Yazar: Alex Rampell, a16z Fund'ın ortağı; çeviri: Jinse Finance xiaozou
1980'lerin kaldıraçlı satın alma "dalgası" bir tür finans mühendisliğine çok şey borçlu: önemsiz tahviller. Kaldıraçlı satın alma, Drexel Burnham Lambert'ten (Drexel Securities) Michael Milken tarafından popüler hale getirildi. Satın alma şekli çok karmaşık değil: çok yüksek faiz oranlarına ve buna bağlı olarak yüksek risklere sahip tahviller ihraç edin ve ardından bu fonları büyük ölçekli yönetim şirketlerini satın almak için kullanın. Kötü, verimsiz, esnek olmayan bir şirket.
Aynı perdenin altında geniş kapsamlı bir teknolojik devrim yaşanıyor: elektronik tablo. 1979'da piyasaya sürülen VisiCalc, finans alanındaki (Apple IIe'deki) ilk "mükemmel uygulama" idi ve KKR ile diğer ilk firmaların sonuçları simüle edip bir servet kazanabilmelerinin nedenlerinden biriydi. Daha hızlı olan bu hesaplama yöntemiyle haftalar sürebilecek hesaplamalar artık saniyeler içinde tamamlanabiliyor. Nakit akışları ile borç geri ödemelerinin kolayca izlenebilmesi ve önceden karmaşık olan NBD hesaplamalarının artık tek bir birimde yapılması gerekmesi nedeniyle Milken'in bizzat VisiCalc ve elektronik tabloları özel sermaye (PE) sektörünün büyümesiyle ilişkilendirdiği (veya suçladığı) söyleniyor. Tamamlamak için formülü kutuya girmeniz yeterlidir. KKR'nin ilk yöneticilerinden Donald Herdrich'in 1980 yılında çocukları için bir Apple IIe bilgisayarı satın aldığı ve bir elektronik mağazasından VisiCalc demosunu aldığı söyleniyor; bu da KKR'nin gelecekteki gelişimi için belirleyici bir avantaj haline geldi. Sonuçta bunların hepsi asgari bir tahsis haline gelir ve her özel sermaye şirketi, yükseltilebilecek veya onarılabilecek şirketleri bulmak için aynı analitik araçları ve analitik düşünceyi kullanır. Özel sermaye artık devasa bir sektör; elektronik tablolar ve önemsiz tahvillerdeki mütevazi başlangıcından, yaklaşık 5 trilyon dolarlık varlığa kadar büyüyor.
Üretken yapay zekanın şirket dönüşümüne yönelik daha derin bir yaklaşıma yol açması muhtemeldir. Maliyetleri azaltabilen ve mevcut şirketleri daha karlı hale getirirken yeni iş modellerinin ortaya çıkmasını sağlayan şeyin özel sermaye tarafından yönlendirilen finansal mühendislik veya optimize edilmiş yönetim teknikleri değil, yapay zeka olduğunu göreceğiz.
1**, bit (bit) ve atom (atom)**
Üretken yapay zekanın "bitler" üzerinde büyük bir etkisi olsa da (çünkü üretken yapay zeka bu bitleri kolayca "manipüle edebilir"), muhtemelen yakın zamanda "atom" işine girmeyeceğimizin farkına varmak önemlidir. Harika fırsatı görün.
Lockheed Martin** F-35savaş uçağını atom seviyesinde montaj** yoluyla %13 brüt kar marjı ile üretiyor****; Salesforce**** parçalarla montaj yapıyor **** %74** brüt kar marjına sahip yazılım oluşturun.
Bu nedenle, yapay zekanın ticari etkisi şirketin operasyonlarının türüne bağlı olacaktır; yalnızca şirketin "bit" veya "atomik" işletme olup olmadığına değil, aynı zamanda şirketin işletme maliyetlerinin ne kadarının bit operatörleri tarafından belirlendiğine de bağlı olacaktır. Yazmak nasıl bir iş? Bitler. Kazma? atom. analiz etmek mi? Bitler. Nakliye? atom. Telefonla pazarlama mı? Bitler. ****bitleri manipüle eden pek çok "teknoloji dışı" şirket var; örneğin, neredeyse her finansal hizmet şirketi sattıkları ürün açısından "atomik olmayan" şirkettir. İpotek, kredi veya sigorta poliçeniz, bitlerin ileri geri alınması, işlenmesi ve gönderilmesi yoluyla imzalanır/üstlenilir. Önceden yapay zekanın yararlı olduğu yer, müşterilerle harici karşılıklı karşılıklı görüşmeler ya da dahili onaylar değil, ürün kararlarıydı.
