Jak sztuczna inteligencja wywraca branżę venture capital do góry nogami

Venture capital to branża, która opiera się na relacjach, instynktach i praktykach zawodowych.

Dołączyłeś do firmy, zbudowałeś rozpoznawanie wzorców, czytając 1,000 pitch decków i powoli zdobywałeś prawo do obstawiania zakładów. Ale teraz sprawy wyglądają inaczej.

Sztuczna inteligencja wkroczyła do branży z pełną mocą. Nie tylko jako teza inwestycyjna, ale jako infrastruktura. Zmienia sposób, w jaki pozyskiwane są oferty, podejmowane są decyzje, a nawet to, kto może nauczyć się rzemiosła.

W miarę jak pieniądze płyną w kierunku start-upów AI, narzędzia tworzone przez te startupy po cichu zastępują sposób, w jaki działają firmy VC.

A zmiana nie jest subtelna. Jest szybki, strukturalny i rewolucjonizuje całą branżę VC.

Dane mówią głośno i wyraźnie

W Q1 2025 OpenAI pozyskało 40 miliardów dolarów. Ta jedna transakcja sprawiła, że kwartał spadkowy stał się rekordowy.

Bez niego finansowanie venture capital spadłoby o 36% w porównaniu z poprzednim kwartałem, według EY. Zamiast tego kwartał zakończył się wzrostem o 28%.

Ta dynamika utrzymała się w drugim kwartale. Według Crunchbase, w I połowie 2025 roku zebrano ponad 205 miliardów dolarów. Prawie połowa tej kwoty trafiła do startupów zajmujących się sztuczną inteligencją.

Dwie najlepsze rundy roku to obie transakcje AI: OpenAI (40 mld USD) i Scale AI (14,3 mld USD). Safe Superintelligence i Thinking Machines Lab zebrały po 2 miliardy dolarów.

Tylko jedenaście firm pochłonęło 70 miliardów dolarów finansowania, kompresując resztę rynku.

IT i sztuczna inteligencja zdominowały każdy wskaźnik. W I kwartale sektor technologii informatycznych odpowiadał za 74% inwestycji VC.

Nawet bez umowy z OpenAI, kategoria ta nadal zdobyłaby ponad 50%. Bay Area, Nowy Jork i Austin przodują pod względem liczby transakcji i wolumenu transakcji związanych z sztuczną inteligencją.

Dane wyraźnie pokazują, jak bardzo sztuczna inteligencja dominuje w finansowaniu VC.

Co się stanie, gdy sztuczna inteligencja przejmie lejek?

Sztuczna inteligencja wpływa nie tylko na finansowanie kapitału wysokiego ryzyka. Wpływa to również na to, jak branża działa od środka.

Młodsi analitycy w funduszach VC spędzili lata na opracowywaniu rozpoznawania wzorców.

Segregowali talie, przeglądali profile na LinkedIn, czytali mapy rynku i przesiedzieli niekończące się rozmowy z założycielami.

Nie było to coś wspaniałego, ale to właśnie praktyka zmieniła stażystów w partnerów.

Teraz większość tej pracy może być wykonana szybciej i lepiej przez sztuczną inteligencję. Platformy takie jak Harmonic, Affinity i Termina są podobno w stanie skanować miliony firm i oznaczać wartości odstające.

QuantumLight, fundusz o wartości 250 milionów dolarów założony przez założyciela Revolut, wykorzystuje zastrzeżony model o nazwie Aleph do identyfikowania założycieli, których warto wspierać. Brak drużyny juniorskiej. Tylko silnik.

Może to być dobre dla wydajności, ale rodzi pewne pytania dotyczące długoterminowych perspektyw branży.

Jeśli nikt nie uczy się przez działanie, kto staje się następnym pokoleniem liderów przedsięwzięć? Marc Andreessen twierdzi, że w venture wciąż chodzi o ludzki gust, zaufanie i instynkt. Ale jeśli te instynkty nigdy nie są trenowane, jak długo może trwać ta przewaga?

Wyłania się nowy model operacyjny VC

Sztuczna inteligencja nie tylko zastępuje sourcing. Przekształca każdą część stosu przedsięwzięć.

