La IA será mucho menos rentable que las olas tecnológicas anteriores

Amazonas, Microsofty Google gastó más de 48 mil millones de dólares en el segundo trimestre, principalmente en centros de datossegún Synergy Research Group.

Se prevé que las grandes empresas tecnológicas gasten una cantidad exorbitante 1 billón de dólares sobre este tema. Muchos de los gasto de capital Está alimentada por las expectativas de que IA generativa será la próxima gran novedad tecnológica después Computación en la nube.

La pregunta natural que sigue es ésta: ¿Qué pasará? devoluciones Estar en estos masivos AI ¿inversiones?

Los analistas de RBC Capital Markets dieron una respuesta anticipada esta semana, y no es muy buena.

“Los márgenes brutos del software a largo plazo serán estructuralmente más bajos como resultado de GenAI”, escribieron en una nota de investigación.

Cuando el software pasó de estar “en las instalaciones”, donde las empresas lo ejecutaban en sus propias computadoras, a la nube, donde se ejecuta en máquinas alquiladas remotas, los márgenes de ganancia bruta cayeron del 90% al 75%, según RBC.

El cambio de la computación en la nube a la IA generativa reducirá aún más los márgenes del software, a aproximadamente el 60%, estimaron los analistas.

El margen bruto es una medida simple de rentabilidad que toma los ingresos y resta el costo de los bienes vendidos.

En el sector del software, los márgenes de beneficio bruto se han situado tradicionalmente en torno al 90%. Parece mucho, pero es por eso que este sector resulta tan atractivo para los inversores y por eso las empresas de software tienen valoraciones tan altas.

Desarrollar un nuevo software cuesta mucho al principio, pero una vez creado, el coste de crear nuevas versiones y distribuirlas a los clientes es prácticamente nulo. Por lo tanto, cada vez que vendes más software, tus beneficios son cada vez mayores.

Cuando los inversores tecnológicos hablan constantemente de “escala”, esto es lo que quieren decir. El negocio del software tradicionalmente tiene una escala enorme: más ventas = muchas más ganancias.

Escalabilidad del software en la era GenAI

¿Por qué el negocio del software podría ser menos rentable en la próxima era de la IA?

“Puede resultar difícil generar tanta eficiencia en las cuentas de resultados con GenAI”, escribieron los analistas de RBC, refiriéndose a los estados de resultados de las empresas.

La IA generativa es caro Desarrollar, pero también ejecutar.

Existe el entrenamiento de modelos de IA. Eso implica comprar GPU increíblemente caras de Nvidia y luego colocar esos chips de IA en servidores que necesitan refrigeración y redes especiales dentro de enormes centros de datos. Estas instalaciones utilizan cantidades ingentes de electricidad, lo que también cuesta mucho y requiere Actualizaciones costosas.

Esto ni siquiera incluye el costo de los datos necesarios para el entrenamiento del modelo de IA. Las grandes empresas tecnológicas y las empresas emergentes están tratando de evitar pagar la mayor parte de esto. Pero recopilar y limpiar estos datos sigue siendo costoso.

Una vez que se han entrenado los modelos de IA, hay que ejecutarlos. Este es el paso de inferencia, en el que se muestran a los modelos nuevos datos o solicitudes y estos infieren cosas útiles a partir de la información. Este paso también requiere chips costosos y es más un gasto continuo.

Esto no es como el antiguo negocio de software local, donde cada nueva venta era casi 100% rentable. Cada vez que un cliente de IA utiliza un servicio de GenAI, el proveedor asume una serie de costos.

Por ejemplo, ChatGPT le cuesta a OpenAI $700,000 un día para operar, El analista industrial Dylan Patel estimó el año pasado.

Aumento de los ingresos

Sin embargo, los analistas de RBC no eran todo pesimismo.

Esperan que GenAI sea tan revolucionario que los clientes gasten mucho más en nuevo software basado en IA. Eso debería duplicar o incluso triplicar los ingresos por software actuales, estimaron.

Como el mercado de software es mucho más grande, también puede haber más “dólares de ganancias” disponibles, incluso si los márgenes de ganancia son más bajos, explicaron también los analistas.

Los ejecutivos y analistas recurren a los dólares de beneficio cuando los márgenes de beneficio están cayendo. Es una medida de la ganancia absoluta que genera una empresa.

Por ejemplo, si una empresa tiene $100 millones en ingresos y márgenes de ganancia del 10%, eso supone $10 millones en ganancias absolutas en dólares.

Si esta empresa teórica ve que sus ingresos aumentan a 300 millones de dólares, pero el margen cae al 8%, eso sigue siendo 24 millones de dólares en ingresos, más ganancias que antes.

“Si bien esperamos que GenAI ejerza presión sobre los márgenes, creemos que las ganancias brutas a largo plazo… serán mayores en un mundo posterior a GenAI”, concluyeron los analistas de RBC.

La gran suposición aquí es que GenAI genera enormes aumentos de ingresos. Espero que RBC Capital Markets tenga razón, de lo contrario, estas enormes inversiones en IA pueden producir Economía “bastante lamentable”.