Not bad

Kaia: азиатский ответ экосистеме Telegram + TON

Два крупных азиатских мессенджера Kakao и Line запустили совместный блокчейн Kaia. Приглашают разработчиков строить мини-приложения с нативной интеграцией в мессенджеры, в стиле Телеграма и WeChat. Скоро обещают выпустить SDK, регистрация тут.

Kakao используют 96% населения Южной Кореи, а Line доминирует в Японии, Таиланде и Тайване. Суммарная база пользователей — 250 млн человек.

Также запускают программу поддержки билдеров Kaia Wave: до $1.2 млн инвестиций на команду, возможность получить токены проекта и ликвидность.

Что касается сети Kaia — это EVM-совместимый Layer-1 блокчейн, который объединил предыдущие сети Kakao и Line. Имеет низкие комиссии за газ, а также UX-фишки по типу абстракции аккаунтов. Все ссылки, кошельки и т.д. собраны на Гитхабе.

Kaia имеет все шансы повторить взлёт TON. А мини-аппы в мессенджерах Kakao и Line — отличная возможность для L2-проектов.

Спасибо @arthurostapenko из Трендоскоп Lab за наводку.

Рандомный воскресный вопрос: почему не существует статусного софта?

Люди платят премиум за футболку Louis Vuitton, хотя ее утилитарная ценность такая же, как у футболки из Zara.

Часто упоминают Superhuman как наиболее близкий пример статусного цифрового продукта — высокая цена, избирательность в выборе клиентов, создание принадлежность к определенной группе.
Но, как будто, он все равно ориентирован на утилитарность, так как предназначен для пользователей, которые отвечают на 100+ имейлов в день и готовы платить больше за продуктивность.

Интересно услышать мнения — это проблема оригинального дизайна, текущих цифровых экосистем и привычек?
Почему у нас до сих пор нет to-do листа от LVMH или браузера от Balenciaga?
Отдельно хочется услышать мнения из NFT-лагеря

Немного про AI для ресерча рынков

Когда в ноябре 2022 года ChatGPT стал виральным, многие стали пробовать себя в промт-инженерии. Генеративные модели хорошо справлялись с простыми задачами, такими как "расскажи мне анекдот," но испытывали сложности с комплексными вопросами, например, поиск реальных конкурентов для бизнеса.

Потом пользователи поняли, что LLM может приносить больше пользы, если сделать интеграции со сторонними сервисами. Стали доступными изучение 10Q-отчеты, чтение новостей и можно получить неплохой ответ на запрос в духе "анализ рынка скутеров в Албании”. Постепенно всё больше и больше таких рабочих процессов начали превращаться в коробочные отшлифованные продукты, ускоряя повседневную работу по разным направлениям.

Из таких Gen AI продуктов мне больше нравится следить за инновациями вокруг поиска. Он фрагментировался (в отличии от гугловой эпохи) и вертикализировался, создавая возможности для топовых нишевых решений. Perplexity — очень хороший пример того, как это работает для маркет рисерча.

Еще несколько моих тулов, которые помогут лучше понять свой рынок, подсмотреть что-то полезное у конкурентов или найти потенциальных лидов:

- Meticulate.ai – инструмент для первичного анализа рынка и сравнения предложений конкурентов.
- Ocean.io – помогает найти похожие компании по тем, что есть в вашей CRM.
- Evabot.com – проанализирует, насколько ваш продукт реально может быть полезен клиенту, и поможет составить продающее письмо.

Однако нельзя забывать, что Gen AI продукты - это все еще именно тулы, а не magic pill от любой боли. Для принятия стратегических решений, например, выход на новый рынок (продуктовый или международный) нужно больше инсайтов. Если цена ошибки высока, то ставку надо делать на глубину рисерча, проверенные данные и экспертные выводы. Эффективное решение - это классные тулы, помноженные на человеческий опыт и много часов работы.

