Unatoč golemim ulaganjima tehnoloških divova u infrastrukturu umjetne inteligencije, rast prihoda od AI-ja, tek treba ostvariti, što ukazuje na značajan jaz u vrijednosti ekosustava.

Naime, David Cahn, analitičar Sequoia Capitala, izračunao je da će AI tvrtke morati zarađivati oko 600 milijardi dolara godišnje ne bi li platile svoju AI infrastrukturu, kao što su, primjerice, podatkovni centri.

Stoga, savjetuje čelnike industrije da stanu i razmisle hoće li stvarni prihod koji generira umjetna inteligencija biti dovoljan da opravda ulaganja.

Podatkovni centri troše
David Cahn, primijetio je, naime, još lanjskog rujna da postoji vrlo značajan jaz između očekivanih prihoda koji su implicirani izgradnjom infrastrukture umjetne inteligencije i stvarnog rasta prihoda. Procijenio je, tada, da godišnji prihod od umjetne inteligencije potreban za plaćanje ulaganja, treba iznositi 200 milijardi dolara.

Nakon godine dana, u razdoblju u kojem je Nvidia, koja je uzeta za primjer, postala najvrednija tvrtka na svijetu, ta se brojka popela na 600 milijardi dolara godišnje. David Cahn je postavio premise da za svaki dolar potrošen na na procesor (GPU), otprilike dolar treba potrošiti na troškove energije za rad GPU-a u podatkovnom centru.

U četvrtom tromjesečju 2023. godine predviđeni prihod Nvidijinog podatkovnog centra bio je 50 milijardi dolara. Uzeo je tu prognozu prihoda i pomnožio je s dva kako bi dobio ukupne troškove AI podatkovnih centara. Utvrdio je da implicirana potrošnja podatkovnog centra na umjetnu inteligenciju iznosi 100 milijardi dolara.

Zatim je taj broj ponovno pomnožio s dva kako bi dobio 50 posto bruto marže za krajnjeg korisnika GPU-a. Konačna kalkulacija je 200 milijardi dolara prihoda koje bi ovi GPU-i trebali generirati ne bi li vratili početna kapitalna ulaganja.

Procjenjuje se da će do četvrtog tromjesečja 2024. Nvidijin prihod od stope rada podatkovnog centra iznositi 150 milijardi dolara, što znači da će njezini AI podatkovni centar potrošiti 300 milijardi dolara, a prihod od AI-ja potreban za povrat doseći će 600 milijardi dolara.

To je velik rupa koju treba popuniti, posebno kada nije jasno je li povećanje kapitalnih izdataka povezano sa stvarnom potražnjom krajnjih kupaca ili se gradi u očekivanju buduće potražnje krajnjih kupaca, tvrdi analitičar Sequoia Capitala Uvođenje Nvidijinih B100/B200 procesora, koji obećavaju 2,5 puta bolje performanse, a stoje samo 25 posto više, vjerojatno će potaknuti daljnja ulaganja i stvoriti još jedan nedostatak ponude, smatra Cahn.

Ipak, Cahn smatra da će se izdaci na kraju isplatiti. Izdaci za procesore su poput izgradnje željeznica, rekao je, što znači da će na kraju doći vlakovi, zajedno s odredištima.

Oštećeni ulagači
Direktori velikih tehnoloških tvrtki izrazili su povjerenje u potencijal umjetne inteligencije da potakne rast prihoda, te su prijavljene stope rasta prihoda Big Tech-a u prvom tromjesečju mnogo više nego što se očekivalo prije nešto više od dva kvartala.

Microsoft je, na primjer, izvijestio o povećanju doprinosa umjetne inteligencije za sedam posto rastu Azurea od 31 posto. Ipak, analitičar potiče industriju da razmotri tko pobjeđuje, a tko gubi dok se ulaganja nastavljaju.

“Uvijek postoje pobjednici u razdobljima prekomjerne izgradnje infrastrukture”, rekao je. “Osnivači tvrtki nastavit će graditi AI i bit će vjerojatnije da će uspjeti jer će imati koristi i od nižih troškova i stečenog znanja tijekom ovog razdoblja eksperimentiranja.” U međuvremenu, ako se prognoza ostvari, oštećeni će prvenstveno biti ulagači, upozorava Cahn.