Google был двадцать первым поисковиком (позже Яндекса). Apple была пятнадцатым по счёту производителем смартфонов. Spotify — десятым музыкальным сервисом.

TikTok стал восьмым крупным приложением с короткими видео. Zoom — одиннадцатой платформой для видеоконференций.

Никто из них не был первым.

И, возможно, в этом есть важный урок.

В бизнесе далеко не всегда нужно придумать то, чего до тебя никогда не существовало. Иногда гораздо важнее вовремя заметить идею, которую уже придумал кто-то другой, — и понять, насколько большой она может стать.

Первые игроки делают самую дорогую работу.

Они объясняют рынку, зачем вообще нужен новый продукт. Проверяют десятки гипотез. Тратят деньги на ошибки. Наступают на грабли. Собирают шишки. Показывают всем остальным, что работает, а что нет.

А потом приходит кто-то другой.

Он смотрит на всё это, исправляет очевидные недостатки, делает продукт удобнее, дешевле или понятнее — и забирает рынок.

В середине 19-го века акции железнодорожных компаний играли ту же роль, что и акции технологических компаний сегодня.

Статистика из книги «Двигатели, двигающие рынки: британский железнодорожный бум», описывающая поведение акций и процентных ставок 1820-1840-е годы. Рост инфляционных ожиданий и начало роста процентных ставок вызвали сильную коррекцию.

Известно, что за первые 3 года в среднем доходность акций компаний, вышедших на рынок через IPO, на 21% хуже, чем доходность S&P 500 .

Y-Combinator (YC) называют «Гарвардом акселераторов стартапов» и, возможно, самым популярным инкубатором стартапов в мире. Согласно отчету Y-Combinator, 17 компаний, прошедших через YC, стали публичными. Если бы вы инвестировали одинаковые суммы во все компании YC в день их IPO, вы бы потеряли 49% по сравнению с доходностью S&P500 +58%!

14 из 17 акций принесли убыток, причем 3 компании потеряли более 99% своей стоимости с момента IPO. Только одна компания превзошла S&P 500.К тому времени, как большинство компаний достигают стадии IPO, оценки компаний находятся близко к максимумам и крайне неустойчивы.

Хотя они дают высокую доходность для первоначальных инвесторов и основателей компаний, розничные инвесторы часто оказываются в проигрыше.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

«Легко не будет» (в оригинале The Hard Thing About Hard Things). Автор книги, Бен Хоровиц — один из самых уважаемых предпринимателей Кремниевой долины, сооснователь венчурного фонда Andreessen Horowitz и бывший генеральный директор Opsware.

Пока вы не приложите усилий, чтобы узнать человека или разобраться в чём‑то, вы ничего об этом не знаете. К знанию нет коротких путей, особенно к знанию, полученному на личном опыте. Следование общепринятому мнению и опора на упрощённые решения могут быть хуже полного незнания.

Один из первых уроков карьеры: когда большая организация пытается что‑то сделать, всё всегда упирается в одного человека, способного задержать весь проект. Инженер может ждать решения, а менеджер — считать, что у него нет полномочий на критически важную покупку. Такие маленькие, на вид незначительные колебания могут привести к фатальным задержкам.

Именно в этом и состоит продуктовая стратегия: определить правильный продукт — задача новатора, а не клиента. Клиент знает лишь то, чего, как ему кажется, он хочет, исходя из опыта с текущим продуктом. Новатор может учитывать весь спектр возможного, но часто ему приходится идти наперекор тому, что он считает истинным. Поэтому инновации требуют сочетания знаний, навыков и смелости.

Один из главных вопросов на рынках сегодня: не забегает ли развитие искусственного интеллекта слишком далеко?

Венчурный инвестор Марк Андриссен недавно сформулировал происходящее одной фразой: «Мы научили песок думать».

Мы берём кремний -по сути, очищенный песок. Плавим его, очищаем, выращиваем в кристаллы и режем на пластины. Затем наносим на них схемы настолько маленькие, что их размеры измеряются в атомах.

И повторяем этот процесс тысячи раз.

Подаём электричество строго нужного напряжения -и песок начинает решать задачи, писать код, находить связи в научных данных, которые до него не замечал ни один человек.

Компьютеры десятилетиями умели считать. Но они не умели рассуждать.

Таблица Excel не может сама разобраться в проблеме. Документ Word лишь хранит ваши мысли -написать их всё равно должны вы. До ChatGPT компьютеры были инструментами. Работу делал человек.

Современные AI-модели способны работать 24 часа подряд. Им можно поручить работу: они составят план, разобьют задачу на подзадачи, заметят ошибки и начнут заново. Без постоянного участия человека.

Под рациональностью участников рынков понимается, что они принимают решения осознанно и стремятся получить максимальную доходность при приемлемом для них уровне риска.

