Wat zorgt ervoor dat de AI-bubbel niet barst - en wat dit betekent voor beleggers

Discussies over de vraag of we ons in een AI-bubbel bevinden, zijn nu al meer dan drie jaar aan de gang.

Elke keer dat er belangrijk nieuws wordt gemeld, duikt dezelfde vraag weer op. Is dit allemaal slechts een hype?

De laatste tijd heeft een handvol bedrijven geld uitgegeven aan AI in een tempo dat meer lijkt op een nationaal infrastructuurproject dan op een software-uitrol.

Het geld is duizelingwekkend, de tijdlijnen strekken zich uit over jaren en de stroomvereisten komen overeen met kleine landen.

Maar of dit de basis wordt van een nieuw industrieel tijdperk of de volgende grote tech-kater, hangt af van hoeveel van die uitgaven worden omgezet in echte productiviteit voordat de rekeningen verschuldigd zijn.

De nieuwe industriële boom

Eerder deze maand kondigde AMD aan dat het OpenAI zou voorzien van zes gigawatt aan rekenkracht met behulp van zijn MI450-chips van de volgende generatie.

De deal wordt geschat op tientallen miljarden dollars en geeft OpenAI het recht om bijna 10% van AMD te kopen voor één cent per aandeel als de prestatiemijlpalen worden bereikt.

En dit is slechts een van de vele enorme leveringsverplichtingen die de ChatGPT-maker heeft ondertekend terwijl hij zich inspant om hardware te beveiligen voor zijn groeiende vloot van datacenters.

OpenAI heeft al ingestemd met de aankoop van ongeveer 300 miljard dollar aan cloudcapaciteit van Oracle vanaf 2027, het grootste cloudcontract ooit gemeld.

De deal vereist stroom die gelijk is aan meer dan vier miljoen huizen.

Zowel de aandelenkoersen van AMD als Oracle stegen met meer dan 40% na de aankondigingen, waarbij de marktwaarde van Oracle nu de $ 1 biljoen nadert.

Broadcom is deze maand toegetreden tot de lijst en onthult een samenwerking met OpenAI om samen aangepaste AI-chips te ontwerpen die zijn geoptimaliseerd voor inferentie.

De twee bedrijven zijn van plan om vanaf volgend jaar racks van deze versnellers in te zetten, met als doel tien gigawatt aan capaciteit.

Industrieanalisten schatten dat de bouw van één gigawatt aan datacenterinfrastructuur van de volgende generatie ongeveer $ 50 miljard kost.

Deze cijfers zijn bijna moeilijk te verwerken. Samen wijzen de deals van AMD, Oracle en Broadcom op meer dan een biljoen dollar aan toekomstige uitgaven voor AI-infrastructuur tot het einde van het decennium.

Het geld blijft stromen

Durfkapitaal heeft hetzelfde patroon gevolgd. Volgens het laatste Venture Pulse-rapport van KPMG bedroegen de wereldwijde VC-investeringen in het eerste kwartaal van 2025 $ 126 miljard, het hoogste in tien kwartalen.

Toch daalde het aantal deals tot een laagterecord, wat betekent dat het grootste deel van het geld naar een paar megarondes ging.

De grootste van allemaal was de verhoging van $ 40 miljard door OpenAI, de grootste particuliere financieringsronde in de geschiedenis.

De concentratie is opvallend. Beleggers tonen enthousiasme voor AI-weddenschappen in een laat stadium, maar aarzelen elders.

In de Verenigde Staten landde $ 91 miljard van het totale VC-kapitaal, terwijl de activiteit in Azië-Pacific daalde tot het laagste punt in tien jaar.

Dit patroon van enorme bedragen die een smalle reeks namen najagen, is typerend voor investeringsmanieën, zelfs als de onderliggende technologie echt is.

En nu doet het bedrijfsleven mee. JPMorgan kondigde een plan aan om tot $ 10 miljard rechtstreeks te investeren in bedrijven die banden hebben met kunstmatige intelligentie, energie en defensie als onderdeel van een financieringsprogramma voor nationale veiligheid van $ 1.5 biljoen.

De chief executive, Jamie Dimon, zei dat de Verenigde Staten te afhankelijk zijn geworden van buitenlandse toeleveringsketens voor kritieke materialen en technologie. De grens tussen industriebeleid en particuliere investeringen begint te vervagen.

Macht, chips en de wetten van de fysica

Achter elke gloeiende chatbot zit een web van zeer fysieke beperkingen. Kunstmatige intelligentie is geen etherische technologie.

Het werkt op silicium, geheugen en elektriciteit.

De servers die worden gebruikt om grote modellen te trainen en uit te voeren, verbruiken enorme hoeveelheden energie.

OpenAI alleen al exploiteert nu ongeveer twee gigawatt aan rekencapaciteit.

De gecombineerde partnerschappen zullen dat tegen het einde van het decennium naar dertig gigawatt duwen.

Stroom komt in dit geval naar voren als het echte knelpunt.

In veel regio's strekken de netaansluitingen en doorlooptijden van transformatoren zich al uit tot enkele jaren.

De elektriciteitsprijzen voor consumenten stijgen terwijl nutsbedrijven racen om nieuwe capaciteit veilig te stellen.

Volgens schattingen van de sector zou de huidige golf van AI-datacenters meer dan 2% van het Amerikaanse bbp aan cumulatieve uitgaven kunnen vergen als de huidige trends zich voortzetten.

