पिछले कुछ महीनों से, मैं ऐसी कंपनियाँ देख रहा हूँ जो कुछ ही महीनों में शून्य से 5, 10, यहाँ तक कि 15 मिलियन डॉलर की वार्षिक आय तक पहुँच रही हैं।
मोटे तौर पर, वे दो श्रेणियों में आती हैं।
पहली श्रेणी वे हैं जो छोटे और मध्यम व्यवसायों (SMBs) को बेचती हैं, जहाँ टिकट का आकार छोटा होता है। उत्पाद को स्वयं बहुत परिष्कृत होने की आवश्यकता नहीं है। यह एक बड़े कुल बाजार (TAM) (जैसे हेल्थकेयर, कानूनी, अकाउंटिंग, रेस्तरां, HVAC, एकल उद्यमी आदि) की समस्याओं को देखने और उसके चारों ओर वर्टिकल AI उत्पाद बनाने के बारे में है। यहीं पर सभी वॉयस AI एप्लिकेशन कंपनियाँ, AI कर्मचारी और "11x for X" कंपनियाँ स्थित हैं। उनका फंडरेज़िंग ब्लर्ब आमतौर पर कुछ इस तरह लगता है:
हम [वर्टिकल] के लिए AI ऑपरेटिंग सिस्टम बना रहे हैं। लॉन्च के बाद से, हमने चार महीनों में $700K ARR हासिल कर लिया है और अब $10M का Seed राउंड जुटा रहे हैं।
दूसरी श्रेणी बहुत अलग है।
ये कंपनियाँ इंफ्रास्ट्रक्चर, मेमोरी, इन्फ्रेंस, सुरक्षा, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, डेवलपर टूल और AI स्टैक के अन्य टुकड़े बना रही हैं। और उनका फंडरेज़िंग मेमो अक्सर कुछ इस तरह पढ़ा जाता है:
हम अपने प्री-सीड के बाद से छह महीनों में शून्य से $12M ARR तक पहुँच गए हैं और अब $30M का Seed राउंड जुटा रहे हैं।
पहली बार जब आप ऐसे आंकड़े देखते हैं, तो वे लगभग दर्ज ही नहीं होते। एक कंपनी कुछ ही महीनों में शून्य से आठ अंकों की आय तक कैसे पहुँच सकती है?
यह पोस्ट उस दूसरी श्रेणी के बारे में है।
अब मैंने ऐसी कुछ कंपनियों से मुलाकात की है और उनके साथ काम किया है, जहाँ मैंने देखा है कि एक ही पैटर्न बार-बार दोहराया जा रहा है।
वे एंटरप्राइज को नहीं बेच रहे हैं। वे सबसे आगे की कंपनियों को बेच रहे हैं।
स्पष्ट उत्तर यह है कि वे एंटरप्राइज को बेच रहे हैं। शायद। शायद नहीं। दिलचस्प बात यह है कि वे किन एंटरप्राइजेज को बेच रहे हैं।
Anthropic, OpenAI, Lovable, Harvey, Sierra, ElevenLabs और ऐसी सौ अन्य AI-नेटिव कंपनियों के बारे में सोचें, जिन्होंने पिछले कुछ वर्षों में सैकड़ों मिलियन डॉलर जुटाए हैं। आप जानते हैं कि मैं किन कंपनियों की बात कर रहा हूँ।
ये कंपनियाँ खुद एक ट्रेडमिल पर हैं। हर 12 महीने (शायद हर 6 महीने?) में उन्हें बहुत अधिक मूल्यांकन को सही ठहराना होता है। हर महीने उन्हें राजस्व बढ़ाते रहना होता है। हर हफ्ते उन्हें नई क्षमताएँ जारी करनी होती हैं।
नतीजतन, वे लगातार ऐसी तकनीकी बाधाओं का सामना कर रहे हैं, जिनका लगभग किसी और (या बहुत कम लोगों) ने अभी तक अनुभव नहीं किया है।
यही उन्हें इतना दिलचस्प ग्राहक बनाता है।
सीमा हमेशा पहले समस्याओं को देखती है।
कल्पना करें कि आप मेमोरी, या इन्फ्रेंस, या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, या वॉयस, या एजेंट सुरक्षा में कुछ बना रहे हैं। और किसी तरह आप इनमें से किसी एक कंपनी के इंजीनियरों से बात कर रहे हैं।
उस बातचीत के दौरान, आपको पता चलता है कि वे अभी एक समस्या में भाग गए हैं। हो सकता है कि उन्होंने एक सफलता हासिल की हो। हो सकता है कि उपयोग बढ़ गया हो। हो सकता है कि एक नए मॉडल आर्किटेक्चर ने एक ऐसी बाधा को उजागर किया हो जिसकी उन्होंने कल्पना नहीं की थी।
कारण जो भी हो, उन्हें अचानक एक ऐसी समस्या का सामना करना पड़ा है जो केवल उनके पास है, क्योंकि वे एक ऐसे पैमाने या गति पर काम कर रहे हैं जो बहुत कम लोग करते हैं। उन्होंने पहली बार पिछले महीने इस समस्या का सामना किया। और तब से, उन्होंने पहले ही इसे आंतरिक रूप से हल करने की कोशिश की है। यह काम नहीं आया।
और किसी तरह आपने एक बेहतर तरीका खोज लिया है। अब आपको प्रति माह $100K मिल रहे हैं। एक त्वरित परीक्षण के बाद, यह $500K प्रति माह के अनुबंध में बदल जाता है।
पहली नज़र में ये आंकड़े पागलपन भरे लगते हैं। जब तक आप यह नहीं सोचते कि वे आपकी तुलना किससे कर रहे हैं...
