Quand on regarde les données sur le financement de l'IA pour 2025, c'est un peu surréaliste. 49 entreprises américaines spécialisées dans l'IA ont levé ≥ 100 millions de dollars, un chiffre identique à celui de l'année dernière. Mais ce qui a vraiment changé, c'est qu'il est devenu courant pour une même entreprise d'obtenir deux ou trois levées de fonds importantes en l'espace d'un an. Curseur : En 5 mois, il est passé de 10 milliards à 10 milliards, puis à 10 milliards, pour finalement atteindre 29,3 milliards 😂 Harvey : 4 mois, de 3B à 3B à 3B à 5B Anthropic : Deux levées de fonds cette année, pour un total de 16,5 milliards de dollars. Où est passé tout l'argent ? Trois pistes principales se dégagent : 1/ Couche d'infrastructure — Les composants les plus coûteux : puissance de calcul, puces, optimisation de l'inférence... Cerebras 1,1 milliard, Groq 1,1 milliard, Groq 1,1 milliard, Groq 750 millions, Lambda 480 millions de dollars. Dans cette course aux armements au niveau local, Nvidia vend des pelles et investit partout. 2/ Couche du modèle — Plafond de valorisation le plus élevé OpenAI 40B (évaluation 40B (évaluation 40B (évaluation 300B)) Anthropique 16,5 milliards (Valeur estimée 16,5 milliards (Valeur estimée 16,5 milliards (Valeur estimée 183 milliards)) La bataille pour le modèle dominant est devenue un jeu de capitaux. 3/ Couche application — Diversifiée mais concentrée dans trois domaines verticaux Santé : Hippocratic, Abridge, OpenEvidence… Cabinets d’avocats les plus intensément financés : Harvey, Eudia, EvenUp Programmation : Curseur, Cognition/Devin En d'autres termes, le moyen le plus rapide de mettre en œuvre l'IA n'est pas dans des démonstrations grand public sophistiquées, mais dans des scénarios B2B « coûteux, professionnels et nécessitant un traitement important des connaissances ». Les deux signaux les plus intéressants : Signal 1 : Les roues à graines ont souvent une portée de 100M à 300M. Thinking Machines Labs a levé 2 milliards de dollars lors de son premier tour de table, ce qui la valorise à 2 milliards de dollars et à 12 milliards de dollars. Periodic Labs a levé 300 millions de dollars lors de son premier tour de table. Les levées de fonds d'amorçage se chiffraient autrefois en millions de dollars ; aujourd'hui, elles débutent à plusieurs centaines de millions. Les fondateurs sont soit issus d'un milieu prestigieux (anciens employés d'OpenAI/DeepMind), soit maîtrisent des technologies de pointe. En réalité, le marché investit dans la « certitude » plutôt que dans des expériences préliminaires. Signal 2 : La logique des prises de position des investisseurs en capital-risque a changé. a16z, Sequoia, Lightspeed... on les retrouve dans presque tous les tours principaux. Mais ce qui est vraiment intéressant, ce sont les investisseurs stratégiques : Nvidia, OpenAI Startup Fund et Google. Les géants de la technologie utilisent leurs investissements pour sécuriser les écosystèmes en amont et en aval : Nvidia investit dans l'infrastructure et les applications pour vous permettre d'utiliser ses cartes. OpenAI investit dans des applications verticales comme Harvey, ce qui, en retour, stimule l'utilisation de son API. Il ne s'agit pas simplement d'un investissement financier ; c'est une bataille pour le positionnement d'une niche écologique. Mais pour être honnête, il y a ici une inquiétude cachée assez importante : Taux de croissance de la valorisation >> Taux de croissance de la commercialisation : De nombreuses entreprises sans chiffre d'affaires ou qui commencent tout juste à générer des revenus annuels récurrents sont déjà valorisées à plus de 5 milliards de dollars. La logique actuelle du marché est la suivante : « Tant que vous dominez le marché, que vous disposez d'une équipe de premier ordre et que vous levez des fonds, votre valorisation augmentera. » Le problème, c'est que l'argent ne peut pas acheter le temps éternellement. Ces entreprises publieront leurs résultats en 2026-2027. Votre croissance ARR peut-elle justifier une valorisation de 10 milliards de dollars ? Votre produit possède-t-il réellement un avantage concurrentiel, ou est-il facilement remplaçable une fois le modèle de base mis à niveau ? Si vous vous intéressez actuellement à l'IA, voici mon conseil : Ne vous concentrez pas uniquement sur le montant et la valorisation de Fusion. Examinez trois choses : L'entreprise a-t-elle une clientèle clairement identifiée et payante ? Le succès de Cursor, qui atteint 500 millions de dollars de revenus annuels récurrents, n'est pas le fruit du hasard. La profondeur de son marché vertical – des secteurs aux fortes barrières réglementaires et professionnelles comme la santé et le droit – facilite la création d'un avantage concurrentiel durable. L'équipe résout-elle de véritables problèmes ou se contente-t-elle de raconter des histoires pour être rémunérée ? Il y aura certainement des bulles spéculatives, mais les entreprises solides sauront aussi traverser les cycles. https://t.co/4PAUFRvGoe
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