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风投资本青睐的9类AI初创企业

ALLIE GARFINKLE
2024-07-08

我们调查了9家风投公司。

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图片来源:GETTY

每天,风投资本都会收到大量有关AI的项目宣介材料。

然而司空见惯的是,项目宣介理念依然还是那几个,只是字体、插图和数字略有不同罢了。

无聊之余,其中很多风投资本心中希望有人能够拿出完全不一样的项目理念,也就是围绕遭到大家忽视的重大市场机遇、人口需求或问题而提出的理念。

要是这些风投资本能够说出心中真正所想该有多好。《财富》来帮忙了!

我们调查了9家风投公司,询问了AI热潮目前已发展到哪一个阶段,以及这些公司都在关注哪些领域?以下是风投资本希望看到的9个AI初创项目理念。

1:重构招聘服务

NFX创始合伙人詹姆斯•柯里尔表示,招聘领域急需AI的协助。

柯里尔说:“我始终在等待有人能够重构B2B领域的招聘业务。我们也听到人们越来越多地谈及‘我会这样处理简历,或我会这样处理求职者跟踪系统。’不过,这些跟踪系统始终都没有做大。这类系统数量很多,但没有一个能够占据主导地位。”

自本世纪00年代初以来,无数招聘公司涌现然后又消失,它们都尝试着去解决这个问题,但活下来的没有几个。

柯里尔还表示:“招聘服务一直都很混乱。不过,我觉得有了AI之后,人们可以彻底重构这一体验。一年半的时间过去了,但没有人做到这一点。不妨将我们掌握的有关该业务的一切都放到台面上。这项业务可谓是千变万化,但非常适合AI来做。”

2:材料发现

对于Bison Ventures的创始合伙人汤姆•毕加拉和本•赫曼尼来说,他们希望看到更多的公司进军AI与材料发现这个交叉领域,也就是使用AI和其他先进的计算模式来开发带有全新属性和用途的新材料。例如更容易生物降解、可重复使用的新型塑料,重量更轻、造价更便宜的新合金,以及全新的电池材料。

Bison Ventures创始合伙人毕加拉表示:“很长一段时间以来,人们一直在谈论AI在加速材料发现方面的作用,但我并未看到有哪一家公司在这一领域有所建树。到目前为止,我仍在关注这一领域的公司。这确实是一个很难攻克的领域,人们需要对AI专长以及材料、化学专长进行独具匠心的整合,同时还需要进行大量的实验,并招聘深谙不同使用案例复杂细节以及如何将材料推向市场的杰出工程师。”

然而,该领域对创始人团队多元化程度的要求尤其之高,其所需专长将横跨AI、化学、工程和材料。

赫曼尼表示:“AI功能对那些非业内人士来说确实是晦涩难懂。因此,使用AI来推动新材料发现行业向前迈进很难取得明显的成效,而且要求团队具有真才实学并能够独到地运用这些工具。它其实并非是一个无解的黑匣子。”

3:AI高速阅读器

NFX的柯里尔表示:“AI最令人惊叹的并非是其写作能力,而是其阅读能力。”

“当你在思考如何寻找一份工作时,你会阅读大量的招聘广告。如果你是招聘者,你会阅读大量的简历以及海量的求职封面信。我觉得,在消费侧,旅游、房地产、婚恋以及信用卡和其他金融产品领域都存在机会……当你打算旅游、寻找对象或寻找住宅时,你就会阅读、阅读,再阅读。”

柯里尔表示:“AI的阅读能力比我们强。”

我们或许很快就能看到,AI将告诉人们该阅读哪些内容。

Canvas Ventures普通合伙人迈克•加法里在邮件中提到:“AI将接管我的信息吸收工作,它会根据我的兴趣为我推荐书籍、播客和文章,并帮助我继续无缝学习和吸收不同平台的信息,在通勤以及外出期间也是如此。”

