De AI-race loopt op naarmate de zorgen voor een bubbel beleggers blijven zorgen baren

De afgelopen maanden voelden als het zien van een nieuwe industriële revolutie die zich in snel tempo ontwikkelde.

Elke week verschijnt er een nieuw doorbraakmodel. Een andere techgigant hint op een nieuw datacenter ter grootte van een stad.

Een andere start-up brengt een waardering die een jaar geleden absurd zou zijn geweest.

Beleggers proberen op de golf te rijden, maar veel wereldwijde activa zijn onlangs verkocht, alsof de markten plotseling beseften dat er iets niet helemaal klopte.

Het lawaai was luid en de aantallen waren groter. Maar de foto werd steeds moeilijker te lezen.

Sommigen maken zich zorgen over wie de AI-race leidt, terwijl anderen nog steeds hun zorgen uiten over het barsten van de "AI-bubbel".

Hoe de race een sprint zonder finishlijn werd

Toen ChatGPT eind 2022 verscheen, gedroeg Silicon Valley zich alsof iemand olie had ontdekt onder elk kantoorpark. De weddenschap was simpel.

Schaal de modellen op. Schaal de rekenkracht op. Verhoog de inkomsten. In die eerste fase maakte het niet uit dat de kosten stegen. Wat telde was snelheid.

Tegen eind 2025 is het veld van vorm veranderd en lijkt OpenAI niet langer onaantastbaar.

Het bedrijf heeft onlangs een bedrijfsbrede "code red" uitgeroepen om ChatGPT te versterken, nadat Google's Gemini 3 op verschillende benchmarks beter presteerde dan concurrenten.

Sam Altman pauzeerde nieuwe ondernemingen om zich te richten op snelheid, betrouwbaarheid en personalisatie.

Zo'n urgentie van de marktleider zegt beleggers iets belangrijks.

De doorlooptijd aan de frontier neemt af, en de gracht rond "beste model wint" is dunner dan aangenomen.

Maar Google en OpenAI strijden niet alleen.

Het Chinese DeepSeek zegt dat het nieuwste V3.2-model GPT-5 evenaard in redeneertests en prestaties op Olympiadeniveau in wiskunde bereikt.

Mistral in Parijs heeft open modellen uitgebracht die ontworpen zijn om op apparaten te draaien in plaats van op gigantische serverfarms.

De grootste banken van Europa gebruiken ze al.

Tegelijkertijd bereidt Anthropic zich voor op wat een van de grootste beursgangen in de Amerikaanse technologiegeschiedenis kan worden, nadat Wilson Sonsini is aangenomen om formeel te beginnen met de voorbereiding terwijl het OpenAI naar de publieke markt jaagt, aldus de Financial Times.

Frontier AI is niet langer een eenmansrace. Het begint te lijken op de vroege smartphone-jaren, toen elk bedrijf gedwongen werd elk seizoen een nieuw vlaggenschip uit te brengen.

Voor beleggers betekent dit één ding. Het venster om buitensporig veel rendement te behalen uit een tijdelijke technologische leiding loopt af.

De sector wordt aan de top veel sneller concurrerend dan verwacht.

De verborgen kosten die het herschrijven van de economie zijn

De magie van AI ligt bovenop enkele zeer onmagische cijfers. De CEO van IBM, Arvind Krishna, deed onlangs een botte berekening.

Het vullen van een AI-datacenter van één gigawatt met de nieuwste chips kost ongeveer tachtig miljard dollar.

Grote laboratoria en cloudproviders bespreken het bouwen van bijna 100 gigawatt van zo'n capaciteit.

Eenvoudige vermenigvuldiging brengt het prijskaartje op bijna acht biljoen dollar, zonder de operationele kosten of energie-upgrades mee te rekenen.

Zelfs bij bescheiden rentetarieven nadert de jaarlijkse winst die alleen al nodig is om de kapitaalkosten te dekken $800 miljard.

De meeste investeerders hadden deze berekening nog niet gemaakt. Toen dat gebeurde, werd de uitverkoop binnen de technologie duidelijker.

Markten realiseerden zich dat de race niet langer wordt gevoerd met code en data, maar met kapitaalinvesteringen van een omvang die het laatst werd gezien bij nationale infrastructuurprojecten.

Afschrijving voegt een ander probleem toe. AI-chips raken snel verouderd. Krishna zei dat de bruikbare levensduur ongeveer vijf jaar is.

Dat betekent dat enorme vervangingscycli in het model zijn ingebouwd. AI gedraagt zich tegenwoordig niet als software in de cloud. Het gedraagt zich als een zware industrie.

En Krishna staat er niet alleen voor.

De Bank of England waarschuwde onlangs dat AI-gerelateerde waarderingen in de Verenigde Staten er net zo overbelast uitzien als vóór de dotcom-crash.

