Tác giả: Alex Rampell, đối tác của Quỹ a16z; bản dịch: Jinse Finance xiaozou
“Làn sóng” mua lại bằng đòn bẩy trong những năm 1980 xuất phát từ một hình thức kỹ thuật tài chính: trái phiếu cấp thấp. Việc mua lại bằng đòn bẩy được phổ biến bởi Michael Milken của Drexel Burnham Lambert (Drexel Securities), hình thức mua lại không phức tạp lắm: phát hành trái phiếu với lãi suất rất cao và rủi ro cao tương ứng, sau đó sử dụng số tiền này để mua lại các công ty quản lý quy mô lớn. Công ty tồi, kém hiệu quả, không linh hoạt.
Dưới bức màn tương tự, cũng có một cuộc cách mạng công nghệ sâu rộng - bảng tính (dạng điện tử). Được phát hành vào năm 1979, VisiCalc là "ứng dụng sát thủ" đầu tiên trong lĩnh vực tài chính (trên Apple IIe) và là một trong những lý do khiến KKR và các công ty đầu tiên khác có thể mô phỏng kết quả và kiếm được nhiều tiền. Với phương pháp tính toán nhanh hơn này, các phép tính có thể mất hàng tuần để hoàn thành giờ đây có thể được hoàn thành trong vài giây. Bản thân Milken được cho là đã quy (hoặc đổ lỗi) sự tăng trưởng của ngành cổ phần tư nhân (PE) cho VisiCalc và bảng tính, vì dòng tiền so với việc trả nợ có thể được theo dõi dễ dàng và các phép tính giá trị hiện tại ròng phức tạp trước đây giờ đây được yêu cầu trong một đơn vị duy nhất. nhập công thức vào ô để hoàn thành. Người ta kể rằng Donald Herdrich, một giám đốc điều hành đầu tiên của KKR, đã mua một chiếc máy tính Apple IIe cho con mình vào năm 1980 và nhận được bản demo VisiCalc từ một cửa hàng điện tử, đây trở thành lợi thế quyết định cho sự phát triển của KKR trong tương lai. Cuối cùng, tất cả đều trở thành khoản phân bổ tối thiểu và mọi công ty cổ phần tư nhân đều sử dụng các công cụ phân tích và tư duy phân tích giống nhau để tìm ra những công ty có thể được nâng cấp hoặc sửa chữa. Vốn cổ phần tư nhân hiện là một ngành công nghiệp khổng lồ—từ các bảng tính nhỏ và trái phiếu cấp thấp cho đến tài sản trị giá gần 5 nghìn tỷ USD.
AI sáng tạo có khả năng dẫn đến một cách tiếp cận sâu sắc hơn để chuyển đổi công ty. Chúng ta sẽ thấy rằng không phải kỹ thuật tài chính hay kỹ thuật quản lý tối ưu được thúc đẩy bởi vốn cổ phần tư nhân, mà là AI có thể cắt giảm chi phí và giúp các công ty hiện tại sinh lời nhiều hơn, đồng thời cho phép xuất hiện các mô hình kinh doanh mới.
1**, bit (bit) và nguyên tử (atom)**
Điều quan trọng là phải nhận ra rằng mặc dù AI tạo ra có thể có tác động rất lớn đến “bit” - bởi vì AI tạo ra có thể dễ dàng “thao túng” những bit đó - nhưng có lẽ chúng ta sẽ không sớm tham gia vào lĩnh vực kinh doanh “nguyên tử”. Hãy xem cơ hội tuyệt vời.
Lockheed Martin** sản xuất máy bay chiến đấu F-35******** thông qua quá trình lắp ráp ở cấp độ nguyên tử**** với tỷ suất lợi nhuận gộp là 13%; Salesforce lắp ráp thông qua các bit **** Tạo phần mềm với tỷ suất lợi nhuận gộp là 74%**.
