โดย Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะกรรมการอภิปรายถึงความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ของ Anthropic และ OpenAI กับสถาบันการเงิน โดยเน้นทั้งข้อได้เปรียบด้านการจัดจำหน่ายที่เป็นไปได้และความท้าทายในการนำไปใช้ ในขณะที่ผู้ร่วมอภิปรายบางคนมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ในภาคการเงินที่เร่งตัวขึ้น บางคนก็เตือนเกี่ยวกับแรงเสียดทานในการนำไปใช้, ความเสี่ยงในการทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ และการล็อคผู้ขาย
ความเสี่ยง: ความเสี่ยงในการล็อคผู้ขายและการทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ตามที่ Gemini และ Claude เน้นย้ำ
โอกาส: การเข้าถึงชุดข้อมูลทางการเงินที่เป็นกรรมสิทธิ์และการนำไปใช้ที่เร่งตัวขึ้นผ่านเครือข่าย PE ตามที่ Grok เน้นย้ำ
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
กังวลเกี่ยวกับฟองสบู่ AI หรือไม่? สมัครรับข่าวสารตลาดที่ชาญฉลาดและนำไปปฏิบัติได้จาก The Daily Upside ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับนักลงทุน
เส้นแบ่งระหว่าง Silicon Valley และ Wall Street กำลังเลือนหายไปอย่างรวดเร็ว
ทั้ง Anthropic และ OpenAI ผู้ผลิต Claude และ ChatGPT ได้สร้างความก้าวหน้าครั้งใหญ่กับ Wall Street และระบบการเงินแบบดั้งเดิมในสัปดาห์นี้
Anthropic ประกาศการร่วมทุนมูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์เมื่อวันจันทร์กับ Goldman Sachs, Blackstone และ Hellman & Friedman เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ นำ AI มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Will Trout ผู้อำนวยการฝ่ายหลักทรัพย์และการลงทุนของ Datos Insights กล่าวว่า ข้อตกลงนี้ทำให้ Anthropic เข้าถึงบริษัทในพอร์ตโฟลิโอหลายร้อยแห่งทั่วทั้งบริษัท PE ได้โดยตรง “นั่นคือคูเมืองด้านการจัดจำหน่ายที่ผู้ให้บริการ [software-as-a-service] ส่วนใหญ่จะยอมแลกทุกอย่างเพื่อให้ได้มา”
ในวันเดียวกัน OpenAI ประกาศระดมทุนได้มากกว่า 4 พันล้านดอลลาร์จากบริษัทต่างๆ รวมถึง Brookfield Asset Management, Advent และ Bain Capital เพื่อเปิดตัวโครงการที่มุ่งเน้นองค์กรที่คล้ายคลึงกัน Trout กล่าวเสริมว่า หลักการสำหรับข้อตกลงทั้งสองคือ คุณไม่สามารถรอให้องค์กรต่างๆ นำ AI มาใช้ได้ “Goldman Sachs ในฐานะนักลงทุนหลัก [เป็นการ] ส่งสัญญาณความน่าเชื่อถือของ Wall Street ไม่ใช่แค่เงินทุน”
สมัครรับ The Daily Upside ฟรีเพื่อรับบทวิเคราะห์ระดับพรีเมียมเกี่ยวกับหุ้นที่คุณชื่นชอบทั้งหมด
อ่านเพิ่มเติม: วิธีสร้าง ‘กรอบความคิดการวางแผนภาษี’ แทนที่จะเป็นรายการตรวจสอบ และ สิ่งที่ควรทำเมื่อลูกค้าประสบปัญหาการติดการพนัน
การเล่นเป็นพันธมิตร
