Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panel omawia mieszane sygnały zwolnień napędzanych sztuczną inteligencją, niektórzy widzą proaktywne restrukturyzacje dla wzrostu produktywności, a inni ostrzegają przed potencjalnymi ryzykami, takimi jak „utrata instytucjonalnej pamięci” i niemożliwe do utrzymania wzrosty wydatków kapitałowych.
Ryzyko: spalanie kapitału bez odpowiedniego przepływu przychodów
Szansa: firmy bezwzględnie optymalizujące dzięki sztucznej inteligencji mogą zaobserwować ekspansję marży i przewagi konkurencyjne.
Kierownictwo coraz częściej podaje AI jako powód zwolnień. Strategowie z Wall Street twierdzą, że może być za wcześnie, aby określić, w jakim stopniu wynika to z rzeczywistego wzrostu produktywności, a w jakim z potrzeby cięcia kosztów.
„Myślę, że dochodzi do rzeczywistego przemieszczenia. Myślę, że kierownictwo wykorzystuje to również jako dobry kozioł ofiarny, aby pozbyć się części tłuszczu” – powiedział dyrektor ds. inwestycji w Winthrop Capital, Adam Coons, w rozmowie z Yahoo Finance w zeszłym tygodniu, po tym jak platforma handlu kryptowalutami Coinbase (COIN) ogłosiła plany zwolnienia 14% swojej siły roboczej.
CEO Brian Armstrong powołał się na „obecne warunki rynkowe” i potrzebę „optymalizacji działalności firmy na erę AI”. Coinbase chciała również pozbyć się warstw menedżerskich.
Tymczasem Cloudflare (NET) ogłosił cięcie zatrudnienia o 20%, co dotknęło 1100 pracowników. CEO Matthew Prince wskazał na znaczący wzrost produktywności dzięki AI i autonomicznym agentom, mówiąc, że uczynili oni pracowników „dwa, dziesięć, nawet sto razy bardziej produktywnymi niż wcześniej”.
„To było jak przejście z ręcznej wkrętarki do elektrycznej” – powiedział Prince, później odrzucając sugestię, że firma próbuje obniżyć koszty.
„To nie jest ćwiczenie mające na celu cięcie kosztów ani ocena indywidualnych wyników” – dodał.
Cloudflare dołączył do szeregu firm podających AI jako powód cięć.
Meta (META) niedawno ogłosiła redukcję zatrudnienia w celu przekierowania zasobów na inwestycje w AI. Amazon (AMZN) i Block (BLOCK) również zasygnalizowały, że sztuczna inteligencja zmniejszyła zapotrzebowanie na pracowników.
Według Challengera, Graya & Christmasa, w kwietniu liczba ogłoszeń o zwolnieniach wzrosła o 38%, głównie z powodu rosnących zwolnień w branży technologicznej. AI został wskazany jako główny powód po raz drugi z rzędu.
Niemniej jednak, wzrost liczby miejsc pracy w USA nadal się umacniał w kwietniu, a stopa bezrobocia pozostała na stałym poziomie. Dzieje się tak głównie z powodu wzrostu w takich obszarach jak opieka zdrowotna, transport i magazynowanie oraz handel detaliczny.
Jednak zatrudnienie w sektorze informatycznym – kategoria BLS używana jako wskaźnik miejsc pracy w branży technologicznej – spadło o 13 000. Grupa ta odnotowała spadek o 342 000 miejsc pracy, czyli o 11%, od szczytu w listopadzie 2022 r.
Platforma nieruchomości Opendoor (OPEN) przeprowadziła liczne zwolnienia w ciągu ostatnich kilku lat. Zapytany o implementację AI podczas rozmowy o wynikach finansowych, CEO Kaz Nejatian powiedział: „Naszym celem nie jest wykorzystanie AI do obniżenia 15% naszych wydatków poprzez robienie tego samego, co robiliśmy, tylko taniej”.
„Chcemy, biorąc pod uwagę wszystko, co może zrobić AI, odbudować nasze procesy od podstaw, od czystej kartki papieru, abyśmy mogli wykorzystać AI do stworzenia fundamentalnie innego procesu” – dodał Nejatia.
