- ベンチャーキャピタル業界は現在、非常に停滞した状態にある
- ほぼ AI分野 だけが活発で、AIの中でも OpenAI だけが注目を集めている
- 市場全体の悪化には トランプ政権の関税政策 が主な原因となっている
- 投資資金の大半は、実際の収益ではなく 見せかけの価値 の上で動いている
- 将来戦略の不在により、ベンチャーキャピタリスト たちは単なる幸運と希望に依存している
概要
- 2025年ベンチャーキャピタルレポート は、業界が深刻な停滞に陥っていることを示している
- スタートアップおよび投資市場に対する トランプの関税 と経済政策が大きな打撃を与えている
- ゼロ金利時代 が終わった後、ベンチャー業界は適応できないまま混乱を経験している
- 現時点で投資家は AI、特に OpenAI にだけ集中しており、それ以外の分野にはほとんど資金流入がない
- 投資家とベンチャーキャピタルの立場から見て、いかなる実質的な解決策も見えていない状況である
2025年のベンチャーキャピタルの状態
- AI分野 を除けば、ほぼすべてのベンチャー投資が停滞状態にある
- AIの中でも OpenAI だけが中心にあり、その他のAIスタートアップでさえ注目度が低下している
- OpenAI は大胆な資金消費とイノベーションへの執着を見せており、その過程は一種の詐欺的性格として描写されている
- スタートアップ投資家たちは依然として 「エグジット」 できない環境に置かれている
トランプ政権の関税政策の影響
- レポートは、ベンチャー投資不振の主因として トランプ政権による関税導入 と、それに伴う景気不安を挙げている
- 市場の不確実性により 投資家が様子見姿勢 を取り、取引と資金の流れが急減している
- シリコンバレーの投資家や経営陣が積極的にトランプ当選を支持していたにもかかわらず、政策の副作用に戸惑う状況が現れている
ゼロ金利時代の終焉
- 2008年の金融危機 以降、10年以上にわたり金利がゼロに近かった影響で、ベンチャーキャピタルに資金が大量流入した
- 低金利環境では 年金基金などの大口投資家 がスタートアップに資金を注ぎ込んでいたが、利上げ後はこうした流れが急速に鈍化した
- ベンチャーキャピタル業界 は新しい環境に十分適応できないまま、過去のやり方に安住する姿が際立っている
AIにオールインする投資環境
- AI が唯一の投資先として脚光を浴び、暗号資産・量子コンピュータなどは見向きもされていない
- レポート内の各種 統計とグラフ の大半は、OpenAIの超大型投資事例に偏っている
- Andreessen Horowitz などの大手VCが、AIバブルを維持するために大規模な新規ファンドを組成している
- 大多数の投資家が、AI成功への バブルと「FOMO」（取り残されることへの恐れ） に飲み込まれている
AI以外の分野の停滞
- AI以外のスタートアップは、深刻な投資不振と成長鈍化に苦しんでいる
- 初期投資および資金調達活動 は継続的に減少している
- 実際に投資先を見つけられないVCによる 未執行資金の返還 の事例も発生している
見せかけの価値と回収不能性
- スタートアップの価値は、実際のキャッシュフローとかけ離れた 「見せかけの価値」 が中心になっている
- 最近は スタートアップの破綻 が急増しており、実際には価値のない企業が今になって清算される流れになっている
- 投資回収（エグジット）の機会が減ることで、投資家が実質的な利益を上げにくい構造となっている
回収（エグジット）市場の崩壊
- 投資回収のためのIPOおよびM&Aルートが 極度に制限 されている
- CoreWeave や Wiz Security の事例はあるものの、全体としてエグジット市場は沈黙状態にある
- 資金調達ラウンドは 後期段階 にばかり集中し、実質的な成長よりも生存のための投資にとどまっている
ベンチャーキャピタルの将来戦略の不在
- 業界の主要戦略は 漠然とした希望 に頼っている
- 市場やIPOの回復、トランプ政権の変化など、外部要因にのみ依存している状況である
- ベンチャーキャピタリスト の多くが、実際には優れた能力というより一度の幸運に支えられてきたことが明らかになっている
- 一部は極端で不適切な社会運動に関与するなど、危うい判断力の欠如も見られる
結論
- ベンチャーキャピタル業界は2025年を迎え、深刻な危機と戦略不在に陥っている
- 投資、回収、成長ルートのすべてが塞がれた状況で、業界全体に 根本的な変化への要求 と反省が必要である
1件のコメント
Hacker Newsの意見
