Denken Über
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description: Un simple weblog
date: 2025-10-20T11:47:28Z
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items: Lecciones de un gran año sabático
items: Financiar la demanda: Nvidia y el mundo de AI
items: Jardines Vallados en AI: ChatGPT vs Claude vs Gemini
items: La OpenAI Mafia ahora también juega como VC
items: Juniors por AI: la forma más rápida de destruir el pipeline de talento
items: ¿Querés tener siempre la razón? Hablá con ChatGPT
items: No, Google no está muerto y la distribución sigue escribiendo la historia
items: Las IPO ya no son negocio para vos o para mí
items: Inteligencia Artificial e Intencionalidad Atribuida
items: Thoughts on Fund Performance Data from AngelList

Lecciones de un gran año sabático
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creator: mariano
date: 2025-10-20T11:47:27Z
subject: Rants
description: Y trece meses después decidí que el año sabático que arranqué el 4 de septiembre de 2024 termine. Es interesante, de estos trece meses disfruté intensamente la última mitad, mientras que la primera mitad fue un desastre. Cuando uno no frena por años termina imaginando que la rueda tiene que seguir girando porque "algo" se […]
encoded: Y trece meses después decidí que el año sabático que arranqué el 4 de septiembre de 2024 termine. Es interesante, de estos trece meses disfruté intensamente la última mitad, mientras que la primera mitad fue un desastre. Cuando uno no frena por años termina imaginando que la rueda tiene que seguir girando porque "algo" se puede perder, aunque no sepas qué. <img data-recalc-dims="1" fetchpriority="high" decoding="async" width="468" height="409" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=468%2C409&ssl=1" alt="" class="wp-image-42288" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=468%2C409&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=343%2C300&ssl=1 343w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=50%2C44&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?w=534&ssl=1 534w" sizes="(max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Es super interesante, si me preguntabas yo estaba genial pero, evidentemente estaba un poco estresado... de hecho, cuando frené y arranqué el sabático, mi corazón se rompió literal y figurativamente. Tuve un infarto leve en noviembre del que estoy en recuperación… pero logré la primera enseñanza, no pasa nada si pisás el freno, te enfocás en vos y lo que querés y decidís cambiar (o no) el mundo no frena pero tampoco es tan grave como lo imaginamos, es tan simple que ya lo sabia: «Son muchas más las cosas que nos aterran que las que nos aplastan; a menudo sufrimos más en la imaginación que en la realidad» Séneca - Cartas a Lucilo Lo mejor de esta primer enseñanza es la derivada o la segunda lección que saqué: “disfrutá la validación pero no la necesitás” ... las preguntas de los que sabian que arrancaba un sabático eran "¿pero donde te vas? dale, contame!" o "¿que viene ahora?" o "ya Wayra y MFS.. ¿como estas invirtiendo tu tiempo ahora?" esperando un nombr…

Financiar la demanda: Nvidia y el mundo de AI
type: item
creator: mariano
date: 2025-10-13T17:49:16Z
subject: Inteligencia Artifical
subject: AI
subject: Amazon
subject: innovación
subject: Microsoft
subject: nvidia
subject: openai
description: Hace tiempo hay algunos acuerdos entre proveedores de LLM y fabricantes de GPUs que no parecen tener sentido; el 23 de Septiembre Nvidia anunció una inversion en OpenAI de 100Bn mientras que OpenAI anunciaba que esa inversión se iba a dar progresivamente mientras se habilitaran datacenters donde las GPUs eran compradas a Nvidia, el 8 […]
