AI इन्वेस्टिंग फ्रेमवर्क: आउटलायर ग्रोथ स्टार्टअप्स की पहचान करना

हम निवेशकों के रूप में यह काम है कि भविष्य की भविष्यवाणी करने की कोशिश करें। हम इस बात पर अटकलें लगाते हैं कि AI का परिदृश्य कैसे विकसित होगा और मौजूदा स्थिति के आधार पर "मूल्य कहाँ जमा होगा"। हकीकत यह है कि ऐसे गतिशील माहौल में जहां AI में "मूल्य कैप्चर" लगातार बदल रहा है और हर तीन महीने में विजेता हाथ बदल जाता है, यह मानना सुरक्षित है कि भविष्य के बारे में "ज्ञात" चीज़ों की तुलना में "अज्ञात" चीज़ें अधिक हैं।

इसका प्रमाण इस तथ्य से मिलता है कि हर बुल केस के लिए एक अत्यंत सम्मोहक बियर केस मौजूद है। हाल ही में Anthropic की Series E ($61B वैल्यूएशन) के समय तक, बाज़ार में संशयवादियों को चिंता थी कि API लेयर जल्दी ही कमोडिटाइज़ हो जाएगी, कंप्यूट और प्राइसिंग दबावों को देखते हुए ग्रॉस मार्जिन नकारात्मक रहेगा, और लैब्स अत्यधिक ट्रेनिंग लागतों के कारण लगातार हाई बर्न की स्थिति में रहेंगी, जिन्हें बार-बार चलाना होगा। संशयवादियों को लगता था कि OpenEvidence Doximity-आकार के परिणाम तक ही सीमित रहेगा। उनका अटल विश्वास था कि इन्फ्रेंस इंजन कमोडिटाइज़ हो जाएंगे। उन्होंने तर्क दिया कि ClickHouse कभी भी रीयल-टाइम एनालिटिक्स से आगे नहीं बढ़ पाएगा और इस प्रकार एक छोटे परिणाम तक सीमित रहेगा। कुल मिलाकर, इन सदाशयी संशयवादियों को अरबों डॉलर का रिटर्न गंवाना पड़ेगा।

कड़वा सच

हम भविष्य के बारे में उतना नहीं जानते जितना हम जानना चाहते हैं। उपरोक्त प्रत्येक मामले में, उस समय का तर्कसंगत तर्क सामने आई वास्तविकता के विपरीत था (जैसे API लेयर कमोडिटाइज़ नहीं हुई)। तर्कसंगत तर्क आपको सबसे अच्छी स्थिति में एक सिक्के के उछाल जैसी स्थिति तक पहुंचा सकता है, या सबसे बुरी स्थिति में एक अत्यधिक विश्लेषित गलत निर्णय तक।

उभरते बाज़ारों में टर्मिनल मार्केट स्ट्रक्चर, परिभाषा के अनुसार, अज्ञेय हैं। तो जब बाज़ार अभी भी बन रहा हो तो हम तर्क के अभाव में क्या करें? तीन विकल्प हैं: 1) बाज़ारों के स्थिर होने और मार्केट स्ट्रक्चर या TAM को जोखिम के रूप में हटाने का इंतज़ार करें, लेकिन ऐसे जोखिम के साथ आने वाले पीढ़ीगत रिटर्न को खो दें। 2) पुराने फ्रेमवर्क को नए बाज़ारों पर लागू करने का प्रयास करें, जिससे पक्षाघात विश्लेषण के उपरोक्त जाल में फंसें। 3) हाल की सफलताओं को नए फ्रेमवर्क में सार-संक्षेपित करें जो आगे चलकर निर्णयों को सरल बनाने में मदद करें। मैं विकल्प 3 के पक्ष में तर्क दूंगा।

आउटलायर कंपोनेंट्स का फ्रेमवर्क

निम्नलिखित फ्रेमवर्क मिड- और लेट-स्टेज ग्रोथ कंपनियों पर लागू होता है। Series A और शुरुआती Series B को बाहर रखा गया है। फ्रेमवर्क इस प्रकार है: यदि किसी कंपनी में कम से कम एक आउटलायर कंपोनेंट है, तो गंभीरता से जुड़ें। यदि किसी कंपनी में दो या अधिक आउटलायर कंपोनेंट हैं, तो पूरी तरह से शामिल हों। आउटलायर कंपोनेंट्स को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:

