Tijdens de opkomst van kunstmatige intelligentie zijn er talloze waarschuwingen geweest voor een speculatieve zeepbel die de dotcom-gekte van eind jaren negentig zou kunnen evenaren, een periode die eindigde in een catastrofale ineenstorting en een golf van faillissementen.
De "dotcombubbel" (ook wel bekend als de "technologiebubbel") is een term die gebruikt wordt om de periode van explosieve groei en ineenstorting van de aandelenmarkt te beschrijven, die zich voornamelijk voordeed aan het einde van de jaren negentig (ongeveer 1995-2000).
Wereldwijd investeren technologiebedrijven momenteel honderden miljarden dollars in geavanceerde chips en datacenters.
Deze stap is niet alleen bedoeld om gelijke tred te houden met de sterke toename in het gebruik van chatbots zoals ChatGPT, Gemini en Claude, maar ook om ervoor te zorgen dat ze klaar zijn voor een meer ontwrichtende economische verschuiving: van mensen naar machines.
De uiteindelijke kosten kunnen oplopen tot triljoenen dollars. Deze financiering komt van durfkapitaal, leningen en, meer recent, een aantal onconventionele deals die de aandacht op Wall Street hebben getrokken.
Zelfs enkele van de meest fervente voorstanders van AI erkennen dat de markt booming is, maar blijven geloven in het langetermijnpotentieel van de technologie. Ze beweren dat AI veel industrieën zal hervormen, ziekten zal genezen en de menselijke vooruitgang zal bevorderen.
Echter, nooit eerder is er zo snel zoveel geld uitgegeven aan een technologie die, hoe veelbelovend ook, nog steeds niet bewezen heeft een winstgevend bedrijfsmodel te zijn.
Directieleden die stiekem sceptisch staan tegenover de meest overdreven beoordelingen van AI – of die op zijn minst hun best doen om er geld mee te verdienen – hebben wellicht het gevoel dat ze geen andere keuze hebben dan de investeringen van hun concurrenten in te halen, anders lopen ze het risico achterop te raken.
Een uitgavenfestijn van biljoenen dollars.
De gepubliceerde cijfers overtroffen alle voorgaande records. Toen Sam Altman, CEO van OpenAI, in januari het Stargate AI-infrastructuurplan van 500 miljard dollar aankondigde, wekte het prijskaartje scepsis.
Sindsdien hebben concurrenten hun uitgaven flink opgevoerd, waaronder Mark Zuckerberg van Meta, die heeft toegezegd honderden miljarden dollars te investeren in datacenters.
Om niet onder te doen, verklaarde Altman vervolgens dat hij verwacht dat OpenAI "biljoenen dollars" aan infrastructuur zal besteden.
De hamvraag is: waar komt het geld vandaan?
Om deze projecten te financieren, wagen bedrijven zich op nieuw terrein. In september kondigde chipfabrikant Nvidia een overeenkomst aan om tot 100 miljard dollar te investeren in de bouw van datacenters voor OpenAI.
Deze overeenkomst heeft sommige analisten ertoe aangezet zich af te vragen of Nvidia probeert zijn grootste klant financieel te steunen, zodat die Nvidia's dure producten blijft kopen.
Het datacenter van OpenAI is in aanbouw (Foto: Written).
Deze problemen hebben Nvidia gedurende zijn bloeiperiode parten gespeeld. De chipgigant op het gebied van AI heeft tientallen bedrijven ondersteund, waaronder makers van AI-modellen en aanbieders van clouddiensten.
Sommigen van hen gebruikten dat kapitaal later om halfgeleiders van Nvidia over te nemen. De deal met OpenAI was simpelweg van een veel grotere schaal.
OpenAI zelf, dat niet beschikt over de langdurige en winstgevende bedrijfsactiviteiten van partners zoals Microsoft of Oracle, heeft ook aangegeven dat het mogelijk schuldfinanciering zal overwegen. Volgens The Information verwacht OpenAI in 2029 115 miljard dollar aan contanten te hebben uitgegeven.
Ook andere grote technologiebedrijven raken steeds meer afhankelijk van leningen. Meta heeft zich tot kredietverstrekkers gewend om 26 miljard dollar aan financiering te verkrijgen voor een datacentercomplex in Louisiana.
