Провал Windows 11 очевиден. По разным оценкам, на начало 2024 года новая операционная системы была установлена на 25-27% всех персональных компьютеров. Но если в пользовательском сегменте цифры постоянно растут, то в корпоративном сегменте всё очень плохо. Эксперты полагают, что есть несколько причин, которые вызвали прохладную реакцию к Windows 11 со стороны бизнеса. Прежде всего предпринимателям не понравилось, что новая ОС более требовательная, чем «Десятка». Проще говоря, даже если какая-то компания и планировала перевести свои компьютеры на новую операционную систему, то столкнулась с препятствиями, поскольку для этого нужно обладать как минимум 4 Гб оперативной памяти и процессором, выпущенном в 2018 году и позднее. Ну а поскольку многие компании используют армию старых системных блоков, то актуальной стала проблема излишних затрат.
Пойти на обновление ОС корпорации ещё могли, ведь во время этого процесса все данные и настройки остаются. А вот сменить полностью парк компьютеров – это уже перебор. Потребуется вначале купить новое железо, после долго устанавливать на него программное обеспечение, возвращать нужные настройки и информацию. Ну а это не только время, но и деньги, что для бизнеса равнозначно. Не стоит забывать, что Windows 11 почти не отличается от своей предшественницы, поэтому многие потенциальные покупатели не видят причин для перехода, ведь всё нужное есть в Windows 10. Какое-то время Microsoft рекламировала игровые преимущества Windows 11, но заявления не подтвердились, ведь разницы в количестве кадров между операционными системами нет. Как нет преимуществ и в области безопасности. Увы, но Windows 11 такая же дырявая, как и Windows 10, поэтому специалисты советуют совершать переход только в том случае, если вам этого действительно хочется. К слову, в 2025 Windows 10 прекратит получать обновления безопасности, а какое-то время назад появились слухи о скором выходе новой операционной системы.
Инсайдеры уверяли, что Windows 12 появится в 2024 и принесёт широкие возможности с более тесной интеграцией умных алгоритмов. Похоже, если новая ОС и появится, то случится это не в этом году, о чём заявили представители Microsoft. По данным Софтверного гиганта, на 2024 не планируется выход самостоятельной операционной системы следующего поколения. И всё же, пользователи не останутся без сюрпризов, ведь ожидается появление самого масштабного обновления Windows 11 версии 24H2, которое фигурирует под названием Hudson Valley. Первоначально информация о большом обновлении была обнаружена в документации поддержки специалистами Windows Latest, ну а теперь Microsoft официально подтвердила этот факт. В свежем посте, посвящённом анонсу Sudo для Windows, компания отметила, что пользователи на каналах Dev/Canary уже заметили «Windows 11 версии 24H2» в настройках, Winver и других местах. Всё это говорит о том, что ждать в 2024 году Windows 12 не приходится, а релиз ещё не анонсированной операционной системы может состояться только в 2025.
Ожидается, что Windows 11 24H2 станет крупнейшим обновлением для ОС, включающим элементы искусственного интеллекта, и будет иметь номер сборки в диапазоне 26xxx. Обновлённую версию и номера сборки можно будет увидеть в системных настройках после установки сборки 26052 или более поздней. В Microsoft подтверждают, что, начиная с 2024, Windows 11 в версии 24H2 будет регулярным ежегодным обновлением основных и дополнительных функций. Новая операционная система будет получать ежегодные обновления, выпускаемые во второй половине календарного года, а стратегия поддержки остаётся без изменений. Содержание нового обновления вызывает вопросы, но есть некоторые намёки на более тесную интеграцию ИИ. Напомним, за последние несколько месяцев было несколько крупных утечек, авторы которых обещали включение умных алгоритмов в операционную систему, которая выйдет во второй половине 2024 года. Об этом говорил глава Qualcomm, ну а сегодня можно предположить, что речь шла именно о Windows 11 Hudson Valley.
В данном случае не так важно, какой у новой ОС будет порядковый номер, ведь широкие возможности использования искусственного интеллекта потребуют более мощного железа. Поговаривают, что пользователям нужно будет иметь компьютер с 16 Гб оперативной памяти и выше, тогда как более серьёзные требования будут применяться и к процессору. Важно отметить, что Windows 12 не была отменена, а релиз её может состояться в 2025 году. По информации из источников, знакомых с планами Софтверного гиганта, Microsoft также работает над вариантом ОС, аналогичным ChromeOS, для конкуренции с Chromebook на рынке образовательных услуг. Это значит, что позиции компании станут ещё более прочными в самых различных сегментах.
Оказывается работать намного проще, чем сидеть дома. 🇷🇺 29% россиян называют себя трудоголиками и еще 48% считают себя таковыми время от времени. При этом только 55% респондентов пытаются бороться с трудоголизмом.
Nvidia - одна из ключевых компаний мира прямо сейчас. Существует популярное мнение, что они просто везунчики, которые всегда оказываются с нужным продуктом в нужное время. Однако, если историю развития этой компании, то станет отчетливо видно, что эти ребята умеют мастерски конкурировать, делают полезные выводы из провалов и отлично "ловят волны". Сегодня разберемся, как им это удается.
Главный секрет Nvidia в том, что её основатель ходит с стильной кожанке. Спасибо за внимание. Ладно, шучу, сейчас во всем разберемся.
Nvidia обогнала по стоимости Saudi Aramco, и теперь выше детища Дженсена Хуанга лишь Microsoft да Apple. Microsoft за последние годы ИИ-бума влезли в очень плотную зависимость от чипов Nvidia, из-за чего сейчас экстренно пилят собственную замену. Apple же слез с чипов Nvidia в 2010-х, но, уверен, у Nvidia неплохие шансы пободаться и с этим гигантом.
Возможно, кто-то спросит "Аффтар, почему ты так уверено назвал Nvidia главной компанией нашего будущего?". Отвечу: "Потому что Nvidia продает те самые пресловутые лопаты современным золотоискателям. А это самая надежная и устойчивая бизнес-стратегия независимо от эпохи и контекста".
Ладно, к делу. Изучая материалы про Nvidia, я регулярно сталкивался со следующим лейтмотивом:
"Да просто чуваки каждый раз оказывались вовремя с востребованным продуктом. Они просто крайне везучие".
Так вот, если компания умудряется несколько раз подряд оказаться с востребованным продуктом (причем, самым популярным на рынке, или одним из самых) в нужные моменты времени, то это означает, что у компании офигеть какая мощная стратегия, а СЕО - крутой визионер.