Bu genel bakışla birlikte şu üç fırsatı dikkate almak en yararlısı olabilir: bilinen bilinenler, bilinen bilinmeyenler ve bilinmeyen bilinmeyenler.
2. Bilinen bilinenler
Bilinen bilinenler, halihazırda var olan ve net müşteri ihtiyaçları olan şirketler/ürünler/fikirlerdir. Maliyetler azaltılabilir mi, müşteri desteği iyileştirilebilir mi, NPS artırılabilir mi ve yeni satış fırsatlarının kapıları açılabilir mi? Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe cevap açıkça evet. United Airlines, kötü hava koşullarında 10.000 yeni çağrı merkezi temsilcisini 12 saat içinde işe alıp eğitemez; ancak dinamik bilgi işlem sorunu çözebilir. Peki ya karmaşık köşe kasaları? Delta Air Lines'ın indirimli bilet satın alma yönünde bir ves politikası var, ancak suiistimali önlemek amacıyla müşterilerin bir çağrı merkezi temsilcisiyle konuşması gerekiyor. Ön saflardaki personel tarafından çözülemeyen sorunlarda, Apple bazen bu tür sorunları "ikincil" teknisyenlere iletir, ancak bu genellikle birkaç saat veya gün sürer. Doğrulama, doğrulama, az bilinen uç durumlar, sıkıcı görevlerin otomasyonu; bunların hepsi yapay zeka tarafından yapılabilir.
"Bilinen bilinen" kategorisinde aslında üç tür yatırım fırsatı vardır:
Mevcut işletmelere yazılım satmak.
Mevcut işletmelerle rekabet edebilmek için üretken yapay zekayı temel rekabet gücü olarak kullanın.
Mevcut işletmeleri satın alın ve yapay zeka onları dönüştürün - "üretken yapay zeka" KKR tam da bunu yapacak.
Birkaç bin ipotek komisyoncusuna sahip olan ve 2022'de 5,8 milyar dolar net gelire ve "maaşlar, komisyonlar ve ekip üyelerine sağlanan faydalar" açısından yaklaşık 2,8 milyar dolar net gelire sahip olacak Rocket Mortgage'ı düşünün.
Birisi Rocket'in mevcut iş gücüne daha fazla iş katacak ya da bu çalışanların çoğunu yazılımla değiştirecek bir şirket kurabilir veya bir ürün yaratabilir. Rocket'ın, tıpkı Rocket ile rekabet eden diğer şirketler gibi, bunun bedelini muhtemelen çok ağır ödeyeceği açıktır.
Ya da birisi, çok az insan müdahalesi ile veya hiç müdahale olmaksızın ipotek kredisi ve yeniden finansmanı sağlayan tamamen yeni bir şirket kurabilir.
Son olarak, 2019-2022'de ortalama %40 olan FAVÖK marjı, üretken yapay zeka yoluyla %60 veya daha yüksek bir seviyeye çıkarılabilirse, birisi Rocket Mortgage'ı bile satın alabilir - mevcut piyasa değeri 20 milyar Dolardır.
Elbette Rocket Mortgage, tüm bu konuları kendi bünyesinde yoğun olarak düşünüyor olabilir. Bugün **neredeyse her Fortune 500 şirketi bir yapay zeka stratejisine dikkat ediyor. **Bu, mobil platform, bulut bilişim veya orijinal internet (çoğu şirketin uyum sağlamakta yavaş olduğu) platform değişimlerinden farklıdır. "Blackberry'im iyi çalışıyor" veya "barındırılan yazılıma güvenilmez" veya "müşteriler internetten satın almıyor" gibi ifadeler önceki nesil CEO'ların ortak klişeleridir ve yetenekli yeni yıldızların görevdekilerin yerini almasına olanak tanır. Ancak bugün gördüğüm şey, her Fortune 500 yönetim kurulunun yapay zekaya baktığıdır.
3. Bilinen bilinmeyenler
Bilinen bilinmeyenler en iyi şekilde basit bir ekonomik arz/talep diyagramıyla gösterilmektedir. Bazı ürünler çok yüksek fiyat noktasında çok arza ve çok düşük fiyat noktasında çok fazla talebe sahiptir... ancak kesişim yoktur. Arz ve talep eğrileri hiç kesişmiyor.
