a16z การลงทุนย้อนกลับ: 86% ของการลงทุน VC ไหลเข้าสู่ AI งานเลี้ยงมูลล้านล้านเพิ่งเริ่มต้น

ผู้เขียน: Z Potentials

Z ไฮไลท์

• ความแตกต่างระหว่างสิ่งที่โมเดลสามารถทำได้และวิธีการที่ถูกใช้งานจริง คือเหตุผลที่ทำให้ฉันตื่นเต้นกับชั้นการใช้งาน
• บริษัทที่ใช้จ่ายเครื่องมือ AI ในอันดับ 1% มีค่าใช้จ่ายกลางประมาณแปดเท่าของบริษัทในอันดับ 10% แรก
• สำหรับบริษัทที่มีผู้ก่อตั้งเป็นผู้นำ ผู้ก่อตั้งเองก็เป็นประเภทสินทรัพย์

บทความนี้จัดทำจากพอดแคสต์ทางการของ a16z เรื่อง "AI, Infrastructure, and the Next Investment Cycle" โดย David George, Sarah Wang, Alex Immerman และ Santiago "Santi" Rodriguez เป็นหุ้นส่วนสี่คนของกองทุนการเติบโตของ a16z ตอนนี้ใช้กราฟสำคัญ 25 หน้าในรายงานประจำปี State of Markets เป็นแนวทางในการอภิปรายเกี่ยวกับกำไรที่อยู่เบื้องหลังการเพิ่มขึ้นของตลาด, การแข่งขันด้านกำลังการประมวลผลของผู้ผลิตขนาดใหญ่, อัตราการนำไปใช้ที่ต่ำมากในชั้นโมเดลและชั้นการใช้งาน, รวมถึงการสังเกตล่าสุดเกี่ยวกับการบริโภค, ซอฟต์แวร์สาธารณะ, IPO และตลาดรอง รายการนี้เผยแพร่เมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026.

01 เทคโนโลยีคือ "ทุกช่วงเวลา"

David: ยินดีต้อนรับกลับสู่พอดแคสต์ a16z ฉันคือ David George วันนี้มีเพื่อนร่วมงานของฉัน Sarah Wang, Alex Immerman และ Santiago Rodriguez มาร่วมด้วย เราจะไปผ่านกราฟสำคัญ 25 หน้าในรายงาน State of Markets ล่าสุด: กำไรที่อยู่เบื้องหลังการเพิ่มขึ้นของตลาด, ขนาดการสร้าง AI, หลักฐานการเติบโตของอัตราการนำไปใช้, และสิ่งที่รอบนี้หมายถึงสำหรับฮาร์ดแวร์, ซอฟต์แวร์ และบริษัทเอกชนรุ่นถัดไป เราจะอธิบายความหมายของกราฟเหล่านี้และพูดคุยเกี่ยวกับสิ่งที่เราเห็นในแนวหน้า Sarah, Alex, Santi ขอบคุณที่มาที่นี่

ในวันที่พอดแคสต์นี้เผยแพร่ เราจะเผยแพร่รายงาน State of Markets ฉบับเต็ม นี่คือประเพณีประจำปีของทีมการเติบโตของเราในการรวบรวมแนวโน้มที่ใหญ่ที่สุดในเทคโนโลยี, AI, โครงสร้างพื้นฐาน และตลาดทั้งหมด วันนี้เราจะเลือกกราฟที่น่าสนใจบางส่วนมาพูดคุย หากต้องการดูภาพรวมทั้งหมด อย่าลืมอ่านฉบับเต็มซึ่งมีข้อมูลมากมาย วันนี้เราจะพูดคุยเกี่ยวกับด้านมหภาค ------ CapEx, ศูนย์ข้อมูล, ความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว; และการสังเกตแนวหน้า ------ โมเดล, การใช้งาน และการตรวจสอบเชิงลึกในบางแนวดิ่ง เทคโนโลยีกำลังขับเคลื่อนการลงทุนที่แพร่หลายไปทั่วทั้งเศรษฐกิจ: การเติบโตของกำไรสนับสนุนการเพิ่มขึ้นของตลาด, ความต้องการ AI ทำให้การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้มาก ผู้ผลิตขนาดใหญ่กำลังลงทุนกระแสเงินสดจากการดำเนินงานทั้งหมดในช่วงนี้ไปยังการสร้างกำลังการผลิต และความต้องการยังคงสูงกว่าข้อเสนอในเกือบทุกกรณีที่เราเห็น เงินเหล่านี้ไหลไปยังชิป, พลังงาน, การระบายความร้อน, การก่อสร้าง และแรงงานที่มีทักษะ และอื่น ๆ การขยายตัวนี้เกิดขึ้นพร้อมกับความต้องการที่มากขึ้นในการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ ซึ่งกำลังสร้างโอกาสในทุกอุตสาหกรรม

ดี เรามาเริ่มกันเลย หน้าแรก: เทคโนโลยีคือ "ทุกช่วงเวลา" ส่วนนี้อาจดูชัดเจน แต่ตัวเลขในหน้านี้ดูน่าทึ่งในวันนี้ ------ อุปกรณ์ไฮเทค, ซอฟต์แวร์ และการวิจัยและพัฒนาขณะนี้คิดเป็นประมาณ 55% ของการใช้จ่ายทุนในสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นตัวเลขที่น่าตกใจ เทคโนโลยีกำลังขับเคลื่อนรอบการลงทุนในทุกด้านของเศรษฐกิจ ตั้งแต่ซอฟต์แวร์และโมเดล ไปจนถึงพลังงาน, การก่อสร้าง และกำลังการผลิตในอุตสาหกรรม หุ้นเทคโนโลยีคิดเป็นประมาณ 40% ของมูลค่าตลาดหุ้นสหรัฐ และในสิบบริษัทที่มีมูลค่าตลาดสูงสุดในโลกมีแปดบริษัทเป็นบริษัทเทคโนโลยีของสหรัฐ นี่คือเรื่องราวที่ยิ่งใหญ่ คุณสามารถเห็นมันใน capex, ในการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล, และในเงินทุนที่ไหลไปยังบริษัทโมเดล ------ บริษัทโมเดลได้ระดมทุนรวมมากกว่า 3500 พันล้านดอลลาร์ มองในระยะยาว เนื่องจากนี่คือการเปรียบเทียบที่ถูกอ้างถึงมากที่สุด: ขนาดของการก่อสร้างครั้งนี้คิดเป็นสัดส่วนของ GDP ได้เกินกว่าที่เคยเกิดขึ้นในสมัยรถไฟ เราทุกคนมีความรู้สึกว่า หากเราก้าวไปข้างหน้าอีกห้าถึงเจ็ดปี หรือแม้แต่สิบปีแล้วมองย้อนกลับไปที่ตัวเลขเหล่านี้ มูลค่ารวมอาจจะมากกว่า 20 เท่าของตอนนี้ ดังนั้นนี่จึงดูเหมือนเป็นบทถัดไปของ Marc Andreessen ที่ว่า "ซอฟต์แวร์กำลังกลืนกินโลก"

Alex: ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา ซอฟต์แวร์ได้เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั้งหมดเหล่านี้ แต่ในขณะนั้นมีเพียงส่วนน้อยที่สามารถสร้างซอฟต์แวร์ ------ เราทุกคนไม่ใช่ และวันนี้ ถ้าคุณดูที่ตัวเราเอง: เราทุกคนมีงานอัตโนมัติหลายอย่างที่ทำงานในทุกคืน หากเราติดตามตรรกะนี้ไปยังความต้องการซอฟต์แวร์ นั่นหมายถึงความต้องการที่มากขึ้นสำหรับการประมวลผล, ชิป, พลังงาน และการก่อสร้าง ดังนั้นจึงไม่แปลกใจเลยที่การลงทุนส่วนใหญ่ในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่เทคโนโลยี เรามักถูกผู้ฟังถามคำถามเดียวกัน: ทั้งหมดนี้ดูน่าทึ่ง แต่เป็นฟองไหม? ตลาดได้สร้างสถิติสูงสุดใหม่ แต่ตัวคูณการซื้อขายในปัจจุบันกลับลดลง ------ หุ้นเพิ่มขึ้นประมาณ 20% แต่ตัวคูณกลับลดลงประมาณ 20% นี่หมายความว่าการเพิ่มขึ้นนั้นเกิดจากกำไรพื้นฐาน ไม่ใช่การขยายตัวของตัวคูณ ตัวคูณกำไรของ S&P 500 ต่ำกว่า 20 เท่า และส่วนใหญ่ที่ประกอบขึ้นเป็น S&P 500 เป็นบริษัทที่มีคุณภาพสูงมาก นี่แตกต่างจากฟองสบู่ของอินเทอร์เน็ตโดยสิ้นเชิง ------ ในขณะนั้นบริษัทที่มีมูลค่าตลาดสูงสุดในโลก ราคาหุ้นพุ่งสูงขึ้นจากการขยายตัวของตัวคูณ โดยหุ้นจำนวนมากซื้อขายที่อัตราส่วนราคาต่อกำไร 100 เท่า ขณะนี้ไม่ใช่กรณีนี้ ในทางกลับกัน บริษัทที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บ ------ ซึ่งมีความผันผวนสูง ------ ซื้อขายที่อัตราส่วนกำไรล่วงหน้าหกถึงเจ็ดเท่า ดังนั้นความแตกต่างจึงมีมาก

Santi: มีการเสริมที่สำคัญ: ตั้งแต่ GPT เปิดตัวเมื่อเกือบสี่ปีที่แล้ว ตลาดได้เพิ่มขึ้น 90% โดยมีอัตราการเติบโตต่อปี 17% โดยทั่วไปแล้วเมื่อเห็นการเติบโตต่อปี 17% ติดต่อกันสี่ปี ความรู้สึกแรกคือ "แน่นอนว่าจะต้องลดลง" และตอนนี้เราก็อยู่ในช่วงเวลาที่ร้อนแรง แต่เมื่อคุณนำมันมารวมกับสิ่งที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ------ ตลาดซื้อขายที่อัตราส่วนกำไรต่ำกว่า 20 เท่า และกำไรก็ยังเติบโตที่อัตรา 15% ------ ความรู้สึกนี้แตกต่างจากปี 2021 ที่ผ่านมา และแตกต่างจากปี 2000 ที่ตัวคูณและการเติบโตไม่ได้ซิงโครไนซ์จริงๆ

