Quanto stanno diventando ricche le aziende con la corsa all’oro dell’intelligenza artificiale? Nvidia e Microsoft non sono gli unici vincitori. Non passa quasi un giorno senza che l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale faccia schizzare il valore di mercato di un’azienda. All’inizio di questo mese, il prezzo delle azioni di Dell, produttore di hardware, è salito del 30% in un solo giorno grazie alle speranze che la tecnologia potrà incrementare le vendite. Pochi giorni dopo, Together AI, una startup di cloud computing, ha raccolto nuovi finanziamenti con una valutazione di 1,3 miliardi di dollari, rispetto ai 500 milioni del novembre precedente.
Il grande balzo in avanti di Nvidia
Uno dei suoi investitori è Nvidia, produttore di chip per l’AI che sta vivendo una lunga fase rialzista. Prima del lancio di ChatGPT, nel novembre 2022, la sua capitalizzazione di mercato era di circa 300 miliardi di dollari, simile a quella della catena Home Depot. Oggi si attesta a 2,3 trilioni di dollari, circa 300 miliardi in meno rispetto ad Apple.
Il flusso incessante di notizie sull’AI rende difficile capire quali aziende stanno realmente trionfando nella corsa all’oro e quali avranno successo nel lungo termine. Per rispondere a questa domanda, il quotidiano The Economist ha esaminato dove si è accumulato finora il valore e come questo si confronta con le vendite previste di prodotti e servizi nello “stack” dell’AI, come i tecnologi chiamano i vari strati di hardware e software su cui l’AI si basa.
I quattro strati presi in esame
L’analisi ha esaminato quattro di questi strati e le aziende che li occupano:
- applicazioni alimentate da AI vendute a imprese al di fuori dello stack;
- i modelli AI stessi, come GPT-4, il cervello dietro ChatGPT, e i repository di questi (ad esempio Hugging Face);
- le piattaforme di cloud computing che ospitano molti di questi modelli e alcune delle applicazioni (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure);
- l’hardware, come i semiconduttori (prodotti da aziende come AMD, Intel e Nvidia), server (Dell) e attrezzature per reti (Arista), responsabili della potenza computazionale del cloud.
Le svolte tecnologiche tendono a elevare nuovi giganti della tecnologia. L’esplosione del PC negli anni ’80 e ’90 ha spinto Microsoft, che ha creato il sistema operativo Windows, e Intel, che ha prodotto i chip necessari per farlo funzionare, in cima all’ordine gerarchico delle aziende. L’era dello smartphone ha fatto lo stesso con Apple. Solo pochi anni dopo aver lanciato l’iPhone nel 2007, stava catturando più della metà dei profitti operativi globali dei produttori di telefoni cellulari. Il mondo è ancora agli albori dell’epoca dell’AI generativa. Eppure, è già stato immensamente redditizio.
In totale, le circa 100 aziende esaminate hanno creato insieme 8 trilioni di dollari di valore per i loro proprietari dall’inizio – che, ai fini di questo articolo, definiamo come ottobre 2022, poco prima del lancio di ChatGPT. Non tutti questi guadagni sono il risultato della frenesia dell’AI – i mercati azionari sono stati in una fase rialzista più ampia di recente – ma molti lo sono. A ogni strato dello stack, il valore si sta concentrando sempre più in un pugno di aziende leader. Nell’hardware, nella creazione di modelli e nelle applicazioni, le tre maggiori aziende hanno aumentato la loro quota del valore complessivo creato di una mediana del 14% nell’ultimo anno e mezzo.
Anche Microsoft ha visto aumentare la sua capitalizzazione
Nel layer cloud Microsoft, che ha una partnership con OpenAI, ha superato Amazon e Alphabet (la società madre di Google). La sua capitalizzazione di mercato rappresenta ora il 46% del totale del trio cloud, rispetto al 41% prima del rilascio di ChatGPT. La distribuzione del valore è anche disuguale tra i vari strati. In termini assoluti, la maggior parte delle ricchezze si è accumulata presso i produttori di hardware. Questo gruppo include aziende di chip (come Nvidia), aziende che costruiscono server (Dell) e quelle che producono attrezzature per reti (Arista). Nel ottobre 2022, le 27 aziende hardware del campione valevano circa 1,5 trilioni di dollari. Oggi quella cifra è di 5 trilioni.
Questo è ciò che ci si aspetterebbe in un boom tecnologico: l’infrastruttura fisica sottostante deve essere costruita prima per poter offrire software. Alla fine degli anni ’90, quando stava iniziando il boom di Internet, i fornitori di cose come modem e altri dispositivi telecom, come Cisco e WorldCom, erano i primi vincitori.
