"L'idea che i grandi fondi non possano avere grandi rendimenti non è affatto vera." La controposizione non è che i grandi fondi non possano sovraperformare, ma semplicemente (e dimostrabilmente) che sono meno propensi a produrre multipli impressionanti. Questo è particolarmente vero man mano che il mercato si concentra attorno ai grandi fondi, facendo salire i prezzi in modo sostanziale e restringendo il focus degli investimenti. "In quel fondo Databricks ha restituito 7 volte il fondo, finora. Coinbase ha già restituito 5 volte il fondo. In quel fondo abbiamo anche avuto GitHub, DigitalOcean, Lyft..." Questo è aperto al dibattito, ma non caratterizzerei questi investimenti come particolarmente "consensuali". Databricks ha avuto un pitch iniziale notoriamente pessimo. Armstrong ha avuto difficoltà a raccogliere fondi. GitHub e DigitalOcean sono partiti autofinanziati. Quindi, mentre a16z Fund III può sostenere che fondi eccezionali possono sovraperformare, non convalida il beta in cerca di consenso dei grandi VC oggi, o dei grandi fondi in generale.

2.750 parole su 14 articoli che esaminano l'investimento algoritmico, i bias cognitivi e dove i LLM potrebbero inserirsi nel mondo del capitale di rischio. tl;dr — c'è un reale rischio che i LLM vengano utilizzati senza criterio nelle decisioni di investimento, grazie a risultati fuorvianti in ambienti simulati. Questo è probabile che amplifichi i problemi esistenti e porti a una maggiore sotto-performance. Non si può dire che il VC sia al sicuro dall'automazione; algoritmi molto più semplici offrono già una sovraperformance. Ma PERCHÉ questi algoritmi hanno successo è più interessante: Si scopre che riconoscere e gestire i nostri bias cognitivi è la chiave per sovraperformare in modo coerente e significativo rispetto alle macchine. D'altra parte, ciò che abbiamo creato con i LLM è un modo semplice per applicare i nostri bias su larga scala sotto le spoglie di obiettività scientifica. Di più:

Hai difficoltà a chiudere un fondo? Non sei solo. Il 2025 si classifica come l'anno più difficile degli ultimi tre per i GP in fase iniziale. Ho condotto un breve sondaggio per capire come se la cava il VC in fase iniziale, raccogliendo dati da un totale di 48 fondi (principalmente EM, quasi tutti <250M). Tra i risultati, c'è un chiaro riequilibrio dell'allocazione degli LP, in particolare per gli ancoraggi e le aziende multi-stadio, con una concentrazione generale dell'attività degli LP. I commenti offerti dai GP hanno anche evidenziato alcuni temi, come "GP come marchio" e una crescente voglia di opportunità di co-investimento — ma nessun vero consenso sui cambiamenti tra fondi piccoli/grandi. La suddivisione: Grazie a tutti coloro che hanno risposto e alla disponibilità di condividere dati che potrebbero essere utili ad altri GP — un esempio benvenuto di pensiero a somma positiva.