איך משקיעים בעידן הבינה המלאכותית?
People overestimate what you can do in a year and underestimate what you can do in a decade
בנובמבר 22’, העולם השתנה. OpenAI חשפה את ChatGPT והסכר נפרץ. ג’יפיטי ודומיו נהפכו לחברים הכי טובים שלנו - הפסיכולוג, מאמן הכושר, המעצב, הרופא, התזונאי ואינסוף מקצועות אחרים. הקסם של AI כבש את העולם, והצית את הדמיון לגבי עתיד בו נוכל לשבת רגל על רגל על חוף הים ו-AI יעשה הכל בשבילנו.
AI מציב את המשקיעים בנקודה מעניינת, כמו כל טכנולוגיה מהפכנית חדשה. בחיי היומיום, כלי AI כמובן יכולים לעזור לנו במחקר - החל מאנליזה של חברות, סיכומי תוכן ואינספור אפשרויות לחסוך זמן ומאמץ. אבל כמשקיעים, אנחנו שואלים את עצמנו - איך מרוויחים מזה, או לפחות לא מפסידים?
ובנושא הזה, שני המישורים המעניינים הם מישור הזמן - כמה מהר יהיה השינוי; ומישור העומק - כמה עמוק יהיה השינוי. זה יקבע מי תהיינה המנצחות והמפסידות, וכמובן - איך עושים מזה כסף.
כמה מהיר יהיה השינוי
בשנתיים וחצי שחלפו, אני שומע מכל עבר על AI. הכל משתנה כל הזמן. כל יומיים יוצא מודל חדש. וכולם סביבי משתמשים ב-AI, ובטוחים שממש בקרוב כולנו נהיה מחוסרי עבודה.
אני רוצה לקרוא תיגר על כך. AI הוא מהפכה, ויהיו לו השפעות מרחיקות לכת, אבל כמה מהירות הן יהיו? קל מאוד להניח ש-AI ישנה את הדרך בה אנחנו צורכים מידע, עובדים ומתקשרים, אבל קשה יותר להעריך באופן כמותי כמה מהר ההשפעות האלה יחולו. לכן אהבתי מאוד את הראיון עם סאטיה נאדלה, מנכ”ל מיקרוסופט, בו הוא גרס ש-AGI (בינה מלאכותית כללית - כלומר בינה מלאכותית שיכולה להבין, ללמוד ולבצע כל משימה אינטלקטואלית שבני אדם יכולים לבצע, ברמה זהה או טובה יותר) הוא מונח ערטילאי, והדרך שלנו לדעת אם הגענו אל נקודת הציון הזו היא כשנראה שהתוצר העולמי צמח ב-10%.
רוברט סולו זכה בפרס נובל לכלכלה כשהראה שעיקר העליה בתוצר (וכתוצאה מכך, ברמת החיים) לאורך זמן לא נובעת מעליה בשעות העבודה או מהשקעה בהון פיזי, אלא משיפורים טכנולוגיים. והשיפורים האלה לוקחים זמן ליישום והטמעה.
נקח לדוגמא את החשמל. אמנם חברות החלו להתקין מנועים חשמליים כבר בסביבות שנת 1880, אבל השינוי האמיתי בפיריון התרחש רק 30-40 שנה לאחר מכן. בהתחלה, פשוט החליפו את מנוע הקיטור במנוע חשמלי, מבלי לשנות את מבנה המפעל או אופן העבודה. רק כשמנהלים הבינו שאפשר לפזר מנועים קטנים בהתאם לזרימת העבודה ולאו דווקא לרכז כוח במקום אחד, החלה המהפכה האמיתית, עם מפעלים רחבים, פסי ייצור מתקדמים ופיריון שקפץ במאות אחוזים.
