Analisti: la svolta nel sentiment del settore AI richiede l’attenzione a sei segnali chiave; qualità dei ricavi e redditività diventano il punto focale

BlockBeats riporta che, il 20 luglio, l'analista di mercato qinbafrank ha affermato che limitarsi a pubblicare nuovi modelli di grandi dimensioni, a rivelare un uso più elevato dei Token o a continuare ad aumentare la spesa in conto capitale non è più sufficiente a dissipare le attuali preoccupazioni del mercato sul ritorno degli investimenti in AI. Il mercato attende prove concrete e interconnesse sui fondamentali, tra cui: una continua espansione delle fonti di ricavi legate all’AI, un aumento del numero di clienti aziendali, carichi di lavoro produttivi, posti a pagamento, tassi di rinnovo e spesa media per cliente in crescita sincronizzata; e, anche escludendo pochi grandi clienti come OpenAI e Anthropic, la domanda complessiva deve rimanere forte. Inoltre, la crescita del margine lordo aggiuntivo dell’AI deve superare costantemente l’aumento dei nuovi costi (ammortamenti, energia, rete e talenti); il costo per inferenza unitaria deve diminuire, mentre il margine lordo totale deve poter ancora aumentare.

Inoltre, il mercato osserverà con particolare attenzione se l’accumulo di ordini AI sarà in grado di tradursi rapidamente in ricavi nei prossimi 12-24 mesi, e non solo in contratti a lungo termine; saranno indicatori chiave anche il tasso di utilizzo delle nuove infrastrutture di calcolo, se la spesa dei clienti supera gli impegni iniziali e se l’auto-produzione di chip e le ottimizzazioni dei modelli porteranno a benefici economici verificabili. Piuttosto che semplici affermazioni sul fatto che i chip autoprodotti come Trainium, TPU o MAI abbiano costi inferiori, gli investitori desiderano vedere: una quota crescente di chip autoprodotti, un calo continuo dei costi per Token o attività, un margine lordo orario per acceleratore più elevato e una crescita parallela della spesa dei clienti e degli introiti accessori della piattaforma. Inoltre, i clienti aziendali dovranno dimostrare il reale ROI dell’AI, inclusi l’aumento delle entrate, il miglioramento dei tassi di conversione, la riduzione dei costi del personale e del tempo di elaborazione e il passaggio efficace dai progetti pilota alla produzione di massa.

Per quanto riguarda i dati finanziari del secondo trimestre che le principali aziende tecnologiche stanno per pubblicare, la combinazione ideale (“Goldilocks”) che il mercato spera di vedere è: ricavi dal cloud e dall’AI superiori alle attese, margini di profitto sostanzialmente stabili, Backlog che inizia a convertirsi in ricavi più rapidamente, spese in conto capitale che non si espandono oltre le attese o nuovi investimenti già supportati da ordini contrattuali, e free cash-flow che smette di deteriorarsi. Al contrario, se l’uso dei Token e le chiamate dei modelli continuano a crescere, ma la spesa media per cliente, i margini lordi e il free cash-flow non migliorano, le obbligazioni residue da onorare crescono ancora facendo leva su pochi clienti strategici, e la spesa in conto capitale viene nuovamente aumentata mentre le previsioni su ricavi e margini vengono riviste al ribasso, le preoccupazioni del mercato sul ritorno degli investimenti in AI potrebbero intensificarsi ulteriormente.