Michail Taver, zakladatel a manažer Taver Capital Partners – rozhovor

Michail Taver je zkušený investor s dvacetiletou zkušeností v nejvyšších manažerských pozicích ve významných finančních skupinách a průmyslových firmách, stejně jako v investicích a strategickém poradenství.

Michail úspěšně dokončil více než 250 transakcí fúzí a akvizic a soukromých investic pro hlavní hráče v průmyslovém sektoru a má hluboké znalosti v oblastech, jako jsou IPO, LBO, přímé investice, soukromý kapitál a fúze a akvizice. Jeho investiční aktivity zahrnovaly také těžební a výrobní průmysl. Kromě toho Michail drží certifikáty CFA, ACMA a CGMA.

Jako zakladatel a manažer Taver Capital, mezinárodního venture kapitálového fondu, který se specializuje na investice do globálních společností využívajících umělou inteligenci, Michail má hluboké znalosti investičního procesu v oblasti deep tech a startupů využívajících umělou inteligenci.

Byl jste jedním z průkopníků investic do umělé inteligence, kdy byla ještě považována za niklovou oblast. Co vás původně přitáhlo k technologiím umělé inteligence a jak se vaše perspektiva na investice do umělé inteligence vyvinula od založení Taver Capital?

Když jsem si zvolil umělou inteligenci, činil jsem tak s ohledem na ní jako na niklovou oblast, o které jsem věřil, že má dobré vyhlídky. Ačkoli jsem měl pravdu o vyhlídkách, jsme viděli, jak umělá inteligence pokročila rychlým tempem a je nyní využívána téměř ve všech odvětvích, což znamená, že jsem se mýlil v otázce niklové oblasti. Nyní, když je umělá inteligence mainstreamovou technologií, vyvinula se podstatně a stejně tak i moje perspektiva jako investora. 

Zpočátku, když mě umělá inteligence upoutala jako potenciální investiční sektor, jsem si uvědomil, že musím přejít od toho, že jsem generalistou investorem v technologiích, k tomu, abych se stal generalistou v oblasti umělé inteligence. To mě vedlo k tomu, že jsem jedním z průkopnických investorů do technologií využívajících umělou inteligenci. Nyní je čas učinit další přechod, od toho, že jsem generalistou v oblasti umělé inteligence, k nalezení další perspektivní niky v rámci umělé inteligence. Z mé perspektivy a s ohledem na mou rozsáhlou zkušenost s těžkým průmyslem věřím, že touto nikou je průmyslová umělá inteligence. Moje vnímání potenciálu umělé inteligence se nezměnilo – vždy jsem ji považoval za nástroj pro zvýšení efektivity a transformaci podniků. Nicméně, pokud jde o otázku, kde lze integrovat umělou inteligenci pro generování vyšších výnosů, moje sázka je, že to lze udělat v těch odvětvích, která jsou zralá pro disruptivní změny — výroba, těžba a další sektory, na které se většina investorů zaměřujících se na umělou inteligenci nezaměřuje.

Můžete vysvětlit, jaké příležitosti a výzvy vidíte v oblasti průmyslové umělé inteligence? Jak se průmyslová umělá inteligence liší od ostatních aplikací umělé inteligence z hlediska investičního potenciálu?

Věřím, že umělá inteligence může dát nový život společnostem v tomto sektoru a podpořit jejich růst. Tradiční odvětví, jako je výroba, energetika a těžba, byla po léta pomalá a umělá inteligence má velký potenciál změnit to.

Vezměme si například těžbu nerostů. Dnes jsou objevení nových ložisek mědi, niklu a lithia na nejnižší úrovni vůbec, navzdory tomu, že výdaje na průzkum jsou na nejvyšší úrovni. Z tohoto důvodu má těžební sektor obrovský potenciál pro disruptivní změny. To mě vedlo k investici do Earth AI, společnosti v Austrálii, která vyvinula integrovanou technologii pro průzkum a těžbu nerostů a pomáhá těžebním společnostem najít ložiska rychleji, levněji a udržitelněji. 

Jiným příkladem je izraelská společnost Ception, která implementuje systémy umělé inteligence pro zvýšení produktivity, udržitelnosti a bezpečnosti na staveništích a v průmyslových závodech. Její model SaaS, MineCept, využívá 3D mapování a přesné vizuální polohování pro zvýšení bezpečnosti a provozní efektivity na pracovištích.