Поэтому, в этом материале я хочу не просто рассказать историю развития компании и основные этапы её развития. Но также понять, как Дженсену и ко. удавалось делать настолько верные и точные стратегические ставки. А еще, по ходу дела расскажу, что же за продукцию такую производит эта Nvidia, что на неё всегда есть устойчивый спрос в самых разных индустриях и сегментах рынка.
Disclaimer. История Nvidia - это большой и яркий путь с россыпью крутых бизнес-решений. Так что, я поделю материал на две части. Сегодня расскажу, как из небольшого перспективного "стартапа из кафешки" Nvidia превратилась в важнейшего производителя железа для современной технологических отраслей. А во второй части (coming soon) мы разберемся, как Nvidia из просто крупной и важного игрока превратилась в главную компанию будущего, которая (очень возможно), скоро станет самой дорогой корпорацией в истории.
Этап первый. Как жизнь Nvidia чуть не закончилась после первого же выпущенного чипа
Думаю, многие из вас слышали историю, как Дженсен Хуанг, Крис Малаховски и Кертис Прэм сели за столик в дешевой кафешке в Сан-Хосе и стали думать, какая технология станет the next big thing в этом мире. Еще ходит байка, что эта забегаловка была в таком суровом районе, что в её стенах зияли дырки от гангстерских пуль.
Последний факт, наверно, должен был символизировать стартаперский дух начинания, но на самом деле все трое фаундеров на тот момент уже были состоявшимися взрослыми спецами. Например, наш главный герой трудился руководителем направления в LSI Logic - довольно крупном производителе интегральных схем, а два других партнера инженерили в Sun Microsystems (эту компанию позже поглотит Oracle). В общем, ребята были весьма матерыми профи, а не какими-то оборванцами, бросившими колледж ради стартапа в гараже.
Приятели сходились во мнении, что компьютерная отрасль только набирает обороты, и что в самое ближайшее время машины будут использоваться для все более широкого спектра вычислительных задач. А значит, центральным процессорам (CPU) явно понадобится помощь. Эта помощь называется аппаратное ускорение вычисления.
В двух словах. CPU - это такой "мозг компьютера". Он обрабатывает сигналы и распределяет вычислительные команды. А теперь представьте, что вам на работе подкинули 10-20 задач одновременно. Что случится с вашим мозгом? Правильно, он "перегреется" и вы поймаете мощный приступ прокрастинации (=зависнете). То же самое и с центральным процессором компьютера, который должен выполнять все больше и больше задач одновременно.
Так вот, элементы аппаратного ускорения - это такие вспомогательные мини-мозги, призванные разгрузить основной мыслительный центр.
Без этих штук мы едва бы смогли параллельно запустить на ноутбуке несколько вкладок браузера, эксель, фотошоп, Телегу, и игру в отдельном окошке.
Кстати, на счет игр. Дженсен, Крис и Кертис не сомневались, что за аппаратным ускорением будущее. Оставалось лишь выбрать направление внутри этого тренда. Решили, что это будет гейминг. Если конкретнее, то их особенно привлекала бурно развивающаяся 3D-графика для этого самого гейминга. Продвинутый графон - это штука энергозатратная, вычислительные мощности она жрет как конь. Так что, друзья решили софкусироваться на графических процессорах (GPU).
В 1995 г. Nvidia выпустила свой первый продукт - мультимедийную видеокарту NV1.
Вот так она выглядела.
NV1 отличалась от аналогов тем, что на одной плате размещалось сразу несколько модулей - блок обработи 2D-графики, ускоритель 3D-графики, звуковая карта и порт для игрового геймпада приставки Sega Saturn. Кстати, в рамках этой карты Nvidia сотрудничала с Sega, что позволило портировать некоторые популярные эксклюзивы для этой консоли на ПК.
Нужно отметить, что Nvidia - это fabless (=fabricless) company, т.е. компания без своего производства. По сути, это просто конструкторское бюро. Очень большое и крутое конструкторское бюро! Они всего лишь (ну, если сравнивать с полноценной сборкой) придумывают и разрабатывают свои технологии и продукты, а непосредственной изготовкой занимаются подрядчики по контракту. Например, первый чип NV1 для Nvidia производила компания SGS Thomson-Microelectronics на своем заводе во Франции. Сейчас, конечно, у Nvidia есть кое-какие собственные производственные мощности, но львиная доля производства все равно происходит на стороне - например, с помощью тайваньских компаний.
В итоге NV1 стал прорывом и принес компании известность... хотелось бы мне написать. Но нет, он провалился! Да-да, история третьей по стоимости компании в мире началась с провала.
Дело в том, что NV1 был больше всего заточен на игровую консоль Sega. А в те годы происходит бум ПК-гейминга. Большинство ПК же работает на операционной системе Microsoft. NV1 вышел в мае 1995, а уже в сентября Microsoft представил свой API под названием DirectX.
Если упрощенно, DirectX - это специальный модуль, позволяющий разработчикам задействовать все мощности железа без написания специального кода под каждый элемент комплектующих.
Помните, большинство игрух на ПК в конце 1990-х и начале 2000-х требовали вместе с установкой самой игры поставить DirectX?
Так вот, принцип ускорения графики у чипсета NV1 принципиально расходился с таковым у DirectX. Следовательно, первый продукт Nvidia оказался принипицально несовместим с подавляющим большинством игр, которые геймеры ставили на ПК!
А учитывая, что в создание NV1 стартап бахнул почти все первые привлеченные инвестиции (первый раунд был 10 миллионов долларов - довольно серьезная сумма по тем временам), это был epic fail. Хуангу даже пришлось сократить половину сотрудников, которых к тому моменту уже успели нанять... Был момент, когда у Nvidia хватало денег всего лишь на один месяц зарплат. Тогда родился негласный девиз компании: "У нас есть всего лишь 30 дней, чтобы продолжать делать бизнес".
Так что, да, в начале своего пути сооснователи получили довольно мощный апперкот от жестоких реалий рыночной экономики.
Впрочем, Nvidia сделала правильные выводы. С пор они редко промахивались с трендами рынка, особенно в сегменте ПК.
Интересный факт. Первые годы у Nvidia не было названия. В рабочих переписках компания называла свои первые продукты "NV" - Next Version. Ну типа, новая версия этих ваших видеокарт. Когда компания развилась до такого масштаба, что без названия уже было сложно, основатели решили открыть словарь и найти что-то прикольное из похожего на NV. В итоге остановились на слове "'invidia"', что на латыни значит... "зависть". Да-да, тот самый дух неуёмной конкурентной борьбы, который позже проявился в схватках с 3dfx, ATI, AMD и другими крутыми компаниями.