Upwork ve Fiverr'ın özel görseller ve sanat eserleri için devasa pazarları var ancak Midjourney, her iki şirketin görsel işlerinin toplamından daha fazla para kazanıyor gibi görünüyor. Neden? Çünkü $20****$/ay çok fazla talep yaratıyor ve $500$/**resimler hiç mevcut değil. Ancak bu her zaman maliyetle ilgili değildir, aynı zamanda hızla da ilgilidir. Bir Yolculuğun Ortası görüntüsünün oluşturulması 30 saniyeden kısa sürüyor ve insan sanatçıların başarması neredeyse imkansız olan gereksinimlerin kilidini açıyor.İnsan sanatçıların hızı, maliyeti ne olursa olsun, karşılaştırıldığında bir darboğaz haline geldi.
LVMH, sahtecilikle mücadele etmek, durdurma mektupları göndermek, kolluk kuvvetleriyle işbirliği yapmak vb. için her yıl on milyonlarca dolar harcayabilir. Kaç tane taklitçi küçük tüccar tam olarak aynı hizmeti istiyor? Cevap herkes! Peki kaç kişi yılda 50 milyon dolar harcayabilir? Cevap hiçbiri. Peki kaç kişi yılda 1000 dolar harcamak istiyor? Belki herkes?
4. Bilinmeyen bilinmeyenler (Bilinmeyen bilinmeyenler)
Bilinmeyen bilinmeyenler tanım gereği modellenemez. Bunları tespit etmek için zihinsel bir model yoktur, ancak: Bir kez meydana geldiklerinde, ilk bakışta açıkça görülür. Kimsenin mümkün olmadığını düşündüğü tamamen yeni davranışlar mı olacak? Ancak bu davranış bir kez ortaya çıktığında gözlemlenmesi kolaydır. Yapay zekayla kişiselleştirilmiş derslerle öğrencilerin okula gitmesi gerekmiyor mu? Yapay zeka ortaklarıyla daha az insan evlenecek mi?
Yapay zekanın dünyayı değiştireceğinden kimsenin şüphesi yok; aşırı durumlarda yapay zeka insanlar için tekerleklerden, ateşten ve elektrikten daha önemli olabilir. Ancak ekonomik etki açısından, değişikliklere büyük olasılıkla yerleşik şirketler öncülük edecek ve yeni bir çağ, "bilinen bilinene" yönelik kurumsal akıncılar ve "bilinen bilinene" yönelik şaşırtıcı sayıda kurumsal akıncıyla dolu olacak. "Bilinmeyen" ve "Bilinmeyen Bilinmeyen" start-up'ları. Barbarlar kapıda.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Kapıdaki Barbarlar: Yapay Zekada Finansal Fırsatlar
Yazar: Alex Rampell, a16z Fund'ın ortağı; çeviri: Jinse Finance xiaozou
1980'lerin kaldıraçlı satın alma "dalgası" bir tür finans mühendisliğine çok şey borçlu: önemsiz tahviller. Kaldıraçlı satın alma, Drexel Burnham Lambert'ten (Drexel Securities) Michael Milken tarafından popüler hale getirildi. Satın alma şekli çok karmaşık değil: çok yüksek faiz oranlarına ve buna bağlı olarak yüksek risklere sahip tahviller ihraç edin ve ardından bu fonları büyük ölçekli yönetim şirketlerini satın almak için kullanın. Kötü, verimsiz, esnek olmayan bir şirket.
Aynı perdenin altında geniş kapsamlı bir teknolojik devrim yaşanıyor: elektronik tablo. 1979'da piyasaya sürülen VisiCalc, finans alanındaki (Apple IIe'deki) ilk "mükemmel uygulama" idi ve KKR ile diğer ilk firmaların sonuçları simüle edip bir servet kazanabilmelerinin nedenlerinden biriydi. Daha hızlı olan bu hesaplama yöntemiyle haftalar sürebilecek hesaplamalar artık saniyeler içinde tamamlanabiliyor. Nakit akışları ile borç geri ödemelerinin kolayca izlenebilmesi ve önceden karmaşık olan NBD hesaplamalarının artık tek bir birimde yapılması gerekmesi nedeniyle Milken'in bizzat VisiCalc ve elektronik tabloları özel sermaye (PE) sektörünün büyümesiyle ilişkilendirdiği (veya suçladığı) söyleniyor. Tamamlamak için formülü kutuya girmeniz yeterlidir. KKR'nin ilk yöneticilerinden Donald Herdrich'in 1980 yılında çocukları için bir Apple IIe bilgisayarı satın aldığı ve bir elektronik mağazasından VisiCalc demosunu aldığı söyleniyor; bu da KKR'nin gelecekteki gelişimi için belirleyici bir avantaj haline geldi. Sonuçta bunların hepsi asgari bir tahsis haline gelir ve her özel sermaye şirketi, yükseltilebilecek veya onarılabilecek şirketleri bulmak için aynı analitik araçları ve analitik düşünceyi kullanır. Özel sermaye artık devasa bir sektör; elektronik tablolar ve önemsiz tahvillerdeki mütevazi başlangıcından, yaklaşık 5 trilyon dolarlık varlığa kadar büyüyor.
