despite all the hype and excitement, people still aren’t grokking the full impact of the coming wave of ai. Within the next ten years, most ‘cognitive manual labor’ is going to be carried out by ai systems.

call centers, invoicing, payroll, paralegals, scheduling, bookkeeping, back office admin, and so on… these are the first. planning and more complex sequences of actions will comes shortly after

https://twitter.com/saranormous/status/1669490272940736513

3/ Mostly, real products need to be:
*consistent
*tested
*versioned
*observable
*up to date
*fast enough
*cheap enough
*deterministic in their outputs (if composed, consumed)
*able to be reasoned about by the developer (and the end user!)

4/ This is incredibly hard, and doesn’t come out of the box with stochastic LLMs and ambiguous natural language user input. The initial successes we’ve seen in genAI apps happen to be cases and pioneering products that flex or fix some of the requirements.

AI명가 업스테이지의 글입니다. 언어 모델에 대한 전체 히스토리를 이해하기에 좋은 글이네요.

다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.

저는 개발 측면에서 3가지 팀의 등장을 기대하고 있습니다. 물론 뛰어난 UX와 명확한 문제 설정이 가장 중요하다고 생각합니다.

1) 확장성 측면에서 가장 필요하고 성공할 것이라 예상하는 팀은 DevOps, 즉 전체적 파이프라인 구축이 모듈러하고 애자일하게 이뤄지는 팀이라고 생각합니다. 결국 모델은 정착하지 않고 업데이트가 꾸준히 이뤄지며 반복적인 배포가 이뤄질 것입니다. 이 과정에서 비용 효율성과 경쟁력 모든 것이 결정되지 않을까 생각이 듭니다.

2) 두번째는 데이터의 수집을 고도화할 수 있는 팀입니다. 실제 데이터 레이블링은 노동 집약적입니다. 물론 self-supervised learning 등의 발전으로 레이블링이 점점 쉬워지고 있지만 아직 여전히 다수 분야에는 데이터는 노동집약적인 수집이 이뤄지고 있습니다. 이 과정에서 툴의 UX나 인센티브 모델이 상당히 중요해질 것 같은데 아직 이 시장의 1등은 없어보이네요.

3) 결국은 인프라입니다. GPU/FPGA를 효율적으로 사용하게 해줄 수 있는 팀이 필요합니다. training도, inference도 말이죠. 이 레벨에서는 하드웨어/소프트웨어에서 최적화할 수 있는 방법이 다양합니다. 데이터 센터 구축, AI용 반도체부터 CUDA 최적화까지 여러모로 기대가 되네요. 근데 이런 작업은 다수의 전문가와 많은 비용이 필요한 문제라 기존 대기업이 잘할 가능성이 높은 편이라 생각합니다. 가끔 슈퍼 천재가 나타나 이런 문제를 개선하기도 하는데, 더 많이 등장하기를 기대합니다 :)

저는 Public AI가 더욱 큰 시장에 나오기 위해서는 발생 가능한 Worst Case에 대한 규제와 인식이 중요하다고 생각합니다. 의료, 재무, 법률 등 고비용 문제는 “책임값”이 포함된다고 생각합니다. 모든 위험을 소비자에게 넘기는 것도 하나의 방법이겠지만 대다수 AI는 특정 주체에 의해 개발이 이뤄질 것이라면 책임 소제 등에 대한 규제 문제는 더욱 중요할 것입니다. 연장선 상에사 요새는 잘 안보이지만 XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI) 팀들의 부활도 기대하고 있습니다.

https://www.linkedin.com/posts/subin-an-841975110_data-centric-ai-%EA%B4%80%EC%A0%90%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%9E%AC%ED%95%B4%EC%84%9D%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B8%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC-%EA%B8%B0%EB%B0%98-history-activity-7075383077157441537-p5fG?utm_source=share&utm_medium=member_ios

최근 작성한 블로그 글(Head of Sales의 온보딩 체크리스트)에서 포어캐스트 방법론을 언급했는데, 관련하여 조금 더 자세히 설명해 달라는 문의가 있었습니다.