מהפכת המחשוב עברה תהליך דומה. המהפכה החלה בשנות ה-80 עם מחשבים שולחניים והמשיכה באינטרנט של שנות ה-90, אך לקח זמן עד שהשפיעה על הפיריון. רק באמצע שנות ה-90, אחרי שחברות הטמיעו מערכות ERP, ניהול שרשראות אספקה ו-CRM, נרשמה קפיצה משמעותית בפיריון בארה"ב, בקצב של כ-3% בשנה (יש לציין שיש כלכלנים שטוענים שהסיבה לקפיצה בפיריון היא הפתיחה של סין למסחר בינלאומי ולא מהפכת המחשוב). אבל מאז 2005, שוב יש האטה - תופעה שכונתה "פרדוקס הפיריון", על שם הדיסוננס בין קצב הפיתוחים הטכנולוגיים לבין השפעתם על הפיריון ועל הנתונים הכלכליים.
הסבר אחד לכך היא שטכנולוגיות חדשות לא משנות את הכלכלה מעצמן. הן דורשות התאמה של תהליכים עסקיים, שינויים ארגוניים והכשרות עובדים, ואלו תהליכים שלוקחים זמן. כמו עם החשמל ועם המחשב, כך כפי הנראה גם עם בינה מלאכותית - הקפיצה עשויה להגיע רק אחרי ארגון מחדש של אופן העבודה. או כמו שסאטיה נאדלה אוהב לומר - Change Management.
וזה כמובן, אם היא בכלל תגיע. האינטרנט, הסמארטפונים, ואולי אפילו הענן, שינו את חיינו משמעותית בעשורים האחרונים. כמעט כל רובד בחיינו נראה שונה. ובכן, חוץ מנתוני הפיריון…
וזהו הסבר נוסף - המהפכות הללו השפיעו בעיקר על תעשיות עם תרומה יחסית קטנה לתוצר, ובמקרים רבים תעשיות שהיו בעלות פיריון גבוה עוד טרם השינוי. לעומתן, תעשיות דומיננטיות בכלכלה לא חוו שיפור משמעותי בפיריון - לדוגמא בנייה, אנרגיה, תחבורה, קמעונאות ובריאות. אנחנו ב-2025, השנה בה אנחנו יכולים להזמין פיצה או מונית בלחיצת כפתור, או לעלות על שיחת וידאו עם כל אדם בעולם; אך האמריקאי הממוצע מוציא יותר על דיור, מבזבז שעות בפקקים ותוחלת החיים שלו בירידה. ל-AI יש פוטנציאל לתרום בתחומים האלה, אך במקרים רבים המחסום לשיפור בפיריון אינו הטכנולוגיה, אלא הרגולציה, קבוצות לחץ ותהליכים הארוכים שמעכבים פיתוחים טכנולוגיים.
אני יודע שרבים מכם קוראים את זה ואומרים שאני לא יודע על מה אני מדבר, וזו תמיד אפשרות סבירה, אבל ההתלהבות בשנות ה-80 ממהפכת המחשוב הייתה לא פחות גדולה מההתלהבות מ-AI בימינו. רק תחשבו כמה מדהים היה לאדם להיתקל לפתע במכונה שמסוגלת לעשות פעולות חישוב מסובכות עבורו. השער הזה של טיים מגזים בתחילת 1983 מראה היטב את האופוריה ששררה באותה תקופה:
אך ב-1987, אותו רוברט סולו כתב שאפשר לראות את מהפכת המחשוב בכל פינה - חוץ מבנתוני הפיריון. כך שיש סיכוי, וכנראה לא נמוך, ש-AI היא אכן טכנולוגיה מהפכנית ומשנה סדרי עולם, אבל התרומה שלה לצמיחה הכלכלית תהיה נמוכה משניתן לצפות, וחשוב מכך, הדרגתית יותר. וכאן אנחנו מגיעים למישור העומק.