David: เห็นด้วยอย่างยิ่ง ฉันได้พูดถึงขนาดการก่อสร้างใน "การเปรียบเทียบรถไฟ" ก่อนหน้านี้ หากมองเฉพาะผู้ผลิตขนาดใหญ่ ------ Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft และ Oracle ------ คาดว่าการใช้จ่ายทุนในปี 2026 จะอยู่ที่ประมาณ 780 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่ปี 2025 จะอยู่ที่ 416 พันล้านดอลลาร์; ทุกการคาดการณ์ชี้ไปที่การใช้จ่ายมากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปีตั้งแต่ปี 2027 เป็นต้นไป มีรูปแบบหนึ่ง: ทุกแพลตฟอร์มการคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่สนับสนุนผู้ใช้และการใช้งานที่มากกว่ารุ่นก่อน ๆ อย่างมาก การก่อสร้างรอบนี้สามารถเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว และความต้องการยังคงสูงกว่าข้อเสนอ เนื่องจากจำนวนผู้ใช้ถูกขับเคลื่อนโดยช่องทางการกระจายที่มีอยู่แล้ว แนวโน้มนี้สร้างขึ้นจากอินเทอร์เน็ต, คลาวด์คอมพิวติ้ง และโทรศัพท์มือถือ ดังนั้นในทางทฤษฎีสามารถเข้าถึงผู้ใช้หลายพันล้านคนได้ทันที ------ ซึ่งแตกต่างจากรอบเทคโนโลยีก่อนหน้านี้

Sarah: ฉันคิดว่าสิ่งนี้ควรได้รับการขยายความ เราได้ก้าวข้ามไปไกลกว่ารูปแบบ "ถามคำถามเป็นครั้งคราว" ลองนึกถึงการเกิดขึ้นของตัวแทน: งานที่ทำพร้อมกัน, งานที่ทำเป็นเวลานาน ------ คุณได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้ว่างานจะดำเนินต่อไปในขณะที่คุณนอนหลับหรือทำอย่างอื่นในระหว่างวัน หากตัวแทนสามารถเขียนโค้ด, ค้นหา, และดำเนินการงานเหล่านี้ได้ด้วยตนเอง กำลังการประมวลผลที่แพลตฟอร์มเหล่านี้ต้องการจะมากกว่าที่เราคิดไว้ในอดีต

David: เห็นด้วยอย่างยิ่ง กราฟนี้แสดงสิ่งที่เกิดขึ้นในด้านการใช้จ่ายทุน: การคาดการณ์การใช้จ่ายทุนของผู้ผลิตขนาดใหญ่ห้ารายถูกปรับขึ้นอย่างมากในช่วงเวลาสั้น ๆ สิ่งที่เคยดูเหมือนเป็นเพดานและต้องใช้เวลาหลายไตรมาสหรือหลายปีถึงจะถึงได้ ตอนนี้กลายเป็นเป้าหมายในระยะสั้น เนื่องจากความต้องการกำลังการประมวลผลยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง เมื่อมองที่กราฟนี้ ฉันคิดว่าในทุกช่วงเวลาความรู้สึกตามสัญชาตญาณของคนคือ "การลงทุนจากที่นี่จะเริ่มมีเสถียรภาพ" แต่ในช่วงสี่ปีที่ผ่านมา ในฐานะเศรษฐกิจ เราได้ประเมินความเข้มข้นของแนวโน้มนี้ต่ำเกินไป ตามที่ Sarah กล่าว เมื่อโมเดลพัฒนา อัตราการใช้กำลังการผลิตที่ติดตั้งอยู่ก็ถูกดึงขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้นตัวเลขที่ David กล่าวถึงเมื่อสักครู่นี้ก็คือการประมาณการจริงในปัจจุบัน

Alex: ตามที่ DG กล่าว เราทุกคนเรียกความต้องการกำลังการประมวลผลในปัจจุบันว่า "model buster" ตัวอย่างที่น่าเชื่อถือที่เราทุกคนประสบคือ: ประมาณหนึ่งปีที่แล้ว Sam Altman และ Sarah Friar ถูกวิจารณ์อย่างมากจากการให้คำมั่นสัญญากับกำลังการประมวลผลที่มากมาย ทุกคนคิดว่าพวกเขาเสี่ยงเกินไป แต่ตอนนี้ทุกคนจะบอกว่าการตัดสินใจนั้นมีวิสัยทัศน์ล่วงหน้า แม้ว่าเช่นนั้น เพียงสองสัปดาห์ที่แล้ว เราเห็นว่า OpenAI ต้องระงับการสมัคร Pro ------ บริการระดับ 2000 ดอลลาร์ยังคงไม่เพียงพอ สิ่งที่เรากำลังประสบอยู่คือความต้องการที่ไม่สามารถตอบสนองได้

David: ทุกคนในแต่ละขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทาน และทุกคนที่เราคุยด้วยต่างบอกเราถึงสิ่งเดียวกันในรูปแบบที่แตกต่างกัน: ความต้องการเกินข้อเสนอ ในบางส่วนของห่วงโซ่อุปทานศูนย์ข้อมูล วัสดุหรือผลิตภัณฑ์จะต้องรอจนถึงปี 2028 กว่าจะได้มา ดังนั้นความตึงเครียดนี้จะไม่บรรเทาลง ในขณะเดียวกัน คุณยังสามารถเห็นหลักฐานของธุรกิจที่มีคุณภาพสูงจากด้านความต้องการ: Microsoft, Google และ Amazon รวมกันมีคำสั่งซื้อคลาวด์ประมาณ 1.7 ล้านล้านดอลลาร์ ลูกค้าเหล่านี้ได้ให้คำมั่นที่จะสะสมอย่างรวดเร็ว และแพลตฟอร์มกำลังลงทุนอย่างมากเพื่อให้บริการความต้องการเหล่านี้ ดังนั้นแม้ว่าในช่วงการก่อสร้างปัจจุบันกระแสเงินสดอิสระจะถูกกดดัน แต่การคาดการณ์ฉันทามติแสดงให้เห็นว่าจะฟื้นตัวตั้งแต่ปี 2028 เป็นต้นไป และจะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ คุณสามารถดูการประชุมทางโทรศัพท์เกี่ยวกับผลประกอบการล่าสุดของ Amazon พวกเขาอธิบายพลダynamics ของ J curve ได้ดี: อายุการใช้งานจริงของ GPU (หรือ TPU) นั้นยาวนานมาก คุณต้องสร้าง "เปล" ของศูนย์ข้อมูลให้เสร็จก่อน ซึ่งต้องใช้เวลา; จากนั้นจึงซื้อชิป แต่ระยะเวลาเศรษฐกิจของชิปจะยาวนาน และยาวนานกว่าที่เราคาดการณ์ไว้

Sarah: ใช่ ฉันรู้ว่าบางบริษัทขนาดใหญ่ถูกวิจารณ์เพราะการก่อสร้างทุนด้วยการกู้ยืม แต่เหมือนกับพลศาสตร์ของห้องทดลองโมเดล บริษัทที่ลังเลและระมัดระวังมากขึ้นในภายหลังต่างก็รู้สึกเสียใจ Santi: ใช่ สัญญาณอีกอย่างที่ถูกพูดถึงบ่อยคือราคาตลาด GPU ที่มีอยู่: GPU ใด ๆ ที่สามารถเปิดใช้งานกำลังการประมวลผลได้ สามารถเช่าได้ในราคาที่น่าสนใจ และบริษัทขนาดใหญ่สามารถทำกำไรได้อย่างมาก นี่คือจุดสำคัญที่เรามักพูดถึง: ทุกครั้งที่มีคลื่นเช่นนี้ จะสร้างผู้ใช้และผู้บริโภคที่เหลืออยู่จำนวนมาก จากสิ่งที่เห็นในปัจจุบัน ผู้บริโภคและผู้ใช้ได้รับคุณค่ามหาศาล ------ นี่คือเหตุผลที่พวกเขาใช้มันอย่างหนัก บริษัทที่ให้บริการผู้ใช้เหล่านี้ทำกำไรได้ดี จากนั้นก็ไหลลงไปยังชิป ------ ต้นทุนการจัดหาชิปสูงกว่ามากเมื่อ 12, 18, 24 เดือนก่อน แต่คุณยังสามารถทำกำไรสูง และสร้างส่วนเกินจำนวนมากจากผู้ใช้

02 ยุคใหม่ของอะตอม

David: สำหรับการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทขนาดใหญ่ เราควรมองว่าเป็นคำสั่งซื้อของผู้อื่น แพลตฟอร์มที่ทำกำไรได้มากที่สุดในประวัติศาสตร์กำลังลงทุนเงินสดอย่างต่อเนื่องในโครงสร้างพื้นฐาน AI ตามที่กล่าวไปก่อนหน้านี้ สิ่งนี้ทำให้กระแสเงินสดอิสระของพวกเขาลดลงในระยะสั้น แต่กลับเป็นผลดีอย่างมากต่อคำสั่งซื้อชิป ไฟฟ้า และการก่อสร้าง ------ นี่คือเหตุผลที่ทำให้กระแสเทคโนโลยีที่กว้างขึ้นนี้กลายเป็นกระแสอุตสาหกรรม เราใช้เวลามากขึ้นในการดูบริษัทที่ให้บริการกระแสอุตสาหกรรมนี้ตามห่วงโซ่อุปทานของศูนย์ข้อมูล น่าสนใจว่าในอดีตโลกของเรามักเกี่ยวข้องกับการสร้างรายได้จาก IP ที่มีอยู่ ------ สร้างครั้งเดียว ขายได้ไม่จำกัด แต่ธุรกิจเหล่านี้ต้องจัดการกับเรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้น: การจัดหาเงินทุน การจัดการความสัมพันธ์กับผู้ขาย การคาดการณ์กำลังการผลิต และการคาดการณ์ความต้องการ เราเห็นว่าบางทีมมีความเชี่ยวชาญในเรื่องนี้ ในขณะที่บางทีมต่อสู้หรือแม้กระทั่งหยุด นี่แตกต่างจากความเชี่ยวชาญที่เรามักใช้เวลาไปกับมัน นี่นำเราเข้าสู่ "ยุคใหม่ของอะตอม" หน้านี้คือหมายเลขใหญ่: ภายในปี 2040 ความต้องการการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกคาดว่าจะอยู่ที่ 90 ล้านล้านดอลลาร์ แต่สิ่งสำคัญคือมันมากกว่า AI และศูนย์ข้อมูล ยังรวมถึงไฟฟ้า น้ำ ถนน และการขนส่ง เราสามารถเห็นสิ่งนี้ในพอร์ตการลงทุนของเรา: โรงงานผลิตขนาดใหญ่ของ Anduril ขนาดเท่ากับสนามฟุตบอล 87 สนาม; Waabi กำลังขยายศูนย์ขนส่งของพวกเขาอย่างรวดเร็ว; และ SpaceX ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในหลุยเซียน่า วันนี้การเดิมพันในอนาคต จากมุมมองของเราแตกต่างจากอดีตอย่างชัดเจน ตามที่ Santi กล่าว นี่หมายถึงการสร้างโรงงาน ขยายโครงสร้างพื้นฐาน และเพิ่มงานที่มีทักษะทั่วประเทศ

