Fala wdrożeniowa sztucznej inteligencji ma kapitał i ryzyko portfelowego, które nikt jeszcze nie wycenił

W zeszłym miesiącu OpenAI uruchomiło podmiot o wartości 4 miliardów dolarów pod nazwą OpenAI Deployment Company. TPG poprowadziło rundę, a Bain Capital, Advent i Brookfield dołączyły jako współprowadzący partnerzy założyciele, a dziewiętnaście firm private equity zobowiązało się do udziału w kapitale. Stwierdzona misja polega na wbudowaniu inżynierów wdrożeniowych sztucznej inteligencji bezpośrednio w przedsiębiorstwach i znalezieniu ich najbardziej opłacalnych możliwości sztucznej inteligencji (i oczywiście ich skalowaniu).

Anthropic prowadzi tę samą strukturę. Reuters doniósł, że obie firmy niezależnie utworzyły spółki joint venture wspierane przez private equity ukierunkowane na przejęcia firm zajmujących się wdrożeniem sztucznej inteligencji w biznesie. Jest to wyraźnie wydarzenie formowania kapitału na poziomie branży, a nie strategiczny zakład jednorazowy. Rynek, do którego rosną, to Wasz portfel. Inwestorzy powinni dobrze przemyśleć, na co tak naprawdę patrzą.

Czym jest spółka wdrożeniowa wspierana przez private equity

TPG zarządza aktywami o wartości ponad 200 miliardów dolarów, a jego obowiązek fiducjarny dotyczy jego partnerów ograniczonych (w przeciwieństwie do przedsiębiorstw, które otrzymają inżynierów wdrożeniowych). Kiedy TPG wystawia czek na rzecz OpenAI Deployment Company, kupuje aktywa wzrostowe mierzone przychodami z wdrożenia sztucznej inteligencji. Inżynier, który aktywuje dziesięć przepływów w ramach spółki portfelowo, jest “lepszym” aktywem niż ten, który aktywuje trzy. Zachęta do znalezienia, aktywowania i skalowania użycia sztucznej inteligencji nie jest przypadkowa w stosunku do struktury inwestycyjnej. Jest to cały punkt.

To, co robią pośrednicy wzrostu wspierani przez private equity, i to, do czego są przeznaczeni. Zachęty nie są wyśrodkowane; są po prostu wyrównane do innego wyniku niż ten, do którego optymalizują się Wasze spółki portfelowo. Podczas gdy one optymalizują skalę, spółki absorbujące te zespoły wdrożeniowe muszą optymalizować zyskowność. W przypadku sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach te dwie rzeczy mogą się rozdzielać przez długi czas, zanim ktoś w budynku zmarszczy brwi.

Widzieliśmy już tę strukturę zachęt

W 1999 roku marchFIRST powstało z połączenia USinternetworking i Whittman-Hart, z wartością szczytową ponad 7 miliardów dolarów. Biznes ten wbudowywał konsultantów internetowych w przedsiębiorstwach, aby znaleźć i zbudować wysoko opłacalne możliwości internetowe. Razorfish i Sapient prowadzili tę samą grę z tą samą logiką kapitałową za nimi.

Pitch był na czas. Przedsiębiorstwa rzeczywiście potrzebowały ekspertyzy, której nie posiadały, internet poruszał się szybciej niż wewnętrzne zespoły mogły śledzić, a konsultanci byli naprawdę dobrzy w swojej pracy. To, czego przedsiębiorstwa nie do końca przemyślały (i czego wielu inwestorów również nie), to jak struktura zachęt pod spodem będzie się zachowywać, gdy już będą w budynku. Te firmy nie były wynagradzane za ROI klienta, ale za metryki takie jak liczba pracowników i godziny rozliczalne. Większe wdrożenie było zawsze lepsze dla nich, niezależnie od tego, co to znaczyło dla klienta. Konsultanci znajdujący możliwości byli nagradzani za znajdowanie ich coraz więcej. Zwroty LP zależały od wzrostu.

marchFIRST złożyło wniosek o upadłość w 2001 roku, pozostawiając przedsiębiorstwa z infrastrukturą, której zatwierdziły, ale której nie zawsze mogły uzasadnić. Rynek wdrożeniowy sztucznej inteligencji może lub nie może podążać tą samą ścieżką, ale twierdzę, że ekonomiczne zachęty leżące u podstaw tych nowych przedsięwzięć są strukturalnie identyczne z tymi, które wytworzyły te wyniki. Inwestorzy z przedsiębiorstwami portfelowymi, które mają wkrótce powitać zespół wdrożeniowy wspierany przez private equity, muszą zadawać sobie pewne pytania, zanim przekroczą próg.

