テクノロジー市場の拡大と企業の長期私企業化を背景に、AI革命が投資環境を根本的に変えつつある。大手テック企業による年間4000億ドル規模のインフラ投資、モデルコストの2年で99%超の削減、そしてChatGPTがGoogleの11年かけた成長をわずか2年で達成した事実は、過去のドットコムバブルとは質的に異なる持続可能な成長を示している。AI市場はソフトウェア市場(GDP比1%)を遥かに超え、ホワイトカラー給与市場(GDP比20%)への影響が予測される中、消費者の粘着性とマネタイゼーションの多様化が新たな価値創造の鍵となる。インフラ構築の主体が財務的に強固な大手企業であること、需要が供給に先行して顕在化していることが、今回の投資サイクルの安定性を裏付けている。
AI投資の新時代における市場機会
成長ファンドを立ち上げた時の前提はとてもシンプルなものでした。テクノロジー市場はこれまでになく大きくなり、企業は以前より長く非公開のままでいるようになりました。その結果、私たちにとっての機会は非常に大きなものとなっています。
昨晩データを確認したのですが、多少変動はあるものの、最も価値のある企業6社は米国を拠点とするテック企業です。確実に5社はそうですし、6位は時々入れ替わります。そして上位10社のうち7社か8社は米国を拠点とするテクノロジー企業です。つまりテクノロジーが市場全体を飲み込んでしまったということです。そして今後も時価総額のシェアを増やしていくと考えています。
このトレンドを示すスライドもいくつか用意していますが、Databricksの話は企業が以前より長く非公開のままでいるというトレンドを語る上で適切な例でした。これは私たちにとって両刃の剣でもあります。企業が非公開市場にいる間により多く投資できる機会がある一方で、リターンとDPI(分配済み投資収益率)の創出にも非常に注意を払う必要があります。
成長ファンドを始めた時から大きく変わったのはAIの存在です。スライドも用意していますが、AIは市場を大規模に拡大しています。AI企業はこれまで見たことがないスピードで大きくなっており、投資額もこれまで見たことがない規模になっています。今後10年ほど、新規投資を検討する上で大きな追い風になると考えています。
AIインフラ構築の前例なき規模
AIについては既に触れましたが、基盤整備が過去のサイクルとは全く異なる形で進んでいます。そして整備される基盤は私たちがこれまで見てきたどんなものよりも大きなものです。
正直に言うと、私はチームに対して「この数字は保守的すぎる。実際にはもっと大きくなる」と言い続けています。なぜなら大手テック企業の最新四半期の設備投資を年率換算すると、約4000億ドルになると思われるからです。そしてその大部分がAI、つまりAIインフラとデータセンターに投入されています。
これが意味するのは、市場が必要とするすべてのトレーニングと推論のニーズに対応するインフラが構築されるということです。これはこの上に構築を進めるすべての企業にとって素晴らしいことです。最も良い点は、この構築の負担を主に大手テック企業が担っているということです。
設備投資が総売上高に占める割合のチャートを見たことがあるかもしれませんが、Google、Facebook、Amazon、Microsoftのような企業は、おそらくこれまでに作られた中で最高の企業です。彼らは潜在的な過剰設備投資などに耐えられる体力があります。
保守的な見方をしても、そして繰り返しますがこの数字は最終的にはもっと大きくなると思いますが、この大規模な構築は、その上に構築を進める私たちのポートフォリオ企業にとって非常に好都合です。
コスト削減と性能向上の同時進行
これと同時に、インプットコストとインプットの品質がムーアの法則を超える速さで著しく向上しています。
左側のグラフの詳細を見る必要はありません。私を信じてください。これらのモデルにアクセスするためのインプットコストは、過去2年間で99%以上低下しました。つまり100倍の低下で、ムーアの法則を上回る減少率です。
同時にモデルの最先端の能力は7ヶ月ごとに2倍のペースで向上しています。インプットコストの大幅な低下と品質の大幅な向上が同時に起きており、これはAI上に新しいものや新しい能力を構築する上で非常に好都合です。
今の私たちの見解では、AIは最終的には電気やWi-Fiのようになるだろうということです。誰かの家で電気を使う時に「明かりのついた部屋にいるから数セント払わせてください」とは言いませんよね。最終的にはAIも同じようになると思います。
ソフトウェアを超えるAI市場の可能性
AIの市場機会はソフトウェア市場よりもはるかに大きく、これは本当にエキサイティングなことです。
モバイルとクラウドコンピューティングの前回のサイクルを振り返ると、大きな話題は基本的にソフトウェア企業、インターネット企業、大手テック企業全体で約10兆ドルの新しい市場価値を創出したということでした。AIはもっと大きくなると思います。なぜなら経済への影響がはるかに大きくなると考えているからです。
ページにある簡単な計算を見ると、米国のソフトウェア支出はGDPの約1%です。一方、米国のホワイトカラーの給与はGDPの約20%です。テクノロジーを使った増強、コスト削減、効率化、代替が見られる分野はたくさんあると思います。
こうしたことが起きる時、常に問題になるのは新しい企業がどれだけ価値を獲得できるか対最終顧客がどれだけ獲得するかということです。私の経験則では、価値の90%は最終顧客に行き、企業側が獲得するのは10%です。でもその10%を獲得できれば、それだけで巨大な時価総額になります。
私がいつも挙げる例は、iPhoneが最新モデルで約1000ドルだとして、もし銃を突きつけられてiPhoneにいくら払うかと聞かれたら、高所得層なら1000ドルよりはるかに高い金額を払うでしょう。その差額が余剰価値です。それでもAppleは素晴らしいビジネスです。
またはGoogleの検索やGmail、そして今では増えつつあるAI機能を考えると、彼らはユーザーから年間おそらく200ドル程度しか収益化していません。まず無料で使えるという点で大きな余剰があり、実際に提供される価値に比べてユーザーあたりの収益化は200ドル程度に過ぎません。
大きな話は、巨大な新しい余剰が創出されるということです。その大部分は企業や個人の最終顧客や最終ユーザーが獲得しますが、その機会を捉える企業にも巨大な時価総額が生まれます。
