Vamos dimensionar o mercado de robotáxi dos EUA (já que os participantes do mercado parecem relutantes em isso). As pessoas fazem correspondência de padrões com produtos estruturais de mobilidade de ~$3 por milha ponto a ponto e, por isso, não entendem o potencial alcance do robotaxi à medida que ele se torna acessível em massa. O adulto médio dos EUA passa quase uma hora por dia dirigindo. O custo de trabalho imputado de toda essa pilotagem manual ultrapassa US$ 4 trilhões por ano. Além disso, pagamos US$ 1,6 trilhão anualmente pelo serviço real de condução ponto a ponto. Ao devolver tempo às pessoas (pelo qual não precisam pagar o valor integral) e ganhar participação de gasto, acreditamos que o mercado dos EUA poderia chegar a 4 trilhões de dólares anuais quando estiver saturado. Dadas expectativas razoáveis de difusão de oferta e adoção pelo consumidor, os provedores de serviços de robôtaxi poderiam ultrapassar US$ 1,5 trilhão em receita até 2030, com lucros brutos superiores a US$ 1 trilhão.

Vamos analisar a derivação subjacente. Críticas construtivas são bem-vindas. Os que mais rendem passam mais tempo dirigindo manualmente e podem cobrar $50 por hora após impostos. Quem ganha mais está disposto a pagar uma parcela maior dos salários após impostos para recuperar o tempo. Nossa pesquisa sugere que pessoas com maior renda recusariam algo a menos do que o equivalente a horas extras para recuperar o tempo. Para outros grupos, eles compram tempo de volta com desconto do que poderiam levar para casa. Esse é um fator bastante sensível para o tamanho geral do mercado. O fato de os millennials estarem tão obviamente dispostos a trocar tempo por dinheiro contratando motoristas do doordash em vez de correrem até o balcão de comida fornece uma boa anedotação de que há alguma verdade nessa curva.

Quando um consumidor decide pegar um robôtáxi, ele não está apenas trocando tempo por dinheiro, mas também evitando o custo de operar seu próprio veículo. Os que ganham mais alto gastam $0,76 por milha, incluindo o custo de compra de veículos, para se deslocar de um lugar para outro (excluindo viagens aéreas). De forma bastante consistente, por decil de renda, o custo marginal da mobilidade é de ~$0,17 por milha. Esse modelo assume que pessoas que já possuem veículos estão dispostas a pagar apenas esses $0,17 no início, mais o valor do seu tempo. Ao longo do ciclo de vida típico do veículo, assumimos que os consumidores evitam comprar novos veículos à medida que se tornam cada vez mais dependentes de robotaxi. Famílias com 2 carros se tornam famílias com 1 carro e mais do orçamento de transporte se desloca para robotaxi. (Note que a irregularidade fixa de propriedade ao longo do decil de renda é quase certamente apenas um artefato de extrair isso a partir dos dados CEX de um ano cruzados com uma linha — compras de veículos — que é infrequente, mas grande entre famílias; Claramente eu deveria suavizar isso, mas não é muito relevante para as conclusões.)

Empilhe o valor do tempo do dinheiro por decil, o tempo gasto dirigindo e o gasto direto dirigindo, e você obtém mercados de equilíbrio endereçáveis por decil de renda mais o custo de compensação por milha. Em todo os EUA, o custo de compensação por milha é de $1,36, com os decles de renda mais altos dispostos a pagar $3, assumindo que eles abram mão da compra do veículo. Se todos insistirem em continuar tendo um carro, o custo nacional de compensação cai para $0,97 por milha, com os maiores rendários dispostos a pagar $2,50

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

Antes de iniciar o lançamento, precisamos descobrir onde está a oportunidade. Ajustamos os códigos postais por renda per capita e enviesamento de renda, agrupamos esses por áreas metropolitanas e por estados, ajustando as áreas metropolitanas pela média mph (uma média mph menor aumenta a disposição do consumidor para pagar por hora, já que economizam mais tempo de condução manual por milha). Em seguida, avaliamos, em nível estadual, a compatibilidade com o clima e a adequação à regulação. Isso fornece o ranking da pilha de lançamento em nível estadual e, dentro de cada estado, presumimos que os provedores lançarão primeiro as maiores áreas metropolitanas TAM. Esses gráficos indicam que dólar por milha (altura) por milhas disponíveis, largura por estado e metrô na ordem provável de lançamento (codificada por cor por região). Você também pode ter uma noção da contribuição de riqueza para cada TAM (onde Nova York é atraente devido à baixa taxa de vida por hora de vida, alta renda per capita e alta inclinação de renda, mas depois cai mais baixo na ordem de lançamento devido ao clima e ao atrito regulatório).

