Warum VCs um jeden Preis die Geschwindigkeit von KI verfolgen Die Beschaffung von VC-Kapital auf dem heutigen Markt ist eine Geschichte von zwei Städten. Die KI "Haben" und die nicht-KI "Habenichtse". Hinter diesem Trend steckt eine psychologische Falle, die die VC-Landschaft umgestaltet: "Velocitization werden." Der Begriff "velocitized" stammt aus der Verkehrssicherheit. Es passiert, wenn man zu lange mit hohen Geschwindigkeiten fährt. Man wird taub für das Tempo, und plötzlich fühlt sich das Absenken auf eine normale Geschwindigkeit schmerzhaft langsam an. Man schätzt Risiken falsch ein, weil alles im Rausch verschwimmt. Ersetzen Sie "Geschwindigkeit" durch "Wachstum", und Sie werden sehen, wie dies auf VCs im KI-Zeitalter zutrifft. Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und unzählige andere wachsen in einem beispiellosen Tempo und erreichen innerhalb von Monaten, nicht Jahren, Milliardenbewertungen. Die Nutzerakzeptanz neuer Produkte erfolgt in einem beispiellosen Tempo, Finanzierungsrunden schließen in Tagen, und Umsatzmultiplikatoren können nur als schwerelos beschrieben werden. Es ist, als würde man auf der Autobahn das Gaspedal durchdrücken. Aber hier ist der Haken: Sobald man durch das Hyper-Wachstum der KI velocitized ist, sieht jeder andere Sektor träge aus. Fintech? Healthtech? SaaS? Biotech? Stetig aufzubauen und über die Zeit mit soliden Modellen und nachhaltiger Wirtschaftlichkeit zu entrisikieren, ist nicht mehr interessant. Im Vergleich dazu fühlt es sich an, als würde man im Verkehr kriechen. VCs, die vom Adrenalin der KI-Deals abhängig sind, beginnen, "langsame" Gelegenheiten abzulehnen, die tatsächlich langfristige, nachhaltige Renditen liefern könnten. Die Welt von "triple triple double double" ist nicht mehr gut genug, was die Kapitalbeschaffung für fast jede solide nicht-KI-Gelegenheit auf dem heutigen Markt schwierig macht. Verstehen Sie mich nicht falsch, das Potenzial von KI ist riesig. Aber so schnell diese Unternehmen auch wachsen, stehen entscheidende Fragen im Raum: Haltbarkeit: Viele KI-Firmen sind auf massive Rechenressourcen und Datenmoats angewiesen, aber was passiert, wenn der Hype-Zyklus abkühlt? Wir haben schon einmal Blasen gesehen, in denen frühe Gewinner schnell verblassten, ohne verteidigbare Barrieren. Wirtschaftlichkeit: Die Einheitlichkeit der Wirtschaftlichkeit sieht oft wackelig oder unbekannt aus. Das Trainieren von Modellen kostet Vermögen, die Margen sind angesichts des harten Wettbewerbs dünn, und die Kundenbindung ist unbekannt. Konsolidierung: Endbenutzer (Unternehmen und Verbraucher) sind im "alles ausprobieren"-Modus und testen Dutzende von Tools. Aber unvermeidlich werden sie ihren KI-Stack konsolidieren oder wählerischer sein, was sie kaufen und wie viel sie bezahlen. Wenn das passiert, könnten eigenständige KI-Startups mit einem Rückschlag konfrontiert werden, wobei die Gewinner alles abräumen und die Verlierer verschwinden. Ich habe diese Velocitization aus erster Hand erlebt. VCs, die einst geduldiges Kapital schätzten, jagen jetzt KI-Term Sheets mit von FOMO getriebenem Eifer. Gründer in nicht-KI-Bereichen berichten von stagnierenden Deals, weil "wir nicht schnell genug wachsen." Investoren, die taub für 100% YoY-Wachstum sind, verlangen Mondschüsse, die den KI-Kurven entsprechen. Diese Denkweise hat Wellenwirkungen. Für Gründer: Druck, auf KI umzuschwenken, auch wenn es nicht passt. Für Investoren: Überkonzentration in einem Sektor, die systemische Risiken verstärkt und die Wahrscheinlichkeit eines eventualen Crashs erhöht. Für das Ökosystem: Ein Talentabfluss zu KI-Gelegenheiten, der andere Innovationen aushungert. Immer Vollgas? So passieren Unfälle. Bewertungen werden platzen, Portfolios werden einbrechen, und VCs werden darüber schreiben, wie offensichtlich es war, aber sie mussten das Spiel auf dem Feld spielen. ...