encoded: Hace tiempo hay algunos acuerdos entre proveedores de LLM y fabricantes de GPUs que no parecen tener sentido; el 23 de Septiembre Nvidia anunció una inversion en OpenAI de 100Bn mientras que OpenAI anunciaba que esa inversión se iba a dar progresivamente mientras se habilitaran datacenters donde las GPUs eran compradas a Nvidia, el 8 de Octubre Nvidia anuncio una inversión de 2bn en Xai en una ronda total de 20bn mientras que xAI anunciaba la compra de casi 18bn en GPUs a Nvidia. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="218" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=468%2C218&ssl=1" alt="" class="wp-image-42274" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=468%2C218&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=450%2C210&ssl=1 450w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=768%2C358&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=1536%2C715&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=2048%2C954&ssl=1 2048w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=1290%2C601&ssl=1 1290w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=645%2C300&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=50%2C23&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?w=1920&ssl=1 1920w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Todo en una especie de endogami…

Jardines Vallados en AI: ChatGPT vs Claude vs Gemini
type: item
creator: mariano
date: 2025-09-08T19:05:53Z
subject: Inteligencia Artifical
subject: Anthropic
subject: Google
subject: IA
subject: innovación
subject: inversiones
subject: openai
subject: privacidad
description: Los chatbots, ChatGPT o Gemini o Claude, son de la tecnologia que más rapido creció en la historia; literalmente cientos de miles de millones de dólares están siendo invertidos para que OpenAI, Anthropic o Google sean los ganadores de esta carrera y adquieran clientes lo más rápido posible; ¿la razón? una vez que empezás a […]
encoded: Los chatbots, ChatGPT o Gemini o Claude, son de la tecnologia que más rapido creció en la historia; literalmente cientos de miles de millones de dólares están siendo invertidos para que OpenAI, Anthropic o Google sean los ganadores de esta carrera y adquieran clientes lo más rápido posible; ¿la razón? una vez que empezás a usar un chatbot el lock-in para cambiar a otro es gigante y no lo vas a querer hacer. Primer ¿Qué es lock-in? En el contexto de la tecnología, lock-in es la dependencia que se genera hacia un proveedor o producto, dificultando cambiar a una alternativa como el cambiar de iPhone a Android o de Windows a Mac. En el caso de los chatbots de IA –especialmente ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) y Gemini (Google)– existen mecanismos que fomentan esta fidelidad forzada y lo interesante es que podemos dividir en 3 contextos el lock-in en estos productos: (a) técnico, (b) producto y (c) el de uso. Lock-in técnico (dependencia de la tecnología) En el plano técnico, esto es más relevante para usuarios B2B (o sea, no finales) los tres modelos son cerrados y propietarios, lo que implica que dependes de la infraestructura y avances del proveedor: ChatGPT (OpenAI): Funciona con modelos como GPT-4 que no son de código abierto, accesibles solo a través de la API o la interfaz de OpenAI. Si construís soluciones o flujos de trabajo basados en GPT-4, migrar a otro modelo requeriría re-desarrollar integraciones y puede implicar perder la calidad o afinación específica lograda. Por ejemplo, muchas empresas han incorporado la API de ChatGPT en sus productos; salir de ahí supone re-entrenar modelos alternativos o aceptar resultados diferentes. Además, OpenAI ofrece opciones de fine-tuning (ajuste fino) en algunos de sus modelos: una vez que entrenas GPT con datos propios, ese ajuste no es portátil a otros sistemas, incrementando la dependencia técnica. Gemini (Google): Es la familia de modelos de lenguaje de Google (evolución de PaLM y de Bard). Al igual que ChatGPT, es…

La OpenAI Mafia ahora también juega como VC
type: item
creator: mariano
date: 2025-08-22T14:26:43Z
subject: Mercados
subject: inversiones
subject: openai
subject: startups
description: En mi post sobre la OpenAI Mafia hablé de cómo ex-empleados de OpenAI están creando startups alrededor de los nichos que saben serán clave en la nueva economía de la inteligencia artificial. Ahora están dando un paso más: crear fondos de inversión en early stage startups. ¿Por qué? Tres patrones conocidos lo explican: En otras […]
