Fazer uma aposta nas startups de IA nunca foi tão emocionante – ou mais arriscada. Os titulares como OpenAI, Microsoft e Google estão escalando seus recursos rapidamente para engolir muitas das ofertas de empresas menores. Ao mesmo tempo, novas startups estão atingindo o estágio de crescimento muito mais rápido do que historicamente.
Mas definir o “estágio de crescimento” nas startups de IA não é tão cortado e seco hoje.
Jill Chase, sócio da Capitalg, disse no palco da TechCrunch AI Sessions que está vendo mais empresas com apenas um ano, mas já atingiu dezenas de milhões em receita recorrente anual e mais de US $ 1 bilhão em avaliação. Embora essas empresas possam ser definidas como maduras devido à sua avaliação e geração de receita, elas geralmente carecem de grande parte da segurança, contratação e infraestrutura executiva necessárias.
“Por um lado, isso é realmente emocionante. Isso representa essa nova tendência de crescimento extremamente rápido, o que é incrível”, disse Chase. “Por outro lado, é um pouco assustador, porque vou pagar uma avaliação de US $ X bilhões para esta empresa que não existia há 12 meses, e as coisas estão mudando tão rapidamente.”
“Quem sabe quem está em uma garagem em algum lugar, talvez nesse público em algum lugar, iniciando uma empresa que em 12 meses será muito melhor do que esta em que estou investindo em US $ 50 milhões ARN hoje”, continuou Chase. “Então, tornou o crescimento do investimento um pouco confuso.”
Para reduzir o barulho, Chase disse que é importante que os investidores se sintam bem com a categoria e a “capacidade do fundador de se adaptar rapidamente e ver rapidamente nos cantos”.
Ela observou que o cursor de startups de codificação de IA é um ótimo exemplo de empresa que “saltou no caso de uso exato de uma geração de código de IA que estava disponível e possível, dada a tecnologia na época”.
No entanto, o cursor precisará trabalhar para manter sua vantagem.
“Haverá, até o final deste ano, engenheiros de software de IA”, disse Chase. “Nesse cenário, o que o cursor tem hoje será um pouco menos relevante. Cabe a equipe do cursor ver o futuro e pensar, ok, como começo a construir meu produto para que, quando esses modelos saírem e sejam muito mais poderosos, a superfície do produto represente esses e eu possa muito rapidamente conectar e mudar esse estado de geração de código” ””