住房是一个供应问题。科技能如何提供帮助？
作者：David Talpalar (Shirlawn Capital) | 来源：SandHill.io #283
美国住房面临严重的结构性供应短缺。虽然科技不能直接“造出”房子，但它可以通过解决官僚主义、许可延迟和低效设计来极大降低成本并提高建设效率。
在 2019 年，一套普通住宅的成本为 260,000 美元，抵押贷款利率为 3.8%，每月还款额约为 1,000 美元。今天，一套普通住宅的价格约为 420,000 美元，利率为 6.44%，每月还款额超过 2,100 美元；在大约 7 年内增长了 2 倍以上。自 2019 年以来，房价上涨了 60%，而在此期间，家庭收入中位数基本持平。
利率在其中发挥了作用，但更结构性的问题是新任美联储主席无法解决的。十多年来，美国一直在住房建设方面投入不足，目前短缺的房屋数量在 370 万到 400 万套之间。即使建设速度比目前快 50%，并且被压抑的需求完全消散，也需要大约 7 年时间才能弥补这一缺口。
住房市场的现状
利率环境最重要的地方在于它如何与供应相互作用。大约 80% 的美国抵押贷款借款人支付的利率低于 6%，大约一半的借款人低于 4%。今天卖房意味着要放弃那个低利率并承担一个 6% 左右的新利率，这限制了潜在卖家的意愿。
全美活跃房源数量波动图
S&P/Case-Shiller 美国全国房价指数
虽然房价在 2019 年至 2022 年期间爆炸式增长（主要归因于货币政策和房屋供应量低），但过去几年价格变化已趋于平缓。主要原因是买房的人变少了；工资没有跟上房价的步伐，更多人选择租房而不是买房。
我们如何弥补这一差距？答案是通过供给侧改革。
建房太难了
2025 年，美国的新开工住房数量约为 136 万套；但我们每年需要大约 160 万套来满足新需求，而且我们目前还有 370-400 万套的房屋短缺。有多个拖累生产力的结构性缺陷：
监管成本明细
这些结构性问题的核心线索是与延误相关的成本。科技无法独自解决住房供应问题，但通过更好的流程可以帮助加快建设速度、降低成本并提高住房产量。
科技在房屋开工中的作用
科技在短期内最大的突破口在于开发者意图建设到工人浇筑地基之间的官僚主义层面。这也非常适合 AI：涉及大量文档、基于规则、碎片化在数千个司法管辖区，并且目前由人类阅读 PDF 来完成。
许可证准备和提交。 PermitFlow 最近筹集了 5400 万美元来构建建筑行业的 AI 劳动力。它的产品研究特定司法管辖区的要求，填写表格，附上支持文件，并跟踪评论。
提交前的计划审查。 根据国家、州和地方规范对住宅计划进行审查。在提交前通过 AI 运行计划，捕捉那些原本会在几周后作为纠正通知返回的问题。
- 用于建筑、工程和施工 (AEC) 的 AI。 像 illoca 和 Pantheon 这样的公司正在“使建筑师能够通过草图、标记和自然语言来探索和完善设计，收回浪费在手动制作上 60% 的时间用于深思熟虑的设计。”
将一个典型单户住宅的延误减少两到三个月，仅持有成本就可以节省大约 10,000 到 15,000 美元。将这一点应用于每年 140 万个开工项目，这意味着消除了 140 到 210 亿美元的浪费。软件无法制造更多的电工，但它可以通过减少项目闲置等待文件的时间，使每个电工更具生产力。
初创企业在建筑业中的作用
从历史上看，建筑科技一直是风险投资资金的坟墓。目前的赢家并不试图取代开发商或总承包商 (GC)。他们正在将工具销售给现有的供应链，并通过缩短周期时间获得报酬。
我在这个类别中寻找的特征：
增加房屋开工是一个两党共识的问题。但每个人都希望新房建在别人的社区里，而不是自己的。科技界必须在我们现有的规则限制内向前推进。但仍有希望——正如我们国家历史上的情况一样，私营部门可以刺激公共部门向前发展。
