Dlaczego VC gonią za prędkością AI za wszelką cenę Pozyskiwanie kapitału VC na dzisiejszym rynku to opowieść o dwóch miastach. „Mają” AI i „nie mają” non-AI. Za tym trendem kryje się pułapka psychologiczna, która przekształca krajobraz VC: „Stawanie się velocitized”. Termin „velocitized” pochodzi z bezpieczeństwa jazdy. To, co się dzieje, gdy jedziesz zbyt długo z dużą prędkością. Przyzwyczajasz się do tempa, a nagle zredukowanie prędkości do normalnej wydaje się boleśnie wolne. Źle oceniasz ryzyko, ponieważ wszystko zlewa się w pośpiechu. Zamień „prędkość” na „wzrost”, a zobaczysz, jak to odnosi się do VC w erze AI. Firmy takie jak OpenAI, Anthropic i niezliczone inne rozwijają się w niespotykanym tempie i osiągają wyceny miliardowe w miesiącach, a nie latach. Przyjęcie nowych produktów przez użytkowników odbywa się w niespotykanym tempie, rundy finansowania zamykają się w ciągu dni, a mnożniki przychodów można opisać tylko jako łamiące grawitację. To jak wciśnięcie pedału gazu na Autobahnie. Ale jest haczyk: Gdy raz zostaniesz velocitized przez hiper-wzrost AI, każdy inny sektor wydaje się powolny. Fintech? Healthtech? SaaS? Biotech? Stabilne budowanie i zmniejszanie ryzyka w czasie z solidnymi modelami i zrównoważoną ekonomią nie jest już interesujące. W porównaniu do tego, czują się jak pełzanie w korku. VC, uzależnieni od adrenaliny transakcji AI, zaczynają odrzucać „wolne” możliwości, które mogą faktycznie przynieść długoterminowe, trwałe zwroty. Świat „triple triple double double” nie jest już wystarczająco dobry, co utrudnia pozyskiwanie kapitału dla prawie każdej solidnej możliwości non-AI na dzisiejszym rynku. Nie zrozumcie mnie źle, potencjał AI jest ogromny. Ale tak szybko, jak te firmy rosną, pojawiają się kluczowe pytania: Trwałość: Wiele firm AI polega na ogromnych zasobach obliczeniowych i barierach danych, ale co się stanie, gdy cykl hype'u ostygnie? Widzieliśmy bańki, w których wczesni zwycięzcy szybko zniknęli bez obronnych barier. Ekonomia: Ekonomia jednostkowa często wygląda na chwiejna lub jest nieznana. Szkolenie modeli kosztuje fortuny, marże są cienkie w obliczu zażartej konkurencji, a utrzymanie klientów jest nieznane. Konsolidacja: Użytkownicy końcowi (firmy i konsumenci) są w trybie „próbuj wszystkiego”, testując dziesiątki narzędzi. Ale nieuchronnie, skonsolidują swoje stosy AI lub będą bardziej wybredni w tym, co kupują i ile płacą. Gdy to się stanie, samodzielne startupy AI mogą stanąć w obliczu wstrząsu, z zwycięzcami biorącymi wszystko, a przegranymi znikającymi. Widziałem to velocitization na własne oczy. VC, którzy kiedyś cenili cierpliwy kapitał, teraz gonią za arkuszami warunków AI z pilnością napędzaną FOMO. Założyciele w przestrzeniach non-AI zgłaszają, że transakcje utknęły, ponieważ „nie rośniemy wystarczająco szybko”. Inwestorzy, otępiali na 100% wzrostu rok do roku, żądają „moonshotów”, które odzwierciedlają trajektorie AI. Ten sposób myślenia ma efekty falowe. Dla założycieli: Presja na pivot do AI, nawet jeśli to nie pasuje. Dla inwestorów: Nadmierna koncentracja w jednym sektorze, co amplifikuje ryzyko systemowe i zwiększa szanse na ostateczny krach. Dla ekosystemu: Odpływ talentów do możliwości AI, głodząc inne innowacje. Pełna moc przez cały czas? Tak właśnie zdarzają się wypadki. Wyceny pękną, portfele się załamią, a VC będą pisać o tym, jak to było oczywiste, ale musieli grać w grze na boisku. ...