Google Cloud boekt spectaculaire groei van meer dan 60 procent in het afgelopen kwartaal, AI-diensten groeien als kool, er wordt fors geïnvesteerd in AI en alles lijkt in een AI-hype te zitten. Terwijl een junior medewerker goedkoper is dan AI. In de nieuwste aflevering van Techzine Talks analyseren we de opmerkelijke cijfers en plaatsen we kritische kanttekeningen bij de AI-hype.
Alle drie de grote hyperscalers laten groei zien, maar Google springt er duidelijk uit. Opvallend is dat AWS ook het beste kwartaal van de afgelopen 15 kwartalen rapporteerde, ondanks dat ze een andere strategie volgen dan Google. Waar liggen de verschillen en wat betekent dit voor de toekomst van cloud computing en AI?
Hyperscalers kiezen verschillende wegen
De strategieën van de grote cloudproviders lopen flink uiteen. Google richt zich sterk op software en diensten bovenop de infrastructuur, met producten als Gemini Enterprise. Dit verklaart grotendeels de enorme omzetstijging.
AWS daarentegen houdt vast aan een infrastructuur-first benadering met Bedrock als basis. Microsoft bevindt zich ergens tussenin, met een sterke koppeling aan OpenAI maar ook eigen AI-ambities. De vraag is welke aanpak op lange termijn het meest succesvol zal zijn.
Opvallend is dat Google momenteel meer vraag heeft dan ze kunnen leveren, terwijl bij AWS de situatie precies andersom lijkt te zijn. Dit verschil in vraag en aanbod zegt veel over hoe de markt de verschillende proposities waardeert.
De kostenrealiteit van AI
Een kritisch punt in de podcast is de discussie over AI-kosten. Volgens Nvidia is AI momenteel simpelweg duurder dan een menselijke collega. Zelfs voor taken waar AI technisch competent genoeg is, zijn de kosten per token vaak hoger dan het salaris van een junior medewerker.
Dit roept fundamentele vragen op over de ROI. Bedrijven investeren massaal in AI, maar de vraag is wanneer dit zich terugbetaalt. Google geeft aan dat 70 procent van hun code inmiddels door AI geschreven wordt, maar hun personeelsbestand is niet gekrompen, integendeel.
Kloppen die claims over productiviteitswinst wel? Pas over enkele jaren zal duidelijk worden of de huidige investeringen zich daadwerkelijk hebben terugbetaald. Er is wat dat betreft teveel wishful thinking in de markt.
OpenAI versus Anthropic: verschillende markten
De podcast besteedt aandacht aan het verschil tussen OpenAI en Anthropic. Hoewel OpenAI maandelijks veel meer wordt gebruikt, ontlopen de inkomsten elkaar niet zoveel. Anthropic heeft een duidelijker focus op de zakelijke markt, terwijl OpenAI’s consumentenstrategie vragen oproept.
De plannen van OpenAI om hardware-gadgets te maken worden met scepsis ontvangen. Dit zou betekenen dat ze direct concurreren met Apple en Samsung, een gevaarlijk pad dat veel bedrijven niet hebben overleefd. Als OpenAI iets succesvolls maakt, kunnen de grote techbedrijven dit snel kopiëren en de markt alsnog domineren.
De toekomst: wanneer wordt AI betaalbaar?
De kernvraag is wanneer AI zo efficiënt wordt dat het een standaard feature is die gewoon inbegrepen zit in diensten, zoals mobiele data inmiddels ‘gratis’ is geworden. Op dit moment zit er nog een reële kost aan elke token, en die kosten zijn substantieel bij grootschalig gebruik.
Google doet met Workspace al een poging om AI standaard mee te leveren, maar of dit financieel gezond is blijft de vraag. De capex van Google zal komend jaar enorm oplopen, wat betekent dat de investeringen nog lang niet terug zijn verdiend.
Voor grootverbruikers zal er altijd een aparte prijsstelling blijven, vergelijkbaar met hoe bedrijven betalen voor bulk-SMS. Maar voor de gemiddelde gebruiker moet AI uiteindelijk standaard en onzichtbaar worden qua kosten, anders is het geen echt succes.
Conclusie: kritisch blijven
We moeten kritisch blijven over de AI-hype. Niet alle claims van techbedrijven komen uit, er is een duidelijk verschil tussen AI-marketing en de daadwerkelijke productieve AI-inzet.
De komende jaren zullen cruciaal zijn om te bepalen welke investeringen zich terugbetalen en welke niet. Bedrijven moeten zich ook afvragen wat ze al kunnen doen zonder AI (zero tokens) en of AI daadwerkelijk een verbetering biedt voor hun specifieke use case.