이전 회사에서는 주로 Enterprise Account Executive 등 IC (Individual Contributor) 역할을 맡다가 새로운 회사에서 처음으로 Head of Sales 역할을 맡게 되었을 때, 첫 포어캐스트 분석이 막연할 수 있습니다. Head of Sales 없이 본인이 이사회의 요청으로 첫 포어캐스트 분석을 하는 창업자 및 CEO께도 도움이 될 것 같습니다.

혹은 B2B/SaaS 투자를 최근에 집행하여 효과적으로 이사회를 진행하고 싶은 VC분들께도 도움이 되리라 생각합니다.

저는 지금도 일주일에 두 번 씩 포어캐스트 미팅을 진행하고 있습니다. 한번은 영업팀 모두와 함께, 다른 한번은 영업팀의 리더십 그룹과 함께. 이렇게 중요도가 높은 포어캐스트 미팅이기에 제가 사용하고 있는 몇 가지 방법론을 소개하려 합니다. 참고로 저는 여기서 소개하는 방법론에서 한 두 가지를 선택하는 것이 닌, 이 방법론을 혼합하여 분기 별 예측치의 범위를 뽑아내고 있습니다. 관련하여서는 이 글의 후반부에 추가로 설명하겠습니다.

https://kimchihill.com/2023/06/18/kr-a-comprehensive-approach-to-sales-forecasting-for-b2b-saas-startups/

Lovely) framework for evaluating the potential revenue impact from generative Al on Business and Info Services companies

https://twitter.com/kouroshshafi/status/1669233236579618816?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow

We just published my interview with Scott Belsky. It was one of my favorite conversations of the year.

A few highlights:

The virtues of slow shipping. The prevailing dogma is that startups should ship and iterate as quickly as possible. Scott believes that’s often counterproductive. You need to “surprise and delight” your customers to create a product that grows organically. You can’t do that by simply meeting a user’s expectations; you must surpass them. Doing so takes time and polishing.

Innovating within a big company. When Adobe acquired his startup Behance for $150 million in 2012, Belsky struggled to see his long-term future at a big corporation. Eleven years later and the former entrepreneur is Adobe’s Chief Product Officer. Working at the $227 billion software behemoth, Scott discovered he was a mission-driven entrepreneur rather than a serial one. Rather than restricting his entrepreneurial urges, Adobe has given Scott a platform to tackle them from a new vantage.

Investing in a great mentor. Scott Belsky counts entrepreneur and author Seth Godin as a friend and mentor. Once a year, Scott visits Godin in upstate New York to discuss his plans, relying on his host to pick them apart. This productive inquisition helps Scott allocate his time and effort more thoughtfully. Investing in this relationship has proven fruitful, both personally and professionally.

The coming age of hyper-personalization. We live in a “generalized” world, per Scott. When we visit an online store or look at a menu, we see the full range of options. The Adobe executive expects future generations to have more personalized product experiences that filter out unsuitable or unwanted options. They will also have far less choice, as a result.

The overstated AI threat. Reports of AI’s dangers are exaggerated, according to Scott. Though he expects new models will increase the sophistication of scams and other frauds, he doesn’t foresee humans being made subservient to an almighty algorithm. Instead, we should worry about the fragility of modern society, under threat from war, dictatorships, and corruption.

https://thegeneralist.substack.com/p/scott-belsky

Scott Belsky's book "The Messy Middle" offers a wealth of stories and insights for founders, despite its rambling and sometimes repetitive style. Here are some key takeaways from the book for founders:

- Business success is forged in the difficult middle of any venture.
- Give yourself a much-needed sense of a short-term reward by manufacturing milestones.
- It’s crucial to stay self-aware during times of both triumph and hardship.
- The messy middle is not only about getting through the inevitable lows and setbacks that hit you mid-project. Muddling through the messy middle also means using the high points of your journey to accelerate your progress toward the finish line.
- To leverage these highs, you must recognize and build on the aspects of your venture which are working well.
- The last mile is a different sport. It may involve acquisition by a large corporation, which calls for understanding dealmaking via advisors and coaches.
- A great founder isn’t necessarily a great finisher.
- It's important to be transparent about the middle stage of your startup, including when you have to let someone off, lay someone off, or kill a product that's not growing fast enough.
- Maximizing creative output and using constraints to boost productivity can be helpful in sparking creativity.
- Focus on the most important tasks to avoid getting bogged down in minutiae.
- Building a strong team, staying focused on the long-term vision, and being willing to take risks are essential for success.