I ricavi da data center di Nvidia sono triplicati negli ultimi 12 mesi
Nvidia rappresenta circa il 57% dell’aumento della capitalizzazione di mercato delle aziende hardware. L’azienda produce oltre l’80% di tutti i chip AI, secondo IDC. Ha anche un quasi monopolio nelle apparecchiature di rete utilizzate per collegare i chip all’interno dei server AI nei data center. I ricavi dal business dei data center di Nvidia sono più che triplicati nei 12 mesi fino alla fine di gennaio, rispetto all’anno precedente. I suoi margini lordi sono cresciuti dal 59% al 74%. I rivali nella produzione di chip di Nvidia vogliono una parte di queste ricchezze. Quelli consolidati, come AMD e Intel, stanno lanciando prodotti concorrenti. Così come le startup come Groq, che produce chip AI super veloci, e Cerebras, che produce chip super dimensionati.
I più grandi clienti di Nvidia, i tre giganti del cloud, stanno tutti progettando i loro chip – sia per ridurre la dipendenza da un unico fornitore sia per rubare una parte dei succosi margini di Nvidia. Lisa Su, CEO di AMD, ha previsto che i ricavi dalla vendita di chip AI potrebbero gonfiarsi a 400 miliardi di dollari entro il 2027, dai 45 miliardi del 2023. Questo sarebbe troppo per Nvidia da digerire da sola. Man mano che le applicazioni AI diventano più diffuse, una quota crescente di quella domanda si sposterà anche dai chip necessari per l’addestramento dei modelli – che consiste nell’analizzare montagne di dati per insegnare agli algoritmi a prevedere la prossima parola o pixel in una sequenza – a quelli necessari per usarli effettivamente per rispondere alle query (“inferenza”, nel gergo tecnico).
Nell’ultimo anno circa due quinti dei ricavi AI di Nvidia provenivano da clienti che utilizzavano i suoi chip per l’inferenza. Gli esperti prevedono che parte dell’inferenza inizierà a spostarsi dalle unità di elaborazione grafica specializzate (GPU), che sono il forte di Nvidia, alle unità di elaborazione centrale di uso generale (CPU) come quelle utilizzate nei laptop e negli smartphone, che sono dominate da AMD e Intel. Prima o poi anche parte dell’addestramento potrebbe essere fatto su CPU piuttosto che su GPU. Tuttavia, la presa di Nvidia sul mercato hardware sembra sicura per i prossimi anni. Le startup senza un track record avranno difficoltà a convincere i grandi clienti a riconfigurare i sistemi hardware aziendali per la loro nuova tecnologia. Il dispiegamento dei propri chip da parte dei giganti del cloud è ancora limitato. E Nvidia ha CUDA, una piattaforma software che permette ai clienti di adattare i chip alle loro esigenze. È popolare tra i programmatori e rende difficile per i clienti passare a semiconduttori rivali, che CUDA non supporta.
I produttori indipendenti hanno goduto dei maggiori guadagni in proporzione
Mentre l’hardware vince la corsa all’accumulo del valore in termini assoluti, sono i produttori indipendenti di modelli ad aver goduto dei maggiori guadagni proporzionali. Il valore collettivo delle 11 aziende simili che abbiamo esaminato è passato da 29 miliardi a circa 138 miliardi negli ultimi 16 mesi. Si pensa che OpenAI valga circa 100 miliardi di dollari, rispetto ai 20 miliardi nel ottobre 2022. La valutazione di Anthropic è salita da 3,4 miliardi nel aprile 2022 a 18 miliardi. Mistral, una startup francese fondata meno di un anno fa, vale ora circa 2 miliardi di dollari. Parte di quel valore è legato all’hardware. Le startup acquistano pile di chip, per lo più da Nvidia, per addestrare i loro modelli. Imbue, che come OpenAI e Anthropic ha sede a San Francisco, ha 10.000 di questi chip. Cohere, un rivale canadese, ne ha 16.000. Questi semiconduttori possono vendere per decine di migliaia di dollari l’uno. Man mano che i modelli diventano sempre più sofisticati, ne hanno bisogno sempre di più.
Si ritiene che GPT-4 sia costato circa 100 milioni di dollari per l’addestramento. Alcuni sospettano che addestrare il suo successore potrebbe costare a OpenAI dieci volte tanto. Tuttavia, il vero valore dei produttori di modelli risiede nella loro proprietà intellettuale e nei profitti che essa può generare. L’entità effettiva di questi profitti dipenderà da quanto sarà feroce la concorrenza tra i fornitori di modelli – e quanto durerà. Al momento la rivalità è al massimo livello, il che potrebbe spiegare perché lo strato non ha guadagnato tanto valore in termini assoluti. Sebbene OpenAI abbia preso un vantaggio iniziale, i concorrenti stanno recuperando velocemente. Sono stati in grado di attingere agli stessi dati del produttore di ChatGPT (vale a dire testi e immagini su Internet) e, come lui, gratuitamente. Claude 3 di Anthropic sta tallonando GPT-4.
Quattro mesi dopo il rilascio di GPT-4, Meta, la società madre di Facebook, ha rilasciato Llama 2, un potente rivale che, a differenza dei modelli proprietari di OpenAI e Anthropic, è aperto e può essere modificato a piacimento da altri.
