„Amazon“, „Microsoft“ ir „Google“ antrąjį ketvirtį išleido daugiau kaip 48 mlrd. JAV dolerių, daugiausia duomenų centrams, teigia „Synergy Research Group“.
Prognozuojama, kad didžiosios technologijų bendrovės šiems tikslams išleis net 1 trilijoną JAV dolerių. Didelę dalį šių išlaidų lemia lūkesčiai, kad generatyvinis dirbtinis intelektas bus kitas didelis technologijų dalykas po debesų kompiuterijos.
Kokia bus šių didžiulių investicijų į dirbtinį intelektą grąža?
Šią savaitę „RBC Capital Markets“ analitikai pateikė išankstinį atsakymą, kuris nėra geras.
„Ilgalaikės programinės įrangos bendrosios maržos dėl „GenAI“ bus struktūriškai mažesnės“, – rašoma jų tyrimo pranešime.
RBC teigimu, kai programinė įranga iš „on-premise“, kai įmonės ją naudojo savo kompiuteriuose, perėjo į debesiją, kur ji veikia nuotoliniu būdu nuomojamuose kompiuteriuose, bendrojo pelno marža sumažėjo nuo 90 % iki 75 %.
Analitikų vertinimu, perėjimas nuo debesų kompiuterijos prie generatyvinio dirbtinio intelekto dar labiau sumažins programinės įrangos maržas – maždaug iki 60 %.
Programinės įrangos pelno maržos dirbtinio intelekto pasaulyje
Bendroji marža – tai paprastas pelningumo matas, kai iš pajamų atimamos parduotų prekių sąnaudos.
Programinės įrangos versle bendroji pelno marža tradiciškai siekia 90 %. Tai skamba kaip daug, tačiau būtent todėl šis sektorius toks patrauklus investuotojams, o programinės įrangos bendrovių vertinimai tokie aukšti.
Naujos programinės įrangos kūrimas iš anksto kainuoja daug. Tačiau sukūrus programinę įrangą, naujų versijų kūrimo ir platinimo klientams sąnaudos beveik lygios nuliui. Taigi kiekvieną kartą, kai parduodate daugiau programinės įrangos, jūsų pelnas vis didėja.
Kai technologijų investuotojai nuolat kalba apie „mastą“, jie turi omenyje būtent tai. Programinės įrangos verslas tradiciškai pasižymi didžiuliu mastu: Daugiau pardavimų = daug didesnis pelnas.
Programinės įrangos mastas „GenAI“ eroje
Kodėl ateinančioje dirbtinio intelekto eroje programinės įrangos verslas gali būti mažiau pelningas?
„Gali būti sunku pasiekti tokį didelį efektyvumą pelno ir nuostolio ataskaitoje, kai yra GenAI“, – rašė RBC analitikai, turėdami omenyje bendrovių pelno ir nuostolio ataskaitas.
Generatyvinį dirbtinį intelektą brangu ne tik kurti, bet ir eksploatuoti.
Yra DI modelio mokymas. Tam reikia pirkti neįtikėtinai brangius „Nvidia“ GPU. Tada tuos dirbtinio intelekto lustus reikia įdėti į serverius, kuriems reikia specialaus aušinimo ir tinklo, esančius didžiuliuose duomenų centruose. Šie įrenginiai naudoja milžiniškus kiekius elektros energijos, kuri taip pat daug kainuoja ir reikalauja brangių atnaujinimų.
Tai net neapima duomenų, reikalingų dirbtinio intelekto modelio mokymui, kainos. Didžiosios technologijų bendrovės ir startuoliai stengiasi išvengti mokėjimo už didžiąją dalį šių išlaidų. Tačiau šių duomenų rinkimas ir valymas vis tiek brangiai kainuoja.
Kai dirbtinio intelekto modeliai apmokyti, juos reikia paleisti. Tai yra išvadų darymo etapas, kai modeliams pateikiami nauji duomenys arba užklausos ir jie iš informacijos daro išvadas apie naudingus dalykus. Šiam žingsniui taip pat reikia brangių lustų ir tai yra daugiau nuolatinės išlaidos.
Tai ne taip, kaip senajame vietinės programinės įrangos versle, kur kiekvienas naujas pardavimas buvo beveik 100 % pelnas. Kiekvieną kartą, kai dirbtinio intelekto klientas naudojasi „GenAI“ paslauga, paslaugų teikėjas patiria daugybę išlaidų.
Pavyzdžiui, praėjusiais metais pramonės analitikas Dylanas Patelis apskaičiavo, kad „ChatGPT“ eksploatavimas „OpenAI“ kainuoja 700 000 JAV dolerių per dieną.
Didėjančios pajamos
Tačiau RBC analitikai nebuvo vien niūrūs ir niūrūs.
Jie tikisi, kad „GenAI“ bus tokia revoliucinga, kad klientai išleis daug daugiau pinigų naujai dirbtinio intelekto varomai programinei įrangai. Jų vertinimu, tai turėtų padidinti programinės įrangos pajamas 2 ar net 3 kartus dabartiniu lygiu.
Kadangi programinės įrangos rinka yra daug didesnė, gali būti daugiau ir „pelno dolerių“, net jei pelno maržos bus mažesnės, taip pat aiškino analitikai.
Pelno doleriais vadovai ir analitikai remiasi, kai pelno maržos mažėja. Tai absoliutaus įmonės gaunamo pelno matas.
Taip patskaitykite
Pavyzdžiui, jei įmonės pajamos siekia 100 mln. JAV dolerių, o pelno marža – 10 %, tai reiškia 10 mln. JAV dolerių absoliutaus pelno doleriais.
Jei šios teorinės bendrovės pajamos išauga iki 300 mln. JAV dolerių, o pelno marža sumažėja iki 8 %, tai vis tiek yra 24 mln. JAV dolerių pajamų – daugiau pelno nei anksčiau.
„Nors tikimės, kad GenAI sumažins maržas, manome, kad ilgalaikis bendrasis pelnas… bus didesnis pasaulyje po GenAI“, – daro išvadą RBC analitikai.
Didelė prielaida yra ta, kad GenAI paskatins didžiulį pajamų augimą. Tikiuosi, kad „RBC Capital Markets“ yra teisi, antraip šios didžiulės investicijos į dirbtinį intelektą gali duoti „gana apgailėtiną“ ekonomiką.
