Vamos dimensionar o mercado de robotáxis nos EUA (já que os participantes do mercado parecem relutantes em fazê-lo). As pessoas fazem associações com produtos de mobilidade ponto a ponto que custam estruturalmente cerca de $3 por milha e, assim, não compreendem o potencial alcance do robotáxi à medida que se torna acessível em massa. O adulto médio nos EUA passa quase uma hora por dia dirigindo. O custo de mão de obra imputado de toda essa pilotagem manual ultrapassa $4 trilhões por ano. Além disso, pagamos $1,6 trilhões anualmente pelo serviço real de condução ponto a ponto. Ao devolver tempo às pessoas (pelo qual não precisam pagar o preço total) e conquistar parte do gasto, acreditamos que o mercado dos EUA poderia se aproximar de $4 trilhões anualmente em saturação. Dadas expectativas razoáveis de difusão de oferta e adoção do consumidor, os provedores de serviços de robotáxi poderiam exceder $1,5 trilhões em receita até 2030, com lucros brutos superiores a $1 trilhão.

Vamos trabalhar na derivação subjacente. Críticas construtivas são bem-vindas. Os rendimentos mais ricos gastam mais tempo a conduzir manualmente e podem exigir $50 por hora após impostos. Os rendimentos mais altos estão dispostos a pagar uma maior parte dos salários líquidos para recuperar tempo. A nossa pesquisa sugere que os rendimentos mais altos recusariam algo que fosse menos do que o equivalente ao pagamento de horas extras para recuperar tempo. Para outros grupos, eles compram tempo a um desconto em relação ao que poderiam levar para casa. Isto é um fator bastante sensível para o tamanho geral do mercado. O fato de que os millennials estão tão claramente dispostos a trocar tempo por dinheiro ao contratar motoristas do doordash em vez de se deslocarem ao balcão de takeout fornece dados anedóticos razoáveis de que há alguma verdade nesta curva.

Quando um consumidor decide usar um robotáxi, não está apenas a trocar tempo por dinheiro, mas também a evitar o custo de manter o seu próprio veículo. Os rendimentos do décimo superior gastam $0.76 por milha, incluindo o custo de aquisição de veículos, para se deslocarem de um lugar para outro (excluindo viagens aéreas). De forma bastante consistente, por décimo de rendimento, o custo marginal de mobilidade ronda os ~$0.17 por milha. Este modelo assume que as pessoas que já possuem veículos estão dispostas a pagar apenas esses $0.17 inicialmente, mais o valor do seu tempo. Ao longo do ciclo de vida típico de um veículo, assumimos que os consumidores evitam novas aquisições de veículos à medida que se tornam cada vez mais dependentes do robotáxi. Famílias com 2 carros tornam-se famílias com 1 carro e mais do orçamento de transporte é direcionado para o robotáxi. (Nota que a irregularidade fixa na propriedade entre os décimos de rendimento é quase certamente apenas um artefato de extrair isso de um único ano de dados CEX cruzados com um item de linha--aquisições de veículos--que é infrequente, mas grande entre as famílias; eu claramente deveria suavizar isso, mas não é particularmente material para as conclusões.)

Empilhe o valor do tempo do dinheiro por decil, o tempo gasto a conduzir e o gasto direto em condução e você obtém mercados endereçáveis em equilíbrio por decil de rendimento, além do custo de liquidação por milha. Em todo os EUA, o custo de liquidação por milha é de $1.36, com os deciles de rendimento mais altos dispostos a pagar $3, assumindo que abdicam da compra de veículos. Se todos insistirem em continuar a possuir um carro, então o custo de liquidação nacional cai para $0.97 por milha, com os rendimentos mais altos dispostos a pagar $2.50.

Um mercado endereçado total de $2,8 trilhões que cresce para $3,9 trilhões à medida que as pessoas abrem mão de compras de veículos. Parece grande. Mas é sempre fácil traçar uma linha pontilhada em torno de um mercado endereçado. Como será o provável lançamento?

Antes de preparar o lançamento, temos que descobrir onde reside a oportunidade. Ajustamos os códigos postais por rendimento per capita e desvio de rendimento, agrupamos isso em áreas metropolitanas e depois em estados, ajustando as áreas metropolitanas pela média de mph (uma média de mph mais baixa aumenta a disposição do consumidor em pagar por hora, uma vez que estão a economizar mais tempo de condução manual por milha.) Em seguida, pontuamos, a nível estadual, a amigabilidade do clima e a amigabilidade regulatória. Isso fornece uma classificação de lançamento a nível estadual e, dentro de cada estado, assumimos que os fornecedores lançarão primeiro as áreas metropolitanas com o maior TAM. Esses gráficos mostram o dólar por milha (altura) por milhas disponíveis de largura por estado e área metropolitana na ordem de lançamento provável (codificado por cor por região). Você também pode ter uma noção da contribuição de riqueza para cada TAM (onde Nova Iorque é atraente devido à baixa mph, alto rendimento per capita e alto desvio de rendimento, mas depois cai na ordem de lançamento devido a fricções climáticas e regulatórias.)