4:英伟达CUDA的开源替代产品

Touring Capital普通合伙人纳格拉杰·卡什亚普提出了一个非常具体的理念:打造一款英伟达CUDA软件的开源替代品,从而让AI开发者能够跨硬件平台工作,并减少初创企业的成本。

卡什亚普表示:“解决这个上游问题可以催生价值数十亿美元的AI新项目。”

卡什亚普认为,AI开发者需要一个适用各类硬件系统、拥有统一开发界面的开放框架,类似于横跨不同手机制造商的安卓系统。此外,这里还存在一个显而易见的潜在合作方。

卡什亚普表示:“我觉得,能够与初创企业在这一方面开展合作的公司非Meta莫属。”云提供商是行不通的,因为开源AI开发者生态系统可能难以信任谷歌或微软。

卡什亚普表示:“实际上,Meta的理念可谓是与众不同。这家公司并不贩卖云服务。事实上,公司的目标就是将自身的计算成本降下来。”

5:带有AI原生界面的AI原生应用

Theory Ventures的托马茨·通古斯认为,在当前AI缺失的诸多元素中,其中一个便是无与伦比的惊艳感。回顾一下移动应用商店首次面世之时的情景你就会发现,“所有人都会对网站和移动应用进行包装,然后Foursquare开发了首款定位原生应用。所有人都觉得:‘哇,以前从未见过。’”

然而,AI领域还未出现类似Foursquare的案例。

他说:“我认为真正的原生应用还未出现,也并不清楚人们是否了解它应该是一款什么样的应用。ChatGPT看起来像是手机的一款文本信息应用,除了它之外,我们并没有看到一款具有完全不同用户体验的应用。我们现在还处于‘添加AI功能’的阶段,例如将AI融入聊天机器人。”

通古斯表示:“我觉得问题在于,整个领域缺乏创新产品经理或产品设计师,这些人能够对软件某一个重要部分进行重构,并赋予产品前所未有的特质。或许我们缺乏的就是这类设计典范。”

6:简化发票业务的AI

Headline合伙人金·戈表示,大多数B2B商品贸易公司依然通过支票来付款。

他在邮件中提到:“B2B业务所有者耗费了大量的时间来发送手写发票,催收货款,核对支票,同时还得应对逾期付款。事实上,55%的付款都存在逾期现象。”

金建议,可以创建一家“采用AI完成支付闭环的公司”,继而整合免费的支票数字化服务、开票服务和客户关系管理软件。

金表示:“该应用可自动发送/跟踪、核对发票等。这一功能能够让企业所有者专注于发展其业务,而不是管理现金流。”

实现这一功能的方式自然就是AI。

7: AI帮助小企业更好地了解客户

金提出了另一个B2B项目理念:大多数专业服务之外的B2B企业,尤其是小企业,并没有客户关系管理软件,因此它们“对其客户的了解也就限于道听途说,更谈不上用科技手段来发展其业务”,这位Headline合伙人在邮件中提到。

金笑着说:“试想一下,如果有所的小型制造公司都能使用了解其客户必要相关信息的AI软件,例如付款可靠性、成长潜力、行业表现等信息,然后,这一信息便可自动执行这些洞见,这样这些小企业最终便能获得成长?”

8:数据就是一切

如果有大量的数据,而且是横跨多个不同系统的重要数据,Sorenson Capital合伙人肯·伊勒范特可能会感兴趣。

他在邮件中提到,自己一直在寻找某些行业的初创企业,例如“安全领域,尤其是数据中心;建造领域,尤其是商业建造;放射学领域,尤其是癌症相关问题;油气领域,尤其是原油勘探;以及天气,尤其是天气预测”。

除了大量的数据之外,这些领域的共同点在于:它们都是需要开展大量协作的领域,“而且需要花大价钱请人对这些多元化的信息进行梳理。”

