एक अरब दो बार: फिजिकल इंटेलिजेंस की वित्तीय संरचना जो सबसे ज्यादा चिंतित करती है
कुछ फंडिंग राउंड एक कंपनी की घोषणा करते हैं। और कुछ राउंड एक युग की। फिजिकल इंटेलिजेंस — आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ रोबोटिक्स स्टार्टअप, जिसने केवल चार महीने पहले एक अरब डॉलर जुटाए थे — अब एक और एक अरब डॉलर जुटाने की बातचीत में है। यह सिर्फ एक वित्तीय आंकड़ा नहीं है, बल्कि यह एक दर्पण है जिसमें टेक्नोलॉजी इंडस्ट्री को देखना चाहिए, इससे पहले कि वे ताली बजाना शुरू करें।
अंक कागज पर शानदार हैं: एक मूल्यांकन जो 5,600 मिलियन से बढ़कर 11,000 मिलियन डॉलर में बदलने वाला है, उस समय में जब एक मीडियम कंपनी अपने वित्तीय वर्ष को समाप्त करती है। लेकिन इस आंकड़े के पीछे एक फंडिंग मैकेनिज्म है जिसका ठंडे दिमाग से विश्लेषण किया जाना चाहिए।
जब वेंचर कैपिटल उत्पाद बन जाता है
फिजिकल इंटेलिजेंस सबसे निष्पक्ष और सबसे महंगे टेक्नोलॉजी क्षेत्रों में से एक में काम कर रहा है: भौतिक रोबोटिक्स और जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच का चौराहा। इस कंपनी का तर्क है कि रोबोट दुनिया के भौतिक कार्यों को उसी लचीलापन के साथ सीख सकें जैसे भाषा मॉडल लिखना सीखते हैं। यह एक शीर्ष स्तरीय वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग महत्त्वाकांक्षा है, और मैं इसे बेजोड़ प्रशंसा नहीं कर रहा हूँ: कम्प्यूटेशनल तर्क और भौतिक क्रियाओं के बीच की खाई को भरना सबसे कठिन तकनीकी समस्याओं में से एक है।
समस्या महत्त्वाकांक्षा की नहीं है। समस्या उस वित्तपोषण के पैटर्न की है जो इसे बरकरार रखता है।
जब एक कंपनी चार महीनों में दूसरी बार एक अरब डॉलर जुटाती है, जबकि इसके राजस्व मॉडल में कोई मौलिक परिवर्तन नहीं हुआ है, तो जो कुछ हो रहा है वह बाजार की मान्यता नहीं है। यह अपेक्षा का पूंजीकरण है। निवेशक आज जो फिजिकल इंटेलिजेंस कमाते हैं इसके लिए नहीं, बल्कि भविष्य में किसी समय इसकी अनुसंधान को पूर्वानुमेय राजस्व में बदलने की क्षमता के लिए भुगतान कर रहे हैं। यह भेद महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह यह परिभाषित करता है कि जोखिम कौन उठाता है।
इस मॉडल में, जोखिम उस ग्राहक द्वारा नहीं उठाया जाता है जो किसी समस्या को हल करने के लिए सेवा के लिए भुगतान करता है। यह उस निवेशक द्वारा उठाया जाता है जो यह शर्त लगाता है कि someday वह ग्राहक होगा, पर्याप्त संख्या में, जो इतनी राशि भुतेगा कि पांच अंकों के मिलियन में मूल्यांकन को सही ठहरा सके। और जब तक वह दिन नहीं आता, कंपनी को संचालन के लिए पूंजी जुटाते रहना होगा। वेंचर कैपिटल विकास का ईंधन नहीं है, बल्कि यह ऑक्सीजन बन जाता है जिसके बिना मॉडल सांस नहीं लेता।
बिना स्वयं के राजस्व के स्केल करने की अदृश्य लागत
इस प्रकार की गहरी स्टार्टअप विश्लेषण में कभी-कभी स्पष्ट रूप से बनाया नहीं जाता है: बर्न रेट को निवेश के रूप में और बर्न रेट को संरचनात्मक निर्भरता के रूप में अलग करना। एक कंपनी जो सालाना 200 मिलियन डॉलर अनुसंधान में खर्च करती है, जबकि वह एक ऐसे ग्राहक आधार का निर्माण कर रही है जो बढ़ता है और भुगतान करता है, वह कंपनी निवेश कर रही है। दूसरी ओर, अगर किसी कंपनी को सालाना 200 मिलियन डॉलर खर्च करने पड़ते हैं क्योंकि बिना उस खर्च के वह प्रतिभा को बनाए नहीं रख सकती, आईटी बुनियादी ढांचे को बनाए नहीं रख सकती और उत्पाद का विकास नहीं कर सकती, बिना राजस्व के वृद्धि की गति के अनुरूप है, तो वह कंपनी निर्भर है।