encoded: En mi post sobre la OpenAI Mafia hablé de cómo ex-empleados de OpenAI están creando startups alrededor de los nichos que saben serán clave en la nueva economía de la inteligencia artificial. Ahora están dando un paso más: crear fondos de inversión en early stage startups. ¿Por qué? Tres patrones conocidos lo explican: Empleados mega-millonarios: Las rondas de inversión gigantes en OpenAI y otras firmas de AI generaron liquidez inédita. Ejemplo: empleados de OpenAI acaban de vender acciones por USD 9.000 millones en la última ronda. Esa riqueza personal les permite retirarse jóvenes o crear fondos con su propio capital. Acceso privilegiado a dealflow técnico: Los tentáculos de la OpenAI Mafia llegan a startups fundadas por ex-compañeros que conocen dónde están las oportunidades reales. Esto no es nuevo: yo mismo invertí en el vehículo que creamos entre empleados de Microsoft para apostar en startups de ex-Microsoft que apalancan tecnología cloud. La diferencia es que aquí se trata del sector más caliente del mercado: AI. Conocimiento técnico + estrategia = confianza de LPs: La combinación de ser insiders técnicos y haber vivido el hypergrowth desde adentro, les da credibilidad para armar tesis de inversión sólidas. En un mercado con USD 175.000 millones de dry powder listos para ser invertidos, no sorprende que Limited Partners quieran entrar en estos fondos temáticos de AI. En otras palabras, la OpenAI Mafia no sólo crea startups: ahora también controla parte del capital que financiará la próxima generación de AI... si no entienden ahora porque es un mercado laboral 996 se estan perdiendo algo. Nota: los 3 patrones que digo se repiten son a nivel conceptual super simples; concentracion de talento vertical, creacion de riqueza y liquidez en el mercado y, finalmente, una nueva ola-macro de nueva tecnologia

Juniors por AI: la forma más rápida de destruir el pipeline de talento
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creator: mariano
date: 2025-08-20T20:26:18Z
subject: Inteligencia Artifical
subject: AI
subject: IA
subject: talento
description: Hoy Matt Garman, el jefe de AWS dijo en voz alta algo que repito en las charlas sobre AI: reemplazar a los empleados junior con herramientas o agentes de inteligencia artificial es una de las ideas más estúpidas que existen. Si uno analiza como se forma un ecosistema de trabajo, como se arma una carrera, […]
encoded: Hoy Matt Garman, el jefe de AWS dijo en voz alta algo que repito en las charlas sobre AI: reemplazar a los empleados junior con herramientas o agentes de inteligencia artificial es una de las ideas más estúpidas que existen. Si uno analiza como se forma un ecosistema de trabajo, como se arma una carrera, como se desarrolla el talento y hasta los costos organizacionales... lo único que estás haciendo es confirmar una tesis que sostengo hace tiempo: usar AI para “sacar del medio” a los juniors es destruir a largo plazo la base del talento de cualquier organización. El pipeline de talento se rompe: Un junior necesita aprender haciendo. Es en esa etapa donde se equivocan, reciben feedback y crecen para convertirse en seniors. Si cortás esa experiencia porque la “reemplaza” la AI, estás matando el semillero del que salen los futuros líderes. Rompés la estructura de costos del talento: El modelo natural es que juniors hagan tareas más operativas mientras crecen, liberando a los seniors para trabajos de mayor impacto. Si eliminás juniors, los seniors terminan atascados en tareas que la AI todavía no puede resolver sola. Resultado: ineficiencia y costos más altos. Perdés diversidad de perspectivas: No es solo cuestión de edad: los juniors suelen venir con nuevas herramientas, marcos mentales distintos y otra forma de ver los problemas. Quitar esa capa del equipo empobrece la toma de decisiones y refuerza la homogeneidad. Son los más nativos en AI: El talento joven no necesita que lo convenzas ni le armes talleres para usar herramientas de inteligencia artificial. Ya las adoptan de forma natural. Reemplazarlos es perder el grupo que mejor y más rápido incorpora la AI en los procesos. Es cierto, los agentes y los modelos que estan apareciendo día a día pueden hacer mil tareas "básicas" y soy el primero en pensar que se pueden optimizar y reemplazar procesos y talento (hey, es algo natural como parte del progreso) pero creo, más allá del interés corporativo de AWS, que la mejo…

