Я постоянно рассказываю про хорошие программы и возможности, но исключения тоже нужно знать! Есть такой Korea Startup Grand Challenge, при всей няшности и простоте корейской стартап визы, тут все наоборот, и челендж я так понял в том чтобы не поехать кукухой от их бюрократии. Я подался потому что это грант (=бесплатные деньги), и как будто конкуренция в Корее говно, но ребятам там вообще похуй на YC, экзиты и MRR, у них своя повестка. 1️⃣ Ты должен фултайм заниматься их плясками а не бизнесом: Еще до начала программы они каждые два дня шлют какие то задания, куда то что то сабмтить, отправить, написать, подать, в слаке ответить, при чем дедлайны ставят типо еще через день-два, чтобы ебалом не щелкали. Назначили презентацию, вот твой слот в 9 утра по Корее, если хочешь перенести то предоставь ОБОСНОВАНИЯ и мы их РАССМОТРИМ. 2️⃣ Непонятный статус: нам написали что мы в вейтлисте, после этого прислали приглашения с просьбой RSVP на интро вебинары, пока я спрашивал а почему нам они вообще пришли если мы еще не в программе, первый уже прошел, я сходил для галочки на второй. Теперь мне пишет хуила в слаке, мол ПРЕДОСТАВЬ ПРУФЫ почему тебя не было на первом звонке. Да иди ты нахуй 3️⃣ Бумажки: в лучших традициях, подай свое CV и заполни форму которая дублирует твое CV. Заполни форму, нет не заполняй там ошибка, пришли до завтра вот эту информацию в имейле и прикрепи паспорт, после этого присылают еще одну форму заполнить—look inside—там те же сука ебаные вопросы из предыдущего имейла, нахуй вы их спрашивали твари аааа. Сделай презентацию, заполни отдельную форму с контактной информацией презентующего, , ответь на наши дью дил вопросы на три страницы 4️⃣ Перспектива еще большего пиздеца с экосистемой в Корее: я от друзей уже наслышан какая это боль вести юр лицо корейское, но венчур местный это другой уровень. Согласно "эксперту" с их звонка: венчурные фонды все питаются гос деньгами, физиков LP в фондах нет; решение об инвестициях принимается по тому как у вас акции распределены, какие bylaws, какие соглашение между фаундерами, и вообще ничего про опыт команды и трекшн; распределение долей принимается только 80-20, КТО ТАКОЙ ЭТОТ ВАШ YC СО СВОИМИ 50-50; борд тебя будет ебать с первых попыток взять любые деньги. Короче разбаловали нас в Америке с up to 10 min application form and 1 call (в скобках: только теплые интро), и вот твои 200-500к, и пиздуй, мб присылай апдейты иногда, не забывай нас.

Электронный репеллент Комары боятся стрекоз – стрекоза их ест. Значит, если телефон будет жужжать так же, как машут крылья стрекозы, комары решат, что рядом хищник, и улетят. Химии на коже не надо, покупать ничего не надо. Идею реализовал #стартапдня Anti Mosquito Repellent Sound. Внутри приложения выбор частот и большая кнопка «включить». Кусают комары – нажимаешь кнопку. Продолжают кусать – меняешь частоту: местные стрекозы, значит, по-другому летают. К сожалению, наука утверждает, что работать это в принципе не может. Стрекозы машут крыльями 30 раз в секунду – это 30 герц, а iPhone минимально воспроизводит 200 герц. Кроме того, кусающие самки вообще почти глухие – слух у комаров мужское дело, самцы им ищут самок. И, кстати, там другие рабочие частоты, не стрекозиные. И, наконец, были прямые исследования с правильно жужжащими отпугивателями – нет, даже они бесполезны. Приложение не должно работать тем более. Но кому и когда мешали такие рассуждения. В реальной жизни все у стартапа хорошо. В сторе аппка лежит 9 лет, регулярно обновляется, поддерживает 23 языка, собрала десятки тысяч оценок с вполне приличным баллом 4.2-4.3 в разных странах. В субботу мне её довольный пользователь демонстрировал. Он и подписку, наверное, платит. https://apps.apple.com/us/app/anti-mosquito-repellent-sound/id1242188677 #насвои #насеройстороне