Do đó, tác động thương mại của AI sẽ phụ thuộc vào loại hình hoạt động của công ty - không chỉ phụ thuộc vào việc công ty đó là doanh nghiệp "bit" hay "nguyên tử", mà còn phụ thuộc vào chi phí vận hành của công ty do các nhà khai thác bit chi phối. Viết lách là loại hình kinh doanh gì? Chút ít. Đào? nguyên tử. phân tích? Chút ít. Đang chuyển hàng? nguyên tử. Tiếp thị qua điện thoại? Chút ít. **Có rất nhiều công ty "phi công nghệ" đang thao túng **bit; ví dụ: hầu hết mọi công ty dịch vụ tài chính đều "phi nguyên tử" về mặt sản phẩm mà họ bán. Hợp đồng thế chấp, cho vay hoặc bảo hiểm của bạn được ký/bảo lãnh bằng cách nhận, thao tác và gửi bit qua lại. Trước đây, AI được sử dụng trong các quyết định về sản phẩm, không phải trong giao tiếp qua lại với khách hàng bên ngoài cũng như trong quá trình phê duyệt nội bộ.
Với tổng quan này, có thể hữu ích nhất khi xem xét ba cơ hội sau: những điều đã biết, những điều chưa biết và những điều chưa biết.
2. Đã biết đã biết
Những điều đã biết là những công ty/sản phẩm/ý tưởng đã tồn tại và có nhu cầu rõ ràng về khách hàng. Có thể giảm chi phí, cải thiện hỗ trợ khách hàng, tăng NPS và mở ra các cơ hội bán hàng mới không? Khi công nghệ tiếp tục phát triển, câu trả lời rõ ràng là có. United Airlines không thể đơn giản thuê và đào tạo 10.000 đại diện trung tâm cuộc gọi mới trong 12 giờ khi xảy ra hiện tượng thời tiết khắc nghiệt bất ngờ, nhưng những tính toán linh hoạt thì có thể. Còn những trường hợp góc phức tạp thì sao? Delta Air Lines có chính sách hỗ trợ tang chế để mua vé giảm giá, nhưng yêu cầu khách hàng phải nói chuyện với đại diện trung tâm cuộc gọi nhằm nỗ lực ngăn chặn hành vi lạm dụng. Apple đôi khi chuyển vấn đề lên các kỹ thuật viên "thứ cấp" đối với những vấn đề mà nhân viên tuyến đầu không thể giải quyết được nhưng việc này thường mất hàng giờ hoặc hàng ngày. Xác minh, xác thực, các trường hợp khó khăn ít được biết đến, tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt – tất cả những điều này đều có thể được thực hiện bởi AI.
Trong danh mục "đã biết", thực tế có ba loại cơ hội đầu tư:
Bán phần mềm cho các doanh nghiệp hiện có.
Sử dụng AI tổng quát làm khả năng cạnh tranh cốt lõi để cạnh tranh với các doanh nghiệp hiện có.
Mua lại các doanh nghiệp hiện có và AI biến đổi chúng - "AI sáng tạo" KKR sẽ làm việc đó.
Hãy xem xét Rocket Mortgage, công ty có vài nghìn công ty môi giới thế chấp và sẽ có doanh thu ròng 5,8 tỷ USD vào năm 2022 và gần 2,8 tỷ USD tiền lương, hoa hồng và phúc lợi cho thành viên nhóm.
Ai đó có thể thành lập công ty hoặc xây dựng một sản phẩm chiếm nhiều công việc hơn từ lực lượng lao động hiện có của Rocket hoặc thay thế nhiều nhân viên hơn bằng phần mềm. Rõ ràng là Rocket có thể sẽ phải trả giá đắt cho việc này và các công ty khác đang cạnh tranh với Rocket cũng vậy.
Hoặc ai đó có thể thành lập một công ty hoàn toàn mới chuyên cho vay thế chấp và tái cấp vốn mà không có sự can thiệp của con người.
Cuối cùng, nếu tỷ suất lợi nhuận EBITDA trung bình 40% (trước lãi vay, thuế, khấu hao và khấu hao) trong năm 2019-2022 có thể được cải thiện lên 60% hoặc cao hơn thông qua AI tạo sinh, thì ai đó thậm chí có thể có được Rocket Mortgage - giá trị thị trường hiện tại là 20 tỷ Đô la .
