Bienvenidos a la Tertulia de ITNIC.
Bienvenidos una semana más a la Tertulia de ITNIC.
Hoy estamos Jordi y Jordi, Jordi Vidal, que es principal en Kibo Ventures.
Hola, buenas a todos, encantado de estar aquí. Gracias por invitarme.
¿Nos puedes explicar qué es principal y qué es Kibo Ventures?
Sí. Kibo Ventures es un fondo de Venture Capital.
Nos dedicamos básicamente a invertir en compañías de tecnología
o donde la tecnología es un componente importante de las compañías.
Y, principal, ese director de inversiones es un rango
dentro de la estructura de los equipos de los fondos de Venture Capital.
Entre analista y partner, ¿no?
Sí, más o menos, sí, totalmente.
Vale.
Kibo, ¿nos puedes explicar un poco la historia?
¿Cuánto gestiona? ¿Cuántas inversiones ha hecho?
¿Cuál es vuestro top five?
Es una pregunta muy jodida, ¿eh?
Sí, sí, no, no, no, que va, es buenísima.
Bueno, Kibo es un fondo de VC que nace en 2012.
Lo fundan Javier Torremocha, Quilino Peña y José María Musategui.
Y, básicamente, lo fundan porque ellos llevaban mucho tiempo
invirtiendo en amigos suyos o conocidos
que estaban empujando o montando compañías de tecnología
y veían que había un hueco cuando esas compañías
necesitaban irse a buscar financiación para crecer.
Entonces, lo montan en 2012, que es un año complicado
para levantar un fondo y más para levantar un fondo de Venture Capital,
cuando prácticamente en España no existía el Venture Capital.
Y, desde entonces, hemos levantado el primer fondo,
fue un fondo de 43 millones, que se invirtió en 31 compañías,
entre las cuales están Flywire,
que es una compañía fundada por un español,
que es uno de nuestros casos de éxito.
Es una compañía que nosotros invertimos en 2013 o 14, diría que 13,
y salió a cotizar en Nasdaq en el verano de 2021.
Bueno, y a partir de ahí hemos invertido en...
Estaba RedBus también.
Sí, estaba RedBus en ese primer fondo.
No es del top 5.
No, pero bueno, de ahí ha salido, por ejemplo,
tres compañías como Factor y el RedBus es uno de los emprendimientos de Jordi.
Pues vamos, Pau y yo.
Yo nunca estuve, pero estaba en la oficina.
Entonces, bueno, ahí pues empezamos a invertir
en un ecosistema aún muy pequeñito y muy inmaduro.
Y, pues, a raíz de eso,
hasta la fecha de hoy estamos gestionando poquito más de 300 millones,
vamos por nuestra tercera generación de fondos
y hemos invertido en casi 70 compañías.
Creo que estamos ahora a punto de firmar la número 70.
¿Qué etapas?
Pues eso ha ido evolucionando mucho durante toda la historia de Qubo
y también junto con el ecosistema.
Pero bueno, ahora mismo estamos invirtiendo en Late Seed Series A,
que básicamente son compañías que tienen un producto lanzado,
que tienen clientes que tienen algo de revenues,
que son capaces de demostrarte con números que hay,
pues el famoso product market fit, que básicamente es que hay clientes
que están sacando valor de estas compañías
y que están dispuestos a pagar por ello y, además, con recurrencia.
¿Cuál es el revenue mínimo que tiene que tener la compañía
para que podáis invertir?
Depende mucho. Nosotros invertimos...
Somos muy agnósticos en cuanto al vertical, al modelo de negocio,
entonces depende mucho del modelo de negocio.
No es lo mismo un marketplace que tiene take rates o márgenes bajitos
que un SAS que puede tener márgenes más altos.
Realmente no nos gusta dar números porque depende mucho de la compañía.
Pero a quién nos gusta preguntar números.
Ya lo sé, lo sé.
Pero por dar un benchmark, compañías que vemos
que se están acercando al millón de ARR
en software as a service es algo que ya nos parece interesante
y te puedes estar acercando al millón de ARR teniendo muy poco ARR
pero estar creciendo muy rápido.
Por eso digo que no nos gusta poner un número...
Si alguien te viene con 100.000 o 200.000 euros de ARR,
demasiado temprano.
A priori sí, pero si esos 100.000, 200.000
vemos que muy rápidamente se van a convertir en ese millón
y que hace dos meses que han lanzado el producto
están traccionando muchísimo,
pues son cosas que estamos encantados de analizar.
Por eso digo que muchas veces es case by case.
Y, de hecho, en algunas situaciones acabamos de anunciar hace relativamente poco,
diría que esta semana una inversión que es prácticamente pre-seed,
pero tiene algunos componentes que a nosotros nos generan mucho confort.
Bueno, esta es una compañía que se llama Signalit
que está fundada por uno de los fundadores
de una de las compañías en las que ya hemos invertido.
Al final, trabajar con gente con la que hayas trabajado,
que además les han ido bien las cosas, que sabes cómo trabajan,
lo hacen bien, entienden el pain que están resolviendo,
pues te da todo ese confort que quizá en otro tipo de equipos
te lo darían los números.
Vale. En la segunda parte de esta conversación
hablaremos de cómo ir de cero a un millón de euros
y habrá muchas preguntas de qué tiene que tener un proyecto para ser invertido.
Pero vamos a la actualidad y el mundo AI en particular,
que aquí hablamos mucho, ¿no?
Y vosotros imagino que veis muchos proyectos
de grupos de emprendedores e ingenieros que empiezan a hacer algo con AI.
¿Qué es lo que veis? ¿Lo veis categorizado?
¿Tenéis alguna opinión sobre qué hacer con proyectos de AI?
Sí. Nosotros en AI llevamos mucho tiempo invirtiendo.
La primera operación o la primera compañía en la que invertimos
que un poco podríamos decir que realmente hacían AI
es una compañía que se llamaba Jeldor,
que la compró PayPal y invertimos en 2013.
Ellos básicamente utilizaban modelos de AI
que se aplicaban en temas de e-commerce y retail.
