень наглядно, хоть и несколько схематично.
👉 Читайте подробнее по ссылке: https://www.growthunhinged.com/p/the-compounding-startup
@poVenture
#saas #benchmarks
Кайл Пояр (Growth Unhinged) тут недавно стал сотрудничать с ChartMogul по аналитике данных, которых у последних навалом. И вот он пытается найти крутые инсайты.
1/ Кайл отмечает, что всего 3.5% стартапов добираются до $20M ARR в течение 20 лет. Так что это очень сложно. ChartMogul предоставил данные по росту от $1M до $20M ARR.
2/ Что отличает быстрорастущие стартапы?
▪️У всех падают темпы роста выручки с годами (это нормально – эффект низкой базы нивелируется с ее ростом).
▪️Также у большинства стартапов примерно одинаковые уровни удержания клиентов (retention). Кажется, что это потому, что все понимают важность удержания и фокусируют на повышение этого уровня процессы.
Но есть три показателя, которые сильно отличаются у средних стартапов, которые добежали до $20M ARR и у наиболее быстрорастущих по сравнению с теми, у кого ARR $1M:
❶ Гораздо выше средняя выручка на клиента с годами (рост у среднего стартапа – +82%, у топового – +59%) [рост у среднего выше, потому что у топовых выше база]
❷ Гораздо выше доля дополнительных продаж (expansion) в net-new MRR – у среднего стартапа на 125% (изменение с доли с ~15% до ~35%), а у топового на 76% выше (изменение с доли с ~31% до ~55%)
❸ Доля реактиваций в net-new MRR – у среднего стартапа выше на 124% (изменение с доли с ~2% до ~4%), а у топового на 94% (изменение с доли с ~5% до ~10%)
3/ Это очень крутые наблюдения! Получается, что чем лучше ты можешь допродавать и работать с отменами подписки, тем больше у тебя шансов стать большой компанией. Там еще в статье есть график, который иллюстрирует влияние различных мер, таких как сокращение churn, увеличение цены и т.п. на траекторию роста – очень наглядно, хоть и несколько схематично.
👉 Читайте подробнее по ссылке: https://www.growthunhinged.com/p/the-compounding-startup
@poVenture
#saas #benchmarks
🔥11❤6🤔3👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CB Insights сделал классный дэшборд для GenAI вертикали. Он интерактивный, они его дополняют, можно регулярно заходить и следить.
Чего там любопытного?
1/ Во-первых, есть общая статистика по сделкам:
▪️$145B всего проинвестировали (+127% YoY) за неполный 2025 год.
▪️1,354 сделки (+14% YoY) за неполный 2025 год.
🔹Всего 123 единорога из GenAI.
2/ Всегда интересно посмотреть на Commercial Maturity breakdown:
▪️Emerging: 387 (19%)
▪️Validating: 498 (24%)
▪️Deploying: 760 (37%)
▪️Scaling: 355 (17%)
▪️Established: 66 (3%)
Они часто публикуют такие графики, например, за 2024 год были такие цифры:
▫️Emerging: 19%
▫️Validating: 21%
▫️Deploying: 43%
▫️Scaling: 16%
▫️Established: 1%
Как вы видите, распределение стало более равномерным. Но стало больше validating стартапов (21% → 24%) и больше established (1% → 3%). Все еще на ранней стадии находятся стартапы
3/ У CB Insights есть такая метрика, называется Mosaic Score – это некоторая оценка уровня бизнеса. Любопытно посмотреть на топ вертикали:
❶ Image models developers
❷ Defence & national security copilots
❸ Model deployment & serving
4/ А кто самые активные инвесторы? Забавно, что есть даже рейтинг за неделю.
Топ-3 за неделю:
❶ NVentures
❷ Y Combinator
❸ Lightspeed Venture Partners
Топ-3 за 12 месяцев:
❶ Y Combinator
❷ General Catalyst
❸ a16z
В общем, дэшборд очень прикольный, можете его полистать самостоятельно.
👉 Ссылка: https://www.cbinsights.com/learn/ai-dashboard
@proVenture
#research #ai #benchmarks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍2❤1
💸 The 50 fastest-growing software vendors of 2025.