この前面白いミームがありました。もしGoogleがユーザーがChatGPTに払っているような100ドルや200ドルを喜んで払うと知っていたらどうなっていただろうかと。もしGoogleのように魔法のように素晴らしい製品でそれができると知っていたら、Googleの時価総額は今どうなっていたか分かりません。おそらく今以上に支配的な市場シェア貢献者になっていたでしょう。
この新しい世界でマネタイゼーションをどう見るかという再構成について考えると、本当に驚くべきことです。
今回が違う理由
これまでのスライドは市場に関する疑問の95%を設定していると思います。スライド7に戻ると、このスライドは多くの人にとって威圧的に感じられます。見出しとセットで見ることもありますが、2000年代初頭のブロードバンド構築が最終的にあまり望ましくない状況で終わったことを多くの人が経験しているからです。
なぜ今回は違うのか、そして特にタイミングサイクルについて説明しましょう。大規模なブロードバンド構築とその後の過剰供給にもかかわらず、私たちは今日その恩恵を実際に受けています。
結局私たちはそれに成長して追いついたのです。ただ当時はタイムラグがありました。そしてその構築を行っていたのは世界で最も強力な企業ではありませんでした。注目すべきはレバレッジがどのような役割を果たすかです。
今週末、データセンター構築にシステミックリスクはあるのかという記事を読みました。まず第一に、リスクを負っているのは主に大手テック企業ですが、プライベートキャピタルが果たす役割もあります。プライベートキャピタルの最大の資金提供者は実は銀行やプライベートデットです。銀行がプライベートデット企業に資金を提供しており、彼らの多くが保険会社も持っています。ですから保険会社がこの構築に間接的に資金を提供している可能性もあります。
これは構築の安定性にとって非常に良い兆候です。供給側の性質を考えると、実際に構築を行っている主体とテナントを考えると、今回は違うと感じます。
需要側はもっと興味深い話です。昨日読んだ統計では、ChatGPTが3650億回の検索に到達するまでに2年かかりました。Googleが3650億回の検索に到達するまでには11年かかりました。つまり5.5倍長いのです。
今回の需要側で私にとって大きな話は、AIがインターネットとクラウドコンピューティングの上に構築されているということです。そのため即座のグローバル配信が可能になります。GoogleやFacebookの始まり方を見ると、ずっと小さく始まり、どちらもネットワーク効果の仕組みがあって時間がかかりました。また当時は世界の約50億人にわたる完全なインターネット普及も、誰もがインターネットにアクセスできるスマートフォンもありませんでした。
このテクノロジーの性質上、新しいハードウェア製品を届ける必要がなく、グローバルなインターネット構築とクラウドコンピューティングがあるため、世界中がこれにアクセスできます。ChatGPTを見ると、Googleが到達した規模に5.5倍速く到達しました。これは驚異的です。
おそらく10億人以上の月間アクティブユーザーがいると最近発表がありました。おそらくさらに10億人ほどが試したことがあると思います。すべてのプラットフォームを合計し、多くの人がGoogleやFacebookの製品も試しているでしょうから、おそらく世界のインターネット人口の半分以上が既にAIツールを使用しています。
何らかの形で15億から20億人のアクティブユーザーがこれらの製品を使っていると分かっています。つまり配信に到達するスピードは私たちがこれまで見たことがないものです。
これは供給構築が以前のインターネット構築の時代のブロードバンドよりも予測可能な形で活用されるだろうという希望を私に与えてくれます。これは前のインフラの上に構築されているからです。
Googleの話についてもコメントしたいのですが、もし彼らがユーザーから200ドルかそこら得られるとしたら素晴らしいですよね。消費者として、Google、Facebook、Appleの素晴らしい点は、これらの企業にとって価格差別化を行うきれいな方法がないということです。彼らは私が喜んでもっと払うことを知らないし、iPhoneの他のユーザーより私に多く請求することはできません。
しかしAIの場合、ビジネスモデルの構造上、既にいくつかの実証例を見ていますが、より大きな成功があると思います。今日というか技術的には昨日ですが、OpenAIはインドのサブスクリプション製品をリリースしました。月額3ドルか4ドルくらいだと思います。これは完全に理にかなっています。
米国では月額200ドルから300ドルのハイエンドサブスクリプション製品があり、飛ぶように売れています。消費者は買っても買い足りないくらいです。
ですから私にとって、この市場の成長の本当の話は、ビジネスモデルの進化があり、これらの企業がユーザーベースに対応し、効果的に価格差別化を行えるようになるということです。
彼らはハイエンドユーザー向けにサブスクリプションの組み合わせを行い、より多く払う意思のあるユーザーに到達できます。そしておそらく何らかの広告を通じて収益化するプレミアム製品も提供することになるでしょう。今それがどのようなものになるか推測するのは難しいですが、おそらくアフィリエイトのような形になると思います。
今日のインターネットでは周辺産業なので汚いイメージがありますが、最終的にはそのような形になると思います。製品で見る一つの方法は、まだやったことがなければ、ディープリサーチ製品の一つに入ってみてください。すみません、これはキャサリン・ボールからの取引に関する電話だと思いますが、この通話をサイレントにする方法が分かりません。
製品でこれを試す一つの方法は、OpenAIでもGrokでも何でもいいので、ディープリサーチ製品の一つに入って、本当に洗練されたショッピングリサーチプロジェクトをやってもらうことです。すると驚くべき結果が出てきます。
私は息子の野球バットでこれをやらなければなりませんでした。いくつかの異なる仕様が必要で、年ごとにどちらが価値があるかなどを見たかったのです。そして非常に優れた答えが返ってきました。これはGoogleに入力してクリックし、何かオーガニックなものを見る前に7つのスポンサーリンクを見るよりもはるかに優れた体験です。
ですから無料ユーザーを収益化する機会があると思います。OpenAIの場合、今日おそらく3000万から4000万人の有料ユーザーがいます。他のプラットフォームはそれに比べると四捨五入の誤差のようなものです。ですからさらに10人ほど追加しましょう。つまり今日約4000万人が何らかのレベルでこれにお金を払っており、おそらく20億人が使用しています。