Üretken yapay zekanın şirket dönüşümüne yönelik daha derin bir yaklaşıma yol açması muhtemeldir. Maliyetleri azaltabilen ve mevcut şirketleri daha karlı hale getirirken yeni iş modellerinin ortaya çıkmasını sağlayan şeyin özel sermaye tarafından yönlendirilen finansal mühendislik veya optimize edilmiş yönetim teknikleri değil, yapay zeka olduğunu göreceğiz.
1**, bit (bit) ve atom (atom)**
Üretken yapay zekanın "bitler" üzerinde büyük bir etkisi olsa da (çünkü üretken yapay zeka bu bitleri kolayca "manipüle edebilir"), muhtemelen yakın zamanda "atom" işine girmeyeceğimizin farkına varmak önemlidir. Harika fırsatı görün.
Lockheed Martin** F-35savaş uçağını atom seviyesinde montaj** yoluyla %13 brüt kar marjı ile üretiyor****; Salesforce**** parçalarla montaj yapıyor **** %74** brüt kar marjına sahip yazılım oluşturun.
Bu nedenle, yapay zekanın ticari etkisi şirketin operasyonlarının türüne bağlı olacaktır; yalnızca şirketin "bit" veya "atomik" işletme olup olmadığına değil, aynı zamanda şirketin işletme maliyetlerinin ne kadarının bit operatörleri tarafından belirlendiğine de bağlı olacaktır. Yazmak nasıl bir iş? Bitler. Kazma? atom. analiz etmek mi? Bitler. Nakliye? atom. Telefonla pazarlama mı? Bitler. ****bitleri manipüle eden pek çok "teknoloji dışı" şirket var; örneğin, neredeyse her finansal hizmet şirketi sattıkları ürün açısından "atomik olmayan" şirkettir. İpotek, kredi veya sigorta poliçeniz, bitlerin ileri geri alınması, işlenmesi ve gönderilmesi yoluyla imzalanır/üstlenilir. Önceden yapay zekanın yararlı olduğu yer, müşterilerle harici karşılıklı karşılıklı görüşmeler ya da dahili onaylar değil, ürün kararlarıydı.
Bu genel bakışla birlikte şu üç fırsatı dikkate almak en yararlısı olabilir: bilinen bilinenler, bilinen bilinmeyenler ve bilinmeyen bilinmeyenler.
2. Bilinen bilinenler
Bilinen bilinenler, halihazırda var olan ve net müşteri ihtiyaçları olan şirketler/ürünler/fikirlerdir. Maliyetler azaltılabilir mi, müşteri desteği iyileştirilebilir mi, NPS artırılabilir mi ve yeni satış fırsatlarının kapıları açılabilir mi? Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe cevap açıkça evet. United Airlines, kötü hava koşullarında 10.000 yeni çağrı merkezi temsilcisini 12 saat içinde işe alıp eğitemez; ancak dinamik bilgi işlem sorunu çözebilir. Peki ya karmaşık köşe kasaları? Delta Air Lines'ın indirimli bilet satın alma yönünde bir ves politikası var, ancak suiistimali önlemek amacıyla müşterilerin bir çağrı merkezi temsilcisiyle konuşması gerekiyor. Ön saflardaki personel tarafından çözülemeyen sorunlarda, Apple bazen bu tür sorunları "ikincil" teknisyenlere iletir, ancak bu genellikle birkaç saat veya gün sürer. Doğrulama, doğrulama, az bilinen uç durumlar, sıkıcı görevlerin otomasyonu; bunların hepsi yapay zeka tarafından yapılabilir.
"Bilinen bilinen" kategorisinde aslında üç tür yatırım fırsatı vardır:
Birkaç bin ipotek komisyoncusuna sahip olan ve 2022'de 5,8 milyar dolar net gelire ve "maaşlar, komisyonlar ve ekip üyelerine sağlanan faydalar" açısından yaklaşık 2,8 milyar dolar net gelire sahip olacak Rocket Mortgage'ı düşünün.
