L’IA écrase les valorisations des startups pour les entreprises pré-ChatGPT

Il y a cinq ans, des investisseurs en capital-risque investissaient de l’argent dans des startups américaines vendant de tout, des abonnements de lingerie aux logiciels de planification, les dotant d’une valorisation d’un milliard de {dollars} avant même que la plupart ne réalisent des bénéfices.

C’était une époque mousseuse pour les startups, alimentée par une combinaison d’argent bon marché et d’une demande stimulée par la pandémie. Mais même après que la Réserve fédérale ait pris un peu d’écume en commençant à augmenter les taux d’intérêt en 2022, de nombreux fondateurs pensaient qu’ils pourraient croître jusqu’à atteindre leurs valorisations gonflées, ont déclaré les investisseurs à CNBC.

Ensuite, une utility appelée ChatGPT est arrivée.

“Le second ChatGPT a été celui où les gens ont dit : ” Bon Dieu, la prochaine génération d’entrepreneurs, leur langage de codage est l’anglais parlé ” “, a déclaré Samir Kaul, partenaire de la société de capital-risque Khosla Ventures, l’un des premiers bailleurs de fonds d’OpenAI.

“Maintenant, vous voyez 50 ingénieurs faire ce qu’il aurait fallu à 500 ingénieurs il y a cinq ans”, a déclaré Kaul. “Nous avons dû complètement repenser la façon dont nous valorisons ces entreprises.”

Alors que les actions des sociétés publiques de logiciels comme Drive de vente, ServiceMaintenant et Journée de travail a été martelé cette année en raison de la menace de l’intelligence artificielle, un bilan plus calme s’est déroulé sur les marchés privés.

Le growth de l’IA qui a injecté plus de 250 milliards de {dollars} dans OpenAI et Anthropic avant leurs méga-introductions en bourse attendues cette année a laissé bloquées des centaines de startups construites avant l’arrivée de ChatGPT en 2022 – effectivement coupées du financement à risque en raison de leurs valorisations gonflées et de leur technologie obsolète, mais pas assez rentables pour les marchés publics.

Il existe 857 startups américaines évaluées à 1 milliard de {dollars} ou plus, le seuil pour être considérée comme une entreprise « licorne », selon les données de PitchBook. Mais près de la moitié de ce groupe n’avait pas levé de nouveaux fonds au cours des trois dernières années, à la fin 2025, ce qui rend bon nombre de ces valorisations obsolètes, selon la société de données sur les marchés privés.

Les startups qui ont levé pour la dernière fois en 2021 valaient 68 % de moins en moyenne à la fin de l’année dernière, tandis que celles qui ont levé pour la dernière fois en 2022 ont connu une baisse de 52 %, selon les propres estimations de valorisation de Pitchbook.

En conséquence, plus de 220 entreprises qui avaient atteint une valorisation d’un milliard de {dollars} lors du growth du capital-risque ont été considérées comme des licornes déchues, selon PitchBook, qui a fourni une liste des entreprises exclusivement à CNBC. Les estimations sont basées sur des facteurs tels que la croissance des effectifs et des comparaisons avec les sociétés ouvertes.

“Beaucoup de ces entreprises sont pré-IA, non seulement dans leur construction de coûts, mais aussi dans leurs produits”, a déclaré à CNBC le PDG de Mercury, Immad Akhund. Sa société, qui a levé 200 thousands and thousands de {dollars} le mois dernier, fournit des providers bancaires à un tiers des jeunes entreprises américaines financées par du capital-risque.

“Ils sont définitivement dans une state of affairs difficile”, a-t-il déclaré. “Toute l’consideration est portée sur l’IA, donc si vous n’êtes pas une entreprise axée sur l’IA, vous avez besoin de chiffres très solides à augmenter.”

La liste des licornes déchues comprend des marques bien connues comme Glossier, The Farmer’s Canine, Rothy’s, Brooklinen et Savage X Fenty, la société de lingerie fondée par la musicienne Rihanna. Les entreprises faisaient partie d’une imprecise d’entreprises s’adressant directement aux consommateurs, fondées sur l’espoir que les détaillants numériques pourraient réaliser des marges comparables à celles des logiciels.