Этап второй. Первый большой успех и победа над Voodoo
Есть такой миф, что Nvidia придумала видеокарты. На самом деле, это не так. Первый графический видеоадаптеры с поддержкой 3D-графики еще в бородатом 1982 году запилила IBM. Чуть позже многие другие компании выпустили свои версии. Однако первые версии были очень дорогими и не слишком производительными. В общем, узкоспециализированная история для избранных.
Действительно массовые, доступные, универсальные и широкосовместимые 3D-видеокарты появились во второй половине девяностых. Первый образец выпустила та же IBM в 1995 г., был еще чипсет S3 ViRGE от компании S3 Graphics (сейчас принадлежит тайваньской HTC). Еще было сразу несколько популярных моделей от компании Matrox, да и японцы из Yamaha тоже что-то делали... В общем, хотя океан еще не был алым, он уже стремительно краснел.
В 1996 г. на рынок выбрасывается сразу несколько успешных моделей, но настоящий прорыв происходит, когда компания 3dfx выпускает свой 3D-ускоритель под названием Voodoo Graphics.
3dfx специализировалась на графике для игровых автоматов, и их чип выдавал скорость и качество рендера, близкое к автоматам. Тогда это была вершина крутости. К тому же, их карты хорошо совмещались с ПК-играми.
Справа - графон в Quake 1 на чипсете Voodoo, слева - без оного. Как говорится, почувствуйте разницу.
Короче говоря, это был очень крутой 3D-ускоритель, который быстро завоевал популярность. Сначала среди производителей видеокарт, а позже и среди геймдев-компаний, которые целенаправленно начали оптимизировать графон своих проектов под него.
В 1998 г. 3dfx выпустила чипсет Voodoo2, который был еще производительнее первой версии. И вот с этой штукой Nvidia пришлось конкурировать. Скажу сразу, Nvidia выиграла, а позже вообще выкупила 3dfx, интегрировав к себе их наработки. Как же им это удалось?
Если вычленять самую суть, то более массовый и простой продукт победил более продвинутый. В общем, классика. Voodoo2 показывал исключительную производительность и качество текстур, к которым не могли приблизиться конкуренты. Однако Nvidia выпустил свой новый продукт - NV4, также известный как Riva TNT. Дело в том, что поверх набора ускорителей Voodoo2 нужно было отдельно прикрутить внешнюю видеокарту. А Riva TNT имела изначально встроенную видеокарту внутри своего набора (т.е. предлагала готовое решение под ключ). К тому же, Riva TNT была банально дешевле ("дешевые карты Nvidia" сейчас звучит как плохой анекдот, но тогда реально было так). Так что, Nvidia начал активно отжирать бюджетный и средний сегменты, которые благодаря растущей доступности 3D-игр росли быстрее всего.
Тем не менее, Nvidia и 3dfx активно конкурировали следующие 2-3 года. Но Дженсен Хуанг победил. Во-первых, пока у 3dfx каждый следующий чипсеть был масштабным мегапроектом, Nvidia намеренно минимизировал цикл разработки, научившись быстро выкатывать новые версии на рынок. Это позволяло еще быстрее отжимать бюджетный и средний сегмент. К тому же, Nvidia изначально заложила в конструкцию своих продуктов систему проверки чипов на брак, за счет чего у них была ниже доля неисправной продукции.
Закончилось все тем, что в 2002 г. 3dfx проиграла Дженсену Хуангу патентный спор, что окончательно добило некогда мощного игрока. В итоге Nvidia выкупила своего закадычного конкурента за 70 миллионов долларов. Первый громкий триумф.
В 1999 г. компания выпустила один из своих главных продуктов - GeForce 256, который Nvidia с гордостью называла "первым графическим процессором". На самом деле, это было не совсем так. Хотя GeForce 256 умел создавать более сложные и реалистичные трехмерные объекты за счет наложения структур, был способен обрабатывать солидный объем графических примитивов (примитивы - это простейшие объекты, из которых на экране складывается изображение), и вообще очень резво работал с графикой, он точно не был первым графическим процессором. Более того, он был даже не самым мощным в свое время. Однако, он точно выдавал оптимальную "цену-качество", а еще Nvidia весьма талантливо его пиарила (в хорошем смысле этого слова).
GeForce 256. Как говорится, найдите 10 отличий с фото NV1 выше. Но на самом деле, разница примерно как между Nokia 3310 и пятым (ну ладно, четвертым) Айфоном.
К тому моменту Nvidia уже стала крупным поставщиком графических ускорителей и видеокарт. Её выручка была в районе 200 миллионов в год, капитализация достигала 700 млн долл., а в 1999 г. компания провела IPO на NASDAQ, окончательно перестав быть стартапом.
Этап третий. Новая конкуренция на зрелом рынке
В начале 2000-х на рынке графических процессоров уже миновал этап бешеной конкуренции между кучей стартапов. Сформировались три явных лидера - Nvidia, Intel и ATI. У Nvidia и Intel было примерно по 30% рынка, у ATI - чуть меньше. Однако в 1998 г. Intel выпустил неудачный внешний ускоритель i740, так что, через некоторое время решил забить на рынок дискретных (т.е. внешних) видеокарт, состредоточившись на внутренней графике, а также других направлениях, коих у этого диверсифицированного гиганта было предостаточно.
В итоге в сегменте внешних графических модулей образовалась дуополия - Nvidia против ATI. Тут-то Дженсен Хуанг и попал в свою любимую среду ультраконкуренции. В 2000 г. ATI как раз выпустила свой самый жирный продукт, название которого вы наверняка слышали - это чипсет Radeon (сейчас это флагман компании AMD, но об этом позже).
В общем, две компании начали бодаться за самые жирные сегменты и контракты.
Сначала Nvidia стала поставщиком чипов для консоли Xbox, которую только-только начинал развивать Microsoft. Однако в дальнейшем Microsoft ушел к конкурентам из ATI. Дженсен Хуанг подумал "А чем я хуже?", и пошел к Sony с их PlayStation. Вдобавок, Nvidia стала эксклюзивным поставщиком внешних видеокарт для компов Apple. Кстати, в рамках партнерства с Sony Хуанг поступил очень мудро - Nvidia не просто продавала свои чипы, но и помогала Sony разрабатывать собственную графику для PlayStation 3 и PSP. Конечно, в перспективе Sony мог полностью перейти на свои решения, но глава Nvidia понимал, что рано или поздно это случится в любом случае (так и случилось). Так что, лучше поучаствовать в процессе, выжав из сотрудничества максимум хотя бы до создания японцами своего GPU.