A febbraio Mistral, che ha meno di 40 dipendenti, ha stupito l’industria rilasciando un modello aperto le cui prestazioni quasi eguagliano quelle di GPT-4, pur richiedendo molto meno potenza computazionale per l’addestramento e l’esecuzione.
Anche i modelli più piccoli offrono sempre più buone prestazioni a un prezzo basso, fa notare Stephanie Zhan di Sequoia, una società di venture capital. Alcuni sono progettati per compiti specifici. Una startup chiamata Nixtla ha sviluppato TimeGPT, un modello per le previsioni finanziarie. Un’altra, Hippocratic AI, ha addestrato il suo modello sui dati degli esami per entrare nella scuola medica, per dare consigli medici accurati. L’abbondanza di modelli ha anche permesso la crescita dello strato delle applicazioni. Il valore delle 19 aziende software quotate in borsa ne gruppo delle applicazioni è salito di 1,1 trilioni di dollari o del 35% dal ottobre 2022. Questo include grandi fornitori di software che stanno aggiungendo AI generativa ai loro servizi.
Zoom utilizza la tecnologia per consentire agli utenti di riassumere le videochiamate. ServiceNow, che fornisce supporto tecnico, risorse umane e altro alle aziende, ha introdotto chatbot per aiutare a risolvere le richieste IT dei clienti. Adobe, produttore di Photoshop, ha un’app chiamata Firefly, che utilizza l’AI per modificare le immagini. I nuovi arrivati stanno aggiungendo più varietà.
“There’s An AI For That”, un sito web, conta oltre 12.000 applicazioni, rispetto a meno di 1.000 nel 2022. DeepScribe aiuta a trascrivere le note dei medici. Harvey AI assiste gli avvocati. Più idiosincraticamente, 32 chatbot promettono “conversazioni sarcastiche” e 20 generano disegni per tatuaggi. La feroce concorrenza e i bassi ostacoli all’ingresso significano che alcune, se non molte, applicazioni potrebbero avere difficoltà a catturare valore.
Lo strato cloud: Alphabet, Microsoft, Amazon
Poi c’è lo strato cloud. La capitalizzazione di mercato combinata di Alphabet, Amazon e Microsoft è salita di 2,5 trilioni di dollari dall’inizio del boom dell’AI. Contati in dollari questo è meno dei tre quarti della crescita dello strato hardware e appena un quarto in termini percentuali. Eppure confrontato con i reali ricavi che l’AI dovrebbe generare per il trio big-tech nel breve termine, questa creazione di valore supera di gran lunga quella in tutti gli altri strati. È 120 volte i 20 miliardi di dollari di ricavi che l’AI generativa dovrebbe aggiungere alle vendite dei giganti del cloud nel 2024. Il rapporto comparabile è di circa 40 per le aziende hardware e circa 30 per i produttori di modelli. Questo implica che gli investitori credono che i giganti del cloud saranno i più grandi vincitori a lungo termine.
Il rapporto delle aziende tra prezzo delle azioni e utili, un altro indicatore dei profitti futuri attesi, racconta una storia simile. I tre grandi del cloud hanno una media di 29. Questo è superiore del 50% rispetto alla tipica azienda non tecnologica nell’indice S&P 500 delle grandi aziende americane – e in aumento dal 21 all’inizio del 2023.
L’ottimismo degli investitori sul cloud può essere spiegato da tre fattori. Primo, i titani della tecnologia possiedono tutti gli ingredienti per sviluppare sistemi AI leader mondiali: tesori di dati, eserciti di ricercatori, enormi data center e un sacco di denaro extra. Secondo, gli acquirenti dei servizi AI, come le grandi corporazioni, preferiscono fare affari con partner commerciali consolidati piuttosto che con startup non testate. Terzo e più importante, la big tech ha il maggior potenziale per controllare ogni strato dello stack, dai chip alle applicazioni.
Oltre a progettare alcuni dei loro chip, Amazon, Google e Microsoft stanno investendo sia nei modelli che nelle applicazioni. Degli 11 produttori di modelli nel nostro campione, nove hanno il supporto di almeno uno dei tre giganti. Questo include OpenAI, sostenuta da Microsoft, Anthropic (Google e Amazon) e Mistral (di nuovo Microsoft). I potenziali profitti che derivano dal controllo di più strati stanno anche portando le aziende finora specifiche per strato a diversificarsi.
Il braccio di venture capital interno di OpenAI ha investito in 14 aziende dal suo lancio nel gennaio 2021, tra cui Harvey AI e Ambience Healthcare, un’altra startup medica. Sam Altman, capo di OpenAI, sta cercando investitori per finanziare un’impresa faraonica da 7 trilioni di dollari nella produzione di chip. Anche Nvidia sta diventando più ambiziosa. Ha preso partecipazioni in sette dei produttori di modelli e ora offre i suoi propri modelli AI. Ha anche investito in startup come Together AI e CoreWeave, che competono con i suoi grandi clienti cloud.
