SC Moatti iz Mighty Capital kaže da su jedini trajniji „moats“ u AI eri counter-positioning i netwerk ekonomije; fokus na poslovni model ili mrežnu arhitekturu, a ne na sam model.
Bitne tačke
- Analiza 576 venture-backovanih B2B AI kompanija pokazuje da samo dva moata daju održivu prednost: counter-positioning i network economies.
- Counter-positioning se javlja kada novi poslovni model onemogućava inkumbenta da kopira bez samokanibalizacije; u datasetu se pojavljuje u 5% slučajeva i ima najviši median multiple (5.3x).
- Network economies (također 5% slučajeva) donose kapitalno efikasan premijum (median multiple 4.2x); resursi i switchingi su češći ali slabije vrednovani).
Autor i naglasak analize
SC Moatti, founding managing partner fonda Mighty Capital i predsjednica Products That Count, tvrdi da „ako vaš pitch počinje s 'koristimo AI', opisujete infrastrukturu, a ne biznis“. U tekstu objavljenom na Crunchbase News Moatti navodi da je AI postao široko dostupan alat i da sam po sebi više nije održiva konkurentska prednost.
Moatti i tim analyzirali su podatke o 576 venture‑backovanih B2B AI kompanija koje su od početka 2025. dobile runde veće od 50 miliona dolara, koristeći Hamilton Helmerov okvir 7 Powers i input iz Products That Count zajednice od preko 600.000 produkt lidera. Na osnovu te analize autorka izdvaja dva tipa zaštitnih bedema koji danas zaista drže.
Counter‑positioning: moat koji ne košta da se brani
Counter‑positioning nastaje kada novi igrač uvede poslovni model toliko drugačiji da inkumbent ne može kopirati bez uništavanja vlastite ekonomije. Moatti navodi primjer Netflixa nasuprot Blockbusteru kao klasičnu ilustraciju mehanike.
U datasetu analiziranih kompanija samo 5% koriste counter‑positioning, ali investitori tu rijetkost cijene — Moatti navodi median enterprise value multiple od 5.3x po dolaru prikupljenog kapitala, što je najveći multiple među razmatranim snagama.
Primjeri u tekstu uključuju AI‑native osiguravače koji direktno prodaju poslodavcima, model koji tradicionalni brokeri ne bi mogli replicirati bez kanibalizacije odnosa i margina, te AI‑native sisteme za upravljanje prihodima koji bi razorili margine legacy konzultanata da pokušaju kopirati pristup.
Network economies: moat koji se gradi sam
Network economies nastaju kada proizvod postaje vredniji za svakog korisnika kako se mreža širi; u velikim razmjerima to vodi ka winner‑take‑all ishodima unutar granica mreže. Moatti navodi LinkedIn kao standardni primjer.
U analiziranom uzorku network economies također su prisutne u 5% kompanija, s median multipleom od 4.2x. Poseban potencijal autorka vidi u B2B varijantama mreža — gdje čvorovi nisu pojedinci već kompanije, npr. brendovi povezani s fabrikama ili platforme povezane s partnerima.
Podaci i interakcije unutar takvih mreža — troškovi, proizvodni ciklusi, ponašanje publike — kumuliraju vrijednost koja postaje teža za repliciranje. Ključno pitanje za osnivače, prema Moatti: mogu li oni riješiti cold‑start problem i postići obostranu posvećenost na dvosmjernim tržištima?
Šta izgleda kao moat, ali nije
Moatti upozorava da su cornered resursi — ili vlasnička data, unikatan IP i ekskluzivan pristup — često precijenjeni. Iako su rasprostranjeni (44% uzorka), imaju najniži median multiple (2.6x) jer fondovi vide kako foundation modeli i sintetički podaci erodiraju takve prednosti.
Switching costs su najčešći (37%) i stvarno drže korisnike, ali zahtijevaju velike troškove izgradnje i često skupe enterprise prodajne cikluse prije nego postanu sticky. Moatti primjećuje da switching costs imaju multiple sličan network economies (oko 4x), ali kapitalski zahtjevi su znatno veći i često nepristupačni većini startupa.
Scale economies, dodaje autorka, nisu realna igra za većinu osnivača: osim OpenAI i Anthropic, median multiple u kategoriji pada značajno. Zato vjerovanje da će rast automatski donijeti poboljšanje unit ekonomike ne zamjenjuje strukturnu prednost.
Jedno pitanje koje mora znati svako osnivač
Moatti zaključuje da svaka kompanija u njihovom skupu koristi AI, ali one koje dobijaju premijske multiple izgradile su nešto ispod AI‑ja što model ne može sam proizvesti. To „nešto“ je strukturno: dizajn poslovnog modela ili mrežna arhitektura, a ne sama kvaliteta modela, skup funkcionalnosti ili obim podataka.
Prema autorki, osnovno pitanje koje svaki osnivač mora moći jasno formulisati glasi: šta na mom biznisu bi opstalo ako sutra dođe konkurent sa više kapitala i boljim modelom? Ako osnivač na to pitanje nema jasan odgovor, piše Moatti, gradi proizvod, a ne moćan bedem.
Komentari
Diskusija je otvorena za W3M korisnike. Komentare mogu čitati svi, a objavljivanje zahtijeva prijavu.
Za komentarisanje i odgovaranje potreban je W3M nalog.