2025年初頭のベンチャーキャピタルの状況について語っている。AIを除けば、ベンチャーキャピタルはほぼ死んでいる状態だという。AIもまた、OpenAI以外は活気がない。OpenAIは莫大な資金を燃やしながらAIの神を召喚しようとしているかのような、やや奇妙な賭けだ。誰も利益を実現できていない点に注目している。しかし、OpenAIのベットが非常に投機的である点は興味深い。2019年にGPT-2.0をWebインターフェースで触ったときは、ただの面白いおもちゃ程度だった。しかし2022年12月ごろにChatGPTが登場し、これは重要なパラダイムシフトだった。2019年から2022年までの3年間で驚くほどの進歩があり、過剰な誇大宣伝や巨額投資なしにこうした発展が起きた。今ではさらに3年が経ったが、ChatGPT 4.5の感触は2022年のGPT-3/GPT-4と似ている。4.5やo3は3.0より劇的に賢くなったようには見えず、幻覚もやや減ったが、新たなパラダイムというほどではない。この速度で進歩が続くなら、より良いインターフェースやツールは得られるだろうが、LLMでスーパーインテリジェンス（人間を超える洞察力、スキル、創造性）が本当に可能なのかは分からない
今すぐできることとして、Ray-Banの店舗に行ってMetaグラスを体験してみるよう勧めている。"Live AIモード" をオンにすると、AIとリアルタイムのビデオ会話をしながら、AIが自分の見ているものを見て、言語翻訳、文字認識、物体認識などを行い、現実世界と相互作用できる。2019年にはこんな技術は存在せず、当時はGPT-2をスター・ウォーズ小説にファインチューニングして、'Luke' という名前が出てくるだけでも驚いていた。今ではこれを頭にかけてレストランのメニューを読み、Uberの車を探し、庭の土の成分を確認し、数学までやらせている。視覚障害者として、この技術の有用性は本当に言葉では言い尽くせないほどだ。これが「死にかけている」状況なら、こんな退廃をもっと望みたい
誇大宣伝は技術の健全な発展に有害だと考える。生成AIは確かにパラダイムシフトであり、人間の生産性を高める興味深いツールへと発展する可能性がある。しかし、その成熟には時間がかかる。ベンチャーキャピタルとハッスル文化には早いエグジットが必要で、そのためには結局たくさんの「カモ」が必要になる。だからGen AIは、単に潜在力の高い技術ではなく、「あらゆるもの、あらゆる人を破壊する未来」として包装されなければならない
4.5/o3が3.0より幻覚を減らしているというのは完全には正しくない。実際、OpenAIのo3、o4-miniのシステムカード（section 3.3）やVectaraのhallucination leaderboardのデータを見ると、o3とo4-miniはo1よりむしろ幻覚が多い
AIが個人ごとの個別業務ではかなり使えるツールになったことには同意する。しかし、市場価値を正当化するほどの超越的なスケールに達するには、人間の監督なしで順次プロセスをつなげていける段階まで到達する必要があり、これこそ本当のパラダイムシフトだが、そこはまだ越えられておらず、みな足踏みしている。OpenAIの場合、技術の汎用化が速すぎ、競合も多いため、ブランドとSamの資金調達力以外に堀はない。UXは素晴らしいが、それは結局堀ではない
イノベーションとは本来、大きな跳躍のあとに微調整が続くものだと強調している。人々は指数関数的な発展を期待するが、実際には逆冪則に近いと思う
そう、幻覚は減ったが、まだかなりある。知能とは単に巨大な言語モデルだけで実現できるものではないことを証明している
GPT-3.0がどう動いていたかを誤って記憶しているようだと指摘している。2.0から3.0への大きな進歩があり、その後の数年間にも多くの進展があった
最新のGPTバージョンは以前よりはるかに優れていると思う。GPT-3は興味深いおもちゃではあったが、あまりに頻繁に間違え、妙に頑固で、役に立たなかった。現在は4.0+をよく使っているが、たとえばJiraのBurndownチャートのスクリーンショットを一発で見事に要約してくれる
LLMの進歩だけでAIの進展を評価するのは単純化しすぎだ。この2年間でAIには大きな進歩があり、単なるテキスト生成以上のものになっている。画像生成は今や非常に写実的で、複雑なツールなしにテキストで望む修正ができる。text-to-speech、speech-to-speechも非常に現実的で、多言語で感情表現も上手い。動画生成も毎月さらに写実的になり、必要な計算資源も減っている。3Dモデリングも大きく進歩し、speech-to-textはスマートフォンで動くほど高速化して遅延も減った。ロボティクス分野へのAI適用が次の挑戦であり、ヘルスケアなどさまざまな応用分野がある
LLMが注目されているが、視覚認識や映像・画像の合成、変換、3Dモデリングなど、さまざまな領域で明確な進歩があった。ロボタクシーが実際に都市を走り、人間と同等かそれ以上に運転している。ざっくり描いたスケッチから優れた絵が得られ、数枚の写真だけでも妥当な3Dメッシュモデルを生成できるなど、実質的な変化がある
