Sam Altman sta dicendo che OpenAI deve far crescere rapidamente i ricavi per coprire i costi enormi di calcolo che stanno costruendo. In questo momento, OpenAI non ha abbastanza GPU per soddisfare la domanda, il che è in realtà un buon problema. Significa che le persone vogliono ciò che stanno costruendo. Il vero rischio non è la scarsità, ma l'eccesso di capacità di calcolo prima che ci siano abbastanza clienti paganti per utilizzarla in modo redditizio. OpenAI sta spendendo miliardi in anticipo per centri dati e GPU, scommettendo di poter riempire quella capacità con i ricavi provenienti dagli abbonamenti a ChatGPT, dai clienti aziendali che integrano i loro modelli e dalle aziende che costruiscono sull'API. È come costruire un costoso cinema, i posti vuoti sono un disastro, i posti pieni lo trasformano in una macchina da soldi. L'intuizione chiave è che i costi di addestramento continueranno a salire in termini assoluti ma diminuiranno come percentuale dei ricavi se la domanda cresce correttamente. Tre forze rendono ciò possibile: abbonamenti dei consumatori, contratti aziendali e guadagni di efficienza che rendono ogni dollaro di calcolo più produttivo nel tempo. L'azienda è la leva più critica perché le imprese pagheranno molto di più per unità di calcolo rispetto agli utenti individuali. Il rischio che Sam Altman riconosce è costruire troppa capacità di calcolo troppo in fretta e avere una domanda in ritardo. Se ciò accade, OpenAI si ritrova con miliardi di infrastrutture sottoutilizzate e la tesi si rompe. Ma la sua fiducia deriva dal vedere più fonti di domanda indipendenti che tirano sul calcolo contemporaneamente, insieme a una sufficiente flessibilità per adattarsi se il tempismo o l'economia scivolano leggermente.