Di Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
Il consenso del pannello è ribassista, avvertendo di una trappola di liquidità di fine ciclo e di una valutazione a bolla negli investimenti in AI fondamentale, con un'intensità di capitale estrema, rischi di illiquidità e percorsi di monetizzazione incerti.
Rischio: Rischi di illiquidità e percorsi di monetizzazione incerti per le aziende di AI fondamentale
Opportunità: Nessuno esplicitamente indicato.
Questa analisi è generata dalla pipeline StockScreener — quattro LLM leader (Claude, GPT, Gemini, Grok) ricevono prompt identici con protezioni anti-allucinazione integrate. Leggi metodologia →
Ottenere l'accesso alla quota di un gestore nel flusso di affari di co-investimento è sempre stato un gioco competitivo per gli LP, ma la corsa all'oro dell'AI sta rendendo questi sforzi una questione di vita o di morte per alcuni.
Le valutazioni in aumento delle società di AI e machine learning in fase avanzata hanno innescato un aumento drammatico della domanda da parte degli LP di co-investire in attività considerate fondamentali per lo sviluppo della tecnologia, come Anthropic e OpenAI.
Questa corsa al capitale ha ampliato il divario tra gli allocator più sofisticati con le migliori relazioni con i gestori e i loro colleghi meno dotati di risorse, secondo una recente nota degli analisti di PitchBook.
"Se questi fornitori di LLM dovessero rivelarsi società da miliardi di dollari quando vanno in IPO, ciò potrebbe portare a risultati da trilioni di dollari", ha affermato Kaidi Gao, analista senior di ricerca VC presso PitchBook e autore della ricerca. "Gli LP che hanno esposizione nei loro confronti aumenteranno sicuramente i loro rendimenti. È lì che entra in gioco la parte FOMO."
Quella FOMO ha una base nei numeri. Le startup di AI e machine learning con sede negli Stati Uniti che hanno raccolto un round di finanziamento di Serie D o superiore hanno avuto una valutazione pre-money mediana di 4,7 miliardi di dollari nel primo trimestre, quasi quattro volte quella delle startup non-AI e un aumento del 447,8% rispetto al 2024, secondo la nota degli analisti.
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Ma gli LP più piccoli devono affrontare diverse sfide che i loro colleghi più grandi non hanno, a prescindere dalle dimensioni.
Il tempo medio tra i round per le startup di AI era di 1,3 anni nel primo trimestre, rispetto a 1,6 anni tra il 2022 e il 2024, e in netto contrasto con 1,9 anni nel primo trimestre per le startup non-AI.
Questa timeline ridotta mette sotto pressione i co-investitori per firmare il punto, a beneficio degli allocator con programmi di co-investimento dedicati e personale sufficiente per dedicare tempo e risorse alla sottoscrizione di singoli affari, ha detto Gao.
Gli LP che vogliono entrare ora sono probabilmente in ritardo alla festa, secondo la nota degli analisti, poiché l'offerta di capitale ora supera di gran lunga la domanda.
Per ogni 0,90 dollari che le startup di AI nella fase di crescita del venture cercavano di raccogliere nel primo trimestre, gli investitori avevano 1 dollaro da investire, un surplus che esiste dal secondo trimestre del 2025.
Al contrario, nello stesso periodo, le startup di crescita del venture non-AI hanno ricevuto 1 dollaro per ogni 1,70 dollari che cercavano di raccogliere.
Molti dei più grandi allocator del mondo si sono già messi al tavolo.
A gennaio, Qatar Investment Authority, che effettua principalmente investimenti diretti in settori come l'assistenza sanitaria, le infrastrutture e la tecnologia, ha partecipato al round di finanziamento di Serie E da 20 miliardi di dollari di xAI.
A febbraio, il fondo sovrano di Singapore, GIC, insieme all'investitore tecnologico Coatue, ha guidato un round di finanziamento di Serie G da 30 miliardi di dollari per la società di AI Anthropic a una valutazione di 380 miliardi di dollari.
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"L'attuale corsa di capitali degli LP verso l'AI in fase avanzata è guidata dalla scarsità artificiale e dalla velocità, mascherando una mancanza fondamentale di sostenibilità economica dell'unità nei modelli sottostanti."