कभी-कभी वे समय खरीद रहे होते हैं। समाधान को आंतरिक रूप से बनाने में छह महीने बिताने के बजाय, वे आज आपको भुगतान कर सकते हैं और अपनी इंजीनियरिंग टीम को उन चीज़ों पर केंद्रित रख सकते हैं जो वास्तव में उनके व्यवसाय को अलग करती हैं।
दूसरी बार वे दक्षता खरीद रहे होते हैं।
मान लीजिए कि वे इन्फ्रेंस या टोकन लागतों पर प्रति वर्ष $20M खर्च करने वाले हैं। यदि आपका उत्पाद इसे घटाकर $12M, या $15M भी कर देता है, तो आपने उनके लाखों डॉलर बचा दिए हैं। आपको प्रति वर्ष $2M या $3M का भुगतान करना बिल्कुल भी महंगा नहीं है। यह सबसे अधिक ROI वाले निर्णयों में से एक है जो वे ले सकते हैं।
दिलचस्प बात यह है कि वे अक्सर आपकी कीमत की तुलना किसी अन्य सॉफ्टवेयर विक्रेता से नहीं कर रहे होते हैं।
वे इसकी तुलना इंजीनियरिंग समय, कंप्यूट लागत, टोकन लागत, विलंबित उत्पाद लॉन्च और खोई हुई वृद्धि से कर रहे होते हैं। उस BATNA के मुकाबले, आपका सॉफ्टवेयर वास्तव में सस्ता विकल्प हो सकता है।
लाभ हमेशा तकनीकी नहीं होता है।
एक बात जो मैंने पहले नहीं समझी थी, वह यह है कि खाई (moat) हमेशा तकनीकी नहीं होती।
क्या कोई और भी वही चीज़ बना सकता है? शायद।
लेकिन उन्हें यह भी पता नहीं चलेगा कि यह एक समस्या है जब तक कि वे उसी ग्राहक से बात नहीं कर लेते जिससे आपने बात की थी। ये वे समस्याएँ नहीं हैं जो आपको Twitter पर मिलेंगी। ये Gartner रिपोर्ट में नहीं हैं। वे अभी तक व्यापक बाजार में मौजूद नहीं हैं।
ये ऐसी समस्याएँ हैं जो केवल मुट्ठी भर कंपनियों के पास हैं क्योंकि वे सीमा को आगे बढ़ा रही हैं। सूचना का लाभ तकनीकी लाभ से पहले आता है।
एक निवेशक के रूप में, आप वास्तव में जिस चीज़ का मूल्यांकन कर रहे हैं, वह यह है कि क्या 6 महीनों में कुछ और कंपनियों के पास यह समस्या होगी।
ये कंपनियाँ वास्तव में उत्पाद-संचालित (product-led) नहीं हैं।
दूसरी बात जो मैंने नहीं समझी थी, वह यह है कि ये कंपनियाँ लगभग पारंपरिक SaaS व्यवसायों की तरह काम नहीं करतीं।
एक सामान्य स्टार्टअप में, आप एक बाजार की पहचान करते हैं, एक उत्पाद बनाते हैं और फिर ग्राहकों को खोजने में वर्षों बिताते हैं।
यहाँ यह लगभग उल्टा लगता है। हो सकता है कि आपके पास किसी उत्पाद का एक बुनियादी संस्करण हो। लेकिन वह आमतौर पर एक दिलचस्प सुविधा से थोड़ा अधिक होता है। आप पहले एक सीमांत ग्राहक ढूंढते हैं। वह ग्राहक एक ऐसी समस्या को उजागर करता है जिसके अस्तित्व के बारे में कोई और नहीं जानता। आप समाधान बनाते हैं (या अपना उत्पाद बदलते हैं)। इस प्रक्रिया में, आप अगली समस्या की खोज करते हैं जिसे उन्हें हल करने की आवश्यकता है। और फिर उसके बाद वाली।
रोडमैप किसी भव्य उत्पाद रणनीति से नहीं आ रहा है। यह उन मुट्ठी भर कंपनियों के बेहद करीब रहने से आ रहा है जो पहले से ही बाकी सभी से छह महीने आगे रह रही हैं।
उत्पाद पर ही, मैंने यहाँ कई दृष्टिकोण देखे हैं। कुछ मामलों में, कोई उत्पाद नहीं है और यह शुद्ध पहुंच (access) है, जो अंतर्दृष्टि और फिर उत्पाद की ओर ले जाती है। अन्य मामलों में, टीम ने कुछ समय के लिए एक अलग उत्पाद बनाया होगा, और किसी तरह उसका उपयोग करके अंदर आ गई, लेकिन फिर एक नई दिशा में ठोकर खाई (पुराने व्यवसाय को छोड़कर)।
