Il mercato delle startup AI enterprise sta entrando in una fase più selettiva. Dopo anni di prototipi e applicazioni basate su API di grandi modelli, gli investitori cercano ora valore misurabile e integrazione concreta nei workflow aziendali, con soluzioni capaci di resistere ai futuri aggiornamenti dei modelli frontier. È in questo contesto che si posiziona BAG Ventures, con un fondo da 11,3 milioni di dollari, puntando su aziende AI che le imprese siano realmente disposte a pagare.
BAG Ventures: la fine della sperimentazione AI
Fondata da Bontia Stewart (ex vicepresidente Google) e Jackson Georges Jr.
(già partner CapitalG), BAG Ventures ha già investito in dieci società, tra cui SXD, BizTrip e Nomadic, con assegni tra 100.000 e 500.000 dollari. La tesi è chiara: l'AI enterprise deve dimostrare ritorni operativi e capacità di inserirsi nei sistemi aziendali esistenti, superando le mere promesse di efficienza.
Il fondo offre un vantaggio competitivo non solo finanziario, ma anche operativo: accesso commerciale, introduzioni qualificate e supporto go-to-market. Questo grazie a una rete di oltre 150 limited partner, inclusi Google e operatori di Nvidia, Amazon e Snowflake. Tale rete è cruciale per le startup B2B, facilitando l'ingresso nei complessi processi di procurement, sicurezza e compliance, principali ostacoli all'adozione dell'AI aziendale.
Oltre i "wrapper": prodotti AI con dati proprietari
Georges sostiene che le imprese non pagheranno più per semplici interfacce conversazionali, ma per risultati tangibili: attività completate, automazioni affidabili e agenti capaci di operare in processi reali. Le startup AI enterprise devono quindi sviluppare un livello applicativo difendibile, basato su dati proprietari difficili da replicare e un lock-in del cliente che non dipenda solo dal modello sottostante.
Questa visione è coerente con l'evoluzione del mercato. Mentre OpenAI, Anthropic e Google assorbono funzioni applicative nei propri prodotti, le startup troppo vicine alle semplici chiamate API rischiano di essere schiacciate. Al contrario, chi costruisce sicurezza, governance, vertical SaaS, infrastruttura, compute o physical ed edge AI può collocarsi più in profondità nello stack aziendale, offrendo soluzioni robuste e integrate.
La nuova frontiera "post-LLM" degli ex DeepMind
Ampliando il quadro, emerge una nuova ondata di iniziative nel settore AI. Ex ricercatori e alumni di Google DeepMind stanno raccogliendo capitali significativi per startup AI che esplorano percorsi "post-LLM" o architetture non basate sui transformer. Tra gli esempi figurano Revolution Labs di Nando de Freitas (almeno 100 milioni di dollari), Ineffable Intelligence di David Silver (circa 1 miliardo di dollari), Emulate di Jack Parker-Holder (circa 700 milioni di dollari) e Metis Reasoning di Thore Graepel. La proliferazione di questi "neolabs" da ex Google e DeepMind, con oltre 40 fondatori, supera quella di OpenAI, Anthropic e Meta. Se queste scommesse su architetture alternative scaleranno, la futura concorrenza per DeepMind potrebbe provenire dal suo ex bacino di talenti.
