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Dos años después de ChatGPT, la IA generativa aún debe demostrar su valor… y justificar su coste

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¿Con el riesgo de una burbuja especulativa? “La valoración de OpenAI está un poco despegada, pero puede explicarse tanto por lo que se ha logrado como por la esperanza de creación de valor en el futuro.afirma Olivier Martret, asociado del fondo Serena Capital. Sus ingresos han experimentado un crecimiento fenomenal, de 500 millones de dólares en 2022 a los 4 mil millones de dólares esperados para este año. Mientras que empezó con un producto de consumo vendido por 20 dólares al mes y apenas está empezando a girar hacia una plataforma de modelos dedicados a las empresas, que serán los más rentables.

Inversiones no rentables antes de 15 años

Si estas nuevas empresas necesitan tanto dinero es porque las inversiones a realizar son colosales. “Existen barreras de entrada para la creación de modelos fundamentales.recuerda Olivier Martret. Esto requiere una inversión de cientos de miles de millones de dólares, especialmente en potencia informática, que debe reservarse con uno o dos años de antelación. Sin olvidar los salarios para atraer talento, cuando sólo entre 300 y 400 personas en el mundo son capaces de crear un modelo así.

En su Informe sobre el índice de IA 2024, publicado en abril, la Universidad de Stanford señaló que “los costos de desarrollar modelos de IA de vanguardia han alcanzado niveles sin precedentes”. Según la universidad estadounidense, se gastaron 78 millones de dólares en entrenar el GPT-4 de OpenAI, mientras que el Gemini Ultra de Google costó 191 millones de dólares. Los asombrosos costos afectan a toda la cadena de valor y, en particular, a los proveedores de la nube, obligados a aumentar la capacidad de los centros de datos. AWS (Amazon) anunció una inversión de 150 mil millones de dólares en infraestructura de inteligencia artificial durante los próximos quince años. Microsoft también está aumentando sus anuncios de inversión en inteligencia artificial y la nube. Cantidades gastadas ahora, pero que no serán rentables hasta dentro de quince años, según admite la propia Amy Hood, su directora financiera.


Nuevos modelos de negocio

Es esta brecha la que preocupa y hace temer una sobreinversión, como durante la burbuja de Internet de la década de 2000: “Se espera que los gigantes tecnológicos inviertan más de un billón de dólares en IA en los próximos años, con pocos resultados que mostrar hasta el momento. ¿Se amortizarán algún día estos importantes gastos?”, se pregunta el banco Goldman Sachs en una nota publicada en junio. Esta es “la pregunta de los 600 mil millones de dólares”, estima en su blog David Cahn, asociado del fondo Sequoia Partners. Según él, es esta cantidad la que deben alcanzar los ingresos anuales generados por la IA para que todos los actores del ecosistema logren rentabilizar sus inversiones.

Tras la euforia suscitada por su lado mágico, ha llegado el momento de monetarizar la IA generativa. “Después de una guerra de precios para asegurar una adopción masiva, estamos entrando en una fase en la que debemos demostrar la creación de valor”señala Michael Mansard, director de estrategia de Zuora, empresa especializada en monetización. Si el puñado de empresas emergentes que desarrollan modelos fundamentales y proveedores de nube deben seguir en una carrera por los volúmenes, observa el surgimiento de un nuevo modelo de negocio entre los editores de software de IA dedicados a un problema empresarial: vender en función de los resultados y ya no del precio. usuario.

Ser capaz de medir el ROI

Como Intercom, que vende su IA dedicada a la atención al cliente en función del número de incidencias resueltas por el software. “Esto les permite evaluar el valor creado y tener en cuenta las especificidades de la IA, cuyos costes aumentan proporcionalmente al número de usuarios, ya que cuantas más solicitudes tengo, más pago por el cálculo”análisis Michel Mansard.

LightOn, una start-up parisina que desarrolla pequeños LLM especializados en casos de uso, confirma esta nueva preocupación por la creación de valor. “Con nuestros clientes, sólo elegimos casos de uso para los que podamos tener métricas y retorno de la inversión”confía Laurent Daudet, su fundador. La pepita logró ser rentable en 2023, en particular gracias a la venta de LLM hechos a medida para las empresas clientes.

ella reconoce “Apuntar especialmente a las grandes cuentas en sectores donde los sistemas de información son complejos y donde hay muchos datos disponibles”. Un recordatorio de que el mayor retorno de la inversión requiere cierta madurez digital. Una transformación que llevará unos años más.

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