Santi: เมื่อพูดถึงศูนย์ข้อมูล การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพนั้นแตกต่างจากการลงทุนในซอฟต์แวร์ Elon ได้เสนอแนวคิด "โรงงานคือผลิตภัณฑ์" มาหลายปีแล้ว ผู้ก่อตั้งที่ยอดเยี่ยมมากมายที่เราสนับสนุนมาจาก Tesla หรือ SpaceX ซึ่งไม่แปลกใจเลย เพราะพวกเขารู้ว่าในระดับการดำเนินงาน โรงงานจะกลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญในกระบวนการขยายขนาด เรามักได้ยินเรื่องราวมากมายเกี่ยวกับศูนย์ข้อมูล: พวกมันจะทำให้ทรัพยากรน้ำของอเมริกาหมด; คนรวยไม่ต้องการอยู่ใกล้; และอีกหนึ่งที่เราชอบ ------ ค่าไฟฟ้าของฉันจะพุ่งสูงขึ้น แต่ดูเหมือนว่าขัดกับสัญชาตญาณ ศูนย์ข้อมูลสามารถช่วยลดค่าไฟฟ้าของคุณได้ การศึกษาล่าสุดในสหรัฐอเมริกาชี้ให้เห็นว่าเมื่อความจุของศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้น 10% ราคาค่าไฟฟ้าของประชาชนจะลดลง 40 จุดฐาน คุณสามารถคิดได้ว่า: โครงข่ายไฟฟ้าเป็นพื้นที่ต้นทุนคงที่ที่ใช้ร่วมกัน ------ เสาไฟ สายเคเบิล สถานีไฟฟ้าย่อย ลูกค้าขนาดใหญ่และมีเสถียรภาพอย่างศูนย์ข้อมูลสามารถกระจายต้นทุนเหล่านี้ไปยังหน่วยไฟฟ้ามากขึ้น กล่าวง่ายๆ ว่าความต้องการที่มากขึ้นในระบบที่ใช้ร่วมกันเป็นเรื่องดี

David: ใช่ ฉันเห็นด้วยกับสิ่งที่คุณพูด การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันยังสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของครัวเรือนและธุรกิจที่เชื่อมต่อกับมัน

Sarah: เรื่องนี้ไม่ได้รับความสนใจจากสื่อเพียงพอ Dina Powell เพิ่งพูดถึงโครงการของ Meta ในหลุยเซียน่าในพอดแคสต์ พวกเขาทำงานร่วมกับชุมชนเพื่อลดค่าไฟฟ้า วันนี้มีตัวอย่างจริงแล้ว นี่ไม่ใช่แค่คำพูด

03 ชั้นโมเดลและชั้นแอปพลิเคชัน: รายได้ที่น่าพอใจ อัตราการนำไปใช้ที่ต่ำมาก

Sarah: เห็นด้วยอย่างยิ่ง ตอนนี้เรามาพูดคุยเกี่ยวกับแนวโน้มของชั้นโมเดลและชั้นแอปพลิเคชัน ในด้านหนึ่ง ตามที่เราได้คาดการณ์ไว้ AI กำลังสร้างรายได้และการประหยัดที่น่าพอใจ ในอีกด้านหนึ่ง อัตราการนำไปใช้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นมาก บนพื้นฐานนี้ แนวโน้มชัดเจนมาก: ต้นทุนกำลังลดลงอย่างรวดเร็ว เราได้คาดการณ์เกี่ยวกับตัวแทน ตอนนี้ตัวแทนกลายเป็นทางเลือกทางเศรษฐกิจในงานที่กว้างขึ้น และในขณะที่เราพูดอยู่ ขอบเขตก็กำลังเปลี่ยนแปลง: นวัตกรรมใหม่ ๆ เช่น Jev ที่เปิดตัวโดยห้องทดลองใหม่อย่าง TypeSafe กำลังผลักดันสิ่งนี้ไปสู่ระดับที่สูงขึ้น คุณจะเห็นว่าความแตกต่างของต้นทุนสองระดับจริง ๆ จะส่งผลต่อจำนวนกรณีการใช้งาน นี่คล้ายกับปริศนาเจเวนส์ (Jevons paradox) ดังนั้นชื่อจึงเหมาะสม โดยรวมแล้ว นี่เป็นโอกาสที่ยอดเยี่ยมสำหรับทั้งชั้นโมเดลและชั้นแอปพลิเคชัน การปรับปรุงเหล่านี้กำลังสร้างโอกาสที่แท้จริงสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์ในด้านการเติบโตและการทำกำไร ไม่ได้หมายความว่าทุกคนจะชนะ แต่ไม่แปลกใจเลยที่ AI กำลังดึงดูดการลงทุนจากอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้น เราเห็นว่ามีบริษัทมากขึ้นที่สามารถบรรลุขนาดใหญ่ในตลาดเอกชน นี่ไม่ใช่กราฟใหม่ แต่เป็นหนึ่งในกราฟที่ฉันชอบที่สุด: ขนาดรายได้รวมของ OpenAI และ Anthropic ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทุกครั้งที่มีการประชุมภายใน GP เราจะนำกราฟนี้ขึ้นมา ทุกเดือนเราต้องอัปเดตมันเพราะมันล้าสมัยเร็วมาก จุดสำคัญที่คุณสามารถเห็นในตัวเลข: รายได้ประจำปีรวมของ OpenAI และ Anthropic ได้เพิ่มขึ้นถึงระดับที่ไม่ธรรมดา เราชอบเปรียบเทียบกับบริษัทซอฟต์แวร์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ------ ทางด้านขวาคุณสามารถเห็นว่าแม้จะคาดการณ์รายได้สุทธิใหม่ของบริษัทซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดในประวัติศาสตร์ ห้องทดลองชั้นนำก็มีรายได้สุทธิใหม่ที่สูงกว่ามาก นี่ไม่ใช่แค่ขนาด แต่ยังเป็นการรวมกันที่น่าทึ่งของความเร็ว

Santi: แต่เรายังอยู่ในช่วงต้น เมื่อเปรียบเทียบกับการย้ายแพลตฟอร์มอื่น ๆ สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับการย้าย AI คือ: เราไม่เพียงแต่ยังอยู่ในอัตราส่วนของประชากรที่ใช้ AI แต่ยังอยู่ในส่วนแบ่งการใช้จ่ายของผู้ใช้ต่อ AI (share of wallet) ด้วย นี่แตกต่างจากปี 2008 ------ ตอนนั้นเราสร้างโมเดลตาม "สัดส่วนของผู้ที่มี iPhone"; ตอนนี้เราต้องพิจารณาว่ามีคนกี่คนที่ใช้ผลิตภัณฑ์ AI และพวกเขาใช้ในระดับใด

Sarah: ใช่ จุด "ยังอยู่ในช่วงต้น" นี้สำคัญมาก มีชุดตัวชี้วัดที่สามารถสนับสนุนเรื่องนี้ หนึ่งในนั้นคืออัตราการนำไปใช้จริงของบริษัทใน S&P 500 อยู่ที่ 69% ------ ถ้าคุณเหมือนเราเป็น "ผู้ติด AI" นี่อาจใกล้เคียงกับความคาดหวังของคุณ แต่เมื่อคุณมองไปที่ผลกระทบที่สามารถวัดได้ ------ นี่อาจเป็นตัวชี้วัดที่ดีในการวัดความก้าวหน้าของการนำไปใช้ ------ อยู่ที่ 30% และเมื่อไปถึงตัวชี้วัดสุดท้าย ตัวชี้วัดที่ติดตามตามเวลา จริง ๆ แล้วมีเพียง 2% เท่านั้น ดังนั้นเราจึงเชื่อว่า AI กำลังส่งมอบผลลัพธ์ แต่ยังมีพื้นที่มากมายในการใช้ AI อย่างลึกซึ้งภายในองค์กร และติดตามผลลัพธ์เหล่านี้ในระยะยาว จากการนำไปใช้ที่กระจัดกระจายไปสู่การมีผลกระทบที่แท้จริงและเกิดขึ้นซ้ำ ๆ ในกระบวนการทำงาน ต้องบอกว่าเป็นขั้นตอนถัดไป ฉันสามารถพูดได้ว่าบริษัทส่วนใหญ่ที่เราได้พูดคุยด้วยเกี่ยวกับ AI ยังคงอยู่ในระดับพื้นฐานกับ Microsoft Copilot ซึ่งบ่งบอกถึงระยะทางที่พวกเขายังต้องเดินอีกมาก