כמה עמוק יהיה השינוי
חשוב לציין שהטענה שלי היא טענה לגבי הכלכלה כמכלול, כלומר שההשפעה על סך הכלכלה תהיה יחסית נמוכה (אפשר לצפות לקפיצה קטנה מנתוני הפיריון הנוכחיים שצומחים ב-1.4% בקירוב לשנה בשני העשורים האחרונים); אבל זה לא אומר שההשפעה לא תהיה מאסיבית ודרמטית בתעשיות מסוימות או נישות של הכלכלה. חברת Chegg היא הדוגמא להשפעה עמוקה - החברה עוסקת בהשכרה דיגיטלית של ספרי לימוד, בעיקר לסטודנטים, והייתה חברה מוצלחת למדי עד ההשקה של ChatGPT. הצ’אט מסוגל להעניק חלופה לפיתרון של Chegg, וכתוצאה מכך היא כמעט נמחקה.
מצד שני, אני חושב שכמעט ברור לנו ש-AI לא משפיע לרעה על העסקים של מקדונלד’ס או קוקה קולה. המודל של פרופ’ קלייטון כריסטיאנסן מבדיל בין טכנולוגיות וחידושים שמהווים חדשנות משבשת (Disruptive innovation) לעומת חדשנות משמרת (Sustaining innovation), כלומר טכנולוגיות שיפגעו במודל העסקי של החברות ששולטות כעת בשוק לעומת טכנולוגיות שרק יעזרו לאותן חברות. האינטרנט למשל היה משבש לרוב, והוביל את נטפליקס הקטנה לנצח את בלוקבאסטר הענקית; בעוד טכנולוגיה כמו מצלמה טובה יותר רק עוזרת לדומיננטיות של האייפון של אפל, ולכן היא משמרת או מחזקת את ההובלה.
על פניו, קל לחשוב ש-AI גם כן יהיה משבש, ויגרום לשינויים קיצוניים, אבל אני סבור שזה תלוי בסוג החברה, מה היא מוכרת, למי היא מוכרת, באיזה תעשייה, והאם ליבת המוצר שלה היא טכנולוגית. אנסה לנסח מודל פשטני שבוחן את רמת הפגיעה / תועלת ש-AI עשוי לגרום, כפונקציה של סוג החברה:
לאור הכיעור (הייתי צריך להשתמש בכלי AI), אנסה להסביר בהרחבה למה אני מתכוון. ראשית, נפריד בין חברות טכנולוגיות - הגם שכל חברה כיום היא חברה טכנולוגית, אבל הכוונה היא לחברה שמוכרת טכנולוגיה ולא רק משתמשת בה - לחברות לא טכנולוגיות.
חברות טכנולוגיה:
B2C - חברות שמוכרות לצרכנים באופן טבעי יותר “סקסיות” וקוראות לתחרות גדולה יותר. אבל חברות בעלות אפקט רשת או מותג חזק הן חברות שיהיה קשה מאוד להסיר להן את הכתר. כלומר, אם חושבים על אינסטגרם לדוגמא - הסיכון מצד AI הוא לא סיכון משמעותי, כי לחברה יש חפיר עצום וצרכנים ועסקים קטנים משתמשים בה באדיקות. AI יכול לאפשר לבנות רשתות חברתיות יותר בקלות, אבל טכנולוגיה אף פעם לא הייתה הדבר הקשה בבניית רשתות חברתיות, אלא הבאת המשתמשים לרשת.
לעומת חברות אלו, תוכנות עיצוב, נניח Canva, עשויות להיות בבעיה גדולה יותר, משום שיווצרו מתחרות שיאפשרו לעצב בקלות רבה. אמנם גם Canva עושה זאת, אבל יתכן שהלחץ התחרותי יוביל לירידה בכמות הלקוחות ו/או לחץ על המרווחים.
