ニック・デイヴィドフ、DVCの共同創設者兼マネージング・パートナー – インタビュー・シリーズ

ニック・デイヴィドフ、DVCの共同創設者兼マネージング・パートナーは、140以上の初期段階のAIスタートアップ、包括してPerplexity AI、Etched、Mira MuratiのThinking Machines Labに投資しています。

DVCは、サンフランシスコを拠点とするベンチャーキャピタル会社で、初期段階のAIスタートアップを支援し、AIイノベーションの周りにコミュニティ主導のエコシステムを構築することに焦点を当てています。マリナとニック・デイヴィドフによって設立されたこの会社は、創設者、エンジニア、研究者のアクティブなネットワークと、独自のAIを活用したワークフローを組み合わせて、事前シードからシリーズA/B成長段階までの会社を支援しています。初期段階では10万ドルから30万ドル、フォローアウンドでは100万ドルから300万ドルを投資しています。このモデルは、ハンズオンのサポート、深いコミュニティの関与、そして経験豊富なリミテッド・パートナーと共にAIツールを活用して、取引を調査し、ポートフォリオの創設者を支援することに重点を置いています。すべての目的は、AIスタートアップの景観に意味のある影響を与えることです。

DVCは、ベンチャーキャピタルを第一原理から再考することで知られています。你が伝統的なVCで経験した最も重要な問題または不満は何でしたか？また、AIエージェントとコミュニティの知恵に基づいて動作するモデルを構築するきっかけとなったのは何でしたか？

主に、ベンチャーキャピタル事業を拡大する際の問題です。現在、事業を拡大する唯一の方法は、管理下にある資産を増やすことです。ある時点で、動機が変わります。你は価値観によってではなく、管理料によって動機付けられるようになります。すると、還付よりも配分を優先するようになり、これは健康的ではありません。したがって、私たちは、事業を垂直に拡大するのではなく、水平に拡大するための代替方法を見つけようとしています。また、VCへのアクセスを民主化し、この方法で多様性をもたらしたいと考えています。

​あなたは「DVCは分析担当者を解雇し、LPを雇用した」と述べました。このシステムのしくみを説明してください。LPはどのようにして調査やデューディリジェンスに貢献し、どのようなツールが彼らを支援していますか？

ここで、私はひとつの逸話から話を始めます。当初、LPが私たちに参加する際に、質問紙を提出するように求めていました。その質問の一つは、「あなたはスタートアップを積極的に支援する用意がありますか？」でした。あるテストエンジニアのLPは、この質問に「いいえ」と答えることで、質問紙に表示される次の質問を確認したかったのです。しかし、何も表示されませんでした。彼は私たちの100人目の申請者でしたが、私たちに、質問紙で「はい」と答えることが必須であることを発見させました。100人前の申請者は誰もが「はい」と答えていましたが、誰も気づいていませんでした。

私たちは、LPのための内部「ソーシャル・ラダー」を構築しました。DVCでは、LPはすべて、ディール・アドバイザーという肩書きを得ることができ、ポートフォリオ会社を積極的に支援することで、スーパーアドバイザーに昇進することができます。彼らは、採用、営業、製品、人脈など、スタートアップの成長に貢献することで、運用利益のシェアを得ることができます。また、LPが私たちに取引をもたらす場合、ディール・キャプテンになることができます。私たちは、彼らがいつでも貢献できるようにし、ほとんどのプロセスを自動化しました。

DVCの独自のAIエージェントは、どのようにしてVCの核となる機能である取引の調査、デューディリジェンス、ポートフォリオの監視を自動化していますか？変化の最大となったワークフローを一つまたは二つ紹介してください。

DVCでは、AIは、ベンチャー会社の運営方法を根本的に再考する上で、重要な役割を果たしています。伝統的なデューディリジェンスのプロセスを逆転させるのを助けてくれます。創設者に最初に連絡を取るのではなく、私たちのAIエージェントは、包括的な取引メモを作成し、初期連絡前に大部分の初期デューディリジェンスを実行します。これは、会社のプレゼンテーション、市場データ、競合分析、評価原則などの必要な情報が、電話前にすでに利用可能であるため、創設者や投資家の時間を無駄にしないからです。以前は、高価な分析担当者が1日かかった作業が、30セントで数分で完了します。

スタートアップのプレゼンテーションがシステムに入ると、通常はLPの紹介経由で、AIは資料を解析し、外部ソースで強化し、データを整理して、取引メモを生成します。したがって、私たちは、自動化が難しい創設者の動機、ソフトスキル、文化、チームのダイナミクスに集中できます。

