Natixis IM: Rendementen AI halen investeringen langzaam in
De afgelopen twee jaar draaide de discussie rond artificiële intelligentie (AI) vooral om de vraag of de enorme investeringen in infrastructuur voldoende rendement zouden opleveren om die uitgaven te rechtvaardigen. Dat debat is nog lang niet beslecht, maar recente cijfers wijzen erop dat de aandacht verschuift van de vraag óf AI inkomsten kan genereren naar hoeveel inkomsten AI kan opleveren.
Volgens Jack Janasiewicz, portfoliomanager en hoofd beleggingsstrategie bij Natixis Investment Managers Solutions, nemen de AI-inkomsten snel toe terwijl de vraag hoog blijft. ‘De vraag naar AI is reëel. De omzetgroei wordt steeds meer beperkt door beschikbare rekenkracht, niet door een gebrek aan belangstelling van klanten.’
AI-monetisatie wint aan kracht
De inkomsten nemen toe in het hele AI-ecosysteem. Nvidia profiteert nog steeds van een uitzonderlijk sterke vraag, terwijl toonaangevende AI-bedrijven hun omzet snel zien groeien. Ook de adoptie door ondernemingen verbreedt, nu codeer agents, inferentie en andere AI-toepassingen de experimentele fase verlaten en worden ingezet in commerciële toepassingen.
‘Codeer agents, AI voor ondernemingen en interfacetoepassingen zijn echte bedrijfsactiviteiten geworden. Het zijn niet langer experimenten achter de schermen’, aldus Janasiewicz. De meest recente bedrijfsresultaten en operationele gegevens suggereren dan ook dat delen van de huidige investeringsgolf in infrastructuur meetbare economische opbrengsten beginnen te genereren.
Niet de vraag, maar de rekenkracht vormt de beperking
Het duidelijkste signaal is dat de vraag sterker blijft dan het aanbod. De bezettingsgraad van systemen ligt hoog en AI-bedrijven blijven extra rekenkracht veiligstellen om hun groei te ondersteunen. ‘De vraag is niet het probleem. De capaciteit wel’, zegt Janasiewicz.
Dat is van belang voor de investeringscase. Als de uitgaven aan AI vooral zouden worden gedreven door speculatieve verwachtingen in plaats van daadwerkelijk gebruik, zouden de vooruitzichten aanzienlijk zwakker zijn. In plaats daarvan wordt de omzetgroei steeds vaker beperkt door de beschikbaarheid van rekenkracht.
Winstgevendheid blijft de volgende horde
Toch is de investeringscase voor AI nog niet volledig bewezen. De kapitaaluitgaven blijven bijzonder hoog, de inferentiekosten, dat zijn de kosten voor het verwerken van nieuwe gegevens door AI-modellen om voorspellingen of antwoorden te genereren, liggen nog steeds op een verhoogd niveau en de vrije kasstroom staat onder druk. Tegelijkertijd ontwikkelen de marges zich in de goede richting. De efficiëntie neemt toe, de omzet groeit en operationele hefboomwerking begint zichtbaar te worden.
‘Een kleine vooruitgang, maar toch vooruitgang’, zegt Janasiewicz. De belangrijkste vraag is of die verbetering kan doorzetten tot het punt waarop AI-inkomsten voldoende duurzame vrije kasstromen en winstgevendheid opleveren om de omvang van de investeringen te rechtvaardigen.
Infrastructuur biedt meer zichtbaarheid
De recente kwartaalresultaten van hyperscalers suggereren dat beleggers steeds vaker verwachten dat elke extra geïnvesteerde dollar in AI een aantoonbaar rendement oplevert, in plaats van enkel een onzekere toekomst te financieren. Cloudinfrastructuur, inferentie en distributie bieden meer zichtbaarheid, terwijl geavanceerde AI-modellen mogelijk hogere rendementen kunnen opleveren, maar ook aanzienlijk meer onzekerheid met zich meebrengen.
‘Voor ontwikkelaars van geavanceerde AI-modellen ligt de uitdaging in het aantonen dat klanten bereid zijn een voldoende hoge premie te betalen voor superieure mogelijkheden. Voor hyperscalers ligt de kans in het creëren van waarde via de infrastructuur die het ecosysteem aandrijft’, legt Janasiewicz uit.
Conclusie
De omzetgroei versnelt, de toepassing van AI wordt breder en rekenkracht vormt eerder de beperkende factor dan de vraag. Het bewijs wordt steeds sterker dat delen van de investeringsgolf in AI-infrastructuur worden ondersteund door reële economische activiteit.
De winstgevendheid blijft echter onbewezen. De kapitaaluitgaven blijven stijgen, de kosten van inferentie zijn nog steeds hoog en de vrije kasstroom baart nog altijd zorgen.
Janasiewicz besluit: ‘Het debat over AI-investeringen evolueert. De vraag verschuift van de vraag of AI economische rendementen kan genereren naar de vraag welke onderdelen van het ecosysteem voldoende waarde zullen weten te creëren om die rendementen duurzaam te maken.’