ग्राहक एकाग्रता लगभग एक विशेषता है।
एक बहुत ही अजीब स्थिति है जिसमें ये कंपनियाँ अक्सर खुद को पाती हैं। आपका राजस्व आपको अपने चरण में शीर्ष 0.1% उच्च विकास वाले स्टार्टअप में रखता है। लेकिन उस राजस्व का 80-90% एक, दो या शायद तीन ग्राहकों से आता है।
पारंपरिक SaaS सोच कहती है कि ग्राहक एकाग्रता खतरनाक है। अंततः, यह है। लेकिन शुरुआती दौर में, मैं लगभग सोचता हूँ कि यह एक बग के बजाय एक विशेषता है।
जो कंपनियाँ आपको इतनी राशि का भुगतान कर रही हैं, वे वही हैं जो पहले इन समस्याओं को देख रही हैं। बाकी सभी वहाँ अंततः पहुँचेंगे, लेकिन वे अभी तक वहाँ नहीं हैं। इसका मतलब है कि आपके ARR के पहले कुछ मिलियन डॉलर सिर्फ मुट्ठी भर ग्राहकों से आ सकते हैं। आप व्यापक GTM (गो-टू-मार्केट) पर कम समय बिताते हैं, एक संगठन बनाने में कम समय बिताते हैं, और उन ग्राहकों के साथ निर्माण करने में अधिक समय बिताते हैं जो आपको उस अगली समस्या की ओर खींच रहे हैं जिसे उन्हें हल करने की आवश्यकता है।
प्रतिष्ठित ग्राहक बाजार बनाते हैं।
दूसरी दिलचस्प बात यह है कि एक बार जब आप इनमें से किसी एक ग्राहक को पा लेते हैं तो क्या होता है। वे आमतौर पर ऐसी कंपनियाँ होती हैं जिनके बारे में सभी ने सुना है। वह लोगो तुरंत निवेशकों की रुचि जगाता है क्योंकि ट्रैक्शन अचानक बहुत अधिक विश्वसनीय लगने लगता है।
आप एक बहुत बड़ा राउंड जुटाते हैं। आप एक केस स्टडी प्रकाशित करते हैं। उस ग्राहक के प्रतिस्पर्धी ठीक उसी समस्या में भागने लगते हैं और संपर्क करना शुरू कर देते हैं। इंजीनियर कंपनियों के बीच जाते हैं और अपने साथ ज्ञान ले जाते हैं। शब्द फैलता है।
जो एक ग्राहक के रूप में शुरू हुआ वह धीरे-धीरे एक पूरी श्रेणी बन जाता है। यह लगभग उल्टे श्रेणी निर्माण (category creation in reverse) जैसा लगता है।
एक उत्पाद बनाने और बाजार को समझाने के बजाय कि उसके पास एक समस्या है, आप उन मुट्ठी भर कंपनियों से शुरू करते हैं जो पहले से ही भविष्य का अनुभव कर रही हैं, पहले उनकी समस्याओं को हल करते हैं, और फिर बाकी बाजार को धीरे-धीरे पकड़ते हुए देखते हैं।
तो मैं क्या सलाह दूंगा?
यदि आप AI इंफ्रास्ट्रक्चर या डेवलपर टूल या डेटा मार्केट स्पेस (और भी हो सकते हैं) बना रहे हैं, तो मैं "एंटरप्राइज" को एक विशाल बाल्टी के रूप में नहीं सोचूंगा।
मैं उन कमरों में जाने के बारे में सोचूंगा जहाँ सबसे आगे की कंपनियाँ अपना समय बिता रही हैं। क्योंकि एक बार जब आप उन कमरों में होते हैं, तो आप अनुमान लगाना बंद कर देते हैं कि क्या बनाना है। आप बाकी सभी से महीनों पहले कल की समस्याओं के बारे में सुनना शुरू कर देते हैं। वे समस्याएँ आमतौर पर अत्यावश्यक, अविश्वसनीय रूप से महंगी और Google करना असंभव होती हैं। उन्हें अच्छी तरह से हल करें, और समस्याओं का अगला सेट आमतौर पर उसी ग्राहक से आता है।
मैंने जिन सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों से मुलाकात की है, वे जरूरी नहीं कि वे हों जिन्होंने बाकी सभी से बेहतर भविष्य की भविष्यवाणी की हो। वे वे हैं जिन्होंने खुद को सीमा के इतने करीब रखा कि उन्हें पहले भविष्य को आते हुए देखने का मौका मिला।
और हाँ, एक बार राजस्व आना शुरू हो जाए, तो कृपया उन्हें वार्षिक अनुबंधों में बदल दें :)