B2B - בדומה ל-B2C, גם בקרב חברות שמוכרות לעסקים אחרים, אני סבור שאלו שמתבססות על עסקים קטנים ו/או על צמיחה שלא מבוססת על אנשי מכירות אלא על מוצר (Product Led Growth), עשויות להתקשות בעולם בו קל יותר לבנות מוצרים דומים והתחרות גדולה יותר. נניח עולם ניהול המשימות - אם יהיה קל ליצור תוכנה לניהול משימות, יתכן ונראה חברות יוצרות תוכנה מותאמת לעצמן, במקום להתבסס על חברה שמוכרת את התוכנה. לעומתן, חברות שמוכרות תוכנות לארגונים גדולים כנראה נמצאות פחות בסיכון - שם הקשר מבוסס על מערכות יחסים ארוכות טווח, תהליכי הטמעה ארוכים ומבנה ארגוני שמקשה על שינויים מיידים, בתוספת לשיקולי אבטחה וציות שמקשים על התחרות. מה שכן, AI יכול להוביל לשינוי במודל התמחור שעשוי להשפיע גם עליהן. הדבר נכון גם לגבי תוכנות ורטיקליות - כפי שציינתי בפוסט על קונסטליישן סופטוור, אני מעריך שהסיכון לאותן חברות נמוך.
חברות לא טכנולוגיות:
חברות ייצור או חברות שמבוססות על עובדי צווארון כחול - שם אין סיכון אמיתי. AI לא ישפיע לרעה על נייקי או קוסקו או מקדונלד’ס. הוא לא יגדיל את התחרות - בטח לא בטווח הנראה לעין, ולא צפוי לשנות את מחיר המכירה באופן משמעותי. יתכן והוא ישפר תהליכי ייצור, ניהול מלאי וכו’, ויוביל לחיסכון בעובדים.
חברות שירותים - יש כמה סוגים של חברות שירותים, ובסוף, כמו תמיד, זה הכל החפיר:
בתחומים עם חסמי כניסה גבוהים, לדוגמא בנקים, AI לא מציב סכנה אמיתית. זה תחום עם חסמי כניסה גבוהים ורגולציה משמעותית מאוד, ו-AI למעשה יכול רק להועיל - להסתמך על מערכת ההפצה הקיימת ולשפר את המרווחים תוך קיצוץ עלויות מטה.
מנגד, יש תחומים כמו תרגום, הדרכה וכדומה בהם חסמי הכניסה נמוכים מאוד. שם הסיכון דרמטי - כל אדם מהרחוב יכול לפתוח חברה מתחרה, מה שיוביל לעודף תחרות וירידת מרווחים.
בתווך, יש תחומים עם חסמי כניסה בינוניים, לדוגמא חברות ייעוץ או שירותים של עריכת דין וראיית חשבון. בתחומים אלה יש חשיבות למותג ולקשרים (באופן קצת דומה ל-B2B Enterprise), אך AI עלול להפעיל לחץ שלילי על המחירים. אולי אנחנו לא צריכים חברת ייעוץ או שירותים משפטיים ואפשר לעשות הכל עם ChatGPT? מנגד, AI גם עשוי להוזיל את העלויות משמעותית - יתכן שבעוד 5 שנים עו”ד יגבה 50% מהמחיר כיום, אבל יעבוד 10% מהזמן.
אם הייתי צריך לנחש מי יהיו המרוויחים העיקריים מ-AI, אלו לא חברות הטכנולוגיה, שעלולות להיכנס לסבך תחרותי שישים בסכנה את אחד המודלים העסקיים הטובים בהסטוריה - מודל ה-SaaS (תוכנה כשירות) - אלא חברות ששולטות ביד רמה בהפצה, יש להן מותג חזק, ו-AI יוזיל את העלויות שלהן. לדוגמא - אחד הבנקים הגדולים בארה”ב, סיטיבנק, מעסיק 30 אלף מתכנתים והוצאות הטכנולוגיה שלו בשנת 2024 עמדו על כ-12 מיליארד דולר. רק בשביל לסבר את האוזן, זה דומה להוצאות של אנבידיה על טכנולוגיה וגבוה בהרבה מן ההוצאות של טסלה.