そして繰り返しますが、FacebookとGoogleは米国ユーザーについて年間ユーザーあたり約150ドルから200ドルで収益化しています。ですから収益化の機会は膨大にあります。消費者側では引き続き巨大な余剰があるでしょう。私は今日それに大きな余剰を見出しています。
ChatGPTのデイリーアクティブユーザーは既に今日製品に1日約28分29分を費やしており、これを文脈に置くとInstagramは1日約50分、TikTokは悲しいことに1日約70分ですが、これは本当の時間の使用であり本当の消費者価値が既にあります。
質問は供給側とインフラ構築のリスクについてでしたが、今回見ている実際の使用と配信が、これは種類が違うと思わせます。私たちには需要シグナルの非常に良い見通しがあり、これはインターネットの場合やモバイルフォンの場合でさえ、多くの年月がかかったものです。電話を製造して人々に買ってもらう必要があったからです。その意味で、これは以前のテクノロジーサイクルの上に構築されており、それは素晴らしいことですが、私の考えでは投資先のAI企業の今後の成長潜在性のリスクも軽減しています。
ChatGPTのウェブサイトにアクセスしてアクセス可能にできること、そして「ちょっと今やったクールなことを見せてあげる」というようなパーティートリックができることは、明らかにインフラが構築されるのを文字通り待たなければならなかった前のサイクルとは大きく異なります。デバイスとハードウェアも追いつく必要がありました。
ビジネスモデルと市場変化の影響
アーリーステージチームもこのトピックについて素晴らしい投稿をしています。コマースの未来やAIとの関係に興味がある方、あるいはこの電話会議に公開市場側で時間を過ごした方がいれば、最近非常に観察できることの一つは、リファーラルトラフィックとエンゲージメントの減少を報告している公開企業の数です。
主にGoogle検索で結果フローのAIサマリーバージョンを表示するようになったためです。その下流への影響について話すこともできますが、これは確実にFortune 500企業から多く聞いていることです。息子に言いました「どれだけリサーチしたか分からないだろうな。インターネットの果てまで調べ尽くしたんだよ」と。
すべての父親は、控えめに言っても恣意的なことについて際限なくリサーチしたいという欲求がありますからね。
Xに関する良い抜粋を送ります。Googleの検索トラフィックに関するものがありました。IAルーズです。
そうそう、マーティンが先日出した決算説明会ですね。人々が見れるように。予想通りの人々ですよね。例えばGrouponのような人々です。IAはリアルタイムで影響を見ています。
ボトルネックの変遷
クリスから一つ質問がありますので、このスライドの間に取り上げましょう。ボトルネックの変化に関連するものも加えます。今は明らかにコンピュートに関する巨大なボトルネックがありますが、クリスの質問は、この構築に実際に電力を供給するのに十分なエネルギーがあるかというものでした。そして次のボトルネックがエネルギー以外に何だと考えるかも話すべきです。
現在のエネルギー生産手段では、エネルギーはボトルネックです。ですから原子力側で投資を行ってきました。原子力発電の受け入れが進んでいることに非常に楽観的です。スリーマイル島が再稼働されると思います。大手テック企業は原子力発電所の近くにデータセンターを建設しています。
西テキサスのような場所には大量の天然ガスがあり、その近くに大規模なトレーニングクラスターを構築でき、非常に効率的にそれらのデータセンターに電力を供給できます。
しかし異なる供給源が必要になるでしょう。そして最も楽観的なのは原子力だと思います。
そしてこれらを実際に建設する能力ですね。大規模な運用です。最も注目すべきことの一つは、私たちはxAIの大口投資家ですが、xAIがやったことの最も注目すべきことの一つは、当時最大のデータセンターを誰よりも4分の1の時間で立ち上げたことです。
彼らは非常に異常なことをしなければなりませんでした。複数州地域のすべてのバックアップジェネレーターを買い占めたり、様々なプロジェクトから労働力を買い取ったりしました。でも彼らはそれをやり遂げました。
実際の建設と構築は大規模です。チップとインフラに関する私の見解は、生産能力は通常需要に合わせてスケールするということです。常に不均衡はありますし、それは見てきました。エネルギーは今後5年間でおそらくボトルネックになると思いますし、だからこそ私たちは原子力にとても興奮していて、その分野で投資を行っています。
その通りです。そしてその部分を解決したら、どんなテクノロジーでも必然的にそうなりますが、ボトルネックは別のものに移行するだけです。ほとんどの人がまだ気づいていない、注目していない大きな要素は冷却の部分です。
これだけのエネルギーを生成する方法を見つけたら、海を沸騰させたり世界を溶かしたりせずに、これらすべてを実際に冷却する方法についての革新の波が見られるでしゃう。
チップを溶かさないようにもね。
AI企業のビジネス品質評価
ここで一つ質問があります、デビッド。あなたはビジネスモデルに厳しいので、これはあなたにぴったりの質問です。多くのAI企業の粗利益をもっと精査すべきかという議論が多くあります。特に例えばCursorとAnthropicの関係をめぐって多くの混乱があり、多くの企業の成長が実際にはこれらのモデルへの依存によってマスクされているのではないかという懸念があります。また最高水準と考えられる実際のユニットエコノミクスは何かという問題もあります。
あなたとチームがどう考えているか整理してください。特に粗利益に関するこのトピックについて、短期的な例外を認める場合と長期的な利益と成果を期待する場合をどう区別しているか教えてください。
このトピックが大好きです。この業界とこの仕事が今とても楽しい理由は、結果の範囲が以前よりもはるかに大きいからです。分散が非常に高いのです。2000年代後半についてチームと昨日のオフサイトで話していました。何人かは業界にいませんでしたが、業界にいた人々は覚えているでしょう。
でも私はまだ生まれていませんでした。
そう、何人かはまだ生まれていなかったですね。AI技術に非常に精通した若い人たちがいます。サイクル後期には答えようとしている質問が興味深いですが、はるかに興味深さが減ります。DatadogやSaaSアプリがどれだけ大きくなれるかというような質問です。
今は市場の力、勝者が誰になるか、勝者であっても価値が発生するか、スタックのどこにいるかなど、ビジネス品質に関するすべての質問があります。結果の範囲がはるかに高いのです。その期間に良い仕事をすれば、投資家として自分たちの結果の分散をより大きく得られる可能性があると思います。それにとても興奮しています。
