- O setor de venture capital está atualmente em um estado de forte estagnação
- Quase só a área de IA segue aquecida e, mesmo dentro dela, apenas a OpenAI recebe atenção de fato
- A política tarifária do governo Trump é apontada como principal causa da piora do mercado como um todo
- A maior parte do capital está se movendo com base em valorações ilusórias, sem receita real
- Sem uma estratégia para o futuro, os capitalistas de risco dependem apenas de sorte e esperança
Visão geral
- O relatório de venture capital de 2025 mostra que o setor entrou em uma desaceleração severa
- As tarifas de Trump e suas políticas econômicas deram um grande golpe no mercado de startups e de investimentos
- Após o fim da era dos juros zero, o setor de venture capital não conseguiu se adaptar e passou a operar em meio ao caos
- Neste momento, os investidores estão focados apenas em IA, especialmente na OpenAI, enquanto quase não há entrada de capital nas demais áreas
- Do ponto de vista de investidores e fundos de venture capital, não há qualquer solução prática à vista
O estado do venture capital em 2025
- Tirando a área de IA, quase todos os investimentos de venture capital estão paralisados
- Mesmo dentro da IA, apenas a OpenAI está no centro das atenções, enquanto até outras startups de IA perdem visibilidade
- A OpenAI é descrita como obcecada por inovação e por um consumo agressivo de caixa, num processo retratado como tendo um caráter quase fraudulento
- Os investidores em startups ainda seguem presos em um ambiente no qual não conseguem fazer 'exit'
Impacto da política tarifária do governo Trump
- O relatório aponta a introdução de tarifas pelo governo Trump e a instabilidade econômica associada como a principal causa da fraqueza nos investimentos de risco
- Diante da incerteza do mercado, os investidores adotam uma postura de espera, e o volume de negócios e o fluxo de capital despencam
- Embora investidores e executivos do Vale do Silício tenham apoiado ativamente a eleição de Trump, agora demonstram perplexidade diante dos efeitos colaterais dessas políticas
O fim da era dos juros zero
- Após a crise financeira de 2008, as taxas de juros ficaram próximas de zero por mais de uma década, o que levou a uma entrada maciça de capital no venture capital
- Em um ambiente de juros baixos, fundos de pensão e outros grandes investidores despejaram recursos em startups, mas esse movimento desacelerou bruscamente após a alta dos juros
- O setor de venture capital não conseguiu se adaptar adequadamente ao novo ambiente e segue excessivamente preso aos métodos do passado
Um ambiente de investimento all-in em IA
- A IA virou praticamente o único destino de investimento, enquanto criptomoedas, computação quântica e outras áreas são deixadas de lado
- A maior parte das estatísticas e gráficos do relatório está concentrada no megainvestimento feito na OpenAI
- Grandes VCs como a Andreessen Horowitz estão levantando novos megafundos para sustentar a bolha de IA
- A maioria dos investidores está sendo arrastada pela bolha da IA e pelo 'FOMO'
A estagnação fora da IA
- Startups fora da IA enfrentam forte escassez de investimento e desaceleração no crescimento
- Investimentos seed e atividades de funding seguem em queda contínua
- Há casos em que VCs, sem encontrar onde investir de fato, chegam a devolver capital não aplicado
Valorações ilusórias e impossibilidade de liquidação
- As valorações de startups se baseiam sobretudo em 'valorações ilusórias', distantes do fluxo de caixa real
- O número de falências de startups aumentou rapidamente, num movimento em que empresas sem valor real só agora estão sendo liquidadas
- Com menos oportunidades de desinvestimento (exit), os investidores têm cada vez mais dificuldade para gerar retorno real
O colapso do mercado de exit
- As rotas de liquidez por IPO e fusões e aquisições estão extremamente limitadas
- Há casos como CoreWeave e Wiz Security, mas, no geral, o mercado de exits permanece em silêncio
