Alguém consegue calcular qual é a margem de lucro bruta desses pacotes de coding das grandes empresas de modelos de IA? A margem de lucro da Anthropic é aproximadamente 40%

Os modelos open source nacionais como Zhizhi e Minimax podem ser implantados por quem tem capacidade computacional. Portanto, é difícil determinar que os pacotes de coding sejam vendidos a preços muito altos, a margem de lucro pode ser extremamente baixa, ou até mesmo prejuízo. Além disso, o modelo de negócio de venda de API é diferente de SaaS e outras aplicações na internet, cada token tem custo, não há custos marginais quase zero.
Zhizhi também enfrenta escassez de capacidade computacional, tendo vendido muitos tokens baratos anteriormente, agora os pacotes de capacidade computacional não podem mais ser vendidos, com limite diário. No mesmo modelo de negócio, a Anthropic não impõe limites, não se sabe se está gastando muito dinheiro para limitar ou se a capacidade realmente é insuficiente e aumentar o preço não resolve.
O lado negativo de estar listado é que só saberemos na próxima divulgação de resultados se eles estão se expondo demais. Os modelos chineses têm uma relação custo-benefício excelente, mas atualmente, quanto lucro realmente há nos pacotes de coding e se o modelo de negócio é sustentável ainda é difícil de dizer. Agora, eles ainda são mais um símbolo de fé, sendo uma narrativa muito importante para investimentos em IA.
Outro raciocínio muito interessante que acabei de entender recentemente:
1. Depois que os grandes modelos ficaram populares, quem mais lucrou inicialmente foram os fabricantes de chips, que precisam de capacidade computacional para treinar, a Nvidia teve um aumento explosivo, e as empresas de grandes modelos também têm essa demanda. A competição faz com que quem oferece o preço mais alto obtenha a maior margem, gerando lucros elevados.
2. Depois vem a memória, pois o treinamento e a inferência de grandes modelos de IA exigem muita memória. À medida que mais aplicações de grandes modelos surgem, a demanda por inferência cresce continuamente. Nesse momento, quem disputa a memória para inferência também se beneficia de margens elevadas.
3. Comunicação óptica de dados, com o crescimento explosivo do poder computacional de IA, a atualização das infraestruturas tradicionais, de cobre para fibra óptica, tornou-se uma parte central da infraestrutura de capacidade de IA.
Qual será o próximo setor? Empresas que possam fornecer infraestrutura e serviços de capacidade computacional provavelmente serão uma dessas áreas. Com a demanda por inferência crescendo rapidamente, a escassez de capacidade aumenta os preços, permitindo que quem fornece capacidade obtenha maiores margens. Amazon e Alibaba Cloud podem ter a oportunidade de lucrar com essa margem.