توماس كوفيلير، شريك، الولايات المتحدة وأوروبا، آر تي بي جلوبال – سلسلة المقابلات

توماس كوفيلير، شريك، الولايات المتحدة وأوروبا، آر تي بي جلوبال هو مستثمر مقره نيويورك يركز على دعم المؤسسين عبر الولايات المتحدة وأوروبا الذين يبنيون شركات تعريف الفئة. وهو معني بشكل خاص بالرواد المبتدئين الذين يُدفعون بالخبرة المباشرة في حل المشكلات الحقيقية في العالم بدلاً من أولئك الذين يخرجون ببساطة لبدء عمل. مع خلفية في علوم الحاسوب والإحصاء، يستثمر في فرق تقنية قوية من مرحلة ما قبل البذرة إلى سلسلة أ، وعادة ما يُستخدم مبلغًا يتراوح بين 1 مليون دولار و10 ملايين دولار. يمتد خبرة الاستثمار عبر دورة حياة الشركة الكاملة، من المراحل الأولى من رأس المال الاستثماري إلى النمو والاستحواذات في المراحل المتأخرة، وهو ما تم تشكيله من خلال الوقت الذي قضيته في مراكز التكنولوجيا العالمية الكبرى بما في ذلك سان فرانسيسكو ونيويورك ولندن وبرلين وباريس، وينقل منظورًا قويًا عبر الأطلسي حول التكنولوجيا والموهبة والأسواق. كما أنه يُجيد اللغة الفرنسية والماندرين واليابانية.

آر تي بي جلوبال هي شركة رأس مال استثماري في المراحل الأولى تعمل على المستوى العالمي وتستثمر في شركات تقنية مدفوعة بالتكنولوجيا عبر أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا. تأسست في عام 2000، تركز الشركة على دعم المؤسسين الطموحين في مراحل البذرة وسلسلة أ، وسجلت سجلاً يضم شركات مثل Datadog (DDOG ) وDelivery Hero وCred. تعمل آر تي بي جلوبال بفلسفة استثمارية طويلة الأمد، وتدعم الشركات غالبًا لسنوات عديدة، وتستثمر رأس المال من النجاحات السابقة في مشاريع جديدة. تمكن وجودها العالمي وشبكتها المؤسسين من التوسع على الصعيد الدولي، بينما يمتد تركيزها القطاعي إلى مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والتقنيات المالية وبرامج السحابة والبنية التحتية للبيانات.

لقد دعمت مجموعة واسعة من الشركات الناشئة الأصلية في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك منصات أوركسترا العمل مثل Kestra ومنصات بيانات الروبوتات مثل Mecka AI وشركات البرمجيات السحابية الرأسية مثل Archy وDualEntry. من خبرتك في الاستثمار عبر هذه القطاعات المختلفة، ما هي الأنماط التي ترى أنها تحصل على زخم حقيقي اليوم؟

يمكن رؤية نمط مثير للاهتمام في ملف المؤسسين وراء الشركات الناشئة الناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي. أرى بشكل متزايد رواد أعمال يُدفعون ببناء حلول أصلية في مجال الذكاء الاصطناعي لمشاكل معينة تعرضوا لها بشكل مباشر في الصناعات التقليدية (يمكن أن تكون أنظمة إدارة الموارد أو برامج غير مريحة في صناعات مثل الرعاية الصحية). هناك فئة من المؤسسين الذين اكتشفوا فرصة لتحدي جانب تقليدي من عمل عالمي وبنوا حولها. الاتجاه هو أن جيل المؤسسين الأصليين في مجال الذكاء الاصطناعي يأتي معًا.

من الجدير بالذكر أيضًا أن الزخم يتم توليده عبر مشهد واسع. يمكن للصناعات الثقيلة التي كانت في السابق “مصممة ضد” الاضطراب من قبل الشركات الناشئة، مثل الروبوتات والخدمات الحكومية، أن تُضطرب الآن وهي قابلة للاستثمار من قبل رأس المال الاستثماري.

أطلقت الشركات الكبيرة مثل Anthropic مؤخرًا منتجات جديدة، مما أثار جدلًا حول ما إذا كانت الشركات الناشئة الرأسية في مجال الذكاء الاصطناعي لا تزال تتمتع بحدائق دفاعية. كيف ترى تطور العلاقة بين النماذج الأساسية وشركات التطبيق؟

تُشكل إطلاق Anthropic تهديدًا لبيئة الشركات الناشئة، لكننا يجب أن نكون دقيقين. الشركات التي تقدم برامج سحابية للشركات الصغيرة والقطاعات غير المنظمة معرضة للخطر. لا تتمتع بحدائق دفاعية يمكن أن تُخترقها شركات النماذج الأساسية بسهولة باستخدام أدوات سطحية فعالة.