आउटलायर ग्रोथ: वे अपने कोहोर्ट के शीर्ष 0.1% ग्रोथ में हैं।
आउटलायर कस्टमर एक्सेस: उनके पास कैप्टिव या कठिन-से-पहुंच वाले संबंधों का एक सेट है।
आउटलायर टीम: सिर्फ एक "महान" या "प्रेरक" टीम नहीं। यहाँ तक कि एक "तकनीकी प्रतिभाशाली" भी नहीं - सिलिकॉन वैली में ऐसे बहुत हैं। फिल्टर यह है: क्या उन्होंने कुछ ऐसा हासिल किया है जो उन्हें उद्योग के शीर्ष 0.1% में रखता है?
उदाहरण: Anthropic के संस्थापकों ने GPT-3 बनाया। RJ Scaringe ने Rivian बनाया। Arkady Volozh ने Yandex बनाया। Bret Taylor, Bret Taylor हैं।

यह स्थिति-सामान्य से कैसे तुलना करता है?

आउटलायर फ्रेमवर्क कभी-कभी पारंपरिक ग्रोथ टेक्नोलॉजी निवेश के विपरीत हो सकता है, जिसमें कोई टेलविंड्स, प्रभावशाली वैल्यू प्रोप्स और टॉप-क्वार्टाइल मेट्रिक्स के लिए फ़िल्टर करता है। आज के बाज़ारों में, एक कंपनी इनमें से प्रत्येक आयाम पर अच्छा स्कोर कर सकती है, फिर भी उसमें आउटलायर कंपोनेंट का अभाव हो सकता है, और इस प्रकार वह कभी ब्रेकआउट नहीं कर पाती।

आउटलायर के उदाहरण इस प्रकार हैं - नोट करें, ये सभी स्पष्ट रूप से बड़े परिणामों के उदाहरण नहीं हैं, क्योंकि उनमें से कई अभी तक एग्ज़िट नहीं हुए हैं - ये केवल इनपुट के उदाहरण हैं।

\Meritech पोर्टफोलियो कंपनी को दर्शाता है।*

ग्रोथ स्टेज राउंड के समय आउटलायर ग्रोथ:

चेतावनी 1: आउटलायर ग्रोथ के साथ एक बड़ी दृष्टि होनी चाहिए। मुद्दा यह है कि किसी कंपनी की उक्त दृष्टि को प्राप्त करने की संभावना के बारे में अधिक न सोचें।

चेतावनी 2: लीकी बकेट (यानी, <100% NDR) वाली आउटलायर ग्रोथ को इस बकेट से बाहर रखा गया है।

ग्रोथ स्टेज राउंड के समय आउटलायर कस्टमर एक्सेस:

Anthropic (Amazon GTM पार्टनरशिप)
Abridge (अनोखा Epic संबंध)
Roblox* (मार्केटप्लेस लिक्विडिटी)
Kalshi* (मार्केटप्लेस लिक्विडिटी)
Anduril (सरकारी संबंध)
Palantir (सरकारी संबंध)
True Anomaly* (सरकारी संबंध)
Castelion (सरकारी संबंध)
Mind Robotics* (Rivian, VW संबंध)
Lumilens* (बड़ा हाइपरस्केलर)
Sierra (Bret Taylor संबंध)
ClickHouse (OSS बेस)
Vercel (OSS बेस)

आउटलायर टीम:

Anthropic (GPT-3 निर्माता)
Glean (Rubrik के सह-संस्थापक)
Mind Robotics* (Rivian के CEO/संस्थापक)
OpenEvidence* (Kensho के सह-संस्थापक)
Nebius (Yandex के संस्थापक)
Sierra (Salesforce के सह-CEO)
SSI (OpenAI के सह-संस्थापक)

