The Networking Game in Silicon Valley's Elite Circles: Those with Connections Get $50 Million, While the Truly Talented Can't Raise Money?

marsbitPublicado a 2026-07-10Actualizado a 2026-07-10

Resumen

"Silicon Valley's Meritocracy to Relationship Game: How Networks Now Trump Talent." The article argues that Silicon Valley has shifted from a meritocracy to a "kingmaker" system where connections and background outweigh true ability. Key factors driving this change include: 1. **AI-Distorted Expectations:** Unprecedented growth curves (e.g., Anthropic) have led VCs to seek only "sure things" or pattern-match against past successes. 2. **Capital Concentration:** LP funds are concentrated in a few large, multi-stage funds, pushing VCs to overpay for hot deals to secure capital. 3. **VC Professionalization:** The industry has become a standardized career path, attracting conformist "NPCs" rather than independent thinkers. The long IPO timeline incentivizes safe, consensus bets for career advancement over risky, fund-returning outliers. This consensus capital fuels consensus founders. Startups are now a standard career option, with accelerators pressuring uniform ideas (e.g., 81% AI). Founders from elite schools (Stanford, OpenAI) easily raise millions based on pedigree, not proof. Large funds preemptively back "centrally cast" teams with $10-50M war chests to dominate categories, sidelining outsiders. The "kingmaker" strategy has downstream effects: it encourages aggressive, sometimes fraudulent, revenue reporting and allows founders to sell significant secondary shares early, attracting grifters. The author predicts a mean reversion. History shows the hottest trends rare...

Author: Shower Thoughts

Compilation: Deep Chao TechFlow

Deep Chao Guide: Silicon Valley is shifting from meritocracy to connections-based favoritism. Founders with Stanford backgrounds raise funds effortlessly, VCs preemptively invest $50 million in 'centrally cast' teams to create hype, while truly capable outsiders struggle to raise capital. This approach may work short-term, but ultimately, it will lose to the underestimated outliers—those who follow the herd are waiting to be slaughtered.

Peter Thiel often asks variations of this question: "In a given environment, what is it that you cannot say?" In the evangelical-dominated South, it's dangerous to be gay or liberal. On university campuses, it's dangerous to be conservative.

In Silicon Valley, the unassailable dogma is meritocracy.

Silicon Valley has long prided itself on meritocracy. Outsiders with no background or connections could emerge, build generational companies, and be rewarded for it. The industry has always been proud of being 2,851 miles away from Washington D.C.—a place notorious for getting things done through lobbying and insider connections.

Today, success in Silicon Valley depends on who you know and how willing they are to prop you up.

This is no different from how any other old-money industry operates. In East Coast high finance, you need the right elite school. In British politics, you need the right family surname.

How did Silicon Valley go from meritocracy to king-making?

Consensus Groupthink

It's no secret that Silicon Valley thinking has become extremely consensus-driven in recent years. This is mainly due to 1) AI distorting growth expectations, 2) LP capital concentration, and 3) the professionalization of the venture capital industry.

First, AI has completely distorted expectations for revenue growth. For the first time in history, we're seeing startups go from $0 to $100 million ARR in one to two years. Compared to the SaaS era, sustained three-year growth would get your company to an IPO. Even more extreme is growth on the scale of Anthropic—from $9 billion ARR in December 2025 to $47 billion ARR by May 2026 (adding up the annual revenues of Palantir, Snowflake, and CoreWeave along the way), which is unprecedented.

Well-known VCs now say never invest in diamonds in the rough. Either wait for an inflection point and try to get into the hottest companies, or try to pattern-match past successes and back a new company early. The former is the right strategy for growth-stage investing; the latter is a mistake. I'll explain why later and how this affects founders.

Second, LP capital has concentrated into the hands of a few established multi-stage franchise funds. In the first half of last year, 12 VCs took 50% of all LP capital. This is largely a reaction to over-allocation to the venture asset class in 2021-2022 and a flight to "quality" brand names that institutional allocators don't have to risk their careers defending in IC meetings. Family office LPs, in particular, are especially keen on getting into hot Silicon Valley companies, regardless of valuation. If a VC fund must pay a high price for a tiny stake in a hot company to secure LP capital, then so be it.

Third, the culture of the VC industry has shifted from a boutique craft to a mature career path. Over a decade ago, venture capital was a craft. Like a medieval guild, VCs followed an apprenticeship model, where seasoned GPs trained young junior VCs to develop the taste for judging founder quality and the feel for market timing.

Over time, the VC industry has professionalized into another standard career path. Previously, it was 2 years of investment banking → 2 years of business school → private equity. Now it's 2 years at a big tech company → 2 years at a high-growth startup → venture capital. Once there's a standard career path, it attracts excellent sheep NPCs who follow the herd, rather than the intensely independent thinkers the industry relies on to make contrarian bets.

