Doanh thu tăng có thể che giấu vấn đề biên lợi nhuận của startup AI

Đưa sản phẩm ra thị trường có thể diễn ra nhanh chóng đối với một startup AI, nhưng việc theo dõi khía cạnh tài chính lại khó khăn hơn. Đối với dòng tiền ra khỏi doanh nghiệp, Altery cấp cho các công ty mới thành lập một tài khoản thanh toán và hạn mức chi tiêu cho phép người sáng lập thấy đội ngũ sử dụng những gì từ các nhà cung cấp mô hình và dịch vụ đám mây. Stripe Billing xử lý các khoản phí đăng ký hoặc dựa trên mức sử dụng. AvaTax của Avalara giúp tính thuế giao dịch đối với hàng hóa kỹ thuật số ở các khu vực pháp lý khác nhau. Dịch vụ Employer of Record của Deel xử lý chi phí và thủ tục giấy tờ khi thuê một chuyên gia ở nước ngoài. Mỗi dịch vụ xử lý một vấn đề tài chính riêng lẻ. Không dịch vụ nào cho người sáng lập câu trả lời liệu khách hàng tiếp theo của một công cụ AI có mang lại lợi nhuận hay không.

Câu hỏi này đáng được chú ý hơn khi chi phí lập trình sản phẩm đang giảm. Một nhóm nhỏ có thể đưa công cụ đến người dùng mà không cần đội ngũ phát triển lớn, chỉ để thấy rằng mỗi người dùng kích hoạt các khoản chi cho suy luận (inference), lưu trữ dữ liệu, hoặc giám sát thủ công. Việc tăng doanh số có thể nâng doanh thu, nhưng chi phí phục vụ những khách hàng đó có thể tăng gần như cùng tốc độ.

Các nhà đầu tư phần mềm từ thế giới truyền thống thường đánh giá cao biên lợi nhuận gộp cao vì phục vụ thêm một khách hàng thường rẻ. Kỳ vọng này khó duy trì hơn với các dịch vụ AI. Một người dùng gửi số lượng truy vấn gấp mười lần cũng có thể tiêu thụ gấp mười lần dung lượng mô hình, bất kể mức phí hàng tháng cố định.

Hãy tưởng tượng một dịch vụ giả định tính phí $100 mỗi người dùng hàng tháng. Với các cuộc gọi mô hình, lưu trữ và hỗ trợ trực tiếp tiêu tốn $30, công ty giữ lại $70 trước khi trả lương, quảng cáo và các chi phí khác. Nếu một bản cập nhật đẩy chi phí phân phối trực tiếp lên $60 trong khi giá niêm yết vẫn giữ nguyên, doanh thu không đổi và số tiền còn lại để trả cho chi phí chung giảm xuống $40. Số lượng người dùng tăng lên có thể che giấu sự suy giảm này trong một thời gian.

Một người sáng lập có thể bỏ qua áp lực bằng cách tập trung vào số lượng người đăng ký và doanh thu định kỳ hàng tháng trong khi chỉ xem xét chi phí nhà cung cấp vào cuối tháng. Với một sản phẩm dựa vào mức sử dụng, một hướng điều tra hữu ích hơn là cách doanh thu, chi phí trực tiếp và dòng tiền ra thay đổi cùng nhau khi khách hàng tăng mức tiêu thụ.

Một công ty ưu tiên AI nên có cái nhìn trực tiếp về chi phí biến đổi được phân tích theo khách hàng hoặc loại công việc. Suy luận mô hình, truy xuất dữ liệu, lưu trữ và các cuộc gọi đến nguồn dữ liệu bên thứ ba đều là một phần của bức tranh đó. Tiền lương và các công cụ đăng ký cố định cũng có liên quan, nhưng chúng trả lời một câu hỏi khác về mức tiêu hao tiền mặt tổng thể của doanh nghiệp.

Một người sáng lập có thể bắt đầu với ba bước. Đầu tiên: đối chiếu khoản phí thu cho mức tiêu thụ thực tế của người dùng với chi phí trực tiếp của việc cung cấp dịch vụ. Thứ hai: xác định các tài khoản hoặc chức năng đằng sau khối lượng công việc vượt trội. Thứ ba: xem xét thời điểm dòng tiền vào từ khách hàng so với dòng tiền ra cho các nhà cung cấp hạ tầng. Các thỏa thuận hàng năm và phí đám mây hàng tháng có thể gây ra khủng hoảng tiền mặt ngay cả khi dịch vụ có vẻ có lợi nhuận trên bảng tính.

Các kiểm soát chi tiêu rất hữu ích, nhưng chúng chỉ đại diện cho một phần của giải pháp. Giới hạn thanh toán đám mây có thể ngăn hóa đơn bất ngờ mở rộng. Nó không thể sửa chữa một bậc giá mà chi phí cung cấp luôn cao hơn số tiền thu được. Điều đó đòi hỏi điều chỉnh về giá cả, giới hạn sử dụng, lựa chọn mô hình hoặc kiến trúc sản phẩm.

Dấu hiệu lành mạnh nhất là liệu biên lợi nhuận gộp có cải thiện khi mức sử dụng mở rộng hay không. Một doanh nghiệp có thể cắt giảm chi phí cho mỗi tác vụ bằng cách gửi các truy vấn cơ bản đến các mô hình rẻ hơn, lưu trữ các kết quả phổ biến, hoặc làm lại một chức năng kích hoạt quá nhiều yêu cầu. Nó cũng có thể thấy rằng người dùng sẵn sàng trả phí cao hơn cho một quy trình có giá trị cao cụ thể thay vì sử dụng không giới hạn một trợ lý rộng.

Đối với những người tạo startup, vấn đề là về đường băng tiền mặt. Đối với các nhà tài trợ tài chính, đó là sự xem xét liệu việc thu hút người dùng nhanh chóng có thể trở thành lợi nhuận ổn định hay không. Các dịch vụ cho phép một công ty nhỏ chấp nhận thanh toán, lập hóa đơn cho khách hàng, xử lý công việc thuế và tuyển dụng nhân viên trên toàn thế giới ngày càng dễ tiếp cận hơn. Thực hành khó khăn hơn là theo dõi cách mỗi phần nhu cầu bổ sung ảnh hưởng đến biên lợi nhuận và thanh khoản trước khi tăng trưởng biến bài học thành một bài học đắt giá.