Thomas Cuvelier, Partener, SUA & Europa, RTP Global – Seria de interviuri

Thomas Cuvelier, Partener, SUA & Europa, RTP Global este un investitor cu sediul în New York, care se axează pe sprijinirea fondatorilor din Statele Unite și Europa care construiesc companii care definesc categoriile. El este atras în mod deosebit de antreprenorii care sunt motivați de experiența lor directă în rezolvarea problemelor reale din lumea reală, mai degrabă decât de cei care își propun pur și simplu să înceapă o afacere. Cu o pregătire în știința calculatoarelor și statistică, el investește în echipe tehnice puternice de la stadiul de pre-seed până la seria A, de obicei alocând între 1 milion și 10 milioane de dolari. Experiența sa de investiții acoperă întregul ciclu de viață al companiei, de la stadiul de venture la creștere și cumpărări târzii, modelat de timpul petrecut în principalele hub-uri tehnologice globale, inclusiv San Francisco, New York, Londra, Berlin și Paris, și aduce o puternică perspectivă transatlantică asupra tehnologiei, talentului și piețelor. El este, de asemenea, fluent în franceză, mandarină și japoneză.

RTP Global este o firmă de capital de risc la nivel global care investește în companii impulsionate de tehnologie din America de Nord, Europa și Asia. Fondată în 2000, firma se axează pe sprijinirea fondatorilor ambițioși la stadiile de seed și serie A, cu un record care include companii precum Datadog (DDOG ), Delivery Hero și Cred. RTP Global operează cu o filozofie de investiții pe termen lung, adesea sprijinind companiile timp de mai mulți ani și reinvestind capitalul din succesele trecute în noi întreprinderi. Prezența sa globală și rețeaua permit fondatorilor să se extindă la nivel internațional, în timp ce focalizarea sa pe sectoare acoperă domenii precum AI, fintech, SaaS și infrastructură de date.

Ai sprijinit o gamă largă de startup-uri native AI, inclusiv platforme de orchestrare a fluxurilor de lucru, cum ar fi Kestra, platforme de date de robotică, cum ar fi Mecka AI, și companii SaaS verticale, cum ar fi Archy și DualEntry. Din experiența ta de investiții în diferitele aceste sectoare, ce tipare vezi în tipurile de startup-uri AI care câștigă în prezent tracțiune reală?

Un model interesant poate fi văzut în profilul fondatorilor din spatele startup-urilor AI de succes. Văd din ce în ce mai mult antreprenori motivați de și care construiesc soluții native AI pentru punctele slabe pe care le-au întâlnit în mod direct în industriile moștenite (putea fi sisteme ERP sau software învechit în industrii precum sănătatea). Există un alt grup de fondatori antreprenoriali care au identificat o oportunitate de a perturba un aspect moștenit al unei afaceri globale și construiesc în jurul acestuia. Tendința este că generația de fondatori nativi AI se unește.

De asemenea, este important de remarcat că tracțiunea este generată pe o gamă largă. Industriile grele care erau odată “de netrecut” pentru perturbarea startup-urilor, cum ar fi robotică și servicii guvernamentale, pot fi acum perturbate și sunt viabile pentru investiții de capital de risc.

Lansările recente ale furnizorilor de modele mari, cum ar fi Anthropic, au declanșat un debate despre faptul că startup-urile verticale AI mai au încă moate defensive. Cum vezi evoluția relației dintre modelele fundamentale și companiile de aplicații?

Lansările Anthropic pun o amenințare la adresa ecosistemului startup-urilor, dar trebuie să fim preciși. Companiile care oferă SaaS pentru IMM-uri și industrii necontrolate sunt vulnerabile. Ele nu au un zid de apărare pe care companiile de modele fundamentale nu-l pot încălca cu unelte de suprafață eficiente.

Dar atracția uneltelor de suprafață se întinde doar până la un anumit punct. Fluxurile de lucru complexe din industriile reglementate sunt servite cel mai bine de aplicații AI cu integrare profundă cu unelte specifice industriei, care au fost proiectate de echipe cu o profundă cunoaștere a industriei. Startup-urile verticale AI din spatele unor astfel de aplicații au încă ziduri de apărare defensive și pot rezista furtunii.

