Una dinámica interesante que se desarrolla para algunas de las empresas de IA de más rápido crecimiento es que a menudo pueden perder más dinero cuanto más rápido crecen. Esto se debe a que en muchos de los modelos de negocio actuales, a menudo son rentables cuando el usuario consume menos, pero con más consumo no puede lograr los mismos márgenes brutos en los niveles de volumen más altos. Y en algunos escenarios, esto en realidad da como resultado márgenes brutos negativos (¡difícil de hacer en software!), donde la startup de IA paga más por los tokens de IA de lo que le cobran al cliente. Si bien esta estrategia no es para los débiles de corazón, yo diría que es perfectamente racional en la etapa en la que nos encontramos, y hay algunas formas en que esto se desarrolla. En primer lugar, la razón por la que implementa esta estrategia es porque estamos en las primeras etapas de un momento de acaparamiento de tierras. Estos momentos se producen en la tecnología cada dos décadas, y estamos inequívocamente en uno en este momento. Los primeros Internet, la nube y los dispositivos móviles produjeron muchas empresas de $ 100B + y $ 1T +, y esta ventana de IA en la que estamos hará lo mismo, si no incluso más. El requisito clave es que esté capturando participación de mercado en un espacio que tiene un valor económico y una utilidad reales, en lugar de simplemente tirar el dinero por el desagüe para una base de usuarios fugaz. Y debe haber fosos duraderos a largo plazo en su espacio. Para las empresas en las que hay un valor compuesto para entrar temprano con el producto correcto (como los agentes en una base de código que mejoran con más uso), esto es ciertamente cierto. No todas las categorías de IA tienen esto, pero especialmente en espacios b2b o de prosumidores, como codificación, atención médica, servicios legales, financieros y más, esto claramente será cierto. Entonces, si te encuentras en una de estas situaciones, la jugada es crecer rápidamente y hacerte grande rápidamente y, por supuesto, asegurarte de seguir innovando para mantenerte en la cima. Entonces la pregunta es, ¿cómo se genera un mayor margen bruto a lo largo del tiempo? Aquí hay algunos caminos: 1. Introducir servicios de mayor margen. Especialmente para los agentes de IA, habrá una tonelada de software para hacerlos efectivos para cualquier caso de uso a gran escala. Esto significa que necesitaremos herramientas de gama alta, seguridad de datos, funciones de administración, capacidades de flujo de trabajo y más. Todas las cosas que aparentemente tienen márgenes brutos del 90% + y cuyo costo realmente no aumenta con el uso. La introducción constante de más de estas capacidades en un modelo ortogonal a los precios de uso ayudará a equilibrar la estructura de márgenes. 2. Los costos de IA disminuyen por unidad. Si bien esto no sucederá pronto porque seguimos usando más tokens de IA para trabajos más avanzados a medida que bajan los costos, en algún momento podrá eliminar algunos casos de uso que pueden crear una mejor distribución entre el precio del token de IA y lo que cobra a los usuarios. Además, a medida que surjan más opciones de código abierto y se produzca competencia en el espacio de chips, podemos esperar que los precios de la IA bajen por tarea similar. 3. "Trae tus propias fichas". Este parece tener altibajos, pero una opción clara en este espacio es para los casos de uso de mayor consumo, los clientes pueden traer sus propias claves API de IA. En este momento, si una empresa de capas de aplicaciones de IA quiere márgenes brutos del 75% en el uso de IA, tiene que cobrar 4 veces más por los tokens que sus costos. En muchos espacios donde hay una brecha significativa en el valor entre los tokens sin procesar y la resolución del caso de uso, esto es plausible. Pero para muchos casos de uso, esto simplemente no es práctico a escala. Por lo tanto, la industria puede adoptar un enfoque en el que pague algún margen por el uso del software y las tarifas de token vayan al proveedor de IA. El efecto de esto sería un menor ingreso de primera línea para algunos jugadores de aplicaciones, pero aún así muy buenos negocios. En general, hay múltiples caminos a seguir para cualquier empresa de IA que ofrezca un valor real y sostenible a los clientes. La ventana en este momento es para capturar participación de mercado en estos casos de uso.