ビジネスモデルについて何を考えているかというと、一つは顧客への価値提案が私たちが最も気にすることです。あなたの製品に対する顧客の愛情はあるか、その愛情は持続するかということです。
ビジネスモデルを評価するために選ぶ二つのトップラインの指標を挙げるなら、グロスリテンション率です。ネットリテンション率も見ますが、グロスリテンション率は顧客があなたの製品から価値を得ているかということです。グロスリテンションとは基本的に100人の顧客がいた場合、ドル加重した絶対値で何人が残っているかということです。
90%以上の顧客が残っているようなものを探します。そして彼らが使用を拡大していることが望ましいです。それはネットリテンションで表現されます。中心的な価値提案はグロスリテンションに示されます。
そして顧客獲得の容易さです。これはオーガニックな顧客需要、マーケティングや営業を通じて獲得するコストに対して彼らが喜んで払う高い価値のドルに見られます。棚から引っ張られるようなものがあり、顧客関係の高い持続性があれば、それは通常トップラインのビジネスモデル品質として得られる最高のものです。
粗利益について触れられました。粗利益は非常に気にしていますし、AIネイティブアプリケーション企業の一部について粗利益をめぐって多くの議論があります。
市場での私たちの仮説と期待は、ある程度同等の複数のモデルプロバイダーがいれば、時間とともにインプットコストが大幅に下がるということです。思い出してください、2年間でインプットコストが100倍低下したことを。期待としてはそれが続くことです。すべての兆候が私たちの側でそれが続くことを示唆しており、少し減速するかもしれませんが、モデル層に競争がある限り、時間とともにかなり大幅に下がり続けるでしょう。
コーディングは人々がこの分野で多くの時間を費やして精査している分野の一つで、ビジネスモデルとビジネス品質を評価しています。
成熟したSaaSアプリと比較して、企業の今日の粗利益を評価する上で、おそらく少し寛容です。なぜならインプットコストが時間とともに下がると強く信じているからです。そしてモデルの改善により、時間とともにより良いモデルを活用してより良い製品を消費者に提供できるようになるでしょう。価格を上げる必要はないかもしれませんが、インプットコストが下がる間により多くの価値と粘着性を提供できます。それが仮説です。
これは市場にモデルを提供する複数のプレーヤーが存在することが前提です。GPT-5が出て非常に信頼できる代替品となり、Anthropicに価格圧力をかけることに興奮しています。
Googleもコーディングに非常に注力しており、Geminiモデルで多くの本当に良い改善と有望な進歩を見てきました。市場に複数のプレーヤーがいる限り、コストが下がり続けると思います。そのことを考慮して、成熟した業界のSaaSやインフラと比較して、企業の今日の粗利益を評価する上で少し寛容です。
ゼロ粗利益の企業の束に投資したいわけではありませんし、そうはしていません。でも粗利益、リテンション率、顧客獲得の容易さのようなものを取ったら、後者の二つに素晴らしさがあると感じることにはるかに重点を置きます。
そして最初のものについては改善できるだろうという少し多めの信頼を与えます。
確かに。これは個人的に十数回以上見てきたことですが、あなたが言ったことで本当にピンときたのは、多くの人がドットコム時代と比較しようとして「あぁ、アイボールも測定していたよね。リテンションや使用と同じじゃないか」と言います。でもイエスでもありノーでもあります。
これがこれほど速く大衆に到達しているのは、あなたが先ほど挙げたすべての理由、つまりウェブサイトにアクセスして実際に試せる能力があるからですが、人々がこれにお金を払っているという点も重要です。前回のサイクルで私たちがお金を払ったもの、例えばSpotifyやNetflixのサブスクリプションを考えると興味深い対比があります。予算からのプレッシャーが来るとすぐにそれらは真っ先にカットされます。
でもこれについては、仕事や個人的にどれだけ影響があったか、生産性と時間を加速してくれたかを考えると、いくつかのものを犠牲にしてもいいと思うでしょう。
トーマスの質問を取りましょう。OpenAIのような企業の消費者向け価格設定には下方圧力があるように見える一方で、OpenAIのキャッシュバーンは以前には見られなかったレベルまで上昇しています。月10億ドル以上という報告もあります。あなたの意見では、キャッシュバーンは将来どのように緩和されるのでしょうか。
つまり私が言っていたのは、実際には考えられるより大きな消費者の粘着性があり、過去12ヶ月間に消費者に投げられた膨大な量の無料代替品は彼らのビジネスに何の影響も与えていないということです。
時間とともに変わる可能性はありますが、これまで見てきたのは価格圧力を生む影響がないということです。先ほど説明したことを考えると、約10億人が使っていて3000万人だけが払っているとすると、今日の3000万人の有料ユーザーに価格圧力がかかるリスクよりも、ベースを収益化する上昇余地の方がはるかに大きいと思います。
最終的にはP×Qのようになると思います。ChatGPTについて話していますが、おそらく業界のほとんどの消費者向けサービスに当てはまります。P×Qは価格×数量で、これらの消費者向けインターネットビジネスについて考える本当にシンプルな方法です。
Qについては、月間アクティブユーザーで非常に大きくなった時点で、今後5年間で20億人くらいになるかもしれません。でもGoogleとFacebookのプロパティは20億台です。だからそれほど大きくなりません。
でも価格のPについては上昇余地が実際に非常にあると思います。今日どのように収益化しているかを考えると、10億人のうち3000万人が比較的控えめなサブスクリプションで、まだ本当の価格差別化を反映していません。
ですからPについては上昇で驚かされる可能性があると思います。以前のインターネット時代の企業から学んだ教訓を考えると、10年前にインターネット企業を見ていた時、FacebookとGoogleを見て「FacebookとGoogleはユーザーをXで収益化している、それが私たちが到達できる最大値だ」と言っていました。
過去10年間に起きた大きな話は、彼らが自分たちのユーザーの収益化を8倍にしたということです。ですから無料使用を収益化する思慮深い方法があり、信頼を維持しながら行えれば、トーマスの質問に対する答えとして、価格設定については下降よりも上昇の方が大きいと思います。