​あなたのAIは、初期段階のスタートアップを評価する際に、どのような非伝統的または予想外の「信号」を追跡していますか？これらは、人間の分析担当者が従来的に探しているものとどのように異なりますか？

人間の分析担当者が気づきにくい、非凡で気づきにくい信号のひとつは、スタートアップの重要なチームメンバーの最近の解雇です。私たちのシステムは約120の信号を追跡しています。いくつかはスタートアップのトラクションを理解するのに役立ちます。信号の2番目のグループはスタートアップのチームに関するものです。3番目のカテゴリは潜在的な投資家の競争に焦点を当てています。ここでの目標は、創設者がラウンドをどれくらいの速さで調達できるかを予測することです。創設者のネットワークは重要な要素だからです。

​OpenAI、Meta、Tesla (TSLA ) などの会社から170人以上のLPを擁しています。どうやってこのコミュニティを調整し、ノイズではなく質の高い入力を確保していますか？

LPが数十人しかいなかったときは、手動で管理することができました。しかし、彼らの数が増えると、正しい専門家を正しいスタートアップに正しいタイミングでマッチングすることがボトルネックになりました。そこで、LPの専門知識やネットワークに関するすべての詳細を覚えておく「スーパーコネクター」として機能するAIエージェントを開発しました。ポートフォリオ会社に適切な紹介を提案することで、コミュニティの側面を非常にスケーラブルにしました。

また、質を確保するために、創設者にフィードバックを求めることを常に行っています。たとえば、単に潜在的な会社への紹介を行うのではなく、実際に機能したかどうかを確認する必要があります。時間の経過とともに、本当に効果的なものが何であるかを十分に理解することができました。

このファンドのテーゼは、コアAIインフラストラクチャと垂直に焦点を当てたモデルスタックを強調しています。現在、どのAIセグメントが最も過小評価されていると思いますか？また、その理由は何ですか？

過小評価されているセグメントはありません。ただし、未開発のセグメントがあります。未開発のセグメントは、通常、安価です。ヘルスケア、産業用アプリケーション、ロボティクス、建設は後れをとっています。多くのアプリケーションがありますが、その採用はひどいです。

​DVCはすでにPerplexity AIやEtchedなどの企業に投資しています。AIシステムは、どのようにしてあなたがこれらのブレークアウト・カンパニーを、一般的な注目を集める前に特定するのを支援していますか？

私たちの多くの投資家は、創設者やエンジニアで、主にAIテクノロジーの初期ユーザーおよびアダプターです。何かに夢中になると、私たちのコミュニティにそれをもたらします。私たちのAIスタックが準備を行います。パートナーとして、私たちの役割は、直感を聞くことです。Perplexityに投資することになったのは、まさにそのようにでした。

VCをAIが変革する中で、どのような投資家の直感、判断、または人間のつながりは、アルゴリズムによって決して置き換えられないと思いますか？

AIエージェントはすでに、取引メモ、調査、準備作業で私たちを上回っています。創設者と投資家の間の人間同士のつながりは、アルゴリズムで置き換えることができません。創設者の道は複雑で、時には孤独で、プレッシャーが高いです。人間のパートナーは非常に重要です。それが、投資家が本当に必要とするものです。どのアルゴリズムもそれを代替することはできません。

​自動化の利点と、創設者やLPの間の透明性と信頼の必要性をどのようにバランスさせていますか？

実際には、その逆です。自動化によって透明性がもたらされ、それが信頼を築くことになります。自動化により、どの入力が使用され、どのように決定が下されたかが明らかになるからです。意思決定プロセスを可能な限り透明で分析可能にするのです。

​将来、ほとんどのベンチャー会社が分析担当者なしで運営される未来を想定していますか？そうであれば、VC業界に入る次の世代にとって何を意味しますか？

伝統的な分析担当者の役割は、根本的に非効率的です。データを収集して分析するという構造そのものが、データ収集と分析の両方で人間のミスに陥りやすいです。AIを使用することで、プロセスがはるかに効率的になるため、古い役割は不要になります。しかし、新しい役割が現れます。私たちがすべての分析担当者を解雇したとき、私たちはこれらのタスクを処理する製品とエンジニアを雇いました。人間の判断は消えません。ただし、機能が異なります。役割は、最も価値のある場所に移ります。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。読者がこのVCについてさらに詳しく知りたい場合は、DVCを訪問してください。