Giganci technologiczni, inwestując krzyżowo, sami pompują bańkę AI

(Dan Tri) - Setki miliardów dolarów są inwestowane w sztuczną inteligencję, ale większość z nich krąży w gronie wielkich firm technologicznych - „wielkich graczy”, którzy inwestują i kupują sobie nawzajem, tworząc ryzykowny zamknięty obieg finansowy.

Gra Gigantów

W czerwcu Elon Musk wierzył, że do końca 2026 roku sztuczna inteligencja przewyższy ludzką. W lipcu Sam Altman z OpenAI oświadczył, że jego technologia „zmieni bieg historii”. Mark Zuckerberg marzył o „osobistej superinteligencji”.

Te wspaniałe obietnice są poparte niesamowitym deszczem pieniędzy. Tylko w 2025 roku pięciu gigantów technologicznych ma wydać 371 miliardów dolarów na budowę megacentrów danych. Według McKinsey, do 2030 roku kwota ta może wzrosnąć do 5,2 biliona dolarów.

Te oszałamiające liczby malują optymistyczny obraz. Ale jeśli odrzucimy przepływy pieniężne, wyłania się o wiele bardziej złożony i niepokojący obraz. Rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji jest w rzeczywistości napędzana przez „zamkniętą pętlę finansową” – grę, w której kasyno jest największym graczem.

Rozważmy tę splątaną sieć: Nvidia, gigant chipów o wartości 4,5 biliona dolarów, planuje zainwestować 100 miliardów dolarów w OpenAI. OpenAI kupuje usługi przetwarzania w chmurze od Oracle i infrastrukturę od CoreWeave. Co ironiczne, Oracle wydaje dziesiątki miliardów dolarów na własne chipy Nvidii, które mają napędzać OpenAI, podczas gdy CoreWeave również otrzymuje znaczne finansowanie od Nvidii. Niedawno OpenAI podpisało umowę na zakup chipów od rywala Nvidii, AMD, z prawem do zakupu do 10% akcji firmy.

Pieniądze przepływają w klubie diamentowym: Nvidia zapewnia finansowanie i układy scalone, OpenAI opracowuje modele, firmy zajmujące się usługami w chmurze, takie jak Oracle i CoreWeave, budują infrastrukturę z wykorzystaniem układów scalonych Nvidia, aby obsługiwać OpenAI, a wszystkie te firmy są wyceniane na astronomiczne kwoty.

Jest to samowystarczalny ekosystem, w którym popyt i wzrost wydają się być generowane wewnętrznie, a nie pochodzić z realnego rynku.

Obserwatorzy ostrzegają, że powiązania między gigantami technologicznymi w wyścigu na rynku sztucznej inteligencji przypominają „bańkę technologiczną” sprzed dwóch dekad (zdjęcie: Getty).

Iluzja wzrostu na kółku myszy

Kluczowe pytanie, które zadają sobie znani inwestorzy, tacy jak Harris Kupperman z Praetorian Capital, brzmi: „Czy ta inwestycja kiedykolwiek się zwróci? Myślę, że odpowiedź brzmi: prawie niemożliwe”. Bez ogródek nazywa to „bańką”.

Liczby zdają się potwierdzać sceptycyzm. Eksperci z Exponential View szacują, że cała branża sztucznej inteligencji (AI) do 2025 roku wygeneruje zaledwie 60 miliardów dolarów przychodu – marną sumę w porównaniu z 371 miliardami dolarów inwestycji. Bain & Co. jest jeszcze bardziej pesymistyczny: duże firmy technologiczne będą musiały generować dodatkowe 2 biliony dolarów przychodu rocznie, aby do 2030 roku osiągnąć próg rentowności dzięki swoim centrom danych. Nawet najbardziej optymistyczny scenariusz sugeruje, że będą one miały deficyt sięgający nawet 800 miliardów dolarów rocznie.

Ten niedobór obnaża zasadniczą wadę obecnego modelu. W przeciwieństwie do bańki kolejowej z XIX wieku czy bańki telekomunikacyjnej z początku XXI wieku, które pozostawiły po sobie zrównoważoną infrastrukturę (koleje, światłowody), inwestycje w sztuczną inteligencję przypominają „kółko myszy”.

Procesory graficzne (GPU) – serce sztucznej inteligencji – stają się przestarzałe już po kilku latach. Oznacza to, że firmy muszą nieustannie inwestować w nie, aby utrzymać konkurencyjność – spirala kosztów, która nie ma końca.

Ponadto pojawiają się bariery fizyczne. Budowa centrum danych zajmuje od dwóch do trzech lat, ale podłączenie go do sieci może zająć nawet osiem. Wirginia, „ światowa stolica centrów danych”, ostrzega, że ​​zaspokojenie całego zapotrzebowania energetycznego tych projektów jest „bardzo trudne”.

Co ważniejsze, faktyczna skuteczność sztucznej inteligencji (AI) w biznesie pozostaje pod dużym znakiem zapytania. Raport McKinsey wykazał, że prawie 80% firm, które wdrożyły generatywną sztuczną inteligencję, nie odnotowało „znaczącego wpływu na zyski”. Nieco chłodna premiera GPT-5 również rodzi pytanie: czy era „więcej danych oznacza lepszą AI” dobiega końca?

Ryzyka systemowe wynikające z ukrytych długów

Relacje „od wewnątrz” między gigantami AI przypominają mroczne czasy bańki internetowej, kiedy firmy zawyżały sobie wzajemnie wyceny poprzez umowy o obiegu zamkniętym. Gil Luria, dyrektor zarządzający DA Davidson, ostrzega, że ​​takie umowy mogą „sztucznie zawyżać swoje wyceny” i że gdy tylko inwestorzy to zrozumieją, „spadek” jest nieunikniony.

Co gorsza, sytuacja finansowa staje się coraz bardziej niejasna. Aby sfinansować swój kosztowny wyścig, firmy takie jak Meta, OpenAI i CoreWeave coraz częściej polegają na funduszach dłużnych, często za pośrednictwem „spółek specjalnego przeznaczenia” (SPV). Te instrumenty finansowe pomagają im „ukryć dług” poza bilansem, co niezwykle utrudnia ocenę ryzyka.

Ryzyko to nie ogranicza się już tylko do Doliny Krzemowej. Według inwestora Paula Kedrosky'ego, rozprzestrzenia się ono na zwykłych inwestorów. Fundusze private equity pozyskują środki od firm ubezpieczeniowych i funduszy ETF inwestujących w nieruchomości, aby inwestować w centra danych. Oczywiście, każdy, kto posiada akcje siedmiu gigantów technologicznych (Apple, Google, Amazon, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla) – które stanowią 35% indeksu S&P 500 – pośrednio obstawia ten wynik.

Oxford Economics ostrzega, że ​​jeśli sztuczna inteligencja nie przyniesie oczekiwanych rezultatów, „rynki akcji spółek technologicznych mogą odnotować gwałtowny spadek, co będzie miało negatywne skutki dla całej gospodarki ”.

Źródło: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/dau-tu-cheo-cac-ga-khong-lo-cong-nghe-dang-tu-thoi-phong-bong-bong-ai-20251010190538125.htm