Co powstrzymuje bańkę AI przed pęknięciem – i co to oznacza dla inwestorów

Dyskusje na temat tego, czy mamy do czynienia z bańką AI, toczą się już od ponad trzech lat.

Za każdym razem, gdy podawane są jakieś ważne wiadomości, powraca to samo pytanie. Czy to tylko szum medialny?

Ostatnio kilka firm wydaje pieniądze na sztuczną inteligencję w tempie, które bardziej przypomina krajowy projekt infrastrukturalny niż wdrożenie oprogramowania.

Pieniądze są oszałamiające, terminy rozciągają się na lata, a zapotrzebowanie na energię dorównuje małym krajom.

Ale to, czy stanie się to fundamentem nowej ery przemysłowej, czy kolejnym wielkim kacem technologicznym, zależy od tego, ile z tych wydatków zamieni się w realną produktywność, zanim nadejdzie termin płatności rachunków.

Nowy boom przemysłowy

Na początku tego miesiąca AMD ogłosiło, że dostarczy OpenAI sześć gigawatów mocy obliczeniowej przy użyciu układów MI450 nowej generacji.

Szacuje się, że transakcja jest warta dziesiątki miliardów dolarów i daje OpenAI prawo do zakupu prawie 10% AMD po jednym centu za akcję, jeśli zostaną osiągnięte kamienie milowe w zakresie wydajności.

A to tylko jedno z kilku ogromnych zobowiązań dotyczących dostaw, które podpisał producent ChatGPT, starając się zabezpieczyć sprzęt dla swojej rosnącej floty centrów danych.

OpenAI zgodziło się już na zakup około 300 miliardów dolarów pojemności chmurowej od Oracle począwszy od 2027 roku, co jest największym kontraktem chmurowym, jaki kiedykolwiek opublikowano.

Umowa wymaga energii odpowiadającej ponad czterem milionom domów.

Ceny akcji zarówno AMD, jak i Oracle wzrosły o ponad 40% po tych ogłoszeniach, a wartość rynkowa Oracle zbliża się obecnie do 1 biliona dolarów.

Broadcom dołączył do listy w tym miesiącu, ujawniając partnerstwo z OpenAI w celu wspólnego projektowania niestandardowych chipów AI zoptymalizowanych pod kątem wnioskowania.

Obie firmy planują wdrożyć szafy z tymi akceleratorami od przyszłego roku, docelowo o mocy dziesięciu gigawatów.

Analitycy branżowi szacują, że budowa jednego gigawata infrastruktury centrum danych nowej generacji kosztuje około 50 miliardów dolarów.

Te liczby są prawie trudne do przetworzenia. Łączne umowy AMD, Oracle i Broadcom wskazują na ponad bilion dolarów przyszłych wydatków na infrastrukturę AI do końca dekady.

Pieniądze płyną dalej

Kapitał wysokiego ryzyka podąża tym samym schematem. Według najnowszego raportu KPMG Venture Pulse, globalne inwestycje VC osiągnęły 126 miliardów dolarów w pierwszym kwartale 2025 roku, co jest najwyższym poziomem od dziesięciu kwartałów.

Jednak liczba transakcji spadła do rekordowo niskiego poziomu, co oznacza, że większość pieniędzy poszła na kilka mega-rund.

Największą ze wszystkich było pozyskanie przez OpenAI 40 miliardów dolarów, największa prywatna runda finansowania w historii.

Koncentracja jest uderzająca. Inwestorzy wykazują entuzjazm dla zakładów AI na późnym etapie, ale wahają się gdzie indziej.

W Stanach Zjednoczonych wylądowało 91 miliardów dolarów całkowitego kapitału VC, podczas gdy aktywność w regionie Azji i Pacyfiku spadła do najniższego poziomu od dziesięciu lat.

Ten wzorzec ogromnych sum goniących za wąskim zestawem nazw jest typowy dla manii inwestycyjnych, nawet jeśli podstawowa technologia jest prawdziwa.