- As rodadas de funding estão se concentrando apenas em estágios avançados, servindo mais para sobrevivência do que para crescimento real
Ausência de estratégia futura no venture capital
- A principal estratégia do setor é se apoiar em uma esperança vaga
- O mercado depende apenas de variáveis externas, como a recuperação do mercado e dos IPOs ou mudanças no governo Trump
- Fica evidente que muitos capitalistas de risco na prática se apoiaram mais em um golpe de sorte do que em competência excepcional
- Alguns chegam a se envolver em movimentos sociais extremos e inadequados, revelando uma perigosa falta de discernimento
Conclusão
- O setor de venture capital entra em 2025 mergulhado em uma crise séria e sem estratégia
- Com investimento, liquidez e rotas de crescimento bloqueados, o setor como um todo precisa de mudanças estruturais profundas e de autocrítica
1 comentários
Comentários do Hacker News
Fala sobre a situação do venture capital no começo de 2025. Tirando AI, o venture capital está praticamente morto. E mesmo em AI, fora a OpenAI, não há muita vitalidade. A OpenAI parece uma aposta meio estranha, como se estivesse queimando rios de dinheiro para invocar um deus da IA. Chama atenção o fato de que ninguém está conseguindo realizar lucro. Ainda assim, é interessante como a aposta da OpenAI é extremamente especulativa. Quando mexi no GPT-2.0 com interface web em 2019, era só um brinquedo divertido. Mas por volta de dezembro de 2022 surgiu o ChatGPT, e aquilo foi uma mudança importante de paradigma. Houve um avanço enorme nos três anos entre 2019 e 2022, e isso aconteceu sem hype excessivo nem investimentos gigantescos. Agora já se passaram mais 3 anos, mas o GPT-4.5 parece ter uma sensação parecida com o GPT-3/GPT-4 de 2022. O 4.5 e o o3 não parecem dramaticamente mais inteligentes que o 3.0, e embora alucinem um pouco menos, ainda não representam um novo paradigma. Se o progresso continuar no ritmo atual, teremos interfaces e ferramentas melhores, mas não dá para saber se superinteligência com LLMs — isto é, insights, habilidades e criatividade acima dos humanos — é realmente possível
Como algo que dá para fazer agora mesmo, sugere ir a uma loja Ray-Ban e experimentar os óculos da Meta. Ao ativar o "modo Live AI", dá para conversar com a AI em vídeo em tempo real, enquanto ela vê o que eu vejo e interage com o mundo real por meio de tradução de idiomas, reconhecimento de texto, reconhecimento de objetos etc. Essa tecnologia não existia em 2019; naquela época eu já ficava impressionado só de ver o nome 'Luke' aparecer ao ajustar finamente o GPT-2 com um romance de Star Wars. Agora dá para usar isso na cabeça para ler cardápios de restaurante, encontrar o carro da Uber, analisar o solo do jardim e até fazer matemática. Como pessoa com deficiência visual, a utilidade dessa tecnologia é quase indescritível. Se isso é uma situação "morrendo", então eu quero mais dessa decadência
Acha que o hype faz mal ao desenvolvimento saudável da tecnologia. A AI generativa de fato foi uma mudança de paradigma e pode evoluir para uma ferramenta interessante de aumento de produtividade humana. Mas esse amadurecimento leva tempo. Venture capital e a cultura do hustle precisam de exits rápidos, e isso no fim exige muitos "otários". Por isso, a Gen AI não pode ser apresentada só como uma tecnologia com grande potencial, e sim como o "futuro que vai destruir tudo e todos"
Não é totalmente correto dizer que 4.5/o3 alucina menos que 3.0. Na verdade, olhando o system card da OpenAI para o o3 e o o4-mini (seção 3.3) ou os dados do hallucination leaderboard da Vectara, o o3 e o o4-mini na verdade alucinam mais que o o1
Concorda que a AI virou uma ferramenta bastante útil para tarefas individuais. Mas, para justificar o valuation de mercado, ela precisaria chegar a uma escala transcendental em que consiga encadear processos sequencialmente sem supervisão humana, e essa seria a verdadeira mudança de paradigma que até agora ninguém conseguiu atravessar; todo mundo hesitou. No caso da OpenAI, a tecnologia está se comoditizando rápido demais e há concorrentes demais, então fora a marca e a habilidade do Sam em captar recursos, não existe moat. A UX é excelente, mas isso no fim não é moat
