Нік Давідов, співзасновник і керуючий партнер у DVC – Інтерв’ю серії

Нік Давідов, співзасновник і керуючий партнер у DVC, інвестував у понад 140 стартапів на ранній стадії розвитку, включаючи Perplexity AI, Etched і Mira Murati’s Thinking Machines Lab.

DVC – це венчурна фірма зі штаб-квартирою у Сан-Франциско, яка спеціалізується на підтримці стартапів на ранній стадії розвитку у сфері штучного інтелекту та створенні спільноти, орієнтованої на інновації у сфері штучного інтелекту. Заснована Маріною та Ніком Давідовими, фірма поєднує активну мережу засновників, інженерів та дослідників з власними засобами штучного інтелекту для підтримки компаній на стадії pre-seed через стадію зростання серії А/Б, інвестуючи $100 тис.-$300 тис. на ранній стадії та $1 млн-$3 млн у наступних раундах. Її модель підкреслює практичну підтримку, глибоку взаємодію зі спільнотою та використання засобів штучного інтелекту поряд з досвідченими обмеженими партнерами для пошуку угод, проведення диліжансів та допомоги засновникам портфельних компаній у зростанні — все це спрямовано на створення значного впливу на ландшафт стартапів штучного інтелекту.

DVC стала відомою завдяки переосмисленню венчурного капіталу з першої засади. Які досвіди чи розчарування у традиційному венчурному капіталі спонукали вас створити модель, яка працює повністю на агентах штучного інтелекту та інтелекті спільноти?

Головним чином, проблеми зі зростанням бізнесу венчурного капіталу. Наразі єдиний спосіб зростання бізнесу – це збільшення активів під управлінням. На певному етапі ваша мотивація змінюється – ви вже не керуєтесь цінностями, а керуєтесь комісіями з управління. І тоді ви починаєте пріоритезувати розміщення коштів над доходами, що не є здоровим. Тому ми намагаємося знайти альтернативний шлях для зростання інвестиційної фірми горизонтально, а не вертикально. І також, ми намагаємося демократизувати доступ до венчурного капіталу та привнести різноманітність цим шляхом.

​Ви сказали, що DVC “звільнила своїх аналітиків і найняла своїх обмежених партнерів”. Як ви можете розповісти про те, як ця система працює насправді — як обмежені партнери внесок у пошук угод та проведення диліжансів, і які засоби дають їм можливість це робити?

Я почну з анекдоту. Коли до нас прийшли нові обмежені партнери, ми просимо їх заповнити анкету, у якій є питання: “Чи готові ви активно допомагати стартапам?” Один із обмежених партнерів – інженер з тестування – був цікавий, щоб побачити, які питання анкети будуть показані наступними, якщо він вибере “Ні”, але нічого не відбулося. Він був приблизно нашим 100-м заявником, який допоміг нам виявити, що позитивна відповідь була встановлена як обов’язкова у цьому питанні – ніхто не міг відповісти “Ні”. Дивовижно, що 100 заявників перед ним клали “Так” і ніколи не помічали.

Ми створили внутрішню “соціальну сходинку” для наших обмежених партнерів. У DVC кожен обмежений партнер може отримати звання радника з угод та згодом розвинутися у суперрадника, якщо він активно підтримує наші портфельні компанії з питань найму, продажів, продукції та зв’язків, сприяючи зростанню стартапу – і отримуючи частку кар’єрного інтересу в якості винагороди. Також, якщо обмежений партнер принесе нам угоду, він стає капітаном угоди. Ми зробили це дуже легко для них, щоб вони могли внести свій внесок на кожному етапі, і автоматизували більшість процесів.

Як власні агенти штучного інтелекту DVC автоматизують основні функції венчурного капіталу, такі як пошук угод, проведення диліжансів та моніторинг портфеля? Чи можете ви описати одну чи дві робочі процеси, які бачили найбільші зміни?

У DVC штучний інтелект є основою повного переосмислення того, як працює венчурна фірма. Він допомагає нам перевернути традиційний процес проведення диліжансів. Замість того, щоб звертатися до засновників спочатку, наші агенти штучного інтелекту створюють повний меморандум про угоду та проводять більшу частину попереднього диліжансу до першого контакту. Це можливе тому, що більша частина необхідної інформації (як-от презентації компаній, дані ринку, аналіз конкурентів та принципи оцінки) доступна до звернення, тому немає потреби марнувати час засновників та інвесторів. Те, що раніше займало цілий день у дорогого аналітика, тепер можна зробити за кілька хвилин за менш ніж 30 центів.

Коли стартап-презентація потрапляє до системи – зазвичай через введення обмеженого партнера – штучний інтелект розбирає матеріали, збагачує їх зовнішніми джерелами, сортує дані та видає меморандум про угоду. Таким чином ми можемо зосередитися на тому, що важко автоматизувати – мотивації засновників, м’яких навичках, культурі та динаміці команди.