Sont également inclus les piliers des publicités de podcast, notamment le fabricant de suppléments en poudre AG1 et le pionnier des robots-conseillers Betterment, ainsi que le marché de billets en ligne SeatGeek.

Ces entreprises ont atteint leur maturité dans un environnement qui récompensait la croissance à des valorisations médiocres sur la base de deux hypothèses générales : les taux d’intérêt resteraient bas et une startup pourrait toujours être acquise pour son expertise en ingénierie.

Mais l’arrivée de l’IA générative a redessiné le paysage du capital-risque, redirigeant les capitaux vers les entreprises natives de l’IA tout en empêchant de nombreuses startups plus anciennes de justifier leurs valorisations antérieures.

Les éditeurs de logiciels d’entreprise, comme la startup de planification Calendly, sont les plus durement touchés, qui représentent la plus grande catégorie parmi les licornes déchues. Il y a 75 entreprises de logiciels en tant que service, ou SaaS, qui apparaissent sur la liste de PitchBook, soit le double du nombre d’entreprises de technologie financière, le deuxième plus grand groupe.

Cela reflète à la fois les énormes valorisations des startups de logiciels lors du growth du capital-risque de 2021 et la mesure dans laquelle l’IA générative a déstabilisé les hypothèses qui sous-tendent le secteur.

David Zhu, un ex-PorteDash responsable de l’ingénierie, a déclaré qu’après le “second ChatGPT”, il a examiné le paysage logiciel – des startups aux entreprises de taille moyenne financées par des crédits privés en passant par les plus grandes entreprises SaaS publiques – et a vu un changement sismique à l’horizon.

“La thèse que j’avais était que toutes les entreprises SaaS axées sur les flux de travail seront soit perturbées, soit mortes au cours de la prochaine décennie”, a déclaré Zhu à CNBC.

Le modèle SaaS, dans lequel les entreprises s’intègrent dans les flux de travail des employés et facturent souvent à l’utilisateur, est particulièrement menacé par la montée en puissance des brokers autonomes. Après avoir quitté DoorDash, où il dirigeait plus de 200 ingénieurs, Zhu a fondé Reevo, une plateforme d’IA qui automatise les équipes commerciales et advertising and marketing des entreprises.

Selon Zhu, les entreprises créées avant l’IA générative sont alourdies par des modèles de personnel et des logiciels gonflés conçus pour un monde pré-IA, ce qui rend difficile leur transformation.

“À moins qu’ils ne fassent un virage à 180 degrés pour reconstruire exactement la même selected à partir de zéro, ils vont lentement échouer”, a déclaré Zhu. “Cela signifie que les investisseurs préfèrent simplement parier sur de nouveaux entrepreneurs à des valorisations inférieures plutôt que de doubler la mise sur des startups plus anciennes.”

La plupart des 20 sociétés mises en avant par CNBC n’ont pas répondu aux multiples demandes de commentaires ou ont refusé de commenter.

Un porte-parole du fabricant de drones Skydio – estimé par PitchBook comme ayant chuté de 2,5 milliards de {dollars} à 509 thousands and thousands de {dollars} en décembre 2025 – a déclaré dans un communiqué : « Cette spéculation de tiers est fausse et ne repose pas sur les opérations de Skydio ou sur la croissance exponentielle que nous constatons en termes de revenus et de purchasers. »

En avril, Skydio a annoncé avoir levé 110 thousands and thousands de {dollars} auprès d’investisseurs existants, portant sa valorisation à 4,4 milliards de {dollars}.

Un porte-parole d’AG1 n’a pas fourni de déclaration pour cet article, mais après l’enquête de CNBC, Reuters a rapporté que le fabricant de suppléments envisageait de vendre une partie ou la totalité de la société pour une valorisation de 2 milliards de {dollars}. Ce chiffre inclurait la dette d’AG1, précise le rapport.

Après la publication de cet article, un porte-parole de The Farmers Canine a déclaré que l’estimation du PitchBook était incorrecte et que la valorisation de l’entreprise “n’a fait qu’augmenter depuis notre dernier tour de desk en 2022”.

Si une entreprise n’a pas levé de fonds depuis 2021 ou 2022, il est peu possible qu’elle le fasse à nouveau, estiment les investisseurs et les fondateurs. Sans accès à un financement à risque ou à une introduction en bourse believable, la sortie la plus possible pour de nombreuses licornes déchues est une acquisition à une fraction de leur ancienne valorisation, disent-ils.

