2026-01-18 09:34:14

Искусственный интеллект — стартапы легко финансировать, но масштабная прибыльность становится все сложнее, и это настоящая проблема.

Говорить, что AI быстрее окупается, чем интернет-бум, — это лишь половина правды. Окупаемость не равна заработку — ключевая разница в структуре затрат.

Когда традиционное программное обеспечение готово, дополнительные затраты на копирование приближаются к нулю, именно поэтому оно может поддерживать 90% валовой маржи. AI — другое дело, каждый запрос пользователя, каждое моделирование требуют затрат на вычислительные ресурсы, и эту сумму не скрыть.

Что в итоге? Даже самые крутые AI-стартапы удерживают валовую прибыль в пределах 50%-60%. Эта цифра выглядит неплохо, но по сравнению с ожиданиями финансирования быстрорастущих стартапов — это довольно болезненно. В долгосрочной перспективе такая структура затрат ограничивает возможности масштабирования.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .

4 Лайков

Награда
4
6
Репост
Поделиться

комментарий

0/400

MEVHunterNoLoss

· 9ч назад

Стоимость вычислительной мощности действительно является слабым местом AI, быстрое финансирование, но трудности с получением прибыли — это серьезная проблема

Посмотреть ОригиналОтветить0

LiquiditySurfer

· 9ч назад

Легко привлекать финансирование, трудно реализовать его — эта схема давно надоела. Главное — это старая истина: без хорошей структуры затрат любые деньги — пустой звук. --- 50%-60% валовой прибыли звучит неплохо? Посчитаем по историческим счетам интернет-программного обеспечения, и станет ясно, что это скромно. --- Расходы на вычислительные мощности — это неизбежность, по сути, потолок AI-стартапов заложен в их генетике. --- Реализация ≠ заработок, это очень важное различие, оно затрагивает боль многих проектов. --- Вместо того чтобы устраивать феерии с привлечением финансирования, лучше сначала разобраться, как правильно выстроить структуру затрат, иначе все работают на облачных провайдеров. --- Проблема низкой маржи на самом деле отражает проблему модели, масштабность неэкономична — это серьезный недостаток.

Посмотреть ОригиналОтветить0

MindsetExpander

· 9ч назад

Финансирование быстрое не означает долгую жизнь, это действительно жестко. Стоимость вычислительной мощности действительно является слабым местом в AI-стартапах, неудивительно, что все соревнуются в эффективности.

Посмотреть ОригиналОтветить0

NeverPresent

· 9ч назад

Это то, что я всегда хотел сказать: легкое финансирование = рабочая бизнес-модель, это разные вещи. Валовая прибыль застряла на уровне 50-60%, и эту стену с вычислительной мощностью действительно не обойти.

Посмотреть ОригиналОтветить0

GateUser-2fce706c

· 9ч назад

Я уже говорил, что этот волшебный ключ к богатству в AI не на уровне приложений, а в вычислительных мощностях и оптимизации моделей. Прибыльность снизится до 50-60%, и история с финансированием уже не будет убедительной, капитал рано или поздно проснется.

Посмотреть ОригиналОтветить0

ImaginaryWhale