Kwa mtazamo wa juu, kampuni za miundo ya akili bandia (AI) zinaonekana kupata faida kubwa, lakini huenda wanaofurahia zaidi ni watoa huduma za kompyuta ya wingu walio nyuma yao.
Utafiti wa hivi karibuni wa Barclays umechanganua mgawanyo wa faida katika mnyororo wa sekta ya AI. Utafiti uligundua kuwa kwa kila dola 100 za mapato zinazozalishwa na kampuni za miundo (kumbuka: kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 674.6), dola 35 hadi 40 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 236.1 hadi 269.8) huenda kwa majukwaa matatu makubwa ya wingu kwa njia ya gharama za uwezo wa kompyuta kwa uendeshaji wa modeli: Amazon AWS, Microsoft Azure na Google GCP.
Watoa huduma za kompyuta ya wingu wanaweza kupata faida ya uendeshaji ya dola 10 hadi 20 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 67.5 hadi 134.9) kutoka sehemu hii ya mapato, sawa na kiwango cha faida ya uendeshaji cha hadi 35% hadi 45%. Hitimisho hili linatokana na ripoti ya utafiti wa Barclays kuhusu uchumi wa kila kitengo katika sekta ya AI, iliyochapishwa Agosti 28, na linawezesha umma kuona kwa uwazi zaidi thamani katika mnyororo wa sekta ya AI inaelekea wapi.
Ripoti hiyo pia inaonyesha kuwa kiwango cha faida ya uendeshaji wa modeli zinazolipiwa katika maabara za AI kimeongezeka kutoka zaidi ya 10% mwaka 2025 hadi 50% hadi 65% au zaidi mwaka 2026; kiwango cha faida ghafi baada ya marekebisho kimeongezeka kwa pointi 30 hadi 50 kwa mwaka.
Mchambuzi wa Barclays Ross Sandler alisema kuwa sababu kuu ya ongezeko kubwa la kiwango cha faida ni wateja wa biashara pamoja na kile kinachoitwa “michakato ya kazi ya mawakala wenye akili” (agentic workflows), ambayo tayari imekuwa bidhaa ya “lazima inunuliwe” sokoni.
Aliongeza kuwa kiwango halisi cha faida cha maabara za AI huenda tayari kiko juu kuliko makadirio katika ripoti. Hata hivyo, ushindani kati ya miundo ya kisasa unavyozidi kuwa mkali na usambazaji wa uwezo wa kompyuta unavyoendelea kuongezeka, kipimo hiki kinatarajiwa hatimaye kushuka hatua kwa hatua.
Ili kuwasaidia wawekezaji kuelewa vyema tofauti za kifedha kati ya maabara mbalimbali za AI, Barclays iliunda maabara mbili za kufikirika za AI ya kisasa kwa ajili ya kulinganisha.
Takriban 70% ya mapato ya “Maabara A” yanatokana na API, na 30% yanatokana na usajili; “Maabara B” iko kinyume chake, ambapo 80% ya mapato yanategemea biashara ya usajili, huku API ikichangia 20% pekee.
Kwa kuwa biashara ya API kwa asili ina kiwango cha juu zaidi cha faida ya uendeshaji wa modeli kuliko biashara ya usajili, pamoja na tofauti katika ugawaji wa gharama za mafunzo na mgawanyo wa mapato kati ya washirika, kiwango cha faida ghafi baada ya marekebisho cha maabara hizi mbili za kufikirika kilitofautiana kwa pointi 17 za kushangaza: Maabara A ilikuwa takriban 55%, huku Maabara B ikiwa 38% pekee.
Tofauti katika namna ya kutambua mapato ilizidisha zaidi “upotoshaji” huu.
Maabara A hutambua mapato ya API ya moja kwa moja kwa thamani ya jumla, huku Maabara B ikitumia utambuzi wa thamani halisi, na hata kutohesabu kabisa mapato ya API ya moja kwa moja yanayoendeshwa na washirika wa kimkakati. Barclays ililinganisha hali hii na tofauti kati ya Uber na Lyft: biashara zao kuu zinafanana kimsingi, lakini kutokana na tofauti za taratibu za uhasibu, takwimu zinazoonekana hatimaye kwenye taarifa za kifedha zinaweza kuwa tofauti kabisa.
Ripoti hiyo inaonya kuwa maabara za AI zinapoanza kutoa taarifa za kifedha kulingana na Kanuni Zinazokubalika kwa Ujumla za Uhasibu (GAAP), wawekezaji wanahitaji kwanza kuelewa tofauti hizi za uhasibu kabla ya kufanya ulinganisho kati ya kampuni, la sivyo itakuwa vigumu kufanya ulinganisho wenye maana.