Tất nhiên, Rocket Mortgage có thể đã xem xét tất cả những vấn đề này trong nội bộ. Ngày nay, hầu hết mọi công ty Fortune 500 đều tập trung vào chiến lược trí tuệ nhân tạo. **Điều này không giống với sự thay đổi nền tảng của thiết bị di động, điện toán đám mây hoặc internet thô (những thay đổi mà hầu hết các công ty đều chậm thích ứng). “Blackberry của tôi hoạt động tốt” hoặc “Phần mềm lưu trữ không thể tin cậy được” hoặc “Khách hàng sẽ không mua hàng trên Internet” là những sự thật hiển nhiên từ các thế hệ CEO trước đây đã cho phép những ngôi sao đang lên có năng lực thay thế những người đương nhiệm. Nhưng ngày nay, điều tôi thấy là mọi ban giám đốc Fortune 500 đều đang quan tâm đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
3. Những điều chưa biết đã biết
Những điều chưa biết đã biết được minh họa rõ nhất bằng biểu đồ cung/cầu kinh tế đơn giản. Một số sản phẩm có nhiều nguồn cung ở mức giá rất cao và nhiều nhu cầu ở mức giá rất thấp...nhưng không có điểm giao nhau. Các đường cung và cầu hoàn toàn không giao nhau.
Upwork và Fiverr có thị trường khổng lồ cho hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật tùy chỉnh, nhưng Midjourney dường như kiếm được nhiều tiền hơn cả hoạt động kinh doanh hình ảnh của cả hai công ty cộng lại. Tại sao? Bởi vì $20*****$/tháng mở ra rất nhiều nhu cầu và những bức ảnh trị giá $500*$/**** hoàn toàn không tồn tại**. Tuy nhiên, không phải lúc nào vấn đề cũng liên quan đến chi phí mà còn liên quan đến tốc độ. Chỉ mất chưa đầy 30 giây để tạo ra một hình ảnh Midjourney, mở ra những yêu cầu mà nghệ sĩ con người gần như không thể đạt được.
LVMH có thể chi hàng chục triệu USD mỗi năm để chống hàng giả, gửi thư ngăn chặn, hợp tác với các cơ quan thực thi pháp luật, v.v. Có bao nhiêu người buôn bán nhỏ bắt chước muốn có cùng một dịch vụ? Câu trả lời là tất cả mọi người! Có bao nhiêu người có thể chi 50 triệu USD một năm? Câu trả lời là không. Vậy có bao nhiêu người sẵn sàng chi 1.000 USD một năm? Có lẽ tất cả mọi người?
4. Unknown Unknown (Không rõ ẩn số)
Theo định nghĩa, những ẩn số chưa biết không thể được mô hình hóa. Không có mô hình tinh thần nào để phát hiện ra chúng, ngoại trừ: Một khi chúng xảy ra, chỉ cần nhìn thoáng qua là bạn có thể nhận ra ngay. Liệu sẽ có những hành vi hoàn toàn mới mà không ai nghĩ là có thể xảy ra? Nhưng một khi hành vi này xuất hiện thì rất dễ quan sát. Với AI dạy kèm cá nhân hóa, học sinh không cần đến trường? Với đối tác AI, sẽ có ít người kết hôn hơn?
