「大きなファンドが大きなリターンを得られないという考えは、まったく正しくありません。」 対比として、大手ファンドがアウトパフォームできないというのではなく、単純に(そして明確に)彼らが印象的な倍率を生み出す可能性が低いということです。 特に市場が大口ファンドに集中しているため、価格が大幅に押し上げられ、投資対象が狭まっています。 「そのファンドでは、Databricksはこれまでの7倍のリターンを得ています。Coinbaseはすでに5倍の資金を返還しています。そのファンドにはGitHub、DigitalOcean、Lyftも含まれていました...」 これは議論の余地がありますが、これらの投資を特に「コンセンサス」とは言えません。 Databricksは最初の提案が非常に悪かったことで有名です。アームストロングは資金調達に苦労しました。GitHubとDigitalOceanはブーストラップから始まりました。 したがって、a16z Fund IIIは、卓越した大口ファンドがアウトパフォームできると主張できますが、今日の大手VCや大手ファンドのコンセンサス追いベータを裏付けるものではありません。

アルゴリズム投資、認知バイアス、そしてLLMがベンチャーキャピタルの世界でどこに位置づけられるかを考察した14本の論文で2,750語。 要約すると、DR — シミュレーション環境で誤解を招く結果のために、LLMが盲目的に投資判断に投げ込まれるリスクが現実的です。 これは既存の問題をさらに悪化させ、パフォーマンスの低下を招く可能性が高いです。 とはいえ、VCが自動化から安全というわけではありません。はるかに単純なアルゴリズムはすでにアウトパフォーマンスを発揮しています。しかし、なぜこれらのアルゴリズムが成功するのかは、より興味深いことです。 認知バイアスを認識し管理することが、機械を一貫して、そして大幅に上回る鍵であることがわかりました。 一方で、私たちがLLMで作り出したのは、科学的客観性の名の下に、私たちのバイアスを大規模に適用する簡単な方法です。 もっとその：

ファンドのクロージングに苦労していますか?あなたは一人ではありません。 2025年は、過去3年間でアーリーステージGPにとって最も厳しい年とされています。 私は初期段階のVCがどのような状況にあるかを理解するために短いアンケートを実施し、合計48のファンド(主に新米市場、ほぼ全員<2億5,000万ドル)からデータを収集しました。 調査結果の中には、特にアンカー企業やマルチステージ企業においてLP配分の明確なリバランスが見られ、全体的にLP活動が集中しています。 GPたちのコメントは「ブランドとしてのGP」や共同投資機会への関心の高まりなど、いくつかのテーマも強調しましたが、小規模ファンドと大規模ファンド間の変動については明確な合意はありませんでした。 内訳: ご回答いただいた皆様、そして他のGPに役立つかもしれないデータを共有しようとしていただいただいた皆様に感謝します。これはポジティブサム思考の歓迎すべき例です。