2025年の AI 資金調達データを見ると、ちょっと非現実的です。 米国の AI 企業 49 社が 1 億ドル以上の資金を調達しており、これは昨年の数字と一致しています。 しかし、本当に変わったのは、同じ企業が 1 年以内に 2 回または 3 回にわたって巨額の資金調達を確保することが一般的になったことです。 カーソル: 5 か月で 100 億から 100 億、100 億、そして 293 億になりました 😂 ハーヴェイ：4ヶ月、3Bから3B、3Bから5Bへ Anthropic: 今年は2回の資金調達で総額165億ドル。 一体全体、お金はどこへ消えたのか？3つの主要なポイントは明らかだ。 1/ インフラストラクチャ層 — 最も高価なコンポーネント: コンピューティング能力、チップ、推論の最適化...Cerebras 1.1B、Groq 1.1B、Groq 1.1B、Groq 750M、Lambda 480M ドル。 草の根レベルでの軍拡競争において、Nvidia はあらゆるところにシャベルを売り、投資を行っている。 2/ モデル層 - 最高評価上限 OpenAI 400億（評価額400億（評価額400億（評価額3000億）） 人類165億（推定値165億（推定値165億（推定値183億）） 大型モデルをめぐる戦いは資本をめぐるゲームとなった。 3/ アプリケーション層 — 多様だが3つの垂直分野に集中している ヘルスケア：Hippocratic、Abridge、OpenEvidence...最も集中的に資金提供を受けている法律事務所：Harvey、Eudia、EvenUp プログラミング: カーソル、認知/Devin 言い換えれば、AI を実装する最も早い場所は、派手な消費者向けデモではなく、「高価で、専門的で、大量の知識処理を必要とする」B2B シナリオです。 最も興味深い 2 つのシグナル: シグナル 1: シード ホイールの範囲は、通常 100M ～ 300M です。 Thinking Machines Labはシードラウンドで20億ドルを調達し、評価額は20億ドル、評価額は120億ドルとなりました。Periodic Labsはシードラウンドで3億ドルを調達しました。 シードラウンドはかつて数百万ドル単位でしたが、今では数億ドルからスタートします。創業者は、著名な経歴（元OpenAI/DeepMind）を持つか、非常に高い技術的障壁を持つかのどちらかです。 実際には、市場は初期段階の実験ではなく「確実性」に資金を投資している。 シグナル 2: VC がどちらの側につくかという論理が変化しました。 a16z、Sequoia、Lightspeed... これらはほぼすべての主要ラウンドに登場します。 しかし、本当に興味深いのは、戦略的投資家であるNvidia、OpenAI Startup Fund、そしてGoogleです。 テクノロジー大手は、上流と下流のエコシステムを確保するために投資を行っています。 Nvidia は、ユーザーが自社のカードを確実に使用できるように、インフラストラクチャとアプリケーションに投資しています。 OpenAI は Harvey のような垂直アプリケーションに投資し、それによって API の使用を促進します。 これは単なる金銭的な投資ではなく、生態学的ニッチの地位をめぐる戦いなのです。 しかし、正直に言うと、ここにはかなり大きな隠れた懸念があります。 評価成長率 >> 商業化成長率: 収益前または ARR を達成し始めたばかりの多くの企業は、すでに 50 億ドル以上の評価を受けています。 現在の市場の論理は、「市場を支配し、一流のチームを持ち、資金を調達する限り、評価額は上がる」というものです。 問題は、お金で永遠に時間を買うことはできないということです。 これらの企業は2026年から2027年に業績を発表する予定です。ARRの成長は100億ドルの評価額を支えることができるでしょうか？ あなたの製品は本当に競争上の優位性を持っているのでしょうか、それとも基本モデルをアップグレードすると簡単に置き換えられてしまうのでしょうか? 現在 AI を検討中の場合、私のアドバイスは次のとおりです。 Fusion の金額や評価額だけに注目しないでください。 次の3つの点に注目してください。 明確な有料顧客はいますか？Cursorが5億ドルのARRを達成できたのは偶然ではありません。医療や法律といった規制や専門職の障壁が高い分野という垂直市場の深さが、競争上の優位性を築きやすくしているのです。チームは真の問題を解決しているのか、それともただ報酬を得るためにストーリーを語っているだけなのか？ バブルは必ず起こるだろうが、優良企業もまたそのサイクルを乗り越えるだろう。 https://t.co/4PAUFRvGoe
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