Penganalisis di RBC Capital Markets telah memberikan penilaian awal minggu ini, dan ia tidak begitu positif. Dalam nota penyelidikan, mereka menyatakan bahawa "disebabkan oleh GenAI, margin kasar perisian jangka panjang akan secara struktur menjadi lebih rendah. " Menurut RBC, peralihan dari perisian on-premise, di mana syarikat menjalankannya di komputer mereka sendiri, ke awan menyebabkan penurunan margin keuntungan kasar dari 90% kepada 75%. Peralihan dari pengkomputeran awan ke AI generatif dijangka menolak margin perisian menjadi lebih rendah, dianggarkan sekitar 60%. Margin kasar adalah ukuran mudah keuntungan yang mengambil pendapatan dan menolak kos barang yang dijual. Secara tradisional, dalam industri perisian, margin keuntungan kasar biasanya mengelilingi sekitar 90%. Sementara ini mungkin kedengaran tinggi, inilah sebabnya sektor ini menarik pelabur dan mengapa syarikat perisian mempunyai penilaian yang tinggi. Membangunkan perisian baru memerlukan pelaburan awal yang signifikan. Walau bagaimanapun, setelah ia dicipta, kos untuk menghasilkan versi baru dan mengedarkannya kepada pelanggan hampir tidak ketara. Akibatnya, setiap kali perisian dijual, keuntungan meningkat dengan ketara, oleh itu penekanan pada "skala" oleh pelabur teknologi. Jadi mengapa perniagaan perisian mungkin menjadi kurang menguntungkan di era AI?Menurut penganalisis RBC, mencapai tahap kecekapan yang sama pada penyata untung rugi dengan GenAI mungkin menjadi cabaran.

AI generatif adalah mahal, baik dari segi pembangunan dan operasi berterusan. Latihan model AI, sebagai contoh, memerlukan pembelian GPU yang mahal dari Nvidia. Cip AI ini kemudian diletakkan di dalam pelayan yang memerlukan penyejukan dan rangkaian khusus dalam pusat data yang besar. Kemudahan ini menggunakan jumlah elektrik yang besar, menyebabkan kos yang tinggi dan peningkatan yang mahal. Tambahan lagi, kos mendapatkan data yang diperlukan untuk latihan model AI tidak boleh diabaikan. Walaupun syarikat teknologi besar dan syarikat pemula cuba untuk meminimumkan kos ini, pengumpulan data dan pembersihan tetap merupakan kos yang signifikan. Setelah model AI dilatih, mereka perlu dikerahkan. Langkah inferens ini, di mana model memproses data atau permintaan baru, juga memerlukan cip yang mahal dan menanggung perbelanjaan berterusan. Berbanding dengan perniagaan perisian on-premise, di mana setiap penjualan menghasilkan hampir 100% keuntungan, dengan GenAI, setiap kali pelanggan AI menggunakan perkhidmatan, penyedia menanggung pelbagai kos. Sebagai contoh, OpenAI dilaporkan membelanjakan $700, 000 sehari untuk mengendalikan ChatGPT, seperti yang dianggarkan oleh penganalisis industri Dylan Patel tahun lepas. Walaupun cabaran ini, penganalisis RBC tidak sepenuhnya pesimis. Mereka menjangkakan bahawa GenAI akan merevolusikan pasaran sehingga pelanggan akan meningkatkan perbelanjaan mereka dengan ketara pada perisian baru yang dikuasai AI, berpotensi mencapai dua kali ganda atau tiga kali ganda tahap pendapatan semasa. Memandangkan pasaran perisian yang semakin berkembang, mungkin ada lebih banyak "dolar keuntungan" yang tersedia, walaupun dengan margin keuntungan yang lebih rendah. "Dolar keuntungan" merujuk kepada keuntungan mutlak yang dijana oleh sebuah syarikat dan boleh menjadi ukuran kejayaan kewangan. Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan sebuah syarikat hipotetikal dengan pendapatan $100 juta dan margin keuntungan 10%, menghasilkan keuntungan mutlak $10 juta. Jika syarikat ini mengalami lonjakan pendapatan kepada $300 juta tetapi melihat margin menurun kepada 8%, pendapatan tetap akan berjumlah $24 juta—lebih banyak keuntungan berbanding sebelumnya. Akibatnya, penganalisis RBC menyimpulkan bahawa walaupun GenAI dijangka mempengaruhi margin, dolar keuntungan kasar jangka panjang dijangka lebih tinggi dalam dunia selepas GenAI.