著者: Alex Rampell、a16z Fund パートナー、翻訳: Jinse Finance xiaozou
1980 年代のレバレッジドバイアウトの「波」は、金融工学の一形態であるジャンクボンドのおかげでした。レバレッジド・バイアウトは、ドレクセル・バーナム・ランバート氏のマイケル・ミルケン氏によって広められたもので、買収の形式はそれほど複雑ではない：非常に高い金利とそれに応じて高いリスクを伴う債券を発行し、その資金を使って管理会社の大規模買収を行うというものだ。 , 融通の利かない会社。
同じカーテンの下で、スプレッドシートという広範囲にわたる技術革命が起こっています。 1979 年にリリースされた VisiCalc は、(Apple IIe 上で) 金融分野で最初の「キラー アプリ」であり、KKR やその他の初期の企業が結果をシミュレーションして多額の利益を得ることができた理由の 1 つでした。この高速な計算方法を使用すると、数週間かかっていた計算が数秒で完了できるようになります。ミルケン氏自身は、プライベート・エクイティ（PE）業界の成長の原因をVisiCalcとスプレッドシートに帰している（あるいは非難している）と言われている。なぜなら、キャッシュ・フローと負債返済を簡単に監視できるようになり、以前は複雑だった正味現在価値の計算が単一ユニットで必要になったからである。ボックスに数式を入力して完了します。初期の KKR 幹部であるドナルド・ハードリッチ氏は、1980 年に子供たちに Apple IIe コンピュータを購入し、電器店で VisiCalc のデモ版を入手したことが、その後の KKR の発展にとって決定的な利点となったと言われています。最終的には、すべてが最小配分となり、どのプライベート・エクイティ会社も同じ分析ツールと分析的思考を使用して、アップグレードまたは修復できる企業を見つけます。プライベート・エクイティは今や巨大産業となり、スプレッドシートとジャンク債で始まったささやかな始まりから、資産額が 5 兆ドル近くにまで成長しました。
生成 AI は、企業変革へのより深いアプローチにつながる可能性があります。新しいビジネスモデルの出現を可能にしながら、コストを削減し、既存の企業の収益性を高めることができるのは、金融工学やプライベート・エクイティによる最適化された経営手法ではなく、AIであることがわかります。
1**、ビット (ビット) およびアトム (アトム)**
生成 AI は「ビット」に多大な影響を与える可能性がある一方で、生成 AI はそれらのビットを簡単に「操作」できるため、私たちがすぐに「アトミック」ビジネスに参入することはおそらくないだろうということを認識することが重要です。
ロッキード・マーティン** は、原子レベルの組み立て**** により F-35**** 戦闘機**** を製造し、粗利益率 13%**** を実現しています。Salesforce**** はビットを介して組み立てています。 **** 粗利益率 74% のソフトウェアを作成します**。
したがって、AI のビジネスへの影響は、企業の運営の種類によって異なります。企業が「ビット」ビジネスであるか「アトミック」ビジネスであるかだけでなく、企業の運営コストのどれだけがビット オペレーターによってもたらされているかによっても異なります。ライティングってどんな仕事なの？ビット。掘ってますか？原子。分析しますか？ビット。配送？原子。電話マーケティング？ビット。 ***ビットを操作している「非テクノロジー」企業は数多くあります。たとえば、ほぼすべての金融サービス会社は、最終的に販売するものに関しては「非アトミック」です。住宅ローン、ローン、保険契約は、ビットを受信、操作、送受信することによって署名/引受されます。以前は、AI が役立つ場所は製品の決定であり、顧客との外部でのやり取りや社内での承認のやり取りではありませんでした。
この概要では、既知の既知、既知の未知、および未知の未知の 3 つの機会を考慮することが最も役立つでしょう。
既知の既知とは、すでに存在し、明確な顧客ニーズを持っている企業/製品/アイデアです。コストを削減し、顧客サポートを改善し、NPSを増加させ、新たな販売機会を開拓できるでしょうか?テクノロジーは進化し続けていますが、答えは明らかに「イエス」です。ユナイテッド航空は、悪天候時の 12 時間で 10,000 人の新しいコールセンター担当者を単純に雇用して訓練することはできませんが、ダイナミック コンピューティングによって問題は解決できます。複雑な特殊なケースについてはどうですか?デルタ航空は、割引航空券を購入するための忌引きポリシーを設けていますが、悪用を防ぐため、顧客はコールセンターの担当者に相談する必要があります。最前線の担当者が解決できない問題については、Apple がそのような問題を「二次」技術者にエスカレーションすることがありますが、これには通常、数時間から数日かかります。検証、検証、あまり知られていない特殊なケース、退屈なタスクの自動化、これらすべてを AI で実行できます。
