Während des größten Teils des Informationszeitalters investierten Unternehmen, die skalieren wollten, in Serverfarmen und stellten Teams ein, um sie am Laufen zu halten.
Bei einem meiner ersten Startup-Jobs fand ich eines Tages zwei schlafende Kollegen vor, die die Nacht damit verbracht hatten, Server in einer 60 Meilen entfernten Co-Location-Einrichtung zu konfigurieren. Kurz darauf, als ich bei einem börsennotierten Unternehmen arbeitete, war unser lokales Rechenzentrum widerstandsfähig genug, um ein mittelschweres Erdbeben zu überstehen.
Die relativ neue Umstellung auf Cloud Computing versprach, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern, aber „Cloud-First-Strategien stoßen möglicherweise an die Grenzen ihrer Wirksamkeit, und in vielen Fällen sinken die ROIs“, schreibt Thomas Robinson, COO von Domino Data Lab.
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Ich fing an, Pullover zu Hause zu tragen, nachdem ich meine letzte Stromrechnung erhalten hatte, aber mit enormen Arbeitslasten von „ML, KI und Deep-Learning-Programmen, die Dutzende oder sogar Hunderte von GPUs und Terabyte oder sogar Petabyte erfordern“, können große Unternehmen nicht einfach wählen ihre Datennutzung zurück.
Da „die große Repatriierung“, die jetzt unter börsennotierten Unternehmen stattfindet, auch direkte Auswirkungen auf Startup-DevOps-Teams hat, teilt Robinson Vorschläge für „ein paar Dinge, die getan werden können, um zukünftige Flexibilität für die Erstellung von Workloads sicherzustellen“.
Danke, dass Sie diese Woche TC+ gelesen haben,
Walter Thomson
Redaktionsleiter, TechCrunch+
@deinprotagonist
Wenn es um Wachstumsmarketing in der Frühphase geht, ist es oft besser, nachzuahmen als zu erneuern
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Ich freue mich, Ihnen mitteilen zu können, dass der selbsternannte „Wachstumsmarketing-Nerd“ Jonathan Martinez als wiederkehrender TC+-Mitarbeiter an Bord gekommen ist!
Martinez, der in Wachstumsteams bei Uber, Postmates und Coinbase gearbeitet hat, ist auch der Gründer von SalesKiwi.
In seinem neuesten Artikel erklärt er, warum das Kopieren der erfolgreichsten Marketingstrategien Ihrer Konkurrenten einer der schnellsten Wege sein kann, um neue Kunden zu gewinnen.
„Man muss das Rad nicht ständig neu erfinden“, rät er. „Schonen Sie Ihre Ressourcen, um Innovationen für Tests mit hoher Wahrscheinlichkeit zu entwickeln, die Sie gerne in verschiedenen Phasen des Lebens Ihres Startups ausprobieren möchten.“
SaaS ist immer noch offen für das Geschäft, aber es wird länger dauern, es zu kaufen und zu verkaufen
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Mehr als 225.000 Techniker wurden im letzten Jahr entlassen, was sich direkt auf die Erneuerungs- und Kaufzyklen von SaaS auswirkt.
SaaS-Kunden, die ihre Mitarbeiterzahl reduziert haben, kaufen weniger Arbeitsplatzlizenzen und die Verkaufszyklen dauern etwas länger als früher, sagt Ryan Neu, CEO und Mitbegründer der SaaS-Kaufplattform Vendr.
„In den letzten drei Jahren haben unsere Daten einen stetigen Rückgang der mehrjährigen Deals gezeigt“, schreibt er in TC+. „Dennoch haben wir auch einen deutlichen Anstieg erlebt [average contract value] vom Kauf bis zur Verlängerung in unternehmenskritischen und schwierigen Softwarekategorien wie CRM oder E-Mail.“
Wie man CVCs pitcht
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Als sich einzelne VC-Firmen zurückzogen und 2022 begannen, Dry Powder anzuhäufen, stiegen die Corporate-Venture-Capital-Fonds (CVC) auf.
PitchBook fand heraus, dass CVCs an 56,2 % aller Venture-Deals im letzten Jahr beteiligt waren, „nur ein Haar höher als 2021 mit 25,6 %“, berichtet Rebecca Szkutak, die mit einigen Experten sprach, um herauszufinden, wie Startups im Fundraising-Modus vorgehen können auf deren Radar kommen.
„Wenn es keinen Aspekt der Produktintegration gibt und wir keinen Beweis dafür sehen oder finden können, dass einer unserer oder ihrer Kunden zusammenarbeiten möchte, wäre es schwierig für uns, zusammenzuarbeiten“, sagte Andrew Ferguson , Vizepräsident für Unternehmensentwicklung und Ventures bei Databricks.
10 Tipps zur Risikominderung bei Hardwareprodukten
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Mit dem richtigen Team benötigt ein Software-Startup möglicherweise nur Wochen, um von der Ideenphase bis zur Abrechnung mit den ersten Kunden zu gelangen.
Umgekehrt haben alle Hardware-Startups mit hohen Investitionsausgaben zu kämpfen und brauchen Zeit, um die Produktion hochzufahren, weshalb das Testen und Bewerten der Nachfrage so wichtig ist, sagt Narek Vardanyan, Gründer von Prelaunch.com, das kürzlich eine Pre-Seed-Runde abgeschlossen hat.
„Sie müssen Entscheidungen auf der Grundlage des tatsächlichen Verhaltens der Menschen treffen“, sagte er in einem Interview mit TechCrunch+. „Sie müssen sicherstellen, dass die Daten, die Sie verfolgen, von den richtigen Arten von Personen stammen.“
Denken Sie darüber nach, den Stecker Ihres Startups zu ziehen?
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Ich habe gerade gelesen ein Twitter-Post von Angel Investor Gokul Rajaram Sie behaupten, dass Gründer, die vor dem Abschwung große Summen gesammelt haben, aber noch kein passendes Produkt für den Markt gefunden haben, „eine qualvolle psychologische Reise durchmachen“.
Unternehmer werden indoktriniert, um jeden Preis erfolgreich zu sein, aber „endlos nach PMF zu suchen, ist eine Brücke ins Nirgendwo“, schrieb Rajaram, der eine Geschichte über einen Gründer erzählte, der Gelder an Investoren zurückgab, bevor er den Betrieb einstellte:
„Die Erleichterung, die sie empfanden, als sie feststellten, dass Investoren und Mitarbeiter an Bord waren und ihre Entscheidung zu 100 % unterstützten, war spürbar. (Alle Mitarbeiter erhielten eine solide Abfindung, bevor das Unternehmen geschlossen wurde.)“
Wenn Sie ein Gründer sind, der sich entschieden hat, zu schließen (oder ein Investor, der einen beraten hat), denken Sie bitte daran, Ihre Geschichte mit TechCrunch+ zu teilen. Um Kontakt aufzunehmen, senden Sie eine Nachricht an [email protected].
Die Unternehmensinvestitionen in KI nehmen zu, angetrieben durch das Versprechen der Technologie
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Im vergangenen Jahr haben globale Investoren 77,5 Milliarden US-Dollar in KI-Startups gesteckt, eine Steigerung von 115 % im Jahresvergleich, berichtete Tortoise Intelligence.
Laut Kyle Wiggers weckt die Übernahme generativer KI durch Unternehmen das Interesse der Anleger, ebenso wie die überdurchschnittlichen Renditen des Sektors: Eine Umfrage aus dem Jahr 2022 ergab, dass 92 % der großen Unternehmen „Renditen aus ihren Daten- und KI-Investitionen erzielen“.