バーンについては、実際のバーンのほとんどは研究、つまりR&Dと将来の投資から来ています。すべてのモデル企業の業界全体に適用できますが、具体的にOpenAIについて話すなら喜んでそれに対処しますが、OpenAI側では消費者ベースがあるので有利な立場にあり、それは粘着性が高いと思います。
ケンタッキーの私の両親のような私の家族もChatGPTを使っています。少し良いモデルが出てきても彼らは乗り換えません。ですからそれはかなり耐久性があります。継続的なモデル開発のためにこれらの研究努力に資金を提供する上で、おそらくより良い立場にあります。
かつてはエンタープライズ企業は消費者企業より粘着性が高いというものがありました。この場合、B2B側では今のところ主に開発者がこれらを購入しており、モデルへの生のアクセスを購入しているようなもので、それはまだあまり粘着性がありません。
時間とともに粘着性が出る可能性はありますが、今のところあまり粘着性がありません。コーディングモデルについて言えば、Anthropicの最新バージョンより良い新しいコーディングモデルが登場したら、私たちのコーディング企業は乗り換えるでしょうし、それはAPIコールなので非常に簡単です。
ですから興味深いことに、今回は少し違っていて、消費者の方が少し粘着性があります。それは有利だと思いますし、財務的リターンがなければ企業は新しいモデル開発に非合理的に支出しないと思います。
過去ほぼ5年間これらの企業と時間を過ごして観察してきたことの一つは、創業者の多くは研究志向のAI頭脳の人々として始まり、「経済はなくなる。AGIができるからすべてが終わる」というような感じでしたが、競争力が働いて彼らは強硬な資本主義者になりました。
ですから私の期待と彼らとの継続的な会話から、財務的な見返りがなければ研究側で完全に非合理的なことはしないでしょう。
AI企業の収益耐久性
LLM上に構築された多くのAIアプリケーション、つまりOpenAI、Anthropic、xAI以外の収益の耐久性についてもコメントできますか。
使用の性質によります。いくつかは本当に粘着性があると思います。例えば医療スクライブのようなものは非常に粘着性があると思います。多くの医師のワークフローがそれを中心に構築されているからです。カスタマーサポートも非常に粘着性があると思います。ハイエンドの金融分析のようなものも非常に粘着性があると思います。
なぜそれらの特定の分野が他より粘着性が高いと考えるか説明できますか。
統合されるものが多く、モデルの周りに構築される企業固有のルールが多いほど、粘着性が高くなると思います。アプリケーションのソフトウェアでの粘着性は、ソフトウェアで常にあった方法と同じように来ると思います。
アーリーステージのパートナーの一人がそれについてブログ投稿を書いたと確信しています。私たちはいつもそれについて話しているので。統合、ルールエンジン、ワークフロー、エンタープライズ機能のようなものです。
例えば顧客についてのルールで、トラブルシューティングの順序を下る方法が非常に組み込まれているので、複数の異なるシナリオにわたるワークフローを持っていれば、おそらくあまり実験しないでしょう。
その通りです。あるいは何かが関与するスタイルさえも。これらの企業の顧客の多くはブランドであり、カスタマーサポートエージェントがどのように対話するかを気にかけます。ですからそういうものはおそらくかなり粘着性があります。
全く粘着性がないものもたくさんあると思います。粘着性が低い新興の行動のいくつかは、何も悪く言いたくないのですが、あまり粘着性がないものは内部ツールソフトウェアの置き換えを構築するためのツールの実験的使用や、ウェブサイトなどの非常に低レベルのプロトタイピングのようなものです。
誰がプレーヤーで何がユースケースかはまだ未定だと思います。その市場はおそらくセグメント化されると思います。既に見始めていますが、一部のツールはプロトタイピングに使われているだけで、クールなツールの一部は実際にアプリを構築してデプロイするために使われています。
それらのものの分岐が続くと思います。でもまだ非常に早期です。企業がSalesforce.comをバイブコーディングで作り上げるとは思いません。それだけの価値はありません。コア・コンピテンシーではありません。私はSalesforce.comをバイブコーディングで消せればいいのにと思いますが。
AI時代の成長基準
アルベルトから質問がありました。AI企業のGTMのスピードを考えると、1億ドルのARRが測定すべき正しいマイルストーンだと思いますか、それとも成功の目標を動かし始めていますか。
面白いですね。昔はVCの一人がトリプルトリプルダブルダブルという言葉を作ったと記憶していますが、それは非常に控えめに見えます。
そうですね。
その時間圧縮は大幅に短くなりました。正確な統計を調べる必要がありますが、最近分析を行いましたが、私たちが見てきたトップ企業は1000万ドル、次に1億ドルに4倍速く到達したとかそういうことでした。
私たちにとって、何が素晴らしいかを判断するために市場のコンテキストとリアルタイムの市場コンテキストを持つことが本当に重要です。絶対的な答えはありませんが、私たちの投資議論の一つに座って聞いていれば、XYZの新しいアプリの成長をCursorと比較しています。Cursorのようなものは何もないので不公平ですが、CursorとDecagonとA BridgeとElevenLabsと比較しています。ShopifyやDocusignのような企業とは比較していません。
ですから市場に完全に入っていて、すべてを見て、すべての企業に会っていなければ、どんな時でも素晴らしいものを評価するためのコンテキストを持つことはできません。
確かに。AI企業について、ディープギャップからの良い質問ですが、シートベースの価格設定と使用量ベースの価格設定についてどう思いますか。そしてあなたが見てきたスタートアップがこのAI時代に価格設定を構成する上で何を実験してうまくいっていますか。
これが大きな質問です。このトピックが大好きです。Xやブログで人々がAIで起こる新しい価格について本当に長い投稿を書いているのを見ますが、私には少し手を振っているように見えます。
一つはテクノロジー側の革新と製品が良くなることに左右されます。そして二つ目は、一つの分野で本当のビジネスモデルの革新を見てきただけで、それも非常に初期段階です。それはカスタマーサポートです。タスクを明確に解決できるからです。それでもそれを行うのは難しいのです。