בתחילת השנה, סיטיבנק הודיעו על השקעה גדולה ב-AI וניסיון לצייד את כל המתכנתים עם כלי AI לתמוך בעבודה שלהם. כמובן, זה השלב הראשון. בשלב השני, תהיה הקפאת גיוסים והפיכה לארגון AI-first, כמו שופיפיי או דואלינגו, כלומר ארגון שמנסה לפתור בעיות באמצעות AI ולא באמצעות כוח אדם נוסף. בשלב לאחר מכן, יגיעו גם פיטורים - אחרת איך ניתן להצדיק את ההשקעה הטכנולוגית הגדולה? ובסוף, וכאן חוזרים למישור הזמן, סיטיבנק תהיה במצב בו יש לה פחות עובדים, אך רמת השירות לא ירדה, וגם הרווחים כנראה ממשיכים לטפס.
במובן הזה, AI יהיה משמר, וימשיך את המגמה של העשורים האחרונים בו טכנולוגיה מאפשרת לחברות לייצר יותר הכנסות עם פחות עובדים.
אז איך עושים כסף מ-AI?
מרוויחים - מנסים לחשוב איזה תעשיות עשויות להרוויח מ-AI, והאם זה בטווח זמן סביר. יוצאים מבועת עולם הסטארטאפים בה נראה ש-AI תכף הופך את כולנו למובטלים, וחושבים איפה באמת AI יכול לגרום לפיטורי עובדים וחיסכון בעלויות. לא נעים להגיד, אבל רק משם יגיע ההחזר על ההשקעות ב-AI - מפיטורי עובדים והתייעלות.
לא מפסידים - לא משקיעים בנישות שעשויות לסבול מסיכון משמעותי. אבל יותר מזה - לוקחים בחשבון ש-AI מציב סיכון חדש ומשמעותי לחברות רבות, אבל לא מציב סיכון או אפילו מציב סיכוי לחברות אחרות. ואז צריך להחליט - האם אני בכלל רוצה לשחק במשחק הזה?
יקום ההשקעות הוא עצום. ויש המון סוגים של חברות שלא נכנסו למודל לעיל (לדוגמא תחום הפארמה בו ההשפעה צפויה להיות מאסיבית), ולא חייבים להיות צודקים בכל החלטה לגבי כל אחת מאלפי החברות הציבוריות. מספיק להיות צודק לגבי כמה חברות בודדות. ואם AI מגדיל את אי הודאות לגבי חברה מסוימת, תמיד אפשר לבחור לא לשחק במשחק הזה. אנחנו לא שופטים!
לסיכום, אני ממליץ להחזיק את הסוסים שלכם. העולם הוא לא רק חברות תוכנה - הוא גם חינוך ובנייה ואנרגיה וקמעונאות ותחבורה ותיירות ואינסוף תעשיות אחרות. אבל אני ממליץ גם להפנים שהסיכון (והסיכוי) לא מתפרסים באופן אחיד, ו-AI צריך להיכנס למערך השיקולים שלנו לפני השקעה בחברה. כשאנחנו משקיעים במניה, אנחנו מקבלים את תזרימי המזומנים העתידיים שלה, ו-AI משפיע עליהם - מי פחות, ומי יותר.
מאמר יפה מאוד אהבתי מאוד חבר:),
אם ניקח את ה-ai לעולם ההשקעות לדעתי ai זה כלי מדהים אבל לדעתי הוא טוב ככלי-לא מעבר...
Ai יחליף אנשים בכל מיני דברים בהשקעות הוא יתפקד וגם צריך לתפקד ככלי-עזר מכמה סיבות הוא לא יחליף הכול כמו שאמרתה גם ובמיוחד אנשים שמנהלים כסף לאחרים מהרבה סיבות:)
מאמר נפלא רועי, תודה!