¿Querés tener siempre la razón? Hablá con ChatGPT
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creator: mariano
date: 2025-08-14T15:05:04Z
subject: Inteligencia Artifical
subject: AI
subject: chatbot
subject: salud mental
description: Cada vez más conocidos me cuentan que usan “charlas” con ChatGPT para atravesar un mal momento: desde una ruptura sentimental hasta la muerte de un ser querido o simples interacciones diarias. Y no puedo dejar de decirles que es un error. Un analista humano puede incomodarte con preguntas duras, confrontarte con verdades incómodas o simplemente […]
encoded: Cada vez más conocidos me cuentan que usan “charlas” con ChatGPT para atravesar un mal momento: desde una ruptura sentimental hasta la muerte de un ser querido o simples interacciones diarias. Y no puedo dejar de decirles que es un error. Un analista humano puede incomodarte con preguntas duras, confrontarte con verdades incómodas o simplemente decirte: “estás equivocado”. Esa fricción —aunque molesta— es parte esencial del crecimiento. Un chatbot, en cambio, tiende a validar casi todo lo que decís. Y ese “confort” constante puede ser el inicio de un problema mucho mayor. De hecho leyendo The Looming Social Crisis of AI Friends and Chatbot Therapists, Derek Thompson me hizo pensar que hay dos peligros al usar un chatbot/IA de terapeuta; el primero es que la IA “se equivoque” en una respuesta y el segundo, tal vez peor porque es a largo plazo, es que no te incomode nunca, porque esto implica que nunca te diga lo que evitás preguntar y que no señale que tu visión es parcial, errónea o limitada. Y lo más irónico es que esto puede ser peligroso incluso cuando el corpus de datos que maneja la IA es infinitamente más amplio que el de cualquier terapeuta humano. El problema no es la falta de información, sino la falta de intención de confrontarte con ella. La validación permanente suena atractiva —especialmente si estás atravesando un momento difícil—, pero elimina un componente clave de cualquier proceso de análisis o terapia: el desafío intelectual y emocional. El contraste que te obliga a repensar, a revisar creencias, a reconocer sesgos. Sin eso, nos quedamos en una burbuja de autoafirmación perfecta… y peligrosa. La IA puede escucharte y “empatizar” con lo que decís. Puede incluso responder con frases que parecen cargadas de profundidad y humanidad. Pero no sustituye el reto que plantea otro ser humano: la incomodidad, la pregunta difícil, la observación que te obliga a mirar hacia donde no querías. Al final del día, esto refuerza sin descanso lo que ya pensás, te col…

No, Google no está muerto y la distribución sigue escribiendo la historia
type: item
creator: mariano
date: 2025-08-13T14:06:05Z
subject: Estrategias
subject: Google
subject: Inteligencia Artifical
subject: AI
subject: innovación
subject: openai
subject: startups
description: En los últimos dos años, gran parte de la conversación sobre IA se ha centrado en el ascenso de ChatGPT y en los supuestos errores de Google. La narrativa dominante, en la que incluso entré a veces, pinta a ChatGPT como el first mover que tomó la delantera mientras Google dudaba y perdía terreno por la tibieza […]
encoded: En los últimos dos años, gran parte de la conversación sobre IA se ha centrado en el ascenso de ChatGPT y en los supuestos errores de Google. La narrativa dominante, en la que incluso entré a veces, pinta a ChatGPT como el first mover que tomó la delantera mientras Google dudaba y perdía terreno por la tibieza de Sundar Pichai cuando lo comparabas con la decisión de Satya Nadella y otros. Y, sobre el papel, esa historia es tentadora, pero. Es innegable que ChatGPT logró una tracción impresionante. Lanzado en noviembre de 2022, alcanzó los 100 millones de usuarios en apenas dos meses — la curva de adopción más rápida en la historia del consumo digital. Desde entonces, OpenAI ha mantenido un ritmo de lanzamientos vertiginoso: GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-5, capacidades multimodales, voz, memoria, agentes, versiones