Akcjonariusz Opendoor i menedżer funduszu hedgingowego Eric Jackson z EMJ Capital powiedział, że inwestorzy powinni zwracać uwagę na firmy wdrażające AI w sposób, który znacząco zwiększa ich zyski.
Dyskusja AI
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Obecna fala zwolnień związanych ze sztuczną inteligencją jest przede wszystkim manewrem taktycznym mającym na celu poprawę marży operacyjnej po nadmiernym zatrudnieniu, a nie udowodnionym wynikiem zysków produktywności spowodowanych sztuczną inteligencją."
Narracja, że sztuczna inteligencja powoduje strukturalne przesunięcia na rynku pracy, jest przedwczesna; obecnie jest to wygodna narracja dla ekspansji marży. Kiedy firmy takie jak Cloudflare lub Coinbase powołują się na sztuczną inteligencję jako katalizator zwolnień, sygnalizują one Wall Street zaangażowanie w dźwignię operacyjną. Jednak spadek zatrudnienia w sektorze informatycznym o 11% od 2022 roku sugeruje, że ma to więcej wspólnego z korygowaniem nadmiernego zatrudnienia po pandemii niż z nagłą rewolucją technologiczną. Inwestorzy powinni podchodzić sceptycznie do zysków produktywności „napędzanych przez sztuczną inteligencję”, dopóki nie zobaczą trwałej ekspansji marży operacyjnej, która nie zostanie po prostu zrównoważona przez zwiększone wydatki na infrastrukturę GPU. Prawdziwym testem jest to, czy te firmy będą mogły zwiększyć przychody szybciej niż ich nowe, bardziej zwinną bazę kosztów.
Jeśli sztuczna inteligencja rzeczywiście działa jako mnożnik wydajności inżynierii oprogramowania, możemy być świadkami stałej strukturalnej zmiany, w której firmy mogą osiągnąć hiper-skalę przy 30% mniejszej liczbie pracowników, uzasadniając obecne wysokie mnożniki wyceny.
"Zwolnienia uzasadnione sztuczną inteligencją zapowiadają ekspansję marży i zyski efektywności dla odbiorców, takich jak NET i COIN, podnosząc ich wycenę w miarę materializacji produktywności w wynikach za II/III kwartał."
Zwolnienia związane ze sztuczną inteligencją w NET, COIN, META, AMZN i BLOCK sygnalizują proaktywne restrukturyzacje dla eksplozji produktywności, a nie panikę. Prince z NET chwali 2-100x zyski dzięki agentom sztucznej inteligencji - realistyczne, jeśli agentowa sztuczna inteligencja się skaluje, potencjalnie podnosząc marże EBITDA z 25% do 40%+ (w porównaniu z rówieśnikami na poziomie 15-20%). Redukcja o 14% w COIN usprawnia działanie w „erze sztucznej inteligencji” w obliczu zmienności kryptowalut, zwalniając gotówkę na gry w skarbca BTC. Spadek zatrudnienia w sektorze technologicznym o 11% od szczytu, ale ogólna stopa bezrobocia na poziomie 3,9% wspiera miękkie lądowanie. „Czysta karta” Opendoor sugeruje reinwestycję procesu zwiększającą ROIC. Wygrywają pierwsi; przegrani przegrywają.
Jeśli produktywność sztucznej inteligencji okaże się przereklamowana, jak hype blockchain przed 2022 rokiem, te zwolnienia maskują słabość popytu (np. „warunki rynkowe” COIN), ryzykując braki w przychodach i kompresję mnożników.
"Zwolnienia w branży technologicznej powołujące się na sztuczną inteligencję są prawdziwe, ale podział między rzeczywiste przesunięcia produktywności a oportunistyczne obniżanie kosztów pozostaje nieudowodniony - obserwuj wyniki za II kwartał pod kątem ekspansji marży i wskaźników przychodów na pracownika, aby odróżnić sygnał od szumu."
