Ce VC dit que tous les signes indiquent une bulle d'IA

Une bulle d’IA imminente peut être sur le point d’éclater. Si vous savez où chercher, les signes révélateurs d’une correction sont partout.

Bien qu’il puisse être trop tôt pour dire si l’IA est la « cinquième révolution industrielle » ou un excellent moyen de perdre de l’argent, des spectateurs comme Nnamdi Okike, le partenaire fondateur de 645 Venture, utilisent une heuristique pour distinguer la mousse et la folie des progrès révolutionnaires de l’IA.

« Un inconvénient de la taille des rondes qui se produisent et de la vitesse à laquelle ces rondes se produisent, c’est que les investisseurs manquent peut-être cette idée de la qualité du modèle commercial », a déclaré Okike à Trading Insider.

L’entreprise soutient les startups de la pré-série à la série B, avec des investissements notables, notamment Meridian – une plate-forme fintech compatible avec l’IA pour les accords de capital-investissement – 645 ont mené son tour de semences de 7 millions de dollars en juin. L’année dernière, il a également mené un financement de la série B de 31 millions de dollars de Setpoint, une entreprise d’infrastructure de prêt.

Parmi la classe des investisseurs, beaucoup ont l’impression d’avoir vu tout cela auparavant, car la conclusion éventuelle du boom de l’IA a fait des comparaisons avec l’ambiance arcmautique de la crypto – qui a à nouveau un moment – et même le buste dot-com qui a déclenché l’aube de l’ère Internet.

« Il est très difficile de comprendre vraiment ce qu’est un modèle commercial durable qui aura des marges à long terme attrayantes, qui est défendable, et qui ne sera pas nécessairement une course vers le bas sur les prix. »

Okike m’a parcouru ses critères d’investissement et si nous étions déjà dans une bulle d’IA liée à la pop.

Ce Q&R a été édité pour plus de clarté et de longueur.

Parlez de l’éthique d’investissement de l’entreprise, notamment comment elle est ou n’investit pas dans l’IA.

L’accord le plus récent dans lequel j’ai été impliqué était avec Arbor, qui est un logiciel qui remplace efficacement les consultants opérationnels.

C’est un exemple d’une entreprise d’IA qui fournit des affaires. Historiquement, les entreprises pourraient avoir dû se rendre chez une société de conseil à prix élevé pour réaliser certains projets d’intelligence commerciale, plutôt que d’utiliser des logiciels en temps réel.

Nous nous sommes éloignés des entreprises extrêmement à forte intensité de capital; Par exemple, nous n’avons investi dans aucune des grandes entreprises de modèles de grandes langues.

Nous recherchons des tournées de semences où nous pouvons investir et acheter une participation de 10% dans une entreprise pour 2 à 3 millions de dollars. Même à la série A, nous envisageons des tours qui pourraient être de 10 à 12 millions de dollars, où nous les évaluons à 40 millions de dollars à 60 millions de dollars après mones.

Nous n’investissons pas dans des entreprises qui collectent 2 milliards de dollars.

Pouvez-vous expliquer pourquoi nous constatons des évaluations aussi élevées de certaines sociétés d’IA?

Les entreprises sautent plusieurs étapes et augmentent des cycles d’une taille beaucoup plus proportionnellement à celles des entreprises qui avaient historiquement un ajustement de marché de produit vraiment établi.

Lorsque vous commencez à perdre cela, vous devez prouver tant d’autres choses après mon argent, et vous le faites souvent sans la rareté et l’efficacité du capital qui sont nécessaires.

Je suis un grand fan de la citation, » La nécessité est la mère de l’invention, « ce qui vous oblige à faire des compromis. Cela vous oblige à dire » Je ne peux dépenser que X pour les ingénieurs « ou » Je ne peux que vous consacrer au marché. «

Si vous ne pouvez pas le faire, il est souvent possible que l’une de vos hypothèses soit mauvaise, votre exécution est mauvaise ou que le marché vous oblige à changer. C’est une bonne chose dans le contexte de l’entrepreneuriat.

Lorsque vous quittez ce système, il baisse les choses là où nous en sommes maintenant, qui est de très grands tours qui sont beaucoup plus cohérents avec ce que vous verriez au pré-IPO super tardif, apparaissant à la série A ou au début.

Cela rend plus probable que les entreprises augmentent les rondes et gaspillent la façon dont elles utilisent leur argent. Une variable cachée est également la qualité des revenus.

Est-ce que c’est des revenus à marge élevée? Est-ce des revenus défendables? Qu’il s’agisse d’outils d’IA juridique, d’IA financier ou de développeurs, vous voyez des rondes radicalement gonflées à chaque étape.

Nous avons écrit sur les véhicules d’investissement à usage spécial, SPVSet les espacs contribuant aux craintes d’une bulle d’IA. Pourquoi ce genre d’investissements pourrait-il l’indiquer?

Lorsque vous vous lancez dans des espaces de contrôle en blanc, ou des espacs qui sont élevés sans se concentrer vraiment clairement sur le type d’entreprise que vous allez acheter, je pense que les investisseurs investissent quelque peu aveuglément et font confiance aux propriétaires pour le comprendre. D’une manière générale, le dernier type de groupe de buste spac l’a prouvé.