Партнёры выглядят как бесплатный отдел продаж. Три кейса — почему это не так На прошлой неделе обсуждали как у вас в стартапах дела с холодными продажами. Сегодня предлагаю копнуть второй любимый канал продаж в B2B стартапах. И это партнёры (сюда же включаем дистрибьюторов, агентов, консультантов и пр). Общее у всех — готовая база, налаженные отношения и, самое главное, доверие клиентов. Плюс этим ребятам не нужно платить фиксированную зарплату. На бумаге выглядит как идеальный канал продаж для стартапа: чужая сеть контактов сама продает наш продукт, нам остается только заплатить комиссию с уже полученной выручки. Как будто должен быть подвох? Давайте разберём три кейса: один в моём портфельном стартапе и два из клуба MFS. Кейс 1. Educate Online — мой портфельный стартап, который обучает детей из Индии в онлайн-школах США и Великобритании. У стартапа уже больше 1000 образовательных агентов и больше 500 школ-клиентов, но конверсия через агентскую сеть заметно ниже, чем через прямые продажи. Причина простая: у партнёра всегда есть свой список того, что он продаёт, и наш продукт там далеко не единственная позиция. Отсюда первое практическое следствие: выбирать партнёра не по размеру его сети, а по вовлечённости и по тому, насколько ему реально доверяют семьи, с которыми он работает. Агент с небольшой, но лояльной базой родителей часто конвертит лучше, чем крупный игрок, для которого вы — просто ещё одна строчка в прайсе. И ещё: пока продукт не подтверждён рынком, лучше набирать сразу несколько агентов и смотреть, кто реально идёт на контакт и верит в продукт — эксклюзив на регион имеет смысл давать только тогда, когда продукт уже настолько нужен, что за него готовы бороться. Кейс 2. Прокат электровеликов для курьеров в США. За 17 месяцев партнёры привели больше 9000 клиентов дешевле, чем через Meta и Google. Но и тут был подвох: два лучших амбассадора вышли на заработок $15–20K в месяц — и через 4 месяца сдулись до $5–6K. Оказалось, дело не в деньгах: программа была одноуровневой, людям было некуда расти дальше и не за что бороться, кроме комиссии. Решение: добавили статусы, карьеру внутри программы и общую миссию — и люди снова начали разгоняться. То есть просто заплатить процент с продажи партнёру недостаточно, если вы хотите, чтобы он оставался с вами надолго. Кейс 3. Ещё один кейс из клуба MFS — фаундер платформы для ресейла фэшн-брендов, партнёрская сеть у него сейчас основной канал роста. Но построена она не как побочный эффект, а как full-time стратегия: он раз в квартал делает тур по городам Европы, сам зовёт потенциальных партнёров на ужины за свой счёт, рассказывает про продукт, и уже эти партнёры приводят ему крупные бренды. Подвох здесь в том, что «партнёры сами продают» звучит как пассивный канал, а по факту фаундер вкладывает в него огромный личный ресурс — деньги, время, регулярные перелёты — ровно так же, как в любой другой канал продаж. Со стороны партнёрка выглядит как простой и бесплатный канал. На деле — ни то, ни другое. Простым он становится, только если вы строите его как отдельный продукт внутри вашего продукта, со своей воронкой и метриками. А бесплатным он не бывает никогда — просто цена не в зарплате, а в вашем времени: на выбор правильных партнёров, на их мотивацию и на постоянную поддержку. Андрей Резинкин | Money For Startup

Цифра, после которой отпустит — Все раунды поднимают, а я нет, — пожаловался фаундер. — Видимо, делаю что-то не то — Ага, много смотришь ленту Мы думаем, придет осень, вернуться с морей клиенты и все будет хорошо. Не будет. И дело не только в экономике, но и в нас. 70% людей с шестизначным доходом называют свое положение режимом выживания; половина семей с бюджетом 1млн+ рублей живут от зарплаты до зарплаты. Работает это так. Ты поднимаешь первые деньги и попадаешь в чат, где все уже подняли. Твоя цифра там — порог входа, а не достижение. То есть баблишком покупаешь новое окружение, где снова внизу. Вопрос «сколько нужно, чтобы отпустило» не имеет смысла. В опросах люди называют сумму, вдвое больше их текущего дохода. На любом уровне. Часть этого ощущения — реальность. Рынок сжался, деньги подорожали, циклы сделок увеличились. С этим нужно и можно работать — резать косты, удлинять взлетную полосу, менять модель. Вторая часть — хитрое наедалово. В лентах — закрытые раунды; на конференция терки «А какой у вас ARR», на курсах — продажа страха остаться позади. Если ты доволен — фиг чего купишь. Значит довольным тебе быть нельзя. Отличить первое от второго можно одним вопросом: эта проблема существует, когда не смотрю в телефон? Кассовый разрыв — да. Клиент, который не продлил подписку — да. Ощущение, что отстал от парня, поднявшего серию В в другой стране на другом рынке и с другой командой — нет. Не знаю ни одного фаундера, кто стал бы счастлив от роста чека. Зато знаю нескольких, которым стало спокойнее, когда перестали смотреть на чужие успехи. Вывод прост: не читайте до обеда советских газет. А лучше вообще не читайте. 12.

