VC menginvestasikan 2000 miliar untuk bertaruh pada AI yang akan mengubah segalanya, tetapi apakah mereka sudah siap untuk dikalahkan oleh AI sendiri?

Penulis: WIRED

Terjemahan: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Panduan: Investor risiko adalah penganut terbesar AI, tahun lalu mereka secara kolektif menggelontorkan lebih dari 200 miliar dolar ke jalur AI. Tapi ada masalah memalukan di depan mata: akankah AI juga mengubah permainan VC sendiri? Sebuah platform bernama ADIN telah menggunakan Agen AI untuk menggantikan analis manusia dalam due diligence investasi, menyelesaikan pekerjaan yang biasanya memakan waktu beberapa hari hingga minggu dalam satu jam. Lebih berbahaya lagi, ada ancaman lain—ketika AI membuat biaya startup menjadi sangat murah, pendiri mungkin sama sekali tidak membutuhkan dana dari VC. Artikel ini mewawancarai beberapa VC terkenal, menampilkan perbedaan dan kecemasan internal industri.

Berikut isi lengkapnya:

Tahun lalu, musim gugur, investor risiko mengalir ke jalur AI dengan jumlah yang mencatat rekor, sekelompok investor berkumpul menilai sebuah proyek baru. Perusahaan ini bernama Infinity Artificial Intelligence Institute, yang mengembangkan perangkat lunak untuk otomatisasi tuning model AI agar lebih cepat dan murah. Tim pendiri tampak bagus, pasar juga berkembang pesat. Setengah dari investor bersikap hati-hati, sementara setengahnya melihat peluang uang. Salah satu menyebut transaksi ini sebagai “barang yang benar-benar gila”.

Perusahaan ini nyata, dan putaran seed senilai 100.000 dolar yang diinvestasikan VC juga nyata. Tapi semua VC ini sebenarnya adalah Agen AI, yang termasuk dalam platform baru bernama ADIN (Autonomous Deal Investing Network).

ADIN diluncurkan pada 2025, menggantikan analis manusia dalam transaksi modal ventura dengan AI. Masukkan pitch deck sebuah startup, dan keluarkan analisis model bisnis dan tim pendiri secara rinci, daftar pertanyaan due diligence dan risiko kepatuhan, estimasi TAM dan saran penilaian. ADIN memiliki lebih dari sepuluh Agen berbeda yang masing-masing memiliki kepribadian dan argumen investasi unik. Tech Oracle menilai teknologi dasar, Unit Master menilai fundamental keuangan, Monopoly Maker mencari peluang monopoli pasar berdasarkan gaya Peter Thiel. Ketika mayoritas Agen setuju tentang sebuah proyek, mereka akan menyarankan berapa banyak dana dari dana ADIN yang harus dialokasikan untuk transaksi tersebut. Proses ini berlangsung sekitar satu jam, sementara analis VC biasanya membutuhkan beberapa hari hingga minggu.

“Keberhasilan dalam permainan investasi risiko ini tidak tinggi,” kata Aaron Wright, salah satu pendiri Tribute Labs, perusahaan induk ADIN. Pendekatan saat ini—sebuah metode tebak-tebakan berdasarkan intuisi tentang siapa yang akan menjadi unicorn besar berikutnya—hanya memiliki sekitar 1% peluang untuk menghasilkan “home run” (yaitu, pengembalian lebih dari 10 kali lipat dari modal yang diinvestasikan). Tiga perempat dari transaksi VC bahkan tidak mengembalikan modal awal.

Menurut Wright, model AI dapat secara signifikan meningkatkan peluang ini. Ia percaya bahwa investasi risiko sedang memasuki era Moneyball-nya sendiri, di mana metode kuantitatif akan melampaui intuisi manusia, dan semua orang akan mulai mencetak lebih banyak home run. “Sistem ini akan semakin mampu menyaring proyek buruk, memfokuskan pada proyek yang lebih sukses, sekaligus menurunkan biaya operasional lembaga ini,” kata Wright. Ia yakin dalam beberapa tahun ke depan, Agen AI mungkin menjadi investor risiko terbaik di dunia.

Lalu, apa saat itu? “Sand Hill Road mungkin tidak akan ada lagi.”