Параллельно, Nvidia начала себя вести как настоящая взрослая корпорация. Она начала скупать перспективные компании и стартапы, диверсифицируя технологическую и продуктовую базу. В частности, прикупили:
Exluna - разработчика оборудования для 3D-рендеров в кино.
MediaQ - производителя чипов, которые оптимизируют работу дисплеев и аккумуляторов мобильных телефонов и прочих "беспроводных устройств".
iReady - разработчика чипов, которые "разгружали мозги" сетевого адаптера (это штука внутри компьютера, с помощью которой он ловит сеть или вайфай).
А еще, что любопытно, в 2005 г. хитрая Nvidia купила некую тайваньскую компанию ULI Electronics (сейчас она называется чуть по-другому), которая была важным поставщиком компонентов для главного конкурента - ATI. Этот удар Хуанга был крайне чувствительным для конкурента.
Второй удар по себе нанесла сама ATI. Компания продалась диверсифицированному производителю микропроцессоров AMD. В итоге ATI стала "графическим юнитом" в составе AMD, при этом лишившись большинства контрактов со своим основным потребителем - Intel (ведь AMD - это уже прямой конкурент Intel, а не какой-то там поставщик графических чипов). Угадайте, кому после этого достались безхозные контракты от Intel?
В итоге получилась очень характерная ситуация. С одной стороны, огромный процессорный холдинг купил главного конкурента Nvidia (а также, соответственно, их главный продукт - чип Radeon). С другой стороны, сама Nvidia активно диверсифицировалась, скупала компании в смежных сегментах и готовилась играть по-крупному. Все это предзнаменовало главное противостояние в сегменте графики, рендеров, процессоров и всего что с этим связано - Nvidia vs AMD ("зеленые" против "красных").
Классическое противостояние, которое идет уже почти 20 лет. Иногда еще сюда добавляют Intel, но Intel - это все же прямой конкурент для AMD. Для Nvidia Intel и конкурент, и партнер и покупатель одновременно.
Кстати, есть версия, что AMD сначала хотели купить Nvidia, но Дженсен Хуанг их послал. Этот хитрый CEO что-то знал уже тогда.
Этап четвертый. Первые ростки в направлении ИИ
Середина 2000-х. Nvidia - уже совсем серьезная корпорация, зарабатывающая по 200-300 миллионов баксов за квартал.
В 2007 г. компания выпускает свой, возможно, самый важный продукт. Очень вероятно, что именно он открыл ей путь к нынешним триллионам. Он назывался CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA - это GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units). И здесь я остановлюсь подробнее.
Дженсен Хуанг понимал, что одними ускорениями графона и рендерами сыт не будешь. Так что, Nvidia выпустил, скажем так, адаптер (ну или прееходник), который позволял задействовать мощности большинства своих графическиих чипов для обработки математических вычислений, алгоритмов и прочих веселых штук, которыми занимаются разработчики самых продвинутых технологий.
Проще говоря, с помощью CUDA разрабы смогли делать запросы на упрощенных диалектах языков C, С++ и Fortran, которые обрабатывались прямо на мощностях чипов Nvidia. Позже прикрутили еще Python, MATLAB и другие популярные языки.
Отдельно выделю крайне удачное решение добавить язык Fortran. С одной стороны, этот язык сложно назвать самым популярным для разработки (видели хоть один войтивайтишный курс про Фортран?). С другой стороны, он считается "высоким языком", на котором программисты-ученые любят вести научные изыскания. В том числе, именно Fortran стал одним из ключевых языков для ранних наработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения (есть версия, что это вообще первый язык для ИИ).
Таким образом, помимо очевидного стимулирования спроса на чипы, успешный выпуск CUDA, вероятно, стал фундаментом (или хотя бы первым кирпичиком) для лидерства компания в вычислительных мощностях для искусственного интеллекта.
Интересный факт. В 2012 г. прошел ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge - крупный конкурс, где разработчики соревновались, чья технология круче всех распознает разные картинки. Лучший результат показала нейронная модель AlexNet, которая обучалась через мощности графических чипов Nvidia с помощью CUDA. Тогда окончательно стало ясно, что графические чипы в целом и Nvidia в частности ой как пошумят по мере развития ИИ. Кстати, одним из создателей AlexNet был Илья Сутцкевер, который теперь нам известен как сооснователь OpenAI и один из самых важных людей в мире современных технологий.
Молодые Илья Сутцкевер и Алекс Крижевский, а также уже солидный Джеффри Хинтон (один из самых видных ученых в области deep learning) работают над AlexNet.
Этап пятый. Новые вызовы и работа с рисками
В конце 2000-х Nvidia продолжила усиленную диверсификацию. В частности, был куплен Ageia - разработчик движка PhysX, который позволяет моделировать и разрабатывать симуляции физических явлений. PhysX - крайне важная штука для гейминга, которую активно используют Unreal Engine, Unity и другие игровые движки. Он стал весьма важным продуктом для компании.
Однако, к началу 2010-х перед Nvidia встал серьезный вызов - стремительно набирал обороты сегмент интегрированной (внутренней) графики. Это означало, что диверсифицированный крупняк вроде Intel, Sony, Microsoft, Apple и прочих становились гораздо более самостоятельными в плане работе с графическими задачами. Если в 2007 г. Intel контролировал 30% рынка графики, то к началу 2010-х - уже более половины, и продолжал усиливать свои позиции за счет поглощения целой россыпи мелких производителей.
Позиции основного бизнеса Nvidia (дискретных, т.е. "встраиваемых", решений для графики) оказались под серьезной угрозой. К тому же, в 2008 г. Nvidia выпустила большую партию чипов с дефектами, которые отгрузили Apple, Dell, HP и другим крупным ребятам. В итоге Nvidia получила серьезный репутационный ущерб, а еще пришлось раскошелиться на компенсации.
Нужно было что-то менять. В первую очередь - еще активнее диверсифицироваться, чтобы сделать бизнес-модель прочной и устойчивой.
Действовать решили по всем фронтам:
Радикально усилили чипы и прочие вычислительные продукты для игр на ПК и консоли.