おそらく質問を言い換えると、私たちは実際にはライセンスを持っていましたよね、メンテナンス付きの永久ライセンスがあり、それからSaaSに切り替わり、それは主にシートベースで、それは巨大な革新で非常に破壊的でした。それは実際にスタートアップが既存のソフトウェア企業を打ち負かす大きな実現要因でした。当時は非常に破壊的だったからです。
それから使用量ベースになりました。明らかにすべてのクラウド企業がそのように運営されています。Databricks、Snowflakeなどもそうです。
そして私が見聞きした期待は、AIで人間が行うタスクの置き換えを収益化できるかということです。カスタマーサポートの部分について話した時、それは人間が行うタスクの収益化で最も進んでいます。でも他のすべての分野では超超初期段階です。
まだ非常に初期段階だと思います。最終顧客はシートと消費ベースの価格設定でものを買いたがっています。市場がある場所で会う必要があります。
今のところ大幅に破壊的なものは見ていません。能力がはるかに良くなり、タスク完了の測定可能性がより客観的になれば、おそらくそこに到達するかもしれませんが、超初期段階だと言えますし、5年後にすべてのソフトウェア企業が完全に異なる方法で収益化しているという確信は低いです。
その通りです。ちなみに、すみません、もう一つだけ。
これは私が以前述べた余剰に関する点にも関連します。完了したタスクの価値に基づいて収益化できない限り、その余剰を獲得するのは本当に難しいでしょう。でもそれを測定するのは本当に難しく、市場には競争があるので、余剰や節約の多くが顧客の手に渡る可能性があると思います。
繰り返しますが、本当に高い時価総額を持つ本当に興味深く良い企業を構築することはできるかもしれません。でもこれは誰が価値と余剰を獲得するかに直接関連しています。
いつも言うのは、蒸気機関が発明されて、蒸気機関は特定のタスクを行う際に置き換えた人間の数の計算に基づいて価格設定されませんでした。
競争力が働いて、資本収益を伴う適切な競争レベルで価格設定されましたが、最終顧客や蒸気機関のユーザーにははるかに多くの価値を提供しながら多くの価値を獲得しました。同じことがここでも起こると思います。
成長投資の展望
これは成長投資にとってこのすべてが何を意味するかについて話す良い移行です。
できるだけ多くのアーリーステージの実践のピッチに参加しようとしています。面白い創業者が何に注目し始めているか、どの分野で構築しているかについて多くを学べると感じるからです。
アーリーステージチームは最もエキサイティングなアーリーステージの取引を素晴らしく行っています。これは私たちにとって今後12から24ヶ月の取引活動にとって非常に好都合です。
成長パートナーを見て。これはクレイジーに見えるチャートです。驚きではありませんが、最初に話したことですよね。テクノロジー市場は大きく、もちろん企業は長く非公開のままでいます。でもチャートでそれが見えます。
かつて企業は設立から約5年から10年の期間で上場していました。企業がはるかに速く成長し、より速く良くなっているにもかかわらず、彼らははるかに長く非公開のままでいます。つまり約14年で、さらに長くなっていると思います。
10億ドル以上と評価されるプライベート市場の時価総額を取ると、一部が過大評価されているか過小評価されているかについて議論できますが、総計での価値は約3.5兆ドルで、それはNASDAQの約11%から12%、10%くらいです。
10年前に戻ると、3.5兆ドルのプライベート市場全体の時価総額は約5000億ドルでした。過去10年間でこれらのプライベート企業の時価総額は約7倍になりました。つまり巨大な成長があり、これは最高の企業の一部がより長く非公開のままでいることを決定しているというこの点に関連しています。
でもかなり顕著です。Snowflakeで先ほど述べたもう一つのことは、公開市場がもはや極めて高い成長の場所ではないということです。これのために、そしてそれは論理的であり、従うものです。
ソフトウェアとインターネットの公開企業の約5%が今後12ヶ月の成長率25%以上を予測しています。
つまり公開市場のソフトウェアとインターネットのユニバースの95%は25%未満で成長しています。ですから高成長セグメントへのアクセスを求めるなら、これは少し残念です。小売などへの影響が明らかにあるからです。
でも起こったことの現実は、新しいテクノロジー企業の高成長セグメメントはすべて今プライベート市場に住んでいるということです。
ほとんどの場合です。これが変わるとは思いません。FigmaやたくさんのG良い企業が上場すると思います。でもこれは非常に長年のトレンドであり、近いうちに逆転するとは思いません。
私たちには多くの本当に良いAI企業があります。何人かの人々が「最高の企業のいくつかに群がりが起きているのではないか」と尋ねました。私が言えるのは、一つは、私たちは他の人々ができるよりはるかに早期にこれらの企業の多くに入っているということです。二つ目は、より後期のラウンドが大きい企業であっても、その早期の関係を持つことは本当に重要です。なぜならそれは私たちにボールコントロールとラウンドへのアクセスを与えるからです。
xAIはイーロン以外の最初の外部資金です。これらの多くは成長ファンドの最初の資金です。リターンを生み出すために早期に入ることは重要ですが、経営陣と位置づけられ、後のラウンドを形成するアクセスを持つことも重要です。
AI戦略をどのように形作ってきたかについて少し時間を使うと、基本的に私たちが行っていることには2つの部分があります。
一つは、明らかに勢いがある企業、否定できない勢いがある企業です。CursorやDecagonやElevenLabやA Bridgeなどのような企業です。
二つ目のバケットは、市場で非常に非常に非常に最高のチームの非常に早期の取引です。市場で非常に非常に最高のチームと強調して言います。なぜなら世界のトップ5のチームについて話していて、それ以外の企業は私たちはやっていないからです。
それらは異なる形をしています。通常よりも早期の成長ドルであり、ビジネス結果のより高い分散がありますが、チームが非常に特別で素晴らしいので、ビジネスリスクは資本リスクとは非常に異なって見えると感じています。
チーム品質が非常に高く、才能への需要が非常に多いため、うまくいかなくても下方保護されているだろうと感じる非対称ベットのようなものです。高いビジネス分散がありますが、典型的なアーリーステージ投資とは少し異なって見える非対称の資本またはリターンプロファイルがあります。
投資期間とエグジット戦略