Создатели Теории игр Моргенштерн и Нейман

Рациональный участник рынка:

— анализирует доступную информацию;
— оценивает возможную доходность и риск;
— выбирает наиболее выгодный для себя вариант;
— не принимает решения исключительно под влиянием эмоций;
—пересматривает решение при появлении новой существенной информации.

Например, если компания публикует отчёт об ухудшении финансового положения, рациональный инвестор заново оценит перспективы её акций и, возможно, продаст их. Он не станет сохранять бумаги лишь из-за привязанности к компании или надежды на рост, не подкреплённой объективными данными.

При этом рациональность не означает, что инвесторы всегда принимают правильные решения или способны точно предсказывать будущее. Они могут ошибаться из-за недостатка информации и неопределённости. Важно, чтобы их решения были логичными, соответствовали имеющимся данным, собственным целям и отношению к риску.

Парадокс Джевонса был сформулирован в 1800-х годах для объяснения динамики на угольном рынке.

Джевонс обнаружил, что технологические усовершенствования могут повысить эффективность использования ресурсов, но это часто приводит к увеличению общего потребления ресурсов. Повышение эффективности приводит к снижению эффективных издержек, а при снижении издержек спрос будет расти. 

Мы наблюдаем этот эффект во многих отраслях, переживающих технологические усовершенствования, но, пожалуй, лучше всего его иллюстрирует рынок искусственного интеллекта, где эффективность постоянно повышается, а спрос продолжает расти. Потребность в электроэнергии будет расти. Спрос на микросхемы будет расти. Спрос на данные будет расти. Да, эффективность повышается, но при этом увеличится и потребление основного продукта и сопутствующих материалов. 

В индустрии искусственного интеллекта нет ничего особенного. Она следует тому же принципу, который мы наблюдали бесчисленное количество раз на протяжении столетий. 

Что мы знаем о рецессиях:
А) рецессия почти всегда сопровождается значимым снижением рынка акций (! но не за каждым медвежьем рынком следует рецессия).
Б) рынок акций начинает снижение или стагнацию в среднем за несколько месяцев до начала рецессии
В) фондовый рынок достигает дна и разворачивается вверх задолго до окончания рецессии (! но обычно не раньше ее середины).

(см. график S&P 500 от Deutsche Bank. Периоды рецессий заштрихованы серым цветом)

Существует прибыльная торговая стратегия с долгосрочным периодом инвестиций (5 и более лет).

Согласно определению, рецессия — это два последовательных квартала снижения ВВП. Т.е. рецессию определяют постфактум (примерно через 4-6 мес. после ее начала). И момент, когда о ней начинают официально и активно заявлять, как правило, является лучшим временем для поиска точек входа в рынок для порционного увеличения долгосрочных длинных позиций.

тг канал t.me/TradPhronesis

Экономические бумы и пузыри часто сопровождаются чрезмерными инвестициями. Эйфория вокруг новой технологии или популярной идеи приводит к притоку значительных денежных средств. Однако по мере поступления в эту сферу всё новых инвестиций предельная отдача на капитал снижается.

Избыточные вложения способствуют созданию значительного запаса капитала в новой технологии, что может принести экономике существенную пользу. Однако это ещё не означает, что такие вложения окажутся выгодными — особенно для тех, кто присоединяется к инвестиционному циклу слишком поздно.

Избыточные вложения способствуют созданию значительного запаса капитала в новой технологии, что может принести экономике существенную пользу. Однако это ещё не означает, что такие вложения окажутся выгодными — особенно для тех, кто присоединяется к инвестиционному циклу слишком поздно.

Не опоздал ли новый капитал к этому циклу? Однозначного ответа нет. Тем не менее очевидно, что далеко не весь капитал, устремившийся в погоню за доходностью, принесёт ожидаемую отдачу. Вероятно, для многих такие инвестиции завершатся крахом.

История Леопольда Ашенбреннера ещё недавно выглядела как почти идеальная иллюстрация того, как можно заработать на революции искусственного интеллекта.

Ашенбреннер окончил Колумбийский университет лучшим студентом курса в 19 лет. Затем успел поработать в FTX, а позже около года занимался исследованиями в OpenAI. После ухода из OpenAI в 2024 году он написал 165-страничную статью под названием «Ситуационная осведомленность», посвящённую будущему искусственного интеллекта.

Главная идея была предельно оптимистичной: развитие ИИ вступило в фазу экспоненциального ускорения, а масштаб грядущих изменений рынок всё ещё недооценивает.

Работа быстро разошлась по интернету.

Вскоре Ашенбреннер создал хедж-фонд с тем же названием Situational Awareness.

И сначала его прогноз оказался почти пророческим. Фонд делал ставку на компании, которые должны были выиграть от масштабного строительства AI-инфраструктуры: производителя памяти SK Hynix, энергетическую Bloom Energy, облачную CoreWeave и другие компании.