"The future cannot be predicted, but futures can be invented" -- Dennis Gabor 1963.
"The best way to predict the future is to invent it" -- Alan Kay 1971

If you can't predict whether a technology is going to be beneficial or not, build it so it is.

https://lnkd.in/eHA23npu

Yann LeCun

The speaker believes that there's investment potential at both ends of the technology stack - at the silicon level (to prevent any single company from monopolizing the market) and at the top where unique data sets can drive learning. Middle-level opportunities may be more volatile, potentially worth billions one day and nothing the next.

Chamath Palihapitiya gave an interesting example involving the travel industry, specifically the relationship between travel aggregators (like Expedia) and data providers (like Sabre Corporation, denoted as SABR in the stock market). This example provides valuable lessons about building a moat as a startup founder.

Sabre Corporation is a travel technology company known for its Global Distribution System (GDS), which is used by travel agencies and companies to search for and book airline flights, hotels, and other travel-related services. Sabre's GDS holds extensive data from airlines, hotels, and other travel providers, which it normalizes and makes accessible to travel aggregators like Expedia.

Despite their smaller market capitalization, Sabre and similar data providers play an essential role in the travel industry. Without them, the larger travel aggregators wouldn't have access to the comprehensive and real-time data needed to operate effectively.

Chamath suggests that in the age of AI and machine learning, where a conversational interface could allow users to book travel arrangements within a chat or social media platform, the role of travel aggregators like Expedia could diminish. In this scenario, the real value lies in the data that companies like Sabre provide, as they are the linchpin that enables these AI-driven experiences.

Here are a few lessons for startup founders:

Data is King: Data, especially when unique and comprehensive, can be a significant moat. As Chamath noted, Sabre's value lies in its vast repository of data, which it can leverage even if the methods of delivering services to consumers change significantly.

Platform Neutrality: Sabre services a wide array of customers in the travel industry. By maintaining neutrality and providing essential services to all players, Sabre has ensured its continued relevance and demand.

Understand Where Value is Created: Knowing where value is created and preserved in your industry is crucial. Travel aggregators might have a higher market cap, but companies like Sabre have a moat because they control the data, an indispensable asset in the digital age.

Predict Industry Evolution: The travel industry, like many others, is being transformed by AI and machine learning. Understanding how these technologies can reshape your industry will allow you to position your startup correctly.

Pivot or Diversify if Necessary: If you find your company in a position similar to that of the travel aggregators, consider how you might pivot or diversify your offerings to retain value as the industry evolves. For instance, could you form partnerships or develop your own unique data sources?

Remember that even as you build your startup's moat, you should remain aware of the evolving technology landscape to ensure your moat remains relevant.

https://youtu.be/5cQXjboJwg0

발표자는 기술 스택의 양쪽 끝, 즉 실리콘 수준(특정 기업이 시장을 독점하는 것을 방지하기 위한)과 고유한 데이터 세트가 학습을 주도할 수 있는 최상위 수준 모두에 투자 잠재력이 있다고 믿습니다. 중간 수준의 기회는 변동성이 더 커서 하루는 수십억 달러의 가치가 있다가 다음 날에는 아무것도 아닐 수도 있습니다.

차마스 팔리하피티야는 여행 산업, 특히 여행 애그리게이터(예: 익스피디아)와 데이터 제공업체(예: 세이버 코퍼레이션, 주식 시장에서는 SABR로 표시됨)의 관계에 관한 흥미로운 예를 들었습니다. 이 사례는 스타트업 창업자로서 해자 구축에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.