नोट: उपरोक्त में से एक घटक "आउटलायर तकनीकी मोट" गायब है, मुख्यतः क्योंकि आजकल ऐसा होना बहुत मुश्किल है। SpaceX, Waymo और Tesla को छोड़कर, शुरुआती ग्रोथ निवेश में आउटलायर तकनीकी मोट ढूंढना मुश्किल है। यहाँ तक कि Anthropic के मोट का भी तकनीकी IP से अधिक स्केल, पूंजी और फर्स्ट-मूवर एडवांटेज से लेना-देना है।

मार्गदर्शन: यदि कंपनी में कम से कम एक आउटलायर है, तो कंपनी पर विचार करें; यदि कंपनी में उपरोक्त में से 2+ हैं, तो पूरी तरह से शामिल हों। 2+ के उदाहरणों में शामिल हैं:

Anthropic (आउटलायर ग्रोथ, कस्टमर एक्सेस, टीम)
ClickHouse (आउटलायर ग्रोथ, कस्टमर एक्सेस)
Kalshi (आउटलायर ग्रोथ, कस्टमर एक्सेस)
OpenEvidence (आउटलायर ग्रोथ, कस्टमर एक्सेस, टीम)
Sierra (आउटलायर ग्रोथ, कस्टमर एक्सेस, टीम)

मोट के बारे में क्या?

यही पूरा मुद्दा है - जब बाजार संरचनाएं बदल रही हों तो मोट का पता लगाना मुश्किल होता है। क्या Cursor या Cognition के पास मोट है, या वे सिर्फ रैपर हैं? यह उस एंटरप्राइज कॉन्टेक्स्ट पर निर्भर करता है जिसे वे अपने प्रोडक्ट सूट का विस्तार करते हुए कैप्चर और उसके आसपास निर्माण कर सकते हैं। यह इस बात पर निर्भर करता है कि मॉडल बनाम हार्नेस में कितना मूल्य जाता है। टर्मिनल मार्केट स्ट्रक्चर अभी तक ज्ञात नहीं है। तब तक, ये कंपनियां पहले स्केल करती हैं और बाद में मोट बनाती हैं। स्केल ही अक्सर सबसे सम्मोहक मोट में से एक होता है, क्योंकि इसके पूंजी उपलब्धता, लागत संरचनाओं और क्रॉस-सेल लाभों के आसपास दूसरे क्रम के प्रभाव होते हैं।

यह शुरुआती ग्रोथ कंपनियों पर लागू क्यों नहीं होता?

क्या यह शुरुआती ग्रोथ कंपनियों के लिए जानने योग्य है? जब कंपनियां <$20M ARR पर होती हैं, तो आउटलायर कंपोनेंट्स सबसे अच्छी स्थिति में नवजात होते हैं और अक्सर अस्तित्वहीन होते हैं, विशेष रूप से टॉप-डाउन एंटरप्राइज IT व्यवसायों के लिए। इन निवेशों के लिए भविष्य की भविष्यवाणी करना अभी भी मायने रखता है।

काउंटरफैक्चुअल क्या हैं?

कम से कम एक आउटलायर कंपोनेंट रखने के बावजूद गैर-आउटलायर परिणामों के कई काउंटरफैक्चुअल हैं। उन कंपनियों पर चर्चा करना बहुत दयालु नहीं होगा जो काम नहीं कर पाईं, लेकिन यह कहना पर्याप्त है कि हर प्री-रेवेन्यू ग्रोथ राउंड के लिए जो एक A+ टीम के साथ काम करता है, उसके पीछे कंपनियों का एक कब्रिस्तान होता है जिन्हें ओवरफंड किया गया और उन्हें कभी PMF नहीं मिला।

इसी तरह, उन कंपनियों से कई आउटलायर परिणाम हैं जिनके लिए ग्रोथ राउंड के दौरान आउटलायर कंपोनेंट्स दिखाई नहीं दे रहे थे। Cerebras एक बढ़िया उदाहरण है जिसे कई ग्रोथ निवेशकों ने अनदेखा कर दिया।

हकीकत यह है कि निवेश के किसी भी चरण के लिए कोई एक-आकार-सभी-फिट फ्रेमवर्क नहीं है। 2/20 फीस संरचनाएं अस्तित्व में नहीं होतीं अगर यह इतना आसान होता। फिर भी, वर्तमान परिदृश्य को समझने के लिए यह मेरा सबसे अच्छा प्रयास है।