Crunchbase News relata que a IA está forçando VCs a reescrever frameworks tradicionais de avaliação de startups em estágio inicial. Métricas tradicionais em torno da trajetória do fundador e saídas anteriores estão sendo despropricionalizadas em favor de avaliar profundidade de pesquisa de IA, qualidade de dataset, eficiência de computação e capacidade de iterar na arquitetura de modelo. A mudança reflete escassez de fundadores visionarios combinada com abundância de talento técnico capaz de treinar modelos de fronteira.
Para fundadores em estágio inicial fazendo pitch para fundos focados em IA, a implicação é clara: resultados de modelo demonstrados e trade-offs de otimização agora importam mais do que biografia ou efeitos de rede. Inversamente, fundos apoiando empresas não-IA devem notar que a migração de talento e capital em direção a labs de fronteira está reduzindo o pool de talento em espaços adjacentes, potencialmente ampliando valuções pós-seed para software corporativo não-IA.