На LLM можно (и нужно) делегировать первичный поиск и обработку информации, ускоряя процесс вначале. Но результат должен контролироваться. Пока что тут работает подход “human in the loop”, когда привлекаются дополнительные участники в value chain для копания вглубь, проверки данных и интерпретирования результатов. Исключить человека все же сложно, если вы хотите получить качественный стратегический результат.

Если вы планируете выход на новый рынок, советую глубже разобраться, как делать качественное исследование. Мои друзья из Angel Invests собрали лучшие практики на базе 60+ собственных рыночных исследований и глубокой аналитики 400+ стартапов.
Ловите подборку материалов – ссылка

Главное не путать.

Читаю сейчас книгу VC: An American History, которая рассказывает о становлении венчурного капитала в США. В общем, в какой-то степени венчурный капитал использовался еще в Венеции в XII веке, где придумали товарищества с ограниченной ответственностью и структурированные соглашения о распределении прибыли. Но автор Том Николас считает, что истоком становления венчурного капитала и новых практики корпоративного управления в штатах стали... китобои.

Китобойный промысел сейчас выглядит как какой-то зашквар, но в 19 веке это было весьма почетно – китов убивали ради ворвани, служащей как топливо и использующейся в промышленности

1850 году почти 75% из девятисот китобойных судов по всему миру были зарегистрированы в США из-за организационных и финансовых инноваций.

В XIX веке было непросто найти инвестора для экспедиций по охоте на китов. Для банков это было слишком рискованно, а личных средств на такую инициативу у большинства не хватало. Так появились первые агенты, которые искали "апсайд" и готовы были инвестировать в суда в обмен на долю с успешной экспедиции. В то время, для финансирования новых предприятий equity финансирование никто не использовал, обычно просто давали деньги в долг.

Агенты привлекали средства по модели "1.5 и 15" от состоятельных инвесторов для финансирования экспедиций. Экономика выглядела так: привлечь $1 млн и создать 10 компаний-экспедиций с уставным капиталом в $100 тыс. Обычно под каждую экспедицию создавалась отдельная компания, для которой выделялся капитал. Капитаны судов (фаундеры), первые, вторые и третьи помощники капитана (ко-фаундеры), а также экипаж (core team) получали "долю", которая функционировала как современная доля в капитале, предоставляя часть прибыли в случае успешной экспедиции ("экзит").

Бизнес китобоев имел long-tail returns. Портфель агента мог составлять 20 судов, 18 из которых утонули или умерли от туберкулеза, но 2 принесли бы прибыль, которая покрывала бы весь портфель и обеспечивала безбедную старость. При этом никто особо не знал сколько может продлится экспедиция, поэтому все хотели найти “repeated captains”, чтобы в них вложиться.

В то время были свои "tier-1". Например, Чарльз У. Морган (другой Морган), агент из Нью-Бедфорда, владел долями как минимум в 42 экспедициях в период с декабря 1832 года по сентябрь 1856 года. Вообще, Нью-Бедфорд был одним из самых богатых городов того времени. Сейчас там проживает около 100 тысяч человек, и кроме музеев китобоев, там особо ничего не осталось.

Но то, что могло погубить экспедицию тогда, может погубить стартап сегодня: стаи китов было трудно найти, экипаж мог расколоться на мятежи или дезертировать, а даже самая на первый взгляд успешная экспедиция могла перевернуться в непредсказуемую бурю.

А потом всё быстро закончилось... И киты, и промысел. Норвежец Свен Фойн изобрел гарпунную пушку, а парусные суда сменились пароходами. К концу XIX века популяции гренландских и гладких китов были почти полностью истреблены, и для промышленности они стали слишком дороги. Вдобавок, начали использовать альтернативные жидкости, такие как каменноугольное масло и скипидар.

От китобойного промысла остались только фотографии и книги: "Моби Дик", "Пятнадцатилетний капитан" и старая советская книжка "Трагедия капитана Лигова". После заката китобойного промысла "новые деньги" перешли в хлопковую индустрию. Именно в текстильной промышленности появилась первая компания, Boston Manufacturing Company, которая создала equity-based структуру акционерного общества, позволившую объединять капитал нескольких инвесторов и ограничивать их ответственность.