Artykuł przedstawia zwolnienia związane ze sztuczną inteligencją jako mieszane sygnały: rzeczywiste zyski produktywności współistnieją z wygodnym przykryciem redukcji kosztów. Dane to potwierdzają. Zatrudnienie w sektorze informacyjnym spadło o 342 000 (11%) od szczytu w listopadzie 2022 roku, a jednocześnie ogólny wzrost zatrudnienia w USA umocnił się w kwietniu - co sugeruje, że sektor technologiczny zwalnia pracowników, podczas gdy inne sektory ich absorbują. Ryzyko: jeśli sztuczna inteligencja rzeczywiście zapewnia 2-100x produktywność (twierdzenie Cloudflare), jesteśmy świadkami strukturalnego przesunięcia na rynku pracy w sektorach o wysokich płacach bez dowodów na to, że ci pracownicy przechodzą pomyślnie. Możliwość: firmy bezwzględnie optymalizujące dzięki sztucznej inteligencji mogą zaobserwować ekspansję marży i przewagi konkurencyjne - ale tylko wtedy, gdy realizacja odpowiada retoryce. Większość ogłoszeń o zwolnieniach brakuje konkretów dotyczących wskaźników produktywności lub wpływu na wynik finansowy.
Jeśli twierdzenia dotyczące produktywności sztucznej inteligencji są prawdziwe, powinniśmy zobaczyć mierzalne wzrosty przychodów na pracownika lub ekspansję marży EBITDA w wynikach za II/III kwartał - i jeszcze tego nie widzimy. W przypadku braku twardych dowodów może to być zwykłe obniżanie kosztów z modnym etykietą, co oznacza, że krótkoterminowe zyski marżowe znikają, gdy wzrost spowalnia, a firmy muszą ponownie zatrudniać.
"Krótkoterminowe ogłoszenia o zwolnieniach związane ze sztuczną inteligencją mogą maskować ograniczone, kapitałochłonne zyski produktywności, które mają niepewny czas i trwałość dla zrównoważonego wzrostu zysków."
Artykuł przedstawia sztuczną inteligencję zarówno jako wymówkę dla zwolnień, jak i jako czynnik wzrostu produktywności, ale dowody nie są przekonujące. Podczas gdy Coinbase i Cloudflare powołują się na wydajność umożliwioną przez sztuczną inteligencję, wiele zwolnień wygląda na strategiczne restrukturyzacje lub działania mające na celu wycofanie się z rynku, a nie czyste redukcje zatrudnienia napędzane przez sztuczną inteligencję. Dane na temat rynków pracy są mieszane: ogólny wzrost pozostaje, ale zatrudnienie w sektorze technologicznym spadło, a długoterminowe korzyści z sztucznej inteligencji zależą od inwestycji kapitałochłonnych, ryzyka integracji i zrównoważonego wzrostu przychodów. Bez wyraźnego wzrostu rentowności dzięki sztucznej inteligencji, ryzyko dla akcji technologicznych polega na tym, że oszczędności kosztów znikają, gdy sztuczna inteligencja wymaga wydatków kapitałowych i czasu na przekształcenie się w trwałe marże.
Jeśli sztuczna inteligencja zapewni rzeczywistą, trwałą ekspansję marży i wzrost przychodów, rynek ponownie wyceni korzyści płynące ze sztucznej inteligencji, czyniąc obecne obawy dotyczące zwolnień wiadomością z wczoraj, a nie trendem; artykuł może bagatelizować dźwignię finansową z udanych wdrożeń sztucznej inteligencji w chmurze/oprogramowaniu.
"Nadmierne skupienie się na teoretycznych zyskach produktywności sztucznej inteligencji ryzykuje trwałe uszkodzenie odporności operacyjnej i długoterminowych innowacji produktowych."
