Klarer Blick: Kann man mit Full Stack wirklich gewinnen?

• KI hat den Handlungsspielraum von Startups erweitert, aber wichtiger als die gesamte Wertschöpfungskette ist es, die Kontrollpunkte zu beherrschen, an denen sich Daten, Workflows und hochwertige Ergebnisse ansammeln
• In frühen Phasen einer Branche steigern integrierte Produkte Leistung und Zuverlässigkeit, doch wenn der Markt reift und Schnittstellen standardisiert werden, wandern die Gewinne zu den Subsystemen, die die Leistung bestimmen
• Verteidigungsfähigkeit entsteht nicht aus der Zahl der besessenen Schichten, sondern aus proprietären, dichten und wiederholbaren Signalen; deshalb sollte man nur den minimal ausreichenden Stack besitzen, in dem sich Lernen akkumuliert
• OpenEvidence, Halter, Abridge und KI-native Kanzleien kombinieren Zugang, Besitz und Kontrolle auf unterschiedliche Weise; selbst vollständige vertikale Integration kann ohne Kontrollpunkt am Ende nur generische Daten und hohe Kosten hinterlassen
• Integration ist nur dann nötig, wenn Schnittstellen instabil sind, die Leistung den Käuferanforderungen nicht genügt oder sich ohne Besitz kein Zugang sichern lässt; sonst ist es vorteilhafter, zu mieten, zu lizenzieren und zu standardisieren, um Komplemente zu kommoditisieren

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Die Rückkehr der vertikalen Integration durch KI

• Nach einem Jahrzehnt, in dem Asset-Light-Modelle im Venture-Markt bevorzugt wurden, rückt vertikale Integration wieder in den Fokus
  • Die Logik dahinter: Während KI immer größere Teile von Software kommoditisiert, bleiben proprietäre Daten, Kontext, Feedback aus der realen Welt, Vertrauen und Distribution knappe Güter
  • Dieser Trend reicht inzwischen über klassische Technologie- und Business-Services hinaus bis zu KI-basierten Wohnservices, Bauunternehmen, Seniorenwohnanlagen und Krankenhaussystemen
• NFXs „The AI Wrapper Is Dead“ argumentiert, dass vertikales Denken nötig sei, um statt dünner Wrapper die gesamte Wertschöpfungskette zu besitzen
• Doch „alles zu besitzen“ bündelt Strategien mit sehr unterschiedlicher Ökonomie unter einem Begriff
  • Ausbau zu mehreren Produkten
  • Besitz physischer Assets
  • Kombination von Hardware und Software
  • Wandel zum Serviceanbieter
  • vertikale Integration in andere Marktsegmente
• KI erweitert zwar die Grenzen dessen, was venturefinanzierte Startups umsetzen können, bestimmt aber nicht automatisch die optimale Grenze
  • Selbst mit Besitz des gesamten Stacks kann man am Ende nur undifferenzierte Daten sammeln oder auf dieselben Modelle wie alle anderen setzen
  • Die operative Reibung kann größer und die Wirtschaftlichkeit schlechter sein als bei fokussierten Wettbewerbern
• Auch bestehende Unternehmen für vertikale Anwendungen haben Skalierung und Verteidigungsfähigkeit nicht dadurch erreicht, dass sie alle Umsätze einer Branche absorbierten, sondern indem sie bestimmte Arbeitsbereiche kontrollierten, in denen sich Lernen ansammelt

Warum man begrenzte Kontrollpunkte finden muss

• Das Ziel von Vertical AI ist wie bei SaaS, den Kontrollpunkt (control point) im Kundenworkflow zu besitzen
• Kontrollpunkte unterscheiden sich je nach Branche und verschieben sich mit technologischem Wandel
  • Manche Schichten differenzieren sich über Technologie
  • andere werden kommoditisiert
• Die These totaler Integration, wonach LLMs die gesamte Oberfläche aller vertikalen Märkte in einen Kontrollpunkt verwandelt hätten, übersieht, dass die wirklich wichtigen Punkte in B2B-Workflows begrenzt sind
• Entscheidend ist, eine Position zu besetzen, von der aus sich in das System of Record der Kundenarbeit expandieren lässt; mehr Schichten zu besitzen reicht dafür nicht aus