Пару дней назад Brex опубликовал список вендоров, траты на которые клиентов Brex выросли быстрее всего в 2025 году.
Они исключили больших вендоров и как-то взвесили с учетом того, что более новые кварталы имеют бОльшее значение. Хайпанули немного.
Понятно, что AI везде, но если посмотреть на структуру, то в списке:
▪️Софт для кодинга: Cursor, Windsurf, Replit и так далее.
▪️Инфра: OpenRouter, Vast AI, Groq и так далее.
▪️Voice AI: Retell AI, Deepgram, ElevenLabs.
▪️DevTools: PostHog, Vercel, Clerk.
▪️Транскрибаторы встреч: Fireflies, Granola, Fathom.
Кого не ожидали там увидеть? Или, наоборот, кого нет?
👉 Ссылка на блог Brex: https://www.brex.com/journal/brex-benchmark-december-2025
@proVenture
#ai #benchmarks #saas
Пару дней назад Brex опубликовал список вендоров, траты на которые клиентов Brex выросли быстрее всего в 2025 году.
Они исключили больших вендоров и как-то взвесили с учетом того, что более новые кварталы имеют бОльшее значение. Хайпанули немного.
Понятно, что AI везде, но если посмотреть на структуру, то в списке:
▪️Софт для кодинга: Cursor, Windsurf, Replit и так далее.
▪️Инфра: OpenRouter, Vast AI, Groq и так далее.
▪️Voice AI: Retell AI, Deepgram, ElevenLabs.
▪️DevTools: PostHog, Vercel, Clerk.
▪️Транскрибаторы встреч: Fireflies, Granola, Fathom.
Кого не ожидали там увидеть? Или, наоборот, кого нет?
👉 Ссылка на блог Brex: https://www.brex.com/journal/brex-benchmark-december-2025
@proVenture
#ai #benchmarks #saas
🔥10❤2🦄1
🧮 Бенчмарки по Европейским SaaS компаниям.
Инвестиционный банк GP Bullhound выпустил отчет по европейским SaaS компаниям. В выборке 100+ компаний, не так уж и много, но в целом картина должна сформироваться.
Там три части:
▫️Бенчмарки по операционным и финансовым показателям.
▫️Бенчмарки по рынкам капитала.
▫️Данные по инвестициям.
1/ Давайте посмотрим по-диагонали на первую часть и напишем тут саммари.
▪️Медианный рост ARR ~25-40%
▪️€183K выручки на сотрудника
▪️LTV/CAC от 3.5х для SME до 6х для enterprise
▪️79% медианная gross margin
▪️57% прибыльны в 2024 году (операционно прибыльны, скорее всего)
Средний ARR на клиента (по целевым клиентским сегментам):
▪️SME: €14K
▪️SME & Enterprise: €24K
▪️Enterprise: €127K
Медианная Net revenue retention (также по сегментам):
▪️SME: 100% (110% в прошлом году)
▪️SME & Enterprise: 105% (112%)
▪️Enterprise: 112% (110% медиана в прошлом году, но топовый квартиль провалился с ~130% до ~120%).
2/ Еще пара наблюдений:
🔹По сравнению с прошлым годом, SaaS компании растут менее однородно – диапазон роста ARR расширился во всех категориях, но особенно для стартапов с €25M-€50M ARR.
🔹Примерно также ведет себя retention.
🔹У публичных бенчмарков EBITDA margin находится в среднем на уровне 27%. Совсем не так, как в США по SaaS.
🔹В самом отчете нет НИЧЕГО ПРО AI. Только один раз упоминается термин. Вот это да!
👉 Качайте полный отчет на 37 страниц по ссылке: https://www.gpbullhound.com/articles/european-saas-report-2025/
@proVenture
#research #saas #benchmarks
Инвестиционный банк GP Bullhound выпустил отчет по европейским SaaS компаниям. В выборке 100+ компаний, не так уж и много, но в целом картина должна сформироваться.
Там три части:
▫️Бенчмарки по операционным и финансовым показателям.
▫️Бенчмарки по рынкам капитала.
▫️Данные по инвестициям.
1/ Давайте посмотрим по-диагонали на первую часть и напишем тут саммари.
▪️Медианный рост ARR ~25-40%
▪️€183K выручки на сотрудника
▪️LTV/CAC от 3.5х для SME до 6х для enterprise
▪️79% медианная gross margin
▪️57% прибыльны в 2024 году (операционно прибыльны, скорее всего)
Средний ARR на клиента (по целевым клиентским сегментам):
▪️SME: €14K
▪️SME & Enterprise: €24K
▪️Enterprise: €127K
Медианная Net revenue retention (также по сегментам):
▪️SME: 100% (110% в прошлом году)
▪️SME & Enterprise: 105% (112%)
▪️Enterprise: 112% (110% медиана в прошлом году, но топовый квартиль провалился с ~130% до ~120%).
2/ Еще пара наблюдений:
🔹По сравнению с прошлым годом, SaaS компании растут менее однородно – диапазон роста ARR расширился во всех категориях, но особенно для стартапов с €25M-€50M ARR.
🔹Примерно также ведет себя retention.
🔹У публичных бенчмарков EBITDA margin находится в среднем на уровне 27%. Совсем не так, как в США по SaaS.
🔹В самом отчете нет НИЧЕГО ПРО AI. Только один раз упоминается термин. Вот это да!
👉 Качайте полный отчет на 37 страниц по ссылке: https://www.gpbullhound.com/articles/european-saas-report-2025/
@proVenture
#research #saas #benchmarks
🔥14❤4🏆3
🙋♂️ $174M на сотрудника – такова самая высокая оценка сделки в Q4 2025 по данным CB Insights.
Не хочется публиковать сухие цифры по объемам сделок и количеству – вы и так знаете, что почти половину всего объема занимает AI, количество сделок падает, а средние размеры сделок немного растут.
Однако вот эта табличка из отчета за 2025 год от CB Insights показалась любопытной. Они показали, какие компании получили наивысшую оценку в пересчете на сотрудника.
1/ Посмотрим топ-5:
▪️OpenEdidence: $174M (оценка на сотрудника) x 69 (сотрудников) = $12B оценка
▪️Anthropic: $131M x 2,671 = $350B
▪️Polymarket: $103M x 87 = $9B
▪️Netic: $90M x 5 = $450M
▪️OpenEvidence (опять): $87M x 69 = $6B
2/ Netic самая маленькая команда из этого топа и вообще из топ-10, которые показали CB Insights. Всего 5 человек, и каждый “стоит” по $90M. Вот это да!
👉 Ссылка на отчет от CB Insights: https://www.cbinsights.com/research/report/venture-trends-2025/
@proVenture
#research #benchmarks #trends
Не хочется публиковать сухие цифры по объемам сделок и количеству – вы и так знаете, что почти половину всего объема занимает AI, количество сделок падает, а средние размеры сделок немного растут.
Однако вот эта табличка из отчета за 2025 год от CB Insights показалась любопытной. Они показали, какие компании получили наивысшую оценку в пересчете на сотрудника.
1/ Посмотрим топ-5:
▪️OpenEdidence: $174M (оценка на сотрудника) x 69 (сотрудников) = $12B оценка
▪️Anthropic: $131M x 2,671 = $350B
▪️Polymarket: $103M x 87 = $9B
▪️Netic: $90M x 5 = $450M
▪️OpenEvidence (опять): $87M x 69 = $6B
2/ Netic самая маленькая команда из этого топа и вообще из топ-10, которые показали CB Insights. Всего 5 человек, и каждый “стоит” по $90M. Вот это да!
👉 Ссылка на отчет от CB Insights: https://www.cbinsights.com/research/report/venture-trends-2025/
@proVenture
#research #benchmarks #trends
🔥8❤6
💾 Подборка выкладок по бенчмаркам SaaS компаний за 2025 год.
Без детального разбора, потому что статья большая и представляет она из себя сухие выкладки по цифрам, текста мало, поэтому просто открывайте и ищите нужные для себя цифры.
Автор статьи Vikas Thakur собрал воедино данные из 20 отчетов и дал бенчмарки по основным показателям, очень хорошо такое иметь под рукой.
👉 Читайте статью тут: https://www.rockingweb.com.au/saas-metrics-benchmark-report-2025/
@proVenture
#research #benchmarks
Без детального разбора, потому что статья большая и представляет она из себя сухие выкладки по цифрам, текста мало, поэтому просто открывайте и ищите нужные для себя цифры.
Автор статьи Vikas Thakur собрал воедино данные из 20 отчетов и дал бенчмарки по основным показателям, очень хорошо такое иметь под рукой.
👉 Читайте статью тут: https://www.rockingweb.com.au/saas-metrics-benchmark-report-2025/
@proVenture
#research #benchmarks
👍7🔥3❤2
🤖 Каковы премии для AI стартапов в Европе?
Да-да, мы еще продолжаем. Atomico коснулся в своем отчете и этого момента. Carta считала по рынку США, теперь у нас есть данные по Европе, интересно сравнить.
▪️Seed: ~+20%
▪️Series A: ~+20%
▪️Series B: ~+50%
▪️Series C: ~+1600%
▪️Series D+: ~+100%
В целом ситуация сопоставимая, однако видно, что Европейские AI стартапы все же на когорту “моложе” своих американских конкурентов, потому что в США премия на Series B+ самая максимальная. Там стартапы подняли уже как минимум больше на 1 раунд, получается.
Предыдущие посты по отчету Atomico:
👉 В Европе запускается больше стартапов, чем в США.
👉 Азия – регион #1 по запуску новых глобальных стартапов.
👉 Про value инвесторов и то, как его ощущают фаундеры.
👉 Ссылка на полный отчет Atomico State of European Tech 2025.
@proVenture
#ai #research #trends #benchmarks
Да-да, мы еще продолжаем. Atomico коснулся в своем отчете и этого момента. Carta считала по рынку США, теперь у нас есть данные по Европе, интересно сравнить.
▪️Seed: ~+20%
▪️Series A: ~+20%
▪️Series B: ~+50%
▪️Series C: ~+1600%
▪️Series D+: ~+100%
В целом ситуация сопоставимая, однако видно, что Европейские AI стартапы все же на когорту “моложе” своих американских конкурентов, потому что в США премия на Series B+ самая максимальная. Там стартапы подняли уже как минимум больше на 1 раунд, получается.
Предыдущие посты по отчету Atomico:
👉 В Европе запускается больше стартапов, чем в США.
👉 Азия – регион #1 по запуску новых глобальных стартапов.
👉 Про value инвесторов и то, как его ощущают фаундеры.
👉 Ссылка на полный отчет Atomico State of European Tech 2025.
@proVenture
#ai #research #trends #benchmarks
🔥4🤔2❤1
🧮 Шаблон финансовых метрик от Headline в Google Sheets.
Некоторое время назад у нас с вами тут был пост про тул от Headline по бенчмаркингу себя относительно других стартапов.
Часть сравнения остается у них в сервисе, но если вам потравились просто те графики, которые они строят, то Дирк Салмер (FE International) скопировал их шаблон в Google Sheets.
💾 Ссылочка: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1j_idgOlmi8dLukiLlBagyHMz1g-4Ql5C/edit?gid=1910191409#gid=1910191409
Пользуйтесь!
❗️Внимание: сразу сделайте копию файла себе, и уже редактируйте свой!
@proVenture
#edu #saas #benchmarks
Некоторое время назад у нас с вами тут был пост про тул от Headline по бенчмаркингу себя относительно других стартапов.
Часть сравнения остается у них в сервисе, но если вам потравились просто те графики, которые они строят, то Дирк Салмер (FE International) скопировал их шаблон в Google Sheets.
💾 Ссылочка: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1j_idgOlmi8dLukiLlBagyHMz1g-4Ql5C/edit?gid=1910191409#gid=1910191409
Пользуйтесь!
❗️Внимание: сразу сделайте копию файла себе, и уже редактируйте свой!
@proVenture
#edu #saas #benchmarks
❤7🔥5👍1
В блоге AI-native GTM в начале года вышла интересная статья, в которой анализируется профиль подобных стартапов.