Активно пошли в мобильный сегмент. Еще в 2007 г. Nvidia купила разработчика системных чипов PortalPlayer. В 2010-х на основе технологий PortalPlayer была выпущена серия процессоров (не GPU, а полноценных CPU) для мобильных устройств под названием Tegra (их еще называют "кристаллы"). Правда, на мой взгляд, Nvidia слегка промахнулась с операционной системой, ведь большинство Tegra применялось в смарфтонах и планшетах на Windows. Впрочем, это сейчас мы видим, что мобильные потуги Microsoft оказались провалом, а в начале 2010-х это была весьма перспективная история с неплохой долей рынка. Так что, бизнес Nvidia неплохо на этом вырос. Даже CEO Microsoft Сатья Наделла недавно признавался, что сворачивание мобильного бизнеса Microsoft было главной стратегической ошибкой компании.
Nvidia даже отважилась на нетипичный для себя эксперимент - выпустила собственную портативную игровую консоль Nvidia Shield Portable:
Заряженная тем самым процессором Tegra. Работала на ОС Windows.
Вообще, консоль Shield - это крайне нетипичный продукт для Nvidia. Компания всегда отличалась высокой прагматичностью при выборе конфигурации продуктов и оценке будущего спроса, всегда стараясь сделать относительно доступный продукт, который найдет отклик у массовой аудитории. Но тут получилось с точностью до наоборот. Shield стоила дороже аналогов, а игр для неё было крайне мало (хотя Nvidia даже запилила собственную платформу для разработки). Так что, хотя эксперты и игровые издания хвалили консоль за весьма недурную графику и производительность, особой популярности продукт не сыскал. Что ж, видимо, если умеешь производить чипы и процессоры, то не стоит лезть в истории про платформы и пользовательские девайсы.
Еще Nvidia начал активничать в сегменте автомобильной электроники. В том числе, в области начинки для беспилотного управления.
Но про это я расскажу во второй части. Как и про конкуренцию с AMD, качели из-за криптомайнинга, партнерства с китайцами и, собственно, путь к триллионной капитализации за счет лидерства в ИИ в последние годы. Там много интересных историй. А на сегодня хватит.
Если эта статья круто зайдет, то я быстрее сяду за вторую часть. Так что, если вам понравилось, то можете подкинуть мне дополнительной мотивации в виде плюсов, комментов и репостов статьи друзьям.
Если вам заходит такой контент, то подпишитесь на мои тг-каналы. Мне будет приятно, а вы найдете там еще больше подобного:
На своем основном канале Дизраптор я простым человечьим языком разбираю инновации, технологические продукты и знаковые компании (а еще анонсирую все свои статьи, чтобы вы ничего не пропустили).
А на втором канале под названием Фичизм более точечно пишу про новые фичи и функции продвинутых компаний и сервисов.
Меня зовут Денис Решанов, я основатель первого маркетплейса труда GigAnt.
Мы помогаем крупным компаниям быстро находить линейные кадры, а простым людям – стабильную подработку по их графику и в удобном месте.
В этой статье я поделюсь с вами послайдовым разбором презентации для Авито, которая принесла нам в проект более 500 млн₽ инвестиций.
12 вопросов – 12 ответов
Инвестиционная презентация – это не монолог, а диалог с четко продуманными вопросами и ответами. Инвестор не произносит вслух свои вопросы, но поверьте мне, в его голове они возникают. Если мы угадываем ход его мыслей и интересно отвечаем, он будет слушать. Если тонем в подробностях и уходим в сторону от темы – начнет зевать.
Представим, что инвестор задает вопрос, а мы на него отвечаем. В каждом блоке я буду показывать пример из своей реальной презентации.
1. О чем пойдет разговор? – инвестор
Объясните за 5 секунд, в чем суть проекта.
Подойдет понятная аналогия или точная формулировка: «Uber линейного персонала», «маркетплейс труда», а у кого-то «завод металлоконструкций».
В названии лучше указывать сочные факты: у нас 200 магазинов на обслуживании, 15 млн выручки и мы в прибыли! Тут я не упомянул этого, но сейчас понимаю, что стоило.
Каждый элемент презентации стоит использовать для донесения сути и соблазнения. Поэтому картинки лучше выбирать не стоковые, а относящиеся к проекту.
2, 3. Как работает ваш бизнес?
Нарисуйте бизнес модель на салфетке. Понятно изобразите положение проекта в цепочке ценности и подчеркните выгоду для сторон.
У меня было 2 слайда на эту тему (хотя можно было уместить и в один)
Не стоит писать слишком заумно, я не рекомендую использовать англицизмы, отраслевые аббревиатуры и сокращений. Я тут немного переборщил с ними.
На этом слайде я показал общую экономику.
Распишите, как идут денежные потоки, а также сколько и на чем вы зарабатываете.
4. Насколько большой рынок? Что на нем происходит?
Инвестора интересует, много ли потребителей есть у вашего продукта. А также динамика на рынке. Вы – проект, который набирает обороты или наоборот борется за выживание?
Минимальный размер рынка – $1B. Нишевой рынок меньше $100М мало кому интересен. Только на большом или быстрорастущем рынке можно заработать много. А мало инвестору не интересно.
Сейчас все говорят про искусственный интеллект, нейросети, sharing экономику, маркетплейсы и т.п. – это триггеры, которые порадуют инвесторские слуховые сосочки. А еще в стране кадровый голод, и это тоже новостная ТОП-тема.
5. Почему именно у вашего проекта есть перспективы?
Какая у вас инновация и «нечестное конкурентное преимущество»?
Я решил продемонстрировать наши пользовательские метрики: исполнители очень высоко оценивают наш сервис – 4,9/5. А клиенты зарывают потребность на высочайшем уровне качества – 99,2%.
Расскажите о своем подходе, и почему он лучше, чем у других. В чем его фишка и соль. Вашим преимуществом может быть уникальный опыт команды. Может вы бывший СТО OpenAI. Или у вас богатые связи. А быть может вы владелец патента на игольное ушко, как у Zinger. Ну вы поняли, о чем это вопрос.
6. Конкуренты есть?
Насколько хорошо знаете своих соперников?
Самый плохой ответ – «у нас нет конкурентов». Это говорит скорее о том, что и рынка тоже нет. Лучше рассказать про конкурентов, но ярко подсветить свои преимущества.
Помимо карты конкурентов стоит указать главную причину, почему клиенты выбирают этот проект. Как в Uber: машина приезжает за 5 минут вместо часа и стоит в 2 раза дешевле традиционного такси.
7. Какие у вас цифры в бизнесе? Что-то уже зарабатываете?