Una cosa que en su día... ¿Qué hacían con el AI?
Básicamente, predicción del comportamiento de los usuarios en tu página web.
¿Qué ratios de conversión vas a tener?
¿Qué tipo de campañas de marketing has de hacer para convertir mejor?
Y a partir de ahí, hemos invertido en compañías como Clarity,
como Billings, que es una compañía que hacía temas de AI...
¿Es la que se vendió Apple? Sí.
Es una compañía de Barcelona que se vendió Apple en el verano de 2019.
Hemos invertido en otras que no han ido tan bien.
Hemos invertido en Clarity, AI, que es un tema de...
AI ha aplicado a analizar los porfolios de gestores de asset managers,
de gestores de activos,
y decirles el... categorizar el impacto de sus porfolios.
Hemos invertido en Gestos, que era una compañía que básicamente...
tú le dabas vídeo y te devolvía en base a los gestos que había en ese vídeo,
pues tú los podías categorizar y tenías aplicaciones como, por ejemplo,
ir conduciendo y que hubiese una cámara en el coche
y que en vez de tener que apretar el intermitente,
con un gesto le indicases eso al coche.
Por ejemplo, no ha sido tampoco un caso de mucho éxito.
Pero bueno, hemos visto muchas cosas en los últimos diez años relacionadas con AI.
Entonces, sí que es verdad que en los últimos doce,
quizá un poco menos incluso, doce meses, un poco menos,
vemos mucho emprendedor cogiendo la ola esta de generative AI
y de los large language models
y utilizando una infraestructura que ya es súper accesible,
no diría barata, pero bueno, con algo de dinero puedes empezar a probar cosas
para montar modelos de negocio o resolver casos de uso,
atacar mercados que igual, pues, si quieres tú montar el modelo de cero,
necesitas muchísima más infraestructura y desarrollo.
Y la verdad es que en este segmento, ahora mismo estamos viendo muchas cosas,
no nos hemos lanzado a hacer nada, yo creo que lo acabaremos haciendo,
pero bueno, el debate que tenemos nosotros ahora internamente
y estamos discutiendo en muchos comités de inversiones,
todo este tipo de negocios, ¿cuánta defensibilidad pueden generar
en base al producto o si pueden generar defensibilidad de otra manera?
Y eso es la discusión, yo creo, interesante.
¿Y cuáles no generan defensibilidad?
Pues aquí hay... Vemos como dos vertientes.
La vertiente de... Si tú básicamente lo que estás haciendo es
lanzar una llamada a la API de OpenAI y no tienes nada de producto encima de eso,
no generas defensibilidad, o tu producto no genera defensibilidad.
Y hay la otra vertiente que es, oye, si tú haces eso,
pero eres capaz de seleccionar o targetizar muy bien
la solución que estás aportando al mercado,
el tipo de cliente que utiliza esa solución
y eres capaz de vender rápido y distribuir muy rápido ese producto,
pues ya estás generando otro tipo de defensibilidad,
más relacionada con la distribución, con crear una marca
o básicamente con hacer buen marketing.
Y luego hay un punto intermedio que es estos modelos
que se montan encima de un chat GPT o incluso stable diffusion,
que están un poco fine-tuned o que utilizan datos muy específicos
de ese caso de uso.
Y esos podrías argumentar que aportan más defensibilidad
porque estás entrenando a la máquina
en base a un caso de uso o unos datos muy concretos.
¿Habéis discutido dónde está la defensibilidad del AI?
Hablas de la distribución, pero es cualquier negocio,
pero dentro de lo que es AI en particular,
o sea, es el dataset, es el procesado, es el modelo.
Mucha gente que está diciendo que el modelo va a ser open source
y de hecho, Stability AI tiene una propuesta open source
que parece ser que funciona muy bien.
¿Y si se liquearon los de Llama también?
O sea, que se han hecho pesor sin querer.
Con lo cual, ¿el futuro va a ser hacer los modelos?
O sea, ¿va a ser generar los datos, tener los datos o el procesado?
O sea, yo creo que hay una capa por encima del modelo que es,
¿cómo consigo yo los datos? ¿Cómo me conecto a las fuentes de datos?
Y toda esa capa puede generarte algo de defensibilidad.
Incluso, ¿cómo tuneo un poco los modelos
para que básicamente entiendan mejor el caso de uso que estoy resolviendo?
¿El prompt en sí? ¿Hacer prompts?
Bueno, al final lo que he descrito es...
Lo puedes traducir en hacer prompts.
Yo es que hago mejor prompt porque tengo mejor dato que el de al lado
y tengo mejor dato porque mis APIs están mejor integradas
con las fuentes de datos del caso de uso concreto que estoy resolviendo.
Al final, yo te diría que puede haber algo de defensibilidad,
pero sinceramente, nosotros tampoco lo vemos...
De momento no hemos visto nada, al menos ninguna compañía,
que eso lo haya sabido construir de manera relevante.
Creo que se verá cuando veas una compañía que está creciendo muchísimo,
que realmente tiene un producto que aporta muchísimo valor
y que está distribuyendo más rápido porque tiene mejor producto,
o puede justificar esa capa de tecnología por encima de los modelos.
¿Qué es lo mejor que se está haciendo en ella y en España ahora mismo?
O que estáis viendo vosotros.
Pues lo que estamos viendo y te diría, por lo mejor,
es al menos equipos muy buenos empujando este tipo de cosas.
Equipos supertécnicos, equipos que han decidido dejar posiciones
o trabajos superrelevantes en compañías de producto
o compañías de mucha tecnología para lanzarse a hacer cosas
con ella generativa.
Pues estamos viendo algunos temas relacionados con ventas,
con ayudar a los equipos de ventas a que sean más eficientes.
Estamos viendo algunos temas relacionados con trabajos muy creativos,
pues, por ejemplo, montar una tecnología
que utiliza modelos de ella y para ayudar a equipos creativos
a que tengan ideas más rápido,
a que iteren sobre sus propias ideas de manera más rápida.
No dices nombres, ¿no?
No, bueno, puedo decir, pero esta última es Fermat.
