Auteur : Alex Rampell, partenaire du Fonds a16z ; traduction : Jinse Finance xiaozou
La « vague » de rachats par emprunt des années 1980 était due à une forme d’ingénierie financière : les obligations spéculatives. Le rachat par emprunt a été popularisé par Michael Milken de Drexel Burnham Lambert (Drexel Securities) : la forme d'acquisition n'est pas très compliquée : émettre des obligations avec des taux d'intérêt très élevés et des risques donc élevés, puis utiliser ces fonds pour acquérir des sociétés de gestion à grande échelle. Entreprise pauvre, inefficace et figée.
Sous le même rideau se cache également une révolution technologique de grande envergure : le tableur (sous forme électronique). Lancée en 1979, VisiCalc a été la première « application phare » en finance (sur Apple IIe) et l'une des raisons pour lesquelles KKR et d'autres premières entreprises ont pu simuler des résultats et gagner beaucoup d'argent. Grâce à cette méthode de calcul plus rapide, des calculs qui auraient pu prendre des semaines peuvent désormais être effectués en quelques secondes. Milken lui-même attribuerait (ou blâmerait) la croissance du secteur du capital-investissement (PE) à VisiCalc et aux feuilles de calcul, car les flux de trésorerie par rapport aux remboursements de dettes peuvent être facilement surveillés et des calculs de valeur actuelle nette auparavant complexes sont désormais nécessaires dans une seule unité. la formule dans la case à compléter. On raconte que Donald Herdrich, l'un des premiers dirigeants de KKR, a acheté un ordinateur Apple IIe pour ses enfants en 1980 et a obtenu une démo de VisiCalc dans un magasin d'électronique, ce qui est devenu un avantage décisif pour le développement futur de KKR. En fin de compte, tout cela devient une allocation minimale, et chaque société de capital-investissement utilise les mêmes outils analytiques et la même réflexion analytique pour trouver des entreprises qui peuvent être améliorées ou réparées. Le capital-investissement est désormais une industrie énorme, depuis les petites feuilles de calcul et les obligations de pacotille jusqu'à près de 5 000 milliards de dollars d'actifs.
L’IA générative est susceptible de conduire à une approche plus approfondie de la transformation des entreprises. Nous verrons que ce n’est pas l’ingénierie financière ou les techniques de gestion optimisées tirées par le capital-investissement, mais l’IA qui peuvent réduire les coûts et rendre plus rentables les entreprises existantes, tout en permettant l’émergence de nouveaux modèles économiques.
1**, bit (bit) et atome (atome)**
Il est important de réaliser que même si l’IA générative peut avoir un impact énorme sur les « bits » – parce qu’elle peut facilement « manipuler » ces bits – nous ne serons peut-être pas de sitôt dans le secteur « atomique » et verrons d’énormes opportunités.
Lockheed Martin** fabrique le chasseur F-35******** par assemblage au niveau atomique**** avec une marge brute de 13 %**** ; Salesforce**** assemble par morceaux **** Créez des logiciels avec une marge brute de 74%**.
Par conséquent, l’impact commercial de l’IA dépendra du type d’opérations de l’entreprise – non seulement du fait que l’entreprise soit une entreprise « bits » ou « atomique », mais également de la part des coûts d’exploitation de l’entreprise qui sont supportés par les opérateurs de bits. Quel genre d’activité consiste à écrire ? Morceaux. Creusement? atome. analyser? Morceaux. Expédition? atome. Télémarketing ? Morceaux. Il existe de nombreuses entreprises « non technologiques » qui manipulent ces **** bits ; par exemple, presque toutes les sociétés de services financiers sont « non atomiques » en termes de produits qu'elles finissent par vendre. Votre hypothèque, prêt ou police d’assurance est signé/souscrit en recevant, manipulant et envoyant des bits dans les deux sens. Dans le passé, l’IA était utilisée dans les décisions relatives aux produits, et non dans les échanges de communications externes avec les clients, ni dans les échanges d’approbations internes.