「既知の既知」カテゴリー内には、実際には 3 種類の投資機会があります。
Rocket Mortgage について考えてみましょう。同社は数千の住宅ローンブローカーを擁し、2022 年の純収益は 58 億ドル、「給与、手数料、チームメンバーの福利厚生」で 28 億ドル近くになる見込みです。
誰かが会社を設立したり、Rocket の既存の労働力にさらに仕事を追加したり、より多くの労働者をソフトウェアに置き換えたりする製品を作成するかもしれません。 Rocket と競合する他の企業も同様に、Rocket がこれに多額の費用を支払う可能性が高いことは明らかです。
あるいは、人的介入をほとんど行わずに住宅ローンの融資と借り換えを行うまったく新しい会社を誰かが立ち上げるかもしれません。
最後に、2019 年から 2022 年の平均 EBITDA マージン 40% を生成 AI によって 60% 以上に高めることができれば、誰かが Rocket Mortgage を買収する可能性さえあります。現在の時価総額は 200 億ドルです。
もちろん、Rocket Mortgage はこれらすべての問題を社内ですでに検討している可能性があります。現在、ほぼすべてのフォーチュン 500 企業が人工知能戦略に注力しています。 **これは、モバイル、クラウド コンピューティング、または生のインターネットのプラットフォームの変化 (ほとんどの企業が適応するのが遅い変化) とは異なります。 「私の Blackberry は正常に動作します」「ホストされているソフトウェアは信頼できません」「顧客はインターネットでは購入しません」というのは前世代の CEO の常套句であり、有能な新人が現職に代わることを可能にしています。しかし今日、私が目にしているのは、フォーチュン 500 のすべての取締役会が人工知能の分野に注目しているということです。
既知の未知のものは、簡単な経済学の需要/供給図でわかりやすく説明されています。一部の製品には、非常に高い価格帯では多くの供給があり、非常に低い価格帯では多くの需要があります...しかし交差点はありません。供給曲線と需要曲線はまったく交差しません。
Upwork と Fiverr のカスタム画像とアートワークの市場は広大ですが、Midjourney** は両社の画像ビジネスを合わせたよりも多くの収益をあげているようです。なぜ？なぜなら、$20****$/months には多くの需要があり、$500$/**pictures はまったく存在しないからです。ただし、必ずしもコストだけが重要というわけではなく、速度も重要です。途中の画像の生成には 30 秒もかかりません。これにより、コストに関係なく、スピードがボトルネックとなる人間のアーティストにとってはほぼ不可能な要件が解放されます。
LVMHは、偽造品との闘い、中止通知の送付、法執行機関への協力などに毎年数千万ドルを費やす可能性がある。全く同じサービスを望む模倣中小企業が何社あるでしょうか?答えはみんなです！年間5000万ドルを使える人は何人いるでしょうか?答えは何もありません。では、年間 1,000 ドルを費やす人は何人いるでしょうか?もしかしてみんな？
定義上、未知のものはモデル化できません。それらを発見するためのメンタル モデルはありません。ただし、それらが発生すると、それは一目瞭然です。誰も不可能だと思わなかったまったく新しい行動が生まれるのでしょうか?ただし、この動作が一度発生すると、観察するのは簡単です。 AI個別指導で生徒は学校に行かなくて済む？ AIパートナーがいると結婚する人は減る？
AI が世界を変えることを疑う人はいません。極端な場合、AI は人間にとって、車輪、火、電気よりも重要になる可能性があります。しかし、経済的影響という観点から見ると、これらの変化は既存のビジネスによって主導される可能性が高く、「既知の企業」をターゲットとする企業襲撃者の新時代が到来し、「既知の企業」をターゲットとする驚くべき数の企業襲撃者が登場します。未知のもの」と「未知のもの」。野蛮人 (BarbAIRians) がドアのところにいます。
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玄関先の野蛮人: AI における経済的機会