Viwango vya faida vya mistari tofauti ya bidhaa
Uchanganuzi zaidi wa mistari mahususi ya bidhaa unaonyesha kuwa bidhaa za usajili, kama vile Claude Code na Codex, zina makadirio ya kiwango cha faida ya uendeshaji wa modeli cha takriban 70%, kikiwa cha chini zaidi kati ya mistari mitatu mikuu ya bidhaa.
Sababu ni kwamba maabara za AI ziko tayari kubeba sehemu ya gharama za tokeni (Token) ili kuhifadhi watumiaji. Usajili wa aina hii kwa kawaida hutozwa kila mwezi na huwekewa kikomo cha matumizi. Inafaa kuzingatia kuwa hivi karibuni marudio ya kuweka upya kikomo cha matumizi yameongezeka kwa kiasi kikubwa, jambo ambalo huenda linaonyesha kwa wakati mmoja shinikizo la maabara za AI kuhusu uhifadhi wa watumiaji na kuendelea kuboreshwa kwa ufanisi wa modeli.
API ya moja kwa moja ndiyo modeli ya kwanza ya kibiashara kuibuka katika maabara za AI, na pia ndiyo mstari wa biashara wenye kiwango cha juu zaidi cha faida. Zana za wasanidi programu kama Cursor na Figma hutoza kulingana na idadi ya tokeni zinazotumiwa na mtumiaji. Barclays inakadiria kuwa kwa sasa kiwango cha faida ya uendeshaji wa modeli kupitia API kimezidi 80%.
Ufanisi wa tokeni wa modeli unapoendelea kuongezeka, yaani idadi ya tokeni zinazohitajika kukamilisha kazi ileile inapopungua, pamoja na kupanda kwa bei rasmi za API na uboreshaji endelevu wa miundombinu ya huduma za uendeshaji wa modeli, ikiwemo quantization, decoding ya kubahatisha na uwezo wa kompyuta wa kizazi kipya, nafasi kubwa zaidi za faida zinaendelea kufunguliwa.
Ripoti hiyo ilisisitiza kuwa kiwango halisi cha faida ya uendeshaji wa modeli kupitia API katika robo ya pili ya mwaka 2026 kilikuwa juu zaidi kuliko kiwango kinachoonyeshwa kwenye chati, lakini kinatarajiwa kurudi katika kiwango cha kawaida wakati fulani baadaye.
API ya moja kwa moja huwapa watumiaji wa mwisho uzoefu unaofanana kimsingi na API ya moja kwa moja, lakini mtumiaji huanzisha uhusiano wa moja kwa moja wa malipo na mtoa huduma wa wingu. Kadiri API ya moja kwa moja inavyoendelea kuongeza sehemu yake katika mapato yote ya maabara za AI, tofauti kati ya maabara katika namna ya kutambua mapato pia itaongeza zaidi pengo la ulinganishaji kati ya taarifa zao za kifedha.
Watoa huduma za wingu wanapata kiasi gani hasa
Uchanganuzi zaidi wa muundo wa faida wa watoa huduma za kompyuta ya wingu unaonyesha kuwa kwa kila dola 100 za mapato zinazozalishwa na maabara za AI (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 674.6), Maabara A kwa kawaida huhusisha takriban dola 35 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 236.1) za mapato ya huduma za wingu. Baada ya kutoa gharama za miundombinu, watoa huduma za wingu wanaweza kupata faida ya takriban dola 11.80 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 79.6), sawa na kiwango cha faida ya uendeshaji cha takriban 34%.
Hali ya Maabara B ina faida zaidi. Kutokana na kuwepo kwa utaratibu wa mgawanyo wa mapato na mshirika wa kimkakati, unaohusisha 20% ya mapato na kuweka kikomo cha jumla, watoa huduma za wingu wanaweza kupata takriban dola 41 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 276.6) kwa kila dola 100 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 674.6) za mapato ya AI ya Maabara B, ambapo faida hufikia dola 19.10 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 128.8), na kiwango cha faida ya uendeshaji kinafikia 47%.
Inapaswa kuzingatiwa kuwa kiwango cha juu zaidi cha faida cha Maabara B kinatokana na utaratibu wa mgawanyo wa mapato na mshirika wa kimkakati, unaohusisha 20% ya mapato na kuweka kikomo cha jumla.