En gardant cet aperçu à l’esprit, il peut être très utile d’envisager les trois types d’opportunités suivants : les connues connues, les inconnues connues et les inconnues inconnues.
2. Connus connus
Les connus connus sont des entreprises/produits/idées qui existent déjà et qui ont des besoins clairs des clients. Les coûts peuvent-ils être réduits, le support client amélioré, le NPS augmenté et de nouvelles opportunités de vente débloquées ? À mesure que la technologie progresse, la réponse est clairement oui. United Airlines ne pouvait pas simplement embaucher et former 10 000 nouveaux représentants du centre d'appels en 12 heures en cas de conditions météorologiques extrêmes, mais des calculs dynamiques le pouvaient. Alors, qu’en est-il des cas complexes ? Delta Air Lines a une politique de deuil pour acheter des billets à prix réduit, mais elle oblige les clients à parler avec un représentant du centre d'appels afin de prévenir les abus. Apple transmet parfois les problèmes aux techniciens « secondaires » pour les problèmes qui ne peuvent pas être résolus par le personnel de première ligne, mais cela prend généralement des heures, voire des jours. Vérification, validation, cas extrêmes peu connus, automatisation de tâches fastidieuses : tout cela peut être réalisé par l’IA.
Au sein de la catégorie « connu connu », il existe en réalité trois types d’opportunités d’investissement :
Vendre des logiciels aux entreprises existantes.
Utiliser l'IA générative comme élément de compétitivité de base pour rivaliser avec les entreprises existantes.
Acquérir des entreprises existantes et les transformer par l'IA - "IA générative" KKR fera exactement cela.
Prenons l'exemple de Rocket Mortgage, qui emploie plusieurs milliers de courtiers hypothécaires et a un revenu net de 5,8 milliards de dollars en 2022, et près de 2,8 milliards de dollars en « salaires, commissions et avantages sociaux pour les membres de l'équipe ».
Quelqu'un pourrait créer une entreprise ou créer un produit qui soit prendrait plus de travail de la main-d'œuvre existante de Rocket, soit remplacerait davantage d'employés par des logiciels. Il est clair que Rocket paiera probablement cher pour cela, tout comme d'autres sociétés concurrentes de Rocket.
Ou encore, quelqu’un pourrait créer une toute nouvelle entreprise spécialisée dans les prêts hypothécaires et le refinancement, avec peu ou pas d’intervention humaine.
Enfin, si la marge d'EBITDA moyenne de 40 % (avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement) en 2019-2022 peut être améliorée à 60 % ou plus grâce à l'IA générative, quelqu'un pourrait même acquérir Rocket Mortgage - la valeur marchande actuelle est de 20 milliards de dollars. .
Bien entendu, Rocket Mortgage a probablement déjà examiné toutes ces questions en interne. Aujourd’hui, presque toutes les entreprises du Fortune 500 se concentrent sur les stratégies d’intelligence artificielle. **Ce n'est pas la même chose que les changements de plate-forme vers le mobile, le cloud computing ou l'Internet brut (évolutions auxquelles la plupart des entreprises tardent à s'adapter). "Mon Blackberry fonctionne bien", "on ne peut pas faire confiance aux logiciels hébergés" ou "les clients n'achèteront pas sur Internet" sont des clichés courants des générations précédentes de PDG, permettant à de nouvelles stars compétentes de remplacer les titulaires. Mais aujourd’hui, ce que je constate, c’est que chaque conseil d’administration du Fortune 500 s’intéresse au domaine de l’intelligence artificielle.
3. Inconnues connues
Les inconnues connues sont mieux illustrées par un simple diagramme économique offre/demande. Certains produits ont une offre importante à un prix très élevé et une forte demande à un prix très bas... mais il n'y a pas d'intersection. Les courbes d’offre et de demande ne se croisent pas du tout.