لكن جاذبية أدوات السطح تمتد فقط إلى حد ما. تعمل الأنظمة والعمليات المعقدة في القطاعات المنظمة بشكل أفضل مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بتكامل عميق مع أدوات محددة بالصناعة، والتي تم تصميمها بواسطة فرق تتمتع بفهم عميق لصناعتها. تتمتع الشركات الناشئة الرأسية في مجال الذكاء الاصطناعي التي تقف وراء مثل هذه التطبيقات بحدائق دفاعية ويمكنها الصمود في وجه العاصفة.

قمت بذكر أن بعض الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في المراحل ب و ج قد تواجه تحديات بنيوية بسبب التطورات السريعة في النماذج الأساسية. ما هي الأخطاء المعمارية التي ارتكبتها هذه الشركات، وما هي الدروس التي يجب أن يتعلمها الشركات الناشئة الأصغر سناً من ذلك؟

المشكلة التي تواجهها العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في المراحل ب و ج هي أن منتجاتها في جوهرها لوحات تحكم لتعامل مع نماذج اللغة الكبيرة التي تتمتع فقط بعدد قليل من التكاملات الأساسية. حققت هذه الشركات زخمًا سريعًا من خلال تبني الهواة والشركات في السنوات القليلة الماضية وجمعت مبالغ كبيرة. لكن، إذا انتقلنا إلى اليوم، فإن لاعبي النماذج الأساسية يمتلكون وضعًا قويًا لتحدي نموذج أعمالهم.

الدروس التي يجب على المؤسسين الجدد تعلمها هي تجنب أخذ راحة كبيرة من أي حاجز تقني محسوس أو حبس زبون تاريخي. يجعل تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتوسيع الأعمال اليوم عرضة لتصبح غدًا عرضًا عاديًا. بناء الحدائق حول سمات لا تزال صعبة للتكرار – عمق التكامل، عمق الخبرة المحددة بالصناعة، والمنصات المجتمعية الناجحة – هو لعب أفضل.

عندما تقيّم الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم، ما الذي يشكل فعلاً الحدائق الدفاعية؟ هل هو البيانات المملوكة، أو التكامل في سير العمل، أو التعقيد التنظيمي، أو التوزيع، أو شيء آخر تمامًا؟

أقول، نعم، كل هذه الأمور مهمة. لا أستطيع التأكيد على عمق التكامل المطلوب. نتحدث عن التكامل مع أكثر من 100 أداة وتطبيق محدد بالصناعة ليكون مستوى من العمق الذي يصعب إزاحته.

كما ذكرت أعلاه، أعتقد أن دفع النماذج الأساسية إلى الصناعات الرأسية يمكن أن يمتد فقط إلى حد معين. القطاعات المنظمة والعمليات الحيوية فيها معقدة جدًا بالنسبة للنماذج الأساسية، وهنا تكمن أفضل فرصة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتعبئة الفرص و بناء أعمال دفاعية.

علاوة على ذلك، أضيف أن الاحتفاظ بالزبون وبناء المجتمع يظلان بنيانًا هامًا للحدائق الدفاعية. الولاء الحقيقي للزبون لأن المنتج رائع وممتع في الاستخدام يصعب بناؤه، ولكنه أيضًا يصعب كسره.

يقول العديد من المستثمرين الآن إن الحاجز التكنولوجي في مجال الذكاء الاصطناعي ي缩ص. هل توافق على ذلك، وإذا كان الأمر كذلك، فما هي أشكال الميزة التنافسية الجديدة التي تظهر؟

من事 واقع أن الحاجز التكنولوجي ي缩ص. إذا كان منتجك يمكن بناؤه خلال عطلة نهاية الأسبوع، فلا تملك حاجزًا تكنولوجيًا – والفن الممكن من عطلة نهاية الأسبوع مع الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر تطورًا.

في عالم حيث يسهل استبدال البرمجيات، يصبح ولاء الزبون مدعومًا بتجربة مستخدم رائعة أمرًا حاسمًا.

من منظور رأس المال الاستثماري، ما هي الصفات التي تبحث عنها في المؤسسين الذين يبنيون شركات الذكاء الاصطناعي اليوم؟ هل هناك سمات أو خبرات أو طرق تفكير تبرز عندما تقرر دعم مؤسس؟

بشخصي، السمة الأولى هي وضوح الزبون النهائي. عندما يعرف المؤسسون العملاء مثل ظهرهم، وكيف يناسب منتجهم واقع الزبون، فإن العناصر المهمة الأخرى ل بناء شركات الذكاء الاصطناعي الناجحة – مثل التوجيه بواسطة خبرة قطاعية عميقة – تأتي في مكانها.

السمات المهمة الأخرى هي شخصية المؤسس المتمحورة حول المنتج وشبكات شخصية قوية تشمل صناع القرار في الشركات الذين يمكن أن يصبحوا زبائن في المستقبل.