Revenons à la raison pour laquelle les espacs existent: il y a des entreprises conçues pour acheter des actifs attractifs où il y a soit une inefficacité sur les marchés privés, de pouvoir y investir ou où le marché public est un meilleur endroit pour les entreprises.

Certains exemples de spacs qui étaient de bons investissements dans la dernière vague étaient des repêchages et HIMS. Dans le cas de DraftKings, la structure de l’espace a permis à plusieurs entreprises de fusionner, ce qui était une bonne chose car ils étaient complémentaires.

Ils se trompent lorsqu’il y a une déconnexion entre la façon dont les marchés privés et publics peuvent consulter l’entreprise.

Parce que les marchés publics sont assez mousseux, je suppose que les investisseurs de SPAC pourraient penser: « OK, il y a beaucoup de demande pour les sociétés d’IA, nous permettons donc aux investisseurs du marché public d’accéder à des actifs d’IA théoriquement attrayants, et ceux-ci se négocieront à une prime. »

Lorsque nous voyons des sociétés d’IA se négocier à 50 ou 100 fois les revenus, ou augmenter les tours à cela, quelle est la fin du jeu? Si vous êtes finalement apprécié sur le marché public à cinq à 10 fois les revenus, vous devez augmenter considérablement pour surmonter cette réduction de l’évaluation.

Outre les moyens d’investissement dans l’IA, quels autres indicateurs sont là que nous nous dirigeons vers une bulle d’IA?

Il y a quelques signaux généraux de bulles, et ils ont été relativement répandus dans les différents cycles de battage médiatique de la technologie. 1) une augmentation rapide des évaluations, 2) la fréquence croissante des nouveaux cycles de financement, 3) les investisseurs investissent dans la théorie du plus gros imbécile, ou investissent sur les attentes de ce que les autres investisseurs vont faire, par rapport aux fondamentaux, puis 4) augmentation des prix basés sur des métriques fondamentales, donc des choses comme le prix au revenu, le prix des bénéfices, etc.

L’évaluation d’Openai est passée de 300 milliards de dollars au dernier tour à 500 milliards de dollars dans leur offre d’appel d’offres. Il est assez rare qu’une entreprise privée soit évaluée à 100 millions de dollars. Vous avez maintenant des entreprises appréciées à bien plus que cela et augmenter leurs évaluations dans les périodes des mois.

Étant donné que les plus grandes entreprises sont évaluées à un pourcentage beaucoup plus important des marchés publics, elles peuvent influencer les performances de ces marchés à long terme. Si vous regardez les sept magnifiques, ils ne sont pas évalués à des multiples de gains extrêmement élevés, mais vous voyez leurs dépenses en capital augmenter considérablement.

On estime que 560 milliards de dollars ont été investis dans CAPEX cette année, contre environ 35 milliards de dollars de revenus générés par ces dépenses. OpenAI en est à environ 10 milliards de dollars, ce qui les achète essentiellement à Microsoft Azure et aux services. Vous réduisez donc un peu cela parce que Microsoft le vend à coût. Il y a une déconnexion massive entre les dépenses CAPEX et les revenus générés par ces dépenses.

Compte tenu de la grande concentration du marché public dans ces sociétés, les modifications de leurs dépenses peuvent entraîner une réaction en chaîne.

Vous voyez également certaines sociétés publiques se négocier à des multiples de revenus très élevés. L’un est Palantir. Il se négocie à plus de 100 fois ses revenus, ce qui est assez extrême et rare. Palantir est une grande entreprise, mais quand vous commencez à regarder ces multiples, vous dites: «Hmm, cela rappelle les périodes de bulle précédentes».

Si votre conclusion sur une bulle d’IA est juste, que pourrions-nous commencer à voir et quelles pourraient être les retombées pour Big Tech?

Souvent, dans les cycles de marché, il y a une correction, et les corrections conduisent généralement à resserrer les cordes de leurs bourses, en se concentrant sur la rentabilité et les investissements élevés.

L’ironie est qu’après le terrain de la technologie de la pandémie 2021, il y a eu une correction. Il y avait cet accent sur la rentabilité et la réduction des dépenses sur les marchés privés et publics, et cette idée que ces licornes devaient augmenter les rondes, devenir rentables et se concentrer sur l’efficacité, mais ensuite vous avez fait apparaître l’IA, et une grande partie de cela a été jetée par la fenêtre.

Vous n’aviez pas vraiment de correction complète; dont certains secouent encore. Je soupçonne que quelque chose de similaire peut se produire après ce boom en IA. Je suppose que la question est de savoir à quel point cela sera important ou permanent? Et les entreprises à un moment donné seront-elles obligées de resserrer vraiment les cordes de la bourse?

Cela signifierait beaucoup moins d’investissement dans CAPEX pour les Magnificent Seven, probablement des cycles de capital-risque, et les entreprises devraient être beaucoup plus efficaces dans la façon dont ils forment leurs modèles.

Ce qui est intéressant, c’est que vous aviez ce point de données de Deepseek. Le marché a réagi de façon très spectaculaire à cette entreprise unique qui a pu former ses modèles pour une fraction de ce que les LLM américains formaient leurs modèles.

Le marché semble l’avoir oublié, et les entreprises ont continué à investir aux taux qu’elles étaient. C’est un événement aberrant étrange.