หัวหน้า AT&T Ventures วิกรม ทาเนจา เกี่ยวกับกฎใหม่สำหรับการป้องกันในขั้นตอนการร่วมทุนระยะเริ่มต้น

18 Jun, 2026โดยCrunchbase

เข้าร่วมโซเชียลของเรา

ในบทบาทของเขาในฐานะหัวหน้า AT&T Ventures, Vikram Taneja นำหน้าที่ฝ่ายเงินทุนร่วมลงทุนของบริษัทโทรคมนาคมยักษ์ใหญ่ โดยดูแลพอร์ตโฟลิโอขององค์กรผ่านการลงทุนหุ้นส่วนตรง การซื้อขายใบสำคัญแสดงสิทธิ และตำแหน่งกองทุนผู้ถือหุ้นรายย่อย

ภารกิจการลงทุนของเขาเน้นไปที่บริษัทเทคโนโลยีระยะเริ่มต้นตั้งแต่ระดับ Seed จนถึง Series B ที่สอดคล้องหรือส่งผลกระทบต่อภาคโทรคมนาคมโลก โครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย และซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร

ภายใต้การนำของเขา AT&T Ventures มุ่งเน้นการลงทุนในภาคซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งขนาดเครือข่ายและทรัพยากรวิศวกรรมภายในของ AT&T มอบข้อได้เปรียบในการตรวจสอบเชิงพาณิชย์หรือเชิงเทคนิคที่โดดเด่น บริษัทในพอร์ตโฟลิโอประกอบด้วยบริษัทระดับองค์กรและเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Databricks, Apptronik, Cyera, Carbyne, Aira และ AST SpaceMobile

Vikram Taneja หัวหน้า AT&T Ventures (ภาพจากผู้ให้ความร่วมมือ)

ก่อนหน้าการดำรงตำแหน่ง 12 ปีในปัจจุบันที่เขาทำหน้าที่อำนวยการ AT&T Ventures Taneja ใช้เวลากว่าสองทศวรรษทำงานด้านการพัฒนาองค์กร การปล่อยสินเชื่อเพื่อการลงทุน และธนาคารเพื่อการลงทุน เขาเคยบริหารงานด้าน M&A และการลงทุนเชิงกลยุทธ์ให้กับ WarnerMedia ในช่วงที่ AT&T เป็นเจ้าของ

Taneja ยังเคยดำรงตำแหน่งกรรมการที่ Orix Ventures โดยเขาเน้นการลงทุนด้านหนี้และหุ้นทุนเพื่อการเติบโตในธุรกิจเทคโนโลยีระดับกลางถึงปลาย รวมถึงเคยดำรงตำแหน่งทางการเงินองค์กรและการธนาคารเพื่อการลงทุนที่ J.P. Morgan และ PricewaterhouseCoopers

ในการสัมภาษณ์ผ่านอีเมลกับ Crunchbase News Taneja แบ่งปันเหตุผลที่เขาเชื่อว่าแม้ว่า AI จะลดข้อจำกัดในการสร้างซอฟต์แวร์ลงอย่างมาก แต่กลับเปลี่ยนแปลงนิยามของความเสี่ยงทางเทคนิคในระยะ Seed ไปด้วย

พลวัตใหม่ในมุมมองของเขาทำให้ AT&T Ventures มีโอกาสสร้างความแตกต่างด้วยการเสนอการตรวจสอบทางเทคนิคที่แท้จริงและรวดเร็วพร้อมการบูรณาการเข้ากับเครือข่าย แทนที่จะแค่ให้เงินทุนเท่านั้น

การสัมภาษณ์ได้รับการแก้ไขเพื่อความกระชับและชัดเจน

Crunchbase News: หากบริษัทสตาร์ทอัพกำลังสร้างแอปที่ทำงานได้สมบูรณ์ตั้งแต่รอบ Seed โดยใช้ AI แล้ว นั่นหมายความว่าอย่างไรต่อนิยามดั้งเดิมของความเสี่ยงทางเทคนิค? ความเสี่ยงทางเทคนิคตายไปแล้วในระยะ Seed หรือว่ามันแค่พัฒนาไปสู่สิ่งอื่น?