V obou výše uvedených případech může investice do umělé inteligence pomoci společnostem ušetřit miliardy výdajů, což pozitivně ovlivňuje jejich hospodářský výsledek. Nicméně, aplikace umělé inteligence v těžkém průmyslu je poměrně kapitálově náročná, i pro startupy. Financování vývoje musí být kalkulováno s rezervou a s dlouhodobou perspektivou. Zisk může pocházet ve fázích; například v těžbě může být zisk po dlouhou dobu nulový, pak náhle 20 milionů, poté opět žádný a tak dále. To je třeba zohlednit. Jelikož se jedná o dlouhodobý projekt, musí mít jak zakladatel, tak tým strategickou mysl, přístup a být připraveni na skutečnost, že výsledek nebude přijít brzy.

Navíc, investoři stále váhají investovat do průmyslové umělé inteligence z několika důvodů. První z nich je, že věří, že investice do průmyslové deep tech jsou příliš časově náročné, aby byly rentabilní. Trvá to asi 5-6 let, než se ukáže, zda projekt umělé inteligence bude fungovat, což dělá některé investory nervózní. To je pravda a znamená, že investoři musí být při výběru projektu více selektivní. 

Musíme také zohlednit, že průmysl, kvůli své velikosti, tradičně patřil do sféry soukromého kapitálu. Venture kapitál se mu dlouho vyhnul a v důsledku toho nemá znalosti o těžkém průmyslu a o tom, jak komunikovat s jeho zakladateli. Maje zkušenosti s investicemi do sektorů, jako je SaaS, nemá pochopení pro rysy průmyslového sektoru a má nerealistické očekávání. Je proto důležité hluboce se ponořit do průmyslového sektoru a naučit se, jak komunikovat s jeho stakeholdery.

Taver Capital dosáhl několika úspěšných exitů, včetně akvizic významnými společnostmi, jako je Facebook (META ) a Mitek. Jaké jsou klíčové faktory, které zohledňujete při rozhodování o investici do startupu umělé inteligence, které by mohly naznačovat budoucí úspěšný exit?

Především se snažím zajistit, aby zakladatelé skutečně rozuměli tomu, co dělají. To není jen o tom, co říkají, ale také o tom, co mohou konkrétně podpořit klíčovými čísly. Za druhé, spoléhám se na svou síť, aby pozitivně zhodnotila a podpořila nové perspektivy. Mimochodem, když odborníci z oboru říkají, že něco je nesmysl, že je to nemožné nebo že to nefunguje,sometimes považuji to za dobrý signál. Stejně tak, pokud po prvním kroku produktu začnou insideri z oboru silně kritizovat startup z nevýznamných důvodů.

Kromě due diligence týmu zakladatelů analyzuji, zda startup má potenciál pro udržitelný růst a dlouhodobé výnosy. Pokud pouze sledují okamžité zisky poháněné tržními trendy, tenduji k odmítnutí, protože v dlouhodobém horizontu není žádná hodnota. Priorizuji společnosti, které mohou dodat trvalou hodnotu v čase.

Také hodnotím, zda společnosti dodržují konvenční a osvědčené obchodní postupy. Zakladatelé musí mít jasnou vizi trhu a řídit společnost efektivně, sledovat finance, operace a morálku zaměstnanců. Robustní finanční model je zásadní pro zajištění úspěchu a růstu startupu, protože slouží jako vodítko pro dosažení finanční udržitelnosti a sjednocuje činnosti společnosti. Poté zohledňuji, zda mají jasný akční plán. To učiní proces strategického rozhodování transparentním a zvládnutelným. Další bod je, že oceňuji obsah nad formou. V raných fázích podnikání je často substance důležitější než styl. Zatímco mít vizuálně atraktivní produkt může určitě pomoci upoutat pozornost a vyvolat zájem, je nakonec kvalita produktu, která určí, zda je podnikání úspěšné. 

Taver Capital investuje globálně, využívaje sítě místních odborníků. Jak zvládáte složitosti investic v různých trzích a jakou roli hraje místní vhled v ваших investičních rozhodnutích?

Od střední školy jsem byl ve velmi multikulturním prostředí, takže pro mě není obtížné spojit se se zakladateli bez ohledu na jejich umístění, jazykovou odlišnost atd. Mohu komunikovat s lidmi a nevidím žádné bariéry pro nalezení startupů. 

Navíc, mít portfoliové společnosti v různých zemích přináší hmatatelné výhody. První z nich je, že je vždy někdo, s kým můžete mluvit, pokud nemůžete spát. Vážně řečeno, z obchodního hlediska je diverzifikace další zárukou bezpečnosti. To jsem viděl jasně během Covidu, kdy některé země byly v útlumu, zatímco jiné, naopak, měly určitý růst a rozvoj. Například ve Spojených státech byla přísná uzávěra a v Austrálii práce probíhala v plném rozsahu. Byla to zajímavá zkušenost.