Christensens Theorie von Integration und Modularisierung

• Clay Christensen sah für frühe und reife Branchenphasen unterschiedliche geeignete Strukturen
  • In der Frühphase, wenn Funktionalität und Zuverlässigkeit eines Produkts noch nicht den Kundenanforderungen entsprechen, sind proprietäre integrierte Lösungen im Vorteil, weil sie die einzelnen Elemente optimiert kombinieren können
  • Wenn die Technologie ausreichend reif wird, entstehen Standardschnittstellen, Unternehmen spezialisieren sich auf einzelne Komponenten und Produkte werden modular
  • In dieser Phase schwindet der Vorsprung früher Integratoren, und die Gewinne wandern zu den Subsystemen, die die Leistung bestimmen
• In jungen Märkten erleben sowohl Käufer als auch Verkäufer Unsicherheit
  • Käufer müssen entscheiden, ob sie kaufen, selbst bauen oder warten sollen
  • Verkäufer sind fragmentiert, inkonsistent und verfügen noch nicht über Skaleneffekte
• Käufer wollen eher die Technologie selbst kontrollieren als sich auf kleine, teure Anbieter zu verlassen; Verkäufer wiederum haben einen Anreiz, durch einen beratungsnahen Ansatz mehr Bereiche zu besitzen und das Gesamtproblem zu lösen
• Mit der Reifung einer Kategorie wollen Kunden keinen Aufpreis mehr für integrierte Lösungen zahlen und legen mehr Wert auf Interoperabilität
  • Kostengünstige Anbieter setzen integrierte Player unter Druck, indem sie spezialisierte Komponenten mit Preisvorteilen und Expertise kombinieren
  • Auch Open-Source-Alternativen entstehen
  • Selbst Technologieunternehmen, die in operative Geschäfte expandiert haben, müssen externe Technologie einkaufen, wenn sie die beste Technik nutzen wollen
• KI macht Integration attraktiver, weil sich mehr automatisieren, bündeln und internalisieren lässt, verändert aber nicht das Grundprinzip, wohin langfristig die Gewinne wandern

Warum frühe Integration keinen langfristigen Sieg garantiert

• Ein Leitfaden zum Angriff auf etablierte Unternehmen beschreibt eine Strategie, bei der Komplemente kommoditisiert und Preissetzungsmacht gesenkt werden, um den entstehenden Überschuss für Distribution und Vertrauen zu nutzen
• Anfang der 1980er brachte IBM den PC 5150 mit einer offenen Architektur auf Basis verfügbarer Hardware und öffentlicher technischer Spezifikationen auf den Markt und förderte Erweiterungskarten
  • IBM und spätere PC-Anbieter gerieten in Preiswettbewerb
  • Microsoft DOS, ein zentrales Komplement des PCs, entwickelte sich zum bevorzugten Betriebssystem
• Integration kann in der Frühphase eines Marktes gewinnen und später im Prozess der Kommoditisierung verlieren
  • Sie kann eine vorübergehende Brücke für den Markteintritt oder eine strukturelle Notwendigkeit sein
  • Umgekehrt kann sie auch ein Fehler sein, der die Existenz des Unternehmens bedroht
• NVIDIA ist ein Gegenbeispiel zur Maximalintegration
  • Das Unternehmen integriert GPU-Architektur, CUDA, Networking und das Software-Ökosystem für Accelerated Computing eng miteinander
  • Die kapitalintensive Halbleiterfertigung überlässt es spezialisierten Unternehmen wie TSMC
  • Durch Co-Design stärkte NVIDIA seine Kontrollpunkte und nutzte zugleich die Ökonomie von Spezialanbietern — und wurde zu einem der wertvollsten Unternehmen der Welt