Vikram Taneja: นิยามเดิมของความเสี่ยงทางเทคนิคคือ "พวกเขาสามารถสร้างมันได้ไหม?" แม้ว่าจะไม่ได้หายไปหมดในระยะ Seed แต่ผมบอกได้ว่ามันเริ่มไม่เกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากข้อจำกัดในการสร้างซอฟต์แวร์ด้วยเครื่องมือ AI ลดลงอย่างมาก

แต่สิ่งที่มาแทนที่กลับตอบยากกว่ามาก: "เทคโนโลยีนั้นสามารถปกป้องได้ไหม?" ไม่ใช่แค่ว่า "มันใช้งานได้ไหม" แต่ "มันขยายตัวได้ไหม?"

คูน้ำข้อมูล ชุดการฝึกอบรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ ผลกระทบจากเครือข่ายที่ถูกฝังไว้ในสถาปัตยกรรม—นั่นคือมาตรวัดความทนทานแบบใหม่

ในรอบก่อนหน้า ความซับซ้อนทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวสร้างการปกป้องตามธรรมชาติได้ ด้วยเหตุนี้ การสนทนาเกี่ยวกับความเสี่ยงทางเทคนิคจึงเปลี่ยนไปมุ่งเน้นที่วิธีที่บริษัทปกป้องตัวเองในช่วงสามถึงสี่ปีข้างหน้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อห้องทดลองแนวหน้าเคลื่อนลงมาสู่ชั้นแอปพลิเคชันและเริ่มเล็งไปที่กลุ่มอุตสาหกรรมเฉพาะ

เช่นเดียวกัน คำถามเรื่องการกระจายตัวปรากฏขึ้นเร็วขึ้นมาก "คุณจะนำสิ่งนี้ออกสู่ตลาดได้อย่างไร?" ถูกถามมากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่ระยะ Seed แทนที่จะถามในช่วงหลังของวงจร

เรายังเห็นการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นสำหรับนักลงทุนที่ต้องการคว้าหุ้นส่วนใหญ่ในระยะ Seed ที่ก่อนหน้านี้พวกเขาจะไล่ล่าในรอบ A นี่ทำให้นักลงทุนต้องละเอียดรอบคอบมากขึ้นในระยะ Seed และ ผู้ก่อตั้งต้องเตรียมพร้อมรับความคาดหวังที่สูงขึ้นในทุกด้าน

เมื่อใครก็ตามสามารถใช้เครื่องมือ AI เพื่อสร้างแอปที่ใช้งานได้ภายในสุดสัปดาห์ การดำเนินการผลิตภัณฑ์เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่คูน้ำกลับตื้นเขินอย่างเหลือเชื่อ แล้วในระยะ Seed คุณแยกแยะแพลตฟอร์มที่ปกป้องได้จริงออกจากตัวห่อหุ้มที่ทำออกมาได้อย่างสวยงามได้อย่างไร?

Taneja: เมื่อต้นปี 2025 เราเห็นคลื่นบริษัทห่อหุ้ม AI ที่สร้างขึ้นบนโมเดลแนวหน้า เช่น GPT ของ OpenAI, Claude ของ Anthropic หรือ LLaMA และเงินทุนจำนวนมากไหลเข้ามาในบริษัทเหล่านี้ สิ่งที่เปลี่ยนไปคือตอนนี้ LLM แนวหน้าเริ่มใช้แนวทางแพลตฟอร์มมากขึ้น—เข้าสู่ชั้นแอปพลิเคชันและเริ่มเก็บผลไม้ที่หยิบง่าย

นี่คือเหตุผลที่ความสามารถในการปกป้องกลายเป็นสิ่งสำคัญในการลงทุนด้าน AI ไม่มีแพลตฟอร์มใดที่ปกป้องได้สมบูรณ์ แต่ในระดับหนึ่ง คุณต้องตั้งคำถามนี้ตั้งแต่ระยะ Seed

เรากำลังมองหาแพลตฟอร์มที่ใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และไม่สามารถจำลองโดย AI บริษัทที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ฝังอยู่—พื้นที่ที่ AI ทั่วไปยังขาดบริบทอุตสาหกรรม—เข้าไปในกระบวนการทำงาน หรือระบบนิเวศเฉพาะทางหรือตลาดเฉพาะที่ให้การปกป้องอีกชั้นหนึ่งในหมวดหมู่ที่มุ่งเป้าไปที่ห้องทดลองแนวหน้าไม่สามารถเข้าถึงได้โดยตรง

คุณเห็นการเปลี่ยนแปลงในจำนวนพนักงานหรือองค์ประกอบของทีม Seed หรือไม่? หาก AI ช่วยเหลือในส่วนของการเขียนโค้ดเบื้องต้น ผู้ก่อตั้งเหล่านี้ใช้เงินทุน Seed กับวิศวกรหรือเปลี่ยนทรัพยากรไปที่การกระจายตัวและเข้าสู่ตลาดทันที?

