Ник Давидов, соучредитель и управляющий партнер DVC – серия интервью.

Ник ДавидовСоучредитель и управляющий партнер DVC, он инвестировал в более чем 140 стартапов на ранних стадиях развития в области искусственного интеллекта, включая Perplexity AI, Etched и Thinking Machines Lab Миры Мурати.

DVC Это венчурная фирма из Сан-Франциско, специализирующаяся на поддержке стартапов в области искусственного интеллекта на ранних стадиях и создании экосистемы, основанной на сообществе, вокруг инноваций в сфере ИИ. Основанная Мариной и Ником Давидовыми, фирма объединяет активную сеть основателей, инженеров и исследователей с собственными рабочими процессами, использующими ИИ, для поддержки компаний от предпосевного финансирования до этапов роста серии A/B, инвестируя от 100 000 до 300 000 долларов на самых ранних этапах и от 1 до 3 миллионов долларов в последующих раундах. Ее модель делает акцент на практической поддержке, глубоком вовлечении сообщества и использовании инструментов ИИ совместно с опытными партнерами для поиска сделок, проведения комплексной проверки и помощи основателям портфеля в развитии — все это направлено на создание значимого влияния на ландшафт стартапов в области ИИ.

DVC известна тем, что переосмысливает венчурный капитал с самых основ. Какой опыт или разочарования в традиционном венчурном капитале вдохновили вас на создание модели, которая полностью основана на агентах искусственного интеллекта и коллективном интеллекте?

В первую очередь, проблемы связаны с масштабированием венчурного бизнеса. Сейчас единственный способ развития бизнеса — это увеличение активов под управлением. В какой-то момент мотивация меняется — вас больше не волнуют ценности, а комиссионные за управление. И тогда вы начинаете отдавать приоритет вложению средств, а не доходности, что нездорово. Поэтому мы пытаемся найти альтернативный способ масштабирования инвестиционной фирмы горизонтально, а не вертикально. Кроме того, мы стремимся демократизировать доступ к венчурному капиталу и таким образом привлечь разнообразие.

Вы говорили, что DVC «уволила своих аналитиков и наняла своих LP». Можете рассказать, как на самом деле работает эта система — как LP участвуют в поиске и проверке потенциальных инвесторов, и какие инструменты позволяют им это делать?

Начну с анекдота. Когда к нам присоединяются новые инвесторы, мы просим их заполнить анкету, включающую вопрос: «Готовы ли вы активно помогать стартапам?» Один инвестор — инженер-тестировщик — с любопытством наблюдал, какие вопросы появятся в анкете, если он выберет «Нет», но ничего не произошло. Он был примерно сотым кандидатом, и именно он заставил нас обнаружить, что положительный ответ в этом вопросе был обязательным — никто не мог ответить «Нет». Удивительно, но сто кандидатов до него нажали «Да» и даже не заметили этого.

Мы создали внутреннюю «социальную лестницу» для наших LP. В DVC каждый LP может получить звание консультанта по сделкам, а затем вырасти до суперконсультанта, если он или она активно поддерживает наши портфельные компании в вопросах найма персонала, продаж, разработки продуктов и налаживания связей, способствуя росту стартапов — и получая взамен долю в прибыли. Кроме того, если LP приносит нам сделку, он или она становится капитаном сделки. Мы максимально упростили для них участие на каждом этапе и автоматизировали большинство процессов.

Как собственные ИИ-агенты DVC автоматизируют основные функции венчурного капитала, такие как поиск сделок, комплексная проверка и мониторинг портфеля? Могли бы вы описать один или два рабочих процесса, которые претерпели наибольшие изменения?

В DVC искусственный интеллект лежит в основе полного переосмысления принципов работы венчурной фирмы. Он помогает нам кардинально изменить традиционный процесс комплексной проверки. Вместо того чтобы сначала связываться с основателями, наши ИИ-агенты составляют подробный меморандум о сделке и проводят большую часть предварительной проверки до первого контакта. Это возможно, потому что большая часть необходимой информации (например, презентации компаний, рыночные данные, анализ конкурентов и принципы оценки) доступна до звонка, поэтому нет необходимости тратить время основателей и инвесторов. То, что раньше занимало целый день у дорогостоящего аналитика, теперь можно сделать за несколько минут менее чем за 30 центов.

Когда презентация стартапа попадает в систему — обычно через вводное сообщение от LP-партнера — ИИ анализирует материалы, обогащает их внешними источниками, сортирует данные и выдает меморандум о сделке. Таким образом, мы можем сосредоточиться на том, что сложно автоматизировать — мотивации основателей, навыках межличностного общения, культуре и динамике команды.