Главная ошибка AI-стартапов — мыслить слишком мелко Сэм Альтман на Startup School сформулировал парадокс: AI позволяет маленькой команде делать то, для чего раньше требовалась целая компания. Но большинство основателей используют эту сверхсилу, чтобы собрать очередную обёртку над ChatGPT. Если модель за один промпт повторяет продукт, который раньше строили годами, — это не значит, что создавать больше нечего. Это значит, что нужно взяться за задачу на порядок сложнее. Несколько мыслей из выступления: 1. Сейчас золотое время для стартапов Стоимость разработки падает, циклы становятся короче, а доступ к знаниям — почти бесплатным. Несколько человек с AI-агентами могут замахнуться на проекты, которые недавно требовали сотен сотрудников. 2. Лучшие идеи сначала выглядят неправильными Большие компании редко рождаются из модного консенсуса. Обычно основатель замечает экспоненту или технологический сдвиг, который остальные ещё не успели принять всерьёз. Но одной «контринтуитивности» недостаточно. Убеждённость должна расти вместе с доказательствами: работающим продуктом, поведением пользователей и реальными результатами. 3. Огромная цель должна начинаться с маленького работающего шага OpenAI говорил об AGI, но начинал как небольшая исследовательская лаборатория. Большое видение не требует сразу строить всю империю. Нужно найти минимальный шаг, который проверяет главную гипотезу и создаёт реальное движение вперёд. 4. Связи между основателями накапливаются годами Альтман рассказал, как когда-то помог Stripe нанять Грега Брокмана — задолго до того, как они вместе основали OpenAI. Вывод простой: помогать сильным людям полезно без немедленного расчёта на отдачу. Невозможно заранее узнать, во что превратится одна встреча через десять лет. 5. AI должен расширять человеческую свободу, а не только создавать изобилие Даже мир без болезней и материального дефицита будет антиутопией, если в нём не останется приватности, самостоятельности и осмысленной роли для человека. Поэтому главный вопрос не только в том, насколько умными станут модели. А в том, кто контролирует их действия — и сохраняет ли человек право принимать окончательное решение. Главный вывод: AI резко снизил стоимость амбиции. Теперь маленькая команда может поставить перед собой почти абсурдно большую цель. Хочу закончить трансляцию с YC Summer School словами Liven in the future, then build what’s missing.

