Negli ultimi mesi, ho visto aziende passare rapidamente da 0 a 5, 10, persino 15 milioni di dollari di fatturato annualizzato in pochi mesi.
In generale, sembrano suddividersi in due categorie.
La prima vende a PMI, con un ticket medio basso. Il prodotto in sé non deve essere necessariamente sofisticato. Si tratta di osservare i problemi di un TAM ampio (sanità, ambito legale, contabilità, ristorazione, HVAC, liberi professionisti, ecc.) e costruire attorno prodotti AI verticali. È qui che si trovano tutte le aziende di applicazioni voice AI, gli "impiegati AI" e le società "11x per X". Il loro discorso di raccolta fondi di solito suona più o meno così:
Stiamo costruendo il sistema operativo AI per [verticale]. Dal lancio, abbiamo raggiunto $700K di ARR in quattro mesi e ora stiamo raccogliendo un round Seed da $10M.
La seconda categoria è molto diversa.
Queste aziende stanno costruendo infrastruttura, memoria, inferenza, sicurezza, apprendimento per rinforzo, strumenti per sviluppatori e altri elementi dello stack AI. E il loro memo di raccolta fondi spesso recita qualcosa del tipo:
Siamo passati da zero a $12M di ARR in sei mesi dal nostro pre-seed e ora stiamo raccogliendo un round Seed da $30M.
La prima volta che vedi numeri del genere, quasi non li registri. Come fa un'azienda a passare da zero a otto cifre di fatturato in pochi mesi?
Questo articolo parla di quella seconda categoria.
Ora ho incontrato e lavorato con alcune di queste aziende, e ho notato uno schema che sembra ripetersi.
Non vendono alle grandi imprese. Vendono alle aziende più avanti di tutti.
La risposta ovvia è che vendono alle grandi imprese. Forse. Forse no. La parte interessante è a quali grandi imprese vendono.
Pensa ad aziende come Anthropic, OpenAI, Lovable, Harvey, Sierra, ElevenLabs e un centinaio di altre aziende native AI che hanno raccolto centinaia di milioni di dollari negli ultimi anni. Sai di quali aziende parlo.
Queste aziende sono esse stesse su un tapis roulant. Ogni 12 mesi (forse anche 6?) devono giustificare una valutazione molto più alta. Ogni mese devono continuare a far crescere i ricavi. Ogni settimana devono continuare a rilasciare nuove funzionalità.
Di conseguenza, si imbattono costantemente in colli di bottiglia tecnici che quasi nessun altro (o un gruppo molto ristretto) ha ancora sperimentato.
Questo è ciò che le rende clienti così interessanti.
La frontiera vede i problemi per prima.
Immagina di costruire qualcosa nel campo della memoria. O dell'inferenza. O dell'apprendimento per rinforzo. O della voce. O della sicurezza degli agenti. E in qualche modo finisci per parlare con gli ingegneri di una di queste aziende.
Durante quella conversazione, ti rendi conto che si sono appena imbattuti in un problema. Forse hanno fatto una svolta. Forse l'utilizzo è esploso. Forse una nuova architettura di modello ha esposto un collo di bottiglia che non avevano previsto.
Qualunque sia la ragione, si sono improvvisamente trovati di fronte a un problema che solo loro hanno, perché operano a una scala o velocità che pochissimi altri raggiungono. Hanno affrontato il problema per la prima volta il mese scorso. E da allora, hanno già provato a risolverlo internamente. Non ha funzionato.
E in qualche modo tu hai trovato un modo migliore. Ora vieni pagato $100K al mese. Dopo una breve prova, si trasforma in un contratto da $500K al mese.
A prima vista, questi numeri sembrano folli. Finché non pensi a cosa ti stanno paragonando…
A volte stanno comprando tempo. Invece di passare sei mesi a costruire la soluzione internamente, possono pagarti oggi e tenere il loro team di ingegneria concentrato sulle cose che realmente differenziano la loro attività.
Altre volte stanno comprando efficienza.
Supponiamo che siano sulla buona strada per spendere $20M all'anno in costi di inferenza o token. Se il tuo prodotto riduce questo a $12M, o anche $15M, hai appena risparmiato loro milioni di dollari. Pagarti $2M o $3M all'anno non è affatto costoso. È una delle decisioni a più alto ROI che possano prendere.
La cosa interessante è che spesso non stanno confrontando il tuo prezzo con quello di un altro fornitore di software.
Lo stanno confrontando con tempo di ingegneria, costi di calcolo, costi dei token, lanci di prodotto ritardati e crescita persa. Rispetto a questa BATNA, il tuo software può effettivamente essere l'opzione più economica.
Il vantaggio non è sempre tecnologico.
Una cosa che non avevo apprezzato prima è che il fossato non è sempre tecnico.