세이버 코퍼레이션은 여행사 및 기업이 항공권, 호텔 및 기타 여행 관련 서비스를 검색하고 예약하는 데 사용하는 글로벌 유통 시스템(GDS)으로 유명한 여행 기술 회사입니다. Sabre의 GDS는 항공사, 호텔 및 기타 여행 제공업체의 방대한 데이터를 보유하고 있으며, 이를 정규화하여 Expedia와 같은 여행 애그리게이터에서 액세스할 수 있도록 합니다.

시가총액은 작지만 Sabre와 유사한 데이터 제공업체는 여행 업계에서 필수적인 역할을 담당하고 있습니다. 이들이 없다면 대형 여행 애그리게이터들은 효과적인 운영에 필요한 종합적인 실시간 데이터에 액세스할 수 없습니다.

차마스는 대화형 인터페이스를 통해 사용자가 채팅이나 소셜 미디어 플랫폼 내에서 여행 일정을 예약할 수 있는 AI 및 머신러닝 시대가 오면 익스피디아와 같은 여행 애그리게이터들의 역할이 줄어들 수 있다고 말합니다. 이 시나리오에서 진정한 가치는 세이버와 같은 기업이 제공하는 데이터에 있으며, 이러한 데이터는 이러한 AI 기반 경험을 가능하게 하는 핵심 요소이기 때문입니다.


다음은 스타트업 창업자를 위한 몇 가지 교훈입니다:

데이터는 왕이다: 데이터, 특히 고유하고 포괄적인 데이터는 중요한 해자가 될 수 있습니다. 차마스가 언급했듯이 세이버의 가치는 방대한 데이터 저장소에 있으며, 소비자에게 서비스를 제공하는 방식이 크게 변화하더라도 이를 활용할 수 있습니다.

플랫폼 중립성: 세이버는 여행업계의 다양한 고객에게 서비스를 제공합니다. 중립성을 유지하고 모든 플레이어에게 필수적인 서비스를 제공함으로써 세이버는 지속적인 관련성과 수요를 확보할 수 있었습니다.

가치가 창출되는 곳을 이해합니다: 업계에서 가치가 창출되고 보존되는 위치를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 여행 애그리게이터들의 시가총액은 더 높을 수 있지만, 세이버와 같은 기업은 디지털 시대에 없어서는 안 될 자산인 데이터를 통제하기 때문에 해자를 가지고 있습니다.

업계의 진화를 예측합니다: 다른 많은 산업과 마찬가지로 여행 산업도 AI와 머신러닝으로 변화하고 있습니다. 이러한 기술이 업계를 어떻게 재편할 수 있는지 이해하면 스타트업의 포지셔닝을 올바르게 설정할 수 있습니다.

필요한 경우 피벗 또는 다각화: 귀사가 여행 애그리게이터와 비슷한 위치에 있다면, 업계가 진화함에 따라 가치를 유지하기 위해 제품을 피벗하거나 다각화할 수 있는 방법을 고려하세요. 예를 들어, 파트너십을 맺거나 자체 상품을 개발할 수 있을까요?

얼마전에 파트타임 CTO로 일하고 있는 스타트업 회사에서 주니어 개발자들과 대화 중.

CTO: 우리가 개발하고 있는 서비스의 소스 코드는 기술 자산인가요? 아니면 사업 자산인가요?

개발자: 기술 자산이 아닐까요? 개발의 결과물이니까요.

CTO: 만약 사업 부서가 개발한 서비스가 사업적으로 실패한다면 소스 코드는 어떻게 될까요? 재활용 가능할까요?

개발자: 음... 거의 재활용되지 않을 것 같습니다.

CTO: 그러면 시간이 지나면 아무도 관심을 가지지 않아서 소스 코드가 사라지겠네요?

개발자: 아마 그렇게 될 것 같습니다.