Modelamos a adoção em uma série de três curvas de difusão atrasadas. Primeiro, o provedor de robotáxi precisa abrir um estado. Ao fazer isso, começam a penetrar em cada área metropolitana. À medida que cada área metropolitana se abre, a população começa a adotar a tecnologia, buscando primeiro dos que mais rendem a casa, com o preço efetivo na região metropolitana caindo à medida que ela penetra mais na população e mais oferta chega ao mercado.

Essas curvas de implementação sugerem quase US$ 2 trilhão em receita até 2030, com aproximadamente US$ 1,5 trilhão acumulado no lucro bruto usando a suposição da Lei de Wright sobre o custo de fornecimento do serviço.

Vale destacar que o robotaxi não precisa ser expandido para um grande número de metrópoles ou estados para atender uma parcela significativa do mercado. Atingir os primeiros 10% dos metros de lançamento modelados abre 40% do lucro bruto direcionado. 25% abre quase 2/3. Mesmo que a longa cauda seja mais difícil de explorar (por razões regulatórias ou não), há muito valor de mercado capturável disponível.

O que isso significa para o fornecimento? Com 80.000 milhas de receita por robotáxi, isso sugere que o mercado está saturado em 30 milhões de robotaxis, com acréscimos anuais de oferta atingindo o pico de 5 milhões de unidades. No entanto, há muitos motivos para acreditar que isso é conservador. Este exercício de modelagem não faz suposições sobre oferta flexível (para pico versus valha) nem qualquer suposição sobre milhas-demanda-elasticidade. A falta de demanda assumida provavelmente é compensada por preços relativamente fixos, mesmo para consumidores de alto padrão. Na verdade, eu apostaria que esse modelo superestima a quantidade de mercado que vive em um preço de $2,50 por milha, mas subestima a demanda impulsionada por milhas que ocorre à medida que os preços caem. Consumidores de alto nível provavelmente receberão o equivalente a uma aula de conforto que vão seguir, mas também provavelmente vão mandar seus filhos para o outro lado da cidade com muito mais frequência e ir para outros bairros para jantar ou para uma reunião simplesmente porque o custo efetivo disso foi reduzido.

Com uma taxa de desconto de 15%, este trabalho sugere que há $12+ trilhões em lucro bruto de valor presente disponível no robotaxi dos EUA (com base nessas suposições). Claro que nem tudo isso vai fluir para o fluxo de caixa. Há uma infraestrutura de carregamento substancial e uma construção de serviços que precisarão acompanhar a escalabilidade dos robotáxis, e certamente haverá custos de mão de obra, administrativos e aquisição de clientes que passarão abaixo da linha. Na verdade, isso dá uma ideia razoável da escala da oportunidade que os participantes do mercado parecem relutantes em enfrentar.

Construir um caso conservador. Pode-se razoavelmente afirmar que as pessoas não estarão tão dispostas a trocar tempo por dinheiro e que há menos enviesamento para cima nesses dados à medida que você sobe na curva de renda. Também se pode afirmar que a adoção pelo consumidor ocorrerá mais lentamente, que os fornecedores de robotáxis terão mais dificuldade para lançar a longa cauda de mercados e que sua estrutura de custos começará mais alta. Nessas circunstâncias, talvez apenas metade da população estaria disposta a abrir mão da posse de um carro. Com esses insumos, o lucro bruto do valor presente cai para US$ 4 trilhões (com uma taxa de desconto de 15%).

Fonte / Métodos: Estimativas do ARK Invest usando microdados BLS ATUS (uso de tempo) + CEX (gasto do consumidor), combinados com valor imputado do tempo de deslocamento, ajustes de disponibilidade para pagar e curvas modeladas de implantação geográfica + custo. Notas: Modelo ilustrativo de dimensionamento de mercado — não uma previsão. Inclui valor temporal imputado (não monetário). Os resultados são altamente sensíveis a suposições (adoção, momento, custos, taxa de desconto). Divulgação: Apenas para fins informativos, não para aconselhamento de investimentos. Estimativas/suposições sujeitas a mudanças; Nenhum resultado garantido é alcançado. Dados de terceiros considerados confiáveis, não garantidos.

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