Je suis un entrepreneur qui aborde "lever de gros fonds" avec une grande prudence, bien sûr, cela ne veut pas dire que je peux lever des millions de dollars à la légère comme un pro.
Cependant, il est vrai que voir des investissements massifs au début peut conduire à une obstination excessive du projet, rendant difficile une levée de fonds ultérieure en cas de down round, et l'efficacité de l'utilisation des fonds peut être insuffisante. Même en cas de rachat, les fondateurs pourraient finalement gagner moins que s'ils travaillaient pour de grandes entreprises de la Silicon Valley. Trop d'argent masque les erreurs de direction et d'exécution, et il y a un manque de collecte de signaux pratiques et d'expérimentations à faible coût.
Cependant, pour les entrepreneurs en IA, lever de l'argent est presque aussi important que de bien faire son produit (si ce n'est pas plus important).
En tant qu’entreprise qui dispose déjà de meilleurs scénarios d’utilisation des utilisateurs du réseau de distribution du trafic, il est beaucoup plus facile de faire correspondre les scénarios et les utilisateurs existants avec l’IA que de trouver des scénarios et des utilisateurs pour l’IA. De plus, les capacités de R&D en ingénierie des grandes usines débordent sérieusement, et parfois les grands dirigeants ne veulent pas que tout le monde se querelle, et les chefs de produit et les employés en dessous doivent copier. Chaque vis sur la grande machine poursuit sa propre maximisation des bénéfices, et l’équipe de projet de la grande usine souhaite souvent augmenter continuellement la taille de l’équipe, augmenter le budget et la puissance pour améliorer leur statut et leur traitement.
Face à la couverture des capacités du niveau modèle ci-dessous, le workflow agentic / UI confortable / agent vertical préparé avec soin a été largement recouvert par l'itération d'un modèle, il est donc nécessaire de faire quelque chose de très profond et de très collant. La compétition entre les LLM est également très intense, avec des équipes de recherche et développement très fortes et une proximité avantageuse par rapport aux capacités du modèle, donc parfois, pour attirer de nouveaux utilisateurs et augmenter l'activité quotidienne, il est inévitable de devoir s'engager dans des activités ayant du trafic et des utilisateurs dans l'écosystème.
De chaque côté, de nombreux concurrents affluent. Il y a au moins plusieurs dizaines d'entreprises en concurrence dans la baie, capables d'éviter chaque petit scénario à portée des grandes entreprises et des grands modèles. Chacun s'inspire et apprend des autres, il est difficile de dire qu'il existe des barrières technologiques strictes. Dès qu'un chemin est ouvert, tout le monde ira explorer cette direction.
Mais heureusement, au moins, la Silicon Valley reste un endroit où la tolérance du marché des capitaux pour le financement des projets d'IA est très élevée. Tant qu'il s'agit d'une bonne équipe de fond et qu'on raconte une histoire sur les agents, même si les modalités de commercialisation ne sont pas claires et que le scénario n'est pas défini, il est encore relativement facile d'obtenir des fonds. Cependant, on ne peut pas dire combien de temps cela va durer, et si, avec la maturité du marché et la stabilisation de l'offre de projets, le modèle des indices boursiers va se rapprocher de la multiple d'ARR des saas. Par conséquent, obtenir suffisamment de fonds à ce stade, que ce soit pour faire un coup ou pour rester tranquille, sera beaucoup plus facile.
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Je suis un entrepreneur qui aborde "lever de gros fonds" avec une grande prudence, bien sûr, cela ne veut pas dire que je peux lever des millions de dollars à la légère comme un pro.
Cependant, il est vrai que voir des investissements massifs au début peut conduire à une obstination excessive du projet, rendant difficile une levée de fonds ultérieure en cas de down round, et l'efficacité de l'utilisation des fonds peut être insuffisante. Même en cas de rachat, les fondateurs pourraient finalement gagner moins que s'ils travaillaient pour de grandes entreprises de la Silicon Valley. Trop d'argent masque les erreurs de direction et d'exécution, et il y a un manque de collecte de signaux pratiques et d'expérimentations à faible coût.
Cependant, pour les entrepreneurs en IA, lever de l'argent est presque aussi important que de bien faire son produit (si ce n'est pas plus important).
En tant qu’entreprise qui dispose déjà de meilleurs scénarios d’utilisation des utilisateurs du réseau de distribution du trafic, il est beaucoup plus facile de faire correspondre les scénarios et les utilisateurs existants avec l’IA que de trouver des scénarios et des utilisateurs pour l’IA. De plus, les capacités de R&D en ingénierie des grandes usines débordent sérieusement, et parfois les grands dirigeants ne veulent pas que tout le monde se querelle, et les chefs de produit et les employés en dessous doivent copier. Chaque vis sur la grande machine poursuit sa propre maximisation des bénéfices, et l’équipe de projet de la grande usine souhaite souvent augmenter continuellement la taille de l’équipe, augmenter le budget et la puissance pour améliorer leur statut et leur traitement.
Face à la couverture des capacités du niveau modèle ci-dessous, le workflow agentic / UI confortable / agent vertical préparé avec soin a été largement recouvert par l'itération d'un modèle, il est donc nécessaire de faire quelque chose de très profond et de très collant. La compétition entre les LLM est également très intense, avec des équipes de recherche et développement très fortes et une proximité avantageuse par rapport aux capacités du modèle, donc parfois, pour attirer de nouveaux utilisateurs et augmenter l'activité quotidienne, il est inévitable de devoir s'engager dans des activités ayant du trafic et des utilisateurs dans l'écosystème.
De chaque côté, de nombreux concurrents affluent. Il y a au moins plusieurs dizaines d'entreprises en concurrence dans la baie, capables d'éviter chaque petit scénario à portée des grandes entreprises et des grands modèles. Chacun s'inspire et apprend des autres, il est difficile de dire qu'il existe des barrières technologiques strictes. Dès qu'un chemin est ouvert, tout le monde ira explorer cette direction.
Mais heureusement, au moins, la Silicon Valley reste un endroit où la tolérance du marché des capitaux pour le financement des projets d'IA est très élevée. Tant qu'il s'agit d'une bonne équipe de fond et qu'on raconte une histoire sur les agents, même si les modalités de commercialisation ne sont pas claires et que le scénario n'est pas défini, il est encore relativement facile d'obtenir des fonds. Cependant, on ne peut pas dire combien de temps cela va durer, et si, avec la maturité du marché et la stabilisation de l'offre de projets, le modèle des indices boursiers va se rapprocher de la multiple d'ARR des saas. Par conséquent, obtenir suffisamment de fonds à ce stade, que ce soit pour faire un coup ou pour rester tranquille, sera beaucoup plus facile.