Покажите реальные цифры, которые у вас на данный момент. В первую очередь инвестора интересует выручка, как подтверждение описанной выше бизнес модели. Еще важна скорость роста клиентской базы и метрики удовлетворенности пользователей.
Под полой плаща надо иметь Unit-экономику, чтобы в случае вопроса о ее сходимости, вы могли молниеносно ее предъявить.
8. Как будет выглядеть бизнес через 5 лет?
Насколько вы амбициозны и одновременно адекватны?
График лучше таблицы.
Самая понятная визуализация – график роста выручки или пользовательской базы на 5 лет. Покажите пример цифр, на которые ориентируетесь. Инвестору важно понимать, вы собрались строить микростартап или у этого проекта есть шанс стать по-настоящему крупным бизнесом. Перебарщивать тоже не стоит. Не знаю, как определить, где заканчивается амбициозность, и начинается глупость, кажется, это субъективно, но мы в Гигант росли по годам в выручке: х11, х3, сейчас х2.
9. Какая у вас команда?
Почему вы те, кто сможет поднять такой проект?
Продемонстрируйте опыт команды, послужной список. Количество лет совместной работы. Если вы ex-CEO Microsoft или в прошлом основали и продали стартап, шансов поднять денег у вас больше.
В проекте зачастую важнее, кто его делает, а не сама идея. Сильная команда найдет выход из сложного положения в случае форс-мажора. Ну и инвестор дает деньги людям, которые будут воплощать в жизнь написанное в презентации.
10. Кто-то уже вложился в проект?
Инвестор хочет знать, он у вас будет первым или кто-то уже проголосовал за проект рублем?
Раз такие люди вложились, значит тема стоит внимания.
Если в вас пока никто не инвестировал деньги, укажите других причастных людей: консультантов, советников, трекеров, наставников. Каких-то известных предпринимателей или ТОП-менеджеров, которые оказывают содействие проекту и инвестируют, пусть не деньги, но свое время. Это тоже положительно повлияет на восприятие.
Вам еще понадобятся вот такие слайды
Первые 8-10 слайдов инвестор слушает и пытается понять, не шарлатан ли вы и не фуфло ли толкаете. Если вы прошли этот фильтр, то он сравнивает в голове размер инвестиций, величину будущего дохода и вероятность исполнения описанного вами сценария.
Наша презентация была собрана специально под Авито и не была первым касанием в переговорах. Если же вы будете рассказывать инвестору о своем проекте впервые, то вам обязательно понадобятся эти 2 слайда.
11. Сколько надо денег?
Укажите точный размер инвестиций и основные статьи расходов.
Можно написать как-то так: “15 миллионов на запуск проекта и вывод его на самоокупаемость. Деньги пойдут в оборотный капитал и покрытие первых месяцев операционных расходов до выхода на прибыль. Подробнее в фин. модели”.
Под второй полой вашего плаща надо иметь тщательно проработанную финансовую модель. Анализ фин модели – это следующий шаг переговоров об инвестициях и, если после запроса модели, вы уйдете на полгода ее составлять, то контакт уже протухнет.
12. Сколько, каким образом и когда заработает инвестор проекта?
Нужна четкая схема возврата инвестиций и потенциальный размер дохода.
Можно написать как-то вот так: “Дивидендная модель. Возврат инвестиций в течение 12-18 месяцев. Целевая доходность инвестора во 2-й и 3-й год – 12 млн в год. Через 5 лет – до 30 млн в год.”
И разумеется эти цифры должны быть следствием расчетов из финансовой модели, а не вашими фантазиями.
Мастерство в том, чтобы очень кратко и емко ответить на эти вопросы и соблазнить инвестора!
Выводы
Не создайте в голове инвестора кашу. Лучше рассказать меньше, но с яркими примерами и цифрами. При желании эти 12 слайдов можно превратить в 10.
Поработайте над упаковкой: рекомендую использовать схемы и графики. Пишите содержательные заголовки. Никаких стоковых картинок, только уникальные кадры, сделанные собственноручно. Дайте возможность инвестору прочитать по диагонали и запомнить самое важное.
Всегда идите подготовленным: изучите того, к кому собираетесь на встречу, заранее соберите профессиональную финансовая модель.
P.S.
Важно не только что написано в презентации, но и то, кому вы ее демонстрируете. Даже если у вас будет супер презентация и превосходный продукт, ваш слушатель может просто не понять, про что вы говорите. И таких слушателей будет большинство. Я помню, как один мой потенциальный инвестор пошел по знакомым наводить справки о нашем проекте и вернулся с вердиктом, что рынка нет. Вот как ему доказать обратное? Да никак. Просто не тот человек.
Поэтому точно не стоит опускать руки, если вдруг что-то не получается и инвесторы не идут с вами на второе свидание. Просто пока вы говорили в уши, которые прикреплены не к той голове.
У меня так и получилось. Поняв, что работаю вхолостую, я сфокусировался на отраслевых инверторах. Они сразу врубаются в суть и могут за пару звонков навести справки. Если у вас стоящая тема, они вложатся быстрее. Все ex-инвесторы Гигант – отраслевые.
Сохраняйте в закладки, чтобы при случае воспользоваться алгоритмом и перешлите друзьям, кто находится в поисках инвестиций.
Нейросети способны автоматизировать достаточно широкий спектр бизнес-процессов. Это позволяет компаниям значительно поднять KPI сотрудников, улучшить качество обслуживания, и конечно, кратно увеличить прибыль! Рассмотрим 10 примеров использования ИИ в бизнесе прямо сегодня...
На сегодняшний день технологии ИИ могут автоматизировать множество процессов. Вот 10 наиболее актуальных и важных для бизнеса:
1. Автоматизация ввода данных в Excel:
Cовременные сервисы ИИ позволяют значительно сэкономить время, устраняя необходимость в ручном вводе данных. Задачи, на выполнение которых раньше уходили часы, теперь могут быть выполнены за несколько минут. Ввод однотипных данных и заполнение таблиц больше не является проблемой, отнимающей кучу времени!
2. Автоанализ баз данных:
С помощью ИИ можно анализировать огромный объем информации за считанные минуты, исключая человеческие ошибки. Каждое взаимодействие с клиентом, онлайн-клик, решение о покупке и взаимодействие с социальными сетями создают точки данных, которые можно использовать для бизнеса.