9: 为AI服务的AI

AI亦需要AI。听起来像是个笑话,但应用得当的话,AI可以帮助降低其他AI的成本。

Bison Ventures的毕加拉表示:“我觉得在AI领域,如果说哪些初创企业对AI的未来异常重要,那必然是那些最终让AI的效率得以大幅提升的企业。这意味着提升计算效率,降低电耗,减少温室气体排放,既可以是软件侧,也可以是硬件侧。”

结语:“模仿者不在少数”

有一个观点被多次、明确地提及:在我交谈过的所有人中,没有人希望看到另一个大型语言模型的出现。

A*联合创始人、普通合伙人本内特·西格尔表示:“我们普遍认为,业界对大型语言模型的投资过多,而且AI基础设施也存在过剩的问题。我们觉得最有前途的是应用层,因此人们应该将大部分时间投入到这个领域。”

上述很多理念都关乎应用层。

毕加拉表示:“我想说的是,如果你准备在这一领域干一番事业,那么就要做一些与众不同的事情。这个领域目前存在着大量的雷同业务,例如聊天机器人、图像生成器,甚至还有法律文件阅读器……不要总想着去改进已经存在的产品,因为你会输掉竞争。”

与此同时,业界的各位创始人应意识到,尽管绝佳的项目理念无可替代,但对于未来的你来说,你的任务就是打造与市场上其他产品完全不同的事物。

赛吉尔表示:“我不清楚大家是否都认为,所有公司在发展初期都谈不上差异化。如今,你可以组建一支拥有独特优势、关系网和专属销售网的高素质团队,从而助力公司加速行动,更快成长。然而在初期阶段,公司没有可守护的优势。因此,我们寻找的是那些拥有独特洞见的企业,而且它们已经通过努力证明了自己为什么能在特定市场独占鳌头。”(财富中文网)

译者:冯丰

审校:夏林

每天,风投资本都会收到大量有关AI的项目宣介材料。

然而司空见惯的是,项目宣介理念依然还是那几个,只是字体、插图和数字略有不同罢了。

无聊之余,其中很多风投资本心中希望有人能够拿出完全不一样的项目理念,也就是围绕遭到大家忽视的重大市场机遇、人口需求或问题而提出的理念。

要是这些风投资本能够说出心中真正所想该有多好。《财富》来帮忙了!

我们调查了9家风投公司,询问了AI热潮目前已发展到哪一个阶段,以及这些公司都在关注哪些领域?以下是风投资本希望看到的9个AI初创项目理念。

1:重构招聘服务

NFX创始合伙人詹姆斯•柯里尔表示,招聘领域急需AI的协助。

柯里尔说:“我始终在等待有人能够重构B2B领域的招聘业务。我们也听到人们越来越多地谈及‘我会这样处理简历,或我会这样处理求职者跟踪系统。’不过,这些跟踪系统始终都没有做大。这类系统数量很多,但没有一个能够占据主导地位。”

自本世纪00年代初以来,无数招聘公司涌现然后又消失,它们都尝试着去解决这个问题,但活下来的没有几个。

柯里尔还表示:“招聘服务一直都很混乱。不过,我觉得有了AI之后,人们可以彻底重构这一体验。一年半的时间过去了,但没有人做到这一点。不妨将我们掌握的有关该业务的一切都放到台面上。这项业务可谓是千变万化,但非常适合AI来做。”

2:材料发现

对于Bison Ventures的创始合伙人汤姆•毕加拉和本•赫曼尼来说,他们希望看到更多的公司进军AI与材料发现这个交叉领域,也就是使用AI和其他先进的计算模式来开发带有全新属性和用途的新材料。例如更容易生物降解、可重复使用的新型塑料,重量更轻、造价更便宜的新合金,以及全新的电池材料。

Bison Ventures创始合伙人毕加拉表示:“很长一段时间以来,人们一直在谈论AI在加速材料发现方面的作用,但我并未看到有哪一家公司在这一领域有所建树。到目前为止,我仍在关注这一领域的公司。这确实是一个很难攻克的领域,人们需要对AI专长以及材料、化学专长进行独具匠心的整合,同时还需要进行大量的实验,并招聘深谙不同使用案例复杂细节以及如何将材料推向市场的杰出工程师。”

