La storia dei margini lordi delle aziende di applicazioni AI affronta la prima “ispezione”: Canva rallenta volontariamente, Figma assorbe internamente i costi di inferenza
Le esperienze di Canva e Figma rivelano una difficoltà comune tra le aziende che sviluppano applicazioni di intelligenza artificiale: gli elevati costi di inference stanno erodendo gravemente i margini lordi e compromettono il modello economico per unità. Per contenere i costi, Canva ha scelto di rallentare la diffusione dell’AI, causando un rallentamento nella crescita dei ricavi; Figma, invece, ha registrato un forte calo del valore delle sue azioni a causa dei costi sostenuti durante il periodo di test gratuito. Entrambe le aziende puntano su modelli sviluppati internamente per trovare una soluzione, ma resta ancora da verificare se e come l’AI porterà effettivamente profitti nel tempo.
Due delle principali aziende nel settore del software di design stanno svelando, attraverso dati finanziari reali, il costo più nascosto della trasformazione AI.
Canva questa settimana ha lanciato un avvertimento agli investitori: la crescita annua dei ricavi rallenterà fino al 20%, poiché l’aziendaha volontariamente interrotto un piano previsto di espansione delle funzionalità AI progettate per spingere la crescita degli abbonamenti a pagamento—la domanda ha superato di gran lunga le aspettative, così come i costi dei servizi. I risultati di Figma, resi noti giovedì, hanno mostrato che la crescita dei ricavi prevista per il terzo trimestre scenderà dal 48% del trimestre di giugno al 36%, e la società ha ammesso che diversi strumenti AI sono ancora in fase di test e non hanno ancora trovato un percorso di monetizzazione efficace. Dopo la notizia, il titolo Figma ha perso circa il 15% in un solo giorno.

Secondo il media tech The Information, le esperienze delle due aziende puntano verso lo stesso problema strutturale: la popolarità dei prodotti AI non si traduce automaticamente in un modello economico unitario solido. Nel contesto delle narrazioni precedenti che vedevano grandi aspettative nei confronti delle aziende AI da parte degli investitori, questa rappresenta una reale prova di stress in prima linea.
Canva: Una domanda troppo elevata diventa un peso, si azionano i freni volontariamente
La situazione di Canva è piuttosto drammatica, non perché non abbia utenti, ma proprio perché ce ne sono troppi.
Secondo le fonti, il COO di Canva Cliff Obrecht avrebbe dichiarato ai colleghi che, prima dell’introduzione dell’AI, i costi per servire molti utenti gratuiti erano “molto bassi”. Ma con il lancio delle funzionalità AI, “questi costi sono aumentati drasticamente, il modello economico unitario ha subito un cambiamento fondamentale, il che rende molto più importante ridurre i costi AI rispetto a prima”.
Proprio su questa base, Canva ha scelto di rallentare volontariamente il ritmo di rilascio delle funzioni AI originariamente previste, invece di continuare a spingere la crescita utenti a costi elevati. Questa decisione ha abbassato direttamente le previsioni sulla crescita dei ricavi per l’intero anno, che ora sono scese al 20% rispetto alle precedenti stime di mercato, molto più alte.
Per risolvere il problema dei costi alla radice, Canva sta investendo fortemente nello sviluppo dei propri modelli AI. L’azienda sostiene che i suoi modelli interni per la generazione di immagini e video sono più veloci e meno costosi rispetto ai modelli dei principali AI lab. Ma il problema è che, questi modelli non sono riusciti a rispettare la finestra temporale dell’attuale espansione funzionale dell’AI, costringendo così la società a dipendere ancora da modelli esterni più costosi nei momenti critici.
Figma: Prodotti Beta disponibili gratuitamente, tutti i costi di inferenza a carico dell’azienda
Diversamente dal freno volontario di Canva, Figma affronta un’altra forma di pressione sui costi: pagare per prodotti non ancora monetizzati.
Il CFO di Figma, Praveer Melwani, lo ha spiegato direttamente durante la conference call con gli investitori:
“Al momento non addebitiamo ai clienti i costi per l’utilizzo di prodotti ancora in fase di test, i costi di inferenza sono totalmente a nostro carico, senza alcun introito a compensare tali spese.”
Ciò significa che Figma sta finanziando di tasca propria l’uso delle sue funzioni AI da parte degli utenti, in attesa che tali strumenti escano dalla fase di test e vengano effettivamente monetizzati. Secondo le previsioni dell’azienda, questa struttura dei costi influirà sul margine lordo.
Figma sta anch’essa aumentando gli investimenti nello sviluppo dei modelli AI proprietari, e ha già iniziato a combinare modelli interni e di ultima generazione per supportare i suoi nuovi agenti intelligenti Figma AI. Tuttavia, l’addestramento di modelli interni richiede tempo e risorse e la pazienza dei mercati finanziari è chiaramente limitata—dopo la pubblicazione delle linee guida di performance, il titolo Figma è sceso di circa il 15% in una sola seduta.
Problema comune: la struttura dei costi della trasformazione AI non è ancora ottimizzata
Secondo il rapporto, i casi di Canva e Figma evidenziano una contraddizione comune per le aziende AI nella fase attuale: l’attrattiva dei prodotti sul fronte utente è stata convalidata, ma il percorso per trasformarla in un modello di profitto sostenibile non è ancora chiaro.
Entrambe le aziende vedono nello sviluppo di modelli proprietari la chiave di svolta—riducendo la dipendenza dai costosi modelli esterni, con il potenziale di migliorare radicalmente il modello economico unitario. Tuttavia, c’è un inevitabile sfasamento temporale tra la costruzione di questi modelli e le richieste immediate di crescita dei risultati da parte del mercato.
Secondo le analisi, questi due rendiconti offrono un importante riferimento: il costo della trasformazione AI non si riflette solo negli investimenti in R&S, ma è profondamente radicato nei costi di inferenza generati da ogni singola richiesta utente. Fino a quando il modello di business non sarà maturo, questa componente continuerà a erodere lo spazio di margine lordo.
La narrazione dell’AI da parte delle aziende software sta affrontando la prima vera e propria verifica finanziaria.
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