De inkomsten uit AI nemen volgens Natixis Investment Managers snel toe, terwijl beschikbare rekenkracht de groei beperkt. Daarmee verschuift de discussie volgens beleggingsstrateeg Jack Janasiewicz steeds meer naar de winstgevendheid van AI-investeringen.
De afgelopen jaren draaide de discussie over artificiële intelligentie volgens Janasiewicz, portfoliomanager en hoofd beleggingsstrategie bij Natixis Investment Managers Solutions, vooral om de vraag of de omvangrijke investeringen in AI-infrastructuur voldoende rendement zouden opleveren. Recente cijfers wijzen er volgens hem op dat AI inmiddels op verschillende plaatsen in het ecosysteem inkomsten genereert.
“De vraag naar AI is reëel. De omzetgroei wordt steeds meer beperkt door beschikbare rekenkracht, niet door een gebrek aan belangstelling van klanten”, aldus Janasiewicz.
Volgens hem profiteert Nvidia nog altijd van een sterke vraag en zien toonaangevende AI-bedrijven hun omzet groeien. Tegelijkertijd neemt het gebruik van AI binnen ondernemingen toe. Toepassingen zoals codeer-agents en inferentie verlaten volgens Janasiewicz de experimentele fase en worden commercieel ingezet.
“Codeer agents, AI voor ondernemingen en interfacetoepassingen zijn echte bedrijfsactiviteiten geworden. Het zijn niet langer experimenten achter de schermen.”
Capaciteit beperkt groei
Een belangrijk signaal is volgens Janasiewicz dat de vraag naar rekenkracht groter blijft dan het beschikbare aanbod. Systemen kennen een hoge bezettingsgraad en AI-bedrijven proberen aanvullende capaciteit veilig te stellen.
“De vraag is niet het probleem. De capaciteit wel”, stelt hij. Volgens Janasiewicz wijst dit erop dat delen van de investeringen in AI-infrastructuur worden ondersteund door daadwerkelijk gebruik en economische activiteit.
Dat betekent volgens hem nog niet dat de investeringscase voor AI volledig is bewezen. De kapitaaluitgaven blijven hoog en ook de kosten voor inferentie, waarbij AI-modellen nieuwe gegevens verwerken om antwoorden of voorspellingen te genereren, liggen nog op een hoog niveau. Daarnaast staat de vrije kasstroom onder druk.
Tegelijkertijd ziet Janasiewicz verbeteringen in de marges door een hogere efficiëntie, omzetgroei en operationele hefboomwerking. Hij omschrijft dat als “een kleine vooruitgang, maar toch vooruitgang”.
Verschillen binnen AI-ecosysteem
Volgens Janasiewicz bieden onderdelen als cloudinfrastructuur, inferentie en distributie momenteel meer zicht op mogelijke rendementen. Voor ontwikkelaars van geavanceerde AI-modellen bestaat meer onzekerheid.
“Voor ontwikkelaars van geavanceerde AI-modellen ligt de uitdaging in het aantonen dat klanten bereid zijn een voldoende hoge premie te betalen voor superieure mogelijkheden. Voor hyperscalers ligt de kans in het creëren van waarde via de infrastructuur die het ecosysteem aandrijft”, zegt hij.
De centrale vraag is volgens Janasiewicz daarmee aan het veranderen. Waar eerder vooral ter discussie stond of AI überhaupt economische opbrengsten kon genereren, gaat het volgens hem nu steeds meer om welke onderdelen van het AI-ecosysteem voldoende waarde en duurzame kasstromen kunnen realiseren om de omvangrijke investeringen te rechtvaardigen.