Alex: ใช่ ความแตกต่างระหว่างสิ่งที่โมเดลสามารถทำได้และวิธีการใช้งานจริงคือเหตุผลที่ทำให้ฉันตื่นเต้นกับชั้นแอปพลิเคชัน Sarah การสนทนาที่คุณทำกับ Ali Ghodsi และ Martin จาก Databricks นั้นยอดเยี่ยม เขาพูดถึงว่า AI สามารถเข้าใจโลกได้ดี แต่แทบไม่มีความรู้เกี่ยวกับบริษัทของคุณเลย เรากำลังเห็นสถานการณ์นี้ในบริษัทชั้นแอปพลิเคชันในพอร์ตการลงทุนของเรา ------ พวกเขากำลังช่วยเชื่อมช่องว่างนี้ ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา มีตัวอย่างหนึ่งที่ทำให้ฉันประทับใจ: Revolut มีทีมวิศวกรรมที่มีความสามารถสูงมาก แต่พวกเขายังคงต้องทำงานร่วมกับ 11 Labs เพื่อเชื่อมต่อโมเดลเสียงชั้นนำของ 11 Labs เข้ากับบัญชีลูกค้าและกระบวนการธนาคารอย่างปลอดภัย เพื่อให้เมื่อฉันโทรไปในฐานะลูกค้า คำถามของฉันสามารถได้รับการแก้ไขอย่างราบรื่น มีประสิทธิภาพ และปลอดภัย โอกาสในวันนี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการควบคุมความสามารถเหล่านี้และสร้างบริการที่เชื่อถือได้

04 ผู้ใช้หนักกำลังสร้างความแตกต่าง

Sarah: นอกจากอัตราการนำไปใช้ของบริษัทยังอยู่ในระยะเริ่มต้น อีกแนวโน้มที่เราต้องการใช้ข้อมูลเพื่อแสดงให้เห็นคือ: ผู้ใช้หนักกำลังสร้างความแตกต่างอย่างชัดเจน คุณสามารถคิดว่าใช้จ่าย AI ในบริษัทกำลังเพิ่มขึ้นโดยทั่วไป แต่ผู้ใช้หนักที่เราพูดถึงนั้นใช้จ่ายมากกว่ามาก เราได้ดูข้อมูลจาก YipitData: บริษัทที่ใช้จ่ายในเครื่องมือ AI อันดับ 1% ใช้จ่ายเฉลี่ยประมาณแปดเท่าของบริษัทในอันดับ 10% แรก

น่าสนใจว่า อันดับ 1% แทบจะเท่ากับยอดรวมของอันดับ 2% ถึง 10%

แม้ในบริษัทในพอร์ตการลงทุนของเรา ------ คุณสามารถพูดได้ว่าพวกเขาเกือบทั้งหมดเป็นบริษัทที่เกิดจาก AI ------ การใช้จ่ายของผู้ใช้ชั้นนำอยู่ที่ประมาณ 7,500 ถึง 9,000 ดอลลาร์ต่อเดือน ในขณะที่ผู้ใช้ระดับกลาง ------ ซึ่งยังคงเป็นบริษัทที่เกิดจาก AI ------ ใช้จ่ายใกล้เคียงกับราคาสมาชิกต่อเดือนประมาณ 200 ดอลลาร์ อาจมีสมาชิกเพิ่มเติม 200 ถึง 400 ดอลลาร์ ดังนั้นหากคุณดูความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ระดับกลางและผู้ใช้ชั้นนำ จะมีความแตกต่างในการใช้จ่ายมากกว่า 20 เท่า

David: ใช่ หนึ่งในคำถามที่เราพูดคุยกับบริษัทในพอร์ตการลงทุนคือ: พวกเขามีอัตราการนำไปใช้มากแค่ไหน และจะวัดอย่างไร ตัวอย่างเช่น หากคุณดูที่สัดส่วนของเงินที่พวกเขาใช้จ่ายในเครื่องมือ AI ต่อค่าใช้จ่ายของพนักงาน: สำหรับบริษัทขนาดใหญ่ใน Fortune 500 ที่มีวิสัยทัศน์ล่วงหน้าในปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 1%

ในขณะที่บริษัทที่เกิดจาก AI ในพอร์ตการลงทุนของเราสามารถสูงถึง 10% ดังนั้นทั้งหมดนี้เกี่ยวกับการแพร่กระจายว่ามีความเร็วมากแค่ไหน และจะลึกซึ้งแค่ไหน เราได้เห็นตัวอย่างอื่นในพอร์ตการลงทุน: หลายบริษัทตื่นเต้นมากเมื่อซื้อ Cursor หรือ Cognition เป็นครั้งแรก แต่ความจริงคือ นั่นเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเดินทาง จากการซื้อ การทดลองใช้เครื่องมือเหล่านี้ ไปจนถึงการนำไปใช้ในวงกว้าง ยังมีระยะทางอีกยาวไกล

05 กรณีที่สามารถวัดได้: ด้านต้นทุนและด้านรายได้

Santi: Sarah คุณได้กล่าวถึงกรณีที่สามารถวัดได้ เราเริ่มเห็นการศึกษากรณีที่สามารถวัดได้ เราได้ระบุบริษัทที่เปิดเผยตัวชี้วัดเหล่านี้และเห็นการปรับปรุงที่สำคัญจาก AI ในรายงานของเรา ในด้านต้นทุน: Chime เปิดเผยว่าในช่วงสี่ปีที่ผ่านมา พวกเขาลดต้นทุนบริการลงมากกว่า 10% ต่อปี คำนวณแบบทบต้น ต้นทุนบริการลดลงเกือบ 50% ------ ซึ่งมีการสนับสนุนจากบริษัทในพอร์ตการลงทุนของเรา Decagon ในด้านรายได้ ฉันคิดว่าตัวอย่างของ Shopify น่าสนใจ: พวกเขาเปิดตัวผู้ช่วย AI (sidekick) เพื่อช่วยให้ผู้ค้าเริ่มต้นได้เร็วขึ้น ผลลัพธ์คือ อัตราส่วนของลูกค้าที่ทำยอดขายถึงห้ารายการภายใน 15 วันหลังจากเข้าร่วมเพิ่มขึ้น 8% Shopify ติดตามตัวชี้วัดนี้ เพราะเมื่อผู้ค้าไปถึงห้ารายการ พวกเขาจะอยู่ต่อและใช้ Shopify ต่อไป ดังนั้นนี่จึงเป็นลมใต้ปีกที่มีความหมายสำหรับธุรกิจของพวกเขา

Sarah: แน่นอน เมื่อพูดถึงข้อดีจากการลดต้นทุนบริการ: คุณมีพื้นที่มากขึ้นในการแข่งขัน ------ ราคาที่ดีกว่า บริการที่อาจกว้างขึ้น และสามารถลงทุนใหม่ในด้านการเติบโต ข้อดีเหล่านี้ไม่เพียงแต่ถึงลูกค้า แต่ยังถึงอัตรากำไร และจากนั้นเงินทุนก็กลับมาลงทุนอีกครั้ง ปรากฏการณ์ที่น่าสนใจอีกอย่างคือ: แน่นอนว่าบริษัทต่าง ๆ แตกต่างกันไป ไม่สามารถพูดได้โดยรวม แต่บริษัทที่อยู่ในตำแหน่งที่ดีในรอบนี้ก็ทำได้ดีเช่นกัน ServiceNow เป็นตัวอย่างที่ดี พวกเขาเปิดเผยว่ามูลค่าของสัญญาประจำปี AI (ACV) เกิน 1 พันล้านดอลลาร์ การปรับใช้แบบ agentic เพิ่มขึ้น 9 เท่า ดังนั้นคุณสามารถเห็นได้ทั่วทั้งเทคโนโลยีสแต็ก ตั้งแต่บริษัทที่มีอยู่ไปจนถึงบริษัทใหม่

David: เรามักจะพูดคุยเกี่ยวกับคำถามที่น่าสนใจ ------ บริษัทในพอร์ตการลงทุนที่มีวิสัยทัศน์ล่วงหน้าของเรา เช่น Stripe ได้พูดคุยกับเราเกี่ยวกับ: พวกเขาใช้จ่ายในการลงทุน AI เพิ่มเติมที่ไหน? เป็นการลงทุนในการสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่สำหรับลูกค้าเพื่อผลักดันรายได้ที่สูงขึ้น? หรือใช้ในการปรับปรุงด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ? นี่คือการทดสอบของเรา: ผู้ก่อตั้งและ CEO ของบริษัทเหล่านี้เห็นโอกาสที่ใหญ่ที่สุดอยู่ที่ไหน โอกาสในการผลักดันการเติบโตของรายได้ไม่มีขีดจำกัด ในขณะที่โอกาสด้านต้นทุน......

David: การปรับปรุงด้านต้นทุน ------ แน่นอนว่าคุณสามารถนำมันกลับมาลงทุนได้ แต่ท้ายที่สุดมันก็เป็นเพียงโอกาสที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งจะมีอยู่เสมอ หากคุณคิดว่าการใช้จ่ายเงินในวันนี้ให้ดีที่สุดคือการปรับโครงสร้างต้นทุน นั่นหมายถึงอะไรสำหรับโอกาสรายได้ใหม่ของคุณ?

Santi: แม้ในกระบวนการปรับปรุงต้นทุนภายใน ก็มีรสชาติที่แตกต่างกัน หนึ่งในนั้นคือการลดต้นทุนบริการ ซึ่งทำให้คุณสามารถลงทุนใหม่และทำให้คุณเป็นบริษัทที่ดีกว่า ฉันคิดว่าเมื่อหกเดือนที่แล้ว อุตสาหกรรมของเราทั้งหมดกำลังให้ความสนใจกับ "ระบบบันทึก" (systems of record) หากวิศวกรของคุณยุ่งอยู่กับการสร้างระบบบันทึกเพียงเพื่อประหยัดเงินไม่กี่พันหรือไม่กี่หมื่นดอลลาร์ ฉันคิดว่าทรัพยากรเหล่านั้นมีการใช้งานที่ดีกว่า

Sarah: ใช่ ถ้ารวมสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน สำหรับธุรกิจที่ใช้แอปพลิเคชัน หน่วยที่เกี่ยวข้องจริงๆ คือ "ต้นทุนในการทำงานให้กับลูกค้า" หากคุณสามารถแยกส่วนนี้ออกได้ ------ คุณทำงานให้ลูกค้าและเรียกเก็บเงิน คุณสามารถใช้เส้นทางที่ดีกว่าเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์มีราคาถูกลง ------ นี่เป็นเรื่องมหัศจรรย์ เพราะตอนนี้คุณไม่ได้ใช้โมเดลที่แพงที่สุดในทุกขั้นตอน แต่ยังคงทำงานเสร็จสิ้น ฉันคิดว่าเราจะเห็นบริษัทแอปพลิเคชันที่ดีที่สุดมีการปรับปรุงอัตรากำไรที่มากขึ้น