Tidak ada kelompok yang lebih yakin terhadap AI daripada investor risiko. Tahun lalu, mereka secara kolektif menggelontorkan lebih dari 200 miliar dolar ke jalur AI. Kemajuan model AI telah mengubah cara investor memandang hampir setiap perusahaan dan industri. Vinod Khosla, pendiri Khosla Ventures, baru-baru ini memprediksi bahwa pada 2030, AI akan menggantikan 80% tugas pekerjaan. Tapi banyak investor risiko tampaknya meremehkan dampak AI terhadap pekerjaan mereka sendiri.

Marc Andreessen—VC terkenal dan salah satu pendiri Andreessen Horowitz—berkata dalam podcast-nya The Ben & Marc Show bahwa setelah AI melakukan semua hal lain, investasi risiko mungkin menjadi “salah satu bidang terakhir yang masih dilakukan manusia.” Ia percaya pekerjaan ini tidak hanya soal menandatangani cek, tetapi juga memilih ide dan orang yang tepat pada waktu yang tepat, lalu membimbing mereka menuju keberhasilan.

“Ini bukan sains, ini seni,” kata Andreessen. “Kalau sains, akhirnya akan ada orang yang bisa mengatur secara tepat delapan dari sepuluh kali. Tapi dunia nyata tidak seperti itu. Anda berbisnis dengan kejadian acak. Ada sesuatu yang tak terucapkan, faktor rasa.”

Banyak VC yang saya wawancarai memiliki pandangan serupa. Keval Desai, managing partner di VC Shakti, membandingkan investasi awal dengan “memilih Michael Jordan dari taman kanak-kanak.” Sebuah proyek di tahap awal tanpa produk, tanpa pendapatan, hanya potensi. “Anda bisa punya berbagai kekuatan komputasi, berbagai algoritma, tapi tanpa data, tidak bisa dianalisis,” kata Desai. (Namun, dia mengakui kadang-kadang menggunakan Gemini “berperan sebagai analis VC” untuk memberi saran saat menghadapi pasar yang tidak dikenal.)

Brian Nichols, salah satu pendiri Angel Squad—sebuah jaringan angel investor terkait Hustle Fund—mengatakan dia tidak akan mempercayai AI untuk melakukan “penyaringan” dalam investasi. Pada akhirnya, VC adalah bisnis hubungan: kunci utamanya adalah siapa yang Anda kenal dan siapa yang bisa Anda jamin. Ia juga percaya AI mungkin bisa menggantikan bagian lain dari pekerjaan ini. Saat kami berbincang, dia baru saja kembali dari acara tim Hustle Fund, di mana salah satu mitra menggunakan Claude Code untuk membuat alat yang membantu mengelola email dari pendiri. “Kami menghabiskan beberapa jam setiap hari membalas pitch dari pendiri,” katanya. “Waktu ini bisa digunakan untuk hal lain.” Aydin Senkut, pendiri dan managing partner di Felicis, mengatakan bahwa kebanyakan VC sedang bereksperimen dengan AI untuk tetap kompetitif. Perusahaannya saat ini sedang mencoba menggunakan chatbot untuk menulis memo investasi, memperbaiki sumber transaksi, dan membantu mitra memberi penilaian kepada pendiri.

Proyek seperti ADIN berusaha mengotomatisasi lebih banyak pekerjaan dasar. Proses due diligence—menyelidiki kelayakan, risiko, dan potensi pertumbuhan sebuah proyek—adalah salah satu bagian tersibuk dalam investasi risiko, terutama saat menilai perusahaan di pasar yang sedang berkembang. ADIN mempercepat langkah ini menjadi beberapa menit, mampu mengidentifikasi masalah regulasi atau kepatuhan yang berpotensi merusak transaksi. Saat menilai perusahaan teknologi pertambangan, ADIN menandai sejumlah masalah regulasi ekspor dan transfer data lintas negara. “Ini bukan pertanyaan yang biasanya dipikirkan investor,” kata Priyanka Desai, mitra di ADIN. Ia menambahkan bahwa AI “tidak lelah, tidak terjebak oleh bias, dan mampu mengungkap risiko jangka panjang yang sering terabaikan.”