Pero hay unos chicos españoles también en Estados Unidos
que están haciendo una parecida que se llama Crea.
Hay bastante movimiento.
Pero el ejemplo de Fermat es un ejemplo bueno de un equipo...
¿Vais a invertir ahí o os lo estáis mirando para invertir?
No sé si vamos a invertir.
La última vez que hablé con ellos,
nos faltaba un poco esa parte de distribución.
Que tengan, yo qué sé, cinco, seis, siete clientes muy relevantes
que realmente los estén utilizando de manera recurrente.
Y que veamos que realmente están aportando valor
y están dispuestos a pagar por ello a largo plazo.
O sea, casos de uso concretos.
Yo creo que Pobres debe ser lo que les decimos todo el mundo
cuando hablamos con ellos, porque tienen algo,
tienen muy buen equipo, mucho talento, pero el concretarlo...
Sí, es que la última vez que hablé con ellos,
el tema es que son un equipo muy técnico.
Entonces, igual la última vez que hablé con ellos,
lo que les faltaba es eso, alguien que les ayude a realmente
encontrar ese caso de uso, a hablar con gente que tenga ese pain
y que pueda acabar pagando por ese caso de uso.
El trabajo del venture capital es asumir riesgo.
Igual cuando lo tengan, ya nos necesiten.
Bueno, depende, ¿no? Al ritmo al que quieran crecer.
Puede ser que sean capaces de crecer muy rápido
sin necesitar financiarse, pero igual todo esto que hablamos
de la distribución requiere montar equipos muy grandes de ventas.
Para eso tienes que financiarte.
Pero igual cuando demuestren que tienen la distribución,
igual se van a un tier one, bici internacional.
Sí, pero bueno, es que nosotros somos un tier one, bici internacional.
Lo que pasa es que da la casualidad que estamos en España,
pero lo somos.
O sea, no, por ejemplo, un Sequoia,
un gran fondo internacional.
O sea, ¿no lo veis como un problema de competitividad
al perderos estas etapas iniciales?
No, bueno...
Esa es mi pregunta, más bien.
Nosotros, eso es un poco lo que os decía,
tenemos nuestra tesis que es invertir en productos
que tienen clientes, que tienen tracción,
y eso implica que es cierto que a veces tienes otros fondos
internacionales que tienen tesis parecidas
y que se están empezando a fijar en un mercado
en el que nosotros estamos muy acostumbrados.
¿Qué está pasando?
Porque está viniendo el venture capital internacional
incluido el norteamericano.
Totalmente.
¿Tú crees que suma el mismo riesgo un bici español
que un bici americano?
En general, no, porque los bisis americanos que vienen aquí,
y nos encanta coinvertir con ellos,
y creemos que, además, Estados Unidos es el país
donde nace esta industria, y tenemos aún mucho que aprender,
y estamos muy por detrás de muchas de las cosas que pasan ahí.
Pero muchas de las cosas que pasan en Estados Unidos
son fondos muy grandes,
donde hacer una inversión,
una compañía del estilo que hemos hablado,
de dos millones, no es lo mismo que para nosotros,
por los tamaños de sus fondos
comparado con los tamaños de los nuestros.
No diría que es lo mismo,
pero sí diría que, de cara al fundador,
es muy parecido el valor que yo creo que podemos aportar,
el tiempo que vamos a dedicar probablemente sea muy diferente,
creo que es algo que en el ecosistema en España
tenemos que ir madurando poco a poco.
Vale.
He mencionado rápidamente Stability AI,
y resulta que el fin de semana pasado
me hice doble clic en la historia de Stability AI,
y conocí la historia del founder, que no la conocía,
no sé si la conocéis, vosotros.
Emad Mostei, como está aquí,
es el fundador de Stability AI,
él nació en Jordania, se movió en Bangladesh,
estudió en UK,
matemáticas en Cambridge,
y montó un hedge fund.
Sí, típico.
Típico.
Estuve 13 años en el hedge fund.
Y este montado a Stability AI.
Sí.
Hizo una pasta ingerida,
y me dijeron que no podía hacer esto,
y me dijeron que no podía hacer esto,
y me dijeron que no podía hacer esto,
y hizo una pasta ingente,
y hubo un momento donde nació su hijo,
se planteó la vida, se ve que, además, nació con autismo,
y se empezó a obsesionar por cómo ayudar a su hijo a aprender más rápido.
Y eso le llevó a las neural networks
y a utilizar la inteligencia artificial para su aprendizaje,
y se metió en este mundo.
Entonces, dio un vuelco completamente a su carrera de whole hedge fund.
Él decía que se había dedicado media vida
a hacer a la gente rica más rica y que esto le daba igual ahora.
Y metió su pasta a fundar esto.
Primero, montó una empresa para ayudar a los países en desarrollo,
que se llama Symmetry.
Pero luego montó Stability, que fue totalmente bootstrap.
Tenía claro en todo momento que...
¿Sabes cuándo?
2019.
Vale.
O sea, tampoco...
De hecho, se incorporó la empresa en 2021.
Post-COVID.
La financió él, contrató 170 personas.
Tenía claro que la estrategia de AI
no iba a ser un algoritmo cerrado, sino un algoritmo público.
Desde el principio, open source, todo.
Luego, se quedó sin pasta, por el camino.
Y acabó levantando 100 millones de euros del año pasado a un billón de valoración.
Han creado lo de StableDiffusion y varios modelos
que son muy populares, que les han captado muchísima atención.
Su modelo de negocio es de enterprise.
Ellos venden instalaciones on-premise a bancos de sus modelos.
En la vida, un banco o una gran empresa
va a utilizar un chat GPT.
Es obvio.
Ellos hacen toda esta instalación, que es casi on-premise.
Ya veremos con Microsoft.
Microsoft está ofreciendo OpenAI en clouds privados de Azure.
Hay un intermedio.
Puede ser.
Ellos se han enfocado en un modelo de negocio
que es un modelo de negocio que es un modelo de negocio
que es un modelo de negocio que es un modelo de negocio
de negocio que es un modelo de negocio que es un modelo
de negocio que es un modelo de negocio que es un modelo…
Deulo sonientes paraoneros,
porque en la vida está ayudado a software.