Les marchés des images et des illustrations personnalisées sur Upwork et Fiverr sont vastes, mais Midjourney** semble gagner plus d'argent que les activités d'image des deux sociétés réunies. Pourquoi? Parce que 20****/mois ouvre beaucoup de demande, alors que les photos à 50/**** n'existent pas du tout**. Cependant, ce n’est pas toujours une question de coût, c’est aussi une question de rapidité. Il faut moins de 30 secondes pour générer une image à mi-parcours, ce qui répond à une exigence presque impossible pour les artistes humains dont la vitesse constitue un goulot d'étranglement en comparaison, quel que soit le coût.
LVMH peut dépenser des dizaines de millions de dollars chaque année pour lutter contre la contrefaçon, envoyer des lettres d'arrêt, coopérer avec les forces de l'ordre, etc. Combien de petits commerçants imitateurs souhaitent exactement le même service ? La réponse est tout le monde ! Et combien de personnes peuvent dépenser 50 millions de dollars par an ? La réponse est aucune. Alors, combien de personnes sont prêtes à dépenser 1 000 $ par an ? Peut-être tout le monde ?
4. Inconnues inconnues (Inconnues inconnues)
Par définition, les inconnues inconnues ne peuvent pas être modélisées. Il n’existe pas de modèle mental pour les détecter, sauf : une fois qu’ils se produisent, ils sont évidents. Des comportements entièrement nouveaux émergeront-ils que personne ne pensait possibles ? Mais une fois que ce comportement se produit, il est facile à observer. Avec le tutorat personnalisé par l’IA, les élèves ne sont pas obligés d’aller à l’école ? Avec les compagnons IA, de moins en moins de personnes se marient ?
Personne ne doute que l’IA changera le monde – dans des cas extrêmes, l’intelligence artificielle pourrait être plus importante pour l’humanité que la roue, le feu et l’électricité. Mais en termes d’impact économique, ces changements seront probablement menés par les entreprises existantes, avec une nouvelle ère de raiders d’entreprises ciblant les « connus connus » et un nombre alarmant de raiders d’entreprises ciblant les « connus connus ». » et « inconnus inconnus ». Les Barbares sont à la porte.
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Les barbares à la porte : opportunités financières dans l’IA
Auteur : Alex Rampell, partenaire du Fonds a16z ; traduction : Jinse Finance xiaozou
La « vague » de rachats par emprunt des années 1980 était due à une forme d’ingénierie financière : les obligations spéculatives. Le rachat par emprunt a été popularisé par Michael Milken de Drexel Burnham Lambert (Drexel Securities) : la forme d'acquisition n'est pas très compliquée : émettre des obligations avec des taux d'intérêt très élevés et des risques donc élevés, puis utiliser ces fonds pour acquérir des sociétés de gestion à grande échelle. Entreprise pauvre, inefficace et figée.
Sous le même rideau se cache également une révolution technologique de grande envergure : le tableur (sous forme électronique). Lancée en 1979, VisiCalc a été la première « application phare » en finance (sur Apple IIe) et l'une des raisons pour lesquelles KKR et d'autres premières entreprises ont pu simuler des résultats et gagner beaucoup d'argent. Grâce à cette méthode de calcul plus rapide, des calculs qui auraient pu prendre des semaines peuvent désormais être effectués en quelques secondes. Milken lui-même attribuerait (ou blâmerait) la croissance du secteur du capital-investissement (PE) à VisiCalc et aux feuilles de calcul, car les flux de trésorerie par rapport aux remboursements de dettes peuvent être facilement surveillés et des calculs de valeur actuelle nette auparavant complexes sont désormais nécessaires dans une seule unité. la formule dans la case à compléter. On raconte que Donald Herdrich, l'un des premiers dirigeants de KKR, a acheté un ordinateur Apple IIe pour ses enfants en 1980 et a obtenu une démo de VisiCalc dans un magasin d'électronique, ce qui est devenu un avantage décisif pour le développement futur de KKR. En fin de compte, tout cela devient une allocation minimale, et chaque société de capital-investissement utilise les mêmes outils analytiques et la même réflexion analytique pour trouver des entreprises qui peuvent être améliorées ou réparées. Le capital-investissement est désormais une industrie énorme, depuis les petites feuilles de calcul et les obligations de pacotille jusqu'à près de 5 000 milliards de dollars d'actifs.