06 เมื่อค่าใช้จ่ายลดลง ตลาดใหม่ถูกเปิดขึ้น

Alex: เห็นด้วยอย่างยิ่ง Sarah ได้กล่าวถึง ServiceNow ที่เห็นการใช้งานของเอเจนต์จำนวนมาก ตัวแทนอยู่ที่นี่แล้ว พวกเขากำลังทำงานให้เสร็จสิ้น งานต้องการหลายขั้นตอน หลายขั้นตอนหมายถึงการเรียกโมเดลหลายครั้ง ------ นี่อธิบายถึงการใช้โทเค็นของเอเจนต์บน OpenRouter ที่เพิ่มขึ้น 14 เท่า อย่างไรก็ตาม ขั้นตอนเหล่านี้กำลังกลายเป็นราคาถูกลงเรื่อยๆ เราเห็นแอปพลิเคชันที่ใช้แคช ------ ระบบสามารถนำข้อมูลพื้นฐานมาใช้ซ้ำ แทนที่จะประมวลผลทุกครั้งจากศูนย์ ฉันเห็นว่า Hebbia ใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้อย่างเต็มที่: ค่าใช้จ่ายในการทำงานของการสนทนาทางการเงินของพวกเขาลดลง 10 เท่า งบประมาณเดียวกันตอนนี้สามารถรองรับงานได้มากขึ้น

Sarah: ใช่ ฉันคิดว่ามุมมองที่กว้างขึ้นของคุณคือ: ต้นทุนที่ต่ำลงทำให้ตัวแทนสามารถตรวจสอบข้อผิดพลาดและลองใหม่ได้ ทำให้เปิดงานจำนวนมาก ------ ในอดีต การอนุมานหรือการเรียกเครื่องมืออาจมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป ในสถานการณ์ที่ความน่าเชื่อถือเป็นกุญแจสำคัญในการตัดสินใจว่าจะใช้ตัวแทนหรือไม่ สิ่งนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง นอกจากนี้ เราได้พูดคุยเกี่ยวกับ TypeSafe ก่อนหน้านี้ ลองนึกภาพเมื่อค่าใช้จ่ายลดลงหนึ่งหรือสองระดับ จำนวนกรณีการใช้งานที่เปิดขึ้นนั้นยากที่จะจินตนาการ

David: บวกกับการปรับปรุงความล่าช้าอย่างมาก แน่นอน

Alex: ใช่ ดังนั้นบริษัทต่างๆ จึงเริ่มคิดอย่างจริงจังเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงความล่าช้าหรือประสิทธิภาพและต้นทุนในระดับใหญ่ ตัวอย่างเช่น Databricks ใช้การจัดเส้นทาง ------ เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงาน ------ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและต้นทุน ตัวจัดเส้นทางอัจฉริยะของพวกเขาทำงานได้ดีกว่า: แก้ปัญหามากขึ้นในต้นทุนที่ต่ำกว่าร้อยละ 35 ของโมเดลเดี่ยวที่แข็งแกร่งที่สุด เราเห็นวิธีการอีกแบบหนึ่งคือการปรับแต่ง: Harvey, Elise AI เป็นตัวอย่าง Elise ปรับแต่งโมเดลที่เล็กลง ค่าใช้จ่ายลดลง 60% และความล่าช้าก็ต่ำมาก ทำให้กรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ในบางฉากเสียงกลายเป็นไปได้ การปรับปรุงทางวิศวกรรมเหล่านี้ทำให้ AI มีประโยชน์มากขึ้นและราคาถูกลง

07 ด้านผู้บริโภค: อัตราการสมัครสมาชิก 2% และ "เส้นโค้งยิ้ม"

David: เราได้พูดคุยเกี่ยวกับการใช้งานในองค์กรเป็นหลัก แต่ด้านผู้บริโภคก็สำคัญ ------ เพราะที่นั่นเรามีผลตอบแทนที่ใหญ่ที่สุดและใช้เวลามากมาย เราคิดว่าด้านผู้บริโภคยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น การสำรวจล่าสุดแสดงให้เห็นว่า มีเพียงเล็กน้อยกว่า 2% ของครัวเรือนในสหรัฐอเมริกาที่จ่ายค่าบริการสมัครสมาชิกสำหรับ AI บางทีการสมัครสมาชิกอาจไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างรายได้จากครัวเรือนส่วนใหญ่ แต่จนถึงตอนนี้มันก็คือ การสร้างรายได้จากการสมัครสมาชิกมีจุดที่น่าสนใจคือ มันมีอัตราการรักษาที่ดีที่สุดที่เราเคยเห็นในด้านผู้บริโภค Alex ชอบพูดถึง "เส้นโค้งยิ้ม" ------ มีเพียงไม่กี่เส้นโค้งการรักษาที่ไม่เพียงแค่ราบเรียบ แต่ด้วยการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ผู้คนกลับมา มันจริงๆ "ยิ้ม" ขึ้น แต่สิ่งนี้คือสิ่งที่เราเห็นใน AI ซึ่งแสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่การสมัครสมาชิกสามารถมอบให้กับผู้จ่ายเงิน

Sarah: โดยบังเอิญเกี่ยวกับการสมัครสมาชิก ตัวเลขที่ทำให้ฉันตกใจคือ ------ โดยเฉพาะเมื่อดูที่กราฟมุมขวาล่าง ------ มันเล็กแค่ไหน ลองนึกถึง Amazon Prime ซึ่งมีครัวเรือนมากกว่า 200 ล้านหลัง Netflix ก็เป็นตัวอย่างที่ดี ------ 70 ล้านครัวเรือน ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ฉันต้องตรวจสอบอีกครั้ง ฉันคิดว่า "นี่มันผิดหรือเปล่า" ดังนั้นเห็นด้วยอย่างยิ่งว่านี่เพิ่งเริ่มต้น

Alex: ใช่ หุ้นส่วนของเราคือ Josh Elman มีคำพูดที่ฉันชอบ ซึ่งอาจจะดูขัดแย้งเล็กน้อย: AI สำหรับผู้บริโภคคือสิ่งที่ฉันใช้ในชีวิตประจำวัน ไม่จำเป็นต้องมีการชดเชย ดังนั้นในมุมมองของเขา 97% ของครัวเรือนกำลังใช้ AI แต่ยังไม่ได้จ่ายเงิน ซึ่งอาจไม่แปลกใจ คุณพูดถูก Santi ฉันชอบเส้นโค้งการรักษาที่ยิ้ม ------ เราชอบเห็นผู้ใช้กลับมาอย่างสม่ำเสมอ แพลตฟอร์มผู้บริโภคขนาดใหญ่มีลักษณะร่วมกันอีกอย่างหนึ่งคือการใช้เวลา: ผู้ใช้ที่ใช้งาน Facebook, Instagram, TikTok, Snap ใช้เวลา 30 ถึง 60 นาทีต่อวัน และวันนี้ผู้ช่วย AI ที่ดีที่สุด ------ ตอนนี้มีหลายตัวที่กำลังเกิดขึ้น ------ ต้องการเป็นแอปพลิเคชันที่ฉันเลือก ฉันหวังว่าพวกเขาจะมีความยั่งยืนสูง ตลอดเวลา และมีความกระตือรือร้นอย่างมาก ในกรณีนั้น อนาคตพวกเขาอาจไม่ใช่ที่ที่ฉันใช้เวลามากที่สุด ใช่ เมื่อเอเจนต์ทำงานอยู่เบื้องหลัง เราจะไม่มองการมีส่วนร่วมด้วยข้อมูลภายนอกเหมือนที่เรามองเวลาที่ใช้ในโซเชียลมีเดีย งานของเราจะยากขึ้น แต่สิ่งนี้มีความสำคัญ ฉันจำได้ว่าเมื่อเดือนธันวาคมที่ผ่านมามีการเปิดตัวโมเดลล่าสุด แม้ในงานของเรา เราก็จะเริ่มงานวิจัยเชิงลึกหรือภารกิจของเอเจนต์ แล้วขับรถไปในเมือง ------ สิ่งนี้จะไม่สะท้อนในมาตรวัดเวลาหน้าจอแบบดั้งเดิม และแตกต่างจากการติดตามการมีส่วนร่วมในผลิตภัณฑ์ผู้บริโภคในรุ่นก่อนๆ

Santi: ใช่ เห็นด้วยอย่างเต็มที่ ยังเร็วเกินไป แต่ด้านผู้บริโภคเป็นช่วงเวลาที่สดใหม่และน่าตื่นเต้นจริงๆ

Alex: Muse และ Instinct เป็นผู้เล่นใหม่ที่ไม่มีข้อสงสัย แต่พวกเขากำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว พวกเขากำลังขโมยคำค้นหาของฉันจากการค้นหาทั่วไปมากขึ้นเรื่อยๆ ร่วมกับ ChatGPT

นี่เป็นช่วงเวลาที่มีพลศาสตร์มาก ดังนั้นหากคุณเป็นแพลตฟอร์มการค้นพบผู้บริโภคที่มีอยู่ หรือ marketplace ที่มีอยู่ คุณต้องพิจารณาขั้นตอนถัดไปในตอนนี้ ฉันจะถามคำถามสองสามข้อ ประการแรก ฉันจะได้รับความต้องการเพิ่มเติมจาก AI agent ได้มากแค่ไหน? พวกเขาสามารถนำคำสั่งเพิ่มเติมมาได้มากแค่ไหน? ประการที่สอง ในธุรกิจของฉัน สัดส่วนของกองทุนกำไรที่มาจากการเป็นเจ้าของความสัมพันธ์กับลูกค้าและการค้นพบมีมากแค่ไหน? สัปดาห์ที่แล้วมีข่าวมากมาย: Amazon บอกกับ Muse ว่า "ไม่ ขอบคุณ" แต่ Instacart บอกว่า "โอเค ขอบคุณ" ลองคิดดู Amazon (รวมถึง AWS) และ Instacart: รายได้จากโฆษณาของพวกเขาเกินกว่ากำไรจากการดำเนินงานทั้งหมด ดังนั้นรายได้จากโฆษณาและการเป็นเจ้าของความสัมพันธ์กับลูกค้าจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่สำหรับ Amazon การเข้าถึง Muse จะนำคำสั่งซื้อใหม่หรือลูกค้าใหม่มาได้มากแค่ไหน? ไม่มากนัก และเมื่อมองไปที่ Instacart: อัตราการเจาะตลาดออนไลน์สำหรับผลิตภัณฑ์สดยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และยังมีคำสั่งซื้ออีกมากมายที่สามารถแข่งขันได้ ความเป็นไปได้ที่มองโลกในแง่ดีคือ: จะมีคำสั่งซื้อเพิ่มเติมจากแอปพลิเคชันเหล่านี้ ในอดีตฉันต้องคลิกหลายวิธีเพื่อทำการสั่งซื้อถัดไป; หากฉันมอบสิ่งนี้ให้กับเอเจนต์ ก็จะไม่มีการคลิก แต่หวังว่าจะมี GMV เพิ่มขึ้น การเดินทางที่ฉันเคยคิดจะจองแต่ไม่ได้จองจะถูกจอง; คำสั่งซื้ออาหารค่ำที่เราต้องการจะถูกส่งไป ดังนั้นฉันจึงมองโลกในแง่ดีว่าจะมี GMV เพิ่มขึ้น ซึ่งจะชดเชยรายได้จากโฆษณาที่หายไปบางส่วน