Ai sugerat că unele startup-uri AI din seriile B și C ar putea face față acum provocărilor structurale din cauza avansului rapid în modelele fundamentale. Ce greșeli arhitecturale au făcut aceste companii și ce lecții ar trebui să ia startup-urile mai tinere de aici?

Problema pe care o au multe startup-uri AI la stadiul seriei B și C este că produsele lor sunt, în esență, panouri de control pentru a interfața cu LLM-urile care au doar câteva integrări subiacente. Aceste companii au făcut progrese rapide cu adoptarea de către hobbyiști și întreprinderi în ultimii ani și au strâns sume mari. Dar, dacă ne uităm la situația de astăzi, jucătorii de modele fundamentale sunt bine poziționați pentru a contesta modelul lor de afaceri.

Pentru noii fondatori, lecția este să evite să se consoleze prea mult cu orice zid de apărare tehnologică perceput sau încuietori de clienți istorice. Dezvoltarea software-ului asistat de inteligență artificială și scalarea afacerilor face ca inovația de astăzi să devină mâine o ofertă comună. Construirea zidurilor de apărare în jurul trăsăturilor care sunt încă greu de replicat – adâncimea integrării, adâncimea expertizei specifice industriei și comunitățile de utilizatori prospere – este o mișcare mai bună.

Când evaluezi startup-urile AI astăzi, ce constituie de fapt defensivitatea? Este vorba de date proprietare, integrare a fluxului de lucru, complexitatea reglementării, distribuția sau altceva?

Aș spune că da, toate acestea sunt importante. Nu pot sublinia suficient adâncimea integrării necesare. Vorbeam despre integrarea cu peste 100 de unelte și aplicații specifice industriei pentru a fi un nivel de adâncime care este greu de înlocuit.

După cum am menționat mai sus, cred că modelele fundamentale care pătrund în industriile verticale pot merge doar până la un anumit punct. Industriile reglementate și fluxurile de lucru critice sunt prea complexe pentru modelele fundamentale, și aici se află cel mai bun spațiu pentru startup-urile AI pentru a umple și a construi afaceri defensive.

Alte aspecte pe care le-aș adăuga ar fi retenția utilizatorilor și construirea comunității, care rămân blocuri importante de construire a defensivității. Loialitatea reală a utilizatorilor, deoarece un produs este minunat și plăcut de utilizat, este greu de construit, dar și greu de perturbat.

Mulți investitori spun acum că zidul tehnologic în AI se micșorează. Sunt de acord și, dacă da, ce noi forme de avantaje competitive apar?

Este un fapt că zidul tehnologic se micșorează. Dacă produsul tău poate fi construit peste o weekend, atunci nu ai un zid tehnologic – și arta posibilului dintr-o weekend cu AI devine tot mai sofisticată.

Într-o lume în care software-ul este ușor de înlocuit, loialitatea clienților, sporită de o experiență de utilizare uimitoare, devine crucială.

Din perspectiva capitalului de risc, ce calități căutați la fondatorii care construiesc companii AI astăzi? Sunt anumite trăsături, experiențe sau moduri de gândire care se remarcă atunci când decideți să sprijiniți un fondator?

Personal, trăsătura numărul unu este claritatea cristalină asupra clienților finali. Când fondatorii cunosc clienții ca pe dosul mâinii și știu cum se potrivește produsul lor în realitatea clientului, atunci alte elemente importante pentru construirea unor companii AI de succes – cum ar fi ghidarea de o expertiză de sector profundă – se pun în mișcare.

Alte calități importante sunt o persoană de fondator axată pe produs și rețele personale puternice care includ factori de decizie din cadrul întreprinderilor care ar putea deveni clienți pe viitor.

Ai investit în companii care activează în sectoare reglementate, cum ar fi asigurări, sănătate și servicii financiare. De ce crezi că industriile reglementate ar putea oferi oportunități mai puternice pe termen lung pentru startup-urile AI?