Der minimal ausreichende Stack, in dem Lernen akkumuliert

• Integration schafft nur dann einen nachhaltigen Vorteil, wenn sie knappe Assets sichert
  • Realität erfassen
  • Primärdaten sammeln
  • Verhalten beeinflussen
  • Ergebnisse beobachten
  • das Produkt darauf aufbauend verbessern
• Der Besitz des gesamten Closed Loop kann es Wettbewerbern erschweren, Zugang zum selben Kontext zu erhalten, doch der Besitz des gesamten Stacks garantiert nicht automatisch Verteidigungsfähigkeit
• Langfristiger Wert hängt davon ab, ob die Signale proprietär, dicht und schwer zu replizieren sind
  • Selbst beim direkten Besitz von Sensoren können am Ende nur undifferenzierte Daten entstehen
  • In diesem Fall steigen Kapital- und Betriebsaufwand, ohne dass sich die langfristige Verteidigungsfähigkeit verbessert
  • Man kann dann in Preiswettbewerb mit Startups geraten, die von sinkenden Inputkosten profitieren, und sogar das Kernprodukt schwächen
• Traditionelle vertikale Softwareunternehmen wuchsen nicht dadurch, dass sie die gesamte Wertschöpfungskette besaßen, sondern indem sie die Kontrollpunkte im Workflow beherrschten
  • Toast besitzt nicht das Restaurant, sondern die POS- und Transaktionsschicht
  • Veeva besitzt nicht das Pharmaunternehmen, sondern die zentralen Vertriebs- und Regulierungsworkflows der Life Sciences
• Diese Plattformen verstehen und monetarisieren Workflows, ohne die gesamte Kostenstruktur der Branche auf sich zu nehmen
• Die entscheidende Frage für Vertical AI lautet: Welchen Teil des Systems muss man kontrollieren, damit sich Lernen akkumuliert?
• Das Vertical-AI-Playbook empfiehlt die Authoring Layer als Einstiegspunkt in interne Workflows, die sofort ROI und Umsatz erzeugen
• Frühe Vertical-AI-Startups sollten nur den minimal ausreichenden Stack besitzen, der genügt, um den Kontrollpunkt zu sichern, an dem sich Lernschleifen aufbauen

Schichten, bei denen Zugang statt Besitz ausreicht

• Ein Kontrollpunkt kann auf verschiedene Weise gesichert werden: durch Workflow-Internalisierung, Lizenzierung, Integration, vertragliche Rechte oder proprietäre Hardware
• Assets sollte man nur dann direkt besitzen, wenn Besitz den Zugang zum Kontrollpunkt eröffnet; darüber hinaus wird Besitz zu teurer Reibung
• Für Vertical AI ist nicht das klassische Build-or-Buy die wichtigere strategische Frage, sondern Besitz oder Zugang
  • Man muss entscheiden, welche Teile direkte Kontrolle erfordern
  • und sie von jenen unterscheiden, bei denen stabiler Zugang ausreicht
• SaaS-Unternehmen mieten fast immer Compute und Storage
  • Auch wenn ein Produkt angreifbar ist, weil es keinen Wert über generische Infrastruktur hinaus schafft, folgt daraus nicht, dass man selbst ein Rechenzentrum kaufen sollte
  • Die Lösung besteht darin, die Schicht zu kontrollieren, in der sich Daten und Workflows konzentrieren, und den Rest Cloud-Anbietern zu überlassen
• Sensoren, Modelle, Integrationen, Services und Hardware sind wertvoll, wenn sie Zugang zum Kontrollpunkt schaffen; jenseits dieser Schwelle kann Besitz nur Reibung ohne Haltbarkeit hinzufügen