David: แต่ที่นี่มีคำถามที่เปิดอยู่: มันจะถูกชดเชยอย่างไร? ยกตัวอย่าง Amazon มันมีธุรกิจโฆษณามากกว่า 70,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการสร้างรายได้ที่มีอัตรากำไรสูงมาก ซึ่งสร้างขึ้นจากการที่ผู้บริโภคเข้าชมเว็บไซต์และคลิกโฆษณา หากพวกเขาไม่ทำเช่นนั้นอีก จะเกิดอะไรขึ้น? วันนี้ Meta และ Google มีชื่อเสียงในการทำโฆษณาได้ดีกว่าแพลตฟอร์มอินเทอร์เน็ตใดๆ ในสหรัฐอเมริกาและตลาดที่พัฒนาแล้ว โดยแต่ละผู้ใช้สามารถสร้างรายได้มากกว่า 200 ดอลลาร์ Meta เป็นแอปพลิเคชันด้านความบันเทิง ลองดูว่าจะเกิดอะไรขึ้น มันอาจจะค่อนข้างปลอดภัย ในฝั่งของ Google ------ สิ่งที่น่าสนใจคือ เมื่อสองปีก่อนเมื่อทุกอย่างเกิดขึ้น บทสนทนาทั้งหมดรอบ Google คือ "โอ้ พระเจ้า ธุรกิจค้นหาของ Google จะเป็นอย่างไร" แต่ผลลัพธ์กลับมีความยืดหยุ่นมาก ส่วนหนึ่งเป็นเพราะคำโฆษณาที่มีอัตราการสร้างรายได้สูงของพวกเขาค่อนข้างปลอดภัย ------ คำนั้นมีลักษณะคล้ายกับ "ฉันต้องการซื้อประกัน" หรือ "ช่วยหาที่พักในเมืองนี้ให้ฉัน"

David: หรือสิ่งที่คล้ายกัน ------ คุณสามารถสร้างรายได้โดยตรง แต่ AI ยังไม่สามารถทำสิ่งเหล่านี้ให้คุณได้ หากสิ่งนี้เปลี่ยนแปลง มันอาจจะเป็นพลศาสตร์ที่แตกต่างกัน

David: ใช่ ฉันอยากจะเสริมว่า บทสนทนาของสัปดาห์ที่แล้วมีลักษณะ "ผลลบ" ค่อนข้างมาก ------ "ดูสิ ตลาดเหล่านี้จะได้รับผลกระทบ" แต่ฉันคิดว่ามุมมองเชิงบวกคือ: ประการแรก เงิน 70,000 ล้านดอลลาร์ที่ใช้จ่ายในโฆษณาของ Amazon อาจเพียงแค่เปลี่ยนช่องทางไปที่อื่น ------ อาจจะใช้จ่ายในรูปแบบที่แตกต่างไปที่เอเจนต์ หรือหาวิธีการเข้าถึงที่ดีกว่า; ประการที่สอง เมื่อแรงเสียดทานลดลง เราอาจเห็นการใช้จ่ายมากขึ้น ------ ผู้คนอาจซื้อมากขึ้น นี่คือวงล้อที่ผลักดันการเติบโตทางเศรษฐกิจ ฉันคิดว่าเราถูกขังอยู่ในคำพูดที่ว่า "นี่ไม่ดีต่อกองทุนกำไร" แต่ในความเป็นจริงอาจจะเป็นสิ่งที่ดี...... ใช่ ทั้งสองอย่างอาจเกิดขึ้นพร้อมกัน

David: อาจจะมีการเปลี่ยนแปลงในกองทุนกำไร แต่โดยรวมแล้วจะเป็นการเพิ่มขึ้นต่อเศรษฐกิจ ฉันคิดว่า หากเรามองย้อนกลับไปในอีกสามปีข้างหน้า โดยระดับมหภาคไม่มีการปรับปรุงประสิทธิภาพที่มีความหมาย ------ นั่นจะผลักดันการใช้จ่ายในโฆษณาให้สูงขึ้น ------ เราทุกคนจะผิดหวัง แต่ก็อาจจะมีการหายไปของกองทุนกำไรในบางพื้นที่ และจากนั้นก็ถูกแจกจ่ายใหม่

Alex: การตอบสนองทันทีคือมูลค่าตลาดสุทธิของทั้งระบบเป็นบวก การเพิ่มขึ้นของ Meta สูงกว่าความสูญเสียของตลาด

08 การแยกตลาดซอฟต์แวร์สาธารณะ

Sarah: ใช่ กลับไปที่การสนทนาเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ อาจจะเปลี่ยนไปมากขึ้นในตลาดสาธารณะ แนวโน้มที่โดดเด่นที่สุดในกราฟเหล่านี้คือ: โครงสร้างได้เปลี่ยนไปอย่างชัดเจนไปยังบริษัทที่เติบโตช้ากว่าและมีกำไรมากขึ้น ที่นี่ประมาณ 75% ของตัวอย่างซอฟต์แวร์สาธารณะมีกำไร ในขณะที่มีเพียง 30% ที่เติบโตที่อัตราร้อยละ 20 หรือมากกว่า

David: นี่คือหมายเลขที่น่าทึ่ง: มีเพียง 30% ของบริษัทซอฟต์แวร์สาธารณะที่เติบโตที่อัตราร้อยละ 20 ขึ้นไป ------ และไม่ใช่แค่ 20% แต่เป็น 30% ด้วย

Alex: หากคุณวาดเส้นที่ 30% เราได้พูดคุยกันแล้ว จำนวนที่แน่นอนน้อยกว่า 5 บริษัท และในตลาดเอกชน เราเห็นทุกบริษัทที่เราใช้เวลาร่วมกันเติบโตเกิน 30%

David: และพูดตามตรงมันก็ชัดเจน: คุณไปคุยกับผู้จัดการ IT, CIO ------ ดูการเติบโตของพวกเขาและเงินที่พวกเขาใช้ใน AI เงินเหล่านี้เป็นแหล่งที่ง่ายที่สุดในการไม่ใช้จ่ายเงินเพิ่มสำหรับโครงการซอฟต์แวร์ SaaS ใหม่

David: เราได้ลงทุนในบริษัทซอฟต์แวร์ SaaS บางแห่ง รวมถึงในตลาดสาธารณะด้วย การสนทนากับผู้ก่อตั้งของพวกเขามีความมุ่งเน้นมาก: ฉันจะใช้การกระจายที่มีอยู่ของฉัน------ซึ่งในหลายกรณีมีความแข็งแกร่งมาก ลูกค้าถูกล็อคไว้ ตามที่คุณพูดกับ Santi ว่าจะไม่หลุดมือ------เพื่อนำผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ที่น่าสนใจมาใช้เพื่อผลักดันการเติบโตของรายได้ให้สูงขึ้นได้อย่างไร? ฉันคิดว่าเพื่อที่จะขจัดความกลัวที่ใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับ "วันสิ้นโลกของ SaaS" เราจำเป็นต้องเห็นช่วงระยะเวลาหนึ่ง: บริษัทซอฟต์แวร์ยังคงบันทึกตัวเลขการรักษาลูกค้ารวมที่สูงถึง 98% ------ ซึ่งเป็นจุดสำคัญที่ทำให้พวกเขาน่าสนใจในฐานะเป้าหมายการลงทุน; ยังคงผลักดันประสิทธิภาพที่เราพูดถึง; แต่ที่สำคัญที่สุดคือการผลักดันการเติบโตของรายได้ให้เร่งขึ้น นี่แสดงให้เห็นว่าพวกเขามีความปลอดภัยในด้านการป้องกัน และยังแสดงให้เห็นว่าการลงทุนที่มีความก้าวร้าวของพวกเขาจะช่วยผลักดันธุรกิจให้ดีขึ้นจริงๆ

Sarah: ฉันคิดว่ามุมมองที่คุณเขียนในบล็อกเกี่ยวกับ "สองเส้นทาง" เมื่อไม่กี่เดือนก่อนนั้นน่าสนใจมากในฐานะกฎเกณฑ์ทั่วไป บางทีคุณอาจจะแบ่งปันรายละเอียดเกี่ยวกับเปอร์เซ็นต์ที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น

David: ใช่ ยิ่งเขียนมากขึ้นและพูดคุยกับผู้ก่อตั้งมากขึ้น ฉันก็ยิ่งรู้สึกว่าเกือบทุกคนที่เราคุยด้วยพูดว่า "ใช่ ฉันกำลังพยายามผลักดันการเติบโตของรายได้ให้สูงขึ้น" นี่ชัดเจนว่าเป็นเส้นทางหลักของบริษัทที่เราลงทุนและสนับสนุน นี่แตกต่างจากเมื่อปีที่แล้ว------เมื่อความกลัวคือ "ทุกคนจะเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์ของพวกเขาใหม่ด้วยการเขียนโปรแกรมแบบ vibe" และชัดเจนว่าไม่มีสิ่งนั้นเกิดขึ้นในตลาด แต่ความกดดันในการส่งมอบการเติบโตของรายได้ที่เร่งขึ้นนั้นสูงมาก ดังนั้นเราจึงพูดว่า: เป้าหมายตั้งไว้ที่การเร่งที่มากกว่า 10% นั่นเป็นตัวเลขที่สูงมาก แต่ด้วยผลิตภัณฑ์ที่มหัศจรรย์และงบประมาณที่ AI สามารถเข้าถึงได้ ดูเหมือนว่าจะเป็นไปได้ เราจะรอดู เรามีบริษัทไม่กี่แห่งที่ใกล้เคียง และในอีก 12 ถึง 18 เดือนข้างหน้าเราจะเห็นผลลัพธ์