“Quand nous voyons des entreprises ne pas augmenter, c’est un sign d’alarme”, a déclaré Andrew Akers, analyste chez PitchBook, ajoutant que cela signifie généralement que leur croissance est tiède, voire négative.

Même si certaines startups auraient pu éviter de lever des fonds parce qu’elles génèrent des bénéfices importants, cela constitue l’exception à la règle, a-t-il déclaré.

“Sous la floor, je pense qu’il y a beaucoup de dominos à tomber”, a déclaré Akers.

Certaines startups ont eu des lueurs de réinitialisation cette année.

En février, Stash, l’utility d’investissement et d’épargne, a été acquise par Seize, une utility basée à Singapour, pour une valeur d’entreprise de 425 thousands and thousands de {dollars}, soit moins que les quelque 660 thousands and thousands de {dollars} que les investisseurs ont investis dans l’entreprise au cours de sa vie.

Le même mois, une autre fintech, Step, a été acquise par la star de YouTube MrBeast pour un montant non divulgué, ce qui a amené les investisseurs à spéculer que le prix d’achat était bien inférieur aux environ 500 thousands and thousands de {dollars} levés par la startup avant la transaction.

“Beaucoup de ces entreprises ne valent tout simplement plus grand-chose, c’est pourquoi on les voit être acquises à des prix très réduits”, a déclaré Ryan Falvey de Restive Ventures, qui investit dans des sociétés de technologie financière.

Les valorisations ont été multipliées par six environ par rapport au pic de 2021 de 50 fois les revenus futurs, ce qui signifie qu’une entreprise avec les mêmes revenus vaut environ 85 % de moins sur le marché actuel qu’il y a cinq ans, a déclaré Falvey à CNBC.

Avant la réinitialisation, une startup pouvait souvent être vendue à une grande entreprise technologique cherchant à acquérir les ingénieurs de la plus petite entreprise pour environ 2 thousands and thousands de {dollars} par codeur, selon Kaul de Khosla Ventures. Une entreprise comptant 100 ingénieurs vaudrait au moins 200 à 300 thousands and thousands de {dollars}, a-t-il déclaré.

Mais cette hypothèse, qui constituait un plancher pour les valorisations des startups pendant le growth, s’est évaporée après que les outils de codage de l’IA ont permis à des équipes beaucoup plus petites de créer des produits – laissant les opportunités de sortie rares.

Le résultat est que les startups post-GPT font des excursions autour de leurs concurrents plus âgés, selon Falvey. Il a qualifié les investissements réalisés au cours des trois dernières années de « sans aucun doute les meilleurs » que son entreprise ait réalisés.

“Nous avons remarqué qu’en 2023, les entreprises dans lesquelles nous avons investi après ChatGPT gagnaient déjà plus d’argent que la plupart des entreprises dans lesquelles nous avions investi avant ChatGPT”, a déclaré Falvey.

L’IA générative pourrait à terme réduire le montant de capital requis pour créer des sociétés de logiciels prospères, remettant ainsi en query l’une des hypothèses fondamentales qui ont alimenté le growth du capital-risque de la dernière décennie.

Le bouleversement ne fait probablement que commencer, automotive l’influence de l’IA se répercute sur l’ensemble de l’écosystème du financement des entreprises, du capital-risque au crédit privé en passant par les géants publics.

Selon Kaul, les éditeurs de logiciels plus anciens s’appuient toujours sur des modèles commerciaux fondés sur la facturation aux purchasers en fonction du nombre d’employés utilisant leurs produits, une approche qui, selon lui, sera compromise par l’IA à mesure que les entreprises automatisent davantage le travail des cols blancs.

Pour survivre, les fournisseurs de logiciels devront s’orienter vers des modèles de tarification basés sur les résultats et vers une infrastructure native de l’IA, a-t-il déclaré.

“La query que je pose à chaque fois que l’un d’eux se présente est la suivante : pourquoi OpenAI, Anthropic ou Google ne peuvent-ils pas faire cela ?” » dit Kaul. “Pour la plupart d’entre eux, la réponse est : ‘Ils le peuvent’.”