Supabase द्वारा सर्वे किया गया 2026 का स्टार्टअप परिदृश्य

 (supabase.com)
10 पॉइंट द्वारा GN⁺ 1 일 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • 2,000 startup builders के सर्वे में पाया गया कि 2025~2026 के बीच founders ज्यादा उम्रदराज, non-technical और solo-founder केंद्रित हो गए; AI से लिखा code आम हो गया और startup locations भी ज्यादा फैल गईं
  • Anthropic development tools, paid subscriptions, model providers और agent SDK में leader बनकर उभरा; Claude Code usage 63%, Claude paid subscription 59%, और Anthropic/Claude model usage 64% रहा
  • 61% respondents ने कहा कि उनके codebase का आधे से ज्यादा हिस्सा AI ने generate किया, लेकिन जिन teams में AI code का हिस्सा ज्यादा था वे अभी तक monetization नहीं कर पाई थीं और customer acquisition को सबसे बड़ी चुनौती बताने की प्रवृत्ति ज्यादा दिखी
  • Postgres-family databases और Supabase·Vercel·Cloudflare के इर्द-गिर्द stack फिर से संगठित हुआ, और agents तथा MCP भी फैले, लेकिन monitoring·prompt management·evaluation systems पीछे रह गए
  • Build करना आसान हुआ है, लेकिन selling और operations अब भी कठिन हैं; CRM·analytics·observability SaaS न इस्तेमाल करने या खुद build करने वाली teams बढ़ीं, और community बनाने वाले कुछ startups ने open source और developer channels में ज्यादा customer conversion rate दिखाया

छोटी और ज्यादा विविध founder teams

  • Solo founders का अनुपात 2025 के 53% से 2026 में 61% हो गया, यानी 8 percentage points की बढ़ोतरी; 2-person co-founder teams घटीं
    • founders की संख्या: 1 person 61%, 2 people 29%, 3 people 7%, और 4+ people 3% दर्ज हुई
  • Technical founders का अनुपात 82% से घटकर 78% हुआ, जिससे non-technical founders 22% रहे; ये दूसरे groups की तुलना में AI code generation का ज्यादा उपयोग करते हैं
  • 40 साल से ऊपर के founders 18% से बढ़कर 25% हुए, और 40+ की सभी age groups में statistically significant बढ़ोतरी हुई, जबकि 22~29 age group 4 percentage points घटा
    • age distribution: 22~29 साल 32%, 30~39 साल 24%, 18~21 साल 20%, 40~49 साल 14%, 50~59 साल 7%, 60+ साल 2%
  • Headquarters locations: North America और Europe दोनों 28%, Asia 17%, Africa 9%, remote 7%, South America 6%
    • Europe और Africa दोनों 3 percentage points बढ़े, और locations Toronto, Chicago, Denver, Austin के साथ Europe·Asia·Africa भर में फैले
    • North American metros में San Francisco Bay Area 9%, New York City 8%, Toronto 4%, Austin और Chicago दोनों 3% रहे

Anthropic के इर्द-गिर्द फिर से गठित AI tools market

  • Claude Code को essential development tools में सबसे ज्यादा चुना गया, और AI coding tools usage में भी 63% के साथ पहले स्थान पर रहा
    • इसके बाद Visual Studio Code 44%, Cursor 31%, Antigravity 22%, Lovable 15%, ChatGPT/Codex 13% रहे
    • Cursor 19 percentage points गिरा, v0·Bolt·Windsurf प्रत्येक 6~9 percentage points घटे, और नया entrant Antigravity चौथे स्थान पर आया
  • Paid Claude subscription 28% से 59% होकर लगभग दोगुना हो गया, जबकि OpenAI/ChatGPT 57% से घटकर 39% हुआ
    • Gemini 27%, Cursor 20%, GitHub Copilot 17%, Lovable 11% रहे, और paid AI subscription न रखने वाली teams 3% थीं
  • Model providers में भी Anthropic/Claude 38% से 64% पर चढ़कर default choice बन गया, जबकि OpenAI 69% से घटकर 52% हुआ
    • Gemini 44%, Grok और self-hosted models दोनों 11%, Hugging Face 10% रहे
    • Hugging Face और self-hosted models की share काफी घटी, जिससे self-inference चलाने वाली teams भी घटती दिखीं

Code generation आम हो गया, लेकिन monetization पीछे है

  • respondents के 61% ने कहा कि codebase का आधे से ज्यादा हिस्सा AI ने लिखा, और सिर्फ 76~100% AI-generated code वाली teams ही 40% तक पहुंचीं
    • AI code share: 51~75% 21%, 26~50% 16%, 11~25% 11%, 1~10% 9%, और बिल्कुल उपयोग न करने वाली teams 2%
  • Non-technical founders में 76~100% code AI से generate करने वालों का अनुपात 54%, और 50~59 age group में 60% तक बढ़ा
    • Older founders younger founders की तुलना में AI ज्यादा इस्तेमाल करते हैं, और उम्र बढ़ने के साथ AI code share भी बढ़ता है
  • AI-generated code का share जितना ज्यादा, अभी monetize न कर पाने की संभावना और customer acquisition को सबसे बड़ी चुनौती मानने की संभावना उतनी ज्यादा
    • Early-stage startups AI का ज्यादा इस्तेमाल कर रहे हैं और साथ ही monetization के शुरुआती चरण में हैं—इस संबंध को समझने का यह भी एक तरीका है