Sarah: ใช่ แน่นอน เช่นเดียวกับทุกสิ่ง คุณไม่สามารถจัดกลุ่มบริษัททุกแห่งลงใน "ซอฟต์แวร์" ถังเดียวเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับการลดลงของหลายเท่าและการเติบโตที่ลดลง ในความเป็นจริง ซอฟต์แวร์ได้แยกออกอย่างมาก: ดูกราฟนี้ ความปลอดภัยทางไซเบอร์และการสังเกตการณ์ได้โดดเด่นจริงๆ ซอฟต์แวร์ในแนวดิ่งโดยรวมยังคงดีกว่าการใช้งานในแนวนอนมาก เราใช้กรอบในการคิดว่า "อะไรที่ยังคงอยู่หรือแม้กระทั่งเติบโตได้ดี และอะไรที่อยู่ในแนวโน้มการลดลงในระยะยาว" คือการคิดอย่างแท้จริงว่า AI จะเปลี่ยนความต้องการของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์นี้อย่างไร ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เกิดจาก AI ได้ถูกเปิดเผยอย่างกว้างขวางแล้ว; แต่เมื่อซอฟต์แวร์และเอเจนต์มากขึ้นสร้างความต้องการด้านความปลอดภัยและการตรวจสอบใหม่ ๆ สิ่งนี้จะสร้างความต้องการที่มากขึ้นสำหรับผู้เล่นในตลาดเหล่านี้------คุณสามารถเห็นการทำเครื่องหมายของ CrowdStrike ทางด้านขวา ในทางกลับกัน แอปพลิเคชันกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการทำงานในระดับที่แตกต่างกัน: หนึ่งใน CEO ที่ดีที่สุดของเรา Ali Ghodsi ชอบพูดถึง "เครื่องตัดหัวของ AI" และสิ่งที่จะถูกตัดออกก่อน คุณยังสามารถคิดจากอีกด้านหนึ่ง: AI ต้องการอะไรจริงๆ การนำสองพลศาสตร์นี้มารวมกัน ฉันคิดว่าสามารถอธิบายสถานการณ์ส่วนใหญ่ที่เราเห็นในตลาดสาธารณะ

Alex: ใช่ ฉันคิดว่านี่สอดคล้องกับสิ่งที่เราเห็นในตลาดเอกชนอย่างมาก เช่นเดียวกับที่คุณ Sarah ได้ชี้ให้เห็นในด้านความปลอดภัย เอเจนต์กำลังเข้าถึงระบบมากขึ้นเรื่อยๆ และดำเนินการมากขึ้นเรื่อยๆ------เหตุการณ์ของ OpenAI และ Hugging Face เป็นการเปิดตาของหลายคน ดังนั้นความปลอดภัยจึงเป็นสิ่งสำคัญอันดับหนึ่ง นอกจากนี้ ดูบริษัท AI ในแนวดิ่ง: พวกเขาคือบริษัทที่เติบโตเร็วที่สุดในตลาดเอกชนของเรา Harvey, Abridge, Elise เติบโตได้เร็วกว่าผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรมของพวกเขา นี่สะท้อนให้เห็นว่าลูกค้าได้ตระหนักว่า: กุญแจไม่ใช่แค่โมเดล------เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้------แต่คือวิธีที่คุณจัดระเบียบมัน วิธีที่คุณสร้างแอปพลิเคชันรอบ ๆ มัน และกระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องในแนวดิ่งต้องการสิ่งเหล่านี้

Santi: เราใช้เวลามากในการดูตลาดสาธารณะ ไม่ใช่เพื่อการลงทุน แต่เพื่อกำหนดราคาหลายเท่าของการออกจากตลาด ดังนั้นเราจึงติดตามอย่างใกล้ชิด หากสรุปปีนี้: สองสามเดือนแรกคือ "วันสิ้นโลกของ SaaS" เราเขียนบล็อกเกี่ยวกับประเภทของบริษัทที่จะทำผลงานได้ดี เร่งไปถึงวันนี้ ดัชนีซอฟต์แวร์กลับมาที่ระดับต้นปี แต่จริงๆ แล้วแยกออกเป็นผู้แพ้และผู้ชนะที่ถือว่าเป็น AI ตลาดสาธารณะบางครั้งทำให้เรื่องต่างๆ ง่ายเกินไป แต่ตามมุมมองของคุณ ผู้ชนะ AI ไม่ใช่แค่คนที่สามารถปรับปรุงโครงสร้างต้นทุนได้ แต่คือผู้ที่กำลังเร่งการเติบโตและจับเงินใหม่เหล่านี้ได้; หากคุณไม่สามารถจับได้ คุณอาจจะพลาดคลื่นนี้

Sarah: ในทางกลับกัน เราต้องการแสดงข้อมูลการดำเนินงานของบริษัทเอกชนบางแห่งเพื่อดูว่าลูกค้ากำลังทำอะไรอยู่จริงๆ ข้อมูลลูกค้า SaaS ของ Stripe มีการค้นพบ "การเล่าเรื่องตรงกันข้าม": การเติบโตเร่งขึ้นหลังปี 2026 ทั้งบริษัทที่อายุน้อยและที่เติบโตเต็มที่

David: Stripe เรียกมันว่า "RenaSaaS".

Santi: โอ้ "Renaissance".

David: ฉันชอบคำว่า "RenaSaaS" จริงๆ

Sarah: ใช่ ฉันก็ชอบ "RenaSaaS" ด้วย

09 ระหว่างสาธารณะและเอกชน: แชมป์เอกชนมูลค่า 2.4 ล้านล้านดอลลาร์และ IPO

Santi: เราได้พูดคุยเกี่ยวกับตลาดสาธารณะเล็กน้อย Sarah ได้พูดถึงการเร่งในตลาดเอกชน SaaS เรามักถูกถามว่า บริษัทจะยังคงเป็นเอกชนได้นานขึ้นหรือไม่? มาดูบริษัทหกอันดับแรกตามการประเมินรอบล่าสุด: Anthropic, OpenAI, Databricks, Stripe, Waymo, Revolut รวมกันมีมูลค่าประมาณ 2.4 ล้านล้านดอลลาร์ นี่มากกว่ามูลค่าตลาดรวมของ IPO ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา (ไม่รวม SpaceX) ซึ่งมีมูลค่ารวมประมาณ 1.7 ล้านล้านดอลลาร์ ดังนั้นแค่กิจกรรมในตลาดของเรา------อีกครั้ง บริษัทหกแห่ง 2.4 ล้านล้านดอลลาร์------เกือบจะมีขนาดเท่ากับดัชนี Russell 2000 ซึ่งเป็นดัชนีตลาดสาธารณะที่ใหญ่ มีผู้จัดการกองทุนสาธารณะหลายร้อยคนใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับมัน ดังนั้นการใช้เวลาในบริษัทแชมป์ระยะหลังเหล่านี้จึงน่าตื่นเต้นมากขึ้น พวกเขาสามารถลงทุนต่อไปในด้านการเติบโต แทนที่จะสูงสุดในกำไรระยะสั้น แต่ David คุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่เรามอบคำแนะนำ IPO ให้กับบริษัทและเมื่อใดควรอยู่ในตลาดเอกชน......

David: ใช่ คุณดูนะ เกี่ยวกับ IPO โดยเฉพาะสำหรับบริษัทที่นำโดยผู้ก่อตั้ง เราได้พูดคุยกันและฉันได้เขียนเกี่ยวกับเรื่องหนึ่งที่ว่า: ในจุดนี้ ผู้ก่อตั้งเองก็เป็นประเภทสินทรัพย์ สาเหตุที่เราลงทุน และบางส่วนของเหตุผลที่บริษัทบางแห่งยังคงเป็นเอกชนนั้นคือพวกเขามักจะสามารถวางเดิมพันที่ใหญ่กว่าในตลาดเอกชน และการเดิมพันเหล่านั้นมีระยะเวลาการคืนทุนที่ยาวนานกว่า Zuck และ Elon ชัดเจนว่าเป็นข้อยกเว้นในตลาดสาธารณะ แต่คุณสามารถเห็นในตัวเลขของบริษัทอย่าง Databricks และ Stripe ว่ามันแสดงออกมาอย่างไร: การวางเดิมพันใหม่ที่ใหญ่ในพื้นที่ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ตามมาด้วยการเห็นการเติบโตของรายได้ที่เร่งขึ้น คุณยังสามารถทำสิ่งเหล่านี้ในบริษัทสาธารณะได้ แต่จะต้องเผชิญกับการตรวจสอบที่เข้มงวดมากขึ้น------ชัดเจนว่า ราคาหุ้นของ Meta เคยตกต่ำถึงต่ำกว่า 100 ดอลลาร์ในช่วงที่ผู้คนสงสัยอย่างมากเกี่ยวกับการลงทุนของพวกเขาใน AR/VR สำหรับเรา วิธีที่เราพูดคุยกับผู้ก่อตั้งคือ: IPO เป็นเพียงเหตุการณ์การระดมทุนอีกครั้ง คุณจะได้รับอะไรเมื่อคุณกลายเป็นบริษัทที่จดทะเบียนเมื่อเปรียบเทียบกับบริษัทเอกชน? ชัดเจนว่าคุณสามารถขยายขนาดได้มากในตลาดเอกชน ยังมีบริษัทบางแห่งที่ดำเนินงานเหมือนบริษัทจดทะเบียน: ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพอย่างมาก โดยพื้นฐานแล้วทุกตัวชี้วัดจะถูกติดตาม ยังมีบริษัทบางแห่งที่อาจได้รับประโยชน์จากการเปิดเผยทางการเงินในระดับองค์กรและผู้บริโภคเพื่อสร้างความไว้วางใจจากลูกค้า------เช่น Navan หลังจากการเข้าจดทะเบียน เราเห็นว่ามันเร่งขึ้นอีกครั้ง ส่วนหนึ่งเป็นเพราะบริษัทใหญ่ ๆ บางแห่งเชื่อมั่นในพวกเขามากขึ้นเพราะพวกเขาเป็นบริษัทจดทะเบียน