CTO: 기술 자산인데 사업 부서가 사업을 중단하면 사라진다? 뭔가 이상하지 않나요?

개발자: 음...

CTO: 사업 부서가 어플리케이션 소스 코드의 운명을 결정한다면 그건 100% 기술 자산으로 보기 힘듭니다. 오히려 사업 자산의 성격이 강하다고 생각합니다.

개발자: 그렇다면 기술 자산은 무엇인가요?

CTO: 기술 부채라는 용어를 들어봤나요?

개발자: 네.

CTO: 기술 자산과 기술 부채는 종이 한 장 차이입니다.

개발자: 반대 의미 아닌가요?

CTO: 어떤 소스 코드가 기술 자산이 되거나 기술 부채가 되는 기준은 무엇일까요?

개발자: 깔끔하게 작성되어 있다면 자산이 되고, 스파게티 코드처럼 재사용하기 힘들게 복잡한 소스는 부채가 되는 것이 아닐까요?

CTO: 그 말도 맞아요. 하지만 저는 기술 자산과 기술 부채를 나누는 기준은 시장 내의 경쟁 관계에 있다고 생각합니다.

개발자: 무슨 뜻인가요?

CTO: 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 제품을 개발하거나 품질이 우수해지는데 기여한다면 해당 소스 코드는 기술 자산이 됩니다. 반대로 경쟁자보다 비용이 더 많이 들거나 제품 생산 속도가 느리며 안정성도 떨어진다면 기술 부채가 됩니다.

개발자: 아...

CTO: 그래서 동일한 소스 코드라도 처음에는 기술 자산이었지만 시장 환경의 변화나 기술의 발전으로 인해 기술 부채가 될 수도 있습니다. 특히 제품이 복잡해지면 처음에는 생각하지 못했던 단순한 구조로 개발된 소스 코드가 나중에 복잡한 구조에 적응하지 못할 때도 기술 부채로 간주됩니다. 하지만 그 본질은 경쟁 관계의 비교 우위에서 기술 자산과 부채가 결정된다고 봅니다.

개발자: 어렵네요.

CTO: 다시 기술 자산은 어떤 것인지 질문으로 돌아가봅시다. 기술 자산은 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 높은 품질의 제품을 생산할 수 있게 도와주는 것들로 정의했습니다. 우리는 이미 이런 노력을 하고 있어요. 예를 들어 다양한 개발 문서 작업, 개발 프로세스 정립, 코드 리뷰, 공통 모듈의 라이브러리화 작업, 프로젝트 완료 후 코드 최적화 작업 등을 통해 기술 자산을 확보하고 있습니다.

개발자: CTO님이 항상 강조하시는 내용이네요. 우리가 별로 좋아하지 않는 작업들이지만요. ㅎㅎ

CTO: ㅎㅎ 맞아요. 그렇지만 중요한 작업들이에요.

개발자: 몇 개월 전부터 CTO님이 지시하신 우리 회사의 리액트 UI 컴포넌트들의 표준화 모듈 작업도 이와 관련된 일이 맞나요?

CTO: 네, 그게 바로 그 일입니다. 그 작업은 디자이너, 퍼블리셔, 프론트 엔드 개발자가 모두 효율적으로 사용할 수 있는 UI 모듈을 표준화하여 비용과 시간을 절약할 수 있게 도와줍니다. NPM을 통한 표준 모듈화 작업은 우리의 기술 자산을 확보하는 중요한 예시입니다.

개발자: 아, 그렇군요. 그래서 CTO님이 당장 사용되지 않을 요소까지 까다롭게 요구하셨던 거였군요. 언제 사용될지 모르는 것을 왜 그렇게 강조하시는지 궁금했어요.

CTO: 어플리케이션에서 사용되는 요소들은 필요할 때만 개발하고 사용하면 되지만 표준 모듈이나 라이브러리 개발은 다른 방식으로 접근해야 합니다.

개발자: 의도를 좀 더 분명하게 이해했습니다.