La frenetica corsa alla co-investimento in AI fondamentale rappresenta una classica trappola di liquidità di fine ciclo. Sebbene l'articolo evidenzi la valutazione mediana di Serie D di 4,7 miliardi di dollari come segno di crescita, ignora l'estrema intensità di capitale necessaria per mantenere questi modelli. Con le startup di AI che raccolgono round ogni 1,3 anni, gli LP stanno essenzialmente finanziando il "burn" di enormi cluster di GPU piuttosto che costruire guadagni sostenibili. Lo squilibrio tra domanda e offerta—dove 1 dollaro di capitale insegue 0,90 dollari di flusso di affari—suggerisce che siamo oltre il punto di generazione di alpha. Gli LP non stanno acquistando crescita; stanno acquistando il rischio di un massiccio ripristino delle valutazioni quando il costo dell'inferenza colpirà finalmente il P&L di questi modelli fondamentali.
Se questi modelli fondamentali raggiungono l'AGI, le attuali valutazioni di 300 miliardi di dollari+ sembreranno prezzi di pre-seed iniziali, rendendo l'attuale "FOMO" una copertura razionale contro la perdita del più significativo cambiamento di produttività nella storia economica.
"Il FOMO per i co-investimenti in AI a picchi di valutazione e surplus di capitale esaspererà le disparità di rendimento del VC, condannando gli LP più piccoli a sottoperformare i mercati pubblici."
L'articolo mette in evidenza il FOMO per i co-investimenti LP nei giganti dell'AI come Anthropic ($380B Serie G val) e OpenAI, con le startup AI di Serie D+ a 4,7 miliardi di dollari di valutazione pre-money mediana: quasi 4x i pari non-AI e in aumento del 448% rispetto al 2024. I cicli di round accorciati di 1,3 anni e il rapporto di domanda/offerta di capitale di $1,11 segnalano un finanziamento eccessivo, favorendo gli LP d'élite con team dedicati. Ma questo allarga il divario tra chi ha e chi non ha nel VC (già IRR mediano ~10-15% netto post-commissioni, in calo rispetto all'S&P). La dovuta diligenza affrettata rischia di distruggere il valore se l'hype dell'AI si sgonfia a causa di carenze di calcolo o regolamentazione.
Se aziende di AI fondamentali come Anthropic dovessero dominare come AWS ha fatto con il cloud, i co-investitori alle valutazioni attuali potrebbero comunque ottenere rendimenti da 5 a 10 volte sui risultati da trilioni di dollari, convalidando il FOMO per i migliori allocatori.
"Gli LP che lottano per l'accesso alla co-investimento in AI a 4,7 miliardi di dollari di valutazione pre-money stanno probabilmente acquistando al picco, non catturando alpha—il surplus di offerta/domanda di $1-a-$0,90 segnala saturazione, non opportunità."
L'articolo confonde il FOMO degli LP con i rendimenti effettivi. Sì, il capitale sta inseguendo l'AI—$1 che insegue ogni $0,90 di domanda—ma questo è un segnale di avvertimento, non una convalida. Le valutazioni a 4,7 miliardi di dollari di valutazione pre-money mediana per le startup AI di Serie D+ sono 4,7 volte i pari non-AI. Non è un premio di scarsità; è una valutazione a bolla. Il vero rischio: la maggior parte degli LP che entrano ora stanno acquistando al picco, non al piano terra. Gli LP più piccoli sono effettivamente svantaggiati, ma questo è un problema strutturale, non una tesi di investimento. L'articolo presume che queste aziende *diventeranno* risultati da trilioni di dollari. Questa è speculazione travestita da inevitabilità.
Se anche solo il 10% di queste startup di AI raggiunge uscite di livello unicorno, gli IRR per i primi co-investitori potrebbero comunque superare i rendimenti dei mercati pubblici in 7-10 anni, rendendo il FOMO di oggi razionale piuttosto che irrazionale. Lo squilibrio tra domanda e offerta ($1 che insegue $0,90) potrebbe semplicemente riflettere un'allocazione efficiente del capitale verso scommesse asimmetriche genuine.
"Le valutazioni nei co-investimenti privati di AI sono improbabili per sostenere un upside senza una corrispondente liquidità di uscita e percorsi di monetizzazione chiari; l'accesso da solo non garantisce rendimenti elevati."