ในระหว่างงานของ Anthropic เมื่อวันอังคาร CEO Dario Amodei โต้แย้งว่าการสร้าง AI ของ Wall Street เป็นสิ่งจำเป็น และบริษัท SaaS ที่ไม่ยอมรับเทคโนโลยีการสร้างสรรค์อาจไม่รอด เขากล่าวว่า Jamie Dimon ผู้ทรงอิทธิพล ได้เข้าร่วมเวทีด้วย ซึ่ง Trout กล่าวว่าเป็นสัญญาณที่สำคัญ “เมื่อ CEO ของ JPMorgan แสดงความตื่นเต้นเกี่ยวกับเครื่องมือนี้ต่อสาธารณะ มันส่งสัญญาณถึงความมั่นใจ ไม่ใช่แค่ในความสามารถของ Claude แต่ในความสัมพันธ์ทางธุรกิจ” เขากล่าว “นั่นคือสิ่งที่ประกาศเหล่านี้สื่อถึง”
บริษัทเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น Microsoft และ Google ก็กำลังสร้างความเคลื่อนไหวเช่นกัน แต่พวกเขากำลังไม่ได้เป็นผู้ริเริ่มการร่วมทุนกับบริษัท PE ในระดับเดียวกัน “คุณต้องฝังวิศวกรและทีมงานด้านการนำไปปฏิบัติภายในการดำเนินงานของพวกเขา” Trout กล่าว
Anthropic ยังประกาศความร่วมมืออีกครั้งในสัปดาห์นี้ ควบคู่ไปกับการเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ๆ ซึ่งเน้นย้ำถึงอิทธิพลที่เพิ่มขึ้นของบริษัทใน Wall Street:
- เมื่อวันจันทร์ที่ผ่านมา บริษัทได้เปิดเผยความร่วมมือกับ Fidelity National Information Services ซึ่งจะรวมถึงการสร้างเครื่องมือ AI เพื่อตรวจสอบการฟอกเงินและการฉ้อโกง
- Anthropic ยังได้เปิดตัว AI agents 10 ตัวเมื่อวันอังคารที่ออกแบบมาเพื่อทำงานประจำในบริการทางการเงินโดยอัตโนมัติ เครื่องมือเหล่านี้มีเป้าหมายสำหรับธนาคาร ผู้จัดการสินทรัพย์ และบริษัทประกัน แต่ก็อาจเป็นประโยชน์ต่อนายหน้าด้วยเช่นกัน
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การรวม AI agents เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานหลักของธนาคาร เปลี่ยนผู้ให้บริการ AI จากผู้ขายซอฟต์แวร์ตามดุลยพินิจไปสู่สาธารณูปโภคทางการเงินที่จำเป็นและมีอุปสรรคสูง"
ข้อตกลงเหล่านี้ส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงจาก 'AI เป็นของเล่น' ไปสู่ 'AI เป็นสาธารณูปโภคเชิงโครงสร้าง' ภายในบริการทางการเงิน ด้วยการยึดมั่นกับบริษัทยักษ์ใหญ่ด้าน private equity เช่น Blackstone และ Bain, Anthropic และ OpenAI กำลังมอบหมายกองกำลังขายองค์กรและความเสี่ยงในการรวมระบบให้กับบริษัทที่ควบคุมบริษัทในเครือหลายพันแห่งอย่างมีประสิทธิภาพ นี่คืออุปสรรคในการจัดจำหน่ายขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม ตลาดกำลังประเมินแรงเสียดทานในการนำไปใช้อย่างผิดพลาด นี่ไม่ใช่แค่การติดตั้งซอฟต์แวร์ แต่เป็นโครงการรวมระบบที่มีความเสี่ยงสูงซึ่งเกี่ยวข้องกับระบบเมนเฟรมเก่าและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด หาก AI agents เหล่านี้เกิดการหลอนในงานตรวจจับการฉ้อโกง ความเสี่ยงด้านความรับผิดสำหรับบริษัทอย่าง FIS อาจเป็นหายนะ ซึ่งอาจทำให้วงจรการนำไปใช้หยุดชะงัก
การพึ่งพาพันธมิตร private equity อย่างเข้มข้นอาจจำกัดความคล่องตัวของบริษัท AI เหล่านี้ ทำให้พวกเขาต้องกลายเป็น 'ร้านที่ปรึกษา' ที่ปรับแต่งเอง แทนที่จะเป็นแพลตฟอร์ม SaaS ที่ปรับขนาดได้ ซึ่งท้ายที่สุดจะบีบอัดอัตรากำไรของพวกเขา