Первый хак, который часто рекомендуют для улучшения LTV — это переход с месячной подписки на годовую. Возможно, для таких сервисов, как Spotify, это хорошее решение, которое позволяет минимизировать revenue churn и быстрее оборачивать средства.

Однако для начинающего mid-market SaaS-продукта, который ищет свой PMF, лучше придерживаться месячных платежей. Годовые подписки могут скрывать проблемы продукта: если ваш сервис купили, то проверить, что вы действительно оказываете для клиента какую-то ценность можно будет только через год. Люди могут даже год активно пользоваться, но это не значит, что они захотят продлиться. А месячная подписка — это хороший показатель того, что вы создаете ценность, достойную регулярного денежного комита.

В процессе этого подхода станет понятно, как нужно изменить продукт, позиционирование и ценообразование; и можно быстрее итерировать.

Исключение – вам срочно нужен кэш, тогда можно попросить "деньги вперед", чтобы закрыть долги и "выжить".

Cloudflare придумал как можно заработать на AI-агентах, которые по-мнению многих неэтично скрапят содержимое вебсайтов.

https://blog.cloudflare.com/cloudflare-ai-audit-control-ai-content-crawlers/

Вопрос с городской олимпиады по продуктовой стратегии.

Зачем Apple вкладывается в разработку разного рода productivity suite, типо Pages, Numbers, Keynote, Freefrom?
Продукты хороши, но создавалась явно не для того, чтобы конкурировать с инкумбентами вроде Excel, Docs или Miro напрямую. Никакого желания становиться Enterprise SaaS компанией у Apple нет;
Подобные продукты живут на виральности для роста, что явно контрастирует с задачами Apple – все перечисленные продукты дают возможность для коллаборации только внутри экосистемы Apple.

Почему не сделать партнерство?
Как измерить успех?
Следуя описанной логике, какие следующие категории должен представить Apple?

В последнее время я все чаще читаю книги по истории инноваций и торговых отношений. Возможно, годы странствий по миру разожгли во мне желание лучше понять причины различий между народами и странами, а также понять, как человечество балансировало между ростом благосостояния, моралью и прогрессом.

Поэтому делюсь алмазом, который прочитал недавно "Slik roads" – это своеобразный курс мировой истории, поданный через призму того, что мы сегодня называем Ближним Востоком и Центральной Азией. Отход от евроцентричности это довольно популярная тема сегодня в западном академическом мире, хотя книга и написана 6 лет назад. Но обычно сегодня авторы больше рефлексируют по поводу колониализма и индустриализации, а тут профессор Франкопан (который сам работает в Оксфорде) предлагает более сдержанный взгляд, больше показывающий, насколько история пишется с близорукой перспективы.

Наверное книгу можно назвать в чем-то куцой, но отлично зайдет тем, вроде меня, кто в школьные годы нещадно забивал на уроки истории истории (из школьных времен остались только воспоминания о рисованиях в контурных картах и непонятно зачем нужная зубрежка дат про войны, революции и тд). Читал я ее полгода, параллельно смотря кучу исторических каналов и MoоС-ов на Курсере.

Глобализация, которую мы считаем уникальным явлением современности, существовала еще две тысячи лет назад, да и никогда не заканчивалась. Менялись нации и цивилизации, подходы к дипломатии, но, единственная константа - это ресурсы, которые определяли течение религии, торговли и разных заболеваний.

Так что поклонникам теории Маккиндера / теории хартленда (Хартленд – центральная часть Евразии, включая Россию, Центральную Азию, Сибирь и Восточную Европу; кто контролирует Хартленд — тот контролирует мировую историю) особенно понравится.