Sebbene l'articolo evidenzi un aumento della ricerca da parte degli LP di co-investimenti in AI fondamentale, il rischio più forte è il tempismo e la liquidità. Anche se Anthropic, OpenAI e nomi simili diventano IPO da miliardi di dollari, il percorso da impresa a mercato pubblico nell'AI è notoriamente incerto, con capitali che inseguono un pugno di unicorni e un surplus di capitali che inseguono il resto. Lo squilibrio tra domanda e offerta potrebbe spingere le valutazioni più in alto, ma i rendimenti potrebbero comprimersi man mano che le annate dei fondi maturano e le uscite sono in ritardo. L'esposizione frammentata a un piccolo numero di vincitori mega aumenta anche i rischi di concentrazione e governance per gli LP, e i cambiamenti normativi potrebbero compromettere la monetizzazione. L'articolo ignora questi punti di attrito e il loro impatto sull'alpha reale.
Il caso rialzista è che gli LP con tasche profonde e programmi di co-investimento ottengono un accesso scalabile senza commissioni elevate, mentre i leader dell'AI monetizzano dati, piattaforme ed effetti di rete: giustificando valutazioni elevate. Se le uscite si materializzano, l'upside potrebbe essere sostanziale nonostante il rumore.
"Il co-investimento viene utilizzato come arma dai GP per eludere il rischio di concentrazione mentre mascherano il tasso di fallimento della lunga coda delle startup di AI."
Claude, identifichi correttamente la valutazione a bolla, ma vi manca la trappola strutturale: il modello di "co-investimento" viene utilizzato dai GP per bypassare i limiti di concentrazione a livello di fondo. Scaricando il rischio sugli LP, le aziende come Sequoia o Andreessen mantengono alto l'AUM che genera commissioni, mascherando al contempo l'alto tasso di fallimento della lunga coda. Il rapporto di domanda/offerta di capitale di $1,11 non è solo "schiuma"; è un disperato tentativo di impedire all'ecosistema delle venture di raggiungere un muro di liquidità.
"I co-investimenti selettivi LP in affari AI di punta offrono protezione dal ribasso e upside della legge dei poteri, mitigando le preoccupazioni relative al rischio di offload del GP."
Gemini, il tuo punto di rischio-offload del GP trascura che gli LP d'élite ottengono co-investimenti con pref di liquidazione di 1,5-2x e diritti di informazione, ribaltando lo script da "trappola" a accesso privilegiato. Nessuno segnala la distorsione della legge dei poteri: l'80% dei rendimenti del VC proviene dall'1% delle transazioni significa che i chaser FOMO finanziano i perdenti, ma i co-investitori selettivi in Anthropic/OpenAI catturano la coda grassa indipendentemente dalla schiuma mediana di 4,7 miliardi di dollari.
"Le pref di liquidazione proteggono l'ordine, non i rendimenti: il vero rischio è l'illiquidità se le startup di AI non riescono a monetizzare abbastanza velocemente da giustificare le valutazioni attuali."
L'argomento di Grok sulla pref di liquidazione è empiricamente sottile. Le pref di 1,5-2x non garantiscono rendimenti se l'asset sottostante sottoperforma: semplicemente danno la priorità alle uscite. Il vero problema: anche i co-investitori selettivi in Anthropic affrontano il rischio di illiquidità se non si materializza un'IPO entro 5-7 anni. ChatGPT ha evidenziato questo attrito; nessuno ha affrontato se l'AI fondamentale abbia effettivamente un percorso di monetizzazione praticabile che giustifichi valutazioni di 300 miliardi di dollari+, o se stiamo prezzando AGI come caso base piuttosto che scenario di coda.
"Le pref di liquidazione non garantiscono uscite e il vero scenario ribassista è se le startup di AI possano monetizzare su larga scala abbastanza velocemente da giustificare le valutazioni attuali, non i privilegi di accesso."
Grok, inquadri 1,5–2x pref di liquidazione e diritti di informazione come trasformazione dei co-investitori in accesso privilegiato. In realtà, le pref ammortizzano solo il ribasso; non garantiscono uscite o ripristinano la monetizzazione se il valore dell'AI ristagna. La lunga coda rimane illiquida per 5–7+ anni e l'economia post-uscita dipende ancora da una vera monetizzazione della piattaforma, non dall'accesso da solo. Il vero rischio non è la dinamica dell'accesso, ma se l'AI fondamentale possa generare flussi di entrate scalabili abbastanza velocemente da giustificare le valutazioni attuali.
Il consenso del pannello è ribassista, avvertendo di una trappola di liquidità di fine ciclo e di una valutazione a bolla negli investimenti in AI fondamentale, con un'intensità di capitale estrema, rischi di illiquidità e percorsi di monetizzazione incerti.
Nessuno esplicitamente indicato.
Rischi di illiquidità e percorsi di monetizzazione incerti per le aziende di AI fondamentale