著者: Alex Rampell、a16z Fund パートナー、翻訳: Jinse Finance xiaozou
1980 年代のレバレッジドバイアウトの「波」は、金融工学の一形態であるジャンクボンドのおかげでした。レバレッジド・バイアウトは、ドレクセル・バーナム・ランバート氏のマイケル・ミルケン氏によって広められたもので、買収の形式はそれほど複雑ではない：非常に高い金利とそれに応じて高いリスクを伴う債券を発行し、その資金を使って管理会社の大規模買収を行うというものだ。 , 融通の利かない会社。
同じカーテンの下で、スプレッドシートという広範囲にわたる技術革命が起こっています。 1979 年にリリースされた VisiCalc は、(Apple IIe 上で) 金融分野で最初の「キラー アプリ」であり、KKR やその他の初期の企業が結果をシミュレーションして多額の利益を得ることができた理由の 1 つでした。この高速な計算方法を使用すると、数週間かかっていた計算が数秒で完了できるようになります。ミルケン氏自身は、プライベート・エクイティ（PE）業界の成長の原因をVisiCalcとスプレッドシートに帰している（あるいは非難している）と言われている。なぜなら、キャッシュ・フローと負債返済を簡単に監視できるようになり、以前は複雑だった正味現在価値の計算が単一ユニットで必要になったからである。ボックスに数式を入力して完了します。初期の KKR 幹部であるドナルド・ハードリッチ氏は、1980 年に子供たちに Apple IIe コンピュータを購入し、電器店で VisiCalc のデモ版を入手したことが、その後の KKR の発展にとって決定的な利点となったと言われています。最終的には、すべてが最小配分となり、どのプライベート・エクイティ会社も同じ分析ツールと分析的思考を使用して、アップグレードまたは修復できる企業を見つけます。プライベート・エクイティは今や巨大産業となり、スプレッドシートとジャンク債で始まったささやかな始まりから、資産額が 5 兆ドル近くにまで成長しました。
生成 AI は、企業変革へのより深いアプローチにつながる可能性があります。新しいビジネスモデルの出現を可能にしながら、コストを削減し、既存の企業の収益性を高めることができるのは、金融工学やプライベート・エクイティによる最適化された経営手法ではなく、AIであることがわかります。
1**、ビット (ビット) およびアトム (アトム)**
生成 AI は「ビット」に多大な影響を与える可能性がある一方で、生成 AI はそれらのビットを簡単に「操作」できるため、私たちがすぐに「アトミック」ビジネスに参入することはおそらくないだろうということを認識することが重要です。
ロッキード・マーティン** は、原子レベルの組み立て**** により F-35**** 戦闘機**** を製造し、粗利益率 13%**** を実現しています。Salesforce**** はビットを介して組み立てています。 **** 粗利益率 74% のソフトウェアを作成します**。
したがって、AI のビジネスへの影響は、企業の運営の種類によって異なります。企業が「ビット」ビジネスであるか「アトミック」ビジネスであるかだけでなく、企業の運営コストのどれだけがビット オペレーターによってもたらされているかによっても異なります。ライティングってどんな仕事なの？ビット。掘ってますか？原子。分析しますか？ビット。配送？原子。電話マーケティング？ビット。 ***ビットを操作している「非テクノロジー」企業は数多くあります。たとえば、ほぼすべての金融サービス会社は、最終的に販売するものに関しては「非アトミック」です。住宅ローン、ローン、保険契約は、ビットを受信、操作、送受信することによって署名/引受されます。以前は、AI が役立つ場所は製品の決定であり、顧客との外部でのやり取りや社内での承認のやり取りではありませんでした。
この概要では、既知の既知、既知の未知、および未知の未知の 3 つの機会を考慮することが最も役立つでしょう。
2. 既知の既知のもの
既知の既知とは、すでに存在し、明確な顧客ニーズを持っている企業/製品/アイデアです。コストを削減し、顧客サポートを改善し、NPSを増加させ、新たな販売機会を開拓できるでしょうか?テクノロジーは進化し続けていますが、答えは明らかに「イエス」です。ユナイテッド航空は、悪天候時の 12 時間で 10,000 人の新しいコールセンター担当者を単純に雇用して訓練することはできませんが、ダイナミック コンピューティングによって問題は解決できます。複雑な特殊なケースについてはどうですか?デルタ航空は、割引航空券を購入するための忌引きポリシーを設けていますが、悪用を防ぐため、顧客はコールセンターの担当者に相談する必要があります。最前線の担当者が解決できない問題については、Apple がそのような問題を「二次」技術者にエスカレーションすることがありますが、これには通常、数時間から数日かかります。検証、検証、あまり知られていない特殊なケース、退屈なタスクの自動化、これらすべてを AI で実行できます。
