Original |Odaily Planet Daily(@OdailyChina)
Autor|Golem(@web3_golem)
Cuando los LP aprenden a usar la IA, la vida de los gestores de fondos de private equity pequeños se está volviendo aún más difícil.
Er Gou (@ryansoon777) era socio comanditario (GP) de un pequeño fondo de private equity offshore en dólares que operaba principalmente en acciones estadounidenses, pero después del Año Nuevo Lunar dejó su trabajo y se unió a una startup de IA.
"Ya era difícil para los pequeños fondos de private equity recaudar capital, y con la popularización de la IA, muchos inversores (LP) prefieren usar Doubao para ayudarles a operar en bolsa en lugar de darnos su dinero."
Er Gou afirmó que su decisión de cambiar de carrera se debió en gran medida a la sutil influencia que observó de la IA en la relación entre LP y GP. En apariencia, la IA nivela la información y la capacidad de análisis, lo que facilita que los LP cuestionen el juicio profesional del GP, aumentando potencialmente la fricción entre ambas partes y, en casos graves, incluso provocando retiradas de capital o rescates.
Los difíciles días de los pequeños fondos de private equity en dólares
El fondo de private equity en dólares donde trabajaba Er Gou no tenía un rendimiento operativo deficiente, con activos bajo gestión por varios miles de millones de dólares, principalmente invertidos en acciones estadounidenses de alta liquidez, y también gestionando algunos activos criptográficos. Su rendimiento anualizado en los últimos tres años superó con creces al del Nasdaq.
En teoría, un buen rendimiento, sumado al aumento de la demanda de los inversores por la gestión patrimonial en el extranjero en los últimos años, no debería dificultar la captación de capital. Sin embargo, Er Gou reveló que, en realidad, para fondos pequeños en dólares como el suyo, conseguir el favor de LP institucionales era prácticamente imposible.
Actualmente, los principales fondos de private equity en dólares de China (como Jingshi, Hillhouse y Boyu, etc.) utilizan básicamente una estructura combinada "offshore + onshore", es decir, mantienen el vehículo del fondo en las Islas Caimán, generalmente registrado como una empresa exenta de las Islas Caimán o una SPC de las Islas Caimán, mientras que la entidad gestora se ubica en Hong Kong o Singapur.
Sin embargo, en los últimos años, debido a cambios regulatorios y en el entorno de captación de capital, también hay cada vez más fondos de private equity en dólares que adoptan estructuras puramente onshore como el LPF de Hong Kong o el VCC de Singapur.
Por el contrario, el pequeño fondo de private equity en dólares al que se unió Er Gou seguía utilizando la estructura de fondo en dólares más "primitiva": la estructura SPC de las Islas Caimán + gestor de fondos en las Islas Vírgenes Británicas (BVI).
Una frase común en la industria de fondos es que los LP determinan la estructura. La razón por la que los principales fondos de private equity en dólares de China aún se aferran a "Caimán" es, en parte, porque sus LP extranjeros incluyen fondos de dotación universitarios estadounidenses, fondos soberanos de Oriente Medio y grandes family offices europeos. Estos "viejos capitales" internacionales de élite han estado familiarizados con la estructura de las Islas Caimán durante décadas. Que los principales fondos de private equity en dólares sigan esta norma ayuda a reducir los costes de comunicación y de confianza entre las partes.
Sin embargo, los pequeños fondos de private equity en dólares de China, también con sede en las Islas Caimán, no pueden aspirar a recibir el favor de este capital internacional de élite. Sus LP provienen principalmente de Asia, lo que los sitúa en una posición incómoda.
Desde una perspectiva asiática, los patrocinadores detrás de los fondos de private equity en dólares provienen principalmente de bancos privados, China continental (capital saliente), family offices locales de Hong Kong y magnates del sudeste asiático.
Incluso para fondos de private equity en dólares de tamaño similar, estos círculos sienten una afinidad natural y una sensación de seguridad hacia Hong Kong o Singapur, por lo que prefieren invertir en LPF de Hong Kong o VCC de Singapur, en lugar de en SPC de las Islas Caimán.
Además de que la estructura del fondo y su tamaño limitan los canales de captación de estos pequeños fondos de private equity en dólares, las diferencias en las estrategias de inversión también dificultan su financiación.
Dentro de las estrategias de inversión adoptadas por los fondos de private equity, se pueden dividir principalmente en estrategias discrecionales y cuantitativas. Las estrategias discrecionales implican que el GP decide qué comprar y vender según su investigación, experiencia y juicio, siendo el núcleo de la rentabilidad la capacidad cognitiva del gestor de fondos sobre el mercado. Las estrategias cuantitativas implican escribir la lógica de inversión en modelos matemáticos y programas, ejecutando transacciones de alta frecuencia de forma automática o semiautomática, siendo el núcleo de la rentabilidad la regularidad estadística que capta el modelo.