Vier Kombinationen aus Zugang, Besitz und Kontrolle

• Die Bausteine vertikaler Integration lassen sich in drei Variablen unterteilen
  • Zugang: ein Asset nutzen, ohne es zu besitzen
  • Besitz: das Asset gehört dem Unternehmen
  • Kontrolle: der zentrale Kontrollpunkt wird beherrscht

• OpenEvidence: Zugang ohne Besitz

  • OpenEvidence erfasst klinische Fragen am Point of Care, durchsucht relevante Evidenz und liefert Ärztinnen und Ärzten Antworten
  • Über kommerzielle Verträge mit medizinischen Journalverlagen erhält das Unternehmen Zugang zu lizenzierten Inhalten
  • Der Kontrollpunkt ist die klinische Frage am Point of Care; es ist nicht nötig, Journale, Krankenhäuser oder den gesamten Ärzteworkflow zu besitzen
  • Die Verteidigungsfähigkeit hängt von der Dauerhaftigkeit des Inhaltszugangs, dem Vertriebsnetz zu Ärztinnen und Ärzten, Vertrauen und dem Wert aggregierter Nachfrage ab
  • Im Zentrum der Differenzierung steht weniger der Inhalt selbst als die Fähigkeit, Fragen und Antworten im realen Versorgungskontext besser zu verstehen und eine überlegene Experience zu bieten

• Halter: Besitz für Kontrolle

  • Halter sammelt mit Halsband-Geräten Daten über Rinder, steuert ihre Bewegung über virtuelle Zäune und bietet Ranchern eine Anwendung zum Herdenmanagement
  • Ohne die Hardware gibt es keinen Zugang zu Signal, Verhalten und Ergebnis; daher ist der Besitz der Halsbänder nötig, um den Kontrollpunkt zu sichern
  • Die Quelle der Verteidigungsfähigkeit ist nicht die Hardware selbst, sondern die Beobachtungs- und Handlungsschleife sowie der Workflow des Ranch-Managements
  • Wenn sich der Zugang zu Primärdaten ausweiten lässt, ohne den Kontrollpunkt zu schwächen, können modulare Hardwarekomponenten im Lauf der Zeit ruhig kommoditisiert werden

• Abridge: Kontrolle ohne Besitz

  • Abridge erfasst klinische Gespräche, erstellt Dokumentation und verbindet die Krankenakte mit Charting-, Coding- und Revenue-Workflows
  • Der Sensor ist das Mikrofon, doch der Kontrollpunkt ist die Authoring Layer klinischer Notizen
  • Die Notiz beginnt in Abridge
  • wird über tiefe Integrationen an das Gesundheitssystem übergeben
  • erfasst Korrekturen und Freigaben durch Kliniker, Änderungen beim Coding und Umsatzresultate
  • Für die Lernschleife ist es nicht nötig, weitere Teile der medizinischen Wertschöpfungskette zu besitzen
  • Selbst wenn die klinische Dokumentation kommoditisiert wird, akkumuliert nicht die Transkriptionsleistung, sondern die Position im nachgelagerten Workflow
  • Offen bleibt jedoch, ob die Basistechnologie diesen Kontrollpunkt langfristig gegen dominante und aggressive incumbents verteidigen kann

• KI-native Kanzlei: Besitz ohne Kontrolle

  • Selbst eine KI-native Kanzlei, die Kundenbeziehungen, Anwälte und Leistungserbringung vollständig intern hält, gewinnt durch den bloßen Besitz der gesamten Wertschöpfungskette womöglich keine Verteidigungsfähigkeit
  • Wenn die gesammelten Daten auch für Frontier-Model-Unternehmen, etablierte Kanzleien mit Harvey oder andere KI-native Kanzleien leicht zugänglich sind, fehlt die Differenzierung
  • Verbesserungen bei LLMs führen nur dann zu Verteidigungsfähigkeit, wenn konkurrierende Dienste dieselben Fortschritte nicht ebenfalls übernehmen
  • Starke Software-Moats entstehen nicht aus Basisinfrastruktur, sondern aus proprietären Datenschleifen, Workflow-Integration, Distribution und Netzwerkeffekten