OpenAIのAGI（汎用人工知能）への賭けがどれだけ投機的かは、それほど重要ではない。消費者向けAIビジネスだけでも十分に稼げる。今利益が出ていないのは、無料ユーザーに広告を付けず成長を優先しているからだ。広告を始めれば莫大な収益になると断言する
4.5/o3が3.0よりはるかに賢くないという意見には同意しない。LLMが学習データから答えを構成できる場合、人類の知識のパターンを使うため、その種の質問には人間の専門家も似た答えをするだろう。しかし、深い推論や複数分野の専門性を要する場合には、o3のようなモデルが創造的な解決策を出すこともある。強化学習こそが、モデルを人間の専門家レベル以上へ押し上げる鍵だと考える。AlphaGoやAlphaZeroが達成した超人的成果が、今後はさらに多くの分野で繰り返されると予想している
「はるかに賢い」とは実際どんな姿なのか気になる。コンピューティングの歴史上、2〜3年で「はるかにX」が起きた例が本当にあったのか疑問だ
完全には同意しない。最初のChatGPTは会話が自然で魔法のようだったが、実際にはかなり間抜けなコンピュータだった。最新モデルは特別なツールなしでも数学を非常にうまく解き、GPT-3は基本的な算数すらやっとだった
幻覚が減ったという主張には懐疑的だ。最近、妻が看護大学の課題で論文レビューをしなければならず、教授が模範解答として論文リストと要約を送ってきた。妻がいくら論文を探しても見つからず、私が見たところ、誰が見てもLLM生成だった。実際、その5本の論文はすべて実在しなかった。似た論文が2本あったが、著者やタイトルが異なり、残り3本は完全な捏造だった
OpenAIの堀が何なのかまったく理解できない。すべてのサービスは少なくとも5社の競合に代替可能で、その一部はオープンソースだ。価格はいずれ底辺への競争になり、その底辺は「APIコスト vs オープンソースの自前運用」だ
こうした批判の流れの趣旨は分かるが、時間が止まったように感じられるかもしれない一方で、実際には研究速度と進歩は本当に速い。GPT-2は2019年2月、18か月後の2020年にGPT-3が出た（大きな飛躍だったが実用性は不足）。さらに18か月後（2022年初頭）にInstructGPTが登場し、これがRLHFの分水嶺となった。その10か月後、2022年末にInstructGPTの兄弟としてChatGPTが公開され、この頃OpenAIは「3.5ファミリー」という名称を使っていた。GPT-4は2023年3月に登場し（性能、コンテキストウィンドウ、画像対応など大きな飛躍）、この時点でChatGPTのユーザーは1億人を突破。GPT-4-Turboは2023年11月に、より広いコンテキストウィンドウと低価格でローンチされた。その後、GPT-4oが音声などで性能をやや改善。5か月前にo1、その後o3、o4など反復的な改善が続いた。2024年2月に4.5、そのすぐ後に4.1。2019年には実験的な研究プロジェクトにすぎなかったものが、その後ゆっくりと「使える」ChatGPTになるまで2年以上、本当に有用なバージョンが出るまでほぼ3年かかった。その後の2年間では、マルチモーダル、新しい推論モデル、性能の裾野の拡大、さらに多様な基礎研究まで進んでいる。むしろ今こそ、より多様なパラダイムシフトの土台が結集している時点だ
現在のSOTA（最先端）モデルがGPT-3と似たように感じられるという主張は、今年最高のホットテイクだと思う
私もAI疲れは感じるが、これは過剰反応だ。ベンチャーキャピタルはいつでもFOMO（乗り遅れへの恐怖）に突き動かされてきた。企業もまた、自社の事業モデルにAI、web3、web2、フィンテックなどを付け足して資金調達をしやすくしようとする。AIスタートアップに投じられた資金のかなりの部分は、実際にはただ「AI」のラベルを貼っただけの会社だろう。10年後にはVC資金の57.9%がまた別の流行語に集中しており、そのときAIではないはずだ
実際、うちはかなり退屈な分野のスタートアップだが、ソフトウェアを近代化するだけでうまくいっている。ところがシリーズAを調達するには、必ずAIをピッチ資料に入れなければならない。だから6〜8か月かけて、製品にAIを使えそうな体裁を無理やり探しているが、実際にはうちの差別化要因ではない
企業であっても次の流行に乗らなければならないことが多い。自分の経験ではOpenStackが、実際にはあまりうまくいかなかった例だ。それでもクラウドに本気なら一度は乗る必要があり、結局はコンテナに押されて別の方向へ進んだ
記事が主張するように、金利が決して下がらないこと、そしてAIが最後のVCトレンドになること、この二つの主張はいずれもばかげていると思う