لقد استثمرت في شركات تعمل في قطاعات منظمة مثل التأمين والرعاية الصحية والخدمات المالية. لماذا تعتقد أن القطاعات المنظمة قد تقدم فرصًا أقوى على المدى الطويل للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي؟

القطاعات مثل الرعاية الصحية والأدوية والخدمات المالية والتأمين والقطاع العام قابلة للانقلاب من قبل الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تُبنى من الصفر مع مراعاة احتياجات وعمليات كل صناعة. تأثير النماذج الكبيرة والذكاء الاصطناعي العامل ثوري لدرجة أنه لن “يمر” بقطاعات كانت تاريخيًا بطيئة في تبني التكنولوجيا.

تجذب هذه القطاعات الشركات الناشئة لأنها لا تزال تهيمن عليها شركات برمجيات تقليدية لا تستطيع التبديل بسهولة منتجاتها لاستخدام الذكاء الاصطناعي. كما أنها أقل عُرضة للانقلاب من قبل النماذج الأساسية.

هناك مناقشات متزايدة حول موجة محتملة من عمليات الاندماج والاستحواذ بين الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في المراحل المتوسطة. ما هي الإشارات التي ترى أنها تشير إلى تسارع الاندماج في السنوات القليلة القادمة؟

الإشارة الأكثر وضوحًا هي انضغاط التقييمات مع ضغط السيولة في نفس الوقت.许多 الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في المراحل المتوسطة جمعت أموال في أعلى تقييماتها في 2021-2023، و现在 تواجه منطقة الأسفل إذا عادت إلى السوق، مما يجعل الاستحواذ الاستراتيجي أكثر جاذبية من إعادة التسعير المخزي. من جانب المشتري، قامت الشركات الكبيرة والمنصات الكبيرة بدمج قدرات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة الماضية، و现在 تدرك أن بناء كل شيء داخل الشركة أبطأ من شراء توزيع متميز أو أصول بيانات مملوكة.

الإشارة الثانية هي ديناميكية مواهب الحاجز وبياناته: مع تسارع تطور النماذج الأساسية، يقع القيمة الدفاعية بشكل متزايد في بيانات التدريب المملوكة والتسويق، وليس في هيكل النموذج نفسه، وهو ما يتم استخدامه بكفاءة من قبل عمليات الاستحواذ والاستحواذات الاستراتيجية.

أخيرًا، يصبح المناخ التنظيمي أكثر مرونة بشكل هادئ؛ الإدارة الحالية في الولايات المتحدة أشارت إلى موقف منضبط فيما يتعلق bằngitrust، مما يزيل الحواجز أمام الشركات الكبيرة الاستراتيجية التي كانت حذرًا فيما يتعلق بفحص الصفقات.

إذا جمعت ذلك معًا، فستجد بائعين متحمسين، ومشتَرين متحمسين، وطريقًا تنظيميًا أكثر وضوحًا: هذا المزيج يسبق تاريخيًا موجة من عمليات الاندماج والاستحواذ.

يمكن للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تحقيق زخم مبكر بسرعة، وأحيانًا تصل إلى مليون أول دولار من الإيرادات أسرع من جيل الشركات السحابية السابق. لكن يبدو أن التوسع بعد ذلك هو المكان الذي يصعب فيه العديد منهم. ما يفرق بين الشركات التي تتجاوزها وتلك التي تتعثر؟

الخط الفاصل بين المؤسسين الذين يصلون إلى أسقف الإيرادات والمؤسسين الذين يتجاوزون العلامات المتتالية هو سرعة سوق التوزيع. شحن الميزات والمنتجات التي تُوجه بواسطة حلقة ملاحظات المجتمع. عدم التردد في النمو العالمي. إجراء عمليات بيع صحيحة. قنوات توزيع مقاومة للرصاص. هذه هي المبادئ الأساسية لسرعة سوق التوزيع التي تميز الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي عن الحشد.

نظرًا إلى الأعوام الثلاثة إلى خمس القادمة، ما هي أنواع الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تنتظر بفارغ الصبر دعمها الآن، وأي الفئات تظن أنها أصبحت مزدحمة أو معرضة للخطر؟

أشعر بالحماس تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي لتحدي الرعاية الصحية والأدوية (مليئة بالعمليات المعقدة والمنظمة التي يمكن كسرها)، والصناعات (حيث لا يزال هناك ميل تقني للانقلاب)، والمالية (特别ًا الامتثال والتحليل المالي/ERP).

سوق المنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على مستوى عالٍ والمتجهة إلى الشركات الصغيرة مزدحم، وهو مجال ضعف للشركات الناشئة. نفس الحال ينطبق على أي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تتمتع بمنتج يمكن تكراره بسهولة. لا تُعتمد الحدائق التكنولوجية بعد الآن.