Sommige beleggers verwerpen de vergelijking met bubbels uit het verleden op grond van het feit dat deze infrastructuur restwaarde heeft.

Zelfs als de modeltraining vertraagt, kunnen de datacenters nog steeds cloudservices hosten. Dat is tot op zekere hoogte waar, maar de bezettingsgraad is belangrijk.

Lege racks en half gebruikte stroomcontracten kunnen dure activa veranderen in gestrande activa, zoals telecombedrijven twee decennia geleden ontdekten met hun ongebruikte glasvezelnetwerken.

Is het een AI-bubbel of een uitbouw?

Economen vergelijken de huidige "AI-manie" met de Britse spoorwegmanie van de jaren 1840 en de telecomzeepbel van de late jaren 1990.

In beide gevallen hadden beleggers gelijk over het potentieel op lange termijn, maar ongelijk over de timing en winst.

Spoorwegen hebben de wereld veranderd, maar de spoorwegvoorraden stortten met 70% in. Hetzelfde gebeurde met telecombedrijven na het glasvezeloverschot van 2001.

In de VS zijn de uitgaven voor AI-hardware en -software sinds de lancering van ChatGPT in 2022 al met ongeveer een half procent van het bbp gestegen.

Dat maakt het ongeveer dezelfde schaal, ten opzichte van de economie, als de telecomuitbouw van de jaren 1990.

Energiebedrijven plannen over een periode van vijf jaar nog eens 1,5 biljoen dollar aan opwekkings- en netcapaciteit om aan de sterke vraag van datacenters te voldoen.

De vraag is of deze investeringsgolf eindigt in een glad plateau of een scherpe krimp.

In tegenstelling tot het dotcom-tijdperk, financieren de bedrijven die deze race leiden, zoals OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Oracle en dergelijke, het voornamelijk uit cashflow.

Hun balansen kunnen de kosten voorlopig opvangen.

Maar de uitgaven stijgen zo snel dat zelfs deze reuzen meer schulden beginnen uit te geven.

De logica van netwerkindustrieën voedt ook het overschot. Elk bedrijf is van mening dat het het grootste en snelste platform moet bouwen om later monopolie-achtige rendementen te behalen.

In die omgeving lijkt terughoudendheid te verliezen.

Recente rapporten suggereerden dat OpenAI alleen al tegen 2029 $ 115 miljard aan contanten zou kunnen verbranden en dat de industrie als geheel tegen 2030 $ 2 biljoen aan jaarlijkse inkomsten nodig zou kunnen hebben om haar computerbehoeften te financieren.

Bain and Co. verwacht een tekort van 800 miljard dollar tussen de verwachte kosten en de waarschijnlijke inkomsten, een kloof die kredietverstrekkers normaal gesproken nerveus zou maken.

Wat de geschiedenis zou kunnen fluisteren

Bubbels zien er zelden roekeloos uit in realtime. Ze zijn gebouwd op verhalen die onvermijdelijk aanvoelen.

Spoorwegen zouden het vervoer hervormen, glasvezel zou de wereld met elkaar verbinden en de huizenprijzen zouden nooit in het hele land dalen.

Het verhaal rond AI is even krachtig. Het gaat om machines die redeneren, software die leert, productiviteit die samenvoegt.

De technologie is echt. De vraag is of de financiële verwachtingen die er bovenop liggen dat ook zijn.

Zelfs enkele van de grootste kampioenen van AI geven stilletjes toe dat de markt er schuimig uitziet. Sam Altman zegt dat beleggers "overenthousiast" zijn, maar houdt vol dat AI nog steeds de belangrijkste ontwikkeling in decennia is.

Mark Zuckerberg gelooft dat een zeepbel mogelijk is, maar stelt dat de grotere fout te weinig investeren zou zijn.

Jeff Bezos heeft het een 'industriële zeepbel' genoemd, een die de productiviteit in elke branche nog steeds kan verhogen.

De hausse van vandaag is kleiner dan de spoorweg- of woningmanieën in termen van BBP-aandeel, maar de economie groeit ook langzamer.

De Verenigde Staten groeiden eind jaren negentig met ongeveer 4% per jaar. De groei is nu gemiddeld 2%.

Een groot deel van de productiestijging in 2025 is rechtstreeks afkomstig van AI-gerelateerde investeringen. Als die uitgaven vertragen, kan de bredere economie dat ook doen.

In termen van beurswaarderingen is er nog ruimte om te groeien voordat we het niveau van 2000 hype bereiken.

Het risico is geen catastrofale crash, maar een langdurige kater. De telecomcrisis in 2001 veroorzaakte een milde recessie, maar het duurde vier jaar voordat de werkgelegenheid zich herstelde.

Het herstel dat daarop volgde, leunde sterk op de huizenzeepbel, die vervolgens de volgende crisis veroorzaakte.

Als de AI-cyclus op een vergelijkbare manier afkoelt, kan de economische impact groter zijn omdat de onderliggende groei zwakker is.

Voorlopig gaat de race verder. Chips zijn jaren van tevoren uitverkocht, nutsbedrijven hertekenen kaarten om datacenters te voeden en financiële markten belonen durf boven voorzichtigheid.

Of dat vertrouwen de basis wordt van het volgende industriële tijdperk of de opmaat naar een nieuwe correctie, hangt af van iets dat in Silicon Valley nooit schaars is geweest: geloof.