Se ti sei perso la parte 1, recuperala qui. Oggi parleremo delle startup sulle quali investirei, mentre nell'edizione precedente abbiamo parlato di quelle sulle quali non rischierei troppo.
Il solito disclaimer è che non sono un consulente finanziario e che non sto dando nessun suggerimento su investimenti ma anzi, voglio semplicemente condividere senza filtri che cosa farei io se volessi aprire una startup oggi. Infatti questo testo non riguarda gli investimenti da fare sui grandi nomi ma le startup che aprirei nel garage di casa o raccogliendo un piccolo round. Nella parte 1 potete leggervi anche come mai parlo di startup ma per riassumervelo: ci lavoro da tredici anni, ho lanciato due startup in passato (Morning Tech è la terza) e sono stato advisor e mentor di centinaia di progetti di questo tipo. Iniziamo.
C'è un secondo "momento iPhone" in arrivo.
È il marzo 2008 quando Apple Annuncia l'SDK per sviluppatori che permetterà a tutti, cinque mesi dopo, con il lancio dell'App Store e del primo iPhone 3G, di pubblicare app native sulla piattaforma.
Quel giorno, il 10 luglio 2008, vengono lanciate circa 500 app e nei primi dieci giorni vengono scaricate 10 milioni di volte. Nel 2009 le app salgono a 100.000, nel 2010 a 300.000, ed è in questi anni che nascono startup come Intagram, Uber e WhatsApp, che infatti hanno sfruttato il momento iPhone.
E, come dicevo, sta arrivando un "momento smart glasses", cioè una tipologia di prodotto destinata probabilmente a dominare il mercato i cui ecosistemi devono essere ancora "riempiti di app".
Non è come l'iPhone perché gli smart glasses devono fare i conti con una buona fetta di pubblico (decrescente) che non apprezza il prodotto lato privacy, e con le regolamentazioni che potrebbero limitare fattori come la telecamera o il microfono sempre attivo.
Sta di fatto che le proiezioni degli analisti (Sequoia, Bessemer, McKinsey) ci portano verso adozioni sempre più "convinte" lato consumer ed io, da User Experience Designer, trovo l'esperienza con gli occhiali molto superiore (come ho scritto qui un anno fa). Qui c'è tutto un mondo da sviluppare: qualsiasi idea non verticale va bene, come app che ti aiutano a studiare, a memorizzare, a fare la dieta, a coltivare l'orto, ecc.
Quello degli smart glasses è un ambito in cui possiamo rimanere orizzontali e generalisti e sta proprio lì il vantaggio: una forza di scale up molto grande. Invece non la penso così per tutto il resto, cioè il momento AI si è chiuso per quanto mi riguarda, sia lato LLM dominanti che AI wrapper generalisti; c'è stata una finestra di tempo brevissima per far sbocciare startup come Lovable, Replit o Cursor e adesso possiamo solo migliorare i processi, ottimizzare i risultati, creare startup che compensano, completano, ma che non fanno da fondamento o da player dominante del settore.
Se lato smart glasses quindi investirei su qualsiasi sviluppo di app generaliste, lato AI mi concentrerei sulle direzioni più solide che questa tecnologia sta prendendo e mi chiederei "come le miglioro? Come le aiuto?"
Dunque ci sono due temi che sovrastano tutti gli altri: data center — quindi più energia e "meglio" — e training — quindi come addestrare di più e più veloce.
Il problema lato training è che i dati sono finiti e c'è tutta una sfera di questi che si è resa in parte inaccessibile e in parte acquisibile pagando una licenza. Investirei quindi su chiunque possa risolvere questo problema, dai marketplace di licenze di contenuti a sistemi o accordi innovativi per raccogliere più dati possibili.
Un esempio è stata Scale AI, fondata dai diciannovenni prodigio Alexandr Wang e Lucy Guo nel 2016, e venduta parzialmente (49%) a Meta l'anno scorso per 13,4 miliardi di dollari. Il 2016 era l'inizio del lavoro sui grandi modelli che oggi dominano le nostre ricerche online e Alexandr e Lucy hanno fornito un qualcosa che serviva come il pane, cioè un sistema che etichetta i dati e aiuta l'IA ad addestrarsi.
Si parla di dieci anni fa quindi è difficile oggi trovare soluzioni nuove o disruptive ma il bisogno è ancora lì, molto più urgente di allora, ed ogni idea è ben accolta. Lato robot che vogliono usare l'IA invece la situazione è sempre complicata ma meno, perché i robot possono addestrarsi all'interno dei world model, dei mondi digitali (in stile videogame) che si autocreano all'infinito, dove è possibile far addestrare l'IA robotica "sguinzagliandocela" semplicemente dentro.
