OpenAI ने मीडिया कंपनी खरीदी, वितरण की तर्कशीलता पर सवाल
दस महीने पहले 6.400 अरब डॉलर खर्च करके जॉनी आइव की डिवाइस स्टार्टअप खरीदी थी, अब OpenAI ने TBPN नामक एक मीडिया कंपनी को अधिग्रहित करने की घोषणा की है। एक साल के भीतर दो अधिग्रहण, जो पूरी तरह से अलग श्रेणियों में हैं, एक ही सामान्य चर के साथ हैं: इनमे से कोई भी OpenAI के मौजूदा संचालन राजस्व को सीधे नहीं बढ़ाता।
इसकी व्याख्या करने से पहले कि यह एक रणनीतिक साहस हो सकता है, इसके विपरीत एक उपाय करें: ठंडे दिमाग से देखें कि कौन बातचीत का लाभ उठाता है, कौन लाभ हानि में है और कौन से खिलाड़ी ऐसे हैं जो एक नरेटिव को वित्तपोषित करते हैं जिसका कोई सिद्ध राजस्व मॉडल नहीं है।
अधिग्रहण की श्रृंखला जिसमें स्पष्ट दिशा नहीं है
उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स का एक अधिग्रहण एक संभव तर्क देता है: मॉडल के लिए प्रवेश बिंदु को नियंत्रित करना, ऐप्पल या गूगल पर मध्यस्थों के रूप में निर्भरता को कम करना और अपने उपकरणों में उपयोग के आंकड़ों को पकड़ना। यह महंगा और जोखिम भरा है, लेकिन इसका एक पहचाना हुआ मूल्य आर्किटेक्चर है। ग्राहक उपकरण के लिए भुगतान करता है, मॉडल का उपयोग करता है, OpenAI चक्र पूरा करता है।
एक मीडिया कंपनी का अधिग्रहण दूसरी लॉजीक के तहत आता है: सामग्री का वितरण, दर्शक बनाना, ब्रांड पोजिशनिंग। यही प्रक्रिया भी काम करती है, लेकिन अलग व्यवसाय के रूप में अपनी खुद की मैट्रिक्स के साथ: पहुंच, एंगेजमेंट, विज्ञापन या सब्सक्रिप्शन से राजस्व।
समस्या यह नहीं है कि हर चाल के अलग-अलग मायने हैं। समस्या यह है कि दोनों का सह-अस्तित्व किसी स्पष्ट तंत्र के बिना हो रहा है जो ग्राहक के लिए उत्पन्न मूल्य के संदर्भ में उन्हें जोड़े। ChatGPT का उपयोग करने वाला एक उपयोगकर्ता अधिक भुगतान नहीं करता है, और न ही एक बेहतर सेवा पाता है, यदि OpenAI अब वीडियो या ऑडियो सामग्री का उत्पादन करता है। और TBPN के विज्ञापनदाता अपने खर्च में वृद्धि नहीं करते हैं क्योंकि उनकी मूल कंपनी भाषा मॉडल का प्रशिक्षण कर रही है।
जब दो परिसंपत्तियां एक-दूसरे को ग्राहक के भुगतान की तत्परता में समर्थन नहीं करती हैं, तो अधिग्रहण केवल दो आर्थिक तर्कों का समर्थन करती है: परिचालन को समेकित करके लागत कम करना या निवेशकों के लिए नरेटिव समय खरीदना। इनमें से कोई भी स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं बनाता।
अन्य दर्शकों को वित्तपोषित करने की अदृश्य लागत
मीडिया कंपनियों की एक विशेष अर्थव्यवस्था होती है। उनका सबसे मूल्यवान संपत्ति, दर्शक, कंपनी की नहीं होती: यह उन निर्माताओं, प्रस्तुतकर्ताओं और व्यक्तित्वों का होता है जिन्होंने इसे बनाया। जब कोई मीडिया मालिक बदलता है, तो वह दर्शक प्रवास कर सकता है या बस रुचि खो सकता है।
इसका मतलब है कि OpenAI ने एक दर्शक नहीं खरीदी; उसने उस बुनियादी ढांचे को खरीदा जो वर्तमान में एक दर्शक का आधान करता है, इसके साथ सभी निहित सीमाएं। यदि TBPN के निर्माताओं के पास छोटे अनुबंध हैं, बाहर निकलने के विकल्प हैं या उन्होंने बस अपनी व्यक्तिगत प्रतिष्ठा ब्रांड से परे बनाई है, तो खरीदी गई संपत्ति तेजी से मूल्यह्रास हो जाएगी।
लागत के दृष्टिकोण से, एक मीडिया कंपनी स्थायी खर्चों को थोपती है: उत्पादन, वितरण, संपादकीय प्रतिभा, प्लेटफार्मों के साथ संबंध। इनमें से कोई भी लागत परिवर्तनीय नहीं है और OpenAI की तकनीक के साथ बढ़ती नहीं है। यह मानव प्रबंधन की संगठनों की संरचना है, जिस प्रकार का खर्च एक सॉफ़्टवेयर कंपनी को तब उठाने से बचना चाहिए जब वह अभी भी अपने केंद्रीय राजस्व मॉडल को परिभाषित कर रही हो।