Op vergelijkbare wijze leiden JPMorgan Chase en Mitsubishi UFJ een lening van meer dan 22 miljard dollar ter ondersteuning van de plannen van Vantage Data Centers om een enorm datacentercomplex te bouwen.
Is het rendement in verhouding? De kernvraag is: zal al dit geld winst opleveren?
Volgens een rapport van Bain&Co. zullen AI-bedrijven in 2030 een totale jaaromzet van 2 biljoen dollar nodig hebben om alleen al de rekenkracht te dekken. Bain voorspelt echter dat hun omzet 800 miljard dollar lager zou kunnen uitvallen.
"De gepresenteerde cijfers zijn zo extreem dat ze moeilijk te bevatten zijn. Ik weet zeker dat dit getal niet nul is, maar het is een reële mogelijkheid dat er in deze cyclus een enorme hoeveelheid kapitaal verloren gaat," aldus David Einhorn, een prominent hedgefondsmanager bij Greenlight Capital.
Deze hype beperkt zich niet tot de grote spelers. Steeds meer kleinere bedrijven proberen te profiteren van de datacenterhype.
Nebius, een cloudserviceprovider die is afgesplitst van het Russische Yandex, heeft onlangs een infrastructuurovereenkomst met Microsoft gesloten ter waarde van maximaal 19,4 miljard dollar. En Nscale, een minder bekend Brits datacenterbedrijf, werkt samen met Nvidia, OpenAI en Microsoft.
Nscale richtte zich voorheen overigens op een andere veelbelovende sector: cryptomining.
Wanneer technologie niet aan de verwachtingen voldoet.
De investeringshausse werd overschaduwd door aanhoudende scepsis over de werkelijke voordelen van de technologie. In augustus raakten investeerders bezorgd nadat onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) hadden vastgesteld dat 95% van de organisaties geen rendement behaalde op hun investeringen in AI-initiatieven.
Recentelijk hebben onderzoekers van de universiteiten van Harvard en Stanford een mogelijke verklaring aangedragen. Ze ontdekten dat werknemers AI gebruiken om "worklops" te creëren – een nieuwe term voor "door AI gegenereerde werkinhoud die eruitziet als goed werk, maar de inhoud mist om een taak daadwerkelijk vooruit te helpen."
De belofte van AI is een verhoogde productiviteit. Onderzoekers hebben echter vastgesteld dat de prevalentie van "workloops" grote organisaties jaarlijks miljoenen dollars kan kosten als gevolg van productiviteitsverlies.
Er komen steeds meer AI-chatbots op de markt (Afbeelding: n8n Blog).
AI-ontwikkelaars worden zelf geconfronteerd met de uitdaging van dalende winstmarges. Jarenlang hebben ze ingezet op de "wet van schaalvergroting"—het idee dat meer rekenkracht, data en modellen onvermijdelijk tot doorbraken zullen leiden.
De afgelopen jaar lijken deze kostbare inspanningen echter te zijn vastgelopen. Na maandenlang GPT-5 als een doorbraak te hebben gepromoot, werd de release van het nieuwste model door OpenAI in augustus met gemengde reacties ontvangen.
In zijn toespraak erkende Sam Altman dat "we nog steeds één vrij belangrijk ding missen" om algemene kunstmatige intelligentie (AGI) te bereiken.
Deze zorgen worden versterkt door de concurrentie uit China, waar bedrijven de markt overspoelen met goedkope AI-modellen. Hoewel Amerikaanse bedrijven nog steeds als marktleiders worden beschouwd, brengen deze alternatieven het risico van prijsconcurrentie met zich mee, waardoor het moeilijker wordt om investeringen in infrastructuur terug te verdienen.
Daarnaast bestaat het reële risico dat de bouw van een enorm datacenter belemmerd wordt door het reeds overbelaste nationale elektriciteitsnet.
Reactie uit Silicon Valley
Ondanks deze kritiek is de AI-industrie standvastig gebleven. De CEO van OpenAI zei tijdens een evenement in augustus: "Zitten we in een fase waarin investeerders over het algemeen overdreven enthousiast zijn over AI? Ik denk van wel. Is AI de belangrijkste ontwikkeling voor de komende lange tijd? Ook dat is mijn mening."
Mark Zuckerberg deelde deze mening en benadrukte dat het grootste probleem is dat er niet genoeg wordt uitgegeven.