"Actualmente, en el mercado, los fondos que adoptan estrategias cuantitativas tienen más facilidad para captar capital que los que adoptan estrategias discrecionales, especialmente con el empoderamiento de la IA, los LP confían aún más en lo cuantitativo", dijo Er Gou, señalando que especialmente tras el éxito de DeepSeek (Nota de Odaily: incubado por el equipo del fondo cuantitativo Huan Fang) el año pasado, el entusiasmo del mercado por las estrategias cuantitativas es aún mayor.
Además, la diferencia entre los fondos cuantitativos y los de estrategia discrecional radica en que las estrategias cuantitativas pueden mostrar datos y algoritmos a los LP para ganar confianza. Tanto si el fondo obtiene beneficios como si sufre retrocesos, todo está dentro de un rango controlable, y una buena cuantitativa incluso puede actuar como un producto de renta fija. Las estrategias discrecionales son más abstractas, y para que el GP gane completamente la confianza del LP se requieren mayores costes de comunicación, especialmente cuando se enfrentan a retrocesos significativos, donde los LP pueden cuestionar fácilmente la capacidad de inversión del GP.
Por lo tanto, en resumen, en China, el espacio de supervivencia para estos pequeños fondos de private equity en dólares donde trabajaba Er Gou ya ha sido comprimido por el entorno general, y la dificultad para captar capital es cada vez mayor. Y algunos de los grandes LP que quedan dentro del fondo también cuestionan si la "capacidad de inversión" de la IA está muy por encima de la del GP.
Los LP de "composición compleja"
"En el pasado, dado que teníamos formación académica especializada, los LP básicamente nos escuchaban, pero ahora toman nuestros informes, los traducen a lenguaje sencillo con IA y luego vienen a 'enseñarnos' cómo hacer las cosas", dijo Er Gou, señalando que desde la popularización de la IA, los LP que antes solo miraban el resultado final muestran un "interés" claramente mayor en sus operaciones de inversión.
Er Gou incluso llegó a rescatar a un LP por esta razón. Se trataba de un propietario de una empresa del sector real de 50 años, con un fuerte "olor a dinero". Había invertido alrededor de un millón de dólares en el fondo donde trabajaba Er Gou, pero no se desentendió. A menudo tenía disputas con Er Gou basándose en información fragmentaria vista en el mercado y conclusiones obtenidas a través de la IA. "Su actitud era mala y creía que yo, siendo joven, no sabía nada, imposibilitando establecer confianza, así que finalmente, tras coordinarnos, lo rescatamos."
"Sinceramente, nuestros LP son personas muy destacadas en sus respectivos campos, son autoridades en su área, pero ahora, con la IA como ayuda, también creen que tienen autoridad en inversión", se lamentó Er Gou.
Los LP de los pequeños fondos de private equity en dólares, dado que sus canales de financiación son intrínsecamente estrechos, provienen en su mayoría de amigos del dueño o referencias de conocidos, por lo que su "composición es compleja". Según Er Gou, los LP de su fondo incluían personas de alto patrimonio neto de China, propietarios de empresas del sector real y FOF (fondos de fondos). "Entre nuestros LP hay magnates del carbón de Shanxi, también millonarios que ocupan puestos entre los 300-400 en la lista Forbes, y algunos LP incluso son hijos de segundas generaciones que se llevan bien con nosotros y presentaron a su padre."
Su relación con los LP también es bastante peculiar. Para algunos LP, incluso no cobraban la comisión de gestión del 2%, solo tomaban el 20% del carry (participación en beneficios). La principal característica de este tipo de estructura de LP es su entusiasmo por participar en los mercados financieros y "sacar capital al extranjero", pero carecen del tiempo y la energía para aprender rápidamente e investigar las tendencias del mercado.
Por lo tanto, en cierto sentido, el valor central del GP radica en asumir para el LP las tareas de recopilación de información, investigación de mercado, selección de oportunidades y juicio de inversión, compensando con capacidad profesional las deficiencias de este último en tiempo, energía y conocimiento, completando así la transformación de la información en decisiones.
Sin embargo, con la popularización de las herramientas de IA, esta capacidad de procesamiento de información e investigación altamente dependiente de instituciones profesionales está siendo rápidamente democratizada. Aparte de la asignación final de capital y la ejecución de transacciones, gran parte del trabajo tradicional del GP ya ha comenzado a ser reemplazado por la IA de manera más barata y eficiente.
"Para nuestros LP no es difícil abrir una cuenta de corretaje en IBKR. Con la ayuda de la IA, pueden comprar ellos mismos cualquier sector o activo que les guste." Er Gou cree que el impacto de la IA es particularmente grande para los fondos que adoptan estrategias discrecionales, porque la inversión siempre está orientada a resultados. Si un LP acierta con una tendencia y su rendimiento de inversión personal supera al del fondo, naturalmente comenzará a cuestionar la capacidad del fondo.
