Uma dinâmica interessante que está a ocorrer para algumas das empresas de IA de mais rápido crescimento é que, muitas vezes, elas podem estar a perder mais dinheiro quanto mais rápido crescem. Isto acontece porque, em muitos dos modelos de negócio atualmente, elas costumam ser lucrativas quando o utilizador consome menos, mas com mais consumo não conseguem alcançar as mesmas margens brutas em níveis de volume mais elevados. E em alguns cenários, isso resulta efetivamente em margens brutas negativas (difícil de fazer em software!), onde a startup de IA está a pagar mais pelos tokens de IA do que o que está a cobrar ao cliente. Embora esta estratégia não seja para os fracos de coração, eu argumentaria que é perfeitamente racional na fase em que estamos, e há algumas maneiras de isso se desenrolar. Em primeiro lugar, a razão pela qual você implementa esta estratégia é porque estamos nas fases mais iniciais de um momento de conquista de mercado. Esses momentos surgem na tecnologia a cada duas décadas, e estamos inegavelmente em um agora. A internet inicial, a nuvem e o móvel produziram muitas empresas de $100B+ e $1T+, e esta janela de IA em que estamos fará o mesmo - se não ainda mais. O requisito chave é que você está a capturar quota de mercado em um espaço que tem valor econômico real e utilidade - em vez de apenas desperdiçar dinheiro para uma base de utilizadores efémera. E deve haver fossos duráveis a longo prazo no seu espaço. Para empresas onde há valor acumulado em entrar cedo com o produto certo (como agentes em uma base de código que melhoram com mais uso), isso é certamente verdade. Nem todas as categorias de IA têm isso, mas especialmente em espaços b2b ou prosumer - como codificação, saúde, legal, serviços financeiros, e mais - isso será claramente verdade. Portanto, se você está em uma dessas situações, a jogada é crescer rapidamente e ficar grande rapidamente, e claro, garantir que continue a inovar para se manter no topo. Então a questão é, como você gera margens brutas mais altas ao longo do tempo? Aqui estão alguns caminhos: 1. Introduzir serviços de maior margem. Especialmente para Agentes de IA, haverá uma tonelada de software para torná-los eficazes para qualquer caso de uso em grande escala. Isso significa que precisaremos de ferramentas de alto nível, segurança de dados, recursos administrativos, capacidades de fluxo de trabalho, e mais. Todas coisas que ostensivamente têm margens brutas de 90%+ e cujo custo não aumenta realmente com o uso. Introduzir gradualmente mais dessas capacidades em um modelo ortogonal ao preço de uso ajudará a equilibrar a estrutura de margem. 2. Custos de IA caindo em uma base por unidade. Embora isso não aconteça tão cedo porque continuamos a usar mais tokens de IA para trabalhos mais avançados à medida que os custos diminuem, em algum momento você poderá separar alguns casos de uso que podem criar uma melhor diferença entre o preço dos tokens de IA e o que você cobra dos utilizadores. Além disso, à medida que mais opções de código aberto surgem e a concorrência acontece no espaço dos chips, podemos esperar que os preços de IA diminuam em uma base de tarefa semelhante. 3. "Traga seus próprios tokens". Este parece ter altos e baixos, mas uma opção clara neste espaço é que, para os casos de uso de maior consumo, os clientes podem simplesmente trazer suas próprias chaves de API de IA. Neste momento, se uma empresa de camada de aplicativo de IA quer 75% de margens brutas sobre o uso de IA, ela tem que cobrar 4X mais pelos tokens do que seus custos. Em muitos espaços onde há uma diferença significativa de valor entre os tokens brutos e a resolução do caso de uso, isso é plausível. Mas para muitos casos de uso, isso simplesmente não é prático em escala. Portanto, a indústria pode muito bem adotar uma abordagem onde você paga alguma margem pelo uso do software, e as taxas de token vão para o fornecedor de IA. O efeito disso seria uma receita total mais baixa para alguns jogadores de aplicativos, mas ainda assim negócios muito bons. No geral, há múltiplos caminhos a seguir para qualquer empresa de IA que esteja a entregar valor real e sustentável aos clientes. A janela agora é para capturar quota de mercado nesses casos de uso.