LLM piszą teraz notatki, skanują pitch decki i wydobywają dane rynkowe w ciągu kilku sekund. Wewnętrzni współpiloci pomagają lekarzom rodzinnym przygotować się do rozmów z założycielami, odpowiadać na pytania dotyczące LP, a nawet modelować finanse.

Firmy takie jak SignalFire, Tribe Capital i inne się jeszcze dalej, tworząc niestandardowe narzędzia, które automatyzują staranność i wcześnie sygnalizują czerwone flagi.

Szacunki McKinsey Sztuczna inteligencja może obniżyć koszty operacyjne o 25-40% w całym zarządzaniu zasobami. Firmy typu venture, zwłaszcza te lean, już widzą podobne efekty.

Ale automatyzacja to nie tylko oszczędność czasu. To spłaszcza przewagę. Jeśli każda firma ma te same narzędzia, przewaga wynika z tego, jak są one używane.

Niektóre firmy reagują, zmieniając wszystko. Oznacza to konsolidację platform danych, przeprojektowanie przepływów pracy i ponowne przeszkolenie zespołów. Talenty inżynierskie są zastępowane przez szybkich inżynierów i liderów operacyjnych AI.

Najszybsze firmy organizują się wokół umiejętności, a nie funkcji. Przekształcają sztuczną inteligencję w infrastrukturę.

Ale szybkie wyjścia wiążą się z kompromisem

Jest jeszcze jedna siła, która przekształca branżę, która jest mniej widoczna, ale równie destrukcyjna.

Big Tech kupuje talenty AI, zanim startupy osiągną dojrzałość.

Meta niedawno zatrudniła założycieli startupu programistycznego Windsurf i zapłaciła 2,4 miliarda dolarów za przejęcie zespołu.

Inwestorzy zalążkowi otrzymali 50x. Inwestorzy serii B otrzymali 4x. Na papierze są to silne zwroty. Wiążą się one jednak z ukrytymi kosztami.

Kiedy najlepsi założyciele odchodzą wcześnie, wzrost jest ograniczony. Firma warta 10 miliardów dolarów nigdy nie staje się 100 miliardami dolarów.

Zdarza się to coraz częściej. W miarę jak start-upy zajmujące się sztuczną inteligencją podnoszą się przy coraz wyższych wycenach, matematyka się zmienia.

Jeśli firma zbierze 10 miliardów dolarów i sprzeda za 10 miliardów dolarów, założyciele mogą odejść z miliardami.

Inwestorzy, w zależności od warunków, mogą nie otrzymać nic poza swoim początkowym kapitałem.

Na rynku, na którym powszechne są premie retencyjne i wczesne przejęcia, zachęty dla założycieli odbiegają od oczekiwań inwestorów.

To nie tylko startupy. The Wall Street Journal poinformował , że kiedy Meta zatrudniła Daniela Grossa i Nata Friedmana, założycieli NFDG, firma została zamknięta.

Komandytariusze otrzymali wypłatę wcześniej, ale długoterminowa obietnica wsparcia kolejnego funduszu zniknęła.

Co to wszystko oznacza?

Sztuczna inteligencja sprawia, że kapitał wysokiego ryzyka jest szybszy, szczuplejszy i bardziej zautomatyzowany. Ale jest to również wydrążanie struktur, które dały branży siłę przetrwania.

Mniej młodszych pracowników oznacza mniej praktykantów. Założyciele odchodzą wcześniej. Oferty są wybierane przez modelki, a nie relacje.

Jest wydajny, ale jest też kruchy. Biznes venture został zbudowany na długoterminowym zaufaniu, wspólnych doświadczeniach i ludzkim osądzie.

Te rzeczy nie są wyświetlane w danych treningowych.

Branża stoi teraz przed wyborem. Niektóre firmy staną się natywne dla sztucznej inteligencji, traktując przedsięwzięcie jak maszynę do przepustowości.

Inni podwoją się na ludzkiej krawędzi, takiej jak głębokie relacje, wezwania do przekonania i praktyczne wsparcie.

Większość będzie próbowała zrobić jedno i drugie. Ale ci, którzy odniosą sukces, to ci, którzy świadomie wybiorą swój model. Nie tylko jako teza, ale jako sposób pracy.