En contraste, la "democratización de la información" traída por la IA tiene un impacto menor en los fondos de private equity cuantitativos, e incluso puede ampliar la brecha entre fondos.
Los parámetros y algoritmos dentro de las estrategias de los fondos cuantitativos en sí mismos evolucionan constantemente, y la incorporación de la IA acelera aún más esta velocidad de iteración. Este es un campo que compite en eficiencia e inteligencia. Las estrategias cuantitativas construidas por personas comunes a través de la IA, sin conocimientos especializados en matemáticas, finanzas, etc., no pueden rivalizar en absoluto con los grandes fondos cuantitativos.
"Esencialmente, las estrategias cuantitativas necesitan estar constantemente por delante de los pares del mercado para obtener rendimientos excedentes. Si crees que tu IA común ha construido una buena estrategia, tal vez ya haya sido descubierta e iterada por la mayoría de las personas inteligentes", señaló Er Gou, indicando que esta es también la ventaja de los principales fondos cuantitativos.
¿Reemplazará la IA a los GP?
Sin embargo, Er Gou no está preocupado de que la IA realmente reemplace por completo profesiones como los GP o analistas, porque la IA siempre es neutral y está disponible para todos. Es una palanca, los GP pueden usar la IA para perfeccionar su propio sistema de conocimiento y estrategias de inversión, creando más rendimientos para los LP. Lo que realmente molesta a Er Gou es que la IA aumenta la fricción entre GP y LP.
"Algunos LP incluso te cuestionan por qué no invertiste en el activo de moda del momento, y lo analizan con gran detalle. No entienden que un GP no invierte en lo que sea popular ahora", dijo Er Gou, mostrando cierta exasperación ante este fenómeno, especialmente tras el surgimiento este año de la IA y los semiconductores en el mercado estadounidense como tendencias, donde los inversores minoristas pueden obtener rendimientos excedentes apostando por los líderes del sector.
En un mercado alcista, el rendimiento de la inversión minorista puede superar fácilmente al de los fondos. Primero, porque la inversión personal es más flexible, tolera más errores y el capital está más concentrado. Segundo, porque con la ayuda de la IA en la investigación, la eficiencia de los inversores minoristas también se ve enormemente mejorada, como tener un experto versátil disponible las 24 horas.
Especialmente en el mercado de valores estadounidense de este año, si un inversor minorista apuesta por acciones populares de memoria como SanDisk, Micron, SK Hynix, etc., su tasa de retorno de la inversión podría superar a la de la mayoría de los fondos. "En ese momento, los LP podrían considerar poner más en su propia cuenta y menos en el fondo, o posiblemente retirarse directamente del fondo de private equity discrecional", dijo Er Gou, afirmando que en los mercados alcistas, la gente a menudo cree que tiene el "toque de Midas".
Pero todo esto supone que el inversor minorista sepa usar correctamente la IA. Si se usa una IA de baja calidad, entonces el esfuerzo no se verá recompensado. Er Gou señaló que esta es también la mayor causa de fricción con los LP. "Estas personas de alto patrimonio neto en China utilizan principalmente IA conversacional de compañía como Doubao, mientras que otras con mayor capacidad de análisis como ChatGPT, Claude, etc., no están tan extendidas. Y este tipo de IA de compañía, para proporcionar valor emocional al usuario, es extremadamente propensa a sufrir alucinaciones en áreas profesionales."
Esencialmente, el problema no radica en el nivel de capacidad de la IA, sino en que la mayoría de las personas no entienden realmente cómo usarla. La IA puede integrar enormes cantidades de información en segundos, construyendo un marco analítico lógicamente coherente, pero la coherencia lógica no equivale a la conformidad con los hechos. Para los LP que carecen de antecedentes profesionales, a menudo les resulta difícil discernir qué conclusiones se basan en datos reales y cuáles son simplemente inferencias probabilísticas generadas por el modelo.
Por lo tanto, la mayoría de los inversores, más que buscar análisis en la IA, buscan validación. El objetivo final de la IA no es ayudar al inversor a "separar lo verdadero de lo falso", sino completar la conversación.
Entonces, ¿reemplazará la IA a los GP? La IA puede generar a bajo costo diez mil informes de investigación de inversión lógicamente coherentes, pero la esencia de la gestión de activos es en realidad un "servicio antiguo" basado en la confianza y el encargo de la mente, y el proceso entre GP y LP también es uno de mutua selección.
Simplemente, en un futuro donde cualquier "tarea" eventualmente será ejecutada por la IA para maximizar el "resultado", también es hora de que el "private equity humano" aprenda de la IA y perfeccione un poco más la provisión de valor emocional.