Entonces, pers範 믿光
porque hayragizIndo mejor de mercado.
Bueno, pues mayor su grysme,
como bueno como mejor pastßch Derkisdima nos lo fan
que sonл¡ en esaavicada de las enviables,
que el modelo Body fucking,
que será el modelo de negocio bevor�ado porDonario,
le preocupa más el acceso, o sea, el construir armas con AI,
más que el AI nos va a matar a todos,
que es este dilema de apocalipsis con el AI,
pues es más de la corriente de que nosotros mismos nos vamos a matar.
Y como curiosidad, es un tío que tiene afasía o afastasia,
como una…
Que se le cruzan las palabras.
Afasia.
No, que no tiene la capacidad de visualizar cosas.
O sea, no puede visualizar cosas.
Es difícil de imaginar esto.
Sí, es muy difícil de imaginar.
No puede imaginar cosas visuales, digamos.
Entonces, todo es texto, digamos.
No sé si hay alguien aquí en el público que tenga conocimiento de este caso,
pero es un tío realmente interesante que no sé por qué se había escapado.
Nunca había escuchado este nombre.
Yo había escuchado la historia de este hombre, pero mucho más a otro nivel.
El sabía que había estado en finanzas y tal,
pero ni lo de su hijo ni el tema de la afasia.
Superinteresante.
Sí.
Bueno, esta semana se han leído más cosas.
Entre días de NVIDIA, por ejemplo, que también en el corriente de AI
ha tenido una revalorización brutal.
Ha entrado en el Trillion Dollar Club, luego ha caído,
pero previamente entró en el Trillion Dollar Club,
donde solo están Apple, Amazon, Alphabet y Microsoft,
y ahora NVIDIA. Bueno, ahora ya no.
Pero sí, sí, creció un...
No tengo apuntado por aquí. 30% en tres días, la capitalización de NVIDIA.
De 300 a 360 dólares o algo así.
Sí, yo he mirado el market cap total, pero sí,
son 30% hasta rascar el Trillion.
Cuatro datos de NVIDIA que sorprenden.
Es una empresa madura, o sea, está creciendo, pero es una empresa madura.
El P&E, no sé si es en castellano, ¿no?
Price to earnings.
O sea, el precio de acción sobre los beneficios por acción
es de 203, que si alguien sabe lo que es un P&E
es un número loquísimo para una empresa cotizada y tan grande,
y la valoración es 36 veces su facturación anual.
O sea, unos múltiplos muy besties para una empresa de un Trillion.
Si lo comparas con los Apples, los Microsoft y los Amazons,
están muy lejos de estos múltiplos, son múltiplos muy modestos,
porque son empresas que no van a multiplicar por 10
y un día para otro, a este tamaño es muy difícil.
Cuatro números de NVIDIA.
Últimos 12 meses, desde los resultados que se anunciaron hace poquito,
27.000 millones de dólares en Revenue, 15 en Gross Profit,
o sea, más o menos la mitad de su Revenue en Gross Profit,
que no está nada mal, considerando que no es una empresa de software,
o sea, es NVIDIA que no...
¿Cuántos Revenues has dicho, perdona?
27 Billion.
15 de Gross Profit, 5,5 de Preventing Income, 6 de Bitda, 3,8 de Free Cash Flow.
O sea, genera unos 4 Billion de Free Cash Flow
y la empresa vale un Trillion.
Si comparas el cash que genera Apple,
está muchas veces por encima de lo que genera NVIDIA.
¿Cuánto cash genera Apple?
Ahí me pillas, pero...
¿Centro de datos?
Te diría que muchas decenas de Billion.
Muchas decenas de Billion, estará más cerca de los 100.
Más de 100, diría.
Estará cerca de los 100, sí.
Historia de NVIDIA muy breve, fundada por Jensen Huang.
Muchos lo reconoceréis como el rockero del mundo tech,
porque siempre va con una chupa de cuero.
Y esta semana también me puse la chupa de cuero en honor a Jensen Huang.
A ver si sube el valor de factor en manejismo.
Tengo que tatuar el logo también,
porque se tatuó el logo y subió la valoración.
¿No os habéis tatuado el logo aún?
Luego te lo enseño.
Nacido en Taiwán, estudiado en Estados Unidos,
funda NVIDIA en 1993,
o sea, hace justo 30 años.
Muchos lo conocen como las tarjetas gráficas
para jugar a videojuegos o diseño o edición de vídeo.
En 2017 tiene una idea
que es básicamente lo que está haciendo NVIDIA
es calcular números en paralelo,
porque simplificando mucho,
en una pantalla, en un monitor de ordenador,
hay mil y pico píxeles por varios miles de píxeles.
Y esos millones de píxeles
se tienen que refrescar entre 60 y 140 veces por segundo.
Hay que hacer muchos cálculos para millones de puntitos
millones de veces por segundo.
Resumen, hay que hacer aritmética,
operaciones de mil números por mil números muy rápido.
Los ordenadores normales tienen un procesador central,
que le llamamos CPU, en el Central Processing Unit,
que es muy bueno haciendo cálculos de uno en uno.
La GPU, para hacer gráficos,
se especializaron en hacer cálculos de mil en mil,
simplificando mucho, cálculos vectoriales y en paralelo.
Pues Jensen, o NVIDIA en general,
tuvo la idea de que había otras necesidades
para hacer muchos cálculos en paralelo
y decidieron crear todo un paradigma
que dio el nacimiento de CUDA.
Esto fue en 2007,
hace 15 años, 16 años.
O sea, lo que ha tardado en generar futos es esto, es muy bestia.
En 2007 dicen... Hay otros casos de uso.
Hay una anécdota, que no sé si es cierta o no,
que dicen que un profesor de universidad mandó un e-mail a NVIDIA
diciendo, hoy estoy intentando usar tu GPU
para hacer unos cálculos en mi laboratorio y tengo este back.
Y de repente Jensen dijo, hostia, brutal,
está usando una GPU para hacer cálculos de laboratorio.