Все это актуально и сегодня. Как бы мы ни топили тут за AGI, наш ужин зачастую зависит от небольшого пролива в Египте. Долгосрочные инфраструктурные проекты в регоние до сих пор остаются в центре внимания. МТК "Север-Юг" с недавним расширением железной дороги в Иране; Ирак и Турция реализуют амбициозный проект «Дорога развития», который создаст транспортный узел, связывающий Ирак с Европой через турецкую территорию; Китай активно инвестирует в Центральную Азию и на Кавказе — строительство порта Анаклия, зона свободной торговли с Грузией, реконструкция Транскавказской магистрали; проект железной дороги «Китай – Кыргызстан – Узбекистан».

Книга построена по хронологическому принципу: каждая глава охватывает определенные события, при этом фокус перемещается по мере необходимости. Так, примерно неравномерные 15% книги уделены событиям после Исламской революции 1979 года, что автор считает переломным моментом, определившим многие реалии современного мира.

Пересказывать книгу, которая сжато повествует события трех тысячелетий, абсолютно бессмысленно. Поэтому напишу позднее выжимку пары событий, которые, возможно, имеют самое прямое отношение к развитию и инновациям.

Что из похожего порекомендуете почитать?

В продолжении поста выше про книгу, и истории про китобоев, закину еще одну занимательную историческую параллель tech предпринимательства, которую прочитал в Silk Roads.

Добыча и поиск нефти была чем-то вроде разработки каких-нибудь AI чипов (или чего-то такого же сложного) сегодня: нужны были амбициозные предприниматели, хорошие связи на государственном уровне и звездные инженеры. Есть много книг и фильмов про эту эпоху, то мне всегда казалось повествование немного статичным (хотя мое ознакомление довольно бедное в этом вопрос). Не хватало красок про то, как делали фандрайзинг, хантили геоинженеров и делали GR. Найти нефть тогда было искусством нетвокринга, риск-менеджемента и точного геологического анализа.

Сегодня разберем историю Anglo-Persian Oil Company и её основателя Уильяма Нокса Д’Арси.

Родители Уильяма были скромными юристами, и в 17 лет семья переехала в Австралию. Там дела пошли лучше, и Уильям присоединился к отцу в юридической конторе. Но его жизнь резко изменилась, когда он вступил в золотодобывающий синдикат братьев Морганов (другие Морганы). Дела шли правда так себе, и братья-основатели продали свою долю синдикату. К их несчастью это произошло незадолго до открытия одних из богатейших в мире месторождений, а Д’Арси в одночасье стал миллионером.

Вернувшись в Англию и зажив на широкую ногу, через 10 лет столкнулся с истощением своего состояния. В поисках нового дохода он обратил внимание на Персию, где ходили слухи о нефти. В Лондоне было известно, что персидские пески могут скрывать огромные запасы, и Д’Арси доверился местному персу Китабги, который помог ему наладить контакты с шахом и местной элитой. Персы в то время сновали по коридорам власти и крупным финансовым центрам Европы и Китабги продавал свои знания и связи, действуя в лучших традициях восточных торговцев.

Это помогло не быть наивным и ожидать, что всё будет идти как в Европе. Д’Арси понимал, что успех будет зависеть от его умения привлечь средства и управлять сложными отношениями с местными властями (ака коррупция)

В 1901 году Д'Арси удалось убедить шаха Мозафереддина продать ему права на разведку и добычу нефти в Иране за $20 тысяч, что примерно эквивалентно $500k сегодня. Шах предоставил Д'Арси концессию, которая давала ему исключительные права на разработку недр страны на срок 60 лет, в обмен на выплату части доходов иранскому правительству.

Существует несколько мнений о том, почему эта сделка была настолько выгодной для Д'Арси. Возможно ключевую роль сыграло покровительство британской короны, поскольку Британия на тот момент сильно ограничивала суверенитет Ирана. Другая версия гласит, что шах особо не верил в успех нефти в Иране или не осознавал её потенциальной ценности.

