Sur les marchés publics et privés, l’essor de l’IA a été extraordinaire : moins d’une douzaine de valeurs technologiques représentent désormais environ 40 % du S&P 500, tandis que les startups basées sur l’IA dominent les flux d’entrée et les valorisations des entreprises (voir figures 1 et 2).
Évaluer la qualité des fonds signifie désormais distinguer non seulement les gestionnaires, mais également les applied sciences émergentes à différents stades de maturité. Le défi central demeure : remark les investisseurs peuvent-ils distinguer le sign du bruit et identifier une valeur réelle et sturdy dans les portefeuilles de capital-risque axés sur l’IA ?
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Le cadre suivant peut aider les LP et les conseillers à se démarquer et à évaluer les fonds de risque IA avec plus de précision.
Un cadre easy
Les LP, les conseillers et les investisseurs intéressés par les fonds axés sur l’IA devraient commencer par se poser les questions suivantes :
Suis-je simplement en prepare d’investir dans des wrappers de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) qui ne résisteront pas à une nouvelle model de fonctionnalités d’OpenAI ? Dans quelle mesure les secteurs verticaux dans lesquels je déploierais du capital sont-ils saturés ? Est-il utile de réinventer le logiciel en tant que service (SaaS) existant avec l’IA, même si les entreprises SaaS historiques (comme ServiceNow) progressent rapidement pour sécuriser leur half de marché ?
Une fois ces premières questions résolues, deux facteurs supplémentaires peuvent aider les investisseurs à évaluer la durabilité et l’évolutivité des entreprises axées sur l’IA.
Premièrement, ces entreprises opèrent-elles dans des domaines où les barrières à l’entrée sont élevées et sont-elles bien placées pour tirer parti des vagues d’innovation simultanées ? Si tel est le cas, ils sont plus susceptibles d’avoir une endurance défendable et de générer des rendements démesurés à mesure que le marché arrive à maturité.
Les startups présentant des barrières à l’entrée élevées disposent de fossés plus larges et plus durables qui offrent une certaine safety contre le prochain discours d’ouverture d’OpenAI ou l’événement Google I/O. Les functions de prise de notes ou les assistants de codage qui émergent du jour au lendemain seront probablement confrontés à des défis à l’avenir s’ils ne sont pas à l’abri des avancées technologiques plus larges.
En outre, l’une des plus grandes barrières à l’entrée est souvent la confiance dans l’entreprise. La confiance est essentielle à l’adoption d’un produit et se construit au fil du temps grâce aux relations, à l’experience et à l’empathie. Les meilleures entreprises peuvent exploiter la confiance et approfondir leurs relations grâce à une utilisation ciblée plutôt que globale de l’IA. Dans ces cas, l’IA agit comme un suralimentateur pour des cycles de développement plus courts afin de répondre aux commentaires des shoppers. L’IA augmente, plutôt que remplace, et cette augmentation renforce la confiance des shoppers et soutient la croissance globale de l’entreprise. Cela contraste avec le « vibe coding », où l’IA écrit tout le code dans l’intérêt d’une expédition rapide plutôt que de se concentrer sur la fourniture de résultats de qualité ou sur la résolution de besoins réels.
Deuxièmement, le positionnement autour de plusieurs supercycles innovants améliore à la fois la durabilité d’une startup et sa capacité à faire évoluer sa stratégie de commercialisation. Plutôt que d’investir exclusivement dans des sociétés d’IA proposant des cas d’utilisation exclusivement dédiés à l’IA, élargir l’ouverture pour inclure des cas d’utilisation adjacents augmente les possibilities de créer un fossé concurrentiel avec de multiples factors d’entrée pour les shoppers.
Les exemples incluent une startup de logistique utilisant des capteurs physiques aux côtés d’brokers d’IA pour gérer les chantiers navals de manière autonome, ou une entreprise de soins de santé tirant parti de l’IA pour des fonctions de gestion de cupboard telles que la planification, la facturation et le partage de paperwork, offrant ces capacités de manière transparente aux sufferers through une software.
Wiz comme étude de cas VC
Wiz, une startup de sécurité cloud fondée en 2021, que Google a l’intention d’acheter pour 32 milliards de {dollars}, est un exemple clair de la manière dont ces deux facteurs s’associent.
La sécurité du cloud présente d’importantes barrières à l’entrée. Il s’agit d’un phase bâti sur un degré élevé de confiance opérationnelle, compte tenu de la nature smart du stockage des données d’entreprise et de la prévention des fuites. Wiz a développé son activité avec des premières validations de principe, en recrutant les meilleurs skills en ingénierie et en intégrant des équipes auprès des shoppers pour instaurer la confiance.
Les shoppers qui ont initialement adopté Wiz pour une migration anticipée vers le cloud ont été confrontés à de nouveaux défis de sécurité associés au développement de l’IA d’entreprise, et Wiz a également capitalisé sur cette activité. En instaurant la confiance autour de ses produits et en vendant simultanément dans les vagues du cloud et de l’IA, Wiz a attiré l’consideration de Google et a généré de solides rendements pour les investisseurs.
Couper le bruit
La prolifération des fonds de capital-risque axés sur l’IA exige une diligence raisonnable plus rigoureuse de la half des investisseurs et des conseillers. L’software de ce cadre easy peut aider à distinguer les managers qui soutiennent des entreprises ayant de réelles barrières à l’entrée et un positionnement stratégique à lengthy terme de ceux qui recherchent le battage médiatique. Les investisseurs qui sauront faire la différence seront ceux qui prospéreront dans les années à venir.
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