A teraz dołącza do nich świat korporacji. JPMorgan ogłosił plan zainwestowania do 10 miliardów dolarów bezpośrednio w firmy związane ze sztuczną inteligencją, energią i obronnością w ramach programu finansowania bezpieczeństwa narodowego o wartości 1,5 biliona dolarów.

Jej dyrektor generalny, Jamie Dimon, powiedział, że Stany Zjednoczone stały się zbyt zależne od zagranicznych łańcuchów dostaw krytycznych materiałów i technologii. Granica między polityką przemysłową a inwestycjami prywatnymi zaczyna się zacierać.

Władza, chipy i prawa fizyki

Za każdym świecącym chatbotem kryje się sieć bardzo fizycznych ograniczeń. Sztuczna inteligencja nie jest eteryczną technologią.

Działa na krzemie, pamięci i elektryczności.

Serwery używane do trenowania i uruchamiania dużych modeli zużywają ogromne ilości energii.

Sam OpenAI obsługuje obecnie około dwóch gigawatów mocy obliczeniowej.

Połączone partnerstwa pozwolą osiągnąć tę wartość w kierunku trzydziestu gigawatów do końca dekady.

Prawdziwym wąskim gardłem w tym przypadku staje się energetyka.

W wielu regionach przyłącza do sieci i czas realizacji transformatorów sięga już kilku lat.

Ceny energii elektrycznej dla konsumentów rosną, ponieważ przedsiębiorstwa użyteczności publicznej ścigają się, aby zapewnić sobie nowe moce.

Szacunki branżowe sugerują, że obecna fala centrów danych AI może wymagać ponad 2% skumulowanych wydatków PKB USA, jeśli obecne trendy się utrzymają.

Niektórzy inwestorzy odrzucają porównanie do poprzednich baniek spekulacyjnych, argumentując, że ta infrastruktura ma wartość rezydualną.

Nawet jeśli trenowanie modelu zwalnia, centra danych mogą nadal hostować usługi w chmurze. Do pewnego stopnia jest to prawda, ale wskaźniki wykorzystania mają znaczenie.

Puste szafy i w połowie zużyte kontrakty na energię mogą przekształcić drogie aktywa w osierocone, o czym przekonały się firmy telekomunikacyjne ze swoimi nieużywanymi sieciami światłowodowymi dwie dekady temu.

Czy jest to bańka AI, czy rozbudowa?

Ekonomiści porównują obecną "manię sztucznej inteligencji" do brytyjskiej manii kolejowej z lat czterdziestych XIX wieku i bańki telekomunikacyjnej z końca lat dziewięćdziesiątych.

W obu przypadkach inwestorzy mieli rację co do długoterminowego potencjału, ale mylili się co do czasu i zysków.

Kolej zmieniła świat, a mimo to akcje kolejowe załamały się o 70%. To samo stało się z firmami telekomunikacyjnymi po przesycie światłowodami w 2001 roku.

W Stanach Zjednoczonych wydatki na sprzęt i oprogramowanie AI wzrosły już o około pół procenta PKB od czasu uruchomienia ChatGPT w 2022 roku.

To sprawia, że w stosunku do gospodarki jest to mniej więcej taka sama skala, jak rozwój telekomunikacji w latach 90.

Firmy energetyczne planują dodatkowe 1,5 biliona dolarów mocy wytwórczej i sieciowej w ciągu pięciu lat, aby sprostać gwałtownemu wzrostowi popytu ze strony centrów danych.

Pytanie brzmi, czy ta fala inwestycyjna zakończy się łagodnym plateau, czy gwałtownym skurczeniem się.

W przeciwieństwie do ery dot-comów, firmy prowadzące w tym wyścigu, takie jak OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Oracle i tym podobne, finansują go głównie z przepływów pieniężnych.