Given that IPO timelines are longer than ever, thus extending feedback cycles, getting into hot companies (not necessarily the best companies!) is a better strategy for promotion within a VC firm. Mid-level VCs would rather quickly and easily get markups from safe consensus bets than risk betting on a potential fund returner. Large VC firms also have higher turnover than ever, so they might not even be at the firm in a few years to get carry on that fund-returning deal.

Consensus Money Attracts Consensus Founders

One would think the typical startup founder is an intensely non-conformist rebel, carving their own path in the world, who doesn't care at all what the establishment thinks. These founders are often polarizing to their peers, ignore their boss's instructions, and would be fired from structured corporate jobs. But that's less the case now.

Starting a company is becoming a more standard career option, no different from big tech or consulting. A contributing factor is the high unemployment rate for new college graduates looking for entry-level white-collar jobs, which are shrinking due to AI. Instead of struggling in the job search, apply to a startup accelerator, treat it like an internship program, burn through $500k, have fun, and figure out adult life.

The Stanford Review once wrote that YC is for cowards. With YC increasing from 2 batches a year to 4 (about 800 startups per year!), plus the explosion in the number of other accelerator programs, it's no surprise that the typical startup founder has become more uniform and less an unorthodox outlier.

Accelerators pressure startups to be legible to VCs by demo day, so startups naturally wandering through the idea maze trying to find product-market fit tend to build in the most obvious, crowded categories that already work. 81% of the current YC batch are doing AI for XYZ. Crypto startups are building new banks for stablecoins in XYZ region or prediction markets for XYZ niche. Consensus VCs fund these consensus ideas because they feel safe and familiar, easily pattern-matching to what already works. But the truth is the best companies define new categories and start years before that category is obvious or even has a name.

For founders not going through accelerators, a good background is more important than ever. Anyone who went to Stanford can raise money. Anyone spinning out of OpenAI can raise money. Check size and valuation are a function of how good the pedigree is and how well-connected the founder is within VC circles.

Beyond that, large multi-stage funds are giving a set of centrally cast characters (i.e., those with the best pedigrees) war chests of $10 million to $50 million to crown a category before their company has traction, making it hard for others who aren't centrally cast to win those markets.

So now it's not "Can you build a great business?" but "Can you fit the mold that large VC firms want to fund?"

An insular inner circle of soul-less individuals—those with background and connections getting preferential treatment—goes against the meritocratic idea that any skilled, hardworking entrepreneur can win. Meritocracy historically gave Silicon Valley its halo, the only place in America where the American Dream still exists and works. Today, Silicon Valley is becoming more like Wall Street or K Street.

Founders outside the network now feel they have to play "the game" to become one of the centrally cast. This means schmoozing with VC associates at happy hours and dinners, acting slightly autistic to create FOMO and fundraising momentum. Normally, founders networking with VCs is a waste of time; they should be focused on building the company and talking to customers. Now it's all part of the game, an extra skill founders must cultivate.

Downstream Effects of King-Making

To be fair, king-making does work to some extent. Raising massive capital gives you a huge war chest to acquire customers at a loss (i.e., unprofitably until your competitors go bankrupt or pivot). It scares other teams away from entering your market.

However, king-making also creates moral hazard for bad behavior. Companies get ~creative~ in reporting revenue, and founders sell secondary shares early.

King-making pressures companies to show revenue growth at all costs to be legible to VCs. This leads some companies to outright fabricate revenue (securities fraud) or get creative with methodologies. One example is taking a one-off contract and annualizing it into ARR. These contracts are often just pilot pricing with exit clauses, so they are ironically neither "annual," "recurring," nor even "revenue." Another example is rebranding ARR from "annual recurring revenue" to "annual run rate" and calculating ARR as last week's revenue × 52 or even last day's revenue × 365. This isn't exactly securities fraud, but it doesn't look good to anyone doing diligence.

VCs trying to king-make a competitive round often allow founders to sell secondary shares to win the deal. Apparently, 10% of a hot company's round going to founder secondary shares is now common practice. The downstream effect of founder secondary shares is that it attracts scammers. Those who can play the "game" described earlier well to create VC FOMO for a Series A and use it to sell millions in founder secondary shares (often more than the company's lifetime revenue) and then slowly rug.

Mean Reversion

The pendulum has swung too far toward consensus today, and I bet there will be a mean reversion toward contrarian thinking.

History repeatedly shows that the hottest theme in any given year is not the category of the most valuable company founded that year. I have no reason to believe this time will be different.

