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Il mondo del venture capital sta attraversando una fase di profonda trasformazione con l'avvento dell'intelligenza artificiale, e le conseguenze di questa rivoluzione si stanno già facendo sentire nel settore crypto e blockchain. Durante TechCrunch Disrupt 2025, alcuni dei più influenti investitori della Silicon Valley hanno messo in luce come le dinamiche di finanziamento stiano cambiando radicalmente, con implicazioni dirette per l'intero ecosistema delle tecnologie decentralizzate. Le startup AI che raggiungono 100 milioni di dollari di ricavi in un solo anno stanno ridefinendo le metriche tradizionali, creando un precedente che potrebbe influenzare anche i progetti crypto più promettenti.
Aileen Lee, founder e managing partner di Cowboy Ventures, ha definito l'attuale scenario come "un momento particolare", sottolineando che le regole dell'investimento sono cambiate drasticamente. Non si tratta più solo di crescita dei ricavi, ma di un algoritmo complesso che valuta variabili multiple: la capacità di generare dati proprietari, la solidità del vantaggio competitivo, il track record dei founder e la profondità tecnica del prodotto. Questa metodologia ricorda da vicino l'approccio che i VC crypto hanno adottato negli ultimi anni, dove il Total Value Locked (TVL) da solo non è più sufficiente per valutare un protocollo DeFi.
Jon McNeill, co-founder e CEO di DVx Ventures, ha lanciato un monito ancora più severo: anche le startup che crescono rapidamente fino a 5 milioni di dollari di ricavi faticano a ottenere finanziamenti successivi. Gli investitori di Serie A stanno applicando ai progetti in fase seed gli stessi standard rigorosi precedentemente riservati alle aziende mature. Questa dinamica è particolarmente familiare nel mondo crypto, dove molti protocolli promettenti hanno visto prosciugarsi la liquidità dopo il boom iniziale del token generation event.
Il dibattito più acceso del panel ha riguardato il peso relativo tra tecnologia e go-to-market, termine dell'industria che indica le strategie di vendita e marketing. McNeill ha provocatoriamente affermato che "le aziende vincenti, nella maggior parte dei casi, non hanno la migliore tecnologia ma il miglior go-to-market". Steve Jang di Kindred Ventures ha immediatamente contestato questa visione, sostenendo che tecnologia mediocre e marketing eccellente non bastano: entrambi gli elementi sono requisiti necessari. Questa tensione riecheggia i dibattiti nel settore blockchain tra chi privilegia l'innovazione tecnica dei protocolli e chi invece punta sull'adozione di massa e l'user experience.
La questione ha trovato una conferma empirica più avanti durante la conferenza, quando Roy Lee, founder della virale startup Cluely, ha ammesso che lanciare un prodotto appena funzionante, anche con enorme visibilità sui social media, potrebbe non essere sempre la strategia ottimale. Nel mondo crypto, questo principio è stato dolorosamente appreso da numerosi progetti hype-driven che hanno collassato dopo il lancio, incapaci di mantenere le promesse tecniche.
Aileen Lee ha evidenziato un'ulteriore pressione che grava sulle startup AI: la necessità di rilasciare aggiornamenti e nuove funzionalità a un ritmo senza precedenti. "Se guardate quanto rilasciano OpenAI e Anthropic, dovrete capire come eguagliare il loro ritmo, la velocità e la qualità", ha affermato. Questa corsa continua all'innovazione è un terreno familiare per i team di sviluppo blockchain, dove gli aggiornamenti di protocollo e le hard fork rappresentano momenti critici per mantenere la competitività e la fiducia della community.
Nonostante le aspettative di crescita vertiginosa e sviluppo rapido, i panelisti concordano su un punto fondamentale: l'industria AI è ancora nelle sue fasi iniziali. Come ha sottolineato Jang, non esistono vincitori chiari nemmeno nel segmento dei large language model, con competitor che continuano a sfidare i leader percepiti. Questo significa che le startup hanno ancora spazio per scalzare sia le aziende consolidate da decenni sia i nuovi arrivati in rapida ascesa.
Per l'ecosistema crypto, queste dinamiche del VC nell'AI rappresentano sia un'opportunità sia una sfida. I progetti che integrano intelligenza artificiale e blockchain dovranno dimostrare non solo innovazione tecnologica ma anche traction misurabile, strategie di go-to-market sofisticate e capacità di iterazione rapida. La fase di finanziamento seed diventa così più selettiva, ma i protocolli che riusciranno a soddisfare questi criteri elevati potrebbero attrarre capitali significativi in un mercato che premia sempre più l'esecuzione concreta rispetto alle mere promesse tecnologiche.