Realita je taková, že i když se stejné věci dějí všude, dějí se v různých časech. Proto, diverzifikací portfolia, snižujete geopolitické a lokální ekonomické rizika.

Jak předvídáte, že umělá inteligence změní ekonomické krajiny, zejména v průmyslových odvětvích?

Bude zde růst a zlepšení. Co je důležité, je, že tento růst bude udržitelnější — bude čistější a ekologičtější. Pojďme se podívat na portfoliovou společnost Taver Capital, Earth AI, o které jsem již zmínil. Její technologie, zaměřená na cílení, testování a ověřování objevů nezbytných pro revoluci elektrických vozidel a obnovitelné energie, představuje velký průlom pro toto odvětví, protože pomáhá najít nové ložiska v dosud neprozkoumaných oblastech za zlomek obvyklé ceny. To je důležité dnes, protože existuje závod o kritické kovy pro pohánění přechodu na obnovitelnou energii. Počet nových objevů se snížil o 73% za posledních deset let a rozvoj starých ložisek často probíhá způsobem, který není ekologicky šetrný. 

Objevování pomocí umělé inteligence je také důležité v době, kdy jsou esenciální “čisté energetické” minerály, jako je měď a nikl, v nedostatku, navzdory značným investicím do průzkumu. Earth AI vyniká identifikací ložisek niklu, mědi, zinku a vanadu více než 100krát rychleji a efektivněji než tradiční metody.

Poté se podívejme na Průmysl 4.0. Je to trend automatizace a výměny dat ve výrobních technologiích a zahrnuje integraci digitálních technologií, jako je Internet věcí, umělá inteligence, cloud computing a data analytics, do průmyslových procesů. Průmysl 4.0 je viditelný ve vytváření “chytrých továren”, které jsou více propojené, efektivní a schopné autonomního rozhodování. 

Mezi mnoha obavami týkajícími se snížení pracovních míst, nemyslím, že to povede k žádnému nárůstu nezaměstnanosti. Již jsme prošli třemi průmyslovými revolucemi. Podle mého názoru se lidstvo prostě stává produktivnějším.

Jaké jsou primární kvality nebo metriky, které hledáte u startupů umělé inteligence při zvažování investice? Existují specifické inovace nebo charakteristiky týmu, které vás zaujaly?

Důležitou věcí je, že zakladatelé již prokázali, že mohou pracovat společně a prokázali svou způsobilost k tomu, což je obvykle bastante zřejmé. Pokud jsou zakladatelé rodinní, považuji to za červenou vlajku, protože pokud existují problémy s jedním, budou existovat problémy s oběma, což zdvojnásobí rizika. 

Také by měl mít zakládající tým širokou škálu znalostí. To nutně neznamená vysokoškolské vzdělání. Zatímco je důležité, aby měl zakladatel vysokoškolské vzdělání, nemusí to být v konkrétním oboru, ve kterém startup působí. To umožňuje zakladatelům kreativní myšlení a dává jim schopnost vidět velký obraz, zatímco mohou také pronikat do detailů. 

Mít tuto dvojí schopnost dává zakládajícímu týmu jasnou a odlišnou vizi trhu, který sledují, a intuitivní pochopení potřeb svých zákazníků. Mluvící o zákaznících, oceňuji zakladatele, kteří mohou naslouchat jejich zpětné vazbě a zohlednit ji. Ve skutečnosti, nejen od zákazníků, ale obecně, vyžaduje to hodně odvahy, aby někdo otevřeně naslouchal názoru někoho jiného. Takže to je další aspekt, který pečlivě zvažuji. 

Nakonec, jak jsem již zmínil, pečlivě zkoumám finanční model startupu před učiněním jakéhokoli rozhodnutí, protože věřím, že je to kritické pro udržitelný růst a škálovatelnost. 

Umělá inteligence pokračuje v evoluci, jaké nově se objevující oblasti v rámci umělé inteligence vás nejvíce zajímají? Existují konkrétní trendy nebo technologie, o kterých si myslíte, že budou zásadní v příštím desetiletí?