然而,该领域对创始人团队多元化程度的要求尤其之高,其所需专长将横跨AI、化学、工程和材料。

赫曼尼表示:“AI功能对那些非业内人士来说确实是晦涩难懂。因此,使用AI来推动新材料发现行业向前迈进很难取得明显的成效,而且要求团队具有真才实学并能够独到地运用这些工具。它其实并非是一个无解的黑匣子。”

3:AI高速阅读器

NFX的柯里尔表示:“AI最令人惊叹的并非是其写作能力,而是其阅读能力。”

“当你在思考如何寻找一份工作时,你会阅读大量的招聘广告。如果你是招聘者,你会阅读大量的简历以及海量的求职封面信。我觉得,在消费侧,旅游、房地产、婚恋以及信用卡和其他金融产品领域都存在机会……当你打算旅游、寻找对象或寻找住宅时,你就会阅读、阅读,再阅读。”

柯里尔表示:“AI的阅读能力比我们强。”

我们或许很快就能看到,AI将告诉人们该阅读哪些内容。

Canvas Ventures普通合伙人迈克•加法里在邮件中提到:“AI将接管我的信息吸收工作,它会根据我的兴趣为我推荐书籍、播客和文章,并帮助我继续无缝学习和吸收不同平台的信息,在通勤以及外出期间也是如此。”

4:英伟达CUDA的开源替代产品

Touring Capital普通合伙人纳格拉杰·卡什亚普提出了一个非常具体的理念:打造一款英伟达CUDA软件的开源替代品,从而让AI开发者能够跨硬件平台工作,并减少初创企业的成本。

卡什亚普表示:“解决这个上游问题可以催生价值数十亿美元的AI新项目。”

卡什亚普认为,AI开发者需要一个适用各类硬件系统、拥有统一开发界面的开放框架,类似于横跨不同手机制造商的安卓系统。此外,这里还存在一个显而易见的潜在合作方。

卡什亚普表示:“我觉得,能够与初创企业在这一方面开展合作的公司非Meta莫属。”云提供商是行不通的,因为开源AI开发者生态系统可能难以信任谷歌或微软。

卡什亚普表示:“实际上,Meta的理念可谓是与众不同。这家公司并不贩卖云服务。事实上,公司的目标就是将自身的计算成本降下来。”

5:带有AI原生界面的AI原生应用

Theory Ventures的托马茨·通古斯认为,在当前AI缺失的诸多元素中,其中一个便是无与伦比的惊艳感。回顾一下移动应用商店首次面世之时的情景你就会发现,“所有人都会对网站和移动应用进行包装,然后Foursquare开发了首款定位原生应用。所有人都觉得:‘哇,以前从未见过。’”

然而,AI领域还未出现类似Foursquare的案例。

他说:“我认为真正的原生应用还未出现,也并不清楚人们是否了解它应该是一款什么样的应用。ChatGPT看起来像是手机的一款文本信息应用,除了它之外,我们并没有看到一款具有完全不同用户体验的应用。我们现在还处于‘添加AI功能’的阶段,例如将AI融入聊天机器人。”

通古斯表示:“我觉得问题在于,整个领域缺乏创新产品经理或产品设计师,这些人能够对软件某一个重要部分进行重构,并赋予产品前所未有的特质。或许我们缺乏的就是这类设计典范。”

6:简化发票业务的AI

Headline合伙人金·戈表示,大多数B2B商品贸易公司依然通过支票来付款。

他在邮件中提到:“B2B业务所有者耗费了大量的时间来发送手写发票,催收货款,核对支票,同时还得应对逾期付款。事实上,55%的付款都存在逾期现象。”