Saat ini, manusia masih harus melakukan beberapa hal. Pertama, sumber transaksi ADIN berasal dari jaringan Scout VC. Meskipun ADIN seperti dana VC tradisional yang didanai LP, ia memberi insentif ekonomi yang tidak biasa kepada Scout—yaitu, Scout bisa mendapatkan 50% dari carried interest, yang biasanya hanya diberikan kepada GP (manajemen dana). “Intinya, memberi insentif ekonomi setara GP kepada seseorang, agar mereka cukup mengajukan transaksi dan memanfaatkan jaringan mereka,” kata Desai.

Manusia juga harus bertanggung jawab atas “kilometer terakhir,” termasuk bertemu pendiri dan memutuskan apakah akan menandatangani cek. “Kami tahu sistem ini tidak sempurna, jadi perlu konfirmasi kedua,” kata Wright. Agen AI kadang terlalu agresif dalam merekomendasikan: dia menunjukkan sebuah proyek yang disukai semua Agen, tetapi setelah bertemu pendiri dan menemukan masalah kompetitor yang ada, ADIN memutuskan untuk tidak berinvestasi.

Di sisi lain, Wright mengatakan dia juga pernah menggunakan ADIN untuk menilai perusahaan yang sudah mendapatkan lebih dari 20 juta dolar pendanaan, dan beberapa di antaranya secara konsisten tidak disukai oleh Agen. “Tantangan kami adalah memastikan apakah ini akurat atau sekadar salah penilaian,” katanya. Dalam beberapa kasus, investor bisa terjebak dalam jebakan manusia yang umum: mengagungkan sebuah proyek atau pendiri hanya berdasarkan feeling.

Apakah sistem AI bisa mengungguli investor? Itu satu hal. Tapi ada ancaman lain: teknologi AI yang sama yang membuat pekerjaan VC lebih cepat dan efisien juga membuat pembuatan perusahaan perangkat lunak menjadi lebih mudah dan murah. Dalam sepuluh tahun terakhir, sebagian besar uang di industri VC berasal dari SaaS. Tapi sebuah proyek yang dulu membutuhkan seed round 2 juta dolar untuk merekrut tim engineering profesional, sekarang bisa dicapai dengan beberapa coder berbasis vibe dan dana kurang dari angka enam digit. Matematika cek besar tidak lagi berlaku.

Hingga baru-baru ini, hanya sebagian kecil unicorn yang mandiri. Menurut data SaaStr yang memantau perusahaan SaaS, rata-rata unicorn SaaS mengumpulkan dana sekitar 370 juta dolar. Sekarang muncul perusahaan seperti Midjourney, generator gambar AI, yang dengan tim inti hanya puluhan orang sudah mencapai status unicorn. (Menurut data terbaru Pitchbook, Midjourney memiliki sekitar 100 karyawan. Dokumen pengadilan terkait hak cipta menunjukkan pendapatan tahunan lebih dari 300 juta dolar. Midjourney tidak menanggapi permintaan komentar WIRED.)

Situasi ini—di mana beberapa pendiri sama sekali tidak lagi membutuhkan dana dari VC—adalah yang paling menakutkan bagi investor risiko. “Ini adalah ancaman nyata,” kata Nichols dari Angel Squad. “Uangnya ada, tapi pendiri tidak membutuhkannya lagi.” Mungkin AI tidak akan langsung menggantikan investor, tetapi bisa membuat investasi tersebut menjadi tidak lagi diperlukan.

Selain perusahaan robot, bioteknologi, atau perangkat keras lainnya, mungkin dalam waktu dekat akan semakin sedikit startup yang membutuhkan pendanaan besar dari industri VC. Ini bisa mengembalikan industri ini ke titik awalnya: sebuah bidang kecil dan khusus yang menghubungkan terobosan ilmiah dengan aplikasi bisnis. (Perusahaan-perusahaan besar yang membangun model dasar tetap ada, dan mereka mungkin akan terus mengandalkan dana VC untuk membayar kekuatan komputasi, pusat data, dan gaji karyawan yang sangat besar.)

Jika memulai usaha menjadi lebih murah, kita mungkin akan melihat industri ini menjadi lebih ramping dengan cepat. Ini bisa menyebabkan pengangguran di kalangan investor—bukan karena digantikan, tetapi karena model bisnisnya digantikan. “Kalau dana ini tidak melakukan apa-apa, bersaing untuk transaksi yang sangat sedikit yang benar-benar membutuhkan pendanaan, itu menimbulkan masalah lain,” kata Nichols. “Ini yang membuat investor sulit tidur.”