ผู้นำทางความคิด
คลื่นการ_deploy AI ที่มีทุน — และความเสี่ยงในพอร์ตโฟลิโอที่ยังไม่มีการกำหนดราคา
เมื่อเดือนที่แล้ว OpenAI ได้เปิดตัวหน่วยงานมูลค่า 4 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเรียกว่า OpenAI Deployment Company โดยมี TPG เป็นผู้นำในการระดมทุน และได้รับการสนับสนุนจาก Bain Capital, Advent และ Brookfield ในฐานะพันธมิตรผู้ก่อตั้งร่วม นอกจากนี้ยังมี 19 บริษัท PE ที่มอบเงินทุนในการดำเนินการนี้ โดยมีภารกิจที่จะฝังตัวนักวิศวกรการ_deploy AI เข้าไปภายในองค์กรและค้นหาความเป็นไปได้ในการใช้ AI ที่มีคุณค่าสูงสุด (และจากนั้นขยายสเกล)
Anthropic ก็ได้ดำเนินการในโครงสร้างเดียวกัน โดยรายงานของ Reuters ระบุว่าทั้งสองบริษัทได้ก่อตั้งการร่วมทุนร่วมกับ PE โดยมีเป้าหมายในการซื้อกิจการบริษัทที่ให้บริการการ_deploy AI ในธุรกิจ การ_deploy AI ในธุรกิจ เห็นได้ชัดว่านี่คือเหตุการณ์ระดับอุตสาหกรรมในการระดมทุน ไม่ใช่การเดิมพันเชิงกลยุทธ์แบบครั้งเดียว ตลาดที่พวกเขากำลังเติบโตคือพอร์ตโฟลิโอของคุณ นักลงทุนควรพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขากำลังมองเห็นอยู่ที่นี่
สิ่งที่บริษัทการ_deploy ที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE คือ
TPG จัดการสินทรัพย์มากกว่า 200 พันล้านดอลลาร์ และหน้าที่ตามกฎหมายของพวกเขาคือต่อผู้ถือหุ้นจำกัด (ไม่ใช่ต่อลูกค้าองค์กรที่จะได้รับนักวิศวกรการ_deploy) เมื่อ TPG เขียนเช็คให้กับ OpenAI Deployment Company พวกเขากำลังซื้อสินทรัพย์ที่เติบโตซึ่งวัดจากผลรายได้ของการ_deploy AI นักวิศวกรที่สามารถกระตุ้นการทำงานได้ 10 งานภายในบริษัทในพอร์ตโฟลิโอถือว่าเป็น “สินทรัพย์ที่มีประสิทธิภาพดีกว่า” มากกว่านักวิศวกรที่กระตุ้นการทำงานได้เพียง 3 งาน การกระตุ้นและขยายการใช้ AI ไม่ใช่เรื่องบังเอิญต่อโครงสร้างการลงทุน แต่เป็นจุดประสงค์หลัก
นี่คือสิ่งที่ยานพาหนะการเติบโตที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE ทำ และสิ่งที่พวกเขาควรทำ สิ่งจูงใจไม่ได้ขัดแย้งกัน แต่จัดตำแหน่งให้กับผลลัพธ์ที่แตกต่างจากที่บริษัทในพอร์ตโฟลิโอของคุณกำลังเพิ่มประสิทธิภาพ ในขณะที่พวกเขากำลังเพิ่มสเกล บริษัทที่ดูดซับนักวิศวกรการ_deploy เหล่านี้จำเป็นต้องเพิ่มประสิทธิภาพให้กับความสามารถในการทำกำไร ใน AI ขององค์กร สิ่งเหล่านี้สามารถแยกออกจากกันได้โดยไม่มีการสังเกตเห็นเป็นเวลานานก่อนที่ใครบางคนในอาคารจะขมวดคิ้ว
เราเคยเห็นโครงสร้างสิ่งจูงใจนี้มาก่อน
ในปี 1999 มีการก่อตั้ง marchFIRST จากการควบควมกิจการระหว่าง USinternetworking และ Whittman-Hart โดยมีการประเมินมูลค่าสูงสุดมากกว่า 7 พันล้านดอลลาร์ ธุรกิจนี้ได้ฝังตัวนักปรึกษาอินเทอร์เน็ตเข้าไปภายในองค์กรเพื่อค้นหาและสร้างโอกาสบนเว็บที่มีคุณค่าสูง Razorfish และ Sapient กำลังดำเนินการในลักษณะเดียวกันกับตรรกะการลงทุนเดียวกัน
การเสนอขายนั้นเป็นไปตามเวลา องค์กรต่างๆ จริงๆ แล้วต้องการความเชี่ยวชาญที่พวกเขาไม่มี อินเทอร์เน็ตกำลังเคลื่อนที่เร็วกว่าทีมภายในสามารถติดตามได้ และนักปรึกษาที่แท้จริงมีความสามารถในการทำงานของพวกเขา สิ่งที่องค์กรไม่ได้คิดอย่างเต็มที่ (และนักลงทุนหลายคนก็ไม่ได้เช่นกัน) คือว่าสิ่งจูงใจที่อยู่ภายใต้จะดำเนินไปอย่างไรเมื่ออยู่ภายในอาคาร บริษัทเหล่านี้ไม่ได้รับค่าตอบแทนจากการสร้าง ROI ให้กับลูกค้า แต่ได้รับค่าตอบแทนจากเมตริก เช่น จำนวนพนักงานและชั่วโมงการเรียกเก็บเงิน การ_deploy มากขึ้นเสมอจะดีกว่าสำหรับพวกเขา ไม่ว่าจะหมายถึงอะไรสำหรับลูกค้า นักปรึกษาที่ค้นหาความเป็นไปได้จะได้รับการตอบแทนจากการค้นหามากขึ้น ผลตอบแทนของ LP ขึ้นอยู่กับการเติบโต