Бурение под руководством звездного инженера Джорджа Рейнолдса длилось 3 года без успеха, и в какой-то момент Д’Арси почти потерял веру. Он истратил четверть миллиона фунтов стерлингов и фактически стал банкротом, но нефти не нашел. Д’Арси обратился за финансовой поддержкой к семейству Ротшильдов, но они отказались спонсировать рисковое предприятие англичанина.

Один из ключевых моментов в этой истории — пристальный интерес со стороны британского флота. Адмирал Фишер опасался, что компания может быть поглощена конкурентами, такими как Royal Dutch/Shell, и вовремя вмешался, помогая Д’Арси сохранить контроль над бизнесом и помог государственными деньгами

Спустя 4 года нефти все не было. И легенда гласит, что Д’Арси отправил Рейнолдсу телеграмму с приказом свернуть работы и продать оборудование. Но инженер решил продолжить бурение и, когда бур достиг отметки в 1180 футов, 26 мая 1908 года из скважины вырвался пятнадцатиметровый фонтан нефти.

Это стало не только личным успехом / удачей Д’Арси, но и стратегической победой для Великобритании.

В 1935 году Д'Арси вышел из бизнеса и компания была переименована в Anglo-Iranian Oil Company, а в 1954 — в British Petroleum.

Небольшое продолжение, оригинальный пост все не вместилось.

История детища Д’Арси вошла в историю не только как пример удачи, упорства и мастерства переговоров, но и способствовал развитию международного экономического права, ориентированного на природные ресурсы и инвестиции.

В мире после Второй мировой войны произошёл ряд национализаций нефтяных компаний: в Венесуэле, Саудовской Аравии, Ираке. На Ближнем Востоке первый случай МНК и местного правительства произошёл в 1951 г., когда нефтяная комиссия иранского правительства утвердила резолюцию, рекомендующую национализировать Anglo-Iranian Oil Company

Этот конфликт был обусловлен многолетними противоречиями вокруг прибыли и управления в нефтяной отрасли Ирана (да и покупка права добывать нефть за $20k вызывала много негодования). Иранское правительство решило национализировать АИНК, что ожидаемо вызвало дипломатический и правовой конфликт с Великобританией.

Британское правительство, будучи владельцем 51% АИНК, оспаривало национализацию в Международном суде ООН, настаивая на том, что это нарушение международного права. Иран, в свою очередь, утверждал, что национализация – это суверенное право государства. Напряжение в нём создавала необходимость соблюдать международные нормы, и, одновременно, способствовать продвижению национальных политических интересов западных стран среди незападных государств.
Спор привел к бойкоту иранской нефти и международным санкциям.

Попытки стран Третьего мира, типа Ирана, восстановить контроль над своими природными ресурсами, поспособствовали возникновению дебатов среди юристов-международников. Согласно классическим подходам иранское правительство имело все права национализировать компанию, однако согласно международному праву, они были сильно ограничены. С одной стороны, у государства есть право экспроприировать частную собственность на её территории. С другой, оно подчиняется международным обязательствам, когда экспроприируется иностранная собственность. Это условие и создавало ситуацию, которое позволяло Британии получить поддержку МС и Совбеза ООН.

Итогом конфликта стала резолюция ООН, что у суда нет юрисдикции по данному делу, и Генеральная Ассамблея ООН подтвердила право народов распоряжаться своими природными ресурсами.

У Sequoia апдейт GenAI’s Act o1 - agentic reasoning era какого плана проекты ищут + аналогия ландшафта с cloud и с mobile сменами парадигм в прошлом