Ich bilanse są na razie w stanie zamortyzować koszty.

Ale wydatki rosną tak szybko, że nawet ci giganci zaczynają emitować więcej długu.

Logika branż sieciowych również napędza ten nadmiar. Każda firma uważa, że musi zbudować największą i najszybszą platformę, aby później uzyskać zyski podobne do monopolistycznych.

Wydaje się, że w tym środowisku zanika powściągliwość.

Ostatnie raporty sugerowały , że samo OpenAI może spalić 115 miliardów dolarów w gotówce do 2029 roku, a cała branża może potrzebować 2 bilionów dolarów rocznych przychodów do 2030 roku tylko po to, aby sfinansować swoje potrzeby obliczeniowe.

Bain and Co. spodziewa się 800 miliardów dolarów niedoboru między przewidywanymi kosztami a prawdopodobnymi przychodami, luki, która normalnie wywołałaby nerwowość pożyczkodawców.

Co może szeptać historia

Bąbelki rzadko wyglądają lekkomyślnie w czasie rzeczywistym. Są zbudowane na historiach, które wydają się nieuniknione.

Kolej zmieniłaby kształt transportu, światłowody połączyłyby świat, a ceny mieszkań nigdy nie spadłyby w całym kraju.

Narracja wokół sztucznej inteligencji jest równie potężna. Chodzi o maszyny, które rozumują, oprogramowanie, które się uczy, produktywność, która się kumuluje.

Technologia jest autentyczna. Pytanie brzmi, czy nałożone na to oczekiwania finansowe są.

Nawet niektórzy z największych mistrzów sztucznej inteligencji po cichu przyznają, że rynek wygląda na spieniony. Sam Altman mówi, że inwestorzy są "nadmiernie podekscytowani", ale podkreśla, że sztuczna inteligencja jest nadal najważniejszym osiągnięciem od dziesięcioleci.

Mark Zuckerberg uważa, że bańka jest możliwa, ale twierdzi, że większym błędem byłoby niedoinwestowanie.

Jeff Bezos nazwał to "bańką przemysłową", która może jeszcze podnieść produktywność w każdej branży.

Dzisiejszy boom jest mniejszy niż mania kolejowa czy mieszkaniowa pod względem udziału w PKB, ale gospodarka też rozwija się wolniej.

Pod koniec lat dziewięćdziesiątych Stany Zjednoczone rozwijały się w tempie około 4% rocznie. Wzrost wynosi obecnie średnio 2%.

Znaczna część wzrostu produkcji w 2025 r. pochodziła bezpośrednio z inwestycji związanych ze sztuczną inteligencją. Jeśli te wydatki spowolnią, to samo może się stać z całą gospodarką.

Jeśli chodzi o wyceny giełdowe, wciąż jest miejsce na wzrost, zanim osiągniemy poziom szumu z 2000 roku.

Ryzyko nie polega na katastrofalnym krachu, ale na długotrwałym kacu. Krach w branży telekomunikacyjnej w 2001 r. wywołał łagodną recesję, ale zatrudnienie potrzebowało czterech lat, aby się odbudować.

Ożywienie, które nastąpiło, opierało się w dużej mierze na bańce na rynku nieruchomości, która z kolei doprowadziła do kolejnego kryzysu.

Jeśli cykl sztucznej inteligencji ochłodzi się w podobny sposób, skutki gospodarcze mogą być głębsze, ponieważ wzrost gospodarczy jest słabszy.

Na razie wyścig trwa. Chipy są wyprzedawane na wiele lat do przodu, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej przerysowują mapy, aby zasilić centra danych, a rynki finansowe nagradzają odwagę zamiast ostrożności.

To, czy ta pewność siebie stanie się fundamentem kolejnej epoki przemysłowej, czy też preludium do kolejnej korekty, będzie zależało od czegoś, czego nigdy nie brakowało w Dolinie Krzemowej: wiary.