Nick Davidov, spoluzakladatel a manažer ve firmě DVC – rozhovor

Nick Davidov, spoluzakladatel a manažer ve firmě DVC, investoval do více než 140 startupů v oblasti umělé inteligence, včetně Perplexity AI, Etched a Thinking Machines Lab Miry Murati.

DVC je sanfranciská venture kapitálová firma, která se zaměřuje na podporu startupů v oblasti umělé inteligence a budování komunitně orientovaného ekosystému kolem inovací v oblasti umělé inteligence. Firma byla založena Marinou a Nickem Davidovem a kombinuje aktivní síť zakladatelů, inženýrů a výzkumníků s vlastními AI-podporovanými pracovními postupy, aby podpořila společnosti od fáze pre-seed až po fázi růstu Series A/B, investuje 100 000–300 000 dolarů v nejranější fázi a 1–3 miliony dolarů v následujících kolech. Jejich model zdůrazňuje hands-on podporu, hlubokou komunitní angažovanost a využití nástrojů umělé inteligence spolu s zkušenými omezenými partnery, aby vyhledávaly příležitosti, prováděly due diligence a pomáhaly zakladatelům portfolia růst — vše směřuje k vytváření významného dopadu v oblasti startupů umělé inteligence.

DVC se stal známým jako firma, která přehodnotila venture kapitál od základů. Jaké zkušenosti nebo frustrace z tradičního VC vás inspirovaly k vytvoření modelu, který funguje zcela na základě AI agentů a komunitní inteligence?

Primárně to byly problémy se škálováním venture kapitálového podnikání. V současné době je jediný způsob, jak růst podnikání, zvýšit aktiva pod správou. V某 okamžiku se vaše motivace mění — už nejste poháněni hodnotami, ale manažerskými poplatky. A pak začnete upřednostňovat nasazení před návraty, což není zdravé. Takže se snažíme najít alternativní způsob, jak škálovat investiční firmu horizontálně, ne vertikálně. A také se snažíme demokratizovat přístup k VC a přinést diverzitu tímto způsobem.

​Řekli jste, že DVC „propustil své analytiky a najal své LP“. Můžete nám vysvětlit, jak tento systém vlastně funguje — jak LP přispívají k vyhledávání a due diligence, a jaké nástroje je podporují?

Začnu anekdotou. Když se k nám přidali noví LP, požádali jsme je, aby vyplnili dotazník, včetně otázky: „Jsou jste ochotni aktivně pomáhat startupům?“ Jeden LP — testovací inženýr — byl zvědavý, jaké otázky se objeví, když zvolí „Ne“, ale nic se nestalo. Byl to náš 100. žadatel, který nás přiměl objevit, že kladná odpověď byla nastavena jako povinná v této otázce — nikdo nemohl odpovědět „Ne“. Úžasně, 100 žadatelů před ním kliklo na „Ano“ a nikdy si nevšimli.

Vyvinuli jsme interní „sociální žebříček“ pro naše LP. V DVC může každý LP získat titul Deal Advisor a poté vyrůst v Super Advisor, pokud aktivně podporuje naše portfoliové společnosti s náborářstvím, prodejem, produktem a spojeními, přispívá k růstu startupů — a získává podíl na carried interest. Také, pokud LP přinese nám deal, stává se Deal Captain. Učinili jsme to velmi snadným pro ně, aby přispívali na každé úrovni, a automatizovali jsme většinu procesů.

Jak AI agenti DVC automatizují základní VC funkce, jako je vyhledávání dealů, due diligence a monitoring portfolia? Můžete popsat jeden nebo dva pracovní postupy, které prošly největší transformací?

V DVC je AI páteřní součástí kompletní přehodnocení, jak venture firma funguje. Pomáhá nám otočit tradiční proces due diligence vzhůru nohama. Místo toho, abychom se nejdříve obrátili na zakladatele, naši AI agenti vytvářejí komplexní deal memo a provádějí většinu předběžného due diligence před prvním kontaktem. To je možné, protože většina nezbytných informací (jako firemní prezentace, tržní data, analýza konkurentů a principy valuace) je dostupná před voláním, takže není třeba plýtvat časem zakladatelů a investorů. Co dříve trvalo celý den pro drahého analytika, může být nyní provedeno za několik minut za méně než 30 centů.

Když startupová prezentace zasáhne systém — obvykle prostřednictvím LP — AI analyzuje materiály, obohacuje je o externí zdroje, třídí data a vyprodukuje deal memo. Takže se můžeme soustředit na to, co je obtížné automatizovat — motivaci zakladatele, měkké dovednosti, kulturu a dynamiku týmu.