CTO: 결론적으로 우리 개발 조직은 기술 부채를 줄이고 기술 자산을 늘리는 것을 임무로 합니다. 기술적으로 선도하는 회사를 만드는 것은 큰 기술 개발 전략을 수립하여 달성하는 방법도 있고 각자 맡은 업무 내에서 소소하지만 의미 있는 노력들을 통해 기술 자산을 확보하는 것도 또한 가능합니다.

개발자: 우리 연구개발 조직이 하는 일을 정확히 이해했습니다.

https://www.facebook.com/1054470436/posts/pfbid02D1VbTLPY3qHkaUgeA3MVrAQUMf2zxPLFjGQbEMAAFvfPByTuBoH1oHH2eWN6e5HJl/?mibextid=jf9HGS

Sources about languages in the internet

English is the most common language online, used by 60.4% of the top 10 million websites3. Other popular languages include Russian (8.5%), Spanish (4.0%), Turkish (3.7%), Persian (3.0%), French (2.6%), German (2.4%), and Japanese (2.1%) 3. As of January 2023, the share of websites using these languages is as follows: English (58.8%), Russian (5.3%), Spanish (4.3%), and French (2.9%) 4.

Based on the number of internet users, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows1.

:English: 25.9%
Chinese: 19.4%
Spanish: 8.0%
Arabic: 5.2%
Portuguese: 4.1%
Indonesian/Malaysian: 3.7%
French: 3.5%
Japanese: 3.0%
Russian: 2.9%
German: 2.3%

These percentages represent the share of worldwide internet users who speak each language.On the other hand, based on the share of websites using these languages, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows2.

:English: 58.8%
Russian: 5.3%
Spanish: 4.3%
French: 2.9%
German: 2.4%
Japanese: 2.1%
Portuguese: 2.1%
Italian: 1.9%
Persian: 1.8%
Chinese: 1.4%

Korean is an important language on the internet, with 39.4 million Korean-speaking internet users, representing 2% of the world’s total1. In 2010, Korean was ranked tenth among the languages used on the internet1.

1. **Market Size and Potential Growth for 10 years**:
The current global travel market is estimated at around $2.3 trillion annually in 2023, with significant components being airline revenue ($800B+) and global hotel demand ($1.5T). Over the next decade, this market is expected to grow significantly due to factors such as increasing global middle class, technological advancements, changing consumer preferences for experiences over material possessions, and the expected recovery and growth post the COVID-19 pandemic**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

2. **Major Players and Their Dynamics**:
The major players in travel distribution are split into several categories: Service Providers, Discovery engines, Pipes, and Metasearch companies**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**. The dynamics among these players often involve competitive and cooperative interactions, with changing power dynamics influenced by factors like technological innovation, consumer behavior, regulatory changes, and global events**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

3. **Current User Experience**:
Today's travel booking experience can often be fragmented and confusing**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**. This is mainly due to outdated technology, the multiplicity of service providers, and the inability of current systems to effectively bundle and sell ancillaries and upgrades**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

4. **Addressing the Issue - Scenarios, Winners, and Losers**:
- *Scenario 1: GDS-led change* – If GDS players like Sabre, Amadeus, and Travelport manage to modernize their systems and partner effectively with AI-based systems, they could continue to dominate.

[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)

- *Scenario 2: OTA-led change* – If OTAs manage to adapt, focusing on customer service and unique inventory, they could maintain their relevance.

[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)

- *Scenario 3: AI/LLM-led disruption* – If AI systems become advanced enough to make bookings directly on any platform, this would disrupt the entire industry.

[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)

5. **Opportunities for Startups**:

Startups can leverage AI to improve personalization, automate customer service, offer dynamic pricing, and disrupt current models**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**. A startup could develop an AI-powered concierge that streamlines the booking process, handles customer service, and personalizes travel recommendations**[2](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-2%5E)**.

6. **Investment Opportunities**:

Investors should consider investing in startups leveraging AI to disrupt the travel industry, particularly those focusing on improving customer experience, personalization, and service integration**[1](https://chat.openai.com/?model=gpt-4#user-content-fn-1%5E)**.

