Goldman Sachs szacuje, że branża technologiczna wyda 7,6 biliona dolarów na infrastrukturę AI do 2031 roku — finansując część tych nakładów długiem, bez pewności, że popyt użytkowników kiedykolwiek to uzasadni. Nasdaq stracił blisko 5% w tydzień. Eksperci ostrzegają przed ostrą korektą w 2027 roku. Co to oznacza dla firm korzystających z usług chmurowych?
Wyobraź sobie firmę, która zaciąga kolejne pożyczki, by budować fabrykę produktu, na który popyt dopiero ma się pojawić. Dokładnie tak wygląda dziś wyścig o sztuczną inteligencję, i właśnie dlatego Wall Street zaczął się denerwować. Dla polskich firm korzystających z usług chmurowych to nie jest abstrakcyjna historia z odległego Nowego Jorku. To pytanie o ceny, dostępność i stabilność narzędzi, na których już dziś opierają swój biznes.
Najważniejsze:
Czytaj także: 93 proc. mówi „nie”. Bunt użytkowników wobec AI może zