📈 Журналісти NYT ознайомились з даними, які OpenAI показує потенційним інвесторам. Ключові метрики найгарячішої компанії світу:

OpenAI’s monthly revenue hit $300 million in August, up 1,700 percent since the beginning of 2023, and the company expects about $3.7 billion in annual sales this year, according to financial documents reviewed by The New York Times. OpenAI estimates that its revenue will balloon to $11.6 billion next year.

But it expects to lose roughly $5 billion this year after paying for costs related to running its services and other expenses like employee salaries and office rent.

OpenAI’s revenue in August more than tripled from a year ago, according to the documents, and about 350 million people — up from around 100 million in March — used its services each month as of June.

Most of that has come from the continuing popularity of ChatGPT, which was released in November 2022. The documents show a spike in growth after ChatGPT began allowing people to use the service without creating an account or logging in. The company expects ChatGPT to bring in $2.7 billion in revenue this year, up from $700 million in 2023, with $1 billion coming from other businesses using its technology.

Roughly 10 million ChatGPT users pay the company a $20 monthly fee, according to the documents. OpenAI expects to raise that price by $2 by the end of the year, and will aggressively raise it to $44 over the next five years, the documents said. More than one million third-party developers use OpenAI’s technology to power their own services.

OpenAI predicts its revenue will hit $100 billion in 2029, which would roughly match the current annual sales of Nestlé or Target.

🚀 Дослідження української індустрії безпілотників від Brave1 та KSE

💰 Завжди радий поділитись досвідом. AIN зробив гарний матеріал для фаундерів, рекомендую!

AIN поспілкувався з професійними інвесторами й попросив їх розповісти про те, як перевіряти стартапи перед тим, як вкладати кошти, що може сигналізувати про провальність майбутньої угоди та в який спосіб фаундерам готуватися до залучення інвестицій.

З нами говорили: інвестиційний аналітик Horizon Capital Андрій Бродецький, співзасновник венчурної фірми ZAS Ventures Андрій Зінчук, координаторка USF Евеліна Голованьова, інвестиційний директор Horizon Capital і u.ventures Богдан Свиридов, інвестиційна директорка в Sigma Software Labs Дар’я Янієва.

📍 Вийшов щорічний State of AI Report від Air Street Capital. Потужний звіт на 200+ сторінок. Можна за один вечір дізнатись все важливе про стан справ в індустрії. Рекомендую!

Тут огляд ключових тез на 14 хв від автора.

This hits hard 🥲

📈 Magnificent 7 vs. 2000s Tech Bubble: higher concentration, but healthier fundamentals

The four horsemen of SaaS homepage

Dating in tech

💡 DOU зібрали рекомендації книг про AI від різних фахівців, від міністра цифрової трансформації до дата-саєнтистів та менеджерів tech компаній. Вийшов гарний список з різноманітними перспективами, від технічних до філософських. Я теж долучився з максимально прикладною рекомендацією.

Strongly recommended:

https://www.linkedin.com/in/emollick/
https://substack.com/@oneusefulthing

💡 Гарний пост про те, як ефективніше працювати з LLM. Постійно використовую 1, 3, 4 і 6 підхід, і особливо 7 (RAG) - в основному, тільки з додатковими документами і використовую Claude, там найбільше цінності. Елементарно, закинути туди кілька PDF з релевантними матеріалами (аналітика, звіти і тд), і вже зовсім інший результат отримуєш, ніж з plain vanilla LLM, як не викручуйся там з промтами.

Рекомендую!

📝 Ну і prompt engineering best practices від OpenAI та Anthropic теж варто проглянути (або послухати). Так би мовити, документація від виробника. Якщо хтось і розуміє магію LLM зсередини, то це власне їх розробники.

🎯 Fascinating data from the 2024 election on prediction markets vs traditional polling.

The standout winner? Prediction markets, particularly Polymarket ($3.7B in election-related trades), which showed remarkable forecasting accuracy:
• Called Trump's victory at 95% confidence by 11:43 PM ET - nearly 6 hours before AP
• Correctly predicted outcomes in key swing states while polls showed tight races

📊 Key insight: While polls underestimated Trump by ~5 points even after adjustments, prediction markets proved more accurate at capturing real voter sentiment.

Interesting signals:
• Google Trends spotted a pattern 48 hours early: "where to vote" searches were significantly higher in red states (14 of top 15)
• Alternative data and market-based signals outperformed traditional polling methods

💭 The lesson? Market-based information aggregation could be more effective than traditional polling for predicting outcomes. This has huge implications for how we forecast major events.