Ze verwacht dat de wereldwijde AI-uitgaven in de komende vijf jaar meer dan vijf biljoen dollar zullen overschrijden en zeggen dat ongeveer de helft daarvan via schulden zal worden gefinancierd.

Grote technologiebedrijven hebben dit jaar ongeveer 250 miljard dollar aan nieuwe schulden verstrekt om infrastructuur te financieren.

Dit patroon lijkt minder op het vroege internet en meer op een kapitaalintensieve uitbouw van nutsbedrijven.

Een bubbel in die omgeving treft niet alleen aandelenbeleggers. Het treft ook geldverstrekkers en kredietmarkten.

Toen activa werden verkocht op wereldmarkten, was dit een van de redenen.

Investeerders realiseerden zich dat AI niet langer een gratis optie is voor toekomstige groei.

Het is nu gekoppeld aan de balans en energienetwerken in de echte wereld. Het nadeel is groter dan ze dachten.

De hardware-chaos vormt het volgende hoofdstuk

De angst om vast te zitten in het ecosysteem van Nvidia heeft elk groot platform ertoe gebracht hun eigen hardwarestrategie te ontwikkelen.

Google breidt zijn aangepaste TPU-programma uit. De nieuwste Ironwood-chips zijn watergekoeld en gerangschikt in pods van meer dan negenduizend eenheden.

Anthropic heeft een overeenkomst gesloten die het toegang geeft tot ongeveer een miljoen TPU's in de loop van de tijd.

Amazon bracht snel zijn Trainium3-accelerator uit en zette honderdduizenden eenheden in ter ondersteuning van Anthropic's modeltraining.

Deze investeringsgolf laat zien hoe de industrie probeert uit de GPU-bottleneck te breken.

Het versterkt ook de omvang van de verplichting. Dit zijn langlevende assets met weinig flexibiliteit.

Als de onderliggende modelarchitectuur van richting verandert, wordt een deel van deze hardware minder bruikbaar. Investeerders zijn daar ook over gaan piekeren.

Yann LeCun, een van de pioniers van AI, stelt dat huidige grote taalmodellen "correlatiemachines" zijn en geen algemene intelligentie kunnen bereiken zonder een andere architectuur.

Ilya Sutskever, medeoprichter van OpenAI, zegt dat het schaaltijdperk ten einde loopt. Als ze gelijk hebben, zal de enorme bouw die is afgestemd op de huidige LLM's mogelijk niet voldoen aan de behoeften van morgen.

Dat is het soort risico dat de markten niet hadden ingecalculeerd.

Wat gebeurt er als de hype zakt maar de technologie overleeft

De geschiedenis toont aan dat de meeste technologische bloeiperiodes te ver gaan. Spoorwegen deden dat. Radio's deden dat. Het internet deed dat zeker.

Beleggers die de opzij najagen, duwen de waarderingen vaak verder dan wat de eerste golf van bedrijfsmodellen kan rechtvaardigen. Maar de onderliggende technologieën blijven bestaan.

AI zit ergens in dat verhaal. De use cases zijn echt. Ondernemingen beginnen modellen te implementeren voor codering, analyse en klantoperaties.

Apple reorganiseert zijn hele softwaregroep rond on-device intelligentie.

Reddit gebruikt Amazon's nieuwe Nova Forge om zijn eigen model voor beleidshandhaving te ontwikkelen.

Deze voorbeelden suggereren dat AI verschuift van nieuwigheid naar infrastructuur.

De uitdaging is timing. Productiviteitsvoordelen hebben tijd nodig om zichtbaar te worden. De kapitaalrekeningen komen nu binnen.

Toen de wereldwijde aandelen daalden, hielp deze mismatch de reactie te verklaren.

Investeerders begrepen dat ze misschien langer moesten wachten op terugbetaling, terwijl de leenkosten direct waren.

Wat er overblijft nadat het schuim is neergedaald, is belangrijker dan de correctie zelf. Optische netwerken. Persoonlijke modellen op apparaten.

Op maat gemaakt silicium. Kleinere open modellen die in auto's of laptops draaien. Deze stukken zien er duurzaam uit omdat ze AI integreren in de fysieke en digitale structuur van de economie.

De laboratoria die vechten voor de grens kunnen opkomen of dalen, maar de infrastructuur blijft.

De echte les voor wereldwijde beleggers is dat de "AI-boom" noch pure fantasie is, noch een rechte weg naar oneindige rendementen.

Het is een dure technologische overgang die in realtime en onder echte financiële beperkingen plaatsvindt.

De beloning zal komen, maar niet gelijkmatig en niet meteen. De turbulentie in de activaprijzen is de markt die probeert uit te zoeken wie die waarde zal vangen en wie alleen de rekening betaalt.