Die drei Bedingungen, unter denen vertikale Integration wirklich nötig ist

• Integration kann helfen, Versorgung zu sichern, Latenz zu senken, Qualitätskontrolle zu verbessern, einen Single-Threaded Operator zu etablieren und zu verhindern, dass ein Kernlieferant die Gewinne abschöpft
• Diese Vorteile sind jedoch nur Wirkmechanismen und noch kein Moat an sich

• 1. Wenn die Kategorie zu instabil für Modularisierung ist

  • Wenn sich die Verbindungen zwischen Modell, Workflow, Hardware und Umgebung ständig ändern, fällt es einzelnen Anbietern schwer, schnell genug zusammenzuarbeiten
  • Für schnelle Iteration ist dann Integration nötig; das bedeutet aber, instabile Schnittstellen zu integrieren, nicht sämtliche angrenzenden Geschäfte zu besitzen

• 2. Wenn die Leistung die Käuferanforderungen nicht erfüllt

  • Wenn ein Mehranbieter-System unreif oder fragil ist, wollen Käufer Zuverlässigkeit womöglich lieber von einem einzigen Betreiber garantiert bekommen
  • Unternehmen für Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) könnten in diese Kategorie fallen
  • Man muss unterscheiden zwischen den Schichten, die für die aktuelle Auslieferung nötig sind, und denen, die künftig eine verteidigbare Gewinnquelle sein können

• 3. Wenn sich ohne Besitz kein nachhaltiger Zugang sichern lässt

  • Anbieter könnten keine Daten herausgeben, oder die nötigen Sensoren existieren nicht
  • Softwareanbieter könnten Integrationen erschweren oder die durch das Produkt möglichen Aktionen stark beschränken
  • Wenn der Besitz des relevanten Assets der einzige Weg zu verlässlichem Zugang ist, muss man es direkt besitzen

Der Integrationsvorteil hat ein Zeitlimit

• Im LLM-Zeitalter reifen Märkte schnell, Wettbewerb fördert Interoperabilität, und Käufer verstehen ihre Anforderungen ebenfalls rasch besser
• Sobald integrierte Anbieter eine Kategorie etabliert haben, greifen modulare Wettbewerber einzelne Schichten des Stacks an
• Modulare Wettbewerber gewinnen nicht immer, aber wenn ein integriertes Unternehmen Leistungsengpässe oder Kontrollpunkte nicht dauerhaft besitzt, ist sein Besitzvorteil nur vorübergehend
• Der aktuelle Markt ähnelt dem von Christensen beschriebenen jungen Markt
  • Käufer tun sich schwer zu beurteilen, was sie kaufen oder bauen sollten und was eine Einführung wert ist
  • Startups agieren experimenteller und beratungsnäher und können zur Lösung von Unternehmensproblemen einen größeren Umfang übernehmen als üblich
• Dennoch braucht es die Managementdisziplin, verschiedene Erweiterungen zu testen und zugleich fokussiert zu bleiben, statt von Anfang an alles besitzen zu wollen

