ABD robotaksi pazarını ölçüye alalım (çünkü piyasa katılımcıları bunu yapmak istemiyor gibi). İnsanlar, yapısal olarak mil başına ~$3 puanlık hareketlilik ürünleriyle eşleşiyor ve bu yüzden robotaksinin kitlesel erişilebilir hale gelmesiyle potansiyel kapsamını yanlış anlıyor. Ortalama bir ABD yetişkini günde neredeyse bir saat araba kullanıyor. Tüm bu manuel pilotluğun hesaba katılan işçilik maliyeti yılda 4 trilyon doları aşmaktadır. Ayrıca, noktadan noktaya sürüş hizmeti için yıllık 1,6 trilyon dolar ödüyoruz. İnsanlara tam ücret ödemek zorunda kalmadıkları zamanı geri verip harcama payı kazanarak, ABD pazarının doygunlukta yıllık 4 trilyon dolara yaklaşabileceğini düşünüyoruz. Arz dağılımı ve tüketici benimseme konusunda makul beklentiler göz önüne alındığında, robotaksi hizmet sağlayıcıları 2030 yılına kadar 1,5 trilyon doları aşabilir ve brüt kâr 1 trilyon doların üzerinde olabilir.

Temel türevi gözden geçirelim. Yapıcı eleştiri memnuniyetle karşılanır. En zengin gelir sahipleri en çok manuel araç kullanır ve vergi sonrası saatte 50 dolar talep edebilir. Daha yüksek kazananlar, vergi sonrası ücretlerin daha yüksek bir kısmını ödemeye isteklidir ve zamanını geri kazanır. Araştırmamız, en yüksek gelir sahiplerinin fazla mesai ücretinin eşdeğerinden daha az bir şeyi geri çevirip zamanı geri kazanmak istediklerini gösteriyor. Diğer gruplar için ise eve götürebileceklerinden daha indirimli bir şekilde geri ödeme yapıyorlar. Bu, genel pazar büyüklüğü açısından oldukça hassas bir girdidir. Y yıllarından, kendileri paket servisine gitmek yerine kapı sürücüleri işe alarak zamanını para karşılığında değiştirmeye bu kadar açık bir şekilde istekli olmaları, bu eğrinin bir miktar gerçeklik noktası olduğunu gösteren iyi anektik bilgiler sunuyor.

Bir tüketici robotaksi kullanmaya karar verdiğinde, sadece zamanı para karşılığında değiştirmekle kalmaz, aynı zamanda kendi aracını işletmenin maliyetinden de kaçınır. En yüksek onluk kazananlar, bir yerden bir yere ulaşmak için araç satın alma maliyeti dahil mil başına 0.76 dolar harcarlar (hava yolculuğu hariç). Gelir desili ile göre oldukça tutarlı, hareketliliğin marjinal maliyeti mil başına ~.17$ civarındadır. Bu model, zaten araç sahibi olanların başta sadece o $.17 ödemeye istekli olduklarını, ayrıca zamanlarının değerini varsayıyor. Tipik araç yaşam döngüsü boyunca, tüketicilerin robotaksiye giderek daha bağımlı hale geldikçe yeni araç alımlarından kaçındığını varsayıyoruz. 2 arabalı haneler 1 arabalı hanelere dönüşür ve ulaşım bütçesinin daha büyük kısmı robotaksiye kayar. (Gelir desili boyunca sabit sahiplik dalgalanması, neredeyse kesinlikle tek bir yıllık CEX verilerinden çıkarılıp bir madde ile – araç alımları – birleştirmenin bir sonucu olduğunu unutmayın; bu durum hanehalkı arasında nadir ama büyük bir noktadır; Bunu açıkça düzeltmeliyim ama sonuç için pek önemli değil.)

Paranın zaman değerini onluk sayı, sürüş süresi ve doğrudan sürüş için yapılan harcamayı sıralayınca, gelir ondeliğine ve mil başına temizleme maliyetine göre denge adreslenebilir pazarlar elde edersiniz. ABD genelinde mil başına temizleme maliyeti 1,36 dolardır ve en yüksek gelirli deciller araç satın almaktan vazgeçerse 3 dolar ödemeye hazırdır. Herkes araba sahibi olmaya devam etmekte ısrar ederse, ülke çapında temizleme maliyeti mil başına 0.97 dolara düşer ve en yüksek gelir sahipleri 2.50 dolar ödemeye razıdır

Toplam 2,8 trilyon dolarlık bir adreslenebilir pazar, insanlar araç satın almaktan vazgeçtikçe 3,9 trilyon dolara yükseliyor. Oldukça büyük görünüyor. Ama adreslenebilir bir pazarın etrafında noktalı bir çizgi çizmek her zaman kolaydır. Olası dağıtım nasıl görünüyor?

Tanıtımı yapmadan önce, fırsatın nerede olduğunu belirlememiz gerekiyor. Posta kodlarını kişi başına düşen gelir ve gelir kayıntısına göre ayarlıyoruz, bunları metrolere ayırıyoruz ve eyaletlere göre artırıyoruz, metroleri ortalama mph oranına göre ayarlıyoruz (daha düşük ortalama mph, tüketicinin saatlik ödeme istekliliğini artırır, çünkü mil başına manuel sürüş süresi daha fazla tasarruf sağlar). Daha sonra eyalet düzeyinde hava dostu ve düzenleyici dostluklu puanlar alıyoruz. Bu, eyalet düzeyinde başlatma yığını sıralamasını sağlar ve her eyalet içinde sağlayıcıların en büyük TAM metropollerini ilk başlatacağını varsayıyoruz. Bu grafikler, mil başına dolar (yükseklik) ile mili, genlik ile eyalet ve metro arasında olası lansman sırasına göre (bölgeye göre renk kodlu) gösteriyor. Ayrıca her TAM'ın servet katkısını da görebilirsiniz (New York düşük mph, yüksek kişi başı gelir ve yüksek gelir sapması nedeniyle cazip, ancak hava koşulları ve düzenleyici sürtünmeler nedeniyle lansman sırasında daha düşük düşüyor).

