Хвильа розгортання штучного інтелекту має капітал — і ризик портфеля, який ще ніхто не оцінює

Минулого місяця OpenAI запустила 4-мільярдну сутність під назвою OpenAI Deployment Company. TPG очолила раунд, а Bain Capital, Advent і Brookfield підписалися як співлідери-засновники, а дев’ятнадцять фірм приватного капіталу зобов’язалися надати капітал загалом. Заявлена місія — вбудувати інженерів з розгортання штучного інтелекту безпосередньо в підприємства та знайти їхні найцінніші можливості штучного інтелекту (і, звичайно, масштабувати їх).

Anthropic переслідує ту саму структуру. Reuters повідомила, що обидві компанії незалежно створили спільні підприємства з приватним капіталом з орієнтацією на придбання фірм з розгортання бізнес-рішень штучного інтелекту. Чітко, що це капіталоутворення на рівні галузі, а не окрема стратегічна ставка. Ринок, до якого вони зростають, — це ваш портфель. Інвестори повинні ретельно подумати про те, що вони насправді бачать тут.

Що таке компанія з розгортанням, підтримувана приватним капіталом

TPG керує активами на суму понад 200 мільярдів доларів, а її фідуціарна відповідальність поширюється на її обмежених партнерів (на відміну від цього, вона не поширюється на клієнтів підприємств, які будуть отримувати інженерів з розгортання). Коли TPG виписує чек компанії OpenAI Deployment Company, вона купує актив росту, який вимірюється доходом від розгортання штучного інтелекту. Інженер, який активує десять робочих процесів всередині компанії портфеля, — це “краще виконуючий” актив, ніж той, хто активує три. Ця ін센тівзація на пошук, активацію та масштабування використання штучного інтелекту не є випадковою щодо інвестиційної структури. Навпаки, це є суть справи.

Це те, що роблять приватні інвестиційні компанії росту, і це те, що вони повинні робити. Інсенції не суперечать один одному; вони просто орієнтовані на інший результат, ніж той, за яким оптимізуються ваші компанії портфеля. Хоча вони оптимізуються за масштабом, компанії, які поглинають ці команди з розгортання, повинні оптимізуватися за прибутковістю. У сфері підприємства штучного інтелекту ці дві речі можуть розходиться тихо протягом досить тривалого часу, перш ніж хтось у будівлі зморщить брови.

Ми бачили цю структуру інсенції раніше

У 1999 році marchFIRST була створена в результаті злиття USinternetworking і Whittman-Hart, з піковою капіталізацією понад 7 мільярдів доларів. Бізнес полягав у вбудуванні інтернет-консультантів у підприємства для пошуку та побудови високоцінних веб-можливостей. Razorfish і Sapient проводили ту саму гру з тією ж логікою приватного капіталу за ними.

Презентація була своєчасною. Підприємства дійсно потребували експертизи, якої у них не було, інтернет розвивався швидше, ніж внутрішні команди могли відстежувати, а консультанти були справді хорошими у своїй роботі. Що підприємства не повністю продумали (і чого багато інвесторів також не подумали) — це те, як структура інсенції під ними поведе себе, коли вона опиниться всередині будівлі. Ці фірми не отримували винагороди за ROI клієнтів, а за метрики, такі як кількість працівників і кількість робочих годин. Більше розгортання завжди було краще для них, незалежно від того, що це означало для клієнта. Консультанти, які знаходили можливості, отримували винагороду за те, що знаходили ще більше можливостей. Доходи обмежених партнерів залежали від росту.

marchFIRST подала заяву про банкрутство у 2001 році, залишивши підприємства з інфраструктурою, яку вони схвалили, але не завжди могли виправдати. Ринок розгортання штучного інтелекту може або не може слідувати тій самій траєktorії, але я би сказав, що економічні інсенції, що лежать в основі цих нових підприємств, є структуційно ідентичними тим, які призвели до таких результатів. Інвестори з компаніями портфеля, які ось-ось відкриють двері для команди з розгортання, підтримуваної приватним капіталом, повинні поставити деякі конкретні питання, перш ніж вони пройдуть через двері.

Всередині будівлі, поза книгами

Кожен робочий процес штучного інтелекту, який активує інженер з розгортання, має структуру витрат, будь то спожиті токени, зроблені API-виклики, спалений комп’ютер тощо. Ці витрати накопичуються місяць за місяцем по всіх транзакціях і функціях, яких торкається команда. Активація та масштабування цих робочих процесів — це робота інженера з розгортання; вимірювання того, чи вони дійсно прибуткові відносно їхньої вартості, — не його робота, і це не те, як його результати оцінюються. Капітальна структура, що лежить в основі, не має особливого інтересу до того, чи підприємство знає відповідь на це питання.

Тож хто всередині вашої компанії портфеля дійсно відстежує вартість кожного робочого процесу штучного інтелекту? Хто приписує витрати на штучний інтелект до сегментів клієнтів і функцій продукту, які їх генерують? Хто має повноваження уповільнити або заблокувати використання, яке споживає бюджет без отримання доходу? Якщо відповідь на будь-яке з цих питань дорівнює пожиму плечами, то машина росту, підтримувана приватним капіталом, тепер має доступ до центру витрат, який нічого не регулює. Цей ризик ще не з’являється в презентаціях ради директорів. Це не приховано, однак, але ніхто не створив інструментарію для його виявлення.

Інвестиційна можливість на іншому боці цього

Запитайте у середньої компанії портфеля, яка вартість кожного робочого процесу штучного інтелекту насправді становить за транзакцію, або хто може зупинити використання, яке спалює бюджет без отримання доходу, і відповідь зазвичай довгая пауза. Ця прогалина зазвичай залишається невидимою, поки рахунок не зробить її неможливою проігнорувати, а інвестори часто краще розміщені для раннього виявлення цього, ніж самі компанії.

Два роки тому це не було комерційною інвестиційною тезою, оскільки хвиля розгортання ще не мала серйозного капіталу за собою (це змінилося). Підприємства, які тепер поглинають вбудовані команди з розгортання без цього шару, проводять той самий експеримент, який проводили підприємства у 1999 році, а ті, хто має його до того, як ці команди пройдуть через двері, перебувають у структуційно іншому положенні, і так само їхні інвестори.

Фінансові директори, які були обпалені у 2001 році, мали багато інтелекту та недостатньо інструментарію, а до того часу, як структура витрат стала видною, зупинення її було вже дорогим. Цей інструментарій існує тепер, але чи підприємства вимагатимуть його до того, як відкриють двері (і чи інвестори спонукають свої компанії портфеля вимагати його), залишається відкритим питанням.

Дев’ятнадцять фірм приватного капіталу тільки що зобов’язалися виділити 4 мільярди доларів на масштабування використання штучного інтелекту всередині компаній, подібних до вашої, і вони дуже хороші у своїй роботі. Інвестори, які вийдуть вперед на цій хвилі, будуть тими, хто забезпечив, щоб їхні компанії були рівноцінні їм.