AI balon: OpenAI vreden 750 milijard, izgublja 17 na leto

Tehnološka podjetja bodo letos v infrastrukturo umetne inteligence vložila več kot 400 milijard dolarjev. Več kot polovica profesionalnih upravljavcev skladov meni, da so delnice umetne inteligence v balonu. Vrzel med vloženimi sredstvi in dejanskimi prihodki se širi, primerjave z dot-com obdobjem pa so vse glasnejše.

Ko je Demis Hassabis, direktor Google DeepMind in nobelovec za kemijo, novembra spregovoril za Financial Times in podcast Hard Fork, ni ovijal v vato. “Nekateri deli ekosistema umetne inteligence so verjetno v balonu,” je dejal in opozoril na zagonska podjetja, ki zbirajo kapital po vrednotenjih v višini več deset milijard dolarjev, še preden so sploh začela poslovati. “Kako je to lahko vzdržno? Moj občutek je, da verjetno ni.”

Hassabisove besede so odmevale ravno zato, ker ne prihajajo od borznega analitika ali kritika tehnološke industrije, temveč od enega najvidnejših akterjev v panogi. In ni osamljen. Izvršni direktor Alphabeta Sundar Pichai je v istem tednu za BBC priznal, da v trenutnem investicijskem ciklu obstajajo “elementi iracionalnosti” in da v primeru poka balona “nobeno podjetje ne bo imuno, tudi mi ne”. Dario Amodei, direktor Anthropica, je na konferenci DealBook ocenil, da bi tudi manjša napaka v časovnici lahko povzročila resne posledice za nekatere igralce v industriji.

Po podatkih Goldman Sachs bodo samo največji tehnološki igralci, tako imenovani hiperskalarji, letos za kapitalske izdatke namenili okrog 427 milijard dolarjev, kar je 62 odstotkov več kot leto prej. Napoved za leto 2026 že presega 500 milijard. Alphabet je ob objavi četrtletnih rezultatov začetek februarja napovedal, da bo prihodnje leto za investicije namenil med 175 in 185 milijard dolarjev, kar je skoraj dvakrat toliko kot leta 2025. Meta načrtuje podobno podvojitev na 115 do 135 milijard. Amazon, Microsoft, Meta in Alphabet bodo po napovedih letos skupaj porabili okrog 650 milijard dolarjev.

Po ocenah Gartnerja bo skupna svetovna poraba za umetno inteligenco letos dosegla skoraj 1,5 bilijona dolarjev, prihodnje leto pa preseže dva bilijona. Analitična družba IDC napoveduje, da bo trg infrastrukture za umetno inteligenco do leta 2029 dosegel 758 milijard dolarjev letno.

Na drugi strani pa so prihodki, ki za naložbami znatno zaostajajo. OpenAI, podjetje, okrog katerega se vrti celotna AI mrzlica, je v prvi polovici leta 2025 ustvarilo 4,3 milijarde dolarjev prihodkov ob 7,8 milijarde dolarjev operativne izgube, kot poroča Financial Times. Po lastnih projekcijah bo podjetje leta 2026 izgubilo 17 milijard, leta 2027 pa 35 milijard dolarjev. OpenAI je sklenilo posle v skupni vrednosti okrog 1,5 bilijona dolarjev, vendar bo letošnji prihodek predvidoma dosegel okrog 20 milijard. To razmerje med naložbami in donosi vedno znova sproža primerjave z obdobjem, ko so podobne obljube o prihodnosti slišali za vsako spletno podjetje z domeno in poslovnim načrtom.

Institucionalni vlagatelji te primerjave jemljejo resno. V oktobrski anketi Bank of America je rekordnih 54 odstotkov globalnih upravljavcev skladov ocenilo, da so delnice umetne inteligence v balonu. V novembrski anketi iste banke je 20 odstotkov upravljavcev, ki upravljajo premoženje v skupni vrednosti 550 milijard dolarjev, prvič v dvajsetih letih izjavilo, da podjetja pretirano investirajo. “Dolge pozicije v sedmerici veličastnih” so ostale najbolj prenatrpana trgovalna strategija, kar pomeni, da je večji del trga močno izpostavljen ravno tem podjetjem, ki jih upravljavci sami označujejo za predrago.

Če se te ocene izkažejo za pravilne, bi posledice segale daleč čez Silicon Valley. Nekdanja glavna ekonomistka Mednarodnega denarnega sklada Gita Gopinath je za The Economist izračunala, da bi korekcija primerljiva dot-com poku izbrisala 20 bilijonov dolarjev premoženja ameriških gospodinjstev, kar ustreza okrog 70 odstotkom BDP. Tuji vlagatelji bi po njeni oceni izgubili dodatnih 15 bilijonov. Gopinathova dodaja, da visoka zadolženost, trgovinski konflikti in omejene fiskalne rezerve danes dopuščajo občutno manj manevrskega prostora kot leta 2000.

Preprosta primerjava z dot-com obdobjem pa je lahko zavajajoča. V poznih devetdesetih je velika večina internetnih podjetij poslovala brez prihodkov in brez jasnega poslovnega modela. Danes tehnološki velikani ustvarjajo visoke dobičke in denarne tokove. Alphabet je lani prvič presegel 400 milijard dolarjev letnih prihodkov, čisti dobiček je zrasel na 132 milijard. Nvidia, simbol celotne AI tekme, dosega 53-odstotno neto maržo. Razmerje med cenami in prihodki na tehnološkem segmentu S&P 500 je povišano, vendar daleč od ekscesov iz leta 2000, ko so se delnice gibale popolnoma neodvisno od dobičkov. Goldman Sachs ocenjuje, da trenutno stanje bolj ustreza letu 1997 kot letu 1999, kar nakazuje, da je do vrhunca morebitnega balona še nekaj let.

