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Nel panorama dell'ecosistema AI e venture capital, un nuovo fondo sta attirando l'attenzione degli addetti ai lavori per una ragione precisa: i suoi fondatori non sono semplici investitori, ma ingegneri e ricercatori che hanno costruito dall'interno alcuni dei prodotti AI più trasformativi degli ultimi anni. Zero Shot, il fondo che prende il nome da un termine tecnico del machine learning — la capacità di un modello di rispondere correttamente a domande su cui non è stato esplicitamente addestrato — ha appena completato il suo primo closing, avvicinandosi all'obiettivo di 100 milioni di dollari con una prima tranche da 20 milioni. Per il settore tech e crypto, che guarda con crescente interesse alle sinergie tra AI e blockchain, questa operazione segnala una nuova ondata di capitali qualificati in arrivo sul mercato delle startup deep-tech.
Il team fondatore di Zero Shot è composto da cinque figure con background complementari, tre delle quali provengono direttamente da OpenAI. Evan Morikawa, ex responsabile dell'ingegneria applicata durante il lancio di DALL·E, ChatGPT e Codex, oggi è attivo nel settore della robotica con la startup Generalist. Andrew Mayne, il primo prompt engineer della storia di OpenAI e conduttore dell'omonimo podcast ufficiale, ha fondato anche Interdimensional, una società di consulenza per il deployment di sistemi AI. Shawn Jain, ingegnere e ricercatore, ha completato la transizione verso il mondo VC fondando parallelamente la propria startup di AI generativa, Synthefy.
Il quarto membro fondatore è Kelly Kovacs, veterana del venture capital con un passato come partner fondatrice di 01A, il fondo growth-stage lanciato da Dick Costello e Adam Bain — entrambi ex Twitter. A chiudere il quintetto è Brett Rounsaville, con esperienze in Twitter e Disney, oggi CEO di Interdimensional, la società fondata dallo stesso Mayne. Un team con reti relazionali che attraversano Silicon Valley, Hollywood e il mondo accademico dell'AI.
La genesi del fondo segue una traiettoria che ricorda quella di molti progetti nati nella comunità crypto: persone con competenze rare che si trovano inondate di richieste di consulenza e decidono di strutturare il loro know-how in un veicolo d'investimento. Come spesso accade nell'ecosistema dei builder, è stata la pressione dal basso — amici fondatori in cerca di capitale e grandi VC in cerca di orientamento tecnico — a trasformare una rete informale in un fondo strutturato. "Alcuni nostri amici uscivano da OpenAI con l'idea di fondare startup", ha dichiarato Mayne, spiegando come il gruppo abbia riconosciuto un gap tra i progetti finanziati e ciò che il mercato effettivamente richiedeva.
Sul fronte degli investimenti già realizzati, Zero Shot ha puntato su Worktrace AI, startup fondata da Angela Jiang, ex product manager di OpenAI, che sviluppa software di gestione AI-driven per aiutare le aziende a identificare e automatizzare i processi interni più adatti. Worktrace AI ha chiuso un seed round da 10 milioni di dollari con la partecipazione di Mira Murati e dell'OpenAI Fund, secondo le stime di PitchBook. Il secondo investimento va a Foundry Robotics, attiva nella robotica industriale di nuova generazione, che ha raccolto 13,5 milioni di dollari in un seed round guidato da Khosla Ventures. Un terzo investimento, al momento non divulgabile, riguarda una startup ancora in modalità stealth.
Altrettanto rilevante — soprattutto per gli investitori che cercano segnali su dove non allocare capitale — è la lista dei segmenti AI che Zero Shot intende evitare. Mayne si dichiara apertamente bearish sul cosiddetto "vibe coding", ovvero le piattaforme che permettono di generare codice tramite linguaggio naturale senza competenze tecniche: la sua tesi è che i grandi model maker integreranno queste funzionalità direttamente nei propri abbonamenti, rendendo obsolete le soluzioni di terze parti nel breve periodo.
Morikawa, dal canto suo, è scettico verso le numerose startup che raccolgono dati video "ego-centrici" per l'addestramento dei robot, un approccio che punta a colmare il cosiddetto "embodiment gap" — la distanza tra la comprensione astratta del mondo e la capacità fisica di interagirvi. "C'è molta speranza e preghiera che qualcuno nel mondo della ricerca riesca a fare il trasferimento, ma siamo lontanissimi da quel momento", ha dichiarato Morikawa. Altrettanto critica è la posizione del team sui digital twin: dopo analisi approfondite, inclusa la costruzione di un modello di ragionamento dedicato per valutarli, la conclusione è che un classico modello LLM ottiene risultati comparabili a costi molto inferiori.
A rafforzare la credibilità del fondo contribuisce un board di advisor di alto profilo, che parteciperanno al carried interest generato dagli investimenti: Diane Yoon, ex responsabile delle risorse umane di OpenAI; Steve Dowling, già head of communications sia di OpenAI che di Apple; e Luke Miller, ex product leader di OpenAI. Profili che, nel linguaggio del venture capital, rappresentano ciò che nella comunità crypto verrebbe chiamato un "strong team signal" — uno degli indicatori più ponderati dagli investitori istituzionali prima di allocare capitale in un progetto early-stage.
Con il primo closing completato e i primi assegni già distribuiti, Zero Shot si appresta a completare la raccolta verso il target di 100 milioni. La vera sfida, per un fondo costruito sulla tesi che la comprensione tecnica profonda sia un vantaggio competitivo duraturo, sarà dimostrare nei prossimi anni che la prossimità ai modelli AI si traduca in ritorni superiori rispetto ai fondi generalisti — e che sapere dove queste tecnologie non stanno andando sia tanto prezioso quanto sapere dove stanno andando.