Komplemente kommoditisieren, ohne ihre Kostenstruktur zu übernehmen

• Startups können die Preissetzungsmacht bestehender Unternehmen schwächen, indem sie angrenzende Produkte günstiger, kostenlos, eingebettet oder generell schwer monetarisierbar machen
• Wer Komplemente kommoditisiert, muss sie nicht zwangsläufig selbst besitzen oder die Ökonomie und das Geschäftsmodell der betreffenden Branche übernehmen
• Ziel ist, Komplemente reichlich, standardisiert und günstig zu machen, damit Wert in die Schicht wandert, die man selbst kontrolliert
  • Preise können gesenkt werden
  • Interoperabilitätsstandards können gefördert werden
  • Engpässe sollten beseitigt werden, ohne die dauerhafte Kostenstruktur der Komplemente zu erben
• Wenn ein Healthcare-AI-Unternehmen Services als Engpass erkennt, kann anfangs menschliche Arbeit eingebunden werden
  • Das Ziel ist nicht, einfach ein Low-Cost-Serviceanbieter zu werden
  • Wiederkehrende Servicearbeit muss in Zugang zum Kontrollpunkt übersetzt werden
• Der große Vorteil von Software ist Hebelwirkung; auch wenn KI den Handlungsspielraum von Unternehmen erweitert, verschwindet die Attraktivität von Software und Asset-Light-Modellen nicht
• Je billiger Basisintelligenz wird, desto wichtiger wird Hebelwirkung, und spätere Wettbewerber oder Frontier-Model-Anbieter können integrierte Produkte modularisieren
• Gründer sollten nicht zuerst fragen, was sie besitzen wollen, sondern was sie kommoditisieren wollen
  • Wenn Komplemente die Einführung blockieren, sollte nur so weit integriert werden, wie es nötig ist, um Preissetzungsmacht, Koordinationskosten und Zuverlässigkeitsrisiken zu senken
  • Schichten, die den Kontrollpunkt nicht stärken, sollte man mieten, lizenzieren oder über modulare Schnittstellen bereitstellen
• Da Spezialisierung von Funktionen und Arbeit ein starkes ökonomisches Prinzip ist, sollte man sorgfältig wählen, in welchen Bereichen man ihr langfristig frontal entgegengehen will

Der Kontrollpunkt, der 1841 entstand

• Nachdem die Panik von 1837 das Fehlen verlässlicher kommerzieller Kreditinformationen offengelegt hatte, gründete Lewis Tappan 1841 die Mercantile Agency
• Das Unternehmen baute ein landesweites Netz bezahlter Korrespondenten aus Anwälten, Bankern und lokalen Beobachtern auf und schuf das erste B2B-Kreditnetzwerk, das Zahlungsfähigkeit, Ruf und Kreditwürdigkeit von Händlern sammelte
  • Berichten zufolge war auch der junge Abraham Lincoln einer der frühen Korrespondenten
• Händler waren damals vertikal integrierte Betreiber, die Lagerbestand, Lagerhäuser, Lieferketten, Kundenbeziehungen sowie Kapital- und Betriebsrisiken vollständig selbst trugen
• Die Mercantile Agency beherrschte die Informationsschicht, die für wiederkehrende und hochwertige Entscheidungen über Unternehmenskredite nötig war
  • Das Korrespondentennetz lieferte die Daten
  • Mit jeder zusätzlichen Information, einschließlich Zahlungen und Verzügen, verbesserte sich das System für Kreditentscheidungen
  • Es war ein Beispiel dafür, wie ein Asset-Light-Unternehmen einen Kontrollpunkt gewann
• Aus der Mercantile Agency wurde später Dun & Bradstreet, eines der langlebigsten Unternehmensdatenunternehmen der USA
• Nach Christensens Gesetz der Erhaltung attraktiver Gewinne wandern Profite nicht zu dem Unternehmen mit den meisten Schichten, sondern zu dem, das den Leistungsengpass kontrolliert
• Die Mercantile Agency besaß nicht Bestand oder Lagerhäuser, sondern das Händlerkreditregister als Informationsdrehscheibe des kommerziellen Handels
• Gründer im Bereich Vertical AI sollten das moderne Gegenstück zu diesem Register finden und nur so viel des Stacks besitzen, wie nötig ist, um es präzise, nachhaltig und mit Zinseszinseffekt wachsen zu lassen
• Sie sollten Bundling und Unbundling mit Bedacht wählen und eine bestimmte Domäne so gut unterstützen, dass Kunden einen Wechsel nicht nur als schwierig empfinden, sondern gar keinen Bedarf mehr dafür sehen

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Minimal ausreichend Full-Stack ... uff.