Кстати, про их гигантоманию:
- За 50 лет отцы отрасли (вместе с KPCB, одного года, вот первый фонд) доросли до $35 млрд поднятых денег, из них $13 млрд год назад. Значит, их суммарная капитализация _входа_ в проекты а-ля $60-80 млрд ($13 млрд за 15-20% дольки)
- Если они хотят быть e.g. как Nasdaq по IRR (15%/год за декаду), то им надо сделать 4x за 10 лет, то есть общая капитализация exits их портфеля нужна $60-80 * 4 = $240-320 млрд. Поэтому Marc Andreessen отвечая на вопросы про AI 1.5 года назад и говорил "это вопрос на триллион $”
- То есть им нужны гигантские выходы типа их Stripe $70 млрд стоит (в 2021 $95) и все IPO нет, несколько типа их шведской Klarna, на пике стоили $45 млрд, сейчас $10, и десяток типа их Miro (в 2022 стоили $17 млрд, вот преза 2013). В 2021ом вошли в OpenAI по оценке $20 млрд и в Sutskever недавно
- Сейчас весь Nasdaq $25 трлн, но из них $15 трлн - топ7 бигтехи со своими феерическими network effects, желанием зарегулировать AI, своими лобби на выборы для демпартии ($1.4 млрд от гугла, $0.7 msft, $0.2 apple) чтобы их не распилили антимонопольщики
- $10 трлн/3600 шт = $2.7 млрд стоит средняя Nasdaq фирма

**

Приход reasoning
- Новый фронтир - reasoning, т.е. reinforcement learning типа AlphaGo, а не просто LLM извлекать паттерны из дикого (петабайты) объема данных
- Задуматься в цепочке рассуждений у GPT-o1 лучше всего получается в структурированных domains типа math, coding, ?наука?, и плохо в прочих
- o1 строит кучу вариантов и пытается на каждом шаге выбирать варианты лучше, и новая парадигма щас - растить время inference. Т.е. взлетит роль inference clouds

Одна модель
- Foundation layer стабилизировался с несколькими игроками, тк экономика обучения дорогая (пусть и цена токена для юзеров упала в 50x)
- Одной явно топ LLM на весь рынок не вышло, все близки. Но продуктизировать удалось только ChatGPT. В целом модели остаются на уровне API, а messy real world им не интересен -> есть место для слоя приложений

Т.н. когнитивные архитектуры
- Сферы применения оч отличаются (даже между разными компаниями) и в одну модель все не запихать. Т.е. делается разный код и запросы в модели под разные кейсы юзеров
- Схоже с как разным сотрудникам ставятся разные задачи

Apps layer
- Побить Nvidia и hyperscalers (AWS/Azure/Google) в инфраструктуре никак, OpenAI или Марка (llama) в моделях тоже, а вот IT отделы enterprises и системных интеграторов - более чем
- Юзерам недостаточно экрана ввода. То, что пару лет назад пренебрежительно называли “просто обертка чатжпт”, теперь стали изощренными фирмами с пачкой LLM под капотом, vector/graph базами для RAG и с комплаенс

SaaS
- Когда-то облака превратили софтверные фирмы в cloud service providers, создало рынок $350 млрд/год (и несколько трлн капитализации). Теперь же труд/работа превращаются в софт, а это уже рынок на триллионы
- SaaS прайсили за юзера в мес, AI - денег за результат, SaaS дистрибуция снизу вверх/что нравилось юзерам, AI - top-down, сенситивно/важно доверие
- Такие agentic software сейчас развиваются по всем секторам экономики знаний, у Sequoia например - Harvey для юристов, Glean ассистент, Factory кодерам, Abridge медикам, Xbow пентестерам, Sierra для customer support
- По мере снижения цен на inference так и будут создаваться новые рынки
- Нам кажется AI не прямо угроза SaaS фирмам, в тч тк они же сами могут внедрять AI в продукты. Скорее, все пойдут искать пулы работы, поддающиеся автоматизации, и клепать там решения с GenAI. Но с др. стороны переход от софта в SaaS удался немногим игрокам

Ландшафт/схема по аналогии с cloud
- Инфраструктурный слой - не для VC
- Foundation models - это бигтехам или финансовым инвесторам, не VC
- Тулзы разрабам - в эпоху SaaS было 15 фирм с выручкой >$1 млрд
- Уровень приложений - в SaaS было 20 фирм с выручкой $1 млрд + mobile переход создал еще столько же

Риски?
- Ждём что-то superhuman в reasoning. И да - AlphaGo не “проснулся” же. AGI придет плавно

Недавно решил разобраться, как устроено налогообложение для американских резидентов, а точнее, как местные миллиардеры легально платят меньше налогов.