L’IA générative est susceptible de conduire à une approche plus approfondie de la transformation des entreprises. Nous verrons que ce n’est pas l’ingénierie financière ou les techniques de gestion optimisées tirées par le capital-investissement, mais l’IA qui peuvent réduire les coûts et rendre plus rentables les entreprises existantes, tout en permettant l’émergence de nouveaux modèles économiques.
1**, bit (bit) et atome (atome)**
Il est important de réaliser que même si l’IA générative peut avoir un impact énorme sur les « bits » – parce qu’elle peut facilement « manipuler » ces bits – nous ne serons peut-être pas de sitôt dans le secteur « atomique » et verrons d’énormes opportunités.
Lockheed Martin** fabrique le chasseur F-35******** par assemblage au niveau atomique**** avec une marge brute de 13 %**** ; Salesforce**** assemble par morceaux **** Créez des logiciels avec une marge brute de 74%**.
Par conséquent, l’impact commercial de l’IA dépendra du type d’opérations de l’entreprise – non seulement du fait que l’entreprise soit une entreprise « bits » ou « atomique », mais également de la part des coûts d’exploitation de l’entreprise qui sont supportés par les opérateurs de bits. Quel genre d’activité consiste à écrire ? Morceaux. Creusement? atome. analyser? Morceaux. Expédition? atome. Télémarketing ? Morceaux. Il existe de nombreuses entreprises « non technologiques » qui manipulent ces **** bits ; par exemple, presque toutes les sociétés de services financiers sont « non atomiques » en termes de produits qu'elles finissent par vendre. Votre hypothèque, prêt ou police d’assurance est signé/souscrit en recevant, manipulant et envoyant des bits dans les deux sens. Dans le passé, l’IA était utilisée dans les décisions relatives aux produits, et non dans les échanges de communications externes avec les clients, ni dans les échanges d’approbations internes.
En gardant cet aperçu à l’esprit, il peut être très utile d’envisager les trois types d’opportunités suivants : les connues connues, les inconnues connues et les inconnues inconnues.
2. Connus connus
Les connus connus sont des entreprises/produits/idées qui existent déjà et qui ont des besoins clairs des clients. Les coûts peuvent-ils être réduits, le support client amélioré, le NPS augmenté et de nouvelles opportunités de vente débloquées ? À mesure que la technologie progresse, la réponse est clairement oui. United Airlines ne pouvait pas simplement embaucher et former 10 000 nouveaux représentants du centre d'appels en 12 heures en cas de conditions météorologiques extrêmes, mais des calculs dynamiques le pouvaient. Alors, qu’en est-il des cas complexes ? Delta Air Lines a une politique de deuil pour acheter des billets à prix réduit, mais elle oblige les clients à parler avec un représentant du centre d'appels afin de prévenir les abus. Apple transmet parfois les problèmes aux techniciens « secondaires » pour les problèmes qui ne peuvent pas être résolus par le personnel de première ligne, mais cela prend généralement des heures, voire des jours. Vérification, validation, cas extrêmes peu connus, automatisation de tâches fastidieuses : tout cela peut être réalisé par l’IA.
Au sein de la catégorie « connu connu », il existe en réalité trois types d’opportunités d’investissement :
Prenons l'exemple de Rocket Mortgage, qui emploie plusieurs milliers de courtiers hypothécaires et a un revenu net de 5,8 milliards de dollars en 2022, et près de 2,8 milliards de dollars en « salaires, commissions et avantages sociaux pour les membres de l'équipe ».