Qualcun altro potrebbe costruire la stessa cosa? Probabilmente sì.
Ma non sapranno nemmeno che è un problema finché non finiranno per parlare con lo stesso cliente che hai trovato tu. Questi non sono problemi che trovi su Twitter. Non sono nei report di Gartner. Non esistono ancora nel mercato più ampio.
Sono problemi che solo una manciata di aziende ha perché sono loro a spingere la frontiera. Il vantaggio informativo arriva prima del vantaggio tecnologico.
Come investitore, ciò che stai realmente sottoscrivendo è se altre aziende avranno questo problema tra 6 mesi.
Queste aziende non sono realmente product-led.
L'altra cosa che non avevo apprezzato è che queste aziende operano quasi in modo diverso dalle tradizionali attività SaaS.
In una startup normale, identifichi un mercato, costruisci un prodotto e poi passi anni a trovare clienti.
Qui sembra quasi invertito. Potresti avere una versione base di un prodotto. Ma di solito è poco più di una funzionalità interessante. Prima trovi un cliente di frontiera. Quel cliente espone un problema che nessun altro sa che esista. Costruisci la soluzione (o modifichi il tuo prodotto). Nel processo, scopri il problema successivo che deve risolvere. E poi quello dopo ancora.
La roadmap non proviene da una grande strategia di prodotto. Proviene dallo stare incredibilmente vicino alla manciata di aziende che vivono già sei mesi avanti rispetto a tutti gli altri.
Sul prodotto stesso, ho visto diversi approcci qui. In alcuni casi, non c'è prodotto ed è puro accesso, che porta alle intuizioni e poi al prodotto. In altri casi, il team avrebbe costruito un prodotto diverso per un po' di tempo, e in qualche modo lo ha usato per entrare, ma poi si è imbattuto nella nuova direzione (abbandonando la vecchia attività).
La concentrazione dei clienti è quasi una caratteristica.
C'è una situazione molto peculiare in cui queste aziende spesso si trovano. Il tuo fatturato ti colloca nello 0,1% delle startup ad alta crescita al tuo stadio. Ma l'80-90% di quel fatturato proviene da uno, due o forse tre clienti.
Il pensiero SaaS tradizionale dice che la concentrazione dei clienti è pericolosa. Alla fine, lo è. Ma all'inizio, penso quasi che sia una caratteristica piuttosto che un difetto.
Le aziende che ti pagano queste cifre sono quelle che vedono questi problemi per prime. Tutti gli altri ci arriveranno eventualmente, ma semplicemente non ci sono ancora. Il che significa che i tuoi primi milioni di dollari di ARR possono provenire da una manciata di clienti. Passi meno tempo su un'ampia strategia GTM, meno tempo a costruire un'organizzazione, e più tempo a costruire insieme ai clienti che ti trascinano verso il prossimo problema che devono risolvere.
I clienti di prestigio creano il mercato.
L'altra cosa interessante è ciò che accade una volta che conquisti uno di questi clienti. Di solito sono aziende di cui tutti hanno sentito parlare. Quel logo attira immediatamente l'interesse degli investitori perché la trazione diventa improvvisamente molto più credibile.
Raccogli un round molto più grande. Pubblichi un case study. I concorrenti di quel cliente iniziano a imbattersi esattamente nello stesso problema e iniziano a contattarti. Gli ingegneri si spostano tra le aziende e portano con sé la conoscenza. Il passaparola si diffonde.
Quello che è iniziato come un singolo cliente diventa lentamente un'intera categoria. Sembra quasi una creazione di categoria al contrario.
Invece di costruire un prodotto e convincere il mercato che ha un problema, inizi con la manciata di aziende che stanno già vivendo il futuro, risolvi prima i loro problemi, e poi guardi il resto del mercato che lentamente ti raggiunge.
Quindi, quale consiglio darei?
Se stai costruendo nello spazio dell'infrastruttura AI, degli strumenti per sviluppatori o dei mercati dei dati (potrebbero essercene altri), non penserei alle "grandi imprese" come a un unico grande contenitore.
Penserei a come entrare nelle stanze dove le aziende più avanti di tutti passano il loro tempo. Perché una volta che sei in quelle stanze, smetti di indovinare cosa costruire. Inizi a sentire parlare dei problemi di domani mesi prima di chiunque altro. Quei problemi sono solitamente urgenti, incredibilmente costosi e impossibili da trovare su Google. Risolvili bene, e il prossimo set di problemi di solito arriva dallo stesso cliente.
Le aziende di infrastruttura AI in più rapida crescita che ho incontrato non sono necessariamente quelle che hanno previsto il futuro meglio di chiunque altro. Sono quelle che si sono posizionate abbastanza vicino alla frontiera da poter vedere il futuro arrivare per prime.
E sì, una volta che i ricavi iniziano ad affluire, convertiteli in contratti annuali :)