Оптимизация налоговой нагрузки — это настоящее творчество, поэтому сегодня рассмотрим один из таких методов, под названием "Buy, Borrow, Die".

Шаг 1: Купи

Как говорят в умных бизнес-книжках, богатство создаётся не в наличных, а в активах, таких как недвижимость или акции, которые со временем растут в цене. Условный Олег покупает актив за $50 млн, который за 10 лет увеличивается в цене до $108 млн, создавая $58 млн нереализованной прибыли.

Если бы Олег продал этот актив, он столкнулся бы с налогом на прирост капитала (20%), налогами штата и налогом на инвестиционный доход (3,8%), что привело бы к налоговым обязательствам около $17 млн. Но Олег выбирает другой путь.

Шаг 2: Займи

Проблема в том, что акциями за кофе в Starbucks не заплатишь, поэтому продажи Олег берёт кредит под залог актива, используя так называемую Securities-Backed Line of Credit (SBLC). Условия такого кредита гораздо более гибкие, чем у обычных кредитов: отсутствует жёсткий график погашения, а процентные ставки значительно ниже, чем налоги, которые Олег заплатил бы при продаже актива. При низкой ставке ФРС это особенно выгодно.

При loan to value коэфициенте в 90% Олег может получить кредитную линию до $97 млн не облагаемые налогами, так как кредиты не считаются доходом.

Более того, Олег может получать дивиденды от акций, даже если они находятся в залоге. Во-первых дивиденды облагаются налогом по намного меньшей ставке, а во вторых существуют схемы, с помощью можно дивиденды реинвестировать в акции, тем самым существенно снизить налоговую ставку или совсем не платить налог.

Однако, если рыночная стоимость акций падает ниже суммы кредита, банк может потребовать дополнительное обеспечение или продать активы для погашения долга aka "maintenance call" (такое было с Маском в 2022 после падения стоков Теслы)

Шаг 3: Умри

Со временем Олег продолжает брать кредиты под залог своих активов. Допустим, через 35 лет его актив стоит около $740 млн. По закону после смерти Олега стоимость актива "пересчитывается" до текущей рыночной цены (stepped-up basis), что обнуляет $690 млн нереализованной прибыли. Это позволяет наследникам продать актив без уплаты налога на прирост капитала, погасив кредиты и сохранив оставшиеся средства без налогообложения.

Олег — 1, IRS — 0 (но есть нюанс)

Предложения Байдена и Харрис

Администрация Байдена предложила закрыть эту лазейку и с 2024 году федеральное освобождение от налога на дарение и наследство составляет $13,61 млн на человека. Всё, что превышает этот порог, облагается налогом в 40%.

Но для минимизации налогов в новой реальности Олег может передать активы в безотзывный траст, который освобождается от налога на дарение. Траст может брать кредиты под залог актива, а Олег сохраняет право на замену активов, что позволяет более эффективно управлять налогами и ликвидностью.

Поэтому сейчас Камала Харрис форсит налог на нереализованную прибыль, чтобы облагать налогом рост стоимости активов, а в случае падения возвращать переплаченное. Правда пока только для владельцев состояния в $100 млн.

Если во время чтения вы уже планируете, как можно заложить ваш опцион в стартапе и "двушку" в спальном районе, доставшуюся по наследству, — есть несколько сложностей:

1. Высокий порог входа: подходит в основном для владельцев активов стоимостью от $300 млн.
2. Процентные расходы: Кредиты освобождены от налогов, но всё же имеют процентные затраты, зависящие от рыночных условий и кредитоспособности заемщика.
3. Налоги на проценты: Процентные платежи всё же могут повлиять на денежный поток, хотя некоторые продукты позволяют минимизировать процентные ставки.

На всякий случай напомню, что ссылаться на пост ноунейма в тг в суде – так себе идея.