Barclays ilisisitiza kuwa utaratibu huu wa mgawanyo wa mapato huongeza kiwango cha faida kinachoonekana cha watoa huduma za wingu. Kipengele hiki kikiondolewa, faida halisi kwa tokeni moja ya watoa huduma za wingu wanaohusishwa na maabara hizo mbili haina tofauti. Mpango huu wa mgawanyo wa mapato unatarajiwa kupungua hatua kwa hatua hadi sifuri baada ya 2028.
Zaidi ya hayo, bidhaa za usajili za mawakala wenye akili zinaweza pia kuunda thamani ya ziada kwa watoa huduma za wingu. Bidhaa hizi za wakati wa utekelezaji zenye uwezo wa kukumbuka hali mara nyingi huhitaji kutumia rasilimali za programu za kiwango cha juu kama vile hifadhidata, hivyo thamani kwa kila kitengo cha mapato huwa kubwa zaidi. Katika baadhi ya hali, kunaweza pia kuwa na mipango ya mgawanyo wa mapato kati ya watoa huduma za wingu na maabara za AI, jambo linaloongeza zaidi mapato halisi ya watoa huduma wa wingu.
Kwa kuangalia ukubwa wa sekta nzima, Barclays inatarajia mapato ya maabara za AI kuongezeka kutoka dola bilioni 7 mwaka 2024 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan bilioni 47.221) (takriban dola trilioni 220 za Taiwan), hadi dola bilioni 137 mwaka 2026 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan bilioni 924.192) (takriban dola trilioni 4.3 za Taiwan), na kufikia dola bilioni 690 mwaka 2028 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan trilioni 4.65) (takriban dola trilioni 21.8 za Taiwan).
Kwa kuhesabu mapato ya kila mwaka yanayorudiwa (ARR) yaliyowekwa kwa kiwango cha mwaka mwishoni mwa mwaka, kasi ya ukuaji ni kubwa zaidi: yanatarajiwa kufikia takriban dola bilioni 200 mwishoni mwa 2026 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan trilioni 1.35) (takriban dola trilioni 6.3 za Taiwan), na huenda yakafikia dola bilioni 782 mwishoni mwa 2028 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan trilioni 5.28) (takriban dola trilioni 24.7 za Taiwan).
Kwa sasa, matumizi ya mafunzo bado yanachangia takriban 48% ya mapato ya maabara za AI. Hii inamaanisha kuwa kwa kila dola 1 ya mapato inayopatikana na maabara za AI (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 6.7), karibu dola 1 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji ni takriban yuan 6.7) ya mapato ya mtoa huduma wa wingu huhusishwa nayo.
Hata hivyo, uwiano wa gharama za mafunzo kwa mapato unapungua kwa kasi, kutoka 96% mwaka 2024 hadi makadirio ya 35% mwaka 2027, na kisha hadi 30% mwaka 2028.
Maana ya mwelekeo huu ni kwamba faida inayotokana na biashara ya uendeshaji wa modeli inapozidi matumizi ya mafunzo, uwezo wa jumla wa maabara za AI kupata faida utaendelea kuimarika, na mwelekeo wa sekta nzima utahamia hatua kwa hatua kutoka “inayoendeshwa na mafunzo” hadi “inayoendeshwa na uendeshaji wa modeli”.
Wakati huohuo, uwiano wa mapato ya AI ya watoa huduma za wingu kwa mapato ya maabara za AI pia unapungua, kutoka 153% mwaka 2024 hadi 90% mwaka 2026, na unatarajiwa kushuka zaidi hadi 73% mwaka 2028.
Barclays inatarajia kuwa katika miaka miwili ijayo, sehemu za AWS, Azure na GCP katika matumizi ya uwezo wa kompyuta ya maabara za AI zitaendelea kuwa thabiti kwa kiasi kikubwa, lakini kufikia 2028 muundo wa sekta unaweza kugeuka.
Wakati huo, miradi ya miundombinu ya AI inayofadhiliwa kwa kuweka mali rehani itaanza kufanya kazi hatua kwa hatua na kuwa chaguo linalopendelewa zaidi na maabara za AI. Hii inamaanisha kuwa “makampuni matatu makubwa” ya sasa ya kompyuta ya wingu yanaweza kuanza kupoteza sehemu ya soko katika masoko ya mafunzo na uendeshaji wa modeli za AI kwa wakati mmoja, huku muundo wa sasa wa faida ukikabiliwa na mabadiliko makubwa.