Yapay zeka, Girişim Sermayesi endüstrisini nasıl alt üst ediyor?

Risk sermayesi, ilişkiler, içgüdüler ve çıraklık üzerine kurulu bir endüstridir.

Sağlam bir firmaya katıldınız, 1.000 satış konuşması destesini okuyarak örüntü tanıma oluşturdunuz ve yavaş yavaş bahis yapma hakkını kazandınız. Ama şimdi işler farklı görünüyor.

AI, sektöre tam güçle girdi. Sadece bir yatırım tezi olarak değil, aynı zamanda altyapı olarak. Anlaşmaların nasıl sağlandığını, kararların alınma şeklini ve hatta zanaatı kimin öğreneceğini değiştiriyor.

Para yapay zeka girişimlerine doğru akarken, bu girişimlerin yarattığı araçlar sessizce VC firmalarının çalışma şeklini değiştiriyor.

Ve değişim ince değil. Hızlıdır, yapısaldır ve tüm VC endüstrisinde devrim yaratmaktadır.

Veriler yüksek sesle ve net bir şekilde konuşuyor

2025'in 1. çeyreğinde OpenAI, 40 milyar dolar topladı. Bu tek anlaşma, aşağı yönlü bir çeyreği rekor kıran bir çeyreğe dönüştürdü.

EY'ye göre, bu olmasaydı, girişim finansmanı bir önceki çeyreğe göre %36 düşecekti. Bunun yerine, çeyrek %28 daha yüksek sonuçlandı.

Bu ivme 2. çeyreğe de taşındı. Crunchbase'e göre, H1 2025'te 205 milyar dolardan fazla para toplandı. Bunun neredeyse yarısı yapay zeka girişimlerine gitti.

Yılın ilk iki turunun her ikisi de yapay zeka anlaşmalarıydı: OpenAI (40 milyar dolar) ve Scale AI (14,3 milyar dolar). Güvenli Süper Zeka ve Düşünen Makineler Laboratuvarı'nın her biri 2 milyar dolar topladı.

On bir şirket tek başına 70 milyar dolarlık fon emerek pazarın geri kalanını sıkıştırdı.

BT ve yapay zeka her metriğe hakim oldu. 1. çeyrekte, bilgi teknolojisi sektörü VC yatırımının %74'ünü oluşturdu.

OpenAI'nin anlaşması olmasa bile, kategori yine de %50'den fazla hak iddia edecekti. Körfez Bölgesi, New York ve Austin, yapay zeka anlaşma sayısı ve hacminde lider oldu.

Veriler, yapay zekanın VC finansmanına ne kadar hakim olduğunu açıkça gösteriyor.

Yapay zeka boru hattını devraldığında ne olur?

Yapay zeka sadece risk sermayesi finansmanını etkilemiyor. Aynı zamanda endüstrinin içeriden nasıl çalıştığını da etkiliyor.

VC fonlarındaki genç analistler, örüntü tanımayı geliştirmek için yıllarını harcarlardı.

Desteleri önceliklendirdiler, LinkedIn profillerini kazıdılar, piyasa haritalarını okudular ve sonsuz kurucu çağrıları boyunca oturdular.

Göz kamaştırıcı değildi ama stajyerleri ortağa dönüştüren çıraklıktı.

Şimdi, bu işlerin çoğu yapay zeka tarafından daha hızlı ve daha iyi yapılabilir. Harmonic, Affinity ve Termina gibi platformların milyonlarca şirketi tarayabildiği ve aykırı değerleri işaretleyebildiği bildiriliyor.

Revolut'un kurucusu tarafından başlatılan 250 milyon dolarlık bir fon olan QuantumLight, desteklenmeye değer kurucuları belirlemek için Aleph adlı tescilli bir model kullanıyor . Genç takım yok. Sadece bir motor.

Bu, üretkenlik için iyi olabilir, ancak endüstrinin uzun vadeli görünümüyle ilgili bazı soruları gündeme getiriyor.

Kimse yaparak öğrenmezse, yeni nesil girişim liderleri kim olur? Marc Andreessen , girişimin hala zevk, güven ve içgüdü konusunda temelde insani olduğunu söylüyor. Fakat bu içgüdüler asla eğitilmezse, bu avantaj ne kadar sürebilir?

Yeni bir VC işletim modeli ortaya çıkıyor

Yapay zeka sadece kaynak bulmanın yerini almaz. Girişim yığınının her bölümünü dönüştürüyor.

