Hvordan AI snur opp ned på venturekapitalindustrien

Risikokapital er en bransje som er bygget på relasjoner, instinkter og læreplass.

Du ble med i et firma, bygde mønstergjenkjenning ved å lese 1,000 pitch decks, og fikk sakte retten til å satse. Men ting ser annerledes ut nå.

AI har kommet inn i bransjen med full kraft. Ikke bare som en investeringstese, men som infrastruktur. Det endrer hvordan avtaler blir hentet, beslutninger tas og til og med hvem som får lære håndverket.

Etter hvert som pengene strømmer mot AI-startups, erstatter verktøyene disse startups lager stille måten VC-firmaer opererer på.

Og endringen er ikke subtil. Det er raskt, strukturelt og revolusjonerer hele VC-industrien.

Dataene snakker høyt og tydelig

I Q1 2025 samlet OpenAI inn 40 milliarder dollar. Den ene avtalen snudde et nedadgående kvartal til et rekordsettende kvartal.

Uten det ville venturefinansieringen ha falt med 36 % fra forrige kvartal, ifølge EY. I stedet endte kvartalet opp 28 % høyere.

Det momentumet fortsatte inn i Q2. Ifølge Crunchbase ble det samlet inn mer enn 205 milliarder dollar i H1 2025. Nesten halvparten av det gikk til AI-startups.

Årets to beste runder var begge AI-avtaler: OpenAI ($40B) og Scale AI ($14.3B). Safe Superintelligence og Thinking Machines Lab samlet inn 2 milliarder dollar hver.

Elleve selskaper alene absorberte 70 milliarder dollar i finansiering, og komprimerte resten av markedet.

IT og AI dominerte alle beregninger. I Q1 utgjorde informasjonsteknologisektoren 74 % av VC-investeringene.

Selv uten OpenAIs avtale ville kategorien fortsatt ha krevd mer enn 50 %. Bay Area, New York og Austin ledet i antall AI-avtaler og volum.

Dataene viser tydelig hvor mye AI dominerer VC-finansiering.

Hva skjer når AI tar over rørledningen?

AI påvirker ikke bare venturekapitalfinansiering. Det påvirker også hvordan bransjen opererer fra innsiden.

Junioranalytikere i VC-fond pleide å bruke år på å utvikle mønstergjenkjenning.

De sorterte kortstokker, skrapte LinkedIn-profiler, leste markedskart og satt gjennom endeløse gründersamtaler.

Det var ikke glamorøst, men det var læretiden som gjorde praktikanter til partnere.

Nå kan det meste av dette arbeidet gjøres raskere og bedre med AI. Plattformer som Harmonic, Affinity og Termina er angivelig i stand til å skanne millioner av selskaper og flagge uteliggerne.

QuantumLight, et fond på 250 millioner dollar startet av Revoluts grunnlegger, bruker en proprietær modell kalt Aleph for å identifisere grunnleggere som er verdt å støtte. Ingen juniorlag. Bare en motor.

Det kan være bra for produktiviteten, men det reiser noen spørsmål angående de langsiktige utsiktene til bransjen.

Hvis ingen lærer ved å gjøre, hvem blir neste generasjon ventureledere? Marc Andreessen sier at venture fortsatt er grunnleggende menneskelig når det gjelder smak, tillit og instinkt. Men hvis disse instinktene aldri trenes, hvor lenge kan den kanten vare?

En ny VC-driftsmodell vokser frem

AI erstatter ikke bare sourcing. Det transformerer alle deler av venture-stabelen.

LLM-er skriver nå notater, skanner pitch decks og trekker ut markedsdata på sekunder. Interne copiloter hjelper fastleger med å forberede seg på gründersamtaler, svare på LP-spørsmål og til og med modellere økonomi.

Firmaer som SignalFire, Tribe Capital og andre presser dette enda lenger ved å bygge tilpassede verktøy som automatiserer aktsomhet og flagger røde flagg tidlig.

McKinsey estimater AI kan redusere driftskostnadene med 25-40 % på tvers av kapitalforvaltning. Venturefirmaer, spesielt magre, ser allerede lignende effekter.

Men automatisering sparer ikke bare tid. Det flater ut fordelen. Hvis hvert firma har de samme verktøyene, kommer fordelen fra hvordan de brukes.

Noen firmaer svarer med å koble om alt. Det betyr å konsolidere dataplattformer, redesigne arbeidsflyter og omskolere team. Ingeniørtalenter blir erstattet av raske ingeniører og AI-driftsledere.

De raskeste firmaene organiserer seg rundt ferdigheter i stedet for funksjoner. De gjør AI om til infrastruktur.

Men raske utganger kommer med en avveining

Det er en annen kraft som omformer bransjen, en som er mindre synlig, men like forstyrrende.

Big Tech kjøper AI-talenter før startups når modenhet.

Meta ansatte nylig grunnleggerne av kodeoppstarten Windsurf og betalte 2.4 milliarder dollar for å kjøpe teamet.

Seed-investorer fikk 50x. Serie B-investorer fikk 4x. På papiret er dette sterk avkastning. Men de kommer med en skjult kostnad.

Når toppgründerne slutter tidlig, er oppsiden begrenset. Selskapet på 10 milliarder dollar blir aldri 100 milliarder dollar.

Dette skjer oftere. Etter hvert som AI-startups øker til høyere og høyere verdivurderinger, endres matematikken.

Hvis et selskap samler inn for 10 milliarder dollar og selger for 10 milliarder dollar, kan gründerne stikke av med milliarder.

Investorer, avhengig av vilkårene, får kanskje ingenting utover startkapitalen.

I et marked der oppbevaringsbonuser og tidlige oppkjøp er vanlige, avviker gründerinsentiver fra investorenes forventninger.

Det er ikke bare startups. Wall Street Journal rapporterte at da Meta ansatte Daniel Gross og Nat Friedman, grunnleggerne av NFDG, la firmaet ned.

Kommandittpartnere ble utbetalt tidlig, men det langsiktige løftet om å støtte det neste fondet forsvant.

Hva alt dette betyr

AI gjør risikokapital raskere, slankere og mer automatisert. Men det er også uthuling av strukturene som ga industrien dens utholdenhet.

Færre junioransettelser betyr færre lærlinger. Gründere går ut tidligere. Avtaler blir valgt av modeller, ikke relasjoner.

Det er effektivt, men det er også sprøtt. Venturevirksomheten ble bygget på langsiktig tillit, delte erfaringer og menneskelig dømmekraft.

Disse tingene vises ikke i treningsdata.

Bransjen står nå overfor et valg. Noen firmaer vil bli AI-innfødte, og behandle venture som en gjennomstrømningsmaskin.

Andre vil doble seg på den menneskelige kanten, som dype relasjoner, overbevisning og praktisk støtte.

De fleste vil prøve å gjøre begge deler. Men de som lykkes vil være de som velger sin modell bevisst. Ikke bare som en avhandling, men som en måte å jobbe på.