Enfatiza que inovação costuma ser assim mesmo: depois de um grande salto, vêm vários ajustes finos. As pessoas esperam progresso exponencial, mas acha que na prática está mais perto de uma lei de potência inversa
Sim, as alucinações diminuíram, mas ainda acontecem muito. Isso está provando que inteligência não é algo que se obtém apenas com um modelo de linguagem gigante
Aponta que talvez haja uma lembrança errada de como o GPT-3.0 funcionava. Houve um grande avanço do 2.0 para o 3.0, e desde então também houve muito progresso nos últimos anos
Acha que as versões mais recentes do GPT são muito melhores que as antigas. O GPT-3 era um brinquedo interessante, mas errava com frequência demais e era teimoso demais para ser útil. Hoje usa muito o 4.0+, que por exemplo consegue resumir muito bem, de uma vez só, uma captura de tela de gráfico Burndown do Jira
Avaliar o progresso da AI apenas pela evolução dos LLMs é simplificação demais. Nos últimos 2 anos houve grande avanço em AI, e isso vai muito além de simples geração de texto. A geração de imagens agora é muito realista, e é possível modificar o que se quer por texto sem ferramentas complexas. Text-to-speech e speech-to-speech também estão muito realistas e conseguem expressar emoção bem em vários idiomas. A geração de vídeo fica mais realista a cada mês e exige menos computação. A modelagem 3D também avançou bastante, e speech-to-text já está rápida o suficiente para rodar no celular, reduzindo a latência. A próxima fronteira é a aplicação de AI em robótica, além de áreas como saúde
Embora os LLMs estejam no centro das atenções, houve progresso evidente em várias áreas, como visão computacional e síntese/transformação de vídeo e imagem, além de modelagem 3D. Robotáxis já circulam de verdade pelas cidades e dirigem tão bem quanto humanos, ou até melhor. Se você fornecer um esboço mal feito, consegue uma ótima imagem, e com apenas algumas fotos já é possível gerar um modelo 3D em malha razoável; há mudanças práticas reais acontecendo
A questão de quão especulativa é a aposta da OpenAI em AGI não é tão importante assim. Só o negócio de AI para consumidores já pode imprimir dinheiro. O motivo de ainda não dar lucro é que a empresa prioriza crescimento e não coloca anúncios para usuários gratuitos. Aposta que, se começar a colocar anúncios, vai gerar uma receita gigantesca
Não concorda com a ideia de que 4.5/o3 não sejam muito mais inteligentes que 3.0. Quando um LLM consegue montar respostas a partir dos dados em que foi treinado, ele usa padrões do conhecimento humano. Para esse tipo de pergunta, até especialistas humanos costumam dar respostas parecidas. Mas, quando se exige raciocínio profundo ou especialização em várias áreas, modelos como o o3 às vezes encontram soluções criativas. Acha que reinforcement learning é o elemento-chave para levar os modelos além do nível de especialistas humanos. Espera que feitos sobre-humanos como os do AlphaGo e do AlphaZero se repitam em mais áreas no futuro
Fica curioso sobre como seria, na prática, algo "muito mais inteligente". E questiona se na história da computação já houve mesmo algum caso de algo ficar "muito mais X" em apenas 2 ou 3 anos
Não concorda totalmente. A primeira versão do ChatGPT parecia mágica porque a conversa era natural, mas na prática era um computador bastante burro. Os modelos mais recentes resolvem matemática muito bem mesmo sem ferramentas especiais, enquanto o GPT-3 mal conseguia fazer aritmética básica
Está cético quanto à ideia de que as alucinações diminuíram. Recentemente, a esposa dele precisou revisar artigos para um trabalho da faculdade de enfermagem, e o professor enviou uma lista de artigos com resumos como resposta-modelo. Ela procurou os artigos e não encontrou nada; quando ele foi ver, estava claro que aquilo tinha sido gerado por LLM. Na prática, os 5 artigos simplesmente não existiam. Havia dois artigos parecidos, mas com autores ou títulos diferentes, e os outros três eram totalmente falsos