Không ai nghi ngờ rằng AI sẽ thay đổi thế giới—trong những trường hợp cực đoan, AI có thể quan trọng đối với con người hơn bánh xe, lửa và điện. Nhưng xét về mặt tác động kinh tế, những thay đổi này có thể được dẫn dắt bởi các doanh nghiệp hiện tại, với một kỷ nguyên mới của những kẻ đột kích công ty nhắm vào “những người đã biết” và một số lượng đáng báo động những kẻ đột kích công ty nhắm vào những “người đã biết”. Các công ty khởi nghiệp không thể tưởng tượng được của " Điều chưa biết" và "Điều chưa biết chưa biết". Những kẻ man rợ (BarbAIrians) đang ở trước cửa.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Những kẻ man rợ trước cửa: Cơ hội tài chính trong AI
Tác giả: Alex Rampell, đối tác của Quỹ a16z; bản dịch: Jinse Finance xiaozou
“Làn sóng” mua lại bằng đòn bẩy trong những năm 1980 xuất phát từ một hình thức kỹ thuật tài chính: trái phiếu cấp thấp. Việc mua lại bằng đòn bẩy được phổ biến bởi Michael Milken của Drexel Burnham Lambert (Drexel Securities), hình thức mua lại không phức tạp lắm: phát hành trái phiếu với lãi suất rất cao và rủi ro cao tương ứng, sau đó sử dụng số tiền này để mua lại các công ty quản lý quy mô lớn. Công ty tồi, kém hiệu quả, không linh hoạt.
Dưới bức màn tương tự, cũng có một cuộc cách mạng công nghệ sâu rộng - bảng tính (dạng điện tử). Được phát hành vào năm 1979, VisiCalc là "ứng dụng sát thủ" đầu tiên trong lĩnh vực tài chính (trên Apple IIe) và là một trong những lý do khiến KKR và các công ty đầu tiên khác có thể mô phỏng kết quả và kiếm được nhiều tiền. Với phương pháp tính toán nhanh hơn này, các phép tính có thể mất hàng tuần để hoàn thành giờ đây có thể được hoàn thành trong vài giây. Bản thân Milken được cho là đã quy (hoặc đổ lỗi) sự tăng trưởng của ngành cổ phần tư nhân (PE) cho VisiCalc và bảng tính, vì dòng tiền so với việc trả nợ có thể được theo dõi dễ dàng và các phép tính giá trị hiện tại ròng phức tạp trước đây giờ đây được yêu cầu trong một đơn vị duy nhất. nhập công thức vào ô để hoàn thành. Người ta kể rằng Donald Herdrich, một giám đốc điều hành đầu tiên của KKR, đã mua một chiếc máy tính Apple IIe cho con mình vào năm 1980 và nhận được bản demo VisiCalc từ một cửa hàng điện tử, đây trở thành lợi thế quyết định cho sự phát triển của KKR trong tương lai. Cuối cùng, tất cả đều trở thành khoản phân bổ tối thiểu và mọi công ty cổ phần tư nhân đều sử dụng các công cụ phân tích và tư duy phân tích giống nhau để tìm ra những công ty có thể được nâng cấp hoặc sửa chữa. Vốn cổ phần tư nhân hiện là một ngành công nghiệp khổng lồ—từ các bảng tính nhỏ và trái phiếu cấp thấp cho đến tài sản trị giá gần 5 nghìn tỷ USD.
AI sáng tạo có khả năng dẫn đến một cách tiếp cận sâu sắc hơn để chuyển đổi công ty. Chúng ta sẽ thấy rằng không phải kỹ thuật tài chính hay kỹ thuật quản lý tối ưu được thúc đẩy bởi vốn cổ phần tư nhân, mà là AI có thể cắt giảm chi phí và giúp các công ty hiện tại sinh lời nhiều hơn, đồng thời cho phép xuất hiện các mô hình kinh doanh mới.
1**, bit (bit) và nguyên tử (atom)**
Điều quan trọng là phải nhận ra rằng mặc dù AI tạo ra có thể có tác động rất lớn đến “bit” - bởi vì AI tạo ra có thể dễ dàng “thao túng” những bit đó - nhưng có lẽ chúng ta sẽ không sớm tham gia vào lĩnh vực kinh doanh “nguyên tử”. Hãy xem cơ hội tuyệt vời.
Lockheed Martin** sản xuất máy bay chiến đấu F-35******** thông qua quá trình lắp ráp ở cấp độ nguyên tử**** với tỷ suất lợi nhuận gộp là 13%; Salesforce lắp ráp thông qua các bit **** Tạo phần mềm với tỷ suất lợi nhuận gộp là 74%**.
