Money For Startup Андрей Резинкин

? Смотрел подкаст с Китом Райбосом, управляющим директором Khosla Ventures, и зацепился за рассуждение о том, как AI ломает классическую продуктовую разработку. Если вкратце: традиционным продакт-менеджерам пора напрячься. Как привыкли работать продуктовые команды? Собрать фидбек, приоритизировать бэклог, нарисовать красивый план на год вперед и пойти всё это согласовывать. Сейчас этот подход выглядит откровенно нелепо. Возможности моделей растут с такой скоростью, что планировать на год — чистая утопия. То, что в ноябре казалось магией, сегодня собирается за выходные. Если команда не готова в любой момент выбросить старые планы в корзину и сместить фокус за пару дней, ее просто сожрут...

На прошлой неделе мы обсуждали, что даже гениальный питч-дек сейчас дает максимум 10% успеха на раунде. Куда уходят остальные 90? В системный поиск (45%) и стратегию самого раунда (еще 45%). Схемы «в лоб» больше не работают. На первый взгляд инвесторов полно, и на ранних стадиях можно легко встретить фонды откуда угодно — от Европы до Азии. Но это иллюзия. После коррекции рынка тех, кто реально готов выписывать чеки, остались единицы. Большинство сидит на запасах и бережет кэш для поддержки своих текущих проектов. ​Отсюда частая ошибка: команды парсят Crunchbase, собирают базу из 300 имейлов, делают веерную рассылку и слушают сверчков...

В стартап-тусовке активно обсуждают концепцию «GTM как продукт». Если в общих чертах, это попытка превратить запуск продукта на рынок из творческого хаоса в понятную систему, которая работает по четким правилам. Главная проблема сейчас в том, что все бросились использовать AI, чтобы делать больше контента и рассылок. Но AI — это просто усилитель. Если у вас крутая стратегия, он даст рост. Если в позиционировании есть хоть малейший перекос, вы получите x10 масштабированной ошибки. Раньше, когда всё делали руками, это можно было быстро заметить и исправить. Сейчас AI за пару дней может нагенерить десятки единиц контента с битой логикой, и разгребать это «размытие бренда» будет очень больно...

У Carta вышел новый отчёт по найму и зарплатам. Если вкратце: рынок стартапов окончательно разделился на «до» и «после» ChatGPT. Сейчас главный водораздел — это AI-native проекты и все остальные. Самое любопытное изменение: команды становятся компактнее. В конце 2025 года на рынке вообще увольняли больше, чем нанимали. Времена, когда стартапы раздували штат ради роста, прошли. Логичнее взять одного сильного сеньора, чем трех джунов, поэтому каждый новый человек в команде — это критически важное решение. Из-за того, что команды маленькие, опционные пулы делятся на меньшее число людей. Отсюда интересная...

На недавнем эфире в клубе MFS обсуждали подходы к ценообразованию в B2B SaaS. Когда продукт только выходит на рынок, есть соблазн продавать подписки за каждое рабочее место (seat-based), ведь многие конкуренты берут вплоть до $500 за одного инженера. Стартапы такую модель обожают, потому что на ней легко показывать рост. А вот клиенты — не очень. Альтернатива, которая круто заходит технической аудитории — плоские тарифы, или Flat fee. Что вообще такое Flat fee? Это модель, когда берётся фиксированная плата за команду, давая безлимитный доступ к продукту. В зависимости от размера компании просто назначается разный ценник...

Ещё пять лет назад, когда я только начинал свой ангельский путь, качественная упаковка была реальным конкурентным преимуществом. Мало кто понимал, по каким критериям венчур отбирает проекты. Те, кто мог перевести идею на язык инвестора, забирали деньги. Вес факторов в успехе раунда тогда распределялся примерно так: 30% — поиск инвесторов, 40% — сам питч, 30% — управление процессом. ​Сегодня пропорция радикально изменилась в сторону 45 / 10 / 45. То есть на сам питч теперь приходится всего 10% успеха. Что произошло? Шаблоны Sequoia, заявки YC, тысячи разборов от эдвайзеров — всё это лежит в открытом доступе...

Три факта из поста: — Есть интерес к полному поглощению компании. Уже 3 созвона, условия обсуждаются — ~$1M предварительных комитментов на раунд уже собрано — Питч-дек получил 67/100 от AI-оценщика Flint Capital. Сильные стороны — команда и рынок. Слабые — юнит-экономика. Дима не скрывает ни то, ни другое. Там же в PS можно посмотреть его питч-дек. 👉 Новости с полей фандрейзинга Дима — серийный предприниматель, который потратил $15M на инфлюенсер-рекламу, продал компанию Xsolla и сейчас строит международный AI-продукт с командой 20 человек...

Кажется, времена, когда для сбора 5000 человек в лист ожидания AI-проекта хватало пары твитов с демкой, потихоньку уходят. Собирать вейтлисты стало сложнее, но зато они стали намного полезнее для самих стартапов. Из простого списка email-адресов они превращаются в хороший фильтр: помогают понять, кому продукт просто визуально понравился, а кто действительно готов за него платить. Если посмотреть на бенчмарки, хорошая конверсия из вейтлиста в платящих клиентов держится в районе 20%. Но тут есть важное условие — пускать пользователей в продукт желательно в первый же месяц. Если ожидание затягивается дольше трех месяцев, конверсия падает ниже 10%...

Недавно кофаундер AI-стартапа Cluely (ноуттейкер для звонков) признался, что случайно соврал журналисту TechCrunch про свои доходы. Ему просто позвонили, начали задавать странные вопросы, и он от балды назвал заоблачный ARR в $7 млн (хотя в реальности было $5,2 млн). По его словам, злого умысла не было, просто ляпнул чушь, но журналисты и рынок поверили ему моментально. Эта ситуация отлично подсвечивает то, о чем многие уже догадываются: манипулировать ARR сейчас проще простого. Даже саму аббревиатуру на рынке расшифровывают кто во что горазд: это может быть annualized retention revenue, annual run rate или annualized run rate...

Нашёл очень подробное и интересное исследование того, что происходило с венчурными единорогами за последние 20 лет. Внутри просто куча всего: — сколько лет нужно проработать в стартапе, чтобы стать единорогом; — как фаундерки увеличивают оценку; — важно ли быть техническим CEO; и это только малая часть...

? Принято считать, что запуск на Product Hunt — это классный и полностью бесплатный канал. Но если копнуть поглубже, всё традиционно оказывается не так однозначно. Кейсом своего «продукта дня» на эфире в клубе MFS поделился Дима Захаров, фаундер Naoma AI. Разберём самое важное. С каким продуктом стоит идти на PH? Запуск сработает круто, если у вас dev-тул или продукт с PLG-воронкой и небольшим чеком. Главное правило — продукт можно сразу "пощупать" (self-serve) и получить ценность без сложного онбординга. У Naoma.ai получился промежуточный вариант: AI-видеоагент продает сам себя прямо на сайте, проводя продуктовые демо...

В одной статье попался классный B2B-кейс. Стартап с чеком на $10k в год продавал софт автосервисам. Вместо холодного обзвона они заказывали потенциальным клиентам доставку горячей пиццы, а потом звонили: «Привет, мы тут отправили вам пять пепперони, всё доехало?». Трубку никто не бросал, конверсия в диалог была отличной. В итоге стоимость привлечения клиента (CAC) выходила около $80 — ровно на сумму чека из пиццерии. Выглядит дико, но юнит-экономика сходилась. С одной стороны, что-то похожее мы уже проходили. С другой — не просто так история сделала круг. Кейс подсвечивает важный тренд. С развитием AI писать код стало проще и дешевле...