3. Автосоздание сайтов и их прототипов:
ИИ уже давно умеет читать и писать коды на различных языках программирования, создавать шаблоны, уникальные картинки, анализировать коды и выявлять ошибки. Если раньше для создания сайта требовалось много усилий, то теперь это дело занимает около 3-4 часов (реальные показатели наших клиентов) и на выходе, получается качественный, продающий сайт, причём неважно - лендинг или многостраничник.
4. Выявление закономерностей по любому объему данных:
Является одним из ключевых преимуществ использования искусственного интеллекта в аналитике данных. Независимо от размера набора данных, ИИ способен обнаруживать скрытые паттерны, тенденции и взаимосвязи, которые могут быть невидимы человеческому глазу из-за объема информации.
5. Автосоздание контента для интернет-магазинов/соц. сетей/сайтов:
Не для кого не секрет, что в наше время искусственный интеллект способен создавать контент, напечатать текст для карточки товара, сгенерировать идеи для будущего контента, пост для любой соцсети в стиле вашей страницы, помочь в рекламе и даже создать листовку или баннер по вашему запросу.
6. Сбор SEO данных:
Данный процесс является важной частью каждого бизнеса. Правильно собранные ключевые запросы составляют 30% успеха, а с помощью ИИ это их можно собирать много, быстро и без ошибок. Как пример: сбор ключевых слов, анализ конкурентов, оптимизация контента для поисковых систем, отслеживание и анализ трафика. Всем этим больше не нужно заниматься самостоятельно.
7. Расчет ROI:
ИИ выполняет функцию финансового аналитика вашей компании. Сбор данных об инвестициях, прибыли, убытках. Помощь в оценке эффективности ваших вложений, прогнозирование для будущих инвестиций, сравнение стратегий или даже сравнение компаний для определения, что больше выгодно вашему бизнесу.
8. Постоянное отслеживание трендов в продвижении:
Больше не нужно мониторить круглосуточно, какой товар (услуга) пользуется большим спросом. ИИ может анализировать рынок за вас, мониторить социальные медиа, конкурентов, создавать прогнозы. Вам только остается выбрать нишу.
9. Анализ KPI сотрудников и поиск точек оптимизации рабочего времени/повышения их эффективности:
Анализ данных о производительности сотрудников теперь выполняет машина. Вместе с ИИ можно определить подходящее KPI для каждого сотрудника вашей компании индивидуально, создавать чат-ботов для обратной связи с сотрудниками и анализировать эти данные. Советы о мотивации и поощрении.
10. Автоанализ работы оператора контакт-центра:
Который включает в себя прослушивание и документирование звонков или переписок. Это является эффективным инструментом для повышения качества обслуживания клиентов и обучения персонала. Все собранные данные используются для анализа, чтобы выделить ключевые моменты, темы, эмоциональную окраску разговора и другие важные аспекты.
И это все лишь верхушка айсберга. Представьте, насколько проще стало вести бизнес с появлением ИИ. С его помощью можно автоматизировать до 90% своего бизнеса и даже вести бизнес одному. Хотите узнать подробно, как самостоятельно внедрить ИИ в бизнес? Тогда подписывайтесь и следите за новостями!
А что бы не тратить время самим, можете обратиться за к нам за комплексным внедрением нейросетей в бизнес - Вы получите консультацию с ведущим специалистом, анализ бизнеса и оценку эффективности внутренних процессов, на основании чего, мы подберём наиболее рентабельные инструменты под цели организации и интегрируем их в работу с написанием 90% необходимых промтов, автоматизируем рутинные процессы и обучим сотрудников использованию нейромоделей на уровне "профи".
Популярное слово в создании веб-сайтов DIY стремится дать толчок росту революционных бизнес-платформ и других новых предприятий.
Лиор Шемеш, финансовый директор Wix. Фото Алана Цацкина
Wix.com , израильская компания, которая демократизировала создание веб-сайтов с помощью облачного решения drag-and-drop, насчитывающего более 250 миллионов пользователей по всему миру, запустила программу Wix Capital Accelerator, призванную дать толчок израильским компаниям pre-seed и на начальной стадии.
В то время, когда стартапы на ранних стадиях с трудом набирают обороты, акселератор сосредоточится на стартапах, работающих в ключевых стратегических областях, представляющих интерес для Wix, таких как новые бизнес-решения для малого и среднего бизнеса, предоставляющие посетителям сайта лучшие возможности в таких сервисах, как электронная коммерция, бронирование билетов, рестораны, отели, а также инновационные решения на основе искусственного интеллекта, глубокого обучения и большой языковой модели (LLM).
Стартапы, отобранные для участия в программе Wix Accelerator, получат консультационную и менторскую поддержку в области продуктов, развития бизнеса и финансирования от Wix с соответствующими знаниями в предметной области, которые будут направлять их и предоставлять информацию, объявила компания. Каждая портфельная компания получит ультрасовременные офисные помещения в штаб-квартире Wix в Тель-Авиве.
Wix, основанная в 2016 году, также имеет офисы в Бразилии, Канаде, Германии, Индии, Ирландии, Японии, Литве, Великобритании, Соединенных Штатах, Украине и Сингапуре.
Wix.com Ltd. — израильская компания-разработчик программного обеспечения, котирующаяся на бирже в США, которая предоставляет услуги облачной веб-разработки. Он предлагает инструменты для создания веб-сайтов HTML5 и мобильных сайтов с использованием онлайн-редактирования с помощью перетаскивания. Википедия
“С запуском программы Wix Accelerator мы открываем новые уровни роста для Wix, наших пользователей и вовлеченных компаний”, - сказал Лиор Шемеш, финансовый директор Wix.
“За последние несколько лет Wix прошла путь от небольшого стартапа до многомиллиардного бизнеса, но мы не забыли, с чего начинали, и именно поэтому мы рады участвовать в программе акселерации. Мы уверены, что эти инвестиции приведут к появлению новых технологических инноваций, которые позволят этим компаниям процветать и, в свою очередь, принесут пользу нашему бизнесу и нашим пользователям. Мы с нетерпением ждем начала этого нового начинания и воспитания следующего поколения технологических лидеров в Израиле”.
Wix Capital, запущенный в 2019 году, является фондом-инвестором в стартапы, разделяющие технологии, инновации и мышление Wix в области развития. Программа Wix Accelerator расширит эту миссию, чтобы развивать компании, которые предлагают синергию со стратегией роста Wix, согласно заявлению компании.
Текст без применения искусственного интелекта , пишу сам 👍
Сжал информацию максимально, насколько это возможно.
Рассчеты из практики своих запусков и запусков клиентов.
