ファンドなしで5億ドル近くを投資、Sabertooth創業者はいかにAnthropicとSpaceXに賭けたか

シリコンバレーでは、多くのベンチャーキャピタル機関が既定の道筋に従っている：まず6〜12か月かけて機関LP（年金基金、大学基金など）から資金を調達し、クローズドエンド型ファンドを設立してから、スタートアップを探して投資する。しかしJustin Ernest氏のSabertooth VCは、このパラダイムを完全に覆した——独立したファンドエンティティもなく、固定のLPコミットメント資本もないにもかかわらず、短期間でAnthropic、Anduril、SpaceXなどのトップスタートアップに5億ドル近くを投入することができた。

「捕虜LP」の電撃戦

TechCrunchの独占報道によれば、Sabertooth VCの運営の中核は「捕虜ネットワーク」（captive network of LPs）にある。これらのLPは伝統的な意味での機関投資家ではなく、Ernest氏と長年の信頼関係を築いてきた富裕層個人、ファミリーオフィス、および少数の企業戦略投資家である。彼らは事前に資金をファンドに注入するのではなく、Ernest氏が具体的な投資機会を選別した後、個別にLPに連絡して特定案件への投資を行う。これはつまり、各取引がミニファンドの調達のようなものでありながら、意思決定のスピードはエンジェル投資に匹敵することを意味する。

「伝統的なファンドの資金調達は、空母を建造するようなものです——莫大な投資が必要ですが、一度完成すると方向転換が非常に困難です」とErnest氏はインタビューで例えた。「私たちはむしろ高速艇の艦隊を編成するようなもので、各任務ごとに柔軟に配備できます」。まさにこの柔軟性のおかげで、SabertoothはAnthropicのシリーズB資金調達、Andurilの国防受注拡大期、そしてSpaceXのStarship開発の重要段階に迅速に参入することができた。

「私たちは丸1年の資金調達期間を節約しました。これによって、バリュエーションが急騰する前に持ち分を確保できたのです」——Justin Ernest

伝統的VCとの「遺伝子の違い」

伝統的なベンチャーキャピタルファンドは通常、2%の管理手数料と20%の成功報酬を徴収し、投資判断はファンドの存続期間（通常10年）とLP契約により制約される。一方、Sabertoothのモデルは「常緑型投資クラブ」に近い：管理手数料はなく、各取引ごとに一回限りの手数料（関係者によれば約1〜2%）を徴収するのみで、LPは取引が成功した時にのみ支払う。これによりLPの長期的な資金拘束コストが大幅に削減され、ファンド満期時の出口プレッシャーも解消される。

しかし、コインの裏面として、このモデルは創業者個人の能力と人脈に対する要求が極めて高い。Ernest氏は新しい機会を継続的に発見し、毎回の選択を信頼してもらえるようLPを説得する必要がある。一度ある投資が失敗すると、ネットワーク全体の信頼基盤が揺らぐ可能性がある。これに対し、伝統的ファンドは分散投資と長期的なブランド力で個別案件の失敗を緩衝することができる。

業界の背景：VCの「脱機関化」の波

Sabertoothは孤立した事例ではない。近年、世界的な低金利時代の終焉と機関LPによるベンチャー投資配分の縮小に伴い、「軽資産」の投資主体が次々と現れている：例えばAngelListのRolling Fund、各種SPV（特別目的会社）、そしてファミリーオフィスによる直接投資などである。これらのモデルはいずれも伝統的VCの資金調達の硬直性を打破し、資本がより効率的に高ポテンシャルプロジェクトに流れるようにしようとしている。

データによれば、2025年に非伝統的なチャネルを通じてスタートアップに展開された資金は世界で300億ドルを超え、ベンチャーキャピタル市場全体の15%以上を占める。中でも、Sabertoothのように「捕虜LP」に依存するモデルは特に人気を博している。なぜなら、機関の専門的な選別能力を保持しつつ、個人投資家の柔軟性も兼ね備えているからである。

編集後記：ベンチャー投資の「パラレルユニバース」

Justin Ernest氏の実践は、私たちに一つの可能性を示している：ベンチャー投資の核心は資金プールの規模ではなく、情報の流れと意思決定のスピードにあるのかもしれない、と。伝統的なVCがLPのデューデリジェンスに頭を悩ませている間に、数百万ドル規模を迅速に動かせる個人ネットワークはすでに複数の取引を完了している。もちろん、このモデルの再現性には疑問が残る——創業者の人脈と信用に大きく依存しているからだ。しかし、制度的な障壁を回避したい優秀な投資家にとって、Sabertoothは間違いなく新たな扉を開いたといえる。

本記事はTechCrunchから編訳した。