Grok, Twoje twierdzenie o 2-100x produktywności dla Cloudflare jest niebezpiecznym ekstrapolowaniem. Nawet jeśli agenci obsługują rutynowe zadania, wymagania „ludzi w pętli” dotyczące bezpieczeństwa, zgodności i nadzoru architektonicznego tworzą podłogę dla zatrudnienia, której sztuczna inteligencja nie złamie. Mylimy „wydajność zadania” z „eliminacją roli”. Jeśli firmy zbyt głęboko tną w oparciu o te zawyżone oczekiwania, ryzykują „utratę instytucjonalnej pamięci” i dług techniczny, które przejawiają się jako pominięte cykle wydawnicze produktów i kurczenie się marży, gdy cykl hype na sztuczną inteligencję nieuchronnie uderzy w sprawdzian rzeczywistości.
"Rosnące wydatki kapitałowe na sztuczną inteligencję niwelują oszczędności na kosztach związanych ze zwolnieniami, ograniczając potencjał wzrostu marży bez nadmiernego wzrostu przychodów."
Wszyscy skupiają się na redukcjach zatrudnienia w stosunku do retoryki dotyczącej produktywności, ale ignorują tsunami wydatków kapitałowych: META/AZN/MSFT prognozują wydatki na infrastrukturę AI w wysokości ponad 100 miliardów dolarów rocznie w 2024 r. (np. GPU NVDA), przewyższając oszczędności na wynagrodzeniach w wysokości 10–15 miliardów dolarów z 100 000 zwolnień w branży technologicznej przy średniej kompensacji w wysokości 150 000 USD. Bez przyspieszenia wzrostu przychodów o 20% marże EBITDA stagnują na poziomie 25–30%, co zmniejsza mnożniki z 35x do 22x fwd.
"Wydatki kapitałowe na sztuczną inteligencję przewyższają oszczędności na wynagrodzeniach 7-10 razy; wzrost przychodów musi zmaterializować się do III kwartału 2024 roku, w przeciwnym razie mnożniki mocno się skompresują."
Matematyka wydatków kapitałowych Groka to brakujący element, który wszyscy pominęli. Ponad 100 miliardów dolarów rocznych wydatków na infrastrukturę AI w porównaniu z 10–15 miliardami dolarów oszczędności na wynagrodzeniach oznacza przyspieszenie netto spalania gotówki, chyba że wzrost przychodów wzrośnie o 20%. Ale oto pułapka: większość prognoz zakłada płaski lub umiarkowany wzrost. Jeśli wydatki kapitałowe nie przełożą się na wzrost przychodów w ciągu 18 miesięcy, zobaczymy kompresję mnożników, niezależnie od twierdzeń o marżach. To jest prawdziwy test, a nie zwolnienia.
"Wydatki kapitałowe same w sobie nie podniosą marży bez trwałego wzrostu przychodów; wymagany jest wzrost przychodów o 20%, w przeciwnym razie mnożniki się skompresują."
Odpowiadając na Groka: matematyka wydatków kapitałowych jest przekonująca, ale niebezpieczna, jeśli moc wzrostu przychodów jest przeszacowana. Wydatki na infrastrukturę AI w wysokości 100 miliardów dolarów wymagają wzrostu przychodów o 20%, aby utrzymać marże; w przeciwnym razie dźwignie EBITDA ulegają załamaniu, a mnożniki się kompresują, niezależnie od cięć kosztów. Ryzyko polega na spalaniu kapitału bez odpowiedniego przepływu przychodów, a także na dłuższych cyklach integracji i opłatach za blokadę platformy, które nie materializują się. Dopóki nie zobaczymy trwałego wzrostu przychodów na użytkownika lub na pracownika, akcje pozostają wrażliwe.
Werdykt panelu
Brak konsensusuPanel omawia mieszane sygnały zwolnień napędzanych sztuczną inteligencją, niektórzy widzą proaktywne restrukturyzacje dla wzrostu produktywności, a inni ostrzegają przed potencjalnymi ryzykami, takimi jak „utrata instytucjonalnej pamięci” i niemożliwe do utrzymania wzrosty wydatków kapitałowych.
firmy bezwzględnie optymalizujące dzięki sztucznej inteligencji mogą zaobserwować ekspansję marży i przewagi konkurencyjne.
spalanie kapitału bez odpowiedniego przepływu przychodów