Как продавать стартап: уроки с живого разбора Пита Казанджи Кто именно должен купить ваш продукт — и почему ему было бы глупо этого не сделать? Из нескольких совершенно разных компаний сложилась одна практическая система. 1. Ищите не широкий рынок, а сочетание боли и денег У стартапа для hardware-команд было три сегмента: • у небольших компаний есть деньги, но проблема недостаточно острая; • у академических лабораторий проблема острая, но платить они не хотят; • у enterprise есть и боль, и бюджет, но длинный цикл продажи и уже внедрённые системы. Вывод — не выбирать между «маленькими» и «большими» абстрактно. Ищите сегмент, где одновременно присутствуют сильная боль, бюджет и достижимая первая сделка. 2. ICP — это организация плюс конкретный человек внутри неё Платформа для мероприятий сначала описывала клиента как «компанию, которая проводит события». Это почти бесполезно. После разбора ICP стал наблюдаемым: • компания уже успешно проводит крупное ежегодное мероприятие и начинает региональную серию; • она выросла из Luma/Eventbrite, но ещё не готова к тяжёлому Cvent; • мероприятия проходят на площадках среднего размера; • внутри нет полноценной event-команды, поэтому всё свалили на перегруженного EA или field marketer. Искать таких клиентов можно не только через outbound: площадки, каталоги событий и платформы без onsite-операций становятся каналами дистрибуции. 3. У хорошего ICP есть внешние следы Производитель лабораторного оборудования находил клиентов по публикациям, грантам и типам экспериментов. Если команда выращивает органоиды или занимается биопечатью, можно предположить конкретное оборудование и высокую стоимость неудачного эксперимента. Вместо общего письма «мы автоматизируем лаборатории» можно прийти с гипотезой. Сильный outbound начинается не со списка должностей, а с «выхлопа» реальной работы клиента: публикаций, вакансий, новых проектов, мероприятий, грантов, технологий и партнёрств. 4. Экономику нужно измерять, а не придумывать AI-брокер по перевозке автомобилей говорил, что он значительно дешевле традиционных посредников. Но подтверждён был только один маршрут: конкурент взял бы около $1 300 комиссии, а стартап — около $300. Реальная экономия на этой перевозке составляла примерно $1 000. Это уже сильное доказательство. Но из одного случая нельзя честно сделать заявление «экономим 75% ежемесячно». Сначала измерьте результат у первого хорошего клиента. Затем используйте его имя, объём, скорость и подтверждённую экономию, чтобы продавать похожим компаниям из той же сети. 5. Не бойтесь ручной работы до того, как нашли повторяемую продажу Другой стартап резко повышал эффективность рекламы брендов, продающих через Amazon, но клиенты отваливались на сложной установке пикселей и интеграций. Ответ Казанджи был предельно простой: настройте всё за клиента и возьмите отдельную плату за onboarding. «Это не масштабируется» — преждевременный страх. 6. В enterprise продавайте не замену системы, а маленький greenfield-проект Молодой компании трудно убедить корпорацию выбросить уже внедрённую платформу. Намного проще войти через новый проект, команду или workflow, где ещё нечего заменять. Так MongoDB исторически было легче попасть в новую application, чем убедить компанию перенести все базы данных сразу. Правильный первый контракт уменьшает не только цену, но и необходимый уровень доверия. Главный вывод воркшопа: Founder-led sales — это не когда основатель навсегда становится продавцом. Это период, когда он лично выясняет, кто покупает, из-за какой боли, по какому сигналу, с каким доказательством и через какую маленькую первую сделку. Нанимать отдел продаж стоит после того, как эти ответы стали повторяемыми. До этого момента продажи нельзя делегировать — потому что вы ещё не знаете, что именно нужно повторять.

Александr Ванг: в AI выигрывает не тот, у кого самая новая модель На Startup School 2026 основатель Scale AI и руководитель AI-направления Meta Александr Ванг говорил о том, как строить компании, когда технологический фронтир меняется буквально каждый месяц. Главная мысль: нельзя привязывать компанию к возможностям конкретной модели. Сегодняшнее преимущество быстро становится стандартной функцией. Поэтому продукт стоит строить вокруг устойчивой проблемы клиента, предполагая, что модели, цены и доступные возможности постоянно будут меняться. Следующее узкое место AI — уже не только интеллект модели. Всё большее значение имеют данные, evals, обратная связь, инфраструктура и способность превращать вероятностный ответ в стабильно полезный результат. Отсюда практический вывод: лучший способ учиться — как можно раньше внедрять продукт в реальную работу. Смотреть, где он ошибается, собирать сложные случаи и возвращать их в цикл улучшения. Ожидание «идеальной модели» лишь откладывает получение самой ценной информации. Ванг также сделал акцент на плотности таланта и прямой ответственности. Небольшая команда сильных людей с ясной зоной владения может двигаться быстрее крупной организации, где энергия уходит на согласования. И наконец, удешевление разработки должно увеличивать амбиции основателей. Если создать продукт стало проще, это не повод выпускать ещё одну тонкую оболочку над моделью. Это возможность взяться за более трудную и значимую проблему.

