Dimensioniamo il mercato dei robotaxi negli Stati Uniti (dato che i partecipanti al mercato sembrano riluttanti a farlo). Le persone confrontano i prodotti di mobilità punto a punto strutturalmente a ~$3 per miglio e così fraintendono il potenziale ambito dei robotaxi man mano che diventano accessibili in massa. L'adulto medio negli Stati Uniti trascorre quasi un'ora al giorno alla guida. Il costo del lavoro imputato per tutta quella guida manuale supera i $4 trilioni all'anno. In aggiunta, paghiamo $1,6 trilioni all'anno per il servizio effettivo di guida punto a punto. Restituendo tempo alle persone (per il quale non devono pagare il costo pieno) e conquistando quote di spesa, riteniamo che il mercato statunitense potrebbe avvicinarsi a $4 trilioni all'anno a saturazione. Date le aspettative ragionevoli sulla diffusione dell'offerta e sull'adozione da parte dei consumatori, i fornitori di servizi di robotaxi potrebbero superare i $1,5 trilioni di fatturato entro il 2030 con profitti lordi superiori a $1 trilione.

Lavoriamo attraverso la derivazione sottostante. Critiche costruttive sono benvenute. I redditi più alti spendono più tempo a guidare manualmente e possono guadagnare $50 all'ora dopo le tasse. I redditi più alti sono disposti a pagare una quota maggiore dei salari dopo le tasse per riacquistare tempo. La nostra ricerca suggerisce che i redditi più alti rifiuterebbero qualcosa di meno dell'equivalente della paga straordinaria per riacquistare tempo. Per altri gruppi, riacquistano tempo a un prezzo inferiore rispetto a quello che potrebbero altrimenti portare a casa. Questo è un input piuttosto sensibile per la dimensione complessiva del mercato. Il fatto che i millennial siano così ovviamente disposti a scambiare tempo per denaro assumendo autisti di doordash piuttosto che andare personalmente al banco da asporto fornisce dati aneddotici decenti che c'è una certa verità in questa curva.

Quando un consumatore decide di prendere un robotaxi, non sta solo scambiando tempo per denaro, ma sta anche evitando il costo di gestire il proprio veicolo. I guadagni del decile superiore spendono $.76 per miglio, inclusi i costi di acquisto dei veicoli, per spostarsi da un luogo all'altro (escludendo i viaggi aerei). In modo abbastanza coerente, per decile di reddito, il costo marginale della mobilità si attesta a ~$.17 per miglio. Questo modello assume che le persone che possiedono già veicoli siano disposte a pagare solo quel $.17 inizialmente, più il valore del loro tempo. Nel ciclo di vita tipico di un veicolo, assumiamo che i consumatori evitino nuovi acquisti di veicoli man mano che diventano sempre più dipendenti dai robotaxi. Le famiglie con 2 auto diventano famiglie con 1 auto e una parte maggiore del budget per i trasporti si sposta verso i robotaxi. (Nota che l'irregolarità fissa della proprietà attraverso i decili di reddito è quasi certamente solo un artefatto dell'estrazione di questi dati da un singolo anno di dati CEX incrociati con una voce - acquisti di veicoli - che è infrequente ma grande tra le famiglie; dovrei chiaramente smussare questo, ma non è particolarmente materiale per le conclusioni.)

Accumula il valore temporale del denaro per decile, il tempo trascorso alla guida e la spesa diretta per la guida e ottieni mercati indirizzabili in equilibrio per decile di reddito più il costo di clearing per miglio. A livello nazionale negli Stati Uniti, il costo di clearing per miglio è di $1.36, con i decili di reddito più elevati disposti a pagare $3 assumendo che rinuncino all'acquisto di un veicolo. Se tutti insistono nel continuare a possedere un'auto, il costo di clearing nazionale scende a $0.97 per miglio, con i redditi più alti disposti a pagare $2.50.

Un mercato indirizzabile totale di 2,8 trilioni di dollari che cresce a 3,9 trilioni di dollari man mano che le persone rinunciano all'acquisto di veicoli. Sembra piuttosto grande. Ma è sempre facile tracciare una linea tratteggiata attorno a un mercato indirizzabile. Come appare il probabile rollout?

Prima di pianificare il lancio, dobbiamo capire dove risieda l'opportunità. Regoliamo i codici postali in base al reddito pro capite e alla distorsione del reddito, aggregandoli in aree metropolitane e poi in stati, aggiustando le aree metropolitane in base alla velocità media (una velocità media più bassa aumenta la disponibilità a pagare dei consumatori per ora, poiché risparmiano più tempo di guida manuale per miglio.) Poi valutiamo, a livello statale, l'amicizia con il clima e l'amicizia con la regolamentazione. Questo fornisce una classifica di lancio a livello statale e all'interno di ogni stato assumiamo che i fornitori lanceranno prima le aree metropolitane con il più grande TAM. Questi grafici mostrano il dollaro per miglio (altezza) in base ai miglia disponibili (larghezza) per stato e area metropolitana nell'ordine di lancio probabile (codificato a colori per regione). Puoi anche avere un'idea del contributo alla ricchezza di ciascun TAM (dove New York è attraente a causa della bassa velocità media, dell'alto reddito pro capite e della forte distorsione del reddito, ma poi scende nell'ordine di lancio a causa delle frizioni climatiche e regolamentari.)