Total, de ahí nace CUDA,
que CUDA es el ecosistema, lenguaje de programación,
tooling para utilizar GPUs para hacer otras cosas
que no solo pintar pantallas.
Y esperan.
Esperan a ver que la gente haga cosas con ello.
Empieza a ver un poquito de machine learning y redes neuronales
que ya hace muchos años que se están usando.
Llega una pequeña burbuja,
lo que parece que era una burbuja, que es cripto,
que también hace muchos cálculos en paralelo,
que empieza a usar GPUs y se empiezan a vender como locas,
eso va para abajo.
Y de repente, mainstream de large language models,
de machine learning, de redes neuronales a saco,
Microsoft, Amazon, Google y todo Dios
está comprando miles de GPUs, tope de gama,
que valen muchísimo,
y Nvidia se hace un hartón de vender
y esta es la última explosión y lo que les ha metido
en el Trilión Dollar Club,
que yo precisamente nunca había dicho que Nvidia era la próxima.
Es que es espectacular.
Además, es una empresa de hardware
que en general a los VCs nos gusta,
porque tienen problemas de escalabilidad.
Pero en su caso, particularmente, ellos no hacen,
no construyen el hardware,
sino ellos diseñan y se van a Taiwán,
a TCM Sim,
de donde sale Jensen.
Ahí es donde ensamblan, me imagino, las GPUs.
Ahí tienen, no sé cómo lo llaman,
Forge, no sé cómo lo llaman.
Los primeros fondos de VC en Estados Unidos,
que nacen en los 70,
financian empresas de...
Ahí nace el VC de Sicilio.
Se llama Silicon Valley por el Rizzo.
Pero en su caso interesante es eso,
que ellos no invierten en capex, en máquinas de producción, nada.
Ellos diseñan circuitos y se van a una empresa de estas generalistas
en Taiwán que implementa lo que tú quieras,
hacen un partnership con ellos y con eso escalan
y escalan a una velocidad brutal.
De todas formas, esto que estás diciendo, Jordi, es suerte, ¿no?
¿Quién puede ver esto?
No, hay una visión muy grande. ¿Tú crees?
Sí, hay una visión muy grande, que es decir,
hay una revolución que es, el ordenador es una calculadora muy potente,
que esto pasó entre los 70 y los 90, cuando arrancó poco a poco,
y luego hay otra visión de este tío en los 2000, 2010,
que es decir, hay otra oleada de calculadoras en paralelo.
Es esto.
Igual que Turing dijo pueda automatizar calculadoras programables,
significando mucho, este tío dijo, podemos hacerlo en paralelo,
para casos de uso que no conozco.
Esto sí que hay que esperar, suerte o paciencia, no sé.
Pero yo me quiero imaginar que estos tíos, en el 2000, 2000 y pico,
seguro que les venían desarrolladores de videojuegos,
gente que necesitaba mucha capacidad de computación y les decía,
tengo estos problemas con tus CPUs, ¿no?
Ayúdame a resolverlos, el ejemplo que ponías de un tío en una universidad
intentando resolver cálculos en el laboratorio.
Y yo creo que se retroalimenta un poco,
y se oye, tenemos que innovar y vemos qué problemas tienen nuestros clientes
y cómo les podemos ayudar.
Todo es suerte, y luego hay otra cosa que también siempre es suerte,
pero a todo lo pasado es interesante.
Nvidia, en 2010, con el lanzamiento, creo que era de Android,
hizo una apuesta muy grande en chips móvil.
Nvidia volcó la compañía a...
Como lo de la AI todavía no estaba pasando, se puso a hacer chips móvil.
Luego, fabricó un montón, no sé cuántos millones de chips móvil,
vio que lo de los neural networks tenía sentido
y estaba empezando como a cuajar, aunque ha tardado más de 10 años
o 12 años desde que el momento en empezar a hacer algo,
dijo, no, no, lo del móvil es una distracción,
estamos vendiendo, es rentable, creo, y lo mató.
Y dejó de hacer chips móvil para enfocarse solo en gaming,
que es lo que pagaba la fiesta.
Y luego en cripto, ¿no?
Y en AI, cripto, cálculos, vamos a decir, creo que ellos le llaman datacenter,
que es usar GPUs no para pintar pantallas,
sino para hacer cosas en la sombra con ello.
Curiosamente, últimamente hemos visto un par de compañías
que se habían dedicado a montar infraestructura de cripto
y ahora están pasando a vender infraestructura
para cualquiera que quiera tener AI.
Vaya oportunista.
Sí, total.
Al final les aprovecharon una cantidad de cacharros
y hacían mascarillas hace dos años.
Sí, tal cual.
Andés, hablas de TSMC, que tú decías, la empresa de Taiwan Semiconductor,
no sé qué, como comparable, el PI, el Price Over Earnings,
el precio sobre beneficios es de 14, de 203 a Nvidia a 14 en TSMC,
que va muy de la mano, porque una parte importante del negocio de TSMC
es fabricar GPUs, aparte fabricar chips para Apple, etcétera.
Dos cosas curiosas, no te investment advice,
pero me parece una locura la explosión que ha tenido Nvidia,
la peor irracional y, además, si piensas, el riesgo que tienen,
porque unos de sus clientes más grandes son Amazon, Microsoft y Google.
Microsoft es más seguro, pero todos están rumoreados
que están haciendo sus GPUs.
Microsoft ha hecho una inversión mega-billonaria en OpenAI,
es normal que también haya una inversión mega-billonaria
en hacer su propia infraestructura y su diseño único de GPUs o de chips
para AI para diferenciarse del resto,
con lo cual, si pierde uno, dos o tres de sus grandes clientes,
Nvidia se puede pillar los dedos.
¿Y cuál es su defensibilidad?
Porque al final...
Estará patentado, ¿no?
Es un diseño de un...
Estarán patentados.
Son patentes.
Supongo, no sé, la verdad es que hay metillas.
No sé, pero alguno tendrá, porque un trillón no la de cualquiera.
Y además, estos players que estás hablando tienen capacidad...
Para influenciar el diseño.
