– En god analogi på et jordskjelv

Kinesiske Deepseek, en rimeligere konkurrent til ChatGPT, skapte mandag frykt i det amerikanske aksjemarkedet. 

Nasdaq faller kraftig og investorer frykter nå for USAs teknologiske dominans. 

Katapult-profilen Fredrik Winther, i Shifter omtalt som en AI-ekspert ved flere anledninger, sier han, som de fleste andre, ble overrasket over dagens vending. 

– Vi vet jo at det vil komme gigantiske endringer, men når og hvor mye av gangen, er umulig å si, sier Winther. 

Han mener dagens uro er en god analogi på et jordskjelv. 

– Du kan måle spenningene som bygger seg opp. Likevel vet du aldri om det kommer i morgen eller om ti år. Man klarer heller ikke å forutsi hvilke strukturer som setter seg etter at skjelvingene og plate-forsyningene er over. 

– Sansynnligheter kan likevel beregnes. Som investorer kan vi hente en del analysetenkning og modeller fra geologi, sier Winther.

– Men ikke som forlengelse av dagens modeller og grafer. 

– Bommer og bidrar ikke til å forstå

Lignende har allerede skjedd for SaaS-modellene, eksemplifiserer han. 

– Da rammes plutselig en veldig stor andel av teknologi-verdiskapningen de siste ti til 15 årene. Det klart at det har enorm effekt når AI utfordrer selve forretningsmodellen og selve kjernen i kapitalstrømmene, sier Winther. 

Han viser til at mange selskaper som trenger kapital for å vokse, her vil slite når investorer er redde for narrativet som har kommet opp. 

– Fortellingen om AI blir selvoppfyllende. Når både «venture backed»-selskaper og fond har satset på forretningsmodeller som utfordres, så vil det rokke ved hele kapitalstrukturen. Da får vi plutselig store endringer og diskontinuitet.

Winther mener akkurat det som skjer nå, gjenstår plassere i et større bilde, men at det er store plattform-skifter på gang, er det ingen tvil om. 

– Og her vi må tenke i termer av diskontinuitet, sier han og forklarer: 

– De mange som plasserer «Deepseek-effekten» i kategorien «Black Swan» bommer og bidrar ikke til å forstå hva AI leder til eller hva som skjer.

Eksempelet med Deepseek kommer vi til å se stadig oftere, mener han. 

 – Mange analytikere plasserer det allerede som en «Black Swan» og som umulig å forutsi, eller som «disruption» - og en ikke lineær utvikling. 

Han mener vi trenger nye begreper og analysemodeller for å forstå slike fenomener. 

– De kommer stadig oftere, og dette er en mer diskontinuerlig utviklingsmodell, der det nye ikke representerer noe ukjent, eller resultat av en eksponentiell utvikling. Det er snarere et rent brudd med tidligere utvikling. 

–  Vanskelig å si hvor lenge det går

Hovedbildet er uansett at de etablerte forretningsmodellene nå blir utfordret. 

– Hvilke forretningsmodeller som blir de gjeldende fremover er langt ifra klart. Det er vanskelig å forutsi, det er nytt, og da har man et problem med å kategorisere det, og regne på det. Da er det klart mange blir stresset, sier Winther og legger til:

– De fleste fond har en tiårs-horisont, og nesten ingen klarer lenger å si hvordan bildet vil se ut om bare tre år, sier han og gjentar behovet for nye modeller.

Alle store historiske endringer innebærer også at det blir plass for mange nye, 0g det vil ifølge Winther nå oppstå store muligheter. 

 – Om Deepseek viser at det handler mer om åpne kildekoder eller ikke, er ikke sikkert, sier han og fortsetter:

– Det vi har sett er at mange AI-selskaper blir spist opp av den raske utviklingen fordi for eksempler språkmodellene tar over det som var deres forretningsmodell. Svaret på det så langt, har vært en spesialiseringen innen vertikaler og arbeidsprosesser. 

– Det har vist seg å funke inntil videre, men det er også vanskelig å si hvor lenge det går, sier Winther. 

– Må bygges på nytt 

Uansett må selskaper i AI-kategorien nå gjøre alt annet å sitte stille, råder han. 

– Den eneste måten å bygge teknologi-startups i dag, er ved å være veldig agile og tilpasningsdyktig med tanke på den raske utviklingen som skjer. Selve logikken i endringsforståelsen må bygges på nytt, sier Winther. 

– Til nå har man kunnet leve bra på at AI-modellene blir bedre, men det kommer til et tidspunkt hvor det blir mer fundamentalt. 

– Da får vi diskontinuerlige modeller som vi ser nå.