Какие наиболее нетрадиционные или неожиданные «сигналы» отслеживает ваш ИИ при оценке стартапов на ранних стадиях? Чем они отличаются от того, что традиционно ищут аналитики-люди?

Среди необычных и труднозаметных для аналитиков сигналов я бы выделил недавние увольнения ключевых членов команды стартапа. В общей сложности наша система отслеживает около 120 сигналов. Часть из них помогает нам понять, как развивается стартап. Вторая группа сигналов касается команды стартапа. Третья категория сосредоточена на потенциальной конкуренции со стороны инвесторов. Цель здесь — предсказать, как быстро основатель сможет привлечь инвестиции, поскольку сеть контактов основателя является важным фактором.

Учитывая, что в сообществе более 170 авторов, представляющих такие компании, как OpenAI, Meta и Tesla, как вы координируете работу этого сообщества и обеспечиваете качественный вклад, а не информационный шум?

Когда LP-партнеров было всего несколько десятков, управлять ими можно было вручную. Но по мере их роста подбор подходящего эксперта для подходящего стартапа в нужное время стал узким местом. Поэтому мы разработали ИИ-агентов, выступающих в роли «супер-коннекторов», запоминающих все детали об экспертизе и сетях LP-партнеров, чтобы предлагать релевантные контакты для компаний из портфеля. Это делает аспект сообщества невероятно масштабируемым.

Чтобы гарантировать качество, мы всегда связываемся с основателями, чтобы получить их отзывы. Для нас недостаточно, например, просто познакомить потенциального клиента с компанией; нам нужно убедиться, что это действительно сработало. Со временем мы собрали достаточно данных, чтобы понять, что действительно эффективно.

В основе стратегии фонда лежит акцент на базовой инфраструктуре ИИ и вертикально ориентированных модельных стеках. Какие сегменты ИИ, по вашему мнению, сейчас наиболее недооценены — и почему?

Недооцененных сегментов нет, есть только недоразвитые — и недоразвитые сегменты, как правило, дешевле. Здравоохранение, промышленное применение, робототехника и строительство отстают. Приложений много, но их внедрение ужасно.

DVC уже инвестировала в такие компании, как Perplexity AI и Etched. Как ваша система искусственного интеллекта помогает выявлять эти перспективные компании до того, как они привлекут к себе всеобщее внимание?

Большинство наших инвесторов — это основатели и инженеры, которые являются первыми пользователями и внедряют технологии искусственного интеллекта. И когда они чем-то увлекаются, они привносят это в наше сообщество. Наш стек технологий ИИ занимается подготовкой. Как партнеры, наша задача — прислушиваться к своей интуиции. Именно так мы и инвестировали в Perplexity.

Поскольку искусственный интеллект меняет венчурный капитал, какие аспекты интуиции, суждения или человеческого взаимодействия инвесторов, по вашему мнению, никогда не смогут быть заменены алгоритмами?

Искусственный интеллект уже превосходит нас в составлении аналитических записок, проведении исследований и подготовительной работе. Однако он не может заменить человеческое общение между основателем и инвестором. Эти отношения часто длятся дольше, чем средний брак. Путь основателя сложен, временами одинок и полон стресса. Наличие человеческого партнера крайне важно — именно для этого и нужен инвестор. И никакой алгоритм не сможет это заменить.

Как сбалансировать преимущества автоматизации с необходимостью прозрачности и доверия между основателями и инвесторами?

На самом деле, все наоборот — автоматизация обеспечивает прозрачность, что, в свою очередь, укрепляет доверие. Благодаря автоматизации можно четко видеть, какие входные данные были использованы и как принимались решения. Это делает процесс принятия решений максимально прозрачным и поддающимся анализу.

Заглядывая в будущее, представляете ли вы себе ситуацию, когда большинство венчурных фирм будут работать без аналитиков — и если да, то что это будет означать для следующего поколения венчурных инвесторов, приходящих в эту отрасль?

Традиционная роль аналитика по своей сути неэффективна. Сама структура — сбор и анализ данных аналитиком — подвержена человеческим ошибкам как при сборе, так и при анализе данных. Использование ИИ просто делает этот процесс намного эффективнее, поэтому старая роль становится ненужной. Однако появляются новые роли. Поэтому, когда мы уволили всех наших аналитиков, мы наняли разработчиков продуктов и инженеров, которые выполняют эти задачи, и человеческое суждение не исчезает — оно просто переносится в другие функции. Роль перемещается туда, где она приносит наибольшую пользу.

Спасибо за замечательное интервью! Читателям, желающим узнать больше об этой венчурной компании, следует посетить [ссылка]. DVC.