記事には同意するが、原因の見方は違う。スケーリングは昔から常に難所だった。データベースのシャーディング、NoSQL以前、非同期処理の問題など、現場で直面する拡張の壁は簡単には越えられない。だから一つのアイデアにオールインするより、月次経常収益10〜20Kを生むMicro-SaaSを複数運営する方がよい。今や平均的なビジネス担当者ですら、複数のSaaSやツール、メール、Webサイト、自動化サービス、フリーランサーなどを契約しており、マイクロモデルに自然に合う時代だ。いまやIndie HackersやYouTubeを見ると、成功した起業家は皆コミュニティ基盤のブランドになっていて、VCを必要としていない。アプリを出せば即座にTwitterやYouTubeのフォロワーが関心を示してくれる
悲観的な見方は簡単だが、急成長する企業がトレンドにうまく乗れれば大きな機会があることを思い出させる。たとえばGoogleは2003年には約10億ドルの売上だったが、今では2600億ポンドを稼ぐ企業になった。2004年の上場時の評価額は230億ドルだった
別の問いを立てようと提案している。Googleの売上のうち、新たな付加価値（実質的な富の創出）がどれほどあるのか、それとも単に既存の広告市場の予算がGoogleへ移っただけなのかを考えるべきだ。実際、米国の広告支出は年1.6%ほど増え続けただけで、本当に革新的な成功なのか、それとも単なるシェア獲得効果なのか疑問だ
この成長の原因がイノベーションなのか、それとも米国政府が現在調査しているGoogleの独占やSafariのデフォルト検索エンジン契約なのかを問うている
シニカルな見方と現実的な見方を混同しないよう助言している
Googleの検索、地図、Gmail、YouTube、Chromeなどは10年以上にわたって素晴らしいサービスだった。しかしその後、Googleが人々の生活を本当に改善した部分は、全体の成長の10%しかないように思う
VC企業がcarry（成功報酬）以外にmanagement feeで実際どう稼いでいるかについて、記事は見誤っていると思う。たとえばa16zが200億ドルのファンドを3%のmanagement feeと30%のcarryで運用すれば、収益が0ドルでもmanagement feeだけで6億ドルを得ることになる。もちろんcarryも欲しいだろうが、management feeが損失防御装置の役割を果たす
AIに対して悲観的すぎると感じる。VCが「AIはインターネットのようにビジネスの中枢になる」と言っているという主張に反論したい。しかし実際には、技術はものすごい速度で進歩している
イノベーションは人が追い詰められたときに最も多く生まれると思う。VCは特定のやり方を神話化し、この20年間それが唯一の方法だと信じさせてきた。やがてB2Cが難しくなると、安易な資金を追ってB2Bへ転じた。その結果、価値の多様性が失われ、会社は頭でっかちになっていると思う。ZIRP（ゼロ金利）時代が終わったとしても、実際に資金が消えたわけではなく、どこかに積み上がっていると考える。新しいVCモデルを試すだけの天文学的な資源はあるのに、まだ実行に移していない。新しいVC世代、つまり自分たちが賭けられた世代が、リスク負担にあまり敏感でないのか、あるいは個人ブランド強化に集中して自らの成功を市場に出していないのか疑問に思う
業務管理のような平凡なアプリにLLM APIを数行つなげて作るスタートアップを提案するには、もう遅すぎるのだろうかと思う。YCにまた応募して毎年落とされたい気もする。実際に人々が望む機能に集中してくれるビジネスパートナーが必要だ。しかし親しい友人でさえ今は家庭を優先していて、金にならないゲームやB2Bスタートアップのことばかり考えている
AI関連の二、三段下の専門家（YouTubeや放送によく出るわけではないコンサルタントなど）が、1〜2年前からFOMO（乗り遅れると損という感情）を煽って、何でもAIがやってくれると約束していた。最近では「特別なツールで、正しく使う必要がある」といった具合にトーンが変わっている。こうした人々は急ごしらえのAI講座のようなものを売っており、以前はモバイル戦略、AR、暗号資産、web3などでも流行に乗っていた、まさにその種の人たちだ
講師と、その講師をコーチする人たちという構造自体が、ピラミッドのように新しい流行を求めて移動しているのだと思う。この流れが、個別のセルフブランディングの集積から巨大なインフルエンサー組織へと形成されているのか気になる
最近、Klarna（フィンテック）がAIより人間を再びカスタマーサービスに投入するというニュースを5時間前に見たことを引き合いに出し、やはりAIは単なるツールだと認める方向へ空気が戻っている例として挙げている