Do đó, tác động thương mại của AI sẽ phụ thuộc vào loại hình hoạt động của công ty - không chỉ phụ thuộc vào việc công ty đó là doanh nghiệp "bit" hay "nguyên tử", mà còn phụ thuộc vào chi phí vận hành của công ty do các nhà khai thác bit chi phối. Viết lách là loại hình kinh doanh gì? Chút ít. Đào? nguyên tử. phân tích? Chút ít. Đang chuyển hàng? nguyên tử. Tiếp thị qua điện thoại? Chút ít. **Có rất nhiều công ty "phi công nghệ" đang thao túng **bit; ví dụ: hầu hết mọi công ty dịch vụ tài chính đều "phi nguyên tử" về mặt sản phẩm mà họ bán. Hợp đồng thế chấp, cho vay hoặc bảo hiểm của bạn được ký/bảo lãnh bằng cách nhận, thao tác và gửi bit qua lại. Trước đây, AI được sử dụng trong các quyết định về sản phẩm, không phải trong giao tiếp qua lại với khách hàng bên ngoài cũng như trong quá trình phê duyệt nội bộ.
Với tổng quan này, có thể hữu ích nhất khi xem xét ba cơ hội sau: những điều đã biết, những điều chưa biết và những điều chưa biết.
2. Đã biết đã biết
Những điều đã biết là những công ty/sản phẩm/ý tưởng đã tồn tại và có nhu cầu rõ ràng về khách hàng. Có thể giảm chi phí, cải thiện hỗ trợ khách hàng, tăng NPS và mở ra các cơ hội bán hàng mới không? Khi công nghệ tiếp tục phát triển, câu trả lời rõ ràng là có. United Airlines không thể đơn giản thuê và đào tạo 10.000 đại diện trung tâm cuộc gọi mới trong 12 giờ khi xảy ra hiện tượng thời tiết khắc nghiệt bất ngờ, nhưng những tính toán linh hoạt thì có thể. Còn những trường hợp góc phức tạp thì sao? Delta Air Lines có chính sách hỗ trợ tang chế để mua vé giảm giá, nhưng yêu cầu khách hàng phải nói chuyện với đại diện trung tâm cuộc gọi nhằm nỗ lực ngăn chặn hành vi lạm dụng. Apple đôi khi chuyển vấn đề lên các kỹ thuật viên "thứ cấp" đối với những vấn đề mà nhân viên tuyến đầu không thể giải quyết được nhưng việc này thường mất hàng giờ hoặc hàng ngày. Xác minh, xác thực, các trường hợp khó khăn ít được biết đến, tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt – tất cả những điều này đều có thể được thực hiện bởi AI.
Trong danh mục "đã biết", thực tế có ba loại cơ hội đầu tư:
Hãy xem xét Rocket Mortgage, công ty có vài nghìn công ty môi giới thế chấp và sẽ có doanh thu ròng 5,8 tỷ USD vào năm 2022 và gần 2,8 tỷ USD tiền lương, hoa hồng và phúc lợi cho thành viên nhóm.
Ai đó có thể thành lập công ty hoặc xây dựng một sản phẩm chiếm nhiều công việc hơn từ lực lượng lao động hiện có của Rocket hoặc thay thế nhiều nhân viên hơn bằng phần mềm. Rõ ràng là Rocket có thể sẽ phải trả giá đắt cho việc này và các công ty khác đang cạnh tranh với Rocket cũng vậy.
Hoặc ai đó có thể thành lập một công ty hoàn toàn mới chuyên cho vay thế chấp và tái cấp vốn mà không có sự can thiệp của con người.
Cuối cùng, nếu tỷ suất lợi nhuận EBITDA trung bình 40% (trước lãi vay, thuế, khấu hao và khấu hao) trong năm 2019-2022 có thể được cải thiện lên 60% hoặc cao hơn thông qua AI tạo sinh, thì ai đó thậm chí có thể có được Rocket Mortgage - giá trị thị trường hiện tại là 20 tỷ Đô la .
