Gli analisti di RBC Capital Markets hanno fornito una valutazione preliminare questa settimana, e non è particolarmente positiva. In una nota di ricerca, hanno dichiarato che "a causa della GenAI, i margini lordi a lungo termine del software saranno strutturalmente inferiori. " Secondo RBC, il passaggio dal software on-premise, dove le aziende lo gestivano sui propri computer, al cloud ha comportato una diminuzione dei margini di profitto lordo dal 90% al 75%. Si prevede che la transizione dal cloud computing all'IA generativa spinga i margini del software ancora più in basso, stimati intorno al 60%. Il margine lordo è una misura semplice della redditività che prende i ricavi e sottrae il costo delle merci vendute. Tradizionalmente, nell'industria del software, i margini di profitto lordo si sono aggirati intorno al 90%. Anche se può sembrare elevato, è il motivo per cui questo settore è attraente per gli investitori e perché le aziende di software hanno valutazioni così elevate. Sviluppare nuovo software richiede un investimento iniziale significativo. Tuttavia, una volta creato, il costo di produzione di nuove versioni e la loro distribuzione ai clienti è quasi trascurabile. Di conseguenza, ogni volta che il software viene venduto, i profitti aumentano notevolmente, da qui l'enfasi sulla "scala" da parte degli investitori tecnologici. Quindi, perché il business del software potrebbe diventare meno redditizio nell'era dell'IA?Secondo gli analisti di RBC, raggiungere livelli simili di efficienza nei bilanci con la GenAI potrebbe risultare difficile.

L'IA generativa è costosa, sia in termini di sviluppo che di operazioni continue. L'addestramento dei modelli di IA, ad esempio, richiede l'acquisto di costose GPU da Nvidia. Questi chip di IA vengono poi collocati in server che necessitano di raffreddamento specializzato e rete all'interno di grandi data center. Queste strutture consumano notevoli quantità di elettricità, portando a costi elevati e aggiornamenti costosi. Inoltre, è necessario considerare anche il costo dell'acquisizione dei dati necessari per l'addestramento dei modelli di IA. Sebbene le grandi aziende tecnologiche e le startup cerchino di minimizzare queste spese, la raccolta e la pulizia dei dati rimangono costi significativi. Una volta addestrati i modelli di IA, devono essere implementati. Questo passaggio di inferenza, in cui i modelli elaborano nuovi dati o richieste, richiede anche chip costosi e comporta spese continue. A differenza del business del software on-premise, dove ogni vendita risultava in un profitto quasi del 100%, con la GenAI, ogni volta che un cliente di IA utilizza un servizio, il fornitore sostiene numerosi costi. Ad esempio, si stima che OpenAI spenda $700. 000 al giorno per operare ChatGPT, secondo l'analista del settore Dylan Patel l'anno scorso. Nonostante queste sfide, gli analisti di RBC non sono completamente pessimisti. Prevedono che la GenAI rivoluzionerà il mercato al punto che i clienti aumenteranno notevolmente la loro spesa per il nuovo software potenziato dall'IA, potenzialmente raddoppiando o addirittura triplicando i livelli di ricavi attuali. Considerando il mercato del software espanso, potrebbero esserci anche più "dollari di profitto" disponibili, anche con margini di profitto inferiori. I "dollari di profitto" si riferiscono al profitto assoluto generato da un'azienda e possono servire come misura di successo finanziario. Per illustrare, consideriamo una società ipotetica con $100 milioni di ricavi e margini di profitto del 10%, che si traduce in $10 milioni di profitto assoluto. Se questa società sperimenta un aumento dei ricavi a $300 milioni ma vede il margine diminuire all'8%, l'utile ammonta ancora a $24 milioni, più profitti di prima. Di conseguenza, gli analisti di RBC concludono che mentre si prevede che la GenAI influisca sui margini, i dollari di profitto lordo a lungo termine dovrebbero essere più alti in un mondo post-GenAI.