Om negatieve academische rapporten te weerleggen, hebben OpenAI en Anthropic hun eigen studies gepubliceerd, waaruit blijkt dat hun systemen een aanzienlijke impact hebben.
Een rapport van Anthropic laat zien dat driekwart van de bedrijven Claude gebruikt om taken te automatiseren. OpenAI heeft ondertussen zijn GDPval-beoordelingssysteem uitgebracht, waarin staat dat "de meest geavanceerde modellen die momenteel beschikbaar zijn, de kwaliteit van het werk van professionals in de branche benaderen."
Silicon Valley – de thuisbasis van veel van 's werelds toonaangevende technologiebedrijven – is getuige van talrijke samenwerkingen op het gebied van AI en datacenters (Foto: SF).
Ontwikkelaars hopen dat ze, naarmate AI-modellen verbeteren, bedrijven en particulieren ervan kunnen overtuigen meer in deze technologie te investeren.
Herhaalt 1999 zich?
Zal de geschiedenis zich herhalen? De dotcombubbel werd aangewakkerd door speculatie in internetbedrijven, waarvan vele geen duidelijke inkomstenbronnen of bedrijfsmodellen hadden.
Een zeepbel is een economische cyclus die wordt gekenmerkt door een snelle stijging van de marktwaarde tot een niveau dat niet wordt ondersteund door fundamentele factoren, en die vaak eindigt in een ineenstorting.
Net als bij de huidige AI-boom trokken dotcombedrijven enorme investeringen aan, vaak gebaseerd op dubieuze meetmethoden zoals 'websiteverkeer' in plaats van winst. Toen de markt in 2001 instortte, werden veel bedrijven geliquideerd.
De kenmerken van het dotcom-tijdperk zijn terug te vinden in de enorme infrastructuurontwikkeling en de torenhoge waarderingen van AI.
Durfkapitalisten lokken AI-startups met privéjets en royale bonussen. Sommige AI-bedrijven ronden in slechts één jaar tijd meerdere enorme financieringsrondes af.
"Ik denk dat er veel overeenkomsten zijn met de internetbubbel," zei Bret Taylor, voorzitter van OpenAI en CEO van Sierra, een AI-startup met een waarde van 10 miljard dollar. Hij erkende dat sommige bedrijven vrijwel zeker failliet zouden gaan.
Maar volgens Taylor zullen er ook grote bedrijven ontstaan en floreren, net zoals bij Amazon en Google.
"Het klopt dat AI de economie zal transformeren, en ik denk dat het, net als het internet, in de toekomst enorme economische waarde zal creëren. Ik denk echter ook dat we in een zeepbel zitten en dat veel mensen veel geld zullen verliezen," zei hij.
Marktanalisten hebben echter ook gewezen op enkele belangrijke verschillen.
Een datacenter van Google (Foto: ST).
Ten eerste is er de gezondheid van de toonaangevende bedrijven. De meeste Amerikaanse techbedrijven van de "Mag-7" zijn gevestigde, winstgevende giganten die aanzienlijk bijdragen aan de groei van de S&P 500-index en over enorme kasreserves beschikken.
Ten tweede vindt de adoptie van AI in een razend tempo plaats. ChatGPT van OpenAI heeft ongeveer 700 miljoen wekelijkse gebruikers, waardoor het een van de snelstgroeiende consumentenproducten in de geschiedenis is.
Ten slotte genereren toonaangevende AI-bedrijven, in tegenstelling tot veel dotcombedrijven, wel degelijk inkomsten, ook al zijn ze nog niet winstgevend. OpenAI voorspelt dat de omzet tegen 2025 meer dan zal verdrievoudigen en $12,7 miljard zal bereiken.
Hoewel het bedrijf pas aan het einde van dit decennium winstgevend verwacht te zijn, heeft een recente overeenkomst waarbij werknemers aandelen kunnen verkopen, het bedrijf een impliciete waardering van 500 miljard dollar opgeleverd. Daarmee is het 's werelds meest waardevolle bedrijf dat nog nooit winstgevend is geweest.
Bron: https://dantri.com.vn/cong-nghe/con-sot-dau-tu-nghin-ty-do-la-vao-ai-va-noi-so-bong-bong-dot-com-20251020134738052.htm
Reactie (0)