Postgres और emerging frontend में consolidated tech stack

  • respondents के 80% ने किसी न किसी रूप में Postgres चुना, जो पिछले साल के 76% से अधिक है
    • database-wise usage: Supabase 49%, PostgreSQL 22%, Redis 6%, MySQL·Firebase दोनों 5%, SQLite·MongoDB दोनों 4%
    • MongoDB 5 percentage points, MySQL 3 percentage points, Firebase 2 percentage points गिरे; Neon·DynamoDB·Convex पहली बार options में शामिल हुए और छोटी share हासिल की
  • 2026 में पहली बार surveyed authentication providers में Supabase Auth ने 72% share लिया
    • Auth0 13%, NextAuth/Auth.js 12%, self-built 11%, Firebase Auth 9%, Clerk 4% क्रम में रहे
    • कोई भी Supabase option न चुनने वाले लगभग 25% clear migration possibility range की lower bound हैं
  • Hosting·cloud में Supabase 65%, Vercel 45%, Cloudflare 27%, AWS 21% रहे
    • Vercel 2025 में भी AWS से आगे था, और 2026 में gap 9 percentage points और बढ़ा
    • Cloudflare सबसे तेजी से बढ़कर AWS से आगे निकला, और सभी hyperscalers की share घटी
  • Frontend में React 56%, Next.js 53% बढ़े, जबकि Expo 10%, TanStack 8%, HTMX 4%, Astro 3% ने नया meaningful share हासिल किया
    • Native mobile 18% होकर 3 percentage points बढ़ा; Flutter 11%, Vue 7%, Svelte 3% रहे

Agents और MCP फैले, लेकिन operational foundation कमजोर है

  • respondents के 52% agents बना रहे हैं या plan कर रहे हैं; यह पिछले साल से statistically मिलता-जुलता है, लेकिन undecided group घटा
    • प्रमुख use cases: workflow automation 59%, data analysis 49%, personalization·recommendations 40%, customer support automation 38%, content generation 37%, research assistance 31%
    • sales·lead generation 29%, education·training 27%, internal tools 25%, financial modeling·forecasting 20% में भी उपयोग हुआ
  • Agent builders में multi-agent को production में चलाने वालों का अनुपात 24%, development में 21%, planning में 35% है
  • Production prompts manage करने के लिए formal system न रखने वाली teams 47% हैं; source code hardcoding 26%, version-controlled prompt files 25% इसके बाद हैं
    • Dedicated prompt management platforms 11%, variants के लिए feature flags 10%, CMS·configuration services 8% हैं
  • AI model evaluation में manual testing·prompt iteration 52% के साथ सबसे ज्यादा है, और formal evaluation process न रखने वाली teams भी 36% तक हैं
    • user feedback loops 27%, LLM judging 26%, production A/B testing 20%, in-house automated eval suites 17%, third-party evaluation tools 7% हैं
  • AI workloads को अलग से monitor न करने वाली teams 59% हैं; custom dashboards 20%, OpenTelemetry 9%, Langfuse·LangSmith·Datadog प्रत्येक 7% तक सीमित हैं
  • Model Context Protocol launch के एक साल के भीतर MCP को production में इस्तेमाल करने वालों का अनुपात 29%, experiment करने वालों का 28%, कुल 57% तक पहुंच गया
    • 29% इसके बारे में जानते हैं लेकिन अभी इस्तेमाल नहीं किया, और 14% MCP को नहीं जानते
    • Supabase संबंधित MCP server और Agent Skills documentation उपलब्ध कराता है

Operations SaaS न खरीदने वाले startups

  • Sales activity वाले startups में formal CRM या sales tools न रखने का अनुपात 43% से 53% होकर 11 percentage points बढ़ा
    • Google Sheets 23%, Notion/Airtable 14%, HubSpot 11%, Salesforce 4%; सभी major CRM की share घटी
    • teams CRM खुद build करने या बिल्कुल इस्तेमाल न करने की ओर बढ़ीं
  • Observability tools इस्तेमाल न करने वाली teams 56% हैं; इस्तेमाल करने वाली teams में custom solution सबसे तेजी से बढ़कर 10% तक पहुंचा
    • Sentry 19% के साथ lead बनाए रखते हुए थोड़ा बढ़ा; Grafana 9%, OpenTelemetry 6%, Datadog·Prometheus दोनों 5% रहे
    • market error tracking के लिए Sentry और बाकी uses के लिए custom dashboards में बंटता दिख रहा है
  • Analytics·growth tools में भी custom dashboards 6 percentage points और अभी track नहीं कर रहे हैं कहने वाले responses 5 percentage points बढ़े
    • HubSpot, Salesforce, Mixpanel, Segment सभी ने share गंवाई; provider products को skip कर internal tools बनाने या measure न करने का pattern दोहराया गया