出口までのタイムラインについて話します。一つの次元では、人々は「長く非公開ということはLSB企業の保有期間の延長を意味するのでは」という反応を取るかもしれません。おそらくそれを言い換えると、なぜそれが私たちにとって素晴らしいのか、率直に言ってプライベート投資家として、なぜいくつかの企業にとってIPOまでの時間を遅らせることが実際に有利であると考えるのか、そしてあなたはその一部としてどのように人々に助言しているかです。
これは厄介な問題です。最初に言ったように、私たちもDPIで報酬を得ています。それが私たちと私たちのチームへの報酬の仕方です。ですから非常に気にかけています。
私たちは幸運な立場にあります。ポートフォリオがかなり良いからです。公開市場に出た企業や売却した企業がいくつかあります。
ですから流動性を提供できる立場にないわけではありません。長い間非公開でいて多くの報道を受けているチャンピオン企業については、それぞれが非公開のままでいたい特異な理由を持っていると思いますし、彼らが上場すると確信しています。
ですからほとんどは最終的に上場すると思います。ただもっと長い時間がかかるだけです。観察してきた大きなことの一つは、プライベート市場が公開市場から得られるものの一部に適応したということです。
幸いにも私たちはそれらの状況のいくつかで非常に活発でした。プライベート市場でのテンダーオファーのようなものです。プライベート企業にとって難しいことの一つは才能の獲得競争です。
それが非常に難しい理由の一部は、公開企業が通常四半期ごとに権利確定するRSUを付与し、それがアカウントに入り、既に源泉徴収されていて、基本的に多くの現金を得ているようなもので、場合によってはプライベート市場の企業がそれと競争するのが難しいからです。
ですから大きく良い企業の一部はより定期的なテンダーを行っており、私たちはそれらを企業と形作る上で非常に活発でした。私にとっては バランスです。企業にとって最善のものを望んでいます。非公開でいることが彼らにとって利益になる戦略的理由があれば、それは素晴らしいことですし、それを可能にする手助けをします。
でも明らかに私たちの目標は素晴らしい投資を収益化することであると認識しています。不自然なことをする必要があると感じる段階にはまだ達していません。それがケースになるとは見ていません。
確かに。そしてあなたに代わって自慢したいのですが、DPIは一般的に業界全体で問題であり課題だと思います。私たちの問題では必ずしもないと思います。ここで質問をカバーさせてください。DPIについての私の好きなトピックで商業をさせていただきありがとうございます。
投資してきた名前のいくつかについて考えると、より多くのテンダーオファーやSPVを行っているように見えるOpenAIやDatabricksのような名前があり、一方でAnthropicやRollupやFlockのような名前はアクセスを得るのが非常に非常に困難だと思います。その一部としてポートフォリオ構成をどう考えますか。
OpenAI投資については、ポートフォリオ構成の観点から、私たちが書きたかった小切手を正確に書くことができました。
ですから私にはそれほど思えません。他のマネージャーがSPVなどをやろうとしているので、一部の人々はアクセスできたと確信していますが、それは増々難しくなっていると思います。私たちがこれらの機会をどれだけ重視し、ポートフォリオを構築するかも私たちの決定です。
最近のものとDatabricksのリターンプロファイルは非常に魅力的だと思います。でも私たちが非常に安全な2倍だと思うもののポートフォリオ全体を望んでいるわけではありません。5倍作れるかが問題ですが、3倍から4倍は非常に確信していて、2倍はかなり安全です。
公開企業とAIの影響
公開企業について話すと、ペイジから質問がありました。AIによって破壊されないと思う上場ソフトウェア企業と、本当の堀を持っているものは何ですか。明らかに破壊されると思うものは何ですか。それに関連して、ファンドで公開企業をどれだけやっているかという質問もありました。
ファンドではおそらく公開企業は非常に少ないです。それをやりたいと思うには、本当に本当に強い論文と経営陣との関係が必要です。繰り返しますが、公開ユニバースははるかに成長が遅く、プライベートユニバースで私たちができる本当に本当にエキサイティングなことがあるので、バーは非常に高いです。
公開市場のもののバーは非常に高く、機会費用はおそらくプライベート市場でさらに高成長のものである可能性があります。
公開市場でどの企業が破壊されるかというのは、この質問が大好きです。公開ソフトウェア企業の安全性や耐久性を考える時に考慮すべき3つの興味深い要素があるというフレームワークを提供します。
一つはUI/UXです。UI/UXの完全な再想像を得る範囲では、それは本当にエキサイティングでしょう。Salesforce.comとは何か。Salesforce.comはフロントエンドでほとんどの場合、本当につまらないチェックリストとフォームです。
エージェントというこの新しいテクノロジーの約束は、使い古された用語ですが、記録を保持するのではなく、あなたのために物事を行える方法のようなものです。ですから完全に再想像されたUI/UXを想像できます。それは積極的で、入力する代わりに、私はあなたが何をしているか知っていて、何をすべきか教えてくれるようなものです。
ワークフローの完全な再想像は、スタートアップが既存企業に勝つための一つの要素になるでしょう。
二つ目はデータへのアクセスです。あなたの代わりにアクションを取るために吸い込まれる完全に新しい形のデータ。Salesforceについてフロントエンドのフォームのことを述べましたが、本当に本当に粘着性が高い理由はバックエンドのデータベースです。
バックエンドのその構造化されたデータベースを使う代わりに、すべての非構造化データを取って例えばDatabricksにダンプし、それを通じてクエリまたはアクセスする範囲では、それはスタートアップが攻撃する別の興味深い機会になるでしょう。
三つ目はビジネスモデルの革新です。既に述べましたが、超超初期段階です。スタートアップがSalesforce.comのシートベース価格設定に対して破壊的な形でビジネスモデルをシフトする新しい方法を考え出す範囲では、勝つチャンスがあるでしょう。
スタートアップが勝つには、この3つすべてが必要だと思います。スタートアップは既にこれらの記録システムの周辺で興味深い機会の窓を見つけています。
私たちはそれに多くの投資を行ってきました。Salesforce.comを打倒するキラーアイデアを持つスタートアップはまだ見つけていません。見つけることを望んでいます。不満足な答えだと分かっていますが、少なくともこれらの3つのバケットについて考えるために使うフレームワークです。
