Points Clés
- Jenny Xiao, ancienne chercheuse chez OpenAI, dirige désormais Leonis Capital, une société de capital-risque qu'elle a cofondée en 2021 pour combler le fossé entre la recherche et l'investissement.
- Selon Xiao, les discussions lors des grandes conférences sur l'IA sont en retard de 3 à 5 ans sur la réflexion réelle des chercheurs de premier plan.
- Contrairement aux entreprises logicielles traditionnelles basées sur des piles technologiques stables, le développement de l'IA est caractérisé par des changements rapides et imprévisibles.
- Xiao prône une nouvelle génération d'investisseurs possédant une grande compétence technique pour naviguer dans les progrès non linéaires de l'intelligence artificielle.
- La capitaliste de risque souligne que les progrès de l'IA se font par « blocs » plutôt que par incréments stables, remettant en cause les métriques d'investissement traditionnelles.
Résumé Rapide
L'ascension rapide de l'intelligence artificielle a suscité à la fois un engouement pour l'investissement et des craintes d'une bulle spéculative. Au milieu de cette volatilité, un décalage critique est apparu entre le monde de pointe de la recherche en IA et les marchés financiers qui alimentent sa croissance.
Selon Jenny Xiao, ancienne chercheuse chez OpenAI et désormais capitaliste de risque, la communauté d'investissement fonctionne avec un retard temporel significatif. Son analyse suggère que, bien que les capitaux affluent vers l'IA, ils poursuivent les percées d'hier plutôt que les innovations de demain.
L'Écart de 3 à 5 Ans
Le cœur du problème réside dans un décalage temporel. Xiao, qui a cofondé Leonis Capital en 2021, affirme que l'excitation autour des investissements en IA est loin derrière la recherche réelle qui se déroule aujourd'hui dans les laboratoires.
« Il y a un décalage massif entre ce que les chercheurs voient et ce que les investisseurs voient »,
a déclaré Xiao lors d'une récente apparition sur le podcast du Fortune Magazine. Ce retard n'est pas seulement une question de mois ; il s'étend sur des années.
Elle a quantifié ce délai, notant que les sujets qui dominent la conversation lors des plus grandes conférences sur l'IA sont en réalité 3 à 5 ans en retard sur les concepts prospectifs qui préoccupent les chercheurs de premier plan. Ce fossé crée un environnement dangereux où les décisions de financement sont basées sur des paradigmes technologiques dépassés.
« Nous sommes tellement en retard sur la frontière technique, et c'est le fossé que je veux vraiment combler »,
a-t-elle ajouté, soulignant la mission de sa société.
« Il y a un décalage massif entre ce que les chercheurs voient et ce que les investisseurs voient. »
— Jenny Xiao, Leonis Capital
Une Trajectoire Non Linéaire
Les investisseurs habitués aux courbes de croissance stables des entreprises logicielles traditionnelles sont mal équipés pour gérer la nature unique du développement de l'IA. Xiao souligne que contrairement aux entreprises SaaS, qui sont construites sur une « pile technologique stable », le fondement de l'IA est en constante évolution.
Elle avertit que considérer les progrès de l'IA à travers un prisme linéaire conduit à des malentendus fondamentaux sur les capacités et le calendrier de la technologie. Les progrès ne se font pas en ligne droite ; ils se produisent par éclats imprévisibles.
- Incréments stables : La technologie traditionnelle suit un versionnement prévisible.
- Progrès par blocs : L'IA progresse par sauts soudains et significatifs.
- Compétence technique : Les investisseurs doivent comprendre ces schémas pour réussir.
Les questions concernant le fait que les progrès de l'IA « ralentissent » ou « accélèrent » sont souvent trompeuses. Xiao affirme que la réalité n'est ni l'un ni l'autre de ces extrêmes, mais plutôt un terrain complexe défini par des percées sporadiques.
Unir Deux Mondes
La perspective de Xiao est façonnée par un parcours professionnel unique. Elle a abandonné un programme de doctorat en économie et en IA pour rejoindre OpenAI en tant que chercheuse avant de passer au capital-risque. Cette double formation alimente sa conviction que l'industrie a besoin d'un nouveau archétype à la fois pour les fondateurs et les investisseurs.
