Analistët në RBC Capital Markets kanë ofruar një vlerësim të hershëm këtë javë, dhe ai nuk është veçanërisht pozitiv. Në një shënim kërkimor, ata deklaruan se "për shkak të GenAI, marzhet bruto afatgjata të softuerit do të jenë strukturalisht më të ulëta. " Sipas RBC, kalimi nga softuerët on-premise, ku kompanitë e kryenin atë në kompjuterët e tyre, tek cloud rezultoi në një ulje të marzhet bruto nga 90% në 75%. Kalimi nga cloud computing tek AI gjenerues pritet të shtyjë marzhin e softuerit edhe më poshtë, duke u vlerësuar rreth 60%. Marzhi bruto është një matje e thjeshtë e fitimit që merr të ardhurat dhe zbrit shpenzimet e mallrave të shitura. Tradicionalisht, në industrinë e softuerëve, marzhet bruto të fitimit zakonisht kanë qëndruar rreth 90%. Ndërsa kjo mund të duket e lartë, kjo është arsyeja pse ky sektor është tërheqës për investitorët dhe pse kompanitë e softuerëve kanë vlerësime kaq të larta. Zhvillimi i një softueri të ri kërkon një investim të konsiderueshëm fillestar. Megjithatë, pasi ai është krijuar, kostoja e prodhimit të versioneve të reja dhe shpërndarjes së tyre tek klientët është pothuajse e papërfillshme. Për rrjedhojë, sa herë që një softuer shitet, fitimi rritet ndjeshëm, prandaj theksi vihet tek "shkalla" nga investitorët e teknologjisë. Pra, pse biznesi i softuerit mund të bëhet më pak fitimprurës në epokën e AI?Sipas analistëve të RBC, arritja e niveleve të ngjashme të efikasitetit në deklaratat e fitimeve dhe humbjeve me GenAI mund të rezultojë sfiduese.

AI gjenerues është i shtrenjtë, si për zhvillimin ashtu edhe për funksionimin e vazhdueshëm. Trajnimi i modelit të AI, për shembull, kërkon blerjen e GPU-ve të shtrenjta nga Nvidia. Këto çipa të AI pastaj vendosen në servera që kërkojnë ftohje dhe rrjet specialist brenda qendrave të mëdha të të dhënave. Këto pajisje konsumojnë sasi të mëdha elektriciteti, çka çon në shpenzime të larta dhe përmirësime të shtrenjtë. Gjithashtu, kostoja e marrjes së të dhënave të nevojshme për trajnimin e modelit të AI nuk mund të injorohet. Megjithëse kompanitë e mëdha të teknologjisë dhe startupet përpiqen të minimizojnë këto shpenzime, mbledhja dhe pastrimi i të dhënave mbeten kosto të konsiderueshme. Pasi modelet e AI trajnohen, ato duhet të vendosen në përdorim. Ky hap shkaku, ku modelet përpunojnë të dhëna të reja ose kërkesa, gjithashtu kërkon çipa të shtrenjtë dhe sjell shpenzime të vazhdueshme. Në kontrast me biznesin e softuerëve on-premise, ku çdo shitje rezulton në pothuajse 100% fitim, me GenAI, herë që një klient i AI përdor një shërbim, ofruesi merr një numër të madh shpenzimesh. Për shembull, OpenAI raportohet se shpenzon $700, 000 në ditë për të operuar ChatGPT, sipas analistit të industrisë Dylan Patel vitin e kaluar. Pavarësisht këtyre sfidave, analistët e RBC nuk janë plotësisht pesimistë. Ata parashikojnë se GenAI do të revolucionarizojë tregun në atë masë që klientët do të rrisin ndjeshëm shpenzimet e tyre për softuerë të rinj të fuqizuar nga AI, potencialisht duke dyfishuar ose madje trefishi nivelin e tanishëm të të ardhurave. Duke konsideruar tregun e zgjeruar të softuerëve, mund të ketë gjithashtu më shumë "dollarë fitimi" të disponueshëm, edhe me marzhet më të ulëta të fitimit. "Dollarë fitimi" i referohen fitimit absolut të gjeneruar nga një kompani dhe mund të shërbejnë si një masë e suksesit financiar. Për të ilustruar, le të konsiderojmë një kompani hipotetike me $100 milion të ardhura dhe marzhe fitimi të 10%, duke rezultuar në $10 milion fitim absolut. Nëse kjo kompani përjeton një rritje të të ardhurave në $300 milion por sheh uljen e marzhit në 8%, të ardhurat do të ishin ende $24 milion—më shumë fitim se më parë. Për rrjedhojë, analistët e RBC konkludojnë se ndërsa GenAI pritet të ndikojë në marzhe, dollarët bruto të fitimit afatgjatë priten të jenë më të larta në një botë post-GenAI.