Nieuwe golf van AI roept meer vragen op dan antwoorden
Waar de afgelopen twee jaar vooral draaide om spectaculaire AI-doorbraken, verschuift de aandacht nu steeds meer naar een fundamentele vraag: hoe ziet het economische model achter kunstmatige intelligentie er eigenlijk uit? Dat staat centraal in een uitgebreid gesprek tussen technologie-analist Benedict Evans en investeerder Erik Torenberg van a16z.
Hoewel generatieve AI in recordtempo bedrijven en ontwikkelaars heeft bereikt, blijft volgens Evans veel onzeker. Niet alleen over welke bedrijven uiteindelijk zullen winnen, maar vooral over wie straks daadwerkelijk het meeste geld verdient aan AI: de makers van de modellen, de aanbieders van infrastructuur of de ontwikkelaars van nieuwe toepassingen.
Programmeren blijkt de eerste echte AI-doorbraak
Volgens Evans is softwareontwikkeling uitgegroeid tot de eerste sector waarin AI onmiskenbaar zijn waarde bewijst. AI-coding-assistenten en autonome programmeeragenten versnellen het schrijven, testen en verbeteren van software aanzienlijk.
Dat succes is geen toeval. Programmeren bestaat grotendeels uit gestructureerde taal, duidelijke regels en directe feedback. Daardoor kunnen grote taalmodellen hier uitzonderlijk goed presteren.
Toch benadrukt Evans dat dit waarschijnlijk slechts de eerste stap is. De grote vraag blijft welke andere beroepsgroepen dezelfde productiviteitssprong zullen ervaren.
De geschiedenis van technologie biedt belangrijke lessen
Hoewel AI vaak wordt gepresenteerd als een volledig nieuwe revolutie, ziet Evans opvallende parallellen met eerdere technologische omslagen.
Hij vergelijkt de huidige situatie met de opkomst van:
- de pc;
- het internet;
- smartphones;
- cloudcomputing.
Elke nieuwe technologie begon met enorme verwachtingen en investeringen, terwijl pas jaren later duidelijk werd welke toepassingen werkelijk waarde toevoegden.
Volgens Evans bevindt AI zich momenteel precies in die overgangsfase waarin enthousiasme en economische realiteit elkaar ontmoeten.
De strijd tussen AI-modellen wordt steeds heviger
De concurrentie tussen ontwikkelaars van foundation models neemt ondertussen razendsnel toe.
Bedrijven investeren tientallen miljarden euro's in:
- steeds krachtigere modellen;
- gigantische datacenters;
- gespecialiseerde AI-chips;
- wereldwijde cloudinfrastructuur.
Maar juist daardoor ontstaat een nieuw economisch probleem.
Wanneer meerdere aanbieders vergelijkbare prestaties leveren, ontstaat druk op de prijzen. Net zoals bij eerdere technologieplatformen dreigt AI uiteindelijk steeds goedkoper te worden.
Dat roept de vraag op of de modellen zelf uiteindelijk voldoende winst kunnen blijven genereren.
Worden AI-modellen uiteindelijk een basisvoorziening?
Een van de meest interessante discussies draait om de mogelijkheid dat foundation models uiteindelijk veranderen in een soort digitale nutsvoorziening.
In dat scenario verschuift de meeste economische waarde niet naar de aanbieders van de modellen zelf, maar naar bedrijven die bovenop die modellen nieuwe software bouwen.
Dat patroon is al vaker zichtbaar geweest.
Internetverbindingen werden een basisdienst.
Cloudservers werden infrastructuur.
Mobiele besturingssystemen werden een platform.
Volgens Evans is het goed mogelijk dat AI dezelfde ontwikkeling zal doormaken.
SaaS krijgt een complete economische herziening
Ook Software-as-a-Service (SaaS) staat volgens Evans voor een fundamentele verandering.
Traditionele SaaS-platformen rekenen meestal vaste abonnementskosten per gebruiker.
AI verandert dat model.
Wanneer iedere gebruiker voortdurend AI-opdrachten uitvoert, ontstaan variabele kosten voor elke interactie. Dat betekent dat softwarebedrijven opnieuw moeten nadenken over:
- prijsmodellen;
- marges;
- winstgevendheid;
- schaalbaarheid.
AI maakt software niet alleen slimmer, maar ook duurder om te leveren.
Miljardeninvesteringen vragen om rendement
Een ander belangrijk thema is de enorme kapitaaluitgaven (CapEx) die AI vereist.
Over de hele wereld worden nieuwe datacenters gebouwd en investeren technologiebedrijven gigantische bedragen in GPU's en energievoorzieningen.
Die investeringen moeten uiteindelijk worden terugverdiend.
Volgens Evans is nog helemaal niet duidelijk of de toekomstige vraag naar AI groot genoeg zal zijn om al die infrastructuur rendabel te maken.
Dat maakt de huidige AI-markt economisch bijzonder spannend.
Bedrijven experimenteren nog volop
Hoewel veel ondernemingen inmiddels AI inzetten, bevinden de meeste organisaties zich nog in een experimentele fase.
Ze testen:
- copilots;
- klantenservice;
- softwareontwikkeling;
- documentanalyse;
- interne automatisering.
Pas de komende jaren zal blijken welke toepassingen daadwerkelijk blijvende productiviteitswinst opleveren.
Net zoals eerdere digitale revoluties zal ook AI waarschijnlijk minder plotseling veranderen dan veel mensen vandaag verwachten.
De consument bepaalt uiteindelijk het succes
Niet alleen bedrijven spelen een rol.
Ook consumenten zullen bepalen welke AI-toepassingen werkelijk succesvol worden.
Nieuwe technologie slaagt immers pas wanneer gebruikers bereid zijn hun dagelijkse gedrag aan te passen.
Dat gebeurde eerder bij smartphones, streamingdiensten en sociale media.
Volgens Evans is het nog lang niet zeker welke AI-diensten uiteindelijk een vanzelfsprekend onderdeel van het dagelijks leven worden.
De grootste AI-vraag is nog onbeantwoord
Ondanks alle technologische vooruitgang blijft één fundamentele vraag volgens Evans openstaan.
Waar zal uiteindelijk de meeste economische waarde ontstaan?
Bij:
- de makers van de AI-modellen;
- de cloudplatformen;
- de chipfabrikanten;
- of de duizenden nieuwe softwarebedrijven die AI integreren?
Die vraag zal waarschijnlijk bepalend zijn voor het volgende decennium van de technologiesector.
Wat vandaag nog een race om rekenkracht lijkt, kan morgen uitgroeien tot een strijd om toepassingen, gebruikerservaring en bedrijfsmodellen.