Parte de la defensibilidad es que son un bicho tan grande
que son capaces de servir a gente tipo Microsoft
que necesitan una capacidad computacional brutal para correr OpenAI.
Sí que es cierto que en un momento dado,
no sé, de aquí unos años, cuando OpenAI facture cientos de billones
o lo que sea que vaya a facturar...
¿Pasará esto?
Bueno, no sé.
Es muy claro, ¿eh?
No lo sé, de momento...
Cientos de billones es mucha facturación.
Sí, sí, sí.
Pero bueno, who knows?
Pero bueno, que igual cuando estén en esos números
ya te das cuenta que tienes que atacar más el margen
y te compensa integrarte verticalmente
e incluso comprar esta compañía que es tu proveedor de chips, ¿no?
Es curioso porque hasta el año...
Estoy viendo la evolución del stock de Nvidia.
O sea, hasta el año 2016 esto valía nada.
5 euros la acción.
¿Quién los pillará?
Pues que en 2017...
11.500 patentes Nvidia.
11.500 patentes, que se hacen patentes a punta pala.
Eso es su defensibilidad, puede ser o puede no ser, no sé.
Pero pocos son tantas.
Patentes...
IBM hace 8.000 al año, por lo tanto.
¿Y cuántas de estas representan luego un negocio en la Pianel?
La cuestión es que durante el año 99, que es cuando salió a bolsa,
hasta el año 2016...
Esto luego dices, qué Nvidia, qué visionario y tal.
Bueno, sí, pero desde todos estos años...
Bueno, en el 17 es cuando sale el paper de los Transformers, ¿no?
De unos researchers de Google, creo.
Que es un poco en lo que se basa todo el tema de la hella de generación.
Durante todo ese tiempo la acción va oscilando,
pero está por debajo de los 5 euros.
¿Y sabes por qué?
Porque el accionista le metía caña
por estar distraído con esto del CUDA.
Porque tú miras todas las charlas de Nvidia
y todo lo que hablaban era CUDA, CUDA, CUDA, CUDA.
Y lo usaban cuatro frikis en un laboratorio
y generaba cero ingresos o casi cero ingresos.
En lugar de estar hablando de GeForce 42 GT, no sé qué,
hablaba de CUDA.
Y tenían razón.
Yo conozco un programador en Kamalún, que estaba trabajando conmigo,
que compró acciones de Nvidia cuando empezó la cripto.
Y, claro, tuvo una revalorización brutal.
No sé si aguantó.
El tema es que todo mundo vende, con un 2X todo mundo vende.
Claro, o sea, imagínate si invirtieras en 2016 o 2017 1.000 euros,
pues eso serían 100.000 euros, un por 10.
Jensen Huang, se llama así,
de Huang, con Aires de Steve Jobs.
Esta semana ha dado una charla en el National Taiwan University.
No sé si... Espero que hayáis visto, si no, recomiendo mucho
el commencement speech de Steve Jobs en Stanford.
Es una charla muy matriacional y la verdad es que muy inspiradora.
Pues él ha hecho lo mismo en Taiwan.
Nada que ver con la Steve Jobs. Recomiendo la Steve Jobs, la verdad.
Pero ha dicho una frase cuando acababa.
Reconocía mucho a los padres y las familias, que está bien.
Y se había traído a sus padres y no sabía que lo escucharan.
Pero me ha hecho mucha gracia una frase final que me dice...
La digo en inglés como la dijo él.
Dice...
Y entonces, básicamente, lo que dice es...
Paralante, paralante, paralante, no sabes si para...
¿No pares de correr?
No pares de correr.
De donde sea, pero corre.
O hacia un sitio.
Es un buen resumen de las start-ups también, en general.
Me ha gustado, me ha llamado la atención la frase.
Porque este tío ha corrido del León cuando le perseguía.
Cuando se fue casi a la mierda mil veces TSMC...
Perdón, Nvidia.
Hay muchos fracasos famosos, como cuando hicieron el chip para SEGA,
pero luego no lo lanzaron.
Muchas anécdotas ahora que está corriendo delante del mundo
y está arrastrando a todo el mundo, pero que no dejen de correr.
Y hablando de correr y viendo también Stocks...
Esto no está preparado.
Stocks, esta semana, que han cambiado mucho de valor,
me encontré con WeWork,
que aquí hemos hablado algunas veces de WeWork.
Resulta que WeWork hoy vale 100 millones.
O sea, WeWork que llegó a ser...
Millones con M de Madrid.
Que llegó a valer WeWork 40...
50 mil millones.
O sea, fue 50 mil millones.
Fue la empresa de moda,
la empresa que cualquier VC quería tener en su porfolio.
Seguramente queríais tener WeWork en vuestro porfolio.
En cierto momento...
Nunca nos lo planteamos, básicamente, por no tener acceso.
SoftBank, Benchmark, Inside, ¿no?
Tuvieron y siguen teniendo acciones de WeWork.
Levantó más de...
Esta es la screenshot del valor de WeWork.
Que vale 16 céntimos la acción a día de hoy.
Pero cuando salió a bolsa, debía valer poquísimo también, ¿no?
Ya valía muy poco.
Debía tener un market cap de...
Aquí no se ve la bolsa.
¿Cuando salió a bolsa?
Estuvo en, si no me acuerdo mal, 8 o 9 billones.
Habiendo levantado más que esto.
Ha levantado unos 25 billones.
Ellos tuvieron todo el lío del founder
justo cuando iban a salir a bolsa.
De ahí salió el lío también.
Ahí tuvieron todo el lío.
¿Cómo puede ser que una empresa levante 25 billones
y que valga 100 millones?
O sea, deja el dinero en el banco y sigue valiendo más.
Valdría 25 billones.
¿Cómo puede ser que una empresa que todo el mundo tiene en su cabeza,
que están todas las ciudades del mundo,
que están todas las de una marca muy reconocida,
pueda valer tan poco?
Y Jordi dice en la oficina, hoy se lo está diciendo a esto,
y dice, oye, compramos WeWork.
Digo, espera, vamos a ver el balance.
Vamos a ver el balance.
Entonces, ves el balance y...