День 2. Патрик Коллисон на Startup School Второй день начался с разговора Патрика Коллисона, сооснователя и CEO Stripe, и Харжа Тага́ра. Сначала говорили о том, чему стоит учиться в эпоху AI. Коллисон сравнил знания в голове с L1-кэшем компьютера: даже если модель способна найти или вычислить ответ, уже усвоенное человеком знание доступно быстрее и позволяет совершать больше мыслительных итераций. По его словам, способность программировать, рассуждать, писать и ясно общаться по-прежнему высоко ценится. Сам он пока не использует автоматически сгенерированные ответы в почте и мессенджерах и считает человеческое письмо более точным и содержательным. Затем разговор перешёл к учёбе и основанию компаний. Коллисон дважды уходил из университета ради стартапов и возвращался обратно. Он сказал, что бросать колледж необязательно: если человеку нравится учиться, нет ничего плохого в том, чтобы закончить образование. При этом уход из университета не является необратимым решением и, по его опыту, впоследствии почти никого не интересовал. Коллисон также предостерёг студентов от идеи, что нынешний момент — последняя возможность создать компанию и избежать будущего «постоянного низшего класса». По его словам, люди регулярно воспринимают новые технологии как окончательное переустройство общества, но предпринимательские возможности в Кремниевой долине продолжают появляться десятилетиями. Stripe родился после Startup School 2009 года. После мероприятия Патрик и Джон Коллисоны пошли за суши, а по дороге решили начать работать над платежной компанией. Они предполагали, что проект займет несколько месяцев; прошло почти 17 лет. Идея Stripe казалась одновременно очевидной и неправдоподобной. Интернет-платежи были сложными и неудобными, но банки и партнеры с трудом воспринимали двух молодых основателей как серьезную финансовую компанию. По словам Коллисона, их удерживала конкретная проблема, которую пользователи действительно испытывали и хотели решить. До публичного запуска Stripe прошло почти два года. Коллисон объяснил это требованиями к безопасности, банковским партнерам, движению денег, инфраструктуре и надежности. При этом компания не строила продукт в изоляции: первый реальный пользователь появился примерно через два месяца после начала работы. Функции добавлялись вслед за его запросами — просмотр платежей, возвраты и вывод средств. Число пользователей затем увеличивалось каждый месяц до публичного запуска. Обсуждая стартапы в эпоху AI, Коллисон предположил, что прежний подход с поиском маленькой свободной ниши может стать более конкурентным. Поскольку создавать программное обеспечение стало дешевле, основателям, возможно, придется выбирать более амбициозные и менее очевидные направления. Еще один его совет — думать не только о возможном провале, но и об успехе. Перед привлечением значительного капитала основателю стоит спросить себя, хочет ли он заниматься этой компанией 10, 17 или 30 лет. В любом бизнесе будет много рутинной работы, поэтому важна привлекательность всей области и долгосрочной миссии, а не только отдельных интересных задач. Коллисон также не согласился с тем, что несколько крупных AI-лабораторий заберут всю экономическую ценность. Он привел исторический пример Google: даже организация с выдающимися специалистами, капиталом и инфраструктурой не может одновременно реализовать все возможные направления. По его ожиданиям, AI создаст не только несколько крупных победителей, но и тысячи новых компаний. В заключение Коллисон поделился наблюдениями из данных Stripe. По его словам, число новых компаний на платформе выросло почти вдвое год к году — это один из крупнейших скачков, которые они наблюдали. При этом медианный новый бизнес работает лучше, чем год назад, а компании быстрее достигают первых уровней выручки.

