Richard de Silvaは、コード生成ツールやAIを活用した製品設計によってソフトウェア構築のコストが低下したことで、自己資金で運営する企業のモデル、すなわち自己収益型企業（bootstrapped businesses）に再び注目が集まっていると見ている。まず多額の資本を調達してから製品と市場の適合性を探すのではなく、小規模なチームが、顧客が実際に解決のために支払う問題から始め、初期製品を構築し、その後、追加投資が必要かどうかを判断できるという考えだ。
これは、de SilvaがCrunchbase Newsのゲスト執筆者として記した見解である。彼はLateral Investment Managementの創業者、マネージングパートナー、投資委員会委員長であり、以前はHighland Capital Partnersでマネージングディレクターを務め、IronPlanetの創設にも関わった。そのため、この主張は、ベンチャーキャピタルと中堅市場企業で経験を積んだ投資家による意見として読むべきであり、独立した定量研究の結果とみなすべきではない。
企業を構築する二つの異なるモデル
de Silvaは、シリコンバレーで一般的な道筋を批判している。そこでは、企業が野心的なアイデアから始まり、早期に資金を調達し、大規模なチームを採用し、その後、広い市場へ迅速に到達して製品と市場の適合性を検証するために支出する。この道筋は例外的な場合には成功するかもしれないが、多くの場合、事業領域を繰り返し変更することにつながるか、投資家から見た魅力が低下した際に企業が消滅する結果になると彼は述べている。
これに対して、自己資金で運営される企業は、創業者があらかじめ知っている顧客や業界から始める。そのプロセスは、得られる収益よりも低いコストで既存の問題を解決し、同じ問題に直面する他の顧客を見つけ、業務を徐々に改善するというものだ。著者によれば、このモデルは拡大よりも先に顧客と収益を置き、まだ証明されていない需要への賭けではなく、利益によってチームの採用を賄えるようにする。
記事は、こうした企業の創業者は、多くの場合、業界経験と既存の顧客関係を持つキャリア半ばの人々だと指摘している。それは数年間、より遅く直線的な成長を意味するかもしれないが、当初から収益性に焦点を置く。著者は、従来のベンチャーキャピタルの道筋から外れて始まり、テクノロジー業界で重要な存在感を築いた企業の例として、AtlassianとBasecampを挙げている。
AIは実際に何を変えるのか？
以前は、技術系ではない創業者が、十分な収益を得る前にエンジニアを雇い、利用可能な製品を構築するには、早期の外部資金調達が必要になることが多かった。しかし現在、de Silvaは、コード生成ツールや製品設計ツールによって、実際の顧客に提供できる動作するアプリケーションに到達するために必要なチーム規模と支出が削減されると見ている。
これは、AIが資本の必要性をなくしたという意味ではない。しかし、提示された主張によれば、ボトルネックは製品の構築から、持続的な需要が存在することの証明へと移った。著者はまた、一部の早期資金がその代わりに追加の時間を買い、販売やマーケティングを加速し、あるいは補助金なしでは顧客にとって採算が合わない展開を支えるために使われていると見ている。したがって、大規模なラウンドを調達する前に市場を検証することが、より多くの創業者にとって現実的な選択肢になる可能性がある。
記事は、Medviの例を挙げている。同社はGLP-1薬に関連する治療を提供する企業で、単一の創業者で収益10億ドルに達したと説明されており、小規模チームが達成できることの極端な例とされている。本文にはこの説明を検証したり一般化したりするのに十分な詳細がないため、小規模であることが成功を保証する証拠とみなすべきではない。
限界と未解決の問い
de Silvaは、ベンチャーキャピタルを廃止すべきだと主張しているわけではない。特に創業者が顧客基盤を持たない場合、まだ検証されていないアイデアや資本集約的なアイデアには、市場探索の資金を賄うために依然として外部資金が必要だと認めている。また、ソフトウェア開発コストの低下だけでは、顧客獲得、コンプライアンス、サポート、製品セキュリティ、あるいは模倣が難しい優位性の構築といった課題が自動的に解決されるわけではない。
技術系の読者にとって最も重要な結論は、AIによって、早期の資金調達ラウンドなしに初期製品へ到達できる企業の集合が広がる可能性はあるものの、それだけで製品と市場の適合性が証明されるわけではないということだ。自己資金モデルの実際の価値は、創業者が問題を理解しているか、収益に応じて成長する意思があるか、そしてAIツールを顧客が実際に依存するサービスへと変換できるかにかかっている。それが新たな市場リーダーの大きな波につながるかどうかは、情報源によって決着していない意見上の仮説として残る。