В выборке 20 компаний:
ElevenLabs, Lovable, Gamma, Mercor, Sierra, Genspark, Anysphere, Motion, Bolt, Perplexity, Manus, Heygen, Higgsfield AI, Cognition, Synthesia, Together AI.
Их основали на круг 50 фаундеров, их-то профиль в статье и анализируют.
1/ Большинство основателей имели до этого 5-10 лет опыта:
▪️<5 лет опыта: 15%
▪️5+ лет опыта: 63%
▪️10+ лет опыта: 22%
2/ Всего 9% - university dropouts. А вообще по образованию:
▪️61% - бакалавриат
▪️18% - магистратура
▪️12% - докторантура
▪️9% - собственно dropouts
3/ Следующие моменты прямо прикольные!
🔹47% ранее были частью unicorn стартапов, 53% не работали в таких.
4/ Технарей и прочих примерно поровну – 55% основателей имеют технический бэкграунд, 45% его не имеют. В среднем у этих стартапов 2.5 фаундера, то есть, соотношение либо 1:1 либо 1:2. Все же чуть больше технарей, но не драматически.
5/ Что еще?
▪️35% не имели доменной экспертизы в своих областях до запуска этих стартапов.
▪️В среднем они сгенерировали $0.45 выручки на $1 привлеченных инвестиций.
▪️Только 30% проектов развиваются как PLG или direct sales, остальные имеют гибридный GTM.
👉 Читайте более подробно в статье: https://ainativegtm.substack.com/p/which-founders-are-building-ai-native
💾👉 А вот ссылка на Google Docs с данными: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ywobQ2XTaSE2Ldk7CnpRBxDwSmqrFlqmM9kxq_kXhFo/edit?usp=sharing
@proVenture
#ai #benchmarks #research #saas
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥3🦄2🤔1
✍️ Шпаргалка по венчурным раундам от Carta.
Давайте просто обновимся – Carta выпустила новую версию своего Cheatsheet по оценкам в зависимости от стадий. Понятно, что по вертикалям ситуация отличается – но в табличке есть важное разделение на AI vs non-AI. Имейте при себе на случай важных переговоров, как говорится.
Итак, если вы AI стартап на Seed, то в среднем вы:
▪️Можете получить оценку $25M (post-money).
▪️Можете поднять $4.5M → то есть, ваша pre-money оценка будет $20.5M.
▪️Отдадите 18% доли новым инвесторам.
Хотите посмотрим, как меняются оценки на seed в зависимости от когорт стартапов? Ставьте 🦄 в реакциях тогда, чего уж.
@proVenture
#howtovc #benchmarks
Давайте просто обновимся – Carta выпустила новую версию своего Cheatsheet по оценкам в зависимости от стадий. Понятно, что по вертикалям ситуация отличается – но в табличке есть важное разделение на AI vs non-AI. Имейте при себе на случай важных переговоров, как говорится.
Итак, если вы AI стартап на Seed, то в среднем вы:
▪️Можете получить оценку $25M (post-money).
▪️Можете поднять $4.5M → то есть, ваша pre-money оценка будет $20.5M.
▪️Отдадите 18% доли новым инвесторам.
Хотите посмотрим, как меняются оценки на seed в зависимости от когорт стартапов? Ставьте 🦄 в реакциях тогда, чего уж.
@proVenture
#howtovc #benchmarks
🦄13👍7❤2
🆙 Насколько улетели сейчас венчурные оценки?
Вы в этом посте набросали вполне достаточно реакций, поэтому давайте посмотрим на динамику оценок.
Seed раунды. США. Данные Carta – изменение с Q1 2022 до Q1 2026.
🔻Топ-25%: $28.7M -> $44.0M
🔻Топ-10%: $50.0M – $93.7M
🔻Топ-5% по оценке: $65.6M -> $173.6M
Рост (x раз):
▪️Топ-25%: 1.5х
▪️Топ-10%: 1.9х
▪️Топ-5%: 2.6x
Топ-5% выглядит просто неприлично. Питер Уолкер из Carta отмечает, что это все из-за AI Labs, инфраструктурных стартапов и Dev Tools.