Industrii precum sănătatea, farmaceutica, serviciile financiare, asigurările și sectorul public sunt mature pentru a fi perturbate de startup-urile AI care sunt construite de la zero, având în vedere nevoile și fluxurile de lucru ale fiecărei industrii. Impactul LLM-urilor și AI-ului agențic este atât de revoluționar încât nu va “trece” pur și simplu de industrii care au fost istoric lente în a adopta tehnologia.

Aceste industrii sunt atât de atractive pentru startup-uri pentru că sunt încă dominate de companii moștenite care nu pot schimba ușor produsele pentru a se adapta la AI. Și, după cum am menționat, sunt mai puțin potrivite pentru a fi perturbate de modelele fundamentale.

A existat o discuție tot mai mare despre o posibilă undă de fuziuni și achiziții între companiile AI de stadiu mediu. Ce semnale vedeți care sugerează că consolidarea ar putea accelera în următorii ani?

Semnalul cel mai clar este comprimarea valorii care se întâlnește cu presiunea cash-ului. Multe companii AI de stadiu mediu au strâns fonduri la multiplele de vârf din 2021-2023 și se confruntă acum cu terenul de down-round dacă se întorc pe piață, ceea ce face ca o achiziție strategică să devină mai plăcută decât o reprețiere umilitoare. Pe partea cumpărătorului, hyperscalers și companiile platformelor mari au petrecut ultimii doi ani integrând capacități AI și au realizat că construirea totul în casă este mai lentă decât cumpărarea de distribuție diferențiată sau active de date proprietare.

Al doilea semnal este dinamica talentei și a zidului de apărare a datelor: pe măsură ce accelerarea modelului fundamental se intensifică, valoarea defensivă crește în datele de antrenament proprietare și go-to-market, mai degrabă decât în arhitectura modelului în sine, ceea ce este exact ceea ce achizițiile strategice și roll-up-urile eficientizează.

În cele din urmă, mediul reglementar devine mai permisiv; administrația actuală a Statelor Unite a semnalizat o atitudine antitrust mai ușoară, ceea ce elimină barierele pentru strategiile de mare capital care erau anterior precaute în ceea ce privește examinarea tranzacțiilor. Pus cap la cap și ai vânzători motivați, cumpărători motivați și o pistă reglementară mai clară: această combinație precede istoric o undă de fuziuni și achiziții.

Startup-urile AI pot ajunge la tracțiunea inițială rapid, uneori atingând primul milion de venituri mai repede decât generațiile anterioare de companii SaaS. Dar scalarea dincolo de acest punct pare a fi acolo unde multe se luptă. Ce separă companiile care reușesc să treacă de această barieră de la cele care se blochează?

Linia care separă fondatorii AI care ating plafonul veniturilor de cei care străpung în mod repetat obstacolele este viteza de piață. Expedierea de funcții și produse ghidate de un buclă de feedback a comunității de utilizatori. Nu ezită să se gândească la creșterea globală. Să facă angajări de vânzări corecte. Canale de distribuție solide. Acestea sunt principiile fundamentale ale vitezei de piață care diferențiază startup-urile AI de restul.

Privind înainte trei până la cinci ani, ce tipuri de startup-uri AI sunteți cel mai mult entuziasmat să sprijiniți în prezent, și care categorii credeți că sunt deja aglomerate sau vulnerabile?

Sunt entuziasmat de posibilitățile de a perturba sănătatea și farmaceutica (plină de fluxuri de lucru complexe și puternic reglementate care pot fi perturbate), industriale (unde perturbarea tehnologică în general încă are mile de parcurs) și financiare (în special conformitatea și contabilitatea/ERP). Piața pentru produsele AI de nivel înalt, orientate către IMM-uri, este saturată și o zonă de vulnerabilitate pentru startup-urile. Același lucru este valabil și pentru orice startup AI cu un produs care poate fi ușor replicat. Zidurile tehnologice nu mai sunt de încredere.