Modelliamo l'adozione su una serie di tre curve di diffusione ritardate. Innanzitutto, il fornitore di robotaxi deve aprire uno stato. Una volta fatto ciò, inizia a penetrare in ciascuna area metropolitana. Man mano che ogni area metropolitana si apre, la popolazione inizia ad adottare la tecnologia, partendo dai redditi più alti, con il prezzo effettivo nell'area metropolitana che scende man mano che penetra in una parte maggiore della popolazione e che più offerta diventa disponibile.

Queste curve di distribuzione suggeriscono quasi 2 trilioni di dollari di entrate entro il 2030, con circa 1,5 trilioni di dollari che si accumulano come profitto lordo utilizzando un'assunzione della Legge di Wright sui costi per fornire il servizio.

È notevole che il robotaxi non debba essere lanciato in un numero elevato di metropoli o stati per affrontare una parte sostanziale del mercato. Colpire il primo 10% delle metropoli di lancio modellate apre il 40% del profitto lordo indirizzabile. Il 25% apre quasi 2/3. Anche se la lunga coda si dimostra più difficile da sfruttare (per motivi normativi o altro), c'è un sacco di valore di mercato catturabile a disposizione.

Cosa significa questo per l'offerta? Con 80.000 miglia di fatturato per robotaxi, questo suggerirebbe che il mercato si satura a 30 milioni di robotaxi, con aggiunte annuali di offerta che raggiungono un picco di 5 milioni di unità. Ci sono molte ragioni per credere che questo sia conservativo, tuttavia. Questo esercizio di modellazione non fa assunzioni riguardo all'offerta flessibile (per picco rispetto a valle) né alcuna assunzione sulla domanda elastica rispetto alle miglia. La mancanza di domanda assunta è probabilmente compensata da prezzi piuttosto stabili anche per i consumatori di fascia alta. In sintesi, scommetterei che questo modello sovrastima la quantità di mercato che vive a un prezzo di $2,50 per miglio, ma sottostima la domanda di miglia percorse che si verifica man mano che i prezzi scendono. I consumatori di fascia alta probabilmente riceveranno l'equivalente di una classe comfort che adotteranno, ma probabilmente manderanno anche i loro figli dall'altra parte della città molto più spesso e andranno in altri quartieri per cena o dall'altra parte della città per una riunione semplicemente perché il costo effettivo di farlo è stato abbassato.

Con un tasso di sconto del 15%, questo lavoro suggerisce che ci sono oltre 12 trilioni di dollari in valore attuale di profitto lordo disponibile nel robotaxi negli Stati Uniti (su queste ipotesi). Naturalmente, non tutto questo si tradurrà in flusso di cassa. Ci sarà un sostanziale sviluppo dell'infrastruttura di ricarica e dei servizi che dovrà accompagnare la scalabilità del robotaxi, e ci saranno sicuramente costi di lavoro, amministrativi e di acquisizione clienti che si rifletteranno sotto la linea. In netto, fornisce una ragionevole idea della scala dell'opportunità che i partecipanti al mercato sembrano essere riluttanti ad affrontare.

Costruire un caso conservativo. Si potrebbe ragionevolmente affermare che le persone non saranno così disposte a scambiare tempo per denaro e che ci sia meno inclinazione verso l'alto in quei dati man mano che si sale lungo la curva del reddito. Si potrebbe anche sostenere che l'adozione da parte dei consumatori avverrà più lentamente, che i fornitori di robotaxi avranno più difficoltà a lanciare la lunga coda dei mercati e che la loro struttura dei costi inizierà più alta. In queste circostanze, forse solo metà della popolazione sarebbe disposta a rinunciare alla proprietà dell'auto. Con questi input, il valore attuale del profitto lordo scende a 4 trilioni di dollari (su un tasso di sconto del 15%)

Fonte / Metodi: Le stime di ARK Invest utilizzano i microdati BLS ATUS (uso del tempo) + CEX (spesa dei consumatori), combinati con il valore imputato del tempo di guida, aggiustamenti per la disponibilità a pagare e modelli di distribuzione geografica + curve di costo. Note: Modello illustrativo di dimensionamento del mercato—non una previsione. Include il valore del tempo imputato (non monetario). I risultati sono altamente sensibili alle assunzioni (adozione, tempistiche, costi, tasso di sconto). Divulgazione: Solo a scopo informativo, non è un consiglio di investimento. Stime/assunzioni soggette a cambiamento; nessuna garanzia che i risultati siano realizzati. Dati di terze parti ritenuti affidabili, ma non garantiti.

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