Un nuovo fondo di venture capital, denominato Zero Shot, ha completato il primo closing del suo obiettivo di 100 milioni di dollari. Il nome, che richiama il concetto di «zero-shot» nell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, riflette l'approccio innovativo del fondo, che ha già destinato parte del capitale ai primi investimenti.
Il Team Fondatore di Zero Shot
Il team alla base di Zero Shot è composto da figure con profonde radici in OpenAI. Tra i co-fondatori figurano Evan Morikawa, ex responsabile dell’ingegneria applicata durante il lancio di DALL·E, ChatGPT e Codex, ora attivo nella startup Generalist; Andrew Mayne, pioniere come prompt engineer di OpenAI e conduttore del podcast “The OpenAI Podcast”, oltre che fondatore della società di consulenza AI Interdimensional; e Shawn Jain, ingegnere, ex ricercatore OpenAI e venture capitalist, fondatore della sua startup GenAI Synthefy.
A loro si uniscono Kelly Kovacs, già partner fondatore di 01A, e Brett Rounsaville, con esperienze in Twitter e Disney, attuale CEO di Interdimensional.
Obiettivi e Primi Investimenti Strategici
Dopo aver raccolto circa 20 milioni di dollari da investitori istituzionali e family office, il fondo mira a raggiungere un capitale complessivo di 100 milioni di dollari. Zero Shot ha già effettuato investimenti mirati. Tra questi, ha sostenuto Worktrace AI, una startup fondata dall’ex product manager di OpenAI Angela Jiang, che sviluppa software di automazione gestionale basati su AI per le imprese. Un altro investimento è stato destinato a Foundry Robotics, azienda impegnata nella robotica industriale avanzata con intelligenza artificiale.
Una terza startup, al momento in fase di sviluppo riservato, ha anch'essa ricevuto un finanziamento.
La Visione di Zero Shot: Oltre i Trend Comuni
I partner di Zero Shot si distinguono per una profonda comprensione delle dinamiche dell'intelligenza artificiale, che consente loro di identificare non solo le startup promettenti ma anche quelle da evitare. Ad esempio, Andrew Mayne esprime scetticismo verso le piattaforme di “vibe coding”, prevedendo che i modelli AI stessi renderanno presto superflui tali servizi. Evan Morikawa, con la sua expertise in AI e robotica, critica le startup che si concentrano sui dati video per l'addestramento robotico, evidenziando un “gap di embodiment” che ritiene irrealizzabile al momento.
Analogamente, Mayne nutre dubbi sui “digital twins”, suggerendo che un modello LLM standard possa offrire prestazioni equivalenti.
Rete di Advisor e Aree di Interesse
Il fondo si avvale di una solida rete di advisor di alto profilo, tra cui Diane Yoon (ex Head of People di OpenAI), Steve Dowling (ex responsabile comunicazione di OpenAI e Apple) e Luke Miller (ex product leader di OpenAI). Questi professionisti parteciperanno ai ritorni del fondo tramite una quota di carried interest. Zero Shot si definisce un team di “builders” che ha contribuito alla creazione e al lancio dei sistemi AI più avanzati di OpenAI, concentrandosi su settori strategici per l'era post-AGI come la robotica, l'automazione, la sicurezza AI, l'energia, l'educazione e la biologia.
Il Contesto del Venture Capital AI e il Ruolo di Zero Shot
La nascita di Zero Shot si inserisce in un panorama di venture capital dove le valutazioni delle startup AI sono eccezionalmente elevate, spesso anche in assenza di un prodotto o di ricavi consolidati. Questa tendenza vede le startup fondate da ex-OpenAI ricevere valutazioni significative in fase pre-seed, basate sulla fiducia nella loro provenienza tecnica e nel potenziale intrinseco, piuttosto che su metriche di mercato tradizionali. Zero Shot incarna questa dinamica, trasformando la reputazione e l'esperienza tecnica dei suoi membri in un vantaggio competitivo cruciale nell'allocazione di capitali nelle fasi iniziali. Il fondo si posiziona come un catalizzatore per le startup AI, privilegiando l'expertise tecnica profonda e l'allineamento culturale rispetto a presentazioni elaborate o metriche iniziali.
Rappresenta un esempio paradigmatico di questa evoluzione nel settore, puntando su chi ha plasmato i modelli alla base di ChatGPT, DALL·E e Codex per affrontare una sfida ambiziosa con un approccio selettivo nel panorama globale.
