Kutatók több mint ezer startup sorsát követték nyomon, hogy kiderítsék, mekkora az esély arra, hogy egy ötletből sikeres vállalkozás lesz. Az unikornisok – azaz az 1 milliárd dollárnál többre értékelt cégek – száma elenyésző: mindössze a startupok kevesebb mint 1 százaléka jutott el erre a csúcsra.
A CB Insights 1098 olyan technológiai startup piaci útját követte 2017 február végéig, melyeket 2008 és 2010 között alapítottak az Egyesült Államokban. Olyan cégeket néztek, melyek abban a három évben jutottak ún. vetőmag (seed) befektetéshez. Az elemzők úgy látják, ez a befektetési forma akkor kevésbé volt népszerű, mint ma. Az elmúlt néhány évben az 1 és 50 millió dollár közötti finanszírozási ügyletek látványosan felszaporodtak, voltak olyan évek, amikor (pl. 2013-ról 2014-re), amikor az ilyen befektetések száma megháromszorozódott.
Az adatokból az derül ki, hogy a közel 1100 cégből, amely seed pénzhez jutott, mindössze 46 százalékuk, 505 cég jut el a második befektetési körig. A többi 593 cég a kockázati befektetők számára azért válik érdektelenné, mert vagy valamilyen okból, például felvásárlás miatt bekövetkezik az exit (151 cég, 14 százalék), vagy a startup megszűnik, esetleg önfenntartóvá válik.

Forrás: CB Insights
Ez utóbbi végül is pozitív forgatókönyv a startup szempontjából, mert üzleti teljesítménye jól alakul. Ám ezek a cégek zömében megmaradnak kicsinek, és úgy tűnik, nincs is meg bennük az a növekedési potenciál, ami miatt vonzóvá válhatnának egy következő kockázati tőkebefektetésnek.
A hatodik befektetési körig csupán az összes vizsgált cég 2 százaléka jut el (összesen 20 cég).
Jól mutatja a természetes szelekciót az is, hogy milyen cégértéken történik meg az exit. A vizsgált 1098 cégből mindössze öt olyan vállalat volt, amely elérte vagy meghaladta az 1 milliárd dolláros értékelést az exit idején. Az öt sikeres cég a Nutanix, a Covermymeds, a Twilio, a Trade Desk és az Instagram. Mindössze tíz olyan céget találtak, amelynek értéke meghaladta az 500 millió dollárt (lásd a grafikont).
Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben
A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak