Варвары у дверей: финансовые возможности в сфере ИИ

Автор: Алекс Рэмпелл, партнер фонда a16z Перевод: Golden Finance xiaozou

«Волна» выкупа заемных средств в 1980-х годах возникла благодаря форме финансового инжиниринга: мусорным облигациям. Выкуп с использованием заемных средств популяризировал Майкл Милкен из Drexel Burnham Lambert. Форма поглощения не очень сложна: выпустить облигации с очень высокими процентными ставками и, соответственно, высокими рисками, а затем использовать эти средства для приобретения крупномасштабных приобретений этих управляющих компаний. , негибкая компания.

Под этим же занавесом происходит и далеко идущая технологическая революция — электронные таблицы (электронная форма). Выпущенный в 1979 году VisiCalc был первым «убийственным приложением» в области финансов (на Apple IIe) и одной из причин, по которой KKR и другие первые компании смогли моделировать результаты и зарабатывать много денег. Благодаря этому более быстрому методу расчета расчеты, которые могли занять недели, теперь можно выполнить за секунды. Говорят, что сам Милкен приписывает (или винит) рост индустрии прямых инвестиций (PE) VisiCalc и электронным таблицам, поскольку поток денежных средств в сравнении с погашением долга можно легко отслеживать, а ранее сложные расчеты чистой приведенной стоимости теперь требуются в одном устройстве. введите формулу в поле для завершения. Говорят, что Дональд Хердрич, один из первых руководителей KKR, купил своим детям компьютер Apple IIe в 1980 году и получил в магазине электроники демо-версию VisiCalc. Это стало решающим преимуществом для будущего развития KKR. В конечном итоге все это становится минимальным распределением, и каждая частная инвестиционная компания использует одни и те же аналитические инструменты и аналитическое мышление для поиска компаний, которые можно модернизировать или отремонтировать. Сегодня прямые инвестиции представляют собой огромную индустрию, которая выросла из скромных начинаний с электронными таблицами и мусорными облигациями до активов почти в 5 триллионов долларов.

Генеративный ИИ, вероятно, приведет к более глубокому подходу к трансформации компаний. Мы увидим, что не финансовый инжиниринг или оптимизированные методы управления, основанные на частном капитале, а ИИ может сократить расходы и сделать существующие компании более прибыльными, одновременно создавая возможности для появления новых бизнес-моделей.

1**, бит (bit) и атом (атом)**

Важно понимать, что, хотя генеративный ИИ может оказывать огромное влияние на «биты» (поскольку генеративный ИИ может легко «манипулировать» этими битами), мы, вероятно, не скоро окажемся в «атомном» бизнесе, видя огромные возможности.

Lockheed Martin** производит истребители F-35**** методом атомарной сборки с валовой прибылью 13 %; Salesforce собирает их по частям **** Создавать программное обеспечение с валовой прибылью 74%**.

Таким образом, коммерческое влияние ИИ будет зависеть от типа деятельности компании — не только от того, является ли компания «битовым» или «атомарным» бизнесом, но также от того, какая часть операционных расходов компании формируется за счет операторов битов. Что за бизнес — писать? Биты. Копать? атом. анализировать? Биты. Перевозки? атом. Телемаркетинг? Биты. **Существует множество «нетехнологических» компаний, манипулирующих **битами; например, почти каждая компания, предоставляющая финансовые услуги, является «неатомарной» с точки зрения продуктов, которые они в конечном итоге продают. Ваш ипотечный, кредитный или страховой полис подписывается/гарантируется путем получения, манипулирования и отправки битов туда и обратно. В прошлом ИИ использовался при принятии решений о продукте, а не при обмене внешними сообщениями с клиентами или при внутреннем согласовании.

В этом обзоре, возможно, будет наиболее полезно рассмотреть следующие три возможности: известные известные, известные неизвестные и неизвестные неизвестные.

2. Известные известные

«Известный» «Известный» означает существующую компанию/продукт/идею с четкими потребностями клиентов. Сможет ли это сократить расходы, улучшить поддержку клиентов, увеличить NPS и открыть новые возможности продаж? Поскольку технологии продолжают развиваться, ответ, очевидно, положительный. United Airlines не могла просто нанять и обучить 10 000 новых сотрудников колл-центра за 12 часов во время внезапного сурового погодного явления, но динамические расчеты могли это сделать. А как насчет сложных угловых случаев? У Delta Air Lines есть политика приобретения билетов со скидкой в случае утраты, но она требует, чтобы клиенты разговаривали с представителем колл-центра, чтобы предотвратить злоупотребления. Apple иногда передает «второстепенным» техническим специалистам проблемы, которые не могут быть решены непосредственным персоналом, но обычно это занимает часы или дни. Верификация, валидация, малоизвестные случаи, автоматизация утомительных задач — все это может выполнять ИИ.

В категории «известно известное» на самом деле существует три типа инвестиционных возможностей:

• Продавайте программное обеспечение существующим предприятиям.
• Конкурировать с существующими компаниями, использующими генеративный искусственный интеллект в качестве основного конкурентного преимущества.
• Приобретайте существующие предприятия и трансформируйте их с помощью ИИ — «генеративный ИИ» KKR сделает именно это.

Возьмем, к примеру, компанию Rocket Mortgage, в которой работают несколько тысяч ипотечных брокеров, а ее чистая прибыль в 2022 году составит 5,8 миллиарда долларов, а также почти 2,8 миллиарда долларов в виде «зарплат, комиссий и льгот для членов команды».

Кто-то может основать компанию или создать продукт, который либо добавит больше работы к существующей рабочей силе Rocket, либо заменит большее количество этих работников программным обеспечением. Понятно, что Rocket, скорее всего, заплатит за это высокую цену, как и другие компании, конкурирующие с Rocket.

Или кто-то может основать совершенно новую компанию, которая занимается ипотечным кредитованием и рефинансированием с минимальным вмешательством человека.

Наконец, если средняя маржа EBITDA (до процентов, налогов, износа и амортизации) в 40% в 2019-2022 годах может быть увеличена до 60% или выше с помощью генеративного искусственного интеллекта, кто-то может даже приобрести Rocket Mortgage - текущая рыночная стоимость составляет 20 миллиардов долларов. .

Конечно, Rocket Mortgage, вероятно, уже рассмотрела все эти вопросы внутри компании. Сегодня почти каждая компания из списка Fortune 500 фокусируется на стратегиях искусственного интеллекта. **Это не то же самое, что смена платформ мобильных устройств, облачных вычислений или обычного Интернета (переходы, к которым большинство компаний медленно адаптируются). «Мой BlackBerry работает отлично», «Хостинговому программному обеспечению нельзя доверять» или «Клиенты не будут покупать в Интернете» — это трюизмы предыдущих поколений руководителей, которые позволили способным восходящим звездам заменить действующих игроков. Но сегодня я вижу, что каждый совет директоров из списка Fortune 500 смотрит на область искусственного интеллекта.

3. Известные неизвестные

Известные неизвестные лучше всего иллюстрируются простой экономической диаграммой спроса и предложения. Некоторые продукты имеют большое предложение по очень высокой цене и большой спрос по очень низкой цене... но пересечения нет. Кривые спроса и предложения вообще не пересекаются.

Рынки пользовательских изображений и иллюстраций на Upwork и Fiverr огромны, но Midjourney**, похоже, зарабатывает больше денег, чем имиджевый бизнес обеих компаний вместе взятый. Почему? Потому что $20****/месяц открывает большой спрос, а $50/**картинок вообще не существует. Однако дело не всегда в стоимости, дело также в скорости. Создание промежуточного изображения занимает менее 30 секунд, что открывает практически невыполнимую задачу для художников-людей, чья скорость по сравнению с ними является узким местом — независимо от стоимости.

LVMH может тратить десятки миллионов долларов каждый год на борьбу с контрафакцией, рассылку писем о прекращении противодействия, сотрудничество с правоохранительными органами и т. д. Сколько малых предприятий-подражателей хотят получить точно такую же услугу? Ответ – каждый! Сколько людей могут потратить 50 миллионов долларов в год? Ответ – никакой. Итак, сколько людей готовы тратить 1000 долларов в год? Может быть, все?

4. Неизвестное неизвестное

Неизвестное неизвестное по определению не может быть смоделировано. Не существует ментальной модели, позволяющей их обнаружить, за исключением: как только они происходят, это становится очевидным с первого взгляда. Появятся ли совершенно новые модели поведения, которые никто не считал возможными? Но как только такое поведение присутствует, его легко наблюдать. Благодаря персонализированному обучению с помощью искусственного интеллекта учащимся не нужно ходить в школу? С ИИ-компаньонами все меньше и меньше людей вступают в брак?

Никто не сомневается, что ИИ изменит мир — в крайних случаях ИИ может быть важнее для людей, чем колеса, огонь и электричество. Но с точки зрения экономического воздействия, изменения, скорее всего, будут возглавляться действующими лицами, и новая эра будет связана с корпоративными рейдерами, ориентированными на «известное известное», и на удивление большим количеством корпоративных рейдеров, ориентированными на «известное известное». взлеты неизвестного» и «неизвестные неизвестные». Варвары (BarbAIrians) у дверей.