enterprisa… todo en menos de tres años. Todo esto respaldado por un músculo financiero sin precedentes: más de 13.000 millones de dólares de Microsoft y unos 4.000 millones comprometidos por Softbank. El resultado: alrededor de 700 millones de usuarios activos semanales a mediados de 2025 y una posición cultural en la que, para mucha gente, “IA” es sinónimo de “ChatGPT”. Con este recorrido, no sorprende que muchos analistas y medios hayan declarado que Google perdió su moat en búsqueda e inteligencia artificial. El argumento es simple: lanzamiento tardío de Gemini (antes Bard), primeras versiones por detrás de ChatGPT y una integración que parecía tímida en su propio ecosistema. La distribución es el rey y el rey escribe los libros de historia Pero acá es donde la historia se vuelve más interesante. En el largo plazo, la distribución es el rey. Y Google tiene un músculo de distribución que, ya decidido a usarlo a pleno, es difícil de igualar. Google controla tres canales que le permiten poner Gemini frente a miles de millones de usuarios sin que estos tengan que cambiar sus hábitos: Chrome — ~65% de cuota global de navegadores; Gemini puede integrarse directamen…

Las IPO ya no son negocio para vos o para mí
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creator: mariano
date: 2025-08-11T20:52:25Z
subject: Estrategias
subject: Mercados
subject: emprendedores
subject: inversiones
subject: IPO
subject: startups
description: Hoy en día, las startups tecnológicas de EE.UU. tardan más tiempo en salir a bolsa y lo hacen con valuaciones mucho mayores que las empresas de décadas pasadas . Gran parte del upside (el mayor crecimiento en valor) ocurre ahora en el mercado privado – beneficiando a venture capital y private equity – y no en el mercado público al […]
encoded: Hoy en día, las startups tecnológicas de EE.UU. tardan más tiempo en salir a bolsa y lo hacen con valuaciones mucho mayores que las empresas de décadas pasadas . Gran parte del upside (el mayor crecimiento en valor) ocurre ahora en el mercado privado – beneficiando a venture capital y private equity – y no en el mercado público al que acceden los inversores minoristas. Esto significa que el tramo inicial de creación de valor se privatiza: el inversor retail se pierde potenciales ganancias tempranas, aunque por otro lado pudieran evitarse algunos riesgos de invertir en empresas inmaduras infladas por inversores privados. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="468" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=468%2C468&ssl=1" alt="" class="wp-image-41358" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=468%2C468&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=150%2C150&ssl=1 150w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=768%2C768&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=645%2C645&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=50%2C50&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?w=1200&ssl=1 1200w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> ¿Pero cuándo salían “baratas” las IPO tecnológicas? Veamos algunos ejemplos de grandes tecnológicas y sus valuaciones al momento de salir a bolsa, comparadas con startups recientes: Microsoft (fundada 1975, IPO en 1986): 11 años para salir a bolsa, con una valuación de mercado de aproximadamente $500–…

Inteligencia Artificial e Intencionalidad Atribuida
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creator: mariano
date: 2025-03-07T13:04:36Z
subject: Rants
subject: AI
subject: inteligencia artificial
description: Tenemos la costumbre de antropomorfizar la tecnología para sentirnos cómodos y a medida que los modelos de IA, especialmente los LLMs, se vuelven más sofisticados, el lenguaje que usamos para describirlos toma prestados términos de la neurociencia, la psicología y cognición humana, quizás porque se nos hace más simple de racionalizar o simplemente porque nos […]