David: ใช่ แน่นอนว่ามีตัวอย่างเช่นนี้: ความต้องการทุนอาจกลายเป็นเรื่องใหญ่ตามเวลา ตลาดทุนในเอกชนมีความลึกมากและสามารถให้บริการบริษัทจำนวนมากเช่นนี้ แต่ถึงจุดหนึ่ง ความต้องการทุนอาจใหญ่จนตลาดเอกชนไม่สามารถรองรับได้

Santi: นั่นคือ ตลาดสาธารณะ ในตลาดเอกชน เราใช้เวลามากในอีกด้านหนึ่งคือ ตลาดรอง ที่นี่มีพลศาสตร์สองอย่าง อย่างแรก เราเห็นบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ทำการเสนอซื้อหุ้นคืนสำหรับพนักงาน------หากพวกเขาเลือกที่จะยังคงเป็นเอกชน เพื่อให้พนักงานได้รับสภาพคล่องนอกตลาดสาธารณะ ข้อมูลที่น่าสนใจคือ: Carta แสดงให้เห็นว่าอัตราการเข้าร่วมในการเสนอซื้อหุ้นคืนอยู่ที่เพียง 58%------พนักงานเลือกที่จะไม่รับสภาพคล่องเพราะพวกเขามีความมั่นใจอย่างมากในผลการดำเนินงานของบริษัทของตน นี่ตรงกันข้ามกับการเล่าเรื่องที่บางครั้ง "พนักงานกำลังถอนเงิน"------สิ่งที่เราเห็นคือพนักงานเลือกที่จะไม่ถอนเงินเพราะพวกเขามั่นใจในบริษัทของตนมาก

David: ลองนึกดูว่าถ้านั่นคือ 100% ราคาบ้านในซานฟรานซิสโกจะเป็นอย่างไร

David: นั่นจะยากมาก จริงๆ ใช่ การเสนอซื้อหุ้นคืนเหล่านี้เราชัดเจนว่ามักจะมีส่วนร่วมและเป็นผู้นำ เราคิดว่ามันเป็นสิ่งที่ดี มันมีสองวัตถุประสงค์ อย่างแรก สำหรับพนักงานและพนักงานที่มีศักยภาพ บางครั้งมันยากที่จะแข่งขันกับความน่าสนใจของสภาพคล่องในตลาดสาธารณะ------ RSU ที่เข้าบัญชีของคุณทุกไตรมาสโดยมีฐานภาษีสุทธิ ดังนั้นนี่จึงเป็นอาวุธการแข่งขันของตลาดเอกชนในการแข่งขันกับบริษัทสาธารณะเพื่อดึงดูดหรือรักษาพนักงาน อีกด้านหนึ่ง: เราสนับสนุนให้มีการปรับปรุงการประเมินมูลค่าอย่างบ่อยครั้ง สิ่งนี้จะทำให้ราคาหุ้นในตลาดเอกชนของคุณสดใหม่ มีเหตุผลหลายประการ: หนึ่ง ง่ายต่อการพูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้กับพนักงานและพนักงานที่มีศักยภาพ; สอง หากคุณต้องการทำ M&A------บริษัทของเราหลายแห่งได้ทำ------คุณมีเงินสดใหม่ที่สามารถใช้ได้

Santi: ฉันคิดว่าการพูดคุยเกี่ยวกับการลดราคาตลาดรองนั้นมีการพูดคุยกันมาก เพราะนี่คือพลศาสตร์ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา: เมื่อเราออกจากปี 2021, 22, 23, 24 อัตราการลดราคาตลาดรองเมื่อเทียบกับราคารอบล่าสุดนั้นมีความหมายมาก เพราะอาจมีรอบใดรอบหนึ่งที่ตั้งราคาสูงเกินไปหรือเก่าเกินไป แต่สิ่งที่เห็นในวันนี้คือ เมื่อมีการซื้อขายในตลาดรอง อัตราการลดราคาเมื่อเทียบกับราคารอบล่าสุดนั้นแทบจะเป็นศูนย์ นี่แสดงให้เห็นว่าราคาการระดมทุนของบริษัทนั้นสดใหม่เสมอ และมักจะมีนักลงทุนใหม่ที่ยินดีซื้อในราคาเดียวกัน------ซึ่งในปีที่แล้วหรือสองปีที่ผ่านมาไม่ได้เป็นเช่นนั้น

10 ทุกอย่างคือ AI: โอกาสถัดไป

David: ใช่ มุมมองที่ดี สไลด์ที่น่าสนใจนี้เรียกว่า "ทุกอย่างคือคอมพิวเตอร์ AI" ในภาพรวมปี 2026 บริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI คิดเป็น 86% ของกิจกรรมการลงทุน VC ในสหรัฐอเมริกา สูงกว่าที่ 65% ในปี 2025 ชัดเจนว่า AI ได้กลายเป็นจุดหมายหลักของเงินทุนเสี่ยง

Alex: ใช่ แต่ภายใต้ป้าย AI โอกาสจริงๆ ขยายออกไปอย่างมาก: การใช้งานในองค์กร การใช้งานสำหรับผู้บริโภค รวมถึงบริการ เซมิคอนดักเตอร์ และพลังงาน

Alex: รวมถึงการป้องกันประเทศ มีความสนใจมากมายที่มุ่งเน้นไปที่ OpenAI, xAI และ Anthropic แต่เหนือสิ่งอื่นใด ชุดโอกาสของเรายังไม่เคยลึกและกว้างขนาดนี้มาก่อน

David: สุดท้าย เราคิดว่าการพูดคุยเกี่ยวกับบางพื้นที่ที่เราตื่นเต้นมากในตอนนี้จะน่าสนใจ ชัดเจนว่า เราได้สัมผัสกับงานด้านการบริโภคบางอย่างที่จะทำโดยเอเจนต์------คุณสามารถเรียกมันว่าเอเจนต์ที่ทำงานระยะยาว เอเจนต์อิสระ หรือการบริโภคที่ใช้มาก หากคุณคิดจากมุมมองนี้: เอเจนต์การบริโภคสามารถทำทุกงานที่คุณไม่ต้องการทำให้เสร็จ ให้คุณสิ่งที่คุณไม่เคยใช้เวลา หรือใช้เงิน------นี่น่าสนใจมาก และฉันคิดว่าการแพร่หลายของมันจะรวดเร็ว

หุ่นยนต์คือพื้นที่ที่เราใช้เวลามากและให้ความสนใจ เราบังเอิญคิดว่ามันอาจจะใหญ่กว่าที่ LLM------แต่จะมาถึงเร็วกว่าประมาณสามถึงห้าปี ดังนั้นในอีกห้าปีข้างหน้า นี่จะเป็นพื้นที่การลงทุนและความตื่นเต้นที่ยิ่งใหญ่

การขับขี่อัตโนมัติได้มาถึงแล้ว และการขับขี่ไร้คนขับก็เป็นไปได้ นี่คือช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นมาก มองย้อนกลับไปที่อุตสาหกรรมรถยนต์และการขนส่ง: นี่คือหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ใหญ่ที่สุดในโลก แต่เราอาจไม่ค่อยพูดถึงมัน เพราะตอนนี้เราใช้เวลามากมายในการพูดคุยเกี่ยวกับ AI หากดูระยะทางการขับขี่ของ Uber และ Lyft มันมีเพียงประมาณ 1% ของระยะทางการขับขี่ทั้งหมดในสหรัฐอเมริกา ฉันเชื่อว่า ด้วยเครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติที่ปลอดภัยกว่าคนขับ 14 เท่า ตัวเลขนี้จะขยายตัวอย่างน้อยหนึ่งระดับในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า นอกจากนี้ สหรัฐอเมริกาขายรถใหม่ 17 ล้านคันต่อปี ฉันเชื่อว่าในอีกสิบปีข้างหน้ารถเหล่านี้จะเป็นรถขับขี่อัตโนมัติทั้งหมด

David: AI คูณกับชีวภาพ: นี่คือพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นมาก ผู้คนในห้องปฏิบัติการชัดเจนว่ากำลังพูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้ ------ การค้นพบยาใหม่ การแก้ปัญหาบางอย่างที่ทำให้คนเจ็บป่วยที่สุดในโลก ความหวังที่เรามีในเรื่องนี้มีขนาดใหญ่ และเราจะเห็นความก้าวหน้าในอีกสิบปีข้างหน้า

David: สุขภาพส่วนบุคคลเป็นอีกหนึ่งพื้นที่ที่ฉันตื่นเต้นมาก ------ ในฐานะที่เป็นคนที่มุ่งมั่นในสุขภาพ (health maximalist) ฉันรู้สึกว่าไม่มีที่ไหนที่ดีพอที่จะเก็บข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับตัวเองและได้รับคำแนะนำที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง

David: สุดท้าย การเข้าสู่ธุรกิจและการแพร่กระจายที่เกินกว่าการเขียนโค้ด: นี่คือสิ่งที่ Sarah คุณเพิ่งพูดถึง ------ การแพร่กระจายของเทคโนโลยีในบริษัทยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ฉันเชื่อว่านี่จะเป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้นมาก

David: สุดท้ายยังมีพื้นที่ที่ไม่อยู่ในถัง AI ซึ่งเราเรียกว่า American Dynamism ------ การติดอาวุธใหม่ของเทคโนโลยี "American Dynamism" เราได้ลงทุนในพื้นที่นี้มานานแล้ว เป็นนักลงทุนรายใหญ่ มันยังคงเป็นเพียงส่วนเล็กน้อยของการใช้จ่ายด้านกลาโหมทั้งหมดที่น้อยกว่า 5% ผู้ให้บริการรุ่นใหม่เช่น Anduril, Saronic, Castelion เราคาดหวังว่ามันจะเติบโตอย่างมากตามความต้องการ

David: มีพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นมากมาย ชัดเจนว่าเรามีความกระตือรือร้นในด้าน AI และเรามองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับผลกระทบที่มันจะมีต่อเศรษฐกิจโดยรวม ------ การสร้างขนาดใหญ่ แต่เราคิดว่ามันจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากในสหรัฐอเมริกา ดีใจที่ได้ร่วมรายการกับคุณ ขอบคุณ.