Lo digo, lo he hecho un broma, ¿eh?
Quedé claro.
Ves el balance y entiendes que realmente no sé si quiero tener
una acción de esto, ¿no?
No sé si la gente viene aquí a ver balance.
Siempre has estado comiendo un balance.
La deuda que tiene...
Bueno, tiene más de 20 billones de deuda.
También tiene assets.
Pero la deuda neta, estamos hablando, que entendemos...
Jordi nos decía que es la diferencia entre obligaciones
que tiene a corto y las deudas que tiene.
Pues es de 3 billones, ¿no?
Con lo cual...
O sea, las obligaciones que tienen con él,
contra las obligaciones que tiene con agredores,
es de 3 billones.
Con lo cual, claro, con un revenue, un EBITDA,
digamos, un resultado a final de año de menos 2 billones,
si no recuerdo mal, no sé, no lo estoy viendo.
Aquí 1.4, ¿no?
1.4, exacto.
EBIT menos 2, EBITDA 1.4.
O sea, al final es una increíble máquina de quemar dinero.
Sigue siendo lo, después de tantas reestructuraciones,
tanto tiempo, tantas...
Sigue siendo una increíble máquina de quemar dinero.
Por el camino, Adam Newman pasó de cero a un billón
en su balance personal,
él sacó en secundario más de un billón,
y sigue siendo el 13% de la compañía.
Sí, no fue casi ni secundario,
fue un acuerdo con Softbank para deshacer el pollo.
Si We Crash, la serie, dice la verdad,
es más complicado que un secundario.
Entonces, claro, dice, es que al menos el mundo vici
debería aprender, cuando hay un caso así como tan bestia,
que yo creo que roza el fraude, o no es fraude, pero...
Pero, hostia, lo roza.
Dices, bueno, el mundo vici, tier one vici,
Andrés en Horowitz, en este caso,
350 millones, valoración un billón con un papel.
Sí.
O sea, yo aquí, yo me sé la historia de WeWork más o menos,
y sí que es cierto que es un modelo de negocio
que es muy intensivo en capital,
o sea, tiene un balance superpesado,
porque al final ellos tenían, creo,
contratos a muy largo plazo con los dueños de los edificios.
Así que es verdad que lo ves unitariamente
y igual puede ser un negocio relativamente bueno, ¿no?
Alquilas una cosa por 1.000 y la realquilas por trozos
y te acabas sacando 1.500.
Pero eso, al final, no es un negocio que puedas hacer escalar,
es decir, que puedas hacer que los revenues y los ingresos crezcan
sin tener la necesidad de incurrir mucho en incrementar ese balance,
en coger más edificios que te cuestan mucho más dinero.
No es lo mismo que montar un SAS como el que tenéis en factorial,
que la realidad no es así,
porque siempre estás iterando el software
y tienes que invertir mucho en producto, etcétera,
pero al final, oye, con un producto ya cerrado y montado,
tú puedes crecer y irte a todo el mundo a venderlo
sin necesidad, quizá, de invertir muchísimo más en producto.
Pero él decía que era una empresa tecnológica
y la gente se lo compraba.
Y lo peor de todo es que después ha montado otra empresa de real estate
que le dice que es una empresa tecnológica y se la han vuelto a comprar.
Yo defiendo a Adam Newman, ¿eh?
Yo creo que Adam Newman, lo que es clarísimamente es un storyteller…
Si no ha hecho fraude. Que sepamos no ha hecho fraude.
Nadie le ha demandado ni se ha demostrado que haya hecho fraude.
Define fraude también.
Bueno, pues es lo que diga un juez.
De momento ningún juez ha dicho que este señor haya hecho fraude.
Bueno, ostia, es una empresa cotizada.
Está muy observada esta empresa.
No es una empresa privada misteriosa. Ha pasado un proceso IPO.
Ha pasado un proceso del regulatorio de la ICC, de la CMV americana.
Y si hubiera fraude, hubiera salido.
Lo que este señor decía es, como Jesucristo,
esto es un nuevo paradigma, lo estoy cambiando todo,
decía que es una empresa tecnológica.
Es una opinión. A mí no me parece que sea falso.
Yo no estoy de acuerdo en que sea una empresa tecnológica,
con lo cual yo no le hubiera dado el valor que tenía.
Para mí el problema es el que le pagaba la valoración que él pedía.
Y según dicen los rumores,
le pagaba más que la valoración que él pedía.
O sea, lo que se dice es que Adam iba a pedir 10 y le daban 500.
Entonces, la responsabilidad es del que le daba 500,
no del que pedía.
Tú pide misa. Yo antes te decía que factorio vale un trillón.
Ahora el problema es tuyo si te lo crees.
Yo puedo decir que vale un trillón
y si alguien me lo compra, pues oye, yo encantado.
A ver liquidation preference que...
Bueno.
¿Quieres decir algo?
Bueno, no sé, es un caso...
Yo no invertiría, pero no le culpo a él.
Yo no culpo a Adam Neumann.
Porque no ha ido a la cárcel y ha pasado mucho proceso regulatorio.
No se ha demostrado que sea culpable.
Sí que es verdad que desde un punto de vista ético
hay cosas que chirrian un poco, ¿no?
Como tú ir sacando hasta mil millones
cuando realmente no estás devolviéndole valor a tus accionistas.
Esto es...
Ni a tus trabajadores.
Ni a tus trabajadores.
Pero ese dinero se lo dio SoftBank, no lo sacó el de la empresa.
Se lo ofreció a alguien.
Sí, sí, totalmente.
SoftBank es del 60 y pico por ciento del capital hoy.
A ver, lo que sí que no sabemos es qué conversación había
detrás de puertas cerradas que generó ese acuerdo de casi un billón.
Quizá él... No lo sé.
Quizá hizo algo no correcto ahí, pero yo no estaba.
Lo que he leído del nuevo proyecto, que es bastante opaco,
no hay mucha info...
Flow.
Sí, Flow.
Lo que he leído es que les ha financiado...
Andrisen.
Andrisen, ¿verdad?