Modelamos a adoção com base numa série de três curvas de difusão defasadas. Primeiro, o fornecedor de robotáxis tem que abrir um estado. Ao fazer isso, eles começam a penetrar em cada área metropolitana. À medida que cada área metropolitana se abre, a população começa a adotar a tecnologia, começando pelos rendimentos mais altos, com o preço efetivo na metrópole a descer à medida que penetra mais na população e mais oferta entra em operação.

Estas curvas de implementação sugerem quase $2 trilhões em receita até 2030, com aproximadamente $1,5 trilhões a acumular em lucro bruto, utilizando uma suposição da Lei de Wright sobre o custo para provisionar o serviço.

É notável que o robotáxi não precisa ser implementado em um grande número de metrópoles ou estados para abordar uma parte substancial do mercado. Alcançar os primeiros 10% das metrópoles de lançamento modeladas abre 40% do lucro bruto endereçado. 25% abre quase 2/3. Mesmo que a cauda longa prove ser mais difícil de acessar (por razões regulatórias ou outras), há muito valor de mercado capturável à disposição.

O que isso significa para a oferta? Com 80.000 milhas de receita por robotáxi, isso sugeriria que o mercado se satura em 30 milhões de robotáxis, com adições anuais de oferta atingindo um pico de 5 milhões de unidades. Há muitas razões para acreditar que isso é conservador, no entanto. Este exercício de modelagem não faz suposições sobre a oferta flexível (para pico vs. vale) nem qualquer suposição sobre a elasticidade da demanda em relação às milhas. A falta de demanda assumida é provavelmente compensada por preços relativamente estáveis, mesmo para consumidores de alta renda. No geral, eu apostaria que este modelo exagera a quantidade de mercado que vive a um preço de $2,50 por milha, mas subestima a demanda por milhas percorridas que ocorre à medida que os preços diminuem. Consumidores de alta renda provavelmente receberão o equivalente a uma classe de conforto que eles aceitarão, mas também provavelmente enviarão seus filhos para o outro lado da cidade com muito mais frequência e irão a outros bairros para jantar ou atravessar a cidade para uma reunião simplesmente porque o custo efetivo de fazê-lo foi reduzido.

A uma taxa de desconto de 15%, este trabalho sugere que há mais de $12 trilhões em valor presente de lucro bruto disponível no mercado de robotaxis nos EUA (com base nessas suposições). Claro que nem tudo isso se converterá em fluxo de caixa. Há uma infraestrutura de carregamento substancial e uma construção de serviços que precisarão acompanhar a escalabilidade dos robotaxis, e certamente haverá custos com mão de obra, administrativos e de aquisição de clientes que afetarão o resultado final. No geral, isso dá uma ideia razoável da escala da oportunidade que os participantes do mercado parecem relutantes em enfrentar.

Construindo um caso conservador. Pode-se afirmar razoavelmente que as pessoas não estarão tão dispostas a trocar tempo por dinheiro e que há uma menor inclinação ascendente nesses dados à medida que se avança na curva de rendimento. Também se pode alegar que a adoção por parte dos consumidores ocorrerá de forma mais lenta, que os fornecedores de robotáxis terão mais dificuldade em lançar o longo rabo de mercados e que sua estrutura de custos começará mais alta. Nessas circunstâncias, talvez apenas metade da população estaria disposta a renunciar à posse de automóveis. Com esses inputs, o lucro bruto do valor presente cai para $4 trilhões (com uma taxa de desconto de 15%)

Fonte / Métodos: A ARK Invest estima utilizando microdados do BLS ATUS (uso do tempo) + CEX (gastos do consumidor), combinados com o valor imputado do tempo de condução, ajustes de disposição a pagar e modelagem de rollout geográfico + curvas de custo. Notas: Modelo ilustrativo de dimensionamento de mercado—não uma previsão. Inclui valor de tempo imputado (não monetário). Os resultados são altamente sensíveis a suposições (adoção, cronograma, custos, taxa de desconto). Divulgação: Apenas para fins informativos, não é aconselhamento de investimento. Estimativas/suposições sujeitas a alterações; sem garantia de que os resultados sejam realizados. Dados de terceiros considerados confiáveis, mas não garantidos.

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