En interessant dynamikk som utspiller seg for noen av de raskest voksende AI-selskapene er at de ofte kan tape mer penger jo raskere de vokser. Dette er fordi i mange av forretningsmodellene akkurat nå er de ofte lønnsomme når brukeren forbruker mindre, men med mer forbruk er de ikke i stand til å oppnå de samme bruttomarginene på de høyere volumnivåene. Og i noen scenarier resulterer dette faktisk i negative bruttomarginer (vanskelig å gjøre i programvare!), der AI-oppstarten betaler mer for AI-tokenene enn hva de belaster kunden. Selv om denne strategien ikke er for sarte sjeler, vil jeg hevde at den er helt rasjonell på det stadiet vi er i, og det er noen måter dette utspiller seg på. For det første er grunnen til at du bruker denne strategien fordi vi er i de tidligste stadiene av et landgrabb-øyeblikk. Disse øyeblikkene kommer i teknologi med et par tiårs mellomrom, og vi er umiskjennelig i ett akkurat nå. Det tidlige internett og skyen og mobilen produserte begge mange $100B+ og $1T+ selskaper, og dette AI-vinduet vi er i vil gjøre det samme - om ikke enda mer. Hovedkravet er at du tar markedsandeler i et område som har reell økonomisk verdi og nytte - i stedet for bare å skylle penger ned i avløpet for en flyktig brukerbase. Og det må være langsiktige holdbare vollgraver i rommet ditt. For selskaper der det er sammensatt verdi ved å komme tidlig inn med riktig produkt (som agenter i en kodebase som blir bedre med mer bruk), er dette absolutt sant. Ikke alle AI-kategorier har dette, men spesielt i b2b- eller prosumer-rom - som koding, helsevesen, juridiske, finansielle tjenester og mer - vil dette helt klart være sant. Så hvis du er i en av disse situasjonene, er spillet å vokse raskt og bli stort raskt, og selvfølgelig sørge for at du fortsetter å innovere for å holde deg på toppen. Så er spørsmålet, hvordan genererer du høyere bruttomargin over tid? Her er noen veier: 1. Innfør tjenester med høyere margin. Spesielt for AI-agenter kommer det til å være massevis av programvare for å gjøre dem effektive for enhver storskala brukstilfelle. Dette betyr at vi trenger avanserte verktøy, datasikkerhet, administratorfunksjoner, arbeidsflytfunksjoner og mer. Alle ting som tilsynelatende har 90%+ bruttomarginer, og hvis kostnader egentlig ikke går opp med bruken. Jevn og trutt innføring av flere av disse funksjonene på en modell ortogonalt til bruksprising vil bidra til å balansere marginstrukturen. 2. AI-kostnadene synker per enhet. Selv om dette ikke vil skje med det første fordi vi fortsetter å bruke opp flere AI-tokens for mer avansert arbeid etter hvert som kostnadene går ned, vil du på et tidspunkt kunne skrelle av noen brukstilfeller som kan skape en bedre spredning mellom AI-token-prisene og hva du belaster brukerne. Videre, etter hvert som flere åpen kildekode-alternativer dukker opp og konkurranse skjer i brikkeområdet, kan vi forvente at AI-prisene vil gå ned på en like-for-like-oppgavebasis. 3. "Ta med dine egne tokens". Denne ser ut til å ha ebber og strømmer, men et klart alternativ på dette området er at for de høyeste forbrukstilfellene kan kundene bare ta med sine egne AI API-nøkler. Akkurat nå hvis et AI-applagsselskap ønsker 75 % bruttomarginer på AI-bruken, må de belaste 4 ganger mer for tokens enn kostnadene. På mange steder der det er et betydelig gap i verdi mellom de rå tokenene og å løse brukstilfellet, er dette plausibelt. Men for mange brukstilfeller er dette bare ikke praktisk i stor skala. Så bransjen kan godt ta i bruk en tilnærming der du betaler en viss margin for bruken av programvaren, og tokenavgiftene går til AI-leverandøren. Effekten av dette vil være lavere topplinjeinntekter for noen app-spillere, men fortsatt veldig gode virksomheter. Alt i alt er det flere veier fremover for ethvert AI-selskap som leverer ekte, bærekraftig verdi til kundene. Vinduet akkurat nå er for å ta markedsandeler på disse brukstilfellene.