Well written blog about how ai will impact on travel industry.

https://www.platformaeronaut.com/p/impact-of-aillms-on-travel-distribution

https://youtu.be/5cQXjboJwg0?t=4511

Brad Gerstner discusses the recent $105 million seed round raised by Mishro AI, a startup that has not yet written any code. He explains that rounds like this are necessary because these startups need to buy expensive hardware like h100s and a100s for training. However, Gerstner warns against making “teaser bets,” saying that this is not the way to make money in the industry. He compares the current AI funding frenzy to the search engine hype in the late 90s, where many companies went to zero despite the massive investment. Gerstner cautions against making too many “stupid bets” and stresses the importance of proper sizing and accountability within partnerships.

Brad Gerstner discusses how AI startups are overheating and how he sees history repeating itself, similar to the social networking market. He mentions a huge anti-portfolio for AI, saying no to over 60 companies, while many competitors are doing these deals, possibly just teaser bets. He warns that putting a bunch of small bets in order to buy a network, relationships or logos won’t work any better this time than it worked around social networking. He is concerned about LPs of venture funds, losing money, asking how the GPS are letting these things happen.

Brad Gerstner, the CEO of Altimeter Capital Management, shares his thoughts on overfunding AI startups. He advises that investing a large amount of money, such as $100 million, to buy compute for startups is not buying innovative IP but subsidizing capex and leading to a low-yield return. Gerstner explains that it is essential to invest in startups that are developing groundbreaking IP as it offers actual ownership and differentiation of the company. He emphasizes that when 80 cents/dollar goes towards sales and marketing, the returns are less. Gerstner adds that one should understand that putting $100 million into a startup is similar to leasing a function and that startups should look towards banking avenues such as Comerica Bank to fund their needs.

Brad Gerstner and Chamath Palihapitiya discuss the frenzy of funding in the AI startup industry and how it’s creating financial illiteracy. While Gerstner believes a lot of good businesses are being funded, Palihapitiya states that pouring billions of dollars into something can lead to both product and distribution challenges.

the challenges of investing in AI startups and the importance of understanding how quickly model development and training is accelerating and how cost curves are moving. With cost reductions in machine learning happening much faster than Moore’s Law, the business model of AI startups should have some advantage in being the first to market, generating new data, and building a persisting advantage. However, it’s difficult to invest in technology as it’s unclear when the market advantage will lie compared to when technology tips, and the minimizing cost of inputs impacts the coordination cost as well. Moreover, he stated that it’s easier to innovate and disrupt at the application and tools layers versus competing down the stack, where it takes more significant capital and might lead to zero returns.

브래드 거스트너가 아직 코드를 작성하지 않은 스타트업인 미슈로 AI가 최근 1억 5,500만 달러의 시드 라운드를 유치한 것에 대해 이야기합니다. 그는 이러한 스타트업이 훈련을 위해 h100 및 a100과 같은 고가의 하드웨어를 구입해야 하기 때문에 이와 같은 라운드가 필요하다고 설명합니다. 하지만 게르스트너는 “티저 베팅“을 하는 것은 업계에서 돈을 버는 방법이 아니라며 경고합니다. 그는 현재의 AI 펀딩 열풍을 90년대 후반의 검색 엔진 과대광고와 비교하며, 많은 기업이 막대한 투자에도 불구하고 적자를 기록했다고 말합니다. 거스트너는 너무 많은 ‘어리석은 베팅’을 하지 않도록 주의하고 파트너십 내에서 적절한 규모와 책임의 중요성을 강조합니다.