Leonis Capital a été créée spécifiquement pour connecter les mondes de la recherche académique approfondie en IA et du capital-risque à haut risque. Xiao soutient que le soutien financier doit désormais être adapté à la fois au marché et à la technologie sous-jacente simultanément.
Pour suivre le rythme du changement, les investisseurs sont encouragés à devenir aussi techniquement compétents que les fondateurs qu'ils soutiennent. L'ère du capital passif touche à sa fin ; le nouveau standard exige une compréhension approfondie de la frontière technique.
« Avec l'IA, il doit y avoir une nouvelle génération de fondateurs. Il doit y avoir une nouvelle génération de VC »,
a déclaré Xiao, soulignant la nécessité d'un écosystème d'investissement évolué.
L'Impératif d'Investissement
L'avertissement de Leonis Capital sert de directive critique pour le secteur financier. S'appuyer sur des métriques traditionnelles ou des cycles technologiques historiques pour évaluer les startups d'IA n'est plus suffisant. Les investisseurs doivent s'adapter à un paysage où les règles du jeu sont réécrites régulièrement.
Pour ceux qui ne se sont pas encore immergés dans le côté technique de l'industrie, Xiao offre un conseil unique : accepter la non-linéarité. Comprendre que l'IA évolue par « blocs » est la première étape vers la prise de décisions d'investissement éclairées et tournées vers l'avenir.
En fin de compte, combler le fossé entre le laboratoire et la salle du conseil est essentiel pour une croissance durable. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme effréné, les investisseurs qui prospéreront seront ceux qui regarderont au-delà du cycle d'enthousiasme actuel pour voir le vrai potentiel qui se situe des années en avant.
Perspectives d'Avenir
Les perspectives fournies par Jenny Xiao mettent en lumière un moment charnière pour l'industrie de l'IA. Alors que les capitaux continuent d'affluer vers le secteur, l'alignement entre le soutien financier et la réalité technologique déterminera le succès des futures entreprises.
En reconnaissant le retard de 3 à 5 ans et en adoptant la nature non linéaire des progrès de l'IA, les investisseurs peuvent passer de la poursuite des tendances à la façade de l'avenir. Le pont que Xiao construit chez Leonis Capital pourrait bien devenir le standard pour la prochaine génération de financement technologique.
« Nous sommes tellement en retard sur la frontière technique, et c'est le fossé que je veux vraiment combler. »
— Jenny Xiao, Leonis Capital
« Avec l'IA, il doit y avoir une nouvelle génération de fondateurs. Il doit y avoir une nouvelle génération de VC. »
— Jenny Xiao, Leonis Capital
Questions Fréquemment Posées
Qui est Jenny Xiao et quel est son rôle dans l'industrie de l'IA ?
Jenny Xiao est une ancienne chercheuse chez OpenAI qui a cofondé Leonis Capital en 2021. Elle opère désormais en tant que capitaliste de risque axée sur le pont entre la recherche académique approfondie en IA et la communauté d'investissement.
Quel est le principal décalage entre les investisseurs et les chercheurs en IA ?
Xiao identifie un retard temporel significatif où l'enthousiasme des investisseurs et les discussions en conférence sont de 3 à 5 ans en retard sur la frontière technique réelle explorée par les chercheurs. Cela crée un décalage où les décisions de financement peuvent ne pas s'aligner avec les développements technologiques les plus avancés.
Pourquoi Xiao dit-elle que les progrès de l'IA sont difficiles à suivre pour les investisseurs ?
Elle explique que le développement de l'IA est non linéaire, se produisant par « blocs » plutôt que par incréments stables. Cela rend difficile pour les investisseurs habitués aux courbes de croissance prévisibles des logiciels traditionnels d'évaluer précisément le rythme du développement.
Quel conseil Xiao offre-t-elle aux investisseurs ?
Xiao conseille aux investisseurs de devenir techniquement compétents et de comprendre la nature non linéaire des progrès de l'IA. Elle les exhorte à s'adapter aux changements technologiques rapides et à reconnaître que l'industrie a besoin d'une nouvelle génération de capitalistes de risque capables de soutenir à la fois le marché et la technologie simultanément.