Não consegue entender de jeito nenhum qual seria o moat da OpenAI. Todo serviço tem no mínimo cinco concorrentes capazes de substituí-lo, e alguns deles são open source. No fim, o preço vira uma corrida para o fundo do poço, e esse fundo é "custo de API vs operar open source por conta própria"
Entende o espírito dessa linha de crítica, mas embora às vezes pareça que o tempo parou, a velocidade da pesquisa e do progresso de fato é muito alta. O GPT-2 saiu em fevereiro de 2019; 18 meses depois veio o GPT-3 em 2020, um grande salto, mas ainda com pouca utilidade prática. Depois de mais 18 meses, no começo de 2022, surgiu o InstructGPT, um divisor de águas com RLHF. Dez meses depois, no fim de 2022, o ChatGPT foi lançado como irmão do InstructGPT, e por volta dessa época a OpenAI usava o nome “família 3.5”. O GPT-4 chegou em março de 2023, com grande avanço em desempenho, janela de contexto e suporte a imagem, e nessa época o ChatGPT passou de 100 milhões de usuários. O GPT-4-Turbo foi lançado em novembro de 2023 com janela de contexto maior e preço menor. Depois veio o GPT-4o, com melhorias leves de desempenho e áudio. Cinco meses atrás veio o o1, depois o o3, o o4 e assim por diante, com melhorias iterativas. Em fevereiro de 2024, 4.5; logo depois, 4.1. Em 2019 era apenas um projeto experimental de pesquisa, e depois disso levou mais de 2 anos até surgir um ChatGPT lentamente “usável”, e quase 3 anos até surgir uma versão realmente útil. Os 2 anos seguintes trouxeram multimodalidade, novos modelos de raciocínio, democratização de desempenho e pesquisas fundamentais mais variadas. Na verdade, este pode ser justamente o momento em que as bases para várias mudanças de paradigma estão se consolidando
Acha que dizer que os modelos SOTA atuais parecem iguais ao GPT-3 é a opinião mais polêmica do ano
Eu também sinto fadiga de AI, mas isso é uma reação exagerada. O venture capital sempre se moveu por FOMO. As empresas também tentam facilitar a captação de investimento acrescentando AI, web3, web2, fintech etc. ao próprio modelo de negócio. Uma parte considerável do dinheiro investido em startups de AI, na prática, deve estar indo para empresas que só colaram o rótulo de 'AI'. Daqui a 10 anos, 57,9% do dinheiro de VC vai correr atrás de outro buzzword, e não será AI
Na prática, somos uma startup de um setor até chato demais, mas estamos indo bem só por modernizar o software. Mesmo assim, para levantar uma rodada Série A, precisamos obrigatoriamente colocar AI no pitch deck. Então estamos há 6 a 8 meses forçando a barra para encontrar algum uso plausível de AI no produto, embora isso não seja um diferencial para nós
Mesmo sendo empresa, muitas vezes é preciso embarcar na próxima moda. Pela minha experiência, OpenStack foi um caso em que isso não funcionou tão bem na prática. Ainda assim, se você levava nuvem a sério, precisava subir nesse trem em algum momento, e no fim a história tomou outro rumo com os contêineres
Como o artigo afirma, acha absurdas tanto a ideia de que os juros nunca mais vão cair quanto a de que AI será a última tendência de VC
Concorda com o artigo, mas vê a causa de outra forma. Escalabilidade sempre foi um ponto difícil desde muito tempo. Sharding de banco de dados, o período pré-NoSQL, problemas assíncronos e outros desafios reais de expansão nunca foram fáceis de superar. Então, em vez de apostar tudo em uma única ideia, seria melhor operar vários Micro-SaaS pequenos gerando 10–20K de MRR. Hoje até o profissional de negócios mediano já assina vários SaaS e ferramentas, e-mail, sites, serviços de automação, freelancers etc., então vivemos uma era que combina naturalmente com o modelo micro. Basta olhar Indie Hackers ou YouTube: os fundadores bem-sucedidos agora constroem comunidade, viram marca e não precisam de VC. Eles lançam um app e imediatamente atraem interesse dos seguidores no Twitter e no YouTube