金建议,可以创建一家“采用AI完成支付闭环的公司”,继而整合免费的支票数字化服务、开票服务和客户关系管理软件。

金表示:“该应用可自动发送/跟踪、核对发票等。这一功能能够让企业所有者专注于发展其业务,而不是管理现金流。”

实现这一功能的方式自然就是AI。

7: AI帮助小企业更好地了解客户

金提出了另一个B2B项目理念:大多数专业服务之外的B2B企业,尤其是小企业,并没有客户关系管理软件,因此它们“对其客户的了解也就限于道听途说,更谈不上用科技手段来发展其业务”,这位Headline合伙人在邮件中提到。

金笑着说:“试想一下,如果有所的小型制造公司都能使用了解其客户必要相关信息的AI软件,例如付款可靠性、成长潜力、行业表现等信息,然后,这一信息便可自动执行这些洞见,这样这些小企业最终便能获得成长?”

8:数据就是一切

如果有大量的数据,而且是横跨多个不同系统的重要数据,Sorenson Capital合伙人肯·伊勒范特可能会感兴趣。

他在邮件中提到,自己一直在寻找某些行业的初创企业,例如“安全领域,尤其是数据中心;建造领域,尤其是商业建造;放射学领域,尤其是癌症相关问题;油气领域,尤其是原油勘探;以及天气,尤其是天气预测”。

除了大量的数据之外,这些领域的共同点在于:它们都是需要开展大量协作的领域,“而且需要花大价钱请人对这些多元化的信息进行梳理。”

9: 为AI服务的AI

AI亦需要AI。听起来像是个笑话,但应用得当的话,AI可以帮助降低其他AI的成本。

Bison Ventures的毕加拉表示:“我觉得在AI领域,如果说哪些初创企业对AI的未来异常重要,那必然是那些最终让AI的效率得以大幅提升的企业。这意味着提升计算效率,降低电耗,减少温室气体排放,既可以是软件侧,也可以是硬件侧。”

结语:“模仿者不在少数”

有一个观点被多次、明确地提及:在我交谈过的所有人中,没有人希望看到另一个大型语言模型的出现。

A*联合创始人、普通合伙人本内特·西格尔表示:“我们普遍认为,业界对大型语言模型的投资过多,而且AI基础设施也存在过剩的问题。我们觉得最有前途的是应用层,因此人们应该将大部分时间投入到这个领域。”

上述很多理念都关乎应用层。

毕加拉表示:“我想说的是,如果你准备在这一领域干一番事业,那么就要做一些与众不同的事情。这个领域目前存在着大量的雷同业务,例如聊天机器人、图像生成器,甚至还有法律文件阅读器……不要总想着去改进已经存在的产品,因为你会输掉竞争。”

与此同时,业界的各位创始人应意识到,尽管绝佳的项目理念无可替代,但对于未来的你来说,你的任务就是打造与市场上其他产品完全不同的事物。

赛吉尔表示:“我不清楚大家是否都认为,所有公司在发展初期都谈不上差异化。如今,你可以组建一支拥有独特优势、关系网和专属销售网的高素质团队,从而助力公司加速行动,更快成长。然而在初期阶段,公司没有可守护的优势。因此,我们寻找的是那些拥有独特洞见的企业,而且它们已经通过努力证明了自己为什么能在特定市场独占鳌头。”(财富中文网)

译者:冯丰

审校:夏林

GETTY

VCs sit through a lot of pitches about AI every day.

Too often, it’s the same handful of ideas presented on pitch decks bearing slightly different fonts, illustrations, and numbers.

While their eyes glaze over, many of these VCs are secretly wishing someone would come along and pitch them something else entirely; something for that big market opportunity, demographic, or problem that everyone else is ignoring.

If only these VCs could speak up and say what they really want. Fortune is here to help!

We surveyed nine VCs about where we’re at in the AI boom, and what they’re keeping an eagle-eye out for. Here are the nine AI startup ideas that VCs wish someone would pitch them on.