Tất nhiên, Rocket Mortgage có thể đã xem xét tất cả những vấn đề này trong nội bộ. Ngày nay, hầu hết mọi công ty Fortune 500 đều tập trung vào chiến lược trí tuệ nhân tạo. **Điều này không giống với sự thay đổi nền tảng của thiết bị di động, điện toán đám mây hoặc internet thô (những thay đổi mà hầu hết các công ty đều chậm thích ứng). “Blackberry của tôi hoạt động tốt” hoặc “Phần mềm lưu trữ không thể tin cậy được” hoặc “Khách hàng sẽ không mua hàng trên Internet” là những sự thật hiển nhiên từ các thế hệ CEO trước đây đã cho phép những ngôi sao đang lên có năng lực thay thế những người đương nhiệm. Nhưng ngày nay, điều tôi thấy là mọi ban giám đốc Fortune 500 đều đang quan tâm đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
3. Những điều chưa biết đã biết
Những điều chưa biết đã biết được minh họa rõ nhất bằng biểu đồ cung/cầu kinh tế đơn giản. Một số sản phẩm có nhiều nguồn cung ở mức giá rất cao và nhiều nhu cầu ở mức giá rất thấp...nhưng không có điểm giao nhau. Các đường cung và cầu hoàn toàn không giao nhau.
Upwork và Fiverr có thị trường khổng lồ cho hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật tùy chỉnh, nhưng Midjourney dường như kiếm được nhiều tiền hơn cả hoạt động kinh doanh hình ảnh của cả hai công ty cộng lại. Tại sao? Bởi vì $20*****$/tháng mở ra rất nhiều nhu cầu và những bức ảnh trị giá $500*$/**** hoàn toàn không tồn tại**. Tuy nhiên, không phải lúc nào vấn đề cũng liên quan đến chi phí mà còn liên quan đến tốc độ. Chỉ mất chưa đầy 30 giây để tạo ra một hình ảnh Midjourney, mở ra những yêu cầu mà nghệ sĩ con người gần như không thể đạt được.
LVMH có thể chi hàng chục triệu USD mỗi năm để chống hàng giả, gửi thư ngăn chặn, hợp tác với các cơ quan thực thi pháp luật, v.v. Có bao nhiêu người buôn bán nhỏ bắt chước muốn có cùng một dịch vụ? Câu trả lời là tất cả mọi người! Có bao nhiêu người có thể chi 50 triệu USD một năm? Câu trả lời là không. Vậy có bao nhiêu người sẵn sàng chi 1.000 USD một năm? Có lẽ tất cả mọi người?
4. Unknown Unknown (Không rõ ẩn số)
Theo định nghĩa, những ẩn số chưa biết không thể được mô hình hóa. Không có mô hình tinh thần nào để phát hiện ra chúng, ngoại trừ: Một khi chúng xảy ra, chỉ cần nhìn thoáng qua là bạn có thể nhận ra ngay. Liệu sẽ có những hành vi hoàn toàn mới mà không ai nghĩ là có thể xảy ra? Nhưng một khi hành vi này xuất hiện thì rất dễ quan sát. Với AI dạy kèm cá nhân hóa, học sinh không cần đến trường? Với đối tác AI, sẽ có ít người kết hôn hơn?
Không ai nghi ngờ rằng AI sẽ thay đổi thế giới—trong những trường hợp cực đoan, AI có thể quan trọng đối với con người hơn bánh xe, lửa và điện. Nhưng xét về mặt tác động kinh tế, những thay đổi này có thể được dẫn dắt bởi các doanh nghiệp hiện tại, với một kỷ nguyên mới của những kẻ đột kích công ty nhắm vào “những người đã biết” và một số lượng đáng báo động những kẻ đột kích công ty nhắm vào những “người đã biết”. Các công ty khởi nghiệp không thể tưởng tượng được của " Điều chưa biết" và "Điều chưa biết chưa biết". Những kẻ man rợ (BarbAIrians) đang ở trước cửa.