Podívám se nejen za hranice průmyslové umělé inteligence, ale za hranice umělé inteligence obecně. Mnohé vývojové procesy se aktuálně odehrávají v odvětví, takže je důležité mít otevřenou mysl, aby bylo vidět, které aspekty potřebují podporu nebo jsou úrodnou půdou pro vznik nových nápadů. Například bych zvažoval aspekty, jako je energetická efektivita při školení modelů, což je nyní velké téma. Existuje mnoho diskusí o tom, jak velké technologické společnosti musí řešit rostoucí emise kvůli svým iniciativám umělé inteligence a čelí kvůli tomu velké kritice. To je příklad segmentu v rámci umělé inteligence, který by mohl využít nové nápady a čerstvá řešení. 

Další oblastí, která se zdá být velkou tendencí, je bezpečnost a etika. Jako příklad lze uvést, že některé funkce Apple (AAPL ) nejsou dostupné v Evropě kvůli požadavkům DMA. Také věřím, že sektor DefenceTech poroste, a to bude stimulovat rozvoj civilních odvětví. Nicméně, tyto dva jsou úzce propojeny, protože existuje mnoho etických úvah, které je třeba mít na paměti při implementaci umělé inteligence do vládních programů.

Za základě vašich rozsáhlých zkušeností, jakou radu byste dali podnikatelům, kteří se chtějí pustit do odvětví umělé inteligence? Jaké jsou běžné pasti, kterým by se měli vyvarovat?

Nezaměřujte se pouze na umělou inteligenci. Je nejlepší se zapojit do odvětví, ve kterých chcete dělat podnikání, ať už je to ropný průmysl, nakladatelství knih, odlévání oceli nebo cokoliv jiného. Umělá inteligence je pouze nástroj; není třeba ji sledovat pro samotnou umělou inteligenci. Umělá inteligence by měla sloužit pouze jako technologie, která zvyšuje efektivitu vašeho podnikání.

Vzhledem k vaší investici do Earth AI, můžete diskutovat o tom, jak může umělá inteligence sehrát roli v úsilí o udržitelnost, zejména v sektorech, jako je čistá energie a těžba nerostů?

Umělá inteligence může přispět k těmto sektorům několika způsoby: optimalizovaná správa zdrojů, prediktivní údržba, environmentální monitoring, vylepšený průzkum nerostů atd. 

Obecně, schopnost umělé inteligence zpracovávat a analyzovat data v měřítku umožňuje inteligentnější rozhodování a provozní efektivitu, poskytující metody průzkumu a těžby, které jsou mnohem efektivnější a ekologičtější.

Například, jak jsem již zmínil, Earth AI objevuje nová ložiska efektivněji a provádí průzkum ložisek rychleji než tradiční průzkumníci a těžaři. Používá proprietární těžební hardware, který zahrnuje systém s nulovým narušením a mobilní logistický systém, což významně snižuje environmentální dopad operací.

Jak vidíte současné a budoucí regulace ovlivňující investice do umělé inteligence? Čeho by se měly startupy umělé inteligence bát, aby se efektivnímu způsobem vyrovnaly s těmito regulačními krajinami?

Obecný trend je, že regulace ve Spojených státech a Evropě se stává přísnější. To je proto, že umělá inteligence a související technologie se vyvíjejí velmi rychle, což vyžaduje regulační dohled. Tento proces probíhá napříč všemi sektory; proto je každý průmysl regulován nějakým způsobem. Rozdíl spočívá v tom, že podniky v tradičních sektorech, jako je stavebnictví a automobilový průmysl, jsou zvyklé na regulaci, zatímco umělá inteligence je teprve na počátku této cesty.

Myslím, že to obecně má své zásluhy, protože to činí trh více organizovaným a systematickým. Nicméně, dnes, znění stávajících nebo navrhovaných regulací stále poskytuje mnoho prostoru pro interpretaci, což vyvolává obavy. Určitě je třeba pečlivě prostudovat pravidla a sledovat jejich vynucování, ale možnost subjektivních soudů o startupách umělé inteligence a následných rozhodnutí o tom, které z nich by měly podléhat přísnější regulaci, je znepokojivým znamením, které by mohlo mít neúmyslné důsledky. 

To by mohlo vést ke přesunu vývoje umělé inteligence do zemí, které uplatňují odlišné nebo sofistikovanější přístupy, jako je Čína. Na druhou stranu, země bez nadměrné vládní regulace a ty, které podporují inovativní nápady, přilákají vývojáře. 

Co mohu poradit startupům, je sledovat aktuální legislativu v různých zemích a možná zvažovat země, kde je regulace méně přísná nebo lépe přizpůsobená vašemu odvětví, a také operovat v kritických odvětvích, kde bude vždy некоторá volnost, zejména pokud plánujete operovat ve Spojených státech.

Děkuji za vaše podrobné odpovědi, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Taver Capital.