LLM:er + ICM:er kommer att pressa Coases Thm till gränsen. Storleken på företaget bestäms i grunden av kostnaderna för att driva ett företag (hierarki, principal-agent, anställdas tankesätt) kontra fördelarna med att driva ett företag (företaget har budget, avdelning för allt, hundratals människor med specifik kunskap). LLM:er + Internet Capital Markets minskar fördelarna med att arbeta inom ett företag. Du kan skaffa kapital på kedjan och LLM kan göra vad som helst och fungerar gratis. Jag tror att LLM:er också höjer kostnaderna för att arbeta inom ett företag eftersom skillnaden mellan hur mycket äkta produktivitet en motiverad person kan få ut av en LLM och hur mycket falsk produktivitet en omotiverad person som använder en LLM kan visa för att rulla genom dagen. Gör dig redo för företag med <20 personer överallt.

Jag brukade vara förvirrad över varför så många människor blir upprörda över att LLM:er som Cursor och ChatGPT ibland hallucinerar eller gör misstag. De är magiska superanalytiker ... Så vad gör det om de gör några misstag. Jag tycker att grundläggande kvalitetskontroll, triangulering och överbryggning kan hjälpa dig att hitta dessa misstag. Jag arbetade några private equity-jobb innan Theia där kvalitetskontroll (dvs. att se till att medarbetarens modell inte gick sönder) var en stor del av rollen. Nya analytiker gör många misstag. Min favoritreplik (klockan 2 på natten) var "bra jobbat, men varenda siffra på den här sidan är fel". Jag tyckte att detta var tråkigt och tråkigt men det var en helt avgörande del av jobbet. Jag har aldrig tänkt på detta som en färdighet tidigare men jag kommer på mig själv med att använda den varje dag med LLM:er. Jag tror faktiskt inte att LLM:erna kommer att sluta göra misstag helt och hållet så detta är nu en kärnkompetens för dig. Jag tyckte att några av de bästa teknikerna för kvalitetskontroll var - 1. Skumma bara modellen / koden. Du lär dig att hitta många misstag på detta sätt. 2. Grundläggande triangulering (t.ex. 45 % IRR är fel, försäljningen av pizza i USA kan inte vara 50 miljarder dollar eftersom Domino's kostar 18 miljarder dollar och det finns inte en chans att de gör 40 %) 3. Överbrygga nummer i modellen med varandra (t.ex. Om marknaden växer med 50 % och vi ökar marknadsandelen från 5 till 10 %, varför växer vi inte med 100 %? Gå och kolla de där siffrorna) 4. Överbrygga till tidigare analyser (t.ex. våra intäkter 2028 var 120 miljoner dollar i den tidigare modellen och det är 144 miljoner dollar nu ... Vad var det egentligen som hände? Åh, vi höjde priset per enhet från $10 till $12 OK) Det handlar ärligt talat om att titta på numret på sidan och tänka på dem i fem minuter innan du bara accepterar modellen. Detta är typ super uppenbar men utstationering om det hjälper någon.

Hjärtats renhet är att vilja en sak