1: Reinventing recruiting

Recruiting is in desperate need of an AI glow-up, says NFX founding partner James Currier.

“I’ve been waiting this whole time for someone to reinvent recruiting on the B2B side,” Currier said. “We have examples of people incrementally saying ‘I’m going to do this to resumes, or I’m going to do this for the applicant tracking systems (ATS). These ATS systems never got that big. There are tons of them, none of the businesses ever got that dominant.”

Numerous recruiting companies have come and gone since the early 2000s, trying to solve this exact problem, but few have endured.

“Recruiting has always been a mess,” Currier adds. “But I think with AI, you could just reinvent the experience. It’s been over a year-and-a-half, and no one’s done it. Let’s just throw out everything we know about it. It’s such an amorphous problem, it’s perfect for AI.”

2: Materials Discovery

For Tom Biegala and Ben Hemani, founding partners at Bison Ventures, they want to see more companies at the intersection of AI and materials discovery––using artificial intelligence and other advanced computational approaches to develop new materials with novel properties and applications. Think new more biodegradable and reusable plastics, new alloys that are lighter weight and cheaper to make, and new materials for batteries.

“AI has been talked about for a very long time as a way to accelerate materials discovery,” says Biegala, Founding Partner at Bison Ventures. “I have not seen a company do that well. So far, I continue looking at businesses. It’s just a very hard nut to crack, and you need a very unique kind of combination of AI expertise, plus material slash chemical expertise, plus high throughput experimentation, plus amazing engineers that understand the ins and outs of these various use cases and how to bring materials to markets.”

But this one in particular would take a very diversified founder team, with expertise in AI, and chemicals, engineering, and materials.

“AI capabilities are really counterintuitive for people who are not researchers in the space,” says Hemani. “So to use AI to move the ball forward on novel material discovery is very non-obvious and requires really great expertise and very specialized applications of these tools. It also can’t just be a black box.”

3: An AI speed reader

“The miracle of AI is not that it writes for us, but that it reads,” says NFX’s Currier.

“So when you think about looking for a job, you’re reading through a lot of job posts. And, when you’re a recruiter, you’re reading through lots of resumes and lots of cover letters. “I think on the consumer side, there’s an opportunity for travel, real estate, dating, and then credit cards and other financial products… When you’re looking for a trip, when you’re looking for a date, when you’re looking for a home, you’re reading, reading, reading.”

“This thing reads better than we do,” Currier adds.

It’s also possible that AI will tell us what to read soon enough.

“AI to manage my information consumption: set me up with books, podcasts, and articles based on my interests, and help me continue to learn and absorb information in a seamless way across platforms, including when I’m commuting and on the go,” says Mike Ghaffary, General Partner at Canvas Ventures, via email.

4: An open-source Nvidia CUDA alternative

Nagraj Kashyap, General Partner at Touring Capital, has a really specific idea: Build an open-source alternative to NVIDIA’s CUDA software that would allow AI developers to work on diverse hardware platforms and reduce costs for startups.

“Solving this upstream problem could unlock AI discoveries worth billions,” says Kashyap.

Kashyap believes an open framework is needed that provides a uniform development interface for AI developers regardless of the hardware they are using, similar to how Android works across different phone manufacturers. And there’s even an obvious potential partner.

“The best company actually, in my mind, positioned to work with a startup on this is Meta,” says Kashyap. It can’t be a cloud provider, because the open source AI developer ecosystem likely would be mistrustful of Google or Microsoft.

“Meta actually has a very different philosophy,” Kashyap says. “They don’t sell cloud. In fact, their whole philosophy is they want the cost of compute for themselves to come down.”

5: An AI-native app with an AI-native interface

To Tomasz Tunguz, General Partner at Theory Ventures, one of the missing pieces in AI right now is fundamentally aesthetic. If you look back to when the mobile app store came out, “everybody wrapped websites and mobile apps––and then Foursquare created the first location-native app, and everyone’s like, ‘Whoa. That’s different.’”