I'd rather back outsiders with chips on their shoulders 24/7 than insiders prematurely crowned by VCs. I believe there's a huge blind spot outside the Silicon Valley groupthink bubble—great founders without backgrounds, outside the distribution, illegible to most VCs.

I'm optimistic that meritocracy will ultimately win, and those chasing momentum playing the king-making game will be left licking their wounds.

Those who follow the herd are waiting to be slaughtered.

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QAccording to the article, how has Silicon Valley's principle of meritocracy transformed in recent years?

AThe article argues that Silicon Valley has transformed from a meritocracy, where success was based on talent and hard work, into a 'kingmaking game' where results depend heavily on who you know and your background, such as attending elite schools like Stanford or having connections to firms like OpenAI. It compares this new dynamic to the relationship-driven cultures of Wall Street and Washington D.C.

QWhat are the three main factors the author cites for the shift towards consensus thinking in Silicon Valley venture capital?

AThe author cites three main factors: 1) AI has distorted growth expectations, making VCs chase only proven 'inflection points' or pattern-match to past successes. 2) LP capital has concentrated into a few large, established multi-stage franchise funds, which drives investments into high-profile 'safe' deals. 3) The VC industry has professionalized into a standard career path, attracting conformist 'NPCs' rather than independent thinkers, and internal promotion incentives favor safe consensus bets over risky, potentially high-return outliers.

QWhat negative downstream effects does the 'kingmaking' approach to funding have on startup behavior, as described in the article?

AThe 'kingmaking' approach creates moral hazard and encourages bad behavior. It pressures companies to show explosive growth at all costs, leading to creative or fraudulent revenue reporting (e.g., annualizing one-time pilot contracts, redefining ARR as 'annual run rate' based on a single day's revenue). It also attracts founders who are good at the 'game' of creating VC FOMO, allowing them to sell large secondary shares early and potentially 'rug' or abandon the project slowly after cashing out.

QHow has the profile of a typical startup founder changed, according to the author's analysis?

AThe author argues the typical founder is no longer a rebellious, non-conformist outlier. Startups have become a standard career option, akin to big tech or consulting, especially for graduates facing high unemployment. The proliferation of accelerators (like YC expanding batches) pressures founders to work on easily understood, consensus ideas (e.g., 'AI for XYZ'), creating more uniform founders. Success now often depends on fitting the mold of what large VC firms want to fund—having a prestigious background and networking skills—rather than purely on building a great business.

QWhat is the author's final prediction regarding the current trend of consensus and kingmaking in Silicon Valley investment?

AThe author predicts a mean reversion towards contrarian thinking. They argue that history shows the hottest trends in a given year do not produce its most valuable companies. They express a belief that meritocracy will ultimately win, and that great founders exist as 'outliers' outside the Silicon Valley groupthink bubble. The final line is a warning: 'Those who chase momentum, get ready to be slaughtered.'

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Esta falta de transparencia puede derivarse del compromiso del proyecto con la descentralización, una ética que muchos proyectos web3 comparten, priorizando las contribuciones colectivas sobre el reconocimiento individual. Al centrar las discusiones en torno a la comunidad y sus objetivos colectivos, SPERO,$$s$ encarna la esencia del empoderamiento sin señalar a individuos específicos. Como tal, comprender la ética y la misión de SPERO sigue siendo más importante que identificar a un creador singular. ¿Quiénes son los Inversores de SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ cuenta con el apoyo de una diversa gama de inversores que van desde capitalistas de riesgo hasta inversores ángeles dedicados a fomentar la innovación en el sector cripto. El enfoque de estos inversores generalmente se alinea con la misión de SPERO, priorizando proyectos que prometen avances tecnológicos sociales, inclusión financiera y gobernanza descentralizada. Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el dominio de proyectos cripto que evoluciona rápidamente. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. 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Enfoque en la Inclusión: Al ofrecer tarifas de transacción bajas e interfaces amigables para el usuario, SPERO,$$s$ busca atraer a una base de usuarios diversa, incluyendo a individuos que anteriormente pueden no haber participado en el espacio cripto. Este compromiso con la inclusión se alinea con su misión general de empoderamiento a través de la accesibilidad. Cronología de SPERO,$$s$ Entender la historia de un proyecto proporciona información crucial sobre su trayectoria de desarrollo y hitos. A continuación se presenta una cronología sugerida que mapea eventos significativos en la evolución de SPERO,$$s$: Fase de Conceptualización e Ideación: Las ideas iniciales que forman la base de SPERO,$$s$ fueron concebidas, alineándose estrechamente con los principios de descentralización y enfoque comunitario dentro de la industria blockchain. 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Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo constantemente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S busca simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada profundizará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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Cómo comprar S

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