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Les cofondateurs d'OpenAI lancent le fonds « Zero Shot » et visent 100 millions de dollars, avec un premier tour de table de 20 millions de dollars
Zero Shot, un fonds de capital-risque lancé par d'anciens cadres d'OpenAI, a clôturé son premier tour de table, levant 20 millions de dollars, avec un objectif à long terme de 100 millions de dollars. Le fonds a été fondé par Evan Morikawa, ancien responsable de l’ingénierie appliquée chez OpenAI ; Andrew Mayne, premier ingénieur en prompts de l’entreprise ; et Shawn Jain, ancien chercheur. Il a également attiré parmi ses partenaires Kelly Kovacs, capital-risqueuse expérimentée, et Brett Rounsaville, dirigeant ayant exercé dans divers secteurs.
Le principal atout de Zero Shot réside dans l’implication profonde de son équipe fondatrice dans la conception et le déploiement de produits révolutionnaires tels que DALL·E et ChatGPT, au cours de la période de croissance la plus critique d’OpenAI. Cette expérience de terrain leur confère une compréhension claire de la trajectoire de développement non linéaire de l’IA, ainsi que la capacité à distinguer la demande réelle du marché de l’engouement spéculatif des investisseurs. Le fonds a déjà entamé ses investissements de démarrage, notamment dans Worktrace AI, une plateforme de gestion automatisée fondée par Angela Jiang, ancienne chef de produit chez OpenAI (qui a levé 10 millions de dollars en financement d’amorçage), et dans Foundry Robotics, spécialisée dans les robots industriels optimisés par l’IA.
La stratégie d’investissement de Zero Shot reflète une forte défensive technologique. L’équipe se montre ouvertement sceptique vis-à-vis de la plupart des projets itératifs de « codage d’ambiance » et des start-ups spécialisées dans l’intelligence incarnée qui s’appuient exclusivement sur des données vidéo ergonomiques. Elle estime qu’à mesure que les capacités des modèles sous-jacents évoluent, de nombreuses applications de couche intermédiaire perdront leur valeur, et que les grands modèles linguistiques conventionnels démontrent déjà des performances d’inférence suffisantes pour rivaliser avec les start-ups verticales dans des domaines spécifiques tels que les jumeaux numériques.
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