Artificial intelligence (AI) has taken the markets by storm, catapulting several AI-related stocks to all-time highs.
Amid concerns that AI's rally is a "bubble," a new report from Sequoia Capital cast doubt on whether firms will ever be able to recoup hardware costs.
Sequoia's Report: A report from Sequoia Capital written by David Cahn estimated that AI needs to generate $600 billion a year to justify its immense hardware costs.
Cahn arrived at the $600 billion number by taking NVIDIA Corp's (NASDAQ:NVDA) fourth-quarter GPU revenue of $150 billion and doubling it to account for the cost of AI data centers. Cahn doubled the resulting $300 billion to account for a 50% gross margin for the end-user of the GPU.
GPU stockpiles have steadily increased as supply shortages have diminished.
Cahn assumes that Alphabet Inc, Microsoft Corp, Apple Inc, Meta Platforms Inc, Oracle Corp, ByteDance, Alibaba Group, Tencent Holdings, X and Tesla Inc will generate a combined $100 billion from new AI-related revenue each year. The estimate creates a $500 billion gap between revenue and cost.
What About Google Search?: Alphabet Inc's flagship Google Search made $175 billion in 2023, according to company filings. Google is the world's preeminent search engine and captures a gigantic market share.
Therefore, generative AI must generate nearly 3.5 times the annual revenue of Google Search to turn a profit, a tall task indeed.
Market Implications: While some signs are encouraging that AI will eventually prove valuable to consumers, it is no sure thing that it will ever turn a profit over GPU stockpile costs.
In determining the industry's prospects, experts (such as Forbes' Peter Cohan) have noted the importance of an "AI killer," a use case that is a clear, highly desirable value-add for consumers. A historical example is spreadsheets during the personal computing revolution.
No such feature exists yet, as customers currently seem reluctant to spend money on AI. It may be months or years before a killer use case exists, if ever. The release of OpenAI's long-awaited GPT-5 could serve as a potential catalyst if the release lives up to lofty expectations. Alternatively, AI's future use case may be far from our current expectations.
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Image: Pixabay
人工知能は市場を席巻し、いくつかの人工知能関連の株式を史上最高値に押し上げました。
人工知能の上昇が「バブル」であるとの懸念がある中、Sequoia Capitalからの新しい報告書は、企業がいつか硬体費用を回収できるかどうか疑問視しています。
David CahnによるSequoia Capitalのレポートでは、人工知能は、膨大な硬体コストを正当化するために、1年に6000億ドルの収益を生み出す必要があると評価されています。
Cahnは、エヌビディアの第4四半期のGPU収益が1500億ドルであり、AIデータセンターのコストを考慮して、その2倍を加算することで、6000億ドルの数字にたどり着きました。エンドユーザーのGPUの使用者に対する50％の粗利益を加味して、Cahnはその結果の3000億ドルを2倍にしました。
供給不足が解消したために、GPUの在庫は着実に増加しています。
Cahnは、アルファベット、マイクロソフト、アップル、メタ・プラットフォームズ、オラクル、バイトダンス、アリババグループ、テンセント・ホールディングス、X、およびテスラが新たな人工知能関連の収益から合わせて1000億ドルを生み出すと予想しています。この見積もりは、収益とコストの間に5000億ドルの差を生み出します。
アルファベットの旗艦であるGoogle検索は、企業の申告によると、2023年に1750億ドルを稼ぎ出しました。Googleは世界有数の検索エンジンであり、巨大な市場シェアを占めています。
したがって、生成的な人工知能は、利益を生み出すためにGoogle検索の年間収益の約3.5倍を生成する必要があります。これは大変な課題となります。
消費者に対して人工知能が最終的に価値を提供することが証明される前に、AIがGPUの在庫コストを超える利益を上げることは確実ではありません。
業種の見通しを決定する上で、Peter Cohan氏のような専門家は、「AIキラー」と呼ばれるものが重要であると指摘しています。これは、明らかで高度な価値を消費者に提供するユースケースです。パーソナルコンピュータ革命期のスプレッドシートがその歴史的な例です。
現在、顧客は人工知能にお金を使うことに躊躇しているため、そのような機能はまだ存在しません。もしそのリリースが期待に応えるものであれば、OpenAIの待望のGPt-5のリリースはポテンシャルを秘めています。それとは別に、AIの将来のユースケースは、現在の私たちの予想からは遠く離れたものになるかもしれません。
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