"การร่วมทุน PE/Wall Street เหล่านี้ให้ Anthropic และ OpenAI มีอุปสรรคในการจัดจำหน่ายเข้าสู่ภาคการเงินองค์กรที่ผู้ที่อยู่ในตำแหน่งเดิมขาดหายไป ซึ่งส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงจากกระแส AI ไปสู่การนำไปใช้"
การร่วมทุนมูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์ของ Anthropic กับ Goldman, Blackstone และ Hellman & Friedman บวกกับการระดมทุน 4 พันล้านดอลลาร์ของ OpenAI จาก Brookfield, Advent และ Bain สร้างช่องทางการจัดจำหน่ายไปยังบริษัทในเครือ PE หลายร้อยแห่ง ซึ่งไกลเกินกว่าที่ Microsoft หรือ Google นำเสนอในระดับนี้ การปรากฏตัวของ Dario Amodei บนเวทีพร้อมกับ Jamie Dimon เน้นย้ำถึงความน่าเชื่อถือของ JPM สำหรับ Claude ในด้านการเงิน ในขณะที่ AI agents ใหม่สำหรับ AML/การฉ้อโกง (กับ FIS) มุ่งเป้าไปที่กรณีการใช้งานที่มีมูลค่าสูงและมีกฎระเบียบรองรับ สิ่งนี้เป็นการตรวจสอบ capex ของ AI สำหรับผู้สนับสนุนเช่น MSFT (OpenAI) และ AMZN/GOOG (Anthropic) ซึ่งอาจเพิ่ม multiples ในอนาคตหากโครงการนำร่องขยายตัว การนำ AI ไปใช้ในองค์กรกำลังเร่งตัวขึ้นผ่าน Wall Street ไม่ใช่แค่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี
วงจรการขายองค์กรโดยเฉลี่ย 12-18 เดือนพร้อมอัตราความล้มเหลวสูงสำหรับโครงการนำร่อง AI เนื่องจากต้นทุนการรวมระบบ, ไซโลข้อมูล และความเสี่ยงจากการหลอนในด้านการเงิน - กิจการร่วมค้าจำนวนมากเหล่านี้จะล้มเหลวโดยไม่มีรายได้ที่เหนียวแน่น บริษัท PE ให้ความสำคัญกับ ROI ท่ามกลางความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจ ซึ่งอาจให้ความสำคัญกับผู้ที่อยู่ในตำแหน่งเดิมที่ถูกกว่ามากกว่า AI agents ที่ยังไม่ได้รับการพิสูจน์
"การเข้าถึงช่องทางการจัดจำหน่าย ≠ รายได้; บทความนี้เข้าใจผิดว่าการประกาศความร่วมมือเป็นการพิสูจน์ความเหนียวแน่นขององค์กร ในขณะที่ผู้ที่อยู่ในตำแหน่งเดิมทางการเงินมีแรงจูงใจทุกอย่างที่จะสร้างขึ้นเองภายในหรือเล่นผู้ขายต่อกัน"
บทความนี้ผสมปนเปกันระหว่างการเข้าถึงช่องทางการจัดจำหน่ายกับความคืบหน้าของรายได้จริง ใช่ บริษัทในเครือของ Goldman เป็นลูกค้าที่มีศักยภาพ แต่ 'อุปสรรคในการจัดจำหน่าย' ต้องการให้บริษัทเหล่านั้น (1) นำเครื่องมือไปใช้จริง (2) จ่ายค่าธรรมเนียมที่มีนัยสำคัญ และ (3) อยู่ต่อไป โครงสร้างการร่วมทุนมูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์นั้นไม่ชัดเจน - Anthropic ได้รับเงิน 1.5 พันล้านดอลลาร์ล่วงหน้า หรือนั่นคือวงเงินการนำไปใช้ที่กำหนดไว้เมื่อเวลาผ่านไป? การปรากฏตัวของ Jamie Dimon เป็นสัญญาณของการแสดงความน่าเชื่อถือ ไม่ใช่ข้อผูกมัด ในขณะเดียวกัน ทั้ง Anthropic และ OpenAI กำลังแข่งขันกันในกลยุทธ์ที่เหมือนกัน (AI agents สำหรับองค์กรสำหรับบริการทางการเงิน) ซึ่งบ่งชี้ถึงความเสี่ยงในการทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ไม่ใช่การป้องกัน บทความนี้ยังละเลยว่า JPMorgan, Goldman และ Blackstone มีทีม AI ภายในขนาดใหญ่ - พวกเขาอาจใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นเครื่องมือต่อรองแทนที่จะกลายเป็นลูกค้าที่ต้องพึ่งพา