「既知の既知」カテゴリー内には、実際には 3 種類の投資機会があります。
Rocket Mortgage について考えてみましょう。同社は数千の住宅ローンブローカーを擁し、2022 年の純収益は 58 億ドル、「給与、手数料、チームメンバーの福利厚生」で 28 億ドル近くになる見込みです。
誰かが会社を設立したり、Rocket の既存の労働力にさらに仕事を追加したり、より多くの労働者をソフトウェアに置き換えたりする製品を作成するかもしれません。 Rocket と競合する他の企業も同様に、Rocket がこれに多額の費用を支払う可能性が高いことは明らかです。
あるいは、人的介入をほとんど行わずに住宅ローンの融資と借り換えを行うまったく新しい会社を誰かが立ち上げるかもしれません。
最後に、2019 年から 2022 年の平均 EBITDA マージン 40% を生成 AI によって 60% 以上に高めることができれば、誰かが Rocket Mortgage を買収する可能性さえあります。現在の時価総額は 200 億ドルです。
もちろん、Rocket Mortgage はこれらすべての問題を社内ですでに検討している可能性があります。現在、ほぼすべてのフォーチュン 500 企業が人工知能戦略に注力しています。 **これは、モバイル、クラウド コンピューティング、または生のインターネットのプラットフォームの変化 (ほとんどの企業が適応するのが遅い変化) とは異なります。 「私の Blackberry は正常に動作します」「ホストされているソフトウェアは信頼できません」「顧客はインターネットでは購入しません」というのは前世代の CEO の常套句であり、有能な新人が現職に代わることを可能にしています。しかし今日、私が目にしているのは、フォーチュン 500 のすべての取締役会が人工知能の分野に注目しているということです。
3. 既知の未知のもの
既知の未知のものは、簡単な経済学の需要/供給図でわかりやすく説明されています。一部の製品には、非常に高い価格帯では多くの供給があり、非常に低い価格帯では多くの需要があります...しかし交差点はありません。供給曲線と需要曲線はまったく交差しません。
Upwork と Fiverr のカスタム画像とアートワークの市場は広大ですが、Midjourney** は両社の画像ビジネスを合わせたよりも多くの収益をあげているようです。なぜ？なぜなら、$20****$/months には多くの需要があり、$500$/**pictures はまったく存在しないからです。ただし、必ずしもコストだけが重要というわけではなく、速度も重要です。途中の画像の生成には 30 秒もかかりません。これにより、コストに関係なく、スピードがボトルネックとなる人間のアーティストにとってはほぼ不可能な要件が解放されます。
LVMHは、偽造品との闘い、中止通知の送付、法執行機関への協力などに毎年数千万ドルを費やす可能性がある。全く同じサービスを望む模倣中小企業が何社あるでしょうか?答えはみんなです！年間5000万ドルを使える人は何人いるでしょうか?答えは何もありません。では、年間 1,000 ドルを費やす人は何人いるでしょうか?もしかしてみんな？
4. 未知の未知 (未知の未知)
定義上、未知のものはモデル化できません。それらを発見するためのメンタル モデルはありません。ただし、それらが発生すると、それは一目瞭然です。誰も不可能だと思わなかったまったく新しい行動が生まれるのでしょうか?ただし、この動作が一度発生すると、観察するのは簡単です。 AI個別指導で生徒は学校に行かなくて済む？ AIパートナーがいると結婚する人は減る？
AI が世界を変えることを疑う人はいません。極端な場合、AI は人間にとって、車輪、火、電気よりも重要になる可能性があります。しかし、経済的影響という観点から見ると、これらの変化は既存のビジネスによって主導される可能性が高く、「既知の企業」をターゲットとする企業襲撃者の新時代が到来し、「既知の企業」をターゲットとする驚くべき数の企業襲撃者が登場します。未知のもの」と「未知のもの」。野蛮人 (BarbAIRians) がドアのところにいます。