브래드 거스트너는 AI 스타트업이 어떻게 과열되고 있는지, 그리고 소셜 네트워킹 시장과 유사하게 역사가 반복되는 것을 어떻게 바라보는지에 대해 이야기합니다. 그는 AI에 대한 거대한 반 포트폴리오를 언급하며 60개 이상의 회사에 대해 거절 의사를 밝혔지만, 많은 경쟁업체가 이러한 거래를 하고 있으며 이는 아마도 티저 베팅에 불과할 것이라고 말합니다. 그는 네트워크, 관계 또는 로고를 구매하기 위해 작은 베팅을 많이 하는 것은 소셜 네트워킹에서 효과가 있었던 것처럼 이번에도 효과가 없을 것이라고 경고합니다. 그는 벤처 펀드의 LP가 돈을 잃는 것에 대해 우려하며 GP가 어떻게 이런 일이 일어나도록 내버려두고 있는지 묻습니다.

Altimeter Capital Management의 CEO인 브래드 거스트너는 AI 스타트업에 대한 과도한 투자에 대한 자신의 생각을 공유합니다. 그는 스타트업의 컴퓨팅 구매에 1억 달러와 같은 거액을 투자하는 것은 혁신적인 IP를 구매하는 것이 아니라 설비 투자에 보조금을 지급하는 것으로 수익률이 낮을 수 있다고 조언합니다. 게르스트너는 획기적인 IP를 개발하는 스타트업에 투자해야 실질적인 소유권을 확보하고 차별화할 수 있다고 설명합니다. 그는 달러당 80센트가 영업과 마케팅에 사용되면 수익률이 낮아진다고 강조합니다. 거스트너는 스타트업에 1억 달러를 투자하는 것은 기능을 임대하는 것과 비슷하다는 점을 이해해야 하며, 스타트업은 필요한 자금을 조달하기 위해 Comerica Bank와 같은 금융 기관을 찾아야 한다고 덧붙입니다.

브래드 거스트너와 차마스 팔리하피티야가 AI 스타트업 업계의 자금 조달 열풍과 이로 인해 금융 문맹이 어떻게 생겨나고 있는지에 대해 이야기합니다. 게르스트너는 좋은 비즈니스에 많은 자금이 지원되고 있다고 생각하지만, 팔리하피티야는 수십억 달러를 쏟아붓는 것은 제품 및 유통 문제를 야기할 수 있다고 말합니다.

AI 스타트업에 대한 투자의 어려움과 모델 개발 및 학습이 얼마나 빠르게 가속화되고 있는지, 비용 곡선이 어떻게 움직이는지 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 머신러닝의 비용 절감 속도가 무어의 법칙보다 훨씬 빠르기 때문에 AI 스타트업의 비즈니스 모델은 시장에 가장 먼저 출시하고 새로운 데이터를 생성하며 지속적인 이점을 구축하는 데 유리해야 합니다. 하지만 기술 우위 시점이 언제가 될지 불투명하고, 투입 비용의 최소화가 조정 비용에도 영향을 미치기 때문에 기술 투자에 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 스택 아래에서 경쟁하는 것보다 애플리케이션과 도구 계층에서 혁신하고 파괴하는 것이 더 쉬우며, 이는 더 많은 자본이 필요하고 수익이 0이 될 수도 있다고 말했습니다.

https://twitter.com/chamath/status/1670686049863979009

What is the biggest business secret hiding in plain sight right now?

Well, we’ve been saying for a while on
@theallinpod
that we should prepare for interest rates “higher than we like and for longer than we want”.

The most under reported issue in business is how Corporate America is about to hit a massive debt wall because of it.

A “debt wall” is a term that describes how much debt is due at various times. If a lot of debt comes due at the same time, it puts a lot of pressure on a company.

It turns out that companies issued a ton of short term debt during the pandemic at close to 0% interest rates. As you can see below, hundreds of billions of dollars will come due starting Jan-2024 and will need to be refinanced at MUCH higher rates.

Prepare for a bunch of companies who will not be able to refinance their debt and will thus see their equity value incinerated. This will hit the private equity industry very acutely, whose core playbook involves wrapping their companies in gobs of high yield debt.

That said, this will also ultimately create opportunities for those with capital on the sidelines to act as a buyer and recap the best of these companies.

Expect a bunch of articles about potential corporate bankruptcies starting this fall…lots of money to be made if you’re paying attention.