В статье расписал средний стабильный вариант. Не те случаи, когда сняв один шортс продают на 10.000.000 рублей. Я так еще не научился делать.
Стартовые данные:
У вас есть продукт или услуга. И с момента продажи конечный потребитель получит 100% рабочий товар, продукт, услугу.
Для существования бизнеса нужны клиенты. Клиенты получаются из лидов. Лиды приносит маркетинг. С лидами работает отдел продаж.
Получаем 2 статьи расходов:
Маркетинг
Отдел продаж
Маркетинг включает в себя визуальную и смысловую упаковку, так же трафик.
📌Смысловая упаковка: какие смыслы и идеи вы хотите своим бизнесом донести по покупателя. ДНК бренда.
📌Визуальная упаковка: Фирменный стиль, из которой вытекают дизайн сайта, дизайн соц сетей, дизайн рекламных баннеров.
📌 Трафик: всевозможные источники лидов.
Отдел продаж включает в себя:
📌Руководитель одела продаж
📌Менеджер или менеджеры
📌Технические аксессуары: телефония (локальная, либо IP), CRM система, виджеты для работы с мессенджерами.
О том, как внедрять AI в бизнес рассказываю в ТГ канале. Там же найдете бесплатные доступы к ChatGPT и примеры маркетинговых стратегий для разных ниш.
Сроки запуска
Минимум 3 месяца. За это время можно выполнить визуальную и смысловую упаковку, собрать отдел продаж, выбрать 1-2 источника лидгена. Получить первые 300 лидов. Получить первые продажи. Оценить соотношение вложенных средств к полученной выручке. Оценить потенциал прибыли от выручки. Оценить конверсии. Оценить источники трафика.
Средние цифры по рынку, с существенным разбросом:
Лиды можно добывать от 250 до 2500 рублей.
Квалификация лида может быть от 15 до 45%
Тестирование:
Тестирование - это как солнце. Нравится или нет, будет каждый день восходить и заходить. Поэтому придется принять, что придется тестировать.
Циклами по 3 месяца можно в год протестировать 4 гипотезы бизнеса с одной командой запуска.
Подходим к самому интересному.
Сколько придется потратить на 1 запуск:
Я выделяю 3 основные статегии, их которых можно вывести бесконечное множество производных.
1️⃣ стретегия - много времени, бюджеты на уровне 0
Когда ты сам владеешь всеми инструментами для запусков, тебе нужны только бюджеты и время. Если нет бюджетов, требуется больше времени. Здесь можно начать с бюджетов в 15000 рублей и за 2-3 года вырасти в работающий бизнес. Если его не смоет и не сдует ветрами «черных лебедей».
Например, 2 года назад тестировал запуск бизнеса на SEO продвижении. За 1,5 месяца в бюджет вложил 320 тысяч рублей. В ноль вышли на 6й месяц. Длинный или короткий цикл, оценивайте сами.
2️⃣ стратегия - когда деньги есть, но еще нет полноценного понимания ценности времени как ресурса
Вы сами умеете разрабатывать «маркетинговые стретегии». Это умение приходит с опытом у всех, кто в предпринимательстве от 3х лет. В ковычках, потому что это стратегия написанная по наитию, без понимания маркетинга. Если конечно, вы не маркетолог.
Расходы: от 150.000 рублей бюджета на каждый канал для того, чтобы понять ваш канал или нет. + от 35000 в месяц на обслуживание каждого канала трафика.
от 100.000 в месяц на отдел продаж.
Если ваши догадки в упаковке и выборе стратегии сошлись со звездами, у вас на выходе будет рабочая бизнес модель для масштабирования.
В сумме примерно: от 350.000 до 1.000.000 рублей на 1 запуск.
3️⃣ стратегия - когда есть бюджеты и острое понимание ценности времени
Стартап Catch: Отправьте список покупок из WhatsApp тележке супермаркета. Catch разработала многоканальную платформу, которая работает с умными тележками, смартфонами и киосками самообслуживания.
«Поймай умного личного помощника»( Дэн Перец )
Catch разработал "Google и ChatGPT для супермаркетов", который успешно работает в трех магазинах Tiv Taam (Израиль), и обеспечивает эффективный шоппинг, поиск товаров и навигацию, а также умного персонального помощника для каждого покупателя.
Взгляните на израильскую технологию покупок в магазинах REWE
Система позволяет покупателям сканировать список покупок или отправлять его через WhatsApp, независимо от того, написан он в цифровом виде или от руки. Этот процесс не требует от покупателя регистрации или загрузки приложения и обеспечивает полную анонимность на протяжении всей покупки. Система искусственного интеллекта Catch декодирует и обрабатывает полученную информацию и создает уникальный профиль покупателя, который обновляется в процессе совершения покупок
«Поймай умного личного помощника»
На первом этапе решение было реализовано в 110 тележках REWE Center, крупнейшего формата супермаркетов ритейлера, в Кельне. Каждая тележка будет оснащена планшетом с функцией «Поймай умного личного помощника» отдельным покупателям; оно позволяет покупателям сканировать свои рукописные списки покупок или передавать их в цифровом виде с помощью планшета. Он не требует регистрации или загрузки приложения, что обеспечивает полную анонимность на протяжении всего процесса покупок.
REWE - одна из крупнейших розничных сетей Германии с более чем 3800 магазинами в Германии, более 160 тысячами сотрудников и годовым оборотом более 28 миллиардов евро в 2022 году.
Catch была основана в 2022 году генеральным директором Шломи Даяном и техническим директором Итаем Лишнером, бывшими руководителями израильской компании Unicorn Trax. Компания запустила свой продукт в мае 2023 года, и в настоящее время в ее научно-исследовательском центре в Израиле и офисах в Германии работают 19 человек. Catch доступен в израильских магазинах Tiv Taam и других точках по всему миру, регулярно обслуживая более 120 000 активных покупателей и ежемесячно доставляя более миллиона персонализированных сообщений и предложений
"Улучшение впечатления от покупок - одна из главных проблем в Европе в целом и в Германии в частности", - говорит Шломи Даян, соучредитель и генеральный директор Catch. "Покупатели очень ждут и требуют персонализированного и сфокусированного опыта, которого сегодня не существует в физическом мире. Мы переносим возможности, которые уже существуют и реализуются в онлайн-мире, в реальный мир. Рынок физических покупок в супермаркетах - это огромный рынок в 11,5 триллиона долларов, который более чем в десять раз превышает онлайн-покупки в этой сфере".