Bientôt ? 10 milliards de dollars, c’est quand même beaucoup, et je suppose que tout a déjà été récupéré de toute façon 💀
D'accord, j'ai oublié qu'il était évalué à 39 milliards de dollars en 2021.
Prédictions aléatoires, tenues de manière lâche L’IPO d’Anthropic marque le sommet de ce cycle, la cerise sur le gâteau. Un point naturel et pratique pour sortir de toutes les actions publiques pour les fonds ayant multiplié leurs gains par plusieurs unités au cours des dernières années. OpenAI doit également sortir en bourse, les marchés privés étant épuisés pour répondre à leurs besoins, mais cela réduit la valorisation alors que les marchés publics réévaluent Anthropic. En général, je pense qu’ils se comportent très de manière similaire une fois en bourse. Les saxophones de la marchandise deviennent plus bruyants. S’ils finissent par devenir les utilités de l’intelligence, cela signifie-t-il qu’ils ont une appréciation de prix limitée et finissent par verser des dividendes ? La fenêtre d’IPO se ferme pour tous sauf quelques élus. Databricks entre en bourse, mais Stripe continue de retarder. Ils ne sortent jamais en bourse et pionnent une nouvelle structure d’entreprise privée parce qu’ils aiment faire les choses hors des sentiers battus. Le rythme trimestriel des rapports des marchés publics s’avère hostile aux laboratoires de pointe, et ils regrettent de ne pas avoir pu rester privés. Wall Street peine à comprendre leur modèle économique et leur rythme de dépenses. Les publications constantes de nouveaux modèles tombent dans l’oreille d’un sourd, car les gens ignorent les améliorations marginales jusqu’à ce qu’ils soient pris au dépourvu par l’AGI. L’ensemble du marché se refroidit pendant au moins 18 mois pendant que tout le monde attend « la prochaine percée ». Les laboratoires déplacent davantage leur focus vers des activités génératrices de revenus — des initiatives verticales et sectorielles dans la biotechnologie, des déploiements d’IA appliquée, des contrats avec les F500. Tout ce qui est public dans l’écosystème de l’IA cote en aval des laboratoires et agit comme un bêta levier : toute faiblesse dans les chiffres des laboratoires est sévèrement punie sur l’ensemble du marché. Les entreprises privées restent en partie isolées de cela, mais l’euphorie que nous observons là-bas est considérablement atténuée, car les investisseurs disposent désormais d’un benchmark public à partir duquel remonter. NVIDIA rachète tous les néolabs pour des acquihires et soutient les néonuages, mais la baisse du cours de ses actions due aux conditions macroéconomiques atténue progressivement son enthousiasme ; elle ne peut couvrir que tant de choses. Si vous n’avez pas reçu d’investissement de leur part, vous ne dépensez pas lourdement sur des GPU ou n’avez pas de lien personnel, vous êtes à l’extérieur à regarder. Les dinosaures SaaS survivants ayant une bonne économie parviennent à relancer leurs machines de fusions-acquisitions pour récupérer les miettes. Beaucoup de startups d’IA de pointe se révèlent avoir été des projets de R&D publics. Utiliser l’IA pour résoudre des problèmes du monde réel devient « plus prestigieux » que travailler dans un laboratoire de pointe pour la plupart des postes. Les gens deviennent obsédés par l’idée d’un impact concret. Les IPOs de robotique sont pour le prochain cycle ; cette fois-ci, les sorties viendront principalement par des fusions-acquisitions avec les géants industriels existants qui doivent rattraper leur retard.
Je savais que les tirets longs étaient là parce qu’ils avaient entraîné Claude sur l’ensemble des écrits de Dario
La plupart des fonds de capital-investissement en logiciel sont absolument paralysés par leur portefeuille de sociétés zombies, donc les divisions de développement corporatif des entreprises technologiques publiques survivantes combleront ce vide.
Quelque chose de très intéressant à propos de @marissamayer, membre du conseil de Walmart et Starbucks, qui présente non seulement son startup en personne, mais prend aussi le temps de rester jusqu’à la fin de l’événement pour discuter avec les gens.
Quelque chose comme ça
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