пару месяцев назад я выступал на онлайн-конфе, посвященной использованию AI в VC. два года смотрел её краем уха как зритель, а недавно позвали выступить. тема доклада была не столь важна, как наблюдение за тем, что вообще обсуждают. 2023 — построение инфраструктуры скрапинга, мониторинг хитрых сигналов, модели для скоринга стартапов. 2024 — как использовать llm для личного перформанса (чтение деков, подготовка market research, сорсинг). 2026 — агенты, агенты, агенты. в 2022 умение скрапить линкедин в поисках фаундеров в стелсе делало тебя одним из самых прошаренных VC, но в 2026 это базовый минимум. данные по твиттеру и линкедину сегодня доступны любому фонду. куча вендоров продают сигналы типа «ex-databricks founder in stealth». как выглядят дата-продукты, которые обычно продаются инвесторам. всё зависит от типа инвестора. 1/ для сида и пре-сида сейчас куча агрегаторов сигналов. в основном это разного рода манёвры вокруг поиска фаундеров в stealth-режиме. понятно, самая простая эвристика это глянуть в линкедине, что многие инвесторы и делают. но многие пытаются найти и заэгеджиться когда фаундер еще где-то работает. еще тут локация (ну то есть ты можешь ногами дойти, пиво матчу попить с фаундером) решает. 2/ отдельная задача — искать по сигналам типа роста загрузок, выручки, трафика. это требует большого ресурса скрапинга или закупки дата-сурсов с последующей агрегацией, но в целом тема интересная. я сам пользовался подобными тулами. видел, еще и более продвинутые вещи, которые делают внутренние команды. например, делают агентов, которые мониторят тикток, чтобы ловить консюмерские продукты. или мониторят гитхаб-профили сильных инженеров: какие oss-проекты те начинают замечать и так пересобирают граф звёзд гитхаба каждые шесть часов. 3/ если вы имели дело с инвесторами класса «who else is investing», для них тоже есть продукт это сталкеринг интереса tier-1 vc. мониторинг, что лайкает и на кого подписывается партнёр большого фонда, чтобы можно было быстро зайти со-инвестором. 4/ отдельный сегмент, продукты для корпоративного скаутинга. это что-то на стыке прокьюрмента, поиска инноваций, корп-дева и тд. этим, например, занимается cb insights. нужно ли вам покупать продукты? это может быть полезно, тем более прайс не такой уж большой даже для маленького фонда. больше вопрос в том, что именно вы покупаете. в общем, и правда куча задач стала проще с агентами. тот же NFX (одни из адоптеров data-driven vc) сократил инженерную команду, а не инвестиционную: дата-инфраструктура сама стала коммодити (ну или читай - аналитик может сам запромтить пайплайн, держать инженера, кто не сорсчит сделки - непрактично). AI обрушил стоимость и время создания market maps и базовых тезисов. но будем честны: для og vc это никогда не было дифференциатором. vc выигрывают не потому, что у них есть данные, а потому, что они по-разному их интерпретируют. два человека смотрят на один и тот же набор метрик и приходят к противоположным выводам. цена вообще неверная метрика тут (NFX подсчитали, что скрининг агентами на выборке 61 814 стартапов оказался в ~1000 раз дешевле аналитика: $0.07 против $70 при том же качестве). данные для оригинации сделок это базовая гигиена, которая продумывается на этапе фандрейза фонда. нашел даже статут под это: качество пула бьёт качество отбора. улучшение пула сделок на 1.5% поднимает успешность портфеля до ~9%, улучшение навыка отбора на 10%, только до ~7%. наверное, сама идея, что алгоритмический vc даёт тебе альфу, пока не сильно подтверждается, даже несмотря на все прорывы в доступности информации. помогает сорсить, но не факт, что этот tech даёт какое-то преимущество, чтобы в хорошую сделку зайти. перформанс достигается старыми методами. из всей этой затеи я верю больше в research-driven сорсинг. есть фонды, которые мониторят цитирования научных статей и спящих красавиц в академ-литературе: работы, которые годами лежали незамеченными, а потом резко набирают цитирования. у одного фонда compound есть хорошая статья (2023 год) про то, как они познакомились с фаундерами ещё в лаборатории и рано зашли в голосовые модели (deepgram, 2016), автономное вождение (wayve, 2017) и world models (runway, 2018). думаю, что самая верная тема сегодня поднять под это фонд с data-driven флёром.

