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As empresas gigantes de tecnologia, como Amazon, Google e Microsoft, não estão economizando recursos para investir no desenvolvimento do software de inteligência artificial generativa, considerada a nova fronteira de IA.
A tecnologia explodiu em 2022, graças à sua capacidade de aprender padrões complexos de comportamento a partir de uma base de dados existentes e criar novos conteúdos e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos e músicas.
As big techs já investiram cerca de US$ 1 trilhão no desenvolvimento da IA generativa, mas um relatório da RBC Capital Markets, banco de investimento global, prevê que a IA generativa deixará as margens de lucro “estruturalmente” mais baixas do que outros softwares anteriormente desenvolvidos.
O relatório levou em consideração os custos para desenvolver o software, incluindo atualizações, e os retornos com as vendas para colocar em dúvida a potencial lucratividade do produto. No caso do software de IA generativa, o que está causando dúvida é a margem bruta – medida simples de lucratividade que considera a receita e subtrai o custo dos produtos vendidos.
A constatação começou a ganhar forma quando o software passou de “on-premise” – onde as empresas rodavam o programa em seus próprios computadores – para a nuvem, onde é executado em máquinas remotas alugadas. Só aí, as margens de lucro bruto caíram de 90% para 75%, aponta o relatório.
Os analistas da RBC estimaram que a mudança da computação em nuvem para a IA generativa reduzirá ainda mais as margens de software, para cerca de 60%.
As margens de lucro bruto no negócio de software tradicionalmente estão na faixa de 90%. É por isso que o setor é tão atraente para investidores e as empresas de software têm avaliações tão elevadas.
Custa muito no início desenvolver um novo software. Mas, uma vez criado, o custo de fazer novas versões e distribuí-las aos clientes é quase zero. Com isso, os lucros crescem à medida que as vendas avançam, o que explica a escala enorme do negócio.
O cálculo de que o negócio de software pode ser menos lucrativo no caso da IA generativa é atribuído à “dificuldade de impulsionar tanta eficiência no P&L do software”, diz o relatório, referindo-se à sigla que indica as declarações de lucros e perdas das empresas.
Isso porque a IA generativa é cara para desenvolver e também para executar. Uma das etapas citadas pelo relatório é o treinamento de modelo de IA, que envolve a compra de GPUs, processadores mais sofisticados e custosos da Nvidia.
Em seguida, é preciso colocar esses chips de IA em servidores que precisam de resfriamento especial e rede dentro de enormes data centers. Essas instalações usam grandes quantidades de energia elétrica, o que também custa muito e requer atualizações caras.
Os gastos prosseguem na fase seguinte. Depois que os modelos de IA foram treinados, eles precisam ser executados. É a chamada etapa de inferência, na qual os modelos recebem novos dados ou solicitações e inferem coisas úteis a partir das informações. Mais uma vez, o estágio requer chips caros e, no cálculo geral, representa mais uma despesa contínua.
Custos elevados
Se não bastasse, a comparação como antigo negócio de software local, onde cada nova venda era quase 100% de lucro, toda vez que um cliente de IA usa um serviço de IA generativa, há uma série de custos suportados pelo provedor. O ChatGPT, por exemplo, custa à OpenAI US$ 700 mil por dia para operar.
Apesar da conta salgada, o relatório também traz previsões positivas que reforçam as apostas no desenvolvimento da IA generativa, considerada a maior inovação tecnológica desde a computação em nuvem.
Os analistas da RBC esperam que a IA generativa seja revolucionária e que os clientes gastem muito mais em novos softwares com tecnologia de IA, o que deve aumentar a receita de softwares em duas ou três vezes acima dos níveis atuais.
Com o mercado de software muito maior, pode haver também mais “dólares de lucro” disponíveis, mesmo que as margens de lucro sejam menores – os dólares de lucro são auferidos quando as margens de lucro estão caindo, ou seja, é uma medida do lucro absoluto que uma empresa gera.
Se uma empresa tem US$ 100 milhões em receita e margens de lucro de 10%, isso representa US$ 10 milhões em lucro absoluto em dólares. Se essa empresa teórica vê a receita saltar para US$ 300 milhões, mas a margem cai para 8%, ainda são US$ 24 milhões em renda — mais lucro do que antes.
“Embora esperemos que a IA generativa pressione as margens, acreditamos que os dólares de lucro bruto de longo prazo serão maiores em um mundo pós-IA generativa”, concluíram os analistas do RBC.
A grande suposição, portanto, é que a IA generativa tende a estimular enormes aumentos de receita. Caso contrário, admite o relatório, esses enormes investimentos em IA podem produzir retornos “bastante decepcionantes”.