Birisi Rocket'in mevcut iş gücüne daha fazla iş katacak ya da bu çalışanların çoğunu yazılımla değiştirecek bir şirket kurabilir veya bir ürün yaratabilir. Rocket'ın, tıpkı Rocket ile rekabet eden diğer şirketler gibi, bunun bedelini muhtemelen çok ağır ödeyeceği açıktır.
Ya da birisi, çok az insan müdahalesi ile veya hiç müdahale olmaksızın ipotek kredisi ve yeniden finansmanı sağlayan tamamen yeni bir şirket kurabilir.
Son olarak, 2019-2022'de ortalama %40 olan FAVÖK marjı, üretken yapay zeka yoluyla %60 veya daha yüksek bir seviyeye çıkarılabilirse, birisi Rocket Mortgage'ı bile satın alabilir - mevcut piyasa değeri 20 milyar Dolardır.
Elbette Rocket Mortgage, tüm bu konuları kendi bünyesinde yoğun olarak düşünüyor olabilir. Bugün **neredeyse her Fortune 500 şirketi bir yapay zeka stratejisine dikkat ediyor. **Bu, mobil platform, bulut bilişim veya orijinal internet (çoğu şirketin uyum sağlamakta yavaş olduğu) platform değişimlerinden farklıdır. "Blackberry'im iyi çalışıyor" veya "barındırılan yazılıma güvenilmez" veya "müşteriler internetten satın almıyor" gibi ifadeler önceki nesil CEO'ların ortak klişeleridir ve yetenekli yeni yıldızların görevdekilerin yerini almasına olanak tanır. Ancak bugün gördüğüm şey, her Fortune 500 yönetim kurulunun yapay zekaya baktığıdır.
3. Bilinen bilinmeyenler
Bilinen bilinmeyenler en iyi şekilde basit bir ekonomik arz/talep diyagramıyla gösterilmektedir. Bazı ürünler çok yüksek fiyat noktasında çok arza ve çok düşük fiyat noktasında çok fazla talebe sahiptir... ancak kesişim yoktur. Arz ve talep eğrileri hiç kesişmiyor.
Upwork ve Fiverr'ın özel görseller ve sanat eserleri için devasa pazarları var ancak Midjourney, her iki şirketin görsel işlerinin toplamından daha fazla para kazanıyor gibi görünüyor. Neden? Çünkü $20****$/ay çok fazla talep yaratıyor ve $500$/**resimler hiç mevcut değil. Ancak bu her zaman maliyetle ilgili değildir, aynı zamanda hızla da ilgilidir. Bir Yolculuğun Ortası görüntüsünün oluşturulması 30 saniyeden kısa sürüyor ve insan sanatçıların başarması neredeyse imkansız olan gereksinimlerin kilidini açıyor.İnsan sanatçıların hızı, maliyeti ne olursa olsun, karşılaştırıldığında bir darboğaz haline geldi.
LVMH, sahtecilikle mücadele etmek, durdurma mektupları göndermek, kolluk kuvvetleriyle işbirliği yapmak vb. için her yıl on milyonlarca dolar harcayabilir. Kaç tane taklitçi küçük tüccar tam olarak aynı hizmeti istiyor? Cevap herkes! Peki kaç kişi yılda 50 milyon dolar harcayabilir? Cevap hiçbiri. Peki kaç kişi yılda 1000 dolar harcamak istiyor? Belki herkes?
4. Bilinmeyen bilinmeyenler (Bilinmeyen bilinmeyenler)
Bilinmeyen bilinmeyenler tanım gereği modellenemez. Bunları tespit etmek için zihinsel bir model yoktur, ancak: Bir kez meydana geldiklerinde, ilk bakışta açıkça görülür. Kimsenin mümkün olmadığını düşündüğü tamamen yeni davranışlar mı olacak? Ancak bu davranış bir kez ortaya çıktığında gözlemlenmesi kolaydır. Yapay zekayla kişiselleştirilmiş derslerle öğrencilerin okula gitmesi gerekmiyor mu? Yapay zeka ortaklarıyla daha az insan evlenecek mi?
Yapay zekanın dünyayı değiştireceğinden kimsenin şüphesi yok; aşırı durumlarda yapay zeka insanlar için tekerleklerden, ateşten ve elektrikten daha önemli olabilir. Ancak ekonomik etki açısından, değişikliklere büyük olasılıkla yerleşik şirketler öncülük edecek ve yeni bir çağ, "bilinen bilinene" yönelik kurumsal akıncılar ve "bilinen bilinene" yönelik şaşırtıcı sayıda kurumsal akıncıyla dolu olacak. "Bilinmeyen" ve "Bilinmeyen Bilinmeyen" start-up'ları. Barbarlar kapıda.