Investirei quindi in tutto ciò che ottimizza il training degli LLM e investirei in world model per l'IA sia dei robot umanoidi che dei robotaxi, due trend in grande crescita e che sicuramente si insedieranno all'interno della nostra infrastruttura sociale, produttiva e dei trasporti.
In generale, rimanendo sempre su SaaS e servizi web, investirei su tutto ciò che è molto verticale su un certo tipo di pubblico o di funzionalità e che eventualmente intercetta e ottimizza il flusso di cassa o la business logic di aziende più grandi. Tutto ciò che invece ti aumenta genericamente le conversioni, come assistenti vocali che rispondono al telefono per te o agenti chatbot che ti aiutano a vendere meglio, non ci investirei mai perché so che colossi come SalesForce o altri possono rimpiazzarle dal giorno alla notte, con una schiera di risorse e network che non sono pareggiabili. Ripeto, investirei in soluzioni generaliste solo nell'ecosistema degli smart glasses adesso.
Inoltre, stiamo vedendo una transizione storica: i chatbot AI stanno diventando i nuovi browser; non si parla più di "motore di ricerca" ma di "motore di risposta". Tra cinque anni è possibile che i nuovi paradigmi di navigazione non siano più schede, barre di indirizzi, navigazioni da un sito a un altro ma siano una "barra conversazionale" dietro la quale si nascondono infiniti agenti. Come sarà questo nuovo modo di navigare internet? Dove possiamo aiutare? Dove appariranno gli annunci sponsorizzati che vedevamo sempre su Google e come? Come possiamo risolvere il fatto che gli editori riscontrano meno traffico? Investirei su chiunque provi a rispondere a queste o ad altre domande simili ma stando sempre attenti alla unique value proposition che metterebbe sul tavolo, cioè non possono sviluppare qualcosa che OpenAI può mettere online in una settimana, se volesse.
La questione di fare "moat" rimane centrale: i dati e le logiche devono essere tuoi e degli utenti; non possono essere di OpenAI o di Google, altrimenti siamo soltanto un velo al vento.
Sui data center la questione è più complessa perché si parla di infrastrutture fisiche che escono anche dal mio dominio dei prodotti digitali, ma la crisi sulla necessità di potenza di calcolo è enorme, come spiega bene l'ex CEO di Google, Eric Shmidt, in questo intervento. Le opzioni più papabili sono l'energia a fusione, le mini centrali nucleari modulari (SMR), data center sotto marini e spaziali. Su questi ultimi due si deve ancora dimostrare tanto, e sulle opzioni sotto marine non ci stanno lavorando i grandi nomi, segno che c'è meno interesse, mentre sugli SMR abbiamo più sicurezze e sulla fusione nucleare il progresso si sta dimostrando un po' lento ma lineare.
Voglio chiudere questo pezzo con un ultimo ma non ultimo tema fondamentale, che ho accennato prima ma anche nella parte 1 di questo editoriale, il "data moat". I dati nel 2026 più che mai hanno un immenso valore; lo hanno sempre avuto ma oggi ci addestriamo anche l'IA, che diventerà l'ossigeno delle nostre infrastrutture fisiche e digitali; senza dati crolla tutto. Quindi investirei anche su una startup che si occupa di raccogliere ed elaborare grandi quantità di dati, non per forza da dare all'IA ma a banche o enti che poi li utilizzano per fare valutazioni immobiliari, di prodotto, sociali, ecc.
Rimane il dubbio della privacy, con scandali del passato come Cambridge Analytica che ha visto Facebook vendere dati privati di milioni di utenti ad un'agenzia esterna a scopi commerciali. Quindi lo farei con le pinze, cioè sapendo che il rischio "i regolatori o l'opinione pubblica ci fanno fuori" possa essere ampiamente mitigato.
Detto ciò, farei una lista dei rischi con piccoli esperimenti per esplorare e testare ognuno di questi, prima di iniziare qualsiasi cosa, ma qui entriamo in un altro discorso, più metodologico, che non ho personalmente interesse a fare.
Un tema che ho lasciato fuori sono tutti quei servizi destinati agli sviluppatori, quello è completamente un altro mondo che richiederebbe un articolo dedicato.
Direi che per oggi può bastare. So che tra di voi ci sono tante persone del settore quindi sentitevi liberi di commentare questo editoriale sul sito, grazie!