👉 Ссылка на пост Питера Уолкера на Linkedin как источник: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7448498907388620801/
@proVenture
#research #trends #benchmarks
Вы в этом посте набросали вполне достаточно реакций, поэтому давайте посмотрим на динамику оценок.
Seed раунды. США. Данные Carta – изменение с Q1 2022 до Q1 2026.
🔻Топ-25%: $28.7M -> $44.0M
🔻Топ-10%: $50.0M – $93.7M
🔻Топ-5% по оценке: $65.6M -> $173.6M
Рост (x раз):
▪️Топ-25%: 1.5х
▪️Топ-10%: 1.9х
▪️Топ-5%: 2.6x
Топ-5% выглядит просто неприлично. Питер Уолкер из Carta отмечает, что это все из-за AI Labs, инфраструктурных стартапов и Dev Tools.
👉 Ссылка на пост Питера Уолкера на Linkedin как источник: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7448498907388620801/
@proVenture
#research #trends #benchmarks
🔥8❤3💯2
💵 Сколько зарабатывают C-Level сотрудники в стартапах?
Классный отчет от Pilot говорит про зарплаты фаундеров уже был в канале, однако еще и любопытно взглянуть на C-Level команду – и тут есть вот такие прикольные данные от Carta.
Речь только про годовую компенсацию, без бонусов и equity grants, но все равно любопытно. И показывается динамика – как меняется зарплата от стартапов с оценкой $25M до стартапов с оценкой $250M. То есть, с seed до (примерно) Series B.
1/ Топ-4 по заработкам в абсолюте (эти группа явно выделяется на фоне других). И тут сразу сюрприз, если честно
❶ Legal: $211K-$241K
❷ Engineering: $212K-$229K
❸ Product: $208K-$230K (тут верхняя граница выше, чем у Engineering, но все же средняя меньше)
❹ Data: $202K-$221K
2/ Топ по росту компенсации в зависимости от роста оценки
❶ People: +21% (val $25M -> val $250M)
❷ Support: +16%
❸ Marketing: +15%
❹ Ops: +14%
Тут тоже посмотрим на топ-4, но динамика тут более плотная. И она относительно небольшая. Да, +21% в компенсации HR директору это солидно, но оценка выросла x10 – бОльшая часть мотивации все равно зашита в equity.
3/ Тут еще забавно, что у топов по абсолютной зарплате рост наименьший – серый кардинал Legal с 13% прироста скорее в верхней части, тогда как Engineering/Product с 5-7% прироста замыкает рейтинг.
Короче, в любой ситуации зарабатывают юристы.
👉 Читайте подробнее в посте Питера Уолкера: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7441221087205650432/
@proVenture
#howtovc #benchmarks
Классный отчет от Pilot говорит про зарплаты фаундеров уже был в канале, однако еще и любопытно взглянуть на C-Level команду – и тут есть вот такие прикольные данные от Carta.
Речь только про годовую компенсацию, без бонусов и equity grants, но все равно любопытно. И показывается динамика – как меняется зарплата от стартапов с оценкой $25M до стартапов с оценкой $250M. То есть, с seed до (примерно) Series B.
1/ Топ-4 по заработкам в абсолюте (эти группа явно выделяется на фоне других). И тут сразу сюрприз, если честно
❶ Legal: $211K-$241K
❷ Engineering: $212K-$229K
❸ Product: $208K-$230K (тут верхняя граница выше, чем у Engineering, но все же средняя меньше)
❹ Data: $202K-$221K
2/ Топ по росту компенсации в зависимости от роста оценки
❶ People: +21% (val $25M -> val $250M)
❷ Support: +16%
❸ Marketing: +15%
❹ Ops: +14%
Тут тоже посмотрим на топ-4, но динамика тут более плотная. И она относительно небольшая. Да, +21% в компенсации HR директору это солидно, но оценка выросла x10 – бОльшая часть мотивации все равно зашита в equity.
3/ Тут еще забавно, что у топов по абсолютной зарплате рост наименьший – серый кардинал Legal с 13% прироста скорее в верхней части, тогда как Engineering/Product с 5-7% прироста замыкает рейтинг.