Y que el partner de Andrisen que lo hizo lo hizo
porque creía muchísimo en la visión de este hombre.
No fue marca Andrisen, probablemente.
Sí.
Lo que he leído...
Han ido juntos hace poco a un evento.
Lo que he leído es que el tío le llamó, literalmente,
poco después de que saliese del escándalo de WeWork y tal,
se tomaron un café y le compró muchísimo su visión
sobre cómo se va a vivir en el futuro.
Creo que lo que está haciendo ahora está relacionado con eso.
Que es generar un monopolio de la vivienda enorme.
Pero su visión de WeWork es buena.
El concepto de WeWork es muy bueno,
pero el negocio no es tan bueno y la valoración no tiene sentido.
Pero somos clientes de WeWork.
Hay muchísimas compañías de...
Hemos sido clientes de WeWork, no en España, en otros países.
Hay muchísimas compañías de Real Estate que se dedican a hacer eso
y que tienen buenas rentabilidades.
Lo han hecho poco a poco.
Se reían de reguz, o estas empresas,
pues siguen valiendo lo que valían.
Siempre valían, no como WeWork que ha hecho así y así.
Está claro.
Para relacionar con eso, igual me voy a alargar ahora.
No sé por qué tengo muchos temas.
Como la semana pasada no hicimos certulia,
tengo una lista de mil temas.
Se murió Sam Zell.
No sé si conocéis Sam Zell.
Sam Zell es uno de los emprendedores más conocidos en Estados Unidos,
especialmente en Real Estate.
Él popularizó el concepto rate, que es lo que aquí se llama SOFIMI.
Son estas sociedades inmobiliarias fiscalmente interesantes
y reinvirtiendo el capital.
Y es una persona que le llamaban The Grave Dancer.
La persona que es el bailarín de las tumbas.
The Grave Dancer.
Porque era un mago en encontrar distressed assets,
o sea, activos que están muy mal.
Todo lo contrario de WeWork.
O sea, cosas que están muy mal
y conseguía refinanciarlas, reestructurarlas, arreglarlas.
En piezas de Real Estate concretamente, las arreglaba, las reposicionaba.
Y, ostras, este tío generó un imperio brutal.
Tiene una biografía que se llama Am I Being Too Subtle?
Que es interesante.
Al final, es un caso de una persona que entiende muy bien el negocio,
entiende muy bien el supply and demand.
Él, en su caso en particular, entiende muy bien el riesgo.
Es decir, es capaz de entender lo peor que le puede pasar en un deal.
Mapear muy bien lo peor que puede pasar en un deal.
Y a partir de ahí, tener claro qué es lo que tiene que conseguir.
Construir por encima del riesgo.
Cosa que no pasa tanto en el mundo de las startups tech, en general.
Una persona que valoró mucho la liquidity
y que fue capaz de conseguir mucha liquidity, mucho cash,
en momentos difíciles,
para luego aprovechar el turnaround
y ser capaz de comprar en estos momentos.
Y generó un imperio que vendió a Blackstone por más de 40 billones.
Y él, personalmente, tenía un net worth de más de 5 billones.
Es un caso bastante interesante en Estados Unidos, si no lo conocéis.
Muy diferente del mundo tech, pero al mismo tiempo,
casi todo lo que dice es aprovechable.
A mí me gusta aprovechar historias de distinto.
El libro tú te lo has leído y yo no lo conocía.
Am I Being Too Subtle.
No, es que no he tenido tiempo.
Yo tampoco lo conocía.
Superinteresante. Al final, te coges este barrio,
el Poblenó, y hay muchísima gente que ha hecho mucho dinero así,
cogiendo naves industriales antiguas que estaban para el arrastre,
arreglándolas, poniéndolas superbonitas y convirtiéndolas en oficinas.
Y lo que él hacía bien es este oportunismo,
hacerlo aplicarlo a nivel macro,
o sea que con suma de muchas oportunidades.
Él buscaba sistemáticamente un caso de uso
y lo buscaba pero por mil, ¿sabes?
Veía un problema posible, un caso de oficina,
como estamos aquí, oficina con espacio de co-working,
cafetería y tal.
Usted es de una oportunidad en una nave industrial de no sé qué.
No es que voy a hacer dos veces o tres veces esto,
lo voy a hacer por mil en múltiples ubicaciones y tal.
Esta hiperescalabilidad,
él era capaz de hacerlo en el mundo de real estate,
luego lo aplicó a muchas otras cosas, lo aplicó en otros sectores.
Y creo que es un caso interesante
y que murió con 80 y pico años hace poco.
Y una última cosa... Sí, ahí acabó.
Una última cosa de este hombre es que tenía muy claro
que tenía que tener 400 contactos, 400 personas.
Esto es una cosa que me contó también Bern Harnisch
en un evento del IES que me invitaron a charlar,
que es el autor del libro Scaling Up,
y que me decía que la clave de todo,
además con este estilo americano que dices,
es que te lo he comprado ya antes de que empiece a hablar,
la clave de todo es tener estos 400 contactos
con los que tú generas una relación
y luego puedes apoyarte en todo lo que hagas.
Y una cosa que decía Sam Zell es enviar cada Navidad
una canción que pagaba gente para que la hicieran
con una tendencia, una predicción de lo que pasaría en el mercado.
Básicamente inbound marketing
aplicado al mundo de alto standing real estate
y que la gente que no recibía esa music box estaba totalmente out.
La gente se acostumbró.
Tenían fomo para estar ahí en esa newsletter.
Bueno, en vez de una newsletter era una canción, es una cosa muy curiosa.
Pero no me alargo más.
Uno de los 400 contactos me parece una tontada enorme.
Lo he usado antes. O sea, vaya genio.
Tener contactos es valioso.
Premio Nobel. Yo te voy a presentar a Bern Harnisch.
Y le digo esto. Y te juro que te va a convencer.
Vale, así tendré 401.
Oye, hacemos una pausa de cinco minutos.
Somos un ecosistema de StartupsTech de Barcelona,
creadores de Camalún, Kipu y Factorial, entre otras.
Ofrecemos más de 5.000 metros cuadrados de co-working a Startups
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