Investing in the Age of Generative AI

By now, il est évident pour quiconque travaille dans le domaine de l’IA ou investit dans l’IA que nous sommes actuellement dans une “ère” de l’IA - avec l’effervescence des marchés de financement semblant éclipser celle de l’euphorie de la Web3 en 2021. Mais sous cette brillance d’euphorie, nous voyons déjà quelques fissures précoces sur le marché, qui pourraient servir d’indicateurs avancés de rendements futurs déprimés, même si les fonds continuent de concurrencer et de déployer agressivement du capital dans les startups d’IA.

Dans ce post, j’explore le paysage actuel des investissements en IA et présente un cadre qu’un fonds typique de démarrage (fonds de l’ordre de 100 à 500 millions de dollars) pourrait vouloir adopter. Je couvrirai les points suivants :

• Je plonge d’abord dans POURQUOI il y a une telle intensité dans le financement des startups d’IA, à la fois dans le contexte du ralentissement du SaaS sur les marchés publics et du désormais omniprésent "" de Sarah Tavel (qui depuis a été repris par de nombreux autres VC)
• Je mets ensuite en lumière certaines faiblesses et bizarreries dans le paysage de l’IA générative
• Avec ce contexte, je présente un cadre de réflexion sur les opportunités en IA générative, soulignant pourquoi il y a un bassin d’opportunités réduit, même à ce stade précoce du cycle.
• Je soutiens qu’il y a une bifurcation à la fois en termes de stratégies de fonds et de taille des résultats potentiels, et que de nombreux fonds évaluent incorrectement les résultats lorsqu’ils investissent. J’utilise les agents d’IA (pour les marchés du génie logiciel et des parajuristes) comme exemples
• Étant donné le manque de rendements dans la plupart des sous-catégories de l’IA, je présente plusieurs voies à suivre alors que les fonds repensent leurs stratégies.

Plongeons-y.

Pourquoi les VC sont-ils si enthousiastes à propos de l’IA générative ?

Alors que nous sommes en effet dans la partie effervescente du cycle d’investissement en IA générative, l’IA transforme en fait divers flux de travail et processus d’entreprise. En supposant que les principaux laboratoires de recherche maintiennent le rythme de progrès du côté de l’architecture des modèles, la nature même du travail sera différente dans une décennie. Cette fois-ci est vraiment différente, et les VC devraient à juste titre être enthousiastes à l’idée d’investir dans l’IA. Mais il y a aussi une raison mécanique pour laquelle les investisseurs, en particulier les investisseurs traditionnels du SaaS, s’accrochent à l’IA générative, et cela a à voir avec le ralentissement du SaaS après près de deux décennies de croissance à deux chiffres.

Citant directement Jamin Ball de Clouded Judgement/Altimeter :

“En regardant le panier d’environ 80 entreprises de logiciels que je suis, la performance médiane de l’année à ce jour (YTD) est en baisse de 17 %. Personne n’a été épargné, pas même les grandes entreprises de logiciels. Workday / Salesforce ont tous deux chuté de plus de 15 % après les résultats, avec des baisses plus importantes intervenant dans les jours suivant les résultats. Cloudflare et Datadog ont tous deux chuté de plus de 10 % le lendemain des résultats et ont chuté beaucoup plus depuis. Mongo a chuté de plus de 30 %. [Source : . 24 mai 2024]”

Une partie du ralentissement est due aux vents contraires macroéconomiques, mais nous commençons également à approcher les limites de croissance physiques du logiciel cloud (que Scale Venture Partners avait prédites il y a 5 ans) ! L’argument de base que SVP a avancé était qu’au début du cloud computing, les entreprises natives du cloud grignotaient les budgets sur site, et parce que les dépenses cloud ne représentaient qu’une fraction des dépenses totales en logiciels, la croissance était extrêmement élevée (30 % selon Scale, contre 7 % pour le marché global du logiciel).

Étant donné la petite part de marché initiale du logiciel cloud, il a fallu près de deux décennies aux entreprises cloud pour atteindre une part significative du marché global du logiciel (voir le graphique ci-dessous). Le problème est que le miracle de la capitalisation est devenu le fléau de la capitalisation, car en supposant que la croissance du logiciel cloud se poursuit à 30 %, il ne faudrait plus que ~4 ans pour que le logiciel cloud sature le marché global du logiciel, ce qui comprimerait la croissance du cloud à 7 %. Il y a encore de nombreuses industries qui fonctionnent encore avec des dynamiques papier-crayon ou utilisent des logiciels sur site hérités, mais le point principal ici est que les catégories “évidentes” de logiciels sont déjà assez compétitives.

Ce que cela signifie pour les entreprises de logiciels cloud, c’est que le processus de vente devient plus une entreprise cloud contre une autre entreprise cloud (par rapport à une entreprise de logiciels cloud contre un fournisseur sur site dans le passé). Cette concurrence accrue signifie que pour les entreprises SaaS actuelles, chaque concours est un combat de couteaux. Cela a des ramifications pour les VC aussi ! Il fut un temps où les fonds pouvaient investir des montants importants dans des entreprises SaaS, et lorsque ces entreprises devenaient publiques, il était dans l’ordre des choses de supposer que les marchés publics attribueraient un multiple de 10x ARR sur les entreprises établies (par exemple, si une entreprise atteignait 100 M$ de revenus annuels récurrents, elle serait valorisée à environ 1 Md$). Ce n’est plus vrai, étant donné que les multiples sont tellement plus bas, ce qui signifie également des résultats plus petits !

Entrée dans l’IA générative. Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, le monde entier a été exposé au potentiel de l’IA. Puis, en août 2023, Sarah Tavel, partenaire de Benchmark, a rédigé son post désormais omniprésent. L’idée principale du post de Sarah était que les logiciels d’IA générative peuvent remplacer le “travail” humain, et par conséquent aider les entreprises à éliminer les effectifs. Une conclusion de cela, dans notre contexte de ralentissement du SaaS, est que les entreprises Gen AI peuvent vendre des logiciels qui remplacent le budget des effectifs d’une entreprise, au lieu d’un budget informatique d’entreprise. Théoriquement, cela signifierait que les entreprises d’IA générative pourraient croître plus rapidement que le taux de croissance des entreprises de logiciels traditionnels ! L’autre argument pour vendre du “travail” par rapport à vendre des sièges dans un modèle SaaS typique est que les entreprises peuvent facturer plus cher pour cette production de travail (par exemple, un pourcentage du salaire total d’un effectif humain). Cela signifie que ces startups de remplacement de travail généreraient des résultats massifs pour les VC, car chaque remplacement d’effectif pourrait signifier des dizaines de milliers de dollars de revenus (par rapport aux quelques milliers pour un siège CRM Salesforce). Compte tenu de ces rendements lucratifs, les VC ont collectivement versé des dizaines de milliards de dollars dans des entreprises d’IA à tous les niveaux. Au cours de la dernière année, les investissements en IA représentaient plus de 20 % de tous les financements de VC.

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