Продолжая тему фермы движений рук. Тема, как оказалось, зашла инвесторам настолько, что под это дело теперь пилят полноценную инфраструктуру и поднимают огромные бабки. Вот например, сингапурский стартап Ropedia только что привлёк 22 миллиона $. Их бизнес-модель очень проста: они собирают терабайты реального человеческого опыта и превращают его в готовые датасеты для обучения роботов. Кормить роботам миллионы случайных видео из интернета — так себе идея. Железякам для нормального обучения недостаточно одних картиночек или сырых видео, нужна высокоточная разметка: траектория движений рук, геометрия предметов в 3D и физические последствия каждого действия. А для того, чтобы собирать эти данные правильно и в промышленных масштабах, стартап разработал специальное устройство. Выглядит это чудо как пластиковая корона, которая надевается на голову. На ней во все четыре стороны торчат камеры. Штука весит около 200 грамм, не закрывает обзор и позволяет носителю спокойно заниматься своими повседневными делами: мыть посуду, таскать коробки или перебирать разный хлам. На полученные миллионы стартап планирует выпустить вторую версию этой короны (обещают сделать её полегче и покрасивее, чтобы кожаный мешок не выглядел в ней как ебучий дегенерат) и масштабировать производство до 10000 устройств. Интересно, чему научились бы роботы, если бы вы целую неделю ходили в такой короне? тут все подробности о проекте

Как Вашингтон сейчас думает об ИИ На встрече YC Startup School Майкл Крациос — директор Управления научно-технической политики Белого дома — описал подход администрации США к ИИ. Главный сигнал: Вашингтон хочет сохранить лидерство США, не задушив отрасль преждевременным регулированием. По словам Крациоса, технологии развиваются слишком быстро для жестких порогов, закрепленных в законе. Пока правило принимают, оно уже может устареть. Поэтому предпочтительнее адаптивные ограничения, направленные на конкретные опасные возможности и применения, а не общие запреты для моделей. Особенно важны три тезиса. Первый — поддержка открытых моделей. Обсуждать киберугрозы и злоупотребления не означает намерение закрыть open-weight экосистему. Задача государства — пресекать действительно опасное или незаконное использование, сохраняя пространство для разработчиков. Второй — единые национальные правила вместо десятков несовместимых законов штатов. Крупная компания выдержит сложный compliance в разных юрисдикциях. Для стартапа те же требования могут стать непреодолимым барьером. Третий — политика в области ИИ выходит далеко за пределы регулирования моделей. Это одновременно научная и промышленная политика: вычислительная инфраструктура, оценка кибер- и биорисков, робототехника, квантовые технологии и автономные лаборатории, где ИИ помогает формулировать гипотезы и управлять физическими экспериментами. Для стартаперов здесь есть важный парадокс. Чем меньше государство вводит универсальных запретов заранее, тем больше ответственность конкретных компаний доказать, что их системы работают безопасно. Нужны не общие заявления про responsible AI, а проверяемые контроли: что системе разрешено, какие тесты она прошла, кто подтвердил действие, что произошло после него и можно ли полностью восстановить ход решения. Похоже, американская ставка — не остановить развитие ИИ до появления идеальных правил, а сохранить скорость, одновременно создавая инфраструктуру для проверки действительно опасных возможностей. Это благоприятная среда для стартапов. Но и более высокая планка ответственности для тех, кто переводит возможности моделей в реальные действия.