Taneja: ยังคงมีการเน้นด้านวิศวกรรมในระยะเริ่มต้นอย่างที่ควรจะเป็น แต่เราเริ่มเห็นบทบาทด้านผลิตภัณฑ์ การขาย หรือการเป็นพันธมิตรถูกมองหาเร็วขึ้นกว่าเดิม และเหตุผลก็คือ อย่างที่คุณกล่าวไว้ การสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ หรือแม้แต่แอปพลิเคชันที่พร้อมผลิตได้ ทำให้โฟกัสเปลี่ยนไปสู่การทดสอบกับลูกค้าหรือสำรวจช่องทางการกระจายตัวเพื่อปรับแต่งฟีเจอร์ของผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว

สำหรับนักลงทุนเชิงกลยุทธ์อย่าง AT&T Ventures ที่เรามักทำ Proof-of-Concept กับบริษัทในพอร์ตโฟลิโอ นี่เป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้นมาก เราได้โอกาสทำงานกับบริษัทตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง สามารถตรวจสอบทางเทคนิคได้เร็วกว่าปกติ และยังสามารถหาทางร่วมมือได้อย่างรวดเร็วอีกด้วย

AT&T Ventures เคยมีบทบาทสำคัญในช่วง Seed ถึง Series B หาก VC สถาบันเร่งเข้าสู่ระยะ Seed เพื่อคว้าหุ้นส่วนใหญ่เพราะเทคโนโลยี成熟แล้ว นั่นจะเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขันสำหรับ CVC อย่างไร? คุณพบว่าตัวเองกำลังแข่งขันกับกองทุนหลายระดับแบบดั้งเดิมเร็วกว่าเดิมหรือไม่?

Taneja: องค์ประกอบของรอบ Seed เปลี่ยนไปอย่างแน่นอน กองทุนหลายระดับเคยมาในรอบ Series A หรือ B เมื่อมีแรงฉุดเพียงพอที่จะรองรับได้ แต่ตอนนี้พวกเขามาในระยะ Seed เพราะอย่างที่เราพูดถึง บริษัทมีความเจริญพอสมควร และพยายามหาผู้ชนะตั้งแต่ช่วงแรกของวงจร ดังนั้นใช่ เราอยู่ในห้องเดียวกับที่เคยเป็น

แต่ผมขอปฏิเสธแนวคิดที่ว่าเรากำลังแข่งขันกันโดยตรง

เช็ค Seed จาก VC ระดับ Tier 1 และเช็ค Seed จาก AT&T Ventures เป็นเครื่องมือที่แตกต่างกัน พวกเขากำลังเสนอเงินทุน แบรนด์ คำแนะนำ และการรับรู้รูปแบบจากการสนับสนุนบริษัทหลายร้อยแห่ง

เรากำลังเสนอสิ่งที่ VC ทางการเงินไม่ได้ทำในเชิงโครงสร้าง: ทีมเครือข่ายของเราทำงานร่วมกับผลิตภัณฑ์ของคุณในสภาพแวดล้อมการผลิต บ่อยครั้งก่อนที่เราจะเขียนเช็คด้วยซ้ำ นั่นคือการตรวจสอบที่ไม่มีค่าใช้จ่ายในทั้งสองทิศทาง เราตรวจสอบบริษัท แต่บริษัทยังได้รับสัญญาณจากโลกจริงจากผู้ให้บริการเครือข่ายรายใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลกอีกด้วย

สำหรับบริษัทในระยะ Seed ที่แก้ปัญหาการสร้างเสร็จแล้วและต้องการการกระจายตัว นี่คือคุณค่าที่จับต้องได้และเสริมกับสิ่งที่ VC ทางการเงินกำลังให้ ดังนั้นแรงกดดันในการแข่งขันจึงทำให้ข้อเสนอแนะของเราชัดเจนขึ้น มันบังคับให้เรานำเสนออะไรที่มากกว่าแค่เงินทุน