Quelqu'un pourrait créer une entreprise ou créer un produit qui soit prendrait plus de travail de la main-d'œuvre existante de Rocket, soit remplacerait davantage d'employés par des logiciels. Il est clair que Rocket paiera probablement cher pour cela, tout comme d'autres sociétés concurrentes de Rocket.
Ou encore, quelqu’un pourrait créer une toute nouvelle entreprise spécialisée dans les prêts hypothécaires et le refinancement, avec peu ou pas d’intervention humaine.
Enfin, si la marge d'EBITDA moyenne de 40 % (avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement) en 2019-2022 peut être améliorée à 60 % ou plus grâce à l'IA générative, quelqu'un pourrait même acquérir Rocket Mortgage - la valeur marchande actuelle est de 20 milliards de dollars. .
Bien entendu, Rocket Mortgage a probablement déjà examiné toutes ces questions en interne. Aujourd’hui, presque toutes les entreprises du Fortune 500 se concentrent sur les stratégies d’intelligence artificielle. **Ce n'est pas la même chose que les changements de plate-forme vers le mobile, le cloud computing ou l'Internet brut (évolutions auxquelles la plupart des entreprises tardent à s'adapter). "Mon Blackberry fonctionne bien", "on ne peut pas faire confiance aux logiciels hébergés" ou "les clients n'achèteront pas sur Internet" sont des clichés courants des générations précédentes de PDG, permettant à de nouvelles stars compétentes de remplacer les titulaires. Mais aujourd’hui, ce que je constate, c’est que chaque conseil d’administration du Fortune 500 s’intéresse au domaine de l’intelligence artificielle.
3. Inconnues connues
Les inconnues connues sont mieux illustrées par un simple diagramme économique offre/demande. Certains produits ont une offre importante à un prix très élevé et une forte demande à un prix très bas... mais il n'y a pas d'intersection. Les courbes d’offre et de demande ne se croisent pas du tout.
Les marchés des images et des illustrations personnalisées sur Upwork et Fiverr sont vastes, mais Midjourney** semble gagner plus d'argent que les activités d'image des deux sociétés réunies. Pourquoi? Parce que 20****/mois ouvre beaucoup de demande, alors que les photos à 50/**** n'existent pas du tout**. Cependant, ce n’est pas toujours une question de coût, c’est aussi une question de rapidité. Il faut moins de 30 secondes pour générer une image à mi-parcours, ce qui répond à une exigence presque impossible pour les artistes humains dont la vitesse constitue un goulot d'étranglement en comparaison, quel que soit le coût.
LVMH peut dépenser des dizaines de millions de dollars chaque année pour lutter contre la contrefaçon, envoyer des lettres d'arrêt, coopérer avec les forces de l'ordre, etc. Combien de petits commerçants imitateurs souhaitent exactement le même service ? La réponse est tout le monde ! Et combien de personnes peuvent dépenser 50 millions de dollars par an ? La réponse est aucune. Alors, combien de personnes sont prêtes à dépenser 1 000 $ par an ? Peut-être tout le monde ?
4. Inconnues inconnues (Inconnues inconnues)
Par définition, les inconnues inconnues ne peuvent pas être modélisées. Il n’existe pas de modèle mental pour les détecter, sauf : une fois qu’ils se produisent, ils sont évidents. Des comportements entièrement nouveaux émergeront-ils que personne ne pensait possibles ? Mais une fois que ce comportement se produit, il est facile à observer. Avec le tutorat personnalisé par l’IA, les élèves ne sont pas obligés d’aller à l’école ? Avec les compagnons IA, de moins en moins de personnes se marient ?
Personne ne doute que l’IA changera le monde – dans des cas extrêmes, l’intelligence artificielle pourrait être plus importante pour l’humanité que la roue, le feu et l’électricité. Mais en termes d’impact économique, ces changements seront probablement menés par les entreprises existantes, avec une nouvelle ère de raiders d’entreprises ciblant les « connus connus » et un nombre alarmant de raiders d’entreprises ciblant les « connus connus ». » et « inconnus inconnus ». Les Barbares sont à la porte.