​Які найнеординарніші або несподівані “сигнали” ваший штучний інтелект відстежує при оцінці стартапів на ранній стадії розвитку? Як вони відрізняються від того, що традиційно шукають людські аналітики?

Серед незвичайних і важко помітних людськими аналітиками сигналів я б виділив недавні звільнення ключових членів команди у стартапі. Загалом, наша система відстежує близько 120 сигналів. Частина з них допомагає нам зрозуміти трекінг стартапу. Друга група сигналів пов’язана з командою стартапу. Третя категорія зосереджена на потенційній конкуренції інвесторів. Метою тут є передбачення того, як швидко засновник може залучити раунд фінансування, оскільки мережа засновника є суттєвим фактором.

​З понад 170 обмеженими партнерами з компаній, таких як OpenAI, Meta та Tesla (TSLA ), як ви координуєте цю спільноту та забезпечуєте якісний внесок, а не шум?

Коли було лише кілька десятків обмежених партнерів, можна було керувати ними вручну. Але коли їх кількість зростала, підтримка правильного експерта для правильного стартапу в правильний час стала瓶нем. Тому ми розробили агентів штучного інтелекту, які діють як “суперконектори”, пам’ятаючи всі деталі про експертизу та мережу обмежених партнерів, щоб пропонувати відповідні знайомства для портфельних компаній. Це робить спільноту надзвичайно масштабованою.

І щоб забезпечити якість, ми завжди звертаємося до засновників, щоб отримати їхню відгук. Для нас недостатньо, наприклад, просто зробити знайомство з потенційною компанією; нам потрібно перевірити, що воно дійсно спрацювало. За час ми зібрали достатньо даних, щоб побачити, що дійсно ефективно.

Теза фонду підкреслює основну інфраструктуру штучного інтелекту та вертикально орієнтовані стеки моделей. Які сегменти штучного інтелекту, на вашу думку, зараз найбільш недооцінені – і чому?

Немає недооцінених сегментів, тільки недорозвинені – і недорозвинені сегменти схильні бути дешевшими. Охорона здоров’я, промислові застосування, робототехніка та будівництво відстають. Є багато застосувань, але їхня адоптація жахлива.

​DVC вже інвестувала у компанії, такі як Perplexity AI та Etched. Як ваша система штучного інтелекту допомагає вам ідентифікувати ці проривні компанії до того, як вони стають відомими?

Більшість наших інвесторів – засновники та інженери, які в першу чергу є ранніми користувачами та адоптерами технологій штучного інтелекту. І коли вони стають одержимими чимось, вони приносять це до нашої спільноти. Наш стек штучного інтелекту займається підготовкою. Як партнери, наша робота полягає у тому, щоб слухати нашу інтуїцію. Саме так ми інвестували у Perplexity.

Як штучний інтелект змінює венчурний капітал, які аспекти інтуїції інвестора, судження чи людської взаємодії, на вашу думку, ніколи не зможуть бути замінені алгоритмами?

Агенти штучного інтелекту вже перевершують нас у підготовці меморандумів про угоди, дослідженні та підготовчих роботах. Те, чого вони не можуть замінити, – це людська взаємодія між засновником та інвестором. Це стосунок часто триває довше, ніж середній шлюб. Шлях засновника складний, іноді самотній та високотисковий. Мати людського партнера важливо – це те, за чим інвестор дійсно відповідає. І жоден алгоритм не може замінити це.

​Як ви балансуете переваги автоматизації з потребою у прозорості та довірі серед засновників та обмежених партнерів?

Фактично, все навпаки – автоматизація забезпечує прозорість, яка, в свою чергу, будує довіру. З автоматизацією ви можете чітко побачити, які входи були використані та як приймалися рішення. Це робить процес прийняття рішень таким прозорим і аналізованим, як це тільки можливо.

​Оглядаючи майбутнє, чи бачите ви майбутнє, у якому більшість венчурних фірм працюватимуть без аналітиків – і якщо так, то що це означає для наступного покоління венчурних капіталістів, які вступають у галузь?

Традиційна роль аналітика є внутрішньо неефективною. Сама структура – наявність аналітика для збору та аналізу даних – схильна до людської помилки, як у зборі даних, так і в аналізі. Використання штучного інтелекту просто робить процес значно більш ефективним, тому стара роль стає зайвою. Однак, з’являються нові ролі. Тому, коли ми звільнили всіх своїх аналітиків, ми найняли продукти та інженерів, які займаються цими завданнями, і людське судження не зникає – воно просто міграє до тих функцій, де воно найбільш цінне.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які цікавляться дізнатися більше про цей венчурний капітал, слід відвідати DVC.