ประวัติศาสตร์ คู่ค้าองค์กรต้องการเห็นความพร้อมขององค์กร การปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย และความสามารถในการขยายตัว—สิ่งที่บริษัทสตาร์ทอัพในระยะ Seed มักไม่มี หากบริษัทสตาร์ทอัพในระยะ Seed มีผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้สมบูรณ์แต่ยังเป็นทีมสองคน องค์กรอย่าง AT&T สามารถดำเนินการทดลองกับพวกเขาได้จริงหรือไม่ หรือเวลาในการบูรณาการองค์กรกลายเป็นคอขวด?

Taneja: มันเริ่มต้นจากเหตุผลเชิงกลยุทธ์ นั่นคือจุดเริ่มต้นสำหรับเราที่ AT&T Ventures และมันไม่ได้เปลี่ยนไป หากมีเหตุผลนั้นแล้ว บางครั้งก็ไม่จำเป็นต้องมีความพร้อมขององค์กรเต็มรูปแบบเพื่อเริ่มการทดลอง อาจเป็นการทดลองที่มีโครงสร้างหรือการมีส่วนร่วมที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ขึ้นอยู่กับสถานะของบริษัท

เรามีการพิสูจน์แนวคิดอย่างต่อเนื่องกับบริษัทในพอร์ตโฟลิโอในด้านต่างๆ เช่น AI-RAN, โครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมต่อ และคอมพิวเตอร์วิทัศน์

สิ่งสำคัญคือความชัดเจนตั้งแต่แรก—ความชัดเจนในวัตถุประสงค์ของการมีส่วนร่วมและวิธีวัดความสำเร็จ เมื่อชัดเจนแล้ว แม้แต่บริษัทในระยะเริ่มต้นก็สามารถบูรณาการเข้าสู่สภาพแวดล้อมการเรียนรู้หรือการทดสอบได้โดยไม่ต้องรอคอยนานเกินไป เป้าหมายคือทำให้ความสัมพันธ์กับ AT&T รู้สึกเหมือนเป็นตัวเร่งให้เกิดการนำไปใช้ต่อ

หาก Seed คือ Series A ใหม่ในแง่ของความสมบูรณ์ของผลิตภัณฑ์ คุณเห็นราคา Series A ไหลเข้าสู่รอบ Seed หรือไม่? คุณมีวินัยอย่างไรกับการประเมินมูลค่าเมื่อผลิตภัณฑ์ดูเหมือน Series A แต่โครงสร้างบริษัทยังอยู่ในระยะเริ่มต้นมาก?

Taneja: ราคา Seed จริงๆ แล้วดูแตกต่างจากเมื่อสี่หรือห้าปีที่แล้ว เราเห็นการจัดการ Seed อยู่ในช่วงต่ำถึงกลางหลักล้านประมาณ 20 ถึง 25 ล้านดอลลาร์หลังเงินทุน นี่คือระดับเดียวกับที่ Series A เคยเป็นเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ไม่ใช่เรื่องที่ไม่สมเหตุสมผล—องค์ประกอบและความก้าวหน้าของบริษัทในระยะ Seed อยู่ไกลกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างที่เราได้พูดถึง

เราคงวินัยด้วยการชัดเจนในสิ่งที่เรากำลังสนับสนุนจริงๆ เราไม่ได้สนับสนุนแค่ผลตอบแทนทางการเงินในรอบนี้—แต่เรากำลังสนับสนุนคุณค่าเชิงกลยุทธ์ของความสัมพันธ์ในระยะห้าถึงสิบปี

บริษัทนี้ทำให้เครือข่ายของ AT&T ฉลาดขึ้นหรือไม่? เปิดโอกาสให้กลุ่มลูกค้าใหม่หรือไม่? ยืนยันทฤษฎีที่เรากำลังสร้างอยู่หรือไม่? มีโอกาสทางการค้าที่นอกเหนือจากทฤษฎีเดิมของเราหรือไม่? เมื่อคุณวางกรอบแบบนั้น มันทำให้เรามีขอบเขตที่ยาวขึ้นในการทำงานและมีหลายแรงที่จะดึง

