Una dinamica interessante che si sta sviluppando per alcune delle aziende di intelligenza artificiale in più rapida crescita è che spesso possono perdere più denaro più velocemente crescono. Questo perché in molti dei modelli di business attuali, sono spesso redditizi quando l'utente consuma meno, ma con un maggiore consumo non riescono a raggiungere gli stessi margini lordi ai livelli di volume più elevati. E in alcuni scenari questo porta effettivamente a margini lordi negativi (difficile da ottenere nel software!), dove la startup di intelligenza artificiale paga più per i token AI di quanto stia addebitando al cliente. Sebbene questa strategia non sia per i deboli di cuore, io sostengo che sia perfettamente razionale nella fase in cui ci troviamo, e ci sono alcuni modi in cui questo si manifesta. Innanzitutto, il motivo per cui si adotta questa strategia è che siamo nelle fasi iniziali di un momento di conquista del mercato. Questi momenti si presentano nella tecnologia ogni paio di decenni, e siamo indiscutibilmente in uno proprio ora. L'internet primordiale, il cloud e il mobile hanno prodotto molti aziende da oltre 100 miliardi di dollari e da oltre 1 trilione di dollari, e questa finestra di opportunità nell'AI farà lo stesso - se non di più. Il requisito chiave è che stai catturando quote di mercato in uno spazio che ha un reale valore economico e utilità - rispetto a semplicemente buttare soldi nel cesso per una base utenti effimera. E devono esserci fossati durevoli a lungo termine nel tuo spazio. Per le aziende dove c'è un valore composto nell'entrare presto con il prodotto giusto (come gli agenti in un codice sorgente che migliorano con un maggiore utilizzo), questo è certamente vero. Non tutte le categorie di AI hanno questo, ma specialmente negli spazi b2b o prosumer - come la programmazione, la sanità, il legale, i servizi finanziari e altro - questo sarà chiaramente vero. Quindi, se ti trovi in una di queste situazioni, la strategia è crescere rapidamente e diventare grandi in fretta, e ovviamente assicurarti di continuare a innovare per rimanere al top. Poi la domanda è, come generare margini lordi più elevati nel tempo? Ecco alcuni percorsi: 1. Introdurre servizi a margine più elevato. Soprattutto per gli agenti AI, ci sarà un sacco di software per renderli efficaci per qualsiasi caso d'uso su larga scala. Questo significa che avremo bisogno di strumenti di fascia alta, sicurezza dei dati, funzionalità di amministrazione, capacità di flusso di lavoro e altro. Tutte cose che apparentemente hanno margini lordi superiori al 90% e i cui costi non aumentano realmente con l'uso. Introdurre gradualmente più di queste capacità in un modello ortogonale alla tariffazione per utilizzo aiuterà a bilanciare la struttura dei margini. 2. I costi dell'AI che scendono su base per unità. Anche se questo non accadrà a breve termine perché continuiamo a utilizzare più token AI per lavori più avanzati man mano che i costi scendono, a un certo punto sarai in grado di separare alcuni casi d'uso che possono creare una migliore differenza tra il prezzo dei token AI e ciò che addebiti agli utenti. Inoltre, man mano che emergono più opzioni open source e si verifica concorrenza nel settore dei chip, possiamo aspettarci che i prezzi dell'AI scendano su base per compito simile. 3. "Porta i tuoi token". Questo sembra avere alti e bassi, ma un'opzione chiara in questo spazio è che per i casi d'uso con il più alto consumo, i clienti possono semplicemente portare le proprie chiavi API AI. In questo momento, se un'azienda di strati di applicazione AI desidera margini lordi del 75% sull'uso dell'AI, deve addebitare 4 volte di più per i token rispetto ai propri costi. In molti spazi dove c'è un significativo divario di valore tra i token grezzi e la risoluzione del caso d'uso, questo è plausibile. Ma per molti casi d'uso questo non è pratico su larga scala. Quindi l'industria potrebbe adottare un approccio in cui paghi un certo margine per l'uso del software, e le spese per i token vanno al fornitore di AI. L'effetto di questo sarebbe un minore fatturato per alcuni attori delle applicazioni, ma comunque aziende molto buone. In tutto, ci sono molteplici percorsi per qualsiasi azienda di AI che sta fornendo un reale valore sostenibile ai clienti. La finestra attuale è per catturare quote di mercato su questi casi d'uso.