Большой недельный пост 🎉 Что-то меня на этой неделе прям торкнула история про Михаила Лялина и его соляной стартап. Круто, что люди могут так заходить в совершенно новую для себя сферу. И я все думал, смог бы и я так или нет? Но в большом недельном посте тоже есть классные истории. А вот, кстати, и он! 1️⃣ Большой текст VC про селлеров на Wildberries. Издание поговорило с ними, узнало про убытки, как все это переживают, что с компенсациями — ссылка 2️⃣ Подборка задач с собеседований в крупные AI-компании. И подборка рассказов тех, кто эти собеседования прошел. И материалов для подготовки. В общем, все в одном — ссылка 3️⃣ Статья New York Times про Билла Джонса. Он написал с помощью AI уже больше 450 книг и продает их на Amazon. Вообще он спец по кибербезопасности, но сейчас ему 70, он на пенсии и вот увлекся — ссылка 4️⃣ Мини-гайд от Итана Моллика про то, какие AI использовать для каких задач — ссылка 5️⃣ Чувак рассказывает, как стал делать приложение для отслеживания привычек с помощью AI и это заняло у него год — ссылка 6️⃣ Есть ресурс The Numbers, на котором собирается очень качественная аналитика по киноиндустрии. Он появился еще в конце 1990-х. А в марте этого года вдруг перестал работать на неделю без объяснения причин, а потом появился в сильно урезанном виде. И вот попытка разобраться, что случилось, и рассказать историю сервиса — ссылка 7️⃣ Как в Китае еще в школе пытаются найти AI-таланты — ссылка @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

🤷‍♂️ У Кащенко появились претензии к сервису знакомств Twinby, но суд не поддержал Нашел историю про инвестиции и сервис знакомств Twinby. С одной стороны, она грустная. С другой — она не очень обычная, поэтому захотелось поделиться. Как минимум для того, чтобы вы не совершили такую же ошибку. 🌸 В декабре 2023-го некто Андрей Кащенко зашел на сайт https://twinby.io/ (сейчас не работает) и решил заняться инвестициями, чтобы подзаработать. После регистрации на сайте ему написал менеджер в Telegram и предложил взять кредит под 13,5% годовых, чтобы его и вложить. Спустя 10 дней общения Кащенко так и сделал. А потом три дня (с 20 по 22 декабря) переводил деньги на разные банковские карты — всего 12 переводов на 5 карт. Суммы неизвестны. 🌸 Наверное, вы уже догадались в чем дело. Вот и Кащенко позднее догадался. И 31 декабря было возбуждено уголовное дело о хищении средств в особо крупном размере. Так себе 31 декабря получилось, надо сказать. Казалось бы, это могло быть концом истории. Человека обманули, он пошел в полицию, там возбудили дело. Остается ждать, что преступников найдут. Но нет! В июле 2024-м Андрей Кащенко решил судиться с ООО «Твинби» — это юрлицо сервиса знакомств Twinby. Мол, они обогатились за его счет, поэтому пусть вернут и сумму, и проценты за пользование чужими деньгами, и убытки, и судебные расходы. 🌸 На тот момент Twinby уже был относительно известным сервисом. Уже успела отгреметь реклама с Ксенией Собчак и Алишером Моргенштерном (признан иноагентом), и был анонсирован раунд на 150 млн рублей. Но, честно говоря, не очень понятно, почему Кащенко решил требовать деньги именно с них. Сам сайт https://twinby.io/ уже не работает, но я нашел его сохраненную копию в архиве от 15 января 2024-го. И про сервис знакомств в этой копии ни слова. Там про пассивный доход с помощью опытных трейдеров, про криптоинвестиции, торговлю акциями и облигациями, про торгового бота и AI, про диверсификацию инвестиций. И адрес в Москва-сити. А Twinby на этом сайте называется «уникальный язык программирования, основанный на богатом опыте торговли». 🌸 В общем, суд Кащенко с Twinby шел больше года. Позиция компании была в том, что никаких денег от истца на их счет не поступало. И сайт twinby.io им не принадлежит — он зарегистрирован на физлицо, а данные скрыты. И у Twinby нет договоров с теми, с кем общался Кащенко. В сентябре 2025-го Пресненский суд в иске решил отказать. Вот он конец истории? Нет, это не он. 🌸 Кащенко решил обжаловать это решение в Апелляционном суде. В начале июля 2026-го суд вынес решение — в апелляции отказать, решение первого суда оставить в силе. В общем, чувак два года судился с Twinby. Очень хочется понять его логику — на что был расчет? И у Кащенко же были адвокаты, которые представляли его в суде и которым он, вероятно, платил что-то. А они не могли ему сказать, что нужны какие-то более весомые доказательства, чем просто совпадение названий? @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