チームと協力体制
最後の数分で、チームについて話すために早送りします。この時点に到達するのに1時間以上かかった理由が分かりません。それを進めてから、デビッドがより広いAndreessen Horowitzチームとどのように働いているかも話し、これがより広いフランチャイズと会社にどのように適合するかでまとめます。
チームが大好きです。彼らは非常に非常に賢いです。素晴らしい形でまとまっています。非常に強いチームのサブカルチャーがあります。アーリーステージチームと非常に非常に絡み合っています。
私たちのビジネスでアルファを得る場所を考えると、既に話したアクセスがあります。新規投資を行う時の80%は、アーリーステージの人々の一人が何らかの既存の関係を持っています。アクセスは大きな部分です。
インサイトがもう一つの部分です。私たちのビジネスで本当に外れ値のリターンを得る方法は市場と製品のインサイトだと思います。ビジネスモデルと財務に関するすべての分析を行う必要があります。それを間違えると大きな間違いを犯す可能性があるので、私たちはそれぞれに非常に深く入ります。
でも本当の外れ値の機会は、市場がまだ理解していないかもしれない市場または製品のインサイトを持っている時に来ると思います。アーリーステージチームに付属しているという事実は、それらを持つ機会を与えてくれますし、どれだけの地面をカバーしているかを考えると、比較的少数のチームメンバーで持つ膨大なレバレッジを与えてくれます。
あなたのチームと私のチームについて自慢する機会も取ります。なぜなら両方のチームが従業員エンゲージメントスコアで91%を獲得したと思うからです。チーム間で競争しているわけではありませんが、これはチームのサブカルチャーの良い指標であることは間違いありません。
会社的ですが、うまくいけば私たちが何を基準に自分自身を測定しているかについての感覚を与えてくれます。チーム文化の観点でもそうです。
デビッドがほのめかしたアーリーステージとの協力と、会社全体の6つの異なるアーリーステージバケットにわたって最新ステージのベンチャーについてどう考えるかを説明するために1分使いたいと思います。
これらの6つの異なるバケットにわたるポートフォリオの構成がどのようになると仮定するか、ハイレベルなトークトラックを提供できますか。そして暗号投資、特にトークン暗号投資についてどれだけ期待するかという質問も見ました。
私たちがいる場所の最高の部分は、アーリーステージで人々が時間を費やすべきだと思う場所を見つけ出していることです。
通常、私たちの世界はそれから12から24ヶ月後です。アーリーステージでファンドのサイズを決める方法を見ると、それはそれらのアーリーステージチームが機会セットだと考えるものの反映です。
私たちのものはそれに従います。最大の機会は引き続きAIインフラとAIアプリだと思います。
次はアメリカン・ダイナミズムです。アーリーステージチームはその分野で殺していますね。AI以外にも、アメリカン・ダイナミズム企業に対する差し迫った市場と世界のニーズが明らかにあります。市場ニーズがある一方で、SpaceXやPalantir内でこれを行う方法を理解してから企業を始めるために去った人々がいます。
非常に複雑なGTMモーションをナビゲートする才能があります。そして生成AI以外のテクノロジーの進歩、自律性能力やビジョンの進歩がアメリカン・ダイナミズムを可能にします。その分野に非常に興奮しています。
AI対応の健康関連でもう少し興味深いものが見え始めています。いくつか行っており、そこで引き続き活発でしょうが、AIインフラとアプリ側よりは少し少ないでしょう。
それから暗号ですが、私たちがやっている方法はクリスと暗号チームと密接に協力して、成長ファンドに適した段階の高い確信ベットを行うことです。彼らを自慢します。世界最高の暗号投資家だと思いますし、私たちはそれに付随することを嬉しく思っています。
機会セットに依存しますが、ステーブルコインの実現で本当にエキサイティングなものが見えています。その市場で大規模な離陸を見れば、それはもっと多くなる可能性があります。
成長ファンドの投資活動の100%がフォローオンであれば素晴らしいといつも言います。なぜならそれはアーリーステージチームが絶対に殺していて、多くの市場シェアを得ているということを意味するからです。
でも私たちが本当に魅力的な新しいことをする場所は常にあると思います。新規対フォローオンに関する何らかの目標に基づいてポートフォリオを構築するわけではありません。本当に最高のアイデアで、どこにアクセスがあるかなどです。
60秒以内にアニーの質問を取りますか。ポートフォリオ構成のトピックで、広範な結果を持つトップ研究チームにどれだけのエクスポージャーが欲しいか対より狭い範囲の機会についてです。あなたが既に支援した以外に、実際にどれだけの研究者がまだいると思いますか。そしてどれだけのエクスポージャーを得るつもりですか。
大手ラボにいる非常にハイエンドの研究者がいて、私たちのアーリーステージチームが追跡しています。これらを行う時はAIインフラファンドと一緒に行います。チームの正しい評価と彼らが追求している研究アイデアを確実に行うために彼らに大きく依存しています。
ポートフォリオ構成の観点では、私たちが行ってきた方法が非常に気に入っています。絶対的なチャンピオン企業があり、実際にはまだかなり伸びしろがあると思っています。
下方では、事態が本当に悪化しても、おそらくまだ2倍のお金を作れると思います。上方では5年で10倍の機会はないかもしれませんが、5年で5倍の機会はあると思います。
高分散の研究チームは、その素晴らしい機会セットの少しの産出です。今AI市場には別のイリヤが浮遊しているわけではないので、ポートフォリオの10%をこれらに入れたいから誰かを見つける必要があるとは決して言いません。
本当に特別な人々を見つけた時により反応的です。時間とともに見る唯一のシフトは、アーリーステージで非常に非常に非常にエキサイティングなAIアプリとアメリカン・ダイナミズム企業があり、それらは今後5年間でチャンピオン企業になる準備ができていると思います。
ですからおそらくそれらの種類の企業で私たちから多くの活動を見るでしょう。
素晴らしい。それで締めくくります。最後にありがとうございます、デビッド。感謝します。
いつものようにハングアウトできて素晴らしかったです。
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