Benimseme üç gecikmeli difüzyon eğrisi üzerinde modelleniyoruz. Önce robotaksi sağlayıcısının bir durum açması gerekiyor. Bunu yaptıktan sonra her metro alanına nüfuz etmeye başlıyorlar. Her metropol alanı açıldıkça, nüfus teknolojiyi benimsemeye başlar; önce en yüksek gelir alanlardan kaynak alırken, metrodaki etkin fiyat daha fazla nüfusa ulaştıkça ve daha fazla arz çevrimiçi oldukça düşer.

Bu dağıtım eğrileri, 2030 yılına kadar yaklaşık 2 trilyon dolar gelir elde edileceğini ve yaklaşık 1,5 trilyon doların Wright Yasası'nın hizmet maliyeti varsayımı kullanılarak brüt kâra ulaşacağını gösteriyor.

Robotaksi'nin pazarın önemli bir kısmına ulaşmak için çok sayıda metropol veya eyalete yayılmasına gerek olmaması dikkat çekicidir. Modellenmiş lansman metropollerinin ilk %10'una ulaşmak, adreslenebilir brüt kârın %40'ını açar. %25 neredeyse üçte ikisini açıyor. Uzun kuyruk daha zor olsa bile (düzenleyici nedenlerle veya başka nedenlerle), elinizde çok sayıda yakalanabilir piyasa değeri var.

Bu arz için ne anlama geliyor? Robotaksi başına 80.000 gelir mili ile bu durum piyasanın 30 milyon roboteksenle doyduğunu ve yıllık tedarik eklerinin 5 milyon birimde zirve olduğunu gösteriyor. Ancak bunun muhafazakar olduğuna inanmak için birçok sebep var. Bu modelleme çalışması, esnek arzı (tepe ve dip arasında) hakkında ne de mil talep esnekliği hakkında herhangi bir varsayımda bulunuyor. Varsayılan talep eksikliği, muhtemelen üst düzey tüketiciler için bile sabit fiyatlandırmalarla dengeleniyor. Net, bahse girerim ki bu model, mil başına 2,50 dolarlık bir fiyat noktasında yaşayan pazar miktarını abartıyor ama fiyatlar düşerken ortaya çıkan mil odaklı talebi hafifliyor. Daha üst düzey tüketicilere muhtemelen katılacakları bir rahatlık sınıfı sunulacak, ancak çocuklarını daha sık şehre gönderip başka mahallelere akşam yemeği için ya da buluşma için şehir içi bir toplantıya gitmeleri muhtemeldir, çünkü bunun maliyeti düşmüş.

%15 indirim oranında, bu çalışma ABD robotaksisinde (bu varsayımlarla) 12+ trilyon dolarlık mevcut değer brüt kâr olduğunu gösteriyor. Tabii ki bunların hepsi nakit akışına girmez. Robotaksi ölçeklendirme ile birlikte önemli bir şarj altyapısı ve servis yapısı gerekecek ve kesinlikle çizginin altında işgücü, idari ve müşteri kazanımı maliyetleri olacak. Net, piyasa katılımcılarının karşılaşmak istemediği fırsatların büyüklüğüne makul bir değerlendirme verir.

Muhafazakar bir dava ortaya koymak. İnsanların paraya zaman vermeye bu kadar istekli olmayacağını ve gelir eğrisini ilerledikçe bu verilerin yukarıya doğru kaymasının azaldığını makul bir şekilde iddia edebiliriz. Ayrıca, tüketici benimsemesinin daha yavaş gerçekleşeceği, robotaksi tedarikçilerinin pazarların uzun kuyruğunu başlatmanın daha zor olacağı ve maliyet yapılarının daha yüksek başlayacağı iddia edilebilir. Bu koşullarda belki de nüfusun sadece yarısı araba sahipliğinden vazgeçmeye istekli olurdu. Bu girdilerle şimdiki değer brüt kâr %15 diskont oranıyla 4 trilyon dolara düşüyor

Kaynak / Yöntemler: ARK Invest, BLS ATUS (zaman kullanımı) + CEX (tüketici harcaması) mikroverisi kullanarak, sürüş süresinin hesaplanmış değeri, ödeme istekliliği ayarlamaları ve modellenmiş coğrafi dağıtım + maliyet eğrileri kullanılarak tahminler. Notlar: Örnekleyici piyasa boyutlandırma modeli—bir tahmin değil. Nakit olmayan, atışılı zaman değerini içerir. Sonuçlar, varsayımlara (benimseme, zamanlama, maliyetler, indirim oranı) karşı oldukça hassastır. Açıklama: Yalnızca bilgilendirme amaçlı, yatırım tavsiyesi için değil. Tahminler/varsayımlar değişebilir; Hiçbir garanti sonucu gerçekleşmez. Üçüncü taraf veriler güvenilir olduğuna inanılır, garanti değil.

@threadreaderapp açma