LLM'ler artık saniyeler içinde notlar yazıyor, satış konuşmalarını tarıyor, satış konuşmalarını tarıyor. Dahili yardımcı pilotlar, pratisyen hekimlerin kurucu çağrılarına hazırlanmalarına, LP sorularını yanıtlamalarına ve hatta finansal bilgileri modellemelerine yardımcı olur.

SignalFire, Tribe Capital ve diğerleri gibi firmalar, titizliği otomatikleştiren ve kırmızı bayrakları erkenden işaretleyen özel araçlar oluşturarak bunu daha da ileri götürüyor.

McKinsey tahminleri Yapay zeka, varlık yönetimi genelinde işletme maliyetlerini %25-40 oranında azaltabilir. Girişim firmaları, özellikle yalın olanlar, zaten benzer etkileri görüyorlar.

Ancak otomasyon sadece zaman kazandırmaz. Avantajı düzleştirir. Her firma aynı araçlara sahipse, avantaj bunların nasıl kullanıldığına bağlıdır.

Bazı firmalar her şeyi yeniden kablolayarak yanıt veriyor. Bu, veri platformlarını birleştirmek, iş akışlarını yeniden tasarlamak ve ekipleri yeniden eğitmek anlamına gelir. Mühendislik yeteneğinin yerini hızlı mühendisler ve yapay zeka operasyon liderleri alıyor.

En hızlı firmalar, işlevler yerine beceriler etrafında örgütleniyor. Yapay zekayı altyapıya dönüştürüyorlar.

Ancak hızlı çıkışların bir karşılığı vardır

Sektörü yeniden şekillendiren, daha az görünür ama aynı derecede yıkıcı olan başka bir güç daha var.

Big Tech, yeni başlayanlar olgunluğa ulaşmadan önce yapay zeka yeteneği satın alıyor.

Meta kısa süre önce kodlama girişimi Windsurf'ün kurucularını işe aldı ve ekibi satın almak için 2,4 milyar dolar ödedi.

Tohum yatırımcıları 50 kat, B Serisi yatırımcılar ise 4 kat oy aldı. Kağıt üzerinde, bunlar güçlü getiriler. Ancak gizli bir maliyetle gelirler.

En iyi kurucular erken ayrıldığında, yukarı yönlü hareket sınırlıdır. 10 milyar dolarlık şirket hiçbir zaman 100 milyar dolar olmaz.

Bu daha sık oluyor. Yapay zeka girişimleri giderek daha yüksek değerlemelerle yükseldikçe, matematik değişiyor.

Bir şirket 10 milyar dolar kazanır ve 10 milyar dolardan satarsa, kurucular milyarlarla çekip gidebilir.

Yatırımcılar, şartlara bağlı olarak, başlangıç sermayelerinin ötesinde hiçbir şey elde edemezler.

Elde tutma bonuslarının ve erken satın almaların yaygın olduğu bir piyasada, kurucu teşvikleri yatırımcı beklentilerinden farklılaşıyor.

Sadece yeni başlayanlar değil. Wall Street Journal , Meta'nın NFDG'nin kurucuları Daniel Gross ve Nat Friedman'ı işe aldığında firmanın kapandığını bildirdi.

Sınırlı ortaklara erken ödeme yapıldı, ancak bir sonraki fonu desteklemenin uzun vadeli vaadi ortadan kalktı.

Tüm bunlar ne anlama geliyor?

Yapay zeka, risk sermayesini daha hızlı, daha yalın ve daha otomatik hale getiriyor. Ama aynı zamanda sektöre kalıcı gücünü veren yapıların içini de boşaltıyor.

Daha az genç işe alım, daha az çırak anlamına gelir. Kurucular daha erken çıkıyor. Anlaşmalar ilişkiler tarafından değil, modeller tarafından seçiliyor.

Bu verimlidir, ancak aynı zamanda kırılgandır. Girişim işi, uzun vadeli güven, paylaşılan deneyimler ve insan yargısı üzerine inşa edilmiştir.

Bu şeyler eğitim verilerinde gösterilmez.

Sektör şimdi bir seçimle karşı karşıya. Bazı firmalar yapay zekaya özgü hale gelecek ve girişimi bir verim makinesi gibi ele alacak.

Diğerleri, derin ilişkiler, mahkumiyet çağrıları ve uygulamalı destek gibi insani kenarı ikiye katlayacaktır.

Çoğu her ikisini de yapmaya çalışacaktır. Ancak başarılı olanlar, modelini bilinçli olarak seçenler olacaktır. Sadece bir tez olarak değil, aynı zamanda bir çalışma şekli olarak.