Analistas: Para detectar un cambio en el sentimiento del sector AI, hay que prestar atención a seis señales; la calidad de los ingresos y la capacidad de rentabilidad se vuelven el foco principal.

Según BlockBeats, el 20 de julio el analista de mercados qinbafrank indicó que simplemente lanzar más modelos grandes, informar un mayor uso de Token o continuar incrementando el gasto de capital ya no es suficiente para revertir la preocupación actual del mercado por los retornos de inversión en IA. El mercado realmente espera una cadena de evidencias fundamentales que se confirmen mutuamente, incluyendo una expansión continua de las fuentes de ingresos de IA, aumento en la cantidad de clientes empresariales, cargas de trabajo a nivel de producción, usuarios de pago, tasas de renovación y gasto por cliente creciendo simultáneamente, y que, incluso excluyendo a grandes clientes como OpenAI, Anthropic, etc., la demanda general siga siendo fuerte. Al mismo tiempo, el nuevo margen bruto generado por la IA debe seguir superando el crecimiento de costos en depreciación, energía, redes y talento, logrando que el costo unitario de inferencia disminuya mientras el margen bruto total continúe aumentando.

Además, el mercado prestará especial atención a si la acumulación de órdenes de IA puede convertirse más rápidamente en ingresos para los próximos 12 a 24 meses, y no solo en la firma de contratos a largo plazo; la tasa de utilización de la nueva capacidad de cómputo después de ser puesta en línea, si el consumo del cliente supera los compromisos iniciales, y si el desarrollo propio de chips y la optimización de modelos pueden generar beneficios económicos verificables, también serán indicadores clave. Comparado con simplemente afirmar que chips propios como Trainium, TPU o MAI son más económicos, los inversores prefieren ver un aumento en la proporción de chips desarrollados internamente, una reducción continua del costo por Token o por tarea, mayor margen bruto por hora de acelerador, y un crecimiento sincronizado en el consumo del cliente junto con los ingresos adicionales de la plataforma. Además, los clientes empresariales deberán demostrar el verdadero retorno de inversión (ROI) de la IA, lo que incluye crecimiento de ingresos, mejora en la tasa de conversión, reducción de los costos laborales y del tiempo de procesamiento, y el paso fluido de proyectos piloto a despliegues de producción a gran escala.

En cuanto a los próximos informes financieros del segundo trimestre que publicarán las grandes tecnológicas, el mercado espera ver la combinación “Ricitos de Oro”: ingresos de cloud y IA que superen expectativas, márgenes de beneficio prácticamente estables, backlog empezando a convertirse más rápido en ingresos, sin una expansión inesperada del gasto de capital o con nuevas inversiones respaldadas por demanda contractual, y con el flujo de caja libre dejando de deteriorarse. Por el contrario, si el uso de Token y las llamadas a modelos siguen en aumento pero el gasto por cliente, los márgenes brutos y el flujo de caja libre no mejoran, el crecimiento de obligaciones pendientes sigue dependiendo de unos pocos clientes estratégicos, y el gasto de capital vuelve a incrementarse fuertemente con guías a la baja para ingresos y márgenes, las preocupaciones del mercado sobre el retorno de la inversión en IA podrían intensificarse aún más.