Obenem pa analiza BlackRocka kaže, da AI investicije v razmerju do BDP zaenkrat dosegajo okrog 0,8 odstotka, medtem ko so prejšnji veliki tehnološki cikli dosegli vrhove pri 1,5 odstotka ali več. Po tem merilu bi morali hiperskalarji letno porabiti 700 milijard, preden bi dosegli raven dot-com obdobja. In za razliko od takratnih zagonskih podjetij, ki so se financirala z dolgom, danes 90 odstotkov investicij v infrastrukturo umetne inteligence prihaja iz lastnih denarnih tokov podjetij, kot poudarjajo pri Goldman Sachs Asset Management.

To pa ni celotna zgodba. Nekateri vzorci iz preteklosti se namreč ponavljajo, le v drugačni preobleki. Krožno financiranje, pri katerem Nvidia investira v OpenAI, ta pa sredstva porabi za nakup Nvidijinih čipov, medtem ko je Microsoft 27-odstotni lastnik OpenAI in še njegov oblačni ponudnik, močno spominja na prakse telekomunikacijskih podjetij konec devetdesetih. Podjetje Lucent Technologies je takrat financiralo nakupe lastne opreme in knjižilo prihodke, ki so se pozneje izkazali za neizterljive. Hiperskalarji so poleg tega podaljšali amortizacijske dobe za strežnike in čipe, Meta s treh na pet let in pol, Google in Microsoft s treh na šest let, kar optično izboljšuje dobičke, čeprav tehnološki napredek pomeni, da se ta oprema dejansko zastareva hitreje.

Vprašanja pa prihajajo tudi od tam, od kod jih nihče ni pričakoval. Januarja 2025 je kitajsko podjetje DeepSeek objavilo model R1, ki po zmogljivostih konkurira modelu o1 podjetja OpenAI, a je bil po navedbah podjetja usposobljen za vsega 294.000 dolarjev z uporabo 512 Nvidijinih čipov H800. Za primerjavo, Sam Altman je leta 2023 pojasnil, da usposabljanje temeljnih modelov stane “občutno več” kot 100 milijonov dolarjev. Objava je v enem dnevu z borze izbrisala skoraj 600 milijard dolarjev Nvidijine tržne vrednosti in sprožila temeljno vprašanje: če lahko kitajski laboratorij z omejenim dostopom do najnaprednejših čipov doseže primerljive rezultate za delček stroškov, ali je zahodna paradigma masivnih investicij res edina pot naprej?

Hassabis sam razlikuje med peno in pivom. Tehnologija sama po sebi ni v balonu, pravi, je pa precenjena na kratek rok in podcenjena na srednji in dolgi rok. Resnično umetno splošno inteligenco od nas po njegovi oceni loči še pet do deset let in vsaj en ali dva večja preboja na ravni izuma transformerjev ali AlphaGo. Povečevanje modelov sicer prinaša vse manjše donose, a ti so še vedno dovolj visoki, da se izplača. Investicija je smiselna, ni pa več eksponentno donosna.

Profesor z Harvard Business School Andy Wu gleda na stvar drugače. Opaža, da je Microsoft razvoj jedra umetne inteligence oddal tretji osebi, OpenAI. Amazon podpira katerikoli model, brez preferenc. Meta je milijarde vložila v odprtokodni model, ki ga deli brezplačno. Iz tega Wu sklepa, da velike tehnološke družbe same ne verjamejo, da je jedro umetne inteligence ključen posel. Namesto tega stavijo na vse, kar je ob njem: oblačne storitve, oglaševanje, podatkovne centre. Pravi zlati iskopavalci so Nvidia, OpenAI in Anthropic. A kdo prodaja lopate, je v zlati mrzlici praviloma boljši posel.

In tu se zalomi. Konsenz, da je umetna inteligenca transformativna tehnologija, je skoraj povsemesten. A ta isti konsenz pravi, da obstaja ogromna vrzel med dolgoročno vizijo in kratkoročnim donosom. Bain & Company ocenjuje, da bodo podjetja do leta 2030 morala ustvariti dva bilijona dolarjev letnih prihodkov iz umetne inteligence, da bodo upravičila naložbe, ki se kopičijo danes. V letu 2024 so ti prihodki znašali 253 milijard.

Sam Altman je na nekem večerjem konec leta suhoparno pripomnil: “Nekdo bo izgubil fenomenalno količino denarja.” Kateri nekdo in koliko, bo odvisno od vprašanja, ki ga analitiki in direktorji postavljajo vse glasneje: ali bo rast prihodkov dovolj hitra, da bo upravičila infrastrukturo, ki se gradi danes? Če bo, bodo kritiki umolknili, kot so leta 2001, ko se je zdelo, da je internet predraga napaka, in leta 2010, ko je postal temelj globalnega gospodarstva. Če ne bo, bodo podatkovni centri in strežniški parki, ki rastejo od Teksasa do Tokia, postali spomenik iste človeške lastnosti, ki je napihovala delnice spletnih trgovin z domačimi živalmi in telekomunikacijskih podjetij brez strank. Iracionalnega zanosa.