marchFIRST ยื่นฟ้องล้มละลายในปี 2001 โดยทิ้งองค์กรที่ถือครองโครงสร้างพื้นฐานที่พวกเขาได้รับอนุมัติ แต่ไม่สามารถยืนยันผลได้ ตลาดการ_deploy AI อาจหรืออาจไม่ติดตามแนวเส้นเดียวกัน แต่ฉันจะแย้งว่าสิ่งจูงใจทางเศรษฐกิจที่อยู่ภายใต้การร่วมทุนใหม่เหล่านี้มีโครงสร้างเหมือนกันกับสิ่งที่สร้างผลลัพธ์เหล่านั้น นักลงทุนที่มีบริษัทในพอร์ตโฟลิโอที่กำลังจะให้การต้อนรับนักวิศวกรการ_deploy ที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE ควรถามคำถามเฉพาะเจาะจงก่อนที่พวกเขาจะผ่านประตู
ภายในอาคาร นอกบัญชี
การ_deploy AI แต่ละครั้งที่นักวิศวกรกระตุ้นการทำงานจะมีค่าใช้จ่าย โดยอาจเป็นโทเค็นที่ใช้ไป การเรียก API ที่ทำ การคำนวณที่ใช้ไป เป็นต้น ค่าใช้จ่ายเหล่านี้จะเพิ่มขึ้นทุกเดือนในธุรกรรมและคุณลักษณะที่ทีมสัมผัส การกระตุ้นและขยายการ_deploy คือหน้าที่ของนักวิศวกรการ_deploy การวัดว่าพวกเขามีประสิทธิภาพหรือไม่เมื่อเทียบกับค่าใช้จ่ายไม่ใช่หน้าที่ของพวกเขา และไม่ใช่วิธีการประเมินผลการทำงานของพวกเขา โครงสร้างเงินทุนที่อยู่เบื้องหลังไม่ได้มีความสนใจเป็นพิเศษว่าองค์กรรู้คำตอบของคำถามนั้นหรือไม่
ดังนั้น ใครภายในบริษัทในพอร์ตโฟลิโอของคุณที่กำลังติดตามค่าใช้จ่ายต่อการ_deploy AI แต่ละครั้ง ใครที่มอบหมายค่าใช้จ่าย AI ให้กับกลุ่มลูกค้าและคุณลักษณะผลิตภัณฑ์ที่สร้างมัน ใครที่มีอำนาจในการชะลอหรือปิดการใช้งานที่กินงบประมาณโดยไม่ได้สร้างผลตอบแทน หากคำตอบสำหรับคำถามเหล่านั้นเท่ากับการยักไหล่ ความเสี่ยงที่ไม่ปรากฏในบอร์ดเด็คยังคงเป็นเรื่องที่ไม่มีใครพูดถึง มันไม่ได้ถูกซ่อน แต่ไม่มีใครสร้างเครื่องมือในการค้นหามัน
โอกาสการลงทุนทางด้านอื่น
ถามบริษัทในพอร์ตโฟลิโอเฉลี่ยว่าค่าใช้จ่ายจริงของการ_deploy AI แต่ละครั้งต่อธุรกรรมคือเท่าใด หรือใครที่สามารถปิดการใช้งานที่กินงบประมาณโดยไม่ได้สร้างผลตอบแทน และคำตอบมักจะเป็นช่วงเวลาที่เงียบยาวนาน ความช่องว่างนี้มักจะอยู่ภายใต้การมองเห็นจนกว่าบิลจะทำให้ไม่สามารถเพิกเฉยได้ และนักลงทุนมักจะอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการสังเกตเห็นเรื่องนี้ก่อนบริษัทต่างๆ
สองปีที่แล้ว สิ่งนี้ไม่ใช่แนวคิดการลงทุนที่เชิงพาณิชย์เพราะคลื่นการ_deploy ยังไม่ได้มาถึงพร้อมกับทุนจริงๆ (สิ่งนี้ได้เปลี่ยนแปลงไป) องค์กรที่ดูดซับนักวิศวกรการ_deploy ที่ฝังตัวโดยไม่มีระดับนั้นกำลังดำเนินการทดลองเดียวกับที่องค์กรในปี 1999 ทำ และองค์กรที่มีระดับนั้นก่อนที่ทีมจะเดินผ่านประตูจะอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างกัน และนักลงทุนก็เช่นกัน
CFO ที่ถูกเผาในปี 2001 มีความฉลาดและไม่มีเครื่องมือมากพอ และเมื่อค่าใช้จ่ายกลายเป็นเรื่องที่มองเห็นได้ การหยุดมันแล้วมีราคาแพง เครื่องมือเหล่านั้นมีอยู่แล้ว แต่ว่าธุรกิจจะขอมันหรือไม่ก่อนที่จะให้ PE เดินผ่านประตู (และนักลงทุนจะผลักดันให้บริษัทในพอร์ตโฟลิโอของตนขอมันหรือไม่) ยังคงเป็นคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ
19 บริษัท PE เพิ่งให้ทุน 4 พันล้านดอลลาร์เพื่อขยายการใช้ AI ภายในบริษัทของคุณ และพวกเขาทำงานได้ดี นักลงทุนที่จะออกมาเป็นผู้ชนะในคลื่นนี้จะเป็นคนที่ทำให้บริษัทของตนพร้อมที่จะทำเช่นเดียวกัน