Короче, в любой ситуации зарабатывают юристы.
👉 Читайте подробнее в посте Питера Уолкера: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7441221087205650432/
@proVenture
#howtovc #benchmarks
🔥11❤7
Вы уже видели все эти графики с hockey stick про то, как растет выручка стартапов. До $1M или $100M или до 1М пользователей, например. А вот этот график 2025 года от фонда Newfund (как мы с вами могли его пропустить?) – про то же самое, но с учетом того, какой командой это все достигалось: сколько людей нужно было нанять, чтобы доехать до $100M выручки.
Эволюция хедкаунта на пути к $100M ARR:
▪️Начало 2000-х, LinkedIn: ~900 сотрудников.
▪️2010-е, эра product-led growth, Slack: ~250 сотрудников.
▪️2025-й, AI-native стартапы: ~0.2 человека на $1M ARR, то есть 20-50 человек на все #100M.
🔹 Это 15-25x улучшение эффективности за два десятилетия. Новая метрика в Долине – не хедкаунт, а revenue per employee.
👉 Ссылка на статью: https://blog.newfundcap.com/ai-driven-efficiency-paradigm-startups-the-digital-diplomats/
@proVenture
#trends #benchmarks #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤6👍2
Andrew Sorohan (Intersection) на данных Harmonic собрал 631 раунд pre-seed/seed/Series A в AI за март-май 2026 (SF Bay, NYC, London) на $10B.
Сама статья про размытие границ стадий, но там еще классный график с разбивкой по категориям достаточно гранулярной – куда инвестируют больше всего.
1/ Структура early stage венчурных инвестиций по категориям:
▪️AI Infrastructure & Tooling – $5.28B, 338 компаний.
▪️AI Applications & Automation – $3.17B, 372 компании.
▪️Healthcare & Life Sciences – $1.40B, 102 компании.
▪️Enterprise & Business Services – $1.38B, 118 компаний.
▪️Industrial & Manufacturing – $1.31B, 46 компаний.
▪️FinTech & Financial Services – $810M, 97 компаний.
▪️Cybersecurity – $806M, 56 компаний.
▪️Media & Entertainment – $634M, 79 компаний.
▪️Consumer & Retail – $598M, 81 компания.
▪️Energy & Climate – $412M, 32 компании.
▪️Transportation & Logistics – $359M, 30 компаний.
▪️Government & Public Sector – $335M, 14 компаний.
▪️Vertical AI (Industry-Specific) – $325M, 89 компаний.
▪️Real Estate & Construction – $192M, 22 компании.
▪️Education & Research – $163M, 20 компаний.
🔹Стоит отметить, что топ-2 категории забирают почти 84% всех денег выборки.
2/ Еще интересное не про объем, а про средний чек: инфраструктура получает почти в 2 раза больше денег на компанию, чем приложения. Infra & Tooling – около $15.6M на раунд, Applications & Automation – $8.5M.
3/ Рекордсмены по чеку – вообще не там, где ждешь:
▪️Industrial & Manufacturing: $1.31B на 46 компаний – средний чек $28.5M, максимум по всей таблице.
▪️Government & Public Sector: $335M на 14 компаний – средний чек $23.9M.
Логика простая: чем дороже железо и сложнее регуляторика (заводы, оборонка), тем меньше игроков допускают к раунду и тем крупнее каждый чек.
4/ А вот и контринтуитив для SaaS фаундеров и инвесторов:
🔹Vertical AI (Industry-Specific) – самая модная вывеска последних двух лет по количеству – собрала всего $325M на 89 компаний. Средний чек – $3.65M, самый маленький в рейтинге. Пока такие дела.
👉 Ссылка на анализ: https://intersectionhq.substack.com/p/who-raised-what-in-early-stage-ai
@proVenture
#research #benchmarks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤4👍3
Ну что, запрыгиваем в последний вагон? Про токенмаксинг говорить уже в какой-то степени моветон, умные головы уже теперь не так измеряют работу с AI, но чтобы закрыть эту тему посмотрим на один leaderboard.