​Jaké jsou nejnetradičnější nebo nejvíce překvapivé „signály“, které vaše AI sleduje při vyhodnocování raných fází startupů? Jak se tyto signály liší od toho, co tradičně hledají lidský analytici?

Mezi neobvyklé a těžko postřehnutelné signály, které bych zdůraznil, patří nedávné propouštění klíčových členů týmu ve startupu. Celkově naše systém sleduje přibližně 120 signálů. Část z nich pomáhá nám pochopit tah startupu. Druhá skupina signálů se týká týmu startupu. Třetí kategorie se zaměřuje na potenciální konkurenci investorů. Cílem je předpovědět, jak rychle může zakladatel získat kolo financování, protože síť zakladatele je významným faktorem.

​S více než 170 LP z firem jako OpenAI, Meta a Tesla (TSLA ), jak koordinujete tuto komunitu a zajišťujete kvalitní vstup namísto hluku?

Když bylo pouze několik desítek LP, bylo možné je spravovat ručně. Ale když jejich počet rostl, najít správného odborníka pro správný startup ve správný čas se stalo úzkým místem. Takže jsme vyvinuli AI agenty, kteří fungují jako „super spojovatelé“, pamatují si všechny detaily o LP a jejich sítích, aby navrhli relevantní představení pro portfoliové společnosti. To dělá komunitní aspekt neuvěřitelně škálovatelným.

A aby zajistit kvalitu, vždy se obracíme na zakladatele, abychom získali jejich zpětnou vazbu. Pro nás nestačí, například, pouze učinit představení potenciální společnosti; musíme ověřit, zda to skutečně funguje. S časem jsme nasbírali dostatek dat, abychom viděli, co je skutečně efektivní.

Téza fondu zdůrazňuje jádrové infrastruktury AI a vertikálně orientované modelové stohy. Jaké segmenty AI považujete za nejvíce podhodnocené v současné době — a proč?

Neexistují podhodnocené segmenty, pouze podrozvinuté — a podrozvinuté segmenty tendují být levnější. Zdravotnictví, průmyslové aplikace, robotika a stavebnictví jsou pozadu. Existuje mnoho aplikací, ale jejich přijetí je hrozné.

​DVC již investoval do jmen jako Perplexity AI a Etched. Jak vám váš AI systém pomáhá identifikovat tyto průlomové společnosti, než se dostanou do mainstreamového povědomí?

Naši investoři jsou většinou zakladatelé a inženýři, kteří jsou primárně ranými uživateli a přijímateli AI technologií. A když se stanou posedlými něčím, přinášejí to do naší komunity. Naši AI stack zajišťuje přípravu. Jako partneři je naše práce naslouchat naší intuici. To je přesně to, jak jsme se nakonec rozhodli investovat do Perplexity.

Jaké aspekty investorovy intuice, úsudku nebo lidského spojení se domníváte, že nelze nikdy nahradit algoritmy?

AI agenti již překonávají naše možnosti při vytváření deal mem, výzkum a přípravné práce. Co nemohou nahradit, je lidské spojení mezi zakladatelem a investorem. Tohle spojení často trvá déle než průměrné manželství. Cesta zakladatele je komplexní, někdy osamělá a vysoce tlaková. Mít lidského partnera je zásadní — to je to, co je investor vlastně pro. A žádný algoritmus nemůže nahradit toto.

​Jak vyvažujete výhody automatizace s potřebou transparentnosti a důvěry mezi zakladateli a LP?

V skutečnosti je to naopak — automatizace poskytuje transparentnost, která zase buduje důvěru. S automatizací můžete jasně vidět, které vstupy byly použity a jak byly učiněny rozhodnutí. To dělá proces rozhodování co nejtransparentnějším a analyzovatelným.

​Předpokládáte budoucnost, ve které většina venture firem funguje bez analytiků — a pokud ano, co to znamená pro příští generaci VC, která vstupuje do odvětví?

Tradiční role analytika je sama o sobě neefektivní. Struktura sama — mít analytika, který shromažďuje a analyzuje data — je náchylná k lidské chybě, jak v sběru dat, tak v analýze. Použití AI prostě dělá proces mnohem efektivnějším, takže stará role se stává zbytečnou. Nicméně, objevují se nové role. Takže když jsme propustili všechny naše analytiky, najali jsme produkty a inženýry, kteří zajišťují tyto úkoly, a lidský úsudek nezmizí — pouze se přesouvá do různých funkcí. Role migrace tam, kde přidává nejvíce hodnoty.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří mají zájem se dozvědět více o tomto VC, by měli navštívit DVC.