encoded: Tenemos la costumbre de antropomorfizar la tecnología para sentirnos cómodos y a medida que los modelos de IA, especialmente los LLMs, se vuelven más sofisticados, el lenguaje que usamos para describirlos toma prestados términos de la neurociencia, la psicología y cognición humana, quizás porque se nos hace más simple de racionalizar o simplemente porque nos gusta sentirnos el tope de la evolución. Esto a menudo crea la impresión errónea de que la IA funciona como una mente humana, cuando en realidad solo opera a través de reconocimiento de patrones y probabilidad. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="500" height="550" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=500%2C550&ssl=1" alt="Es una inteliencia artificial realmente creativa" class="wp-image-37834" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?w=500&ssl=1 500w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=273%2C300&ssl=1 273w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=468%2C515&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=45%2C50&ssl=1 45w" sizes="auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px" /> Esto no es ni malo ni bueno: es natural en nosotros, los seres humanos, porque tenemos sesgos cognitivos, limitaciones de lenguaje, la necesidad de "dumb-things-down" y, sobre todo, de marketinear ideas como si fuesen más avanzadas de lo que lo son. Decir que una Inteligencia Artificial “razona” es poderoso, pero no tiene lógica propia, solo sigue correlaciones. Y sí, no dejo de maravillarme día a día con la IA, pero es bueno entender la intencionalidad atribuida que le damos. Así que se me ocurrió listar y tratar de simplificar los términos que usamos en AI y que están relacionados con el cerebro o la cognición humana de forma que sea más simple entender 1. Memoria y Cognición Long-Term Memory (LTM). La capac…

Thoughts on Fund Performance Data from AngelList
type: item
creator: mariano
date: 2025-01-31T13:24:59Z
subject: Mercados
subject: inversiones
subject: startups
subject: venture capital
description: I dont share here the email for LP/GPs i sent monthly, however AngelList published the performance for funds in their platform (aggregates) and if you are in the VC industry I believe its a good way to understand the current market. (note: in english since the email I send is in english) Hi dear friends,Here’s […]
encoded: I dont share here the email for LP/GPs i sent monthly, however AngelList published the performance for funds in their platform (aggregates) and if you are in the VC industry I believe its a good way to understand the current market. (note: in english since the email I send is in english) Hi dear friends, Here’s my take on the trends and concerns reflected in this dataset: Key Observations • The 2017 vintage shows the strongest performance: • Median IRR: 19.7% • Median TVPI: 3.57x • Median DPI: 0.29x • Steady decline across all metrics from 2017 to 2023: • IRR drops from 19.7% (2017) to -5.5% (2023) • TVPI declines from 3.57x (2017) to 0.95x (2023) • DPI remains near zero for recent vintages, indicating a lack of distributions. Liquidity Concerns: When Did It Become a Problem? • The 2017-2018 vintages show some DPI, but even after 6+ years, LPs haven’t seen significant cash returns. Ouch! • 2019 marks the real turning point: DPI collapses to near zero, signaling a breakdown in liquidity. Ouch times 3! • 2020-2023 vintages are almost entirely illiquid, with DPI stuck at 0.00x, showing that exits have stalled. Market Reality: Why Are Exits Stalling? • Post-2021 exit market collapse: The IPO window shut down, M&A slowed, and high-valuation startups are stuck. • 2019-2021 overvaluation problem: Many startups raised at inflated multiples and can’t exit profitably without major markdowns. • Structural venture challenges: Even before 2021, DPI was low, suggesting that the industry had already over-relied on paper markups. J-Curve vs. Broader Concerns: Are 2021-2023 Vintages Just Too Young? • Venture funds follow a J-curve, where returns start low and improve around years 5-8. THIS IS KEY: • However, even adjusting for fund maturity, the early performance of recent vintages is weaker than historical norms: • 2017 had 3.57x TVPI by year 4, while 2021 is only at 1.04x. • 2022-2023 vintages have near-flat TVPI (~1.00x), meaning no real appreciation. • Negative IRRs (-5.5% in 20…