हम फिजिकल इंटेलिजेंस के वित्तीय बयानों तक पहुँच नहीं रखते हैं, और उसकी स्थिति पर अनुमान लगाना उचित नहीं है। लेकिन चार महीनों में दो एक अरब डॉलर की राउंड की पैटर्न इस बात का संकेत देती है कि प्रारंभिक राउंड के बाद पूंजी की आवश्यकता कम नहीं हुई। और इससे पूरी कैटगरी के लिए एक संरचनात्मक प्रश्न उठता है: यदि इस क्षेत्र में संचालन के खर्चों को बनाए रखने के लिए हमेशा बाहरी पूंजी की आवश्यकता होती है, तो मॉडल का प्रभाव सीमित रहेगा, न कि बाजार द्वारा, बल्कि investors की तैयारियों द्वारा।
यह कोई मामूली कमजोरी नहीं है। यह किसी भी कंपनी का एचिलिस हील है जो दीर्घकालिक प्रभाव डालना चाहे।
जनरल-पर्पज रोबोटिक्स में अन्य उद्योगों को पूरी तरह से बदलने की क्षमता है: लॉजिस्टिक्स, मैन्युफैक्चरिंग, वृद्ध देखभाल, निर्माण। सभी क्षेत्र जहां श्रमिकों की कमी, संचालन लागत और सुरक्षा के जोखिम एक प्रभावी रोबोटिक समाधान के लिए मूल्य उत्पन्न करते हैं। ठीक यही प्रकार की समस्या है जहां एक कंपनी ग्राहक द्वारा उत्पन्न राजस्व का निर्माण कर सकती है, अगली राउंड में पहुँचने से पहले। सवाल यह है कि क्या वर्तमान विकास की संरचना इस लक्ष्य तक पहुँचने के लिए डिज़ाइन की गई है, या क्या यह मानती है कि बाहरी पूंजी हमेशा के लिए है।
इस कहानी की कमी का मानक
मैं यह नहीं लिख रहा हूँ कि फिजिकल इंटेलिजेंस एक असफल मामला है। वह अभी तक ऐसा नहीं है, और इसे कह देना जिम्मेदारी से होगा। मैं यह इसलिए लिख रहा हूँ क्योंकि यह पैटर्न, जिन कंपनियों के पास निश्चित रूप से परिवर्तक कार्य हैं और जो अपने मॉडल को बाहरी पूंजी की परतों पर बनाते हैं, वही पैटर्न है जो अक्सर ऐसे उद्यमों को उत्पन्न करता है जो अपने वादे से ठीक पहले मर जाते हैं।
वेंचर कैपिटल अनंत नहीं है। निवेशकों की भूख के चक्र सिकुड़ते हैं। ब्याज दरें बदलती हैं। और जब वित्तीय माहौल सख्त होता है, तो जो कंपनियाँ जीवित रहती हैं वे जरूरी तौर पर सबसे नई नहीं होतीं: वे वही होते हैं जिन्होंने अपने ग्राहकों को अपनी संचालन के लिए वित्तपोषण प्राप्त करने का तरीका खोज लिया।
जनरल-पर्पज रोबोटिक्स एक ऐसा स्थान है जहां विकास का समय लंबा होता है, हार्डवेयर की लागत बहुत अधिक होती है और बाजार की धारणा के लिए पूर्ण औद्योगिक चक्र की आवश्यकता होती है। यह सच है और इसे छह महीने में बिजनेस मॉडल को बदलने से हल नहीं किया जा सकता। लेकिन फिर भी, प्रारंभिक औद्योगिक ग्राहकों की संरचना इस प्रकार डिजाइन की जा सकती है कि वे केवल तकनीक का परीक्षण नहीं करते, बल्कि कॉन्ट्रैक्ट के माध्यम से संचालन के चर लागतों को वित्तपोषित भी करते हैं। इससे बाहरी पूंजी के साथ संबंध बदलता है: यह केवल मोटर होने से बाहर हो जाता है और कुछ ऐसा हो जाता है जिसे पहले से ही खुद की खींचने वाले कुछ का कंवॉर्टर हो।
इन दोनों डिजाइनों के बीच का अंतर फंडिंग राउंड के शीर्षक में नहीं दिखाई देता है। यह चार वर्षों के बाद प्रकट होता है, जब चक्र बदलता है और कुछ कंपनियाँ संचालित होती हैं और अन्य लिक्विडेशन मूल्य पर खरीदार की तलाश करती हैं।
जो नेता इस क्षेत्र में निर्माण कर रहे हैं, उन्हें एक रणनीतिक निर्णय लेना होगा जिसे कोई भी निवेशक उन पर नहीं थोप सकता: पैसे का उपयोग करना एक ऐसे मोटर के निर्माण के लिए करना जो खुद से काम करे, या एक ऐसा मोटर जिसमें ईंधन डालते रहना, जो केवल तब तक चलता है जब तक टैंक भरा हो। पहला विकल्प कार्यान्वयन करने में अधिक कठिन होता है और शीर्षकों में कम शानदार होता है। लेकिन यह एकमात्र विकल्प है जो अगले फंडिंग चक्र से परे स्केलिंग को सक्षम बनाता है।