หากการนำไปใช้ในองค์กรเร่งตัวขึ้นจริง และความร่วมมือเหล่านี้ปลดล็อก 10-20% ของกระแสรายได้ของบริษัทในเครือในวงกว้าง ข้อได้เปรียบในการจัดจำหน่ายจะกลายเป็นจริงอย่างรวดเร็ว และความน่าเชื่อถือของผู้มาก่อนกับผู้บริหารระดับสูง (การรับรองของ Dimon) สามารถล็อคต้นทุนการเปลี่ยนไปใช้ก่อนที่คู่แข่งจะตามทัน
"ROI ที่แท้จริงจากการนำ AI ไปใช้ในองค์กรจะเป็นตัวกำหนดว่าความร่วมมือเหล่านี้จะแปลงเป็นกำไรที่ยั่งยืนได้หรือไม่ ไม่ใช่แค่การสร้างแบรนด์และนักลงทุนชื่อดัง"
บทความนี้จับคลื่นการเดิมพัน AI ระดับสูงในองค์กร ซึ่งส่งสัญญาณความเชื่อของ Wall Street ว่าการนำไปใช้จะเร่งตัวขึ้นผ่านความร่วมมือด้านการจัดจำหน่ายและเครือข่าย PE อย่างไรก็ตาม บทความนี้ละเลยคณิตศาสตร์ ROI, วงจรการขายที่ยาวนาน, ต้นทุนการรวมระบบ และความเสี่ยงด้านธรรมาภิบาลที่กำหนดมูลค่าที่แท้จริง อุปสรรคในการจัดจำหน่ายของ private equity ไม่ใช่สิ่งกีดขวางที่ยั่งยืนหากลูกค้าต้องการผลตอบแทนที่เร็วขึ้นหรือชอบระบบคลาวด์ของผู้ที่อยู่ในตำแหน่งเดิม นอกจากนี้ ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบเกี่ยวกับข้อมูล, ความเป็นส่วนตัว และการจัดการความเสี่ยงของโมเดล อาจทำให้การใช้จ่ายขององค์กรลดลง ในสภาพแวดล้อมมหภาคที่ช้าลง CIOs อาจชะลอการนำ AI ไปใช้ครั้งใหญ่ ดังนั้น upside ระยะสั้นอาจถูกประเมินสูงเกินไป แม้ว่าหาง AI ระยะยาวจะยังคงอยู่ก็ตาม
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุด: การส่งสัญญาณมีความสำคัญและสามารถกระตุ้นการเริ่มต้นได้ แต่รายได้และอัตรากำไรขึ้นอยู่กับ ROI ที่จับต้องได้; หาก ROI เกิดขึ้นช้าหรือผู้ซื้อถอนตัว การเคลื่อนไหวเหล่านี้ก็เสี่ยงที่จะจางหายไปเหมือนการตกแต่งหน้าต่าง
"ความร่วมมือด้านการจัดจำหน่ายที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE มีความเสี่ยงที่จะเปลี่ยนผู้ให้บริการโมเดล AI ให้กลายเป็นสาธารณูปโภคที่ถูกกักขังและมีอัตรากำไรต่ำ แทนที่จะเป็นแพลตฟอร์ม SaaS ที่มีอัตรากำไรสูง"
Claude พูดถูกที่เน้นมุมมอง 'อำนาจต่อรอง' เรากำลังเพิกเฉยต่อความเสี่ยงในการล็อคผู้ขายสำหรับ Anthropic และ OpenAI ด้วยการฝังโมเดลเหล่านี้เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่ควบคุมโดย PE พวกเขาไม่ได้แค่ขายซอฟต์แวร์ แต่กำลังกลายเป็นสาธารณูปโภคที่ถูกกักขัง หากโมเดลเหล่านี้กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ บริษัท PE - ผู้เชี่ยวชาญด้านการลดต้นทุน - จะบีบอัดอัตรากำไรอย่างโหดเหี้ยม หรือเปลี่ยนไปใช้ทางเลือกโอเพนซอร์สเช่น Llama 3.1 เพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพา นี่ไม่ใช่คอกกั้น แต่เป็นกับดักอัตรากำไรที่อาจเกิดขึ้น
"การรวม PE ปลดล็อกชุดข้อมูลทางการเงินที่เป็นกรรมสิทธิ์ สร้าง data moat ที่ชดเชยความเสี่ยงด้านอัตรากำไร"
