RBC 자본 시장의 분석가들이 이번 주에 초기 평가를 제공했으며, 이는 특히 긍정적인 것은 아닙니다. 연구 노트에서 그들은 'GenAI로 인해 장기적으로 소프트웨어의 총 마진이 구조적으로 낮아질 것'이라고 언급했습니다. RBC에 따르면, 회사가 자체 컴퓨터에서 소프트웨어를 실행하던 온프레미스 소프트웨어에서 클라우드로의 전환은 총 이익 마진을 90%에서 75%로 감소시켰습니다. 클라우드 컴퓨팅에서 생성적 AI로의 전환은 소프트웨어 마진을 약 60%로 더욱 낮출 것으로 예상됩니다. 총 마진은 수익에서 판매된 상품의 비용을 뺀 간단한 수익성 측정 방법입니다. 전통적으로 소프트웨어 산업에서 총 이익 마진은 일반적으로 90%에 가까운 수준을 유지했습니다. 이는 높게 들릴 수 있지만, 이 부문이 투자자들에게 매력적이고 소프트웨어 회사들이 높은 평가를 받는 이유입니다. 새 소프트웨어를 개발하는 것은 상당한 초기 투자가 필요합니다. 그러나 일단 만들어지면 새로운 버전을 생산하고 고객에게 배포하는 비용은 거의 무시할 만합니다. 따라서 소프트웨어가 판매될 때마다 수익이 크게 증가하므로 기술 투자자들이 '스케일'에 중점을 두는 이유입니다. 그러면 AI 시대에 소프트웨어 비즈니스가 왜 덜 수익성이 있을까요?RBC 분석가에 따르면, GenAI로 손익 계산서에서 비슷한 수준의 효율성을 달성하는 것이 어려울 수 있습니다.

생성적 AI는 개발 및 운영에 많은 비용이 듭니다. 예를 들어, AI 모델 훈련은 Nvidia의 비싼 GPU를 구매해야 합니다. 이 AI 칩은 대형 데이터 센터 내에서 전문 냉각 및 네트워킹이 필요한 서버에 배치됩니다. 이러한 시설은 많은 전기를 소비하여 높은 비용과 비싼 업그레이드를 초래합니다. 또한, AI 모델 훈련에 필요한 데이터를 획득하는 비용은 무시할 수 없습니다. 주요 기술 회사와 신생 기업이 이러한 비용을 최소화하려고 노력하지만, 데이터 수집 및 정리는 여전히 중요한 비용입니다. AI 모델이 훈련된 후에는 배포되어야 합니다. 모델이 새로운 데이터나 요청을 처리하는 추론 단계 역시 비싼 칩이 필요하며 지속적인 비용이 발생합니다. 온프레미스 소프트웨어 비즈니스와 달리 AI 고객이 서비스를 이용할 때마다 큰 수익을 얻을 수 없으며, GenAI에서는 많은 비용이 발생합니다. 예를 들어, OpenAI는 작년에 산업 분석가 Dylan Patel이 추정한 바와 같이 ChatGPT를 운영하는 데 하루에 약 70만 달러를 지출하고 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 RBC 분석가들은 전적으로 비관적이지 않습니다. 그들은 GenAI가 시장을 혁신하여 고객들이 AI 기반 소프트웨어에 대한 지출을 크게 늘릴 것으로 예상하며, 현재 수익 수준을 두 배 또는 세 배로 늘릴 가능성이 있다고 기대하고 있습니다. 확대한 소프트웨어 시장을 고려할 때, 낮은 이익 마진에도 불구하고 더 많은 '이익 달러'가 있을 수 있습니다. '이익 달러'는 회사가 창출한 절대적인 이익을 의미하며 금융 성공의 척도로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 연간 수익이 1억 달러이고 이익 마진이 10%인 가상의 회사가 있다고 가정하면 절대 이익은 1천만 달러입니다. 이 회사가 수익이 3억 달러로 급증하고 마진이 8%로 감소하더라도 수익은 여전히 2천400만 달러로 이전보다 더 많은 이익을 기록할 것입니다. 결과적으로, RBC 분석가들은 GenAI가 마진에 영향을 미칠 것으로 예상되지만, GenAI 이후의 세계에서는 장기적인 총 이익 달러가 더 높을 것으로 예상하고 있습니다.