आर्थिक प्रश्न स्पष्ट है: यदि OpenAI को अपने मॉडल को स्थिति देने के लिए सामग्री वितरण की आवश्यकता है, तो उस सामग्री को आंतरिक रूप से उत्पादन करने की लागत, एक संबंधित टीम और एक चैनल के साथ, एक स्थापित मीडिया कंपनी के अधिग्रहण की कीमत से काफी कम है। मूल्य का अंतर तब तक उचित नहीं है जब मुख्य संपत्ति, दर्शक, पार्श्व है।
जब नरेटिव यांत्रिकी को प्रतिस्थापित करता है तब मूल्य का वितरण कैसे होता है
पिछले कुछ वर्षों में बड़े तकनीकी दावों के वित्तपोषण के दौर में एक पहचानने योग्य पैटर्न है। एक कंपनी ऐसे मूल्यांकन पर पूंजी जुटाती है जो बाजार विस्तार को प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, केवल परिचालन दक्षता नहीं। निवेशकों के सामने इस नरेटिव को बनाए रखने के लिए, उसे गति दिखानी होती है, अधिग्रहण, नई श्रेणियां, और अधिक वर्टिकल में उपस्थिति। समस्या यह है कि प्रत्येक नई श्रेणी को मुकाबला करने के लिए अतिरिक्त पूंजी की आवश्यकता होती है, जबकि विशिष्ट खिलाड़ियों ने उस खंड में कई वर्षों तक लाभ निर्माण किया है।
इस ढांचे में, प्रारंभिक निवेशक उस नरेटिव का विस्तार वित्तपोषित करते हैं। आपूर्तिकर्ता, इस मामले में TBPN और इसके कर्मचारी, एक निकास मूल्यांकन प्राप्त करते हैं जो छोटे समय पर उदार हो सकता है। ग्राहक, OpenAI के मॉडल के उपयोगकर्ता, उन उत्पादों में सीधे सुधार नहीं देखते जिन्हें वे पहले से ही भुगतान करते हैं। और जो खिलाड़ी संपूर्ण चक्र को वित्तपोषित करते हैं, वे बाद के राउंड के निवेशक होते हैं, जो उन परिसंपत्तियों के लिए अधिक मूल्य चुकाते हैं जिनकी संचालनात्मक समरूपता कभी अस्तित्व में नहीं आई।
यह कोई बुरा इरादा नहीं है। यह तेज विस्तार के मॉडलों के काम करने का यांत्रिक वर्णन है जब उपलब्ध पूंजी वास्तविक समेकन की क्षमता से अधिक होती है। अधिग्रहण की गति और संचालनात्मक एकीकरण की गति लगभग कभी मेल नहीं खाती, और दोनों के बीच की खाई को कोई न कोई चुकाता है।
केवल वही अधिग्रहण जो सभी चक्र के भागीदारों के लिए स्थायी मूल्य उत्पन्न करता है
एक अधिग्रहण स्थायी मूल्य तब बनाता है जब खरीदी गई संपत्ति वो बढ़ा देती है जो ग्राहकों द्वारा उत्पाद के केंद्रीय के लिए भुगतान करने की तत्परता को बढ़ाता है, या यह कम कर देती है कि आपूर्तिकर्ता लाभप्रदता से श्रृंखला में भाग लेने के लिए क्या चार्ज करते हैं। कोई और परिणाम मौजूदा मूल्य का पुनर्वितरण है, न कि नया मूल्य बनाना।
TBPN की खरीदारी, इस मानदंड से विश्लेषित की जाए, तो यह किसी भी द्वार को पार नहीं करती। कोई भी सिद्ध तंत्र नहीं है जिसके तहत एक अधिग्रहित मीडिया द्वारा उत्पादित सामग्री, OpenAI की API के मुख्य ग्राहकों के लिए भुगतान करने की तत्परता को बढ़ाती है। न ही कोई सबूत है कि एकीकरण वितरण की लागत को मापने योग्य तरीके से कम करता है।
जो कुछ उत्पन्न करता है वह ब्रांड की दृश्यता, सोशल मीडिया में बातचीत और एक ऐसे कंपनी की उपस्थिति है जो अपने भाषा के मॉडल से परे सोचती है। इसका एक मूल्य है निवेशक नरेटिव में। एक इकाई अर्थव्यवस्था की ऑडिट में, इसे मापना कठिन है।
स्थायी विस्तार के मॉडल की एक संरचनात्मक विशेषता होती है: हर नया शामिल संपत्ति मौजूदा साइकिल के भागीदारों, ग्राहक, निर्माताओं, तकनीकी भागीदारों को ऐसा बनाता है कि वे निकलने के बजाय रुकना पसंद करते हैं। जब अधिग्रहण उस निष्ठा के इरादे को मजबूत किए बिना संपत्तियों को इकट्ठा करते हैं, तो परिधि बढ़ती है लेकिन एकता कम होती है। उस परिदृश्य में, जो संपत्ति का अवशेष पकड़ता है, वह कंपनी नहीं होती जो परिधि का निर्माण करती है, बल्कि वे भागीदार होते हैं जिन्होंने अपनी डिसिप्लिन को बनाए रखा कि कब तक वे समेकित नहीं हो सकते।