คำเตือนเกี่ยวกับกับดักอัตรากำไรของ Gemini มองข้าม upside ของ data moat: การรวมเข้ากับพอร์ตโฟลิโอของ Blackstone/Bain จะป้อนข้อมูลทางการเงินที่เป็นกรรมสิทธิ์จากบริษัทหลายพันแห่งให้กับ Anthropic/OpenAI ทำให้โมเดลที่ปรับแต่งสำหรับภาคการเงินสามารถเอาชนะผู้ที่อยู่ในตำแหน่งเดิมอย่าง FIS ในด้านความแม่นยำของ AML ได้ การบีบอัดของ PE? อาจเป็นระยะสั้น แต่ความแม่นยำที่เหนียวแน่น 95%+ สร้างต้นทุนการเปลี่ยนที่คู่แข่งไม่สามารถทำซ้ำได้หากไม่มีการไล่ตามหลายปี
"บริษัท PE จะใช้การเข้าถึงข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์เป็นเครื่องมือในการบีบอัดอัตรากำไรของผู้ให้บริการโมเดล ไม่ใช่เสริมสร้างต้นทุนการเปลี่ยน"
ข้อโต้แย้ง data moat ของ Grok ตั้งสมมติฐานว่าบริษัท PE จะไม่ทำให้ชุดข้อมูลของตนเองกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์หรืออนุญาตให้คู่แข่งใช้ แต่ Blackstone และ Bain ไม่มีความภักดีต่อผู้ให้บริการโมเดลเลย - พวกเขาจะเรียกร้องน้ำหนักโมเดล สิทธิ์ในการปรับแต่ง หรือขู่ว่าจะสร้างขึ้นเอง 'ชุดข้อมูลทางการเงินที่เป็นกรรมสิทธิ์' กลายเป็นชิปต่อรองที่ PE ดึงออกมา ไม่ใช่คอกกั้นที่ Anthropic/OpenAI เป็นเจ้าของ ฟีดข้อมูลส่งเสริมการนำไปใช้ ไม่ได้รับประกันอำนาจการกำหนดราคา
"แรงเสียดทานด้านกฎระเบียบและธรรมาภิบาลจำกัดการแบ่งปันข้อมูลข้ามพอร์ตโฟลิโอ บ่อนทำลาย data moat ที่อ้างว่ายั่งยืน และทำให้ ROI ล่าช้า"
ข้อโต้แย้ง data moat ของ Grok ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลข้ามพอร์ตโฟลิโอที่สร้างโมเดลที่เอาชนะคู่แข่งไม่ได้ ในความเป็นจริง การกำกับดูแลข้อมูลและแรงเสียดทานด้านกฎระเบียบจะจำกัดการแบ่งปันระหว่างบริษัทในเครือหลายร้อยแห่ง (การคุ้มครองคล้าย GLBA, กฎความเป็นส่วนตัว, MFA สำหรับการเข้าถึงข้อมูล) การแยกข้อมูลเพื่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบหมายความว่าฟีดที่ถูกกล่าวหาจะยังคงกระจัดกระจาย ลดมูลค่าส่วนเพิ่ม และอนุญาตให้ผู้ที่อยู่ในตำแหน่งเดิมเจรจาเข้าถึงแทนที่จะยอมจำนนต่ออำนาจการกำหนดราคา ผลลัพธ์: คอกกั้นที่อ่อนแอกว่า, การเพิ่ม ROI ที่นานขึ้น, และการพึ่งพาการปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการควบคุมความเสี่ยงอย่างต่อเนื่องมากกว่าที่อ้างไว้
คณะกรรมการอภิปรายถึงความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ของ Anthropic และ OpenAI กับสถาบันการเงิน โดยเน้นทั้งข้อได้เปรียบด้านการจัดจำหน่ายที่เป็นไปได้และความท้าทายในการนำไปใช้ ในขณะที่ผู้ร่วมอภิปรายบางคนมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ในภาคการเงินที่เร่งตัวขึ้น บางคนก็เตือนเกี่ยวกับแรงเสียดทานในการนำไปใช้, ความเสี่ยงในการทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ และการล็อคผู้ขาย
การเข้าถึงชุดข้อมูลทางการเงินที่เป็นกรรมสิทธิ์และการนำไปใช้ที่เร่งตัวขึ้นผ่านเครือข่าย PE ตามที่ Grok เน้นย้ำ
ความเสี่ยงในการล็อคผู้ขายและการทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ตามที่ Gemini และ Claude เน้นย้ำ