Тема токенмаксинга, как вы знаете, родилась из внутреннего лидерборда Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена), который слили в прессу и очень скоро снесли. Потом тему подхватили другие компании и стали измерять, сколько же токенов жгут программисты. Чем больше прожигаешь, тем ты круче.
Так вот, один фаундер взял и сделал аналогичную публичную версию лидерборда для HN-тусовки. Это был Sam Odio (2х фаундер: Divvyshot → Facebook, Freshplum → TellApart/Twitter, потом Fivestars и Dropbox AI incubator, сейчас в South Park Commons). Как туда попасть? Нужно просто подключить свой GitHub аккаунт.
Чего там интересного есть?
1/ Топ-5 девелоперов прямо сейчас (7 дней):
▪️wesm (создатель pandas, Wes McKinney) – 18.4B токенов, команда kenn.io.
▪️drew (arittr) – 9.3B, команда prime-radiant.
▪️jesse (obrajesse) – 7.7B, тоже prime-radiant.
▪️naveen (naveenspark, YC-фаундер и ангел в 50+ компаниях) – 7.5B, команда skywillow.
▪️aashig (aashig1) – 7.1B, без команды.
🔹Эта часть по классике показывает, кто сколько токенов тратит. Но портал дает другие, более интересные разрезы.
2/ Портал позволяет понять не только то, насколько много токенов тратится, но и на что. Короче, какой стек используется. Посмотрим на наших топ-5 девелоперов:
▪️Superpowers (скилл-сет для Claude Code) стоит у 4 из 5 – wesm, drew, jesse, aashig. Кстати, jesse – это, похоже, и есть автор Superpowers.
▪️drew и jesse вообще сидят в одной команде prime-radiant – не просто случайное совпадение инструментов, а буквально одна команда.
▪️naveen – единственный, кто не в этой тусовке, у него свой инструмент "the-matrix".
🔹Забавный момент: у всех пятерых в model breakdown уже светится Fable 5 – модель, которую Anthropic выпустила и на пару недель приостанавливала меньше месяца назад. Топ-девелоперы ее и в хвост и в гриву юзают, пока доступна.
🔹Еще более забавный момент: wesm не только на первом месте, но и сам автор agentsview – локального вьюера сессий, на котором построен весь клиент этого лидерборда. Удобно, когда меряешь линейкой, которую сам и сделал.
3/ Сам сайт также дает понять, кто впереди в паре Claude Code vs Codex: ответ – никто, но есть нюансы.
▪️В сумме топ-5 – 52% Claude vs 48% Codex, почти пополам.
▪️Но wesm явно codex-heavy (доминируют gpt-5.5 и gpt-5.6-sol), а drew, jesse, naveen и aashig смещены в сторону Claude (примерно 55/45).
▪️Итого топ-5 прожигают токенов на ~$2.2M в год – это не опечатка.
🔹Кстати, если прощелкать bottom-5 из этого рейтинга, то у 3 из 5 вообще нет Codex, только Claude Code. Еще у одного Claude Code занимает 90%+. Можно предположить, что у более средней массы есть реактивность – на Codex перключаются топчики типа wesm (у него до 9 июля вообще не было Codex, а потом он переключился, и Codex стал доминировать).
2/ А какой топ-5 проектов на всей площадке?
▪️Superpowers – 13 юзеров, TDD/planning/debugging-скиллы для Claude Code.
▪️claude-code – 11 юзеров, родной CLI от Anthropic.
▪️codex – 4 юзера, CLI от OpenAI.
▪️agentsview – 2 юзера, тот самый вьюер сессий от wesm.
▪️arsenal – 2 юзера, расширенный skill-набор для Claude Code.
Любопытно, что весь топ по сути крутится вокруг одной библиотеки скиллов (Superpowers) и пары знакомых команд. Токенмаксинг – это, конечно, спорная метрика продуктивности, как и этот лидерборд, но как карта "кто с кем и на чем" выглядит прикольно и любопытно.
👉 Ссылка на лидерборд: https://tkmx.odio.dev
@proVenture
#ai #benchmarks #howtovc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥6👍4💯1