และจริงๆ แล้ว ทีมวิศวกรรมและทีมผลิตภัณฑ์ของเราก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน พวกเขาช่วยเราแยกแยะว่าผลิตภัณฑ์ที่ดูเหมือน Series A นั้นถูกสร้างขึ้นอย่างแท้จริงหรือไม่ หรือเป็นแค่การสาธิตที่ดีเยี่ยมบนพื้นฐานที่ยังไม่ได้ผ่านการทดสอบความแข็งแกร่ง การตรวจสอบทางเทคนิคนี้ช่วยเสริมความมั่นใจในการลงทุนของเรา

แอป AI ที่ใช้งานได้ในระยะ Seed ยังต้องการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ เมื่อคุณประเมินบริษัทในระยะเริ่มต้นเหล่านี้ สถาปัตยกรรมพื้นฐานและวิธีการจัดการข้อมูลหรือการประมวลผลแบบ Edge มีผลต่อการตัดสินใจของคุณมากน้อยเพียงใด?

Taneja: สถาปัตยกรรมเป็นส่วนสำคัญในกระบวนการตรวจสอบของเรา วิธีที่เราคิดถึงมันขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานขั้นสุดท้ายจริงๆ ใช้เพื่อการใช้งานภายใน—เช่น เครื่องมือที่ AT&T จะใช้ในสภาพแวดล้อมของเรา—หรือเป็นสิ่งที่เราจะกระจายหรือรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์บางประเภท?

หากเป็นกรณีแรก ทุกแง่มุมของสถาปัตยกรรมจะถูกตรวจสอบ และนี่มักจะเกิดขึ้นตลอดการทดลองและพิสูจน์แนวคิดขณะที่เราพัฒนาความเข้าใจทางเทคนิคเกี่ยวกับแอปพลิเคชันหรือผลิตภัณฑ์ หากเป็นกรณีหลัง เราจะสนใจเป็นพิเศษในการทำความเข้าใจว่าสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์นี้ขยายตัวได้อย่างไรในระยะยาว และมันหมายถึงอะไรในแง่ของต้นทุน ความหน่วงเวลา และโครงสร้างพื้นฐาน เราชอบที่จะเห็นบริษัทต่างๆ ยอมรับเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Edge แต่นั่นไม่ได้ปิดกั้นเราจากการทำงานกับแอปพลิเคชันที่ใช้วิธีการประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิม

คุณเคยพูดถึงความสนใจใน "AI ทางกายภาพ" และหุ่นยนต์ (เช่น Apptronik) วงจรซอฟต์แวร์ถูกบีบให้สั้นลงได้ง่ายด้วย AI แบบสร้างสรรค์ แต่ฮาร์ดแวร์และการใช้งานจริงต้องใช้เวลา แนวโน้ม "Seed คือ Series A ใหม่" นี้ใช้ได้กับซอฟต์แวร์ล้วนๆ หรือไม่ หรือคุณเห็น AI เร่งเทคโนโลยีทางกายภาพและ IoT ในระยะเริ่มต้นด้วย?

Taneja: AI ทางกายภาพเป็นภาคที่เราให้ความสนใจมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะการอนุมานและการตัดสินใจในระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อสร้างโปรไฟล์ความต้องการที่แตกต่างออกไปในเครือข่าย

ชั้นซอฟต์แวร์กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างชัดเจน—สิ่งต่างๆ เช่น การรับรู้ ระบบควบคุม และการตัดสินใจกำลังเคลื่อนที่เร็วขึ้นเพราะ AI (รอบการระดมทุนแสดงให้เห็น!) นั่นจะช่วยปูทางสู่การนำ AI ทางกายภาพไปใช้ในที่สุด อย่างไรก็ตาม วงจรการใช้งานจริงยังต้องใช้เวลา ดังนั้นคุณจึงไม่เห็นการบีบเวลาในระดับเดียวกัน

สิ่งที่น่าสนใจสำหรับเราที่ AT&T คือจุดตัด—วิธีที่ความฉลาดเคลื่อนเข้าใกล้ Edge และวิธีที่มันเปลี่ยนแปลงวิธีการออกแบบเครือข่ายเพื่อรองรับโหลดงานเหล่านั้น

คำถามที่เกี่ยวข้องกับ Crunchbase:

บทความที่เกี่ยวข้อง:

ภาพประกอบ: Dom Guzman

อ่านบทความนี้ต่อที่แหล่งที่มา: news.crunchbase.com