Customer acquisition और community का gap

  • शुरुआती paid customers personal·work networks से आए, ऐसा कहने वाले 56% सबसे ज्यादा हैं; cold outreach·sales 35%, social media inbound 29%, content 21% क्रम में रहे
    • developer community 14%, converted open-source users 8%, accelerator 7%, Hacker News या Product Hunt 6% रहे
    • Paid customers हासिल करने की बिल्कुल कोशिश न करने वालों का अनुपात पिछले साल 62% से बढ़कर 67% हुआ
  • Founder-led sales अभी भी आम है, और dedicated sales employee आम तौर पर दसवें employee की hiring के बाद ही जुड़ता है
    • Product-led growth approach चुनने वालों का अनुपात 4 percentage points बढ़कर कुल के आधे तक पहुंचा, और अभी approach तय न कर पाने वाली teams घटीं
  • Feature-based tiered pricing price model चुनने वाले respondents में 23% से 36% होकर 12 percentage points बढ़ी
    • startups lifecycle में पहले ही pricing structure तय करना शुरू कर रहे हैं, और अभी experiment कर रहे groups घटे
  • Developer community बनाने वाले startups केवल 10~11% हैं; 47~48% ने नहीं बनाई और 24% plan कर रहे हैं या बना रहे हैं
  • Community बनाने वाली teams ने developer channels और open source से पहली customers, बाकी teams की तुलना में कहीं ज्यादा हासिल कीं
    • Discord·Slack·Reddit share 38% vs 7%, converted open-source users 29% vs 3%, content 35% vs 20%
    • Social inbound 30% vs 27% के साथ मिलता-जुलता रहा, लेकिन cold outreach 32% vs 36%, personal networks 47% vs 57% community न रखने वाली teams में ज्यादा थे
    • ऐसे माहौल में जहां कोई भी product launch कर सकता है, distribution bottleneck है; community बनाने वाली teams के पास अलग customer acquisition paths होते हैं

Founders का channels से हटना और नए business anxieties

  • founders का social media usage TikTok को छोड़कर major platforms पर घटा
    • हफ्ते में 3+ बार इस्तेमाल होने वाले platforms: YouTube 61%, Instagram·LinkedIn दोनों 51%, X 38%, Reddit 28%, Discord 21%, TikTok 18%
    • X 6 percentage points, LinkedIn 3 percentage points, Reddit और Discord 3~4 percentage points घटे
    • social media छोड़ देने की response 11% है, और online persona नहीं है 5 percentage points बढ़कर 33% हुआ
  • Industry conferences में हिस्सा न लेने वाले responses 10 percentage points बढ़कर 60% तक पहुंचे
    • Google Cloud Next 12%, AWS re:Invent 11%, Y Combinator Demo Day और Web Summit दोनों 9%, Microsoft Build और Open Source Summit दोनों 8% रहे
    • major events की share घटने से conference-centric developer marketing जिस market तक पहुंचती है वह भी घटती है
  • सबसे बड़ी business challenge में technical complexity 24% से घटकर 11% हुई, जो पूरे survey में सबसे बड़ा बदलाव था
    • customer acquisition 32%, product-market fit 14%, fundraising 13%, burnout 11%, AI competition·disruption 7%, cash burn·runway 4% क्रम में रहे
    • नए जोड़े गए burnout, AI competition और runway anxiety ने लगभग उतनी ही share ली जितनी पहले technical complexity चुनने वालों की होती थी
    • 1~10 people वाली teams में burnout पहले ही technical complexity से आगे निकलकर दूसरी सबसे बड़ी challenge बन गया है
  • global situation पर optimistic responses 57% रहे, जो पिछले साल से 1 percentage point कम है, लेकिन statistically significant नहीं है
    • founders में 58% optimistic हैं, लेकिन non-founders में 49%; कुल 27% neutral और 16% pessimistic हैं
  • AI code का हिस्सा जितना ज्यादा, optimism उतना ऊंचा और monetization rate उतना कम
    • AI code न इस्तेमाल करने वाले founders में optimism rate 49%, और ज्यादा AI इस्तेमाल करने वाले group में 61% है
    • अभी monetize कर रहे share AI न इस्तेमाल करने वाले group में 56%, और ज्यादा AI इस्तेमाल करने वाले group में 31% है
    • सबसे ज्यादा AI इस्तेमाल करने वाली teams में bootstrapped share ज्यादा है, lifecycle early है, और वे अपने बनाए products की market demand से अभी कम exposed हैं

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1 टिप्पणियां

 
ligion 7 시간 전

दो प्रोजेक्ट्स को AI की मदद से domain तक जोड़कर देखने के अपने अनुभव के आधार पर, इसमें कई बातें काफी relatable लगीं।