Wewnątrz budynku, poza księgami

Każdy przepływ sztucznej inteligencji aktywowany przez inżyniera wdrożeniowego niesie ze sobą strukturę kosztową, czy to zużyte tokeny, wykonane wywołania API, spalony komput, itp. Te koszty kumulują się miesiąc w miesiąc w każdej transakcji i funkcji, której zespół dotyka. Aktywowanie i skalowanie tych przepływów jest zadaniem inżyniera wdrożeniowego; mierzenie, czy są one naprawdę opłacalne w stosunku do ich kosztu, nie jest jego zadaniem i nie jest tym, jak jego wyniki są oceniane. Struktura kapitałowa za nimi nie ma szczególnego zainteresowania tym, czy przedsiębiorstwo wie odpowiedź na to pytanie.

Więc kto w Waszej spółce portfelowo rzeczywiście śledzi koszt przepływu sztucznej inteligencji? Kto przypisuje wydatki sztucznej inteligencji do segmentów klientów i funkcji produktowych, które je generują? Kto ma uprawnienia do spowolnienia lub zablokowania użycia, które pochłania budżet bez generowania zwrotu? Jeśli odpowiedź na którąkolwiek z tych pytań sprowadza się do wzruszenia ramion, maszyna wzrostu wspierana przez private equity ma teraz dostęp do centrum kosztów z niczym, co nie reguluje wydatków. To ryzyko, które jeszcze nie pojawia się w prezentacjach zarządu. Nie jest ukryte, ale nikt jeszcze nie zbudował instrumentarium, aby je znaleźć.

Możliwość inwestycyjna po drugiej stronie

Zapytaj przeciętną spółkę portfelową, jaki jest rzeczywisty koszt przepływu sztucznej inteligencji na transakcję, lub kto może zatrzymać użycie, które spala budżet bez generowania zwrotu, i odpowiedź jest zwykle długą pauzą. Ta luka ma tendencję do pozostawania niewidocznej, aż do momentu, gdy rachunek ją uwidoczni, a inwestorzy często są lepiej przygotowani do wczesnego jej zauważenia niż same spółki.

Dwa lata temu nie było to komercyjna teza inwestycyjna, ponieważ fala wdrożeniowa nie przybyła jeszcze z poważnym kapitałem za sobą (to się zmieniło). Przedsiębiorstwa, które teraz absorbują zespoły wdrożeniowe bez tej warstwy, prowadzą to samo doświadczenie, które prowadziły przedsiębiorstwa w 1999 roku, a te, które ją mają, zanim zespoły te przekroczą próg, są w strukturalnie innej pozycji, tak jak i ich inwestorzy.

Finansowi dyrektorzy, którzy ucierpieli w 2001 roku, mieli wiele inteligencji i niewystarczające instrumentarium, a do czasu, gdy struktura kosztowa stała się widoczna, jej zatrzymanie było już drogie. To instrumentarium istnieje teraz, ale czy biznes będzie je żądał, zanim otworzy drzwi (i czy inwestorzy będą naciskać na swoje spółki portfelowo, aby je żądały), jest nadal otwartym pytaniem.

Dziewiętnaście firm private equity zobowiązało się do udziału w 4 miliardach dolarów w celu skalowania użycia sztucznej inteligencji w firmach takich jak Wasza, i są bardzo dobrzy w tym, co robią. Inwestorzy, którzy wyjdą na tym wzroście, będą tymi, którzy upewnili się, że ich spółki były równie dobre w swoim.