É fácil ser pessimista, mas lembra que, quando uma empresa em rápido crescimento pega bem uma tendência, a oportunidade pode ser enorme. Por exemplo, a Google saiu de cerca de US$ 1 bilhão em receita em 2003 para uma empresa que hoje gera 260 bilhões de libras. Na época do IPO em 2004, ela valia US$ 23 bilhões
Propõe fazer a pergunta de outro jeito. Quanto da receita da Google representa novo valor agregado, ou seja, criação real de riqueza, e quanto é só orçamento migrando do mercado publicitário já existente para a Google? Na prática, os gastos com publicidade nos EUA continuaram crescendo apenas cerca de 1,6% ao ano, então fica a dúvida se isso foi mesmo um sucesso inovador ou apenas efeito de ganho de participação de mercado
Pergunta se esse crescimento veio de inovação ou do monopólio da Google e do contrato para ser o buscador padrão do Safari, algo que o governo dos EUA está investigando atualmente
Aconselha a não confundir visão cínica com visão realista
Acha que Busca, Maps, Gmail, YouTube, Chrome e outros serviços da Google foram excelentes por mais de 10 anos. Mas depois disso, parece que só uns 10% do crescimento total da empresa vieram de coisas que realmente melhoraram a vida das pessoas
Acha que o artigo entendeu errado como as firmas de VC realmente ganham dinheiro além do carry. Por exemplo, se a a16z administra um fundo de US$ 20 bilhões com 3% de management fee e 30% de carry, mesmo com US$ 0 de retorno ainda ganharia US$ 600 milhões só em management fee. Claro que eles também querem o carry, mas o management fee funciona como mecanismo de proteção contra perdas
Sente que a análise é negativa demais em relação à AI. Rebate a ideia de que os VCs estariam dizendo que “AI vai se tornar a espinha dorsal dos negócios como a internet”. Mas, na prática, a tecnologia está avançando em velocidade enorme
Acha que a inovação acontece mais quando as pessoas são encurraladas. O VC mitificou um certo jeito de fazer as coisas e passou os últimos 20 anos convencendo todo mundo de que aquele era o único caminho. Depois, como B2C ficou difícil, migrou para B2B atrás de dinheiro fácil. O resultado, na visão dele, foi a perda de diversidade de valor e empresas cada vez mais cabeçudas. Mesmo que a era do ZIRP tenha acabado, acha que o dinheiro na verdade não desapareceu; ele só está parado em algum lugar. Existem recursos astronômicos para experimentar novos modelos de VC, mas isso ainda não está sendo feito. Fica a dúvida se a nova geração de VCs — a geração na qual apostaram — não é menos tolerante a risco, ou está ocupada demais fortalecendo a própria marca pessoal para mostrar resultados de verdade
Fica se perguntando se já é tarde demais para propor uma startup que só cola algumas linhas de API de LLM em um app comum de gestão de trabalho. Também sente vontade de se inscrever no YC de novo e ser rejeitado todo ano. Na prática, precisa de um sócio de negócios que foque nos recursos que as pessoas realmente querem. Mas até os amigos mais próximos agora estão focados na família, então ele só fica pensando em jogos que não dão dinheiro ou em startups B2B
Especialistas de segundo ou terceiro escalão em AI — gente que não aparece tanto no YouTube ou na TV, como certos consultores — vinham criando esse clima de FOMO havia 1 ou 2 anos, prometendo que AI faria tudo. Mais recentemente, o tom mudou para algo como “é uma ferramenta especial, mas precisa ser usada direito”. São as mesmas pessoas vendendo cursinhos de AI feitos às pressas; antes surfavam a onda de estratégia mobile, AR, cripto, web3 etc.
Acha que a própria estrutura de instrutores de curso e pessoas que treinam instrutores de curso se move como uma pirâmide atrás de cada nova moda. Fica curioso se esse movimento é a soma de marcas pessoais individuais até formar grandes organizações de influenciadores
Cita, como exemplo dessa mudança de tom, uma notícia recente de que a Klarna voltaria a colocar humanos no atendimento ao cliente em vez de depender de AI, reforçando a ideia de que AI é no fim apenas uma ferramenta