But we haven’t had that Foursquare moment yet.

“I don’t think we’ve really seen a native app yet,” he says. “I don’t know if we know what that looks like yet. Aside from ChatGPT, which looks like a text message from a mobile phone, we haven’t really seen an app where the UX is completely different. We’re in a phase of ‘let’s add AI here,’ let’s slap on a chatbot.”

“I think what’s missing is where there’s an innovative product manager or product designer out there, who reimagines a key piece of software and it looks literally nothing like anything we’ve seen before,” says Tunguz. “Maybe we’re missing the design paradigm.”

6: AI to make invoicing less terrible

Most B2B goods companies are still doing payments via check, says Headline partner King Goh.

“B2B business owners spend a lot of time sending manual invoices, chasing payments, reconciling the checks, and then dealing with late payments,” he says via email. “In fact, 55% of payments are late.”

What Goh suggests is a company that could be like “an AI to close the payment loop,” bringing together free check digitization services, invoicing and CRM software.

“Invoices can be automatically sent/followed-up, reconciled, etc. This allows the business owner to focus on growing their business, not just managing cash flows,” Goh says.

And the way to do that is naturally, AI.

7: AI to help mom-and-pop business better understand customers

Another B2B idea from Goh: Most B2B businesses outside professional services, especially small businesses, don’t have a CRM, so they “don’t know anything about their customers beyond hearsay/word-of-mouth, let alone grow their business using technology,” the Headline partner says via email.

“Imagine a world where a mom-and-pop manufacturing company uses AI software that knows all the safe but relevant information about their customers—payment reliability, growth potential, industry performance.” Goh muses. “Then, this information actions these insights in an automated fashion, so the mom-and-pop business can finally grow?”

8: Data is everything

If it’s got lots of data –– important data dispersed across a number of different systems –– Ken Elefant, Sorenson Capital partner, might be interested.

He’s been looking for startups in industries like “security, especially in the data center; construction, especially in commercial construction; radiology, especially in cancer-related issues; oil & gas, especially in oil exploration; and weather, especially in weather forecasting,” he said via email.

Beyond lots of data, what they have in common is this: They’re collaboration-intensive environments with “the need for a high-priced person to make sense of the disparate information,” said Elefant.

9: AI for AI

AI also needs AI. It seems like a joke but in the right application, for example, AI could help make other AI cheaper.

“The type of startup within the AI space that I think is going to be really important for the future of AI is the kind that makes AI way more efficient at the end of the day,” says Biegala, of Bison Ventures. “That means computationally efficient, that means power efficient, that means lower greenhouse gas emissions, and this could be on both the software side and the hardware side.”

Epilogue: ‘You have a lot of copycat businesses’

If there’s one thing I heard loud and clear it was this: That no one I talked to wanted to see another LLM.

“We generally look at LLMs as overfunded, and AI infrastructure is overbuilt,” said Bennett Siegel, Co-Founder and General Partner at A*. “We think the most promise is at the application layer, so that is where we spend most of our time.”

And many of the ideas above are at the application layer.

“I would say that if you’re going to go off and do something in this space, do something very different than what others are doing,” said Biegala. “It’s the type of space where you have a lot of copycat businesses, whether it’s chat bots, image generators, even reading legal documents, for example…. The last thing that you want to do is create something that’s incrementally better than a product that already exists, because you’re just going to be competed away.”

At the same time, founders out there, it’s important to know that while there’s no substitution for a great idea, differentiating completely from the rest of the marketplace is a task for Future You.

“I don’t know if everyone acknowledges that no company at the seed stage is differentiated,” said Siegel. “Now, you could have a high-caliber team that has unique advantages, relationships, and proprietary distribution––a leg up to move faster and grow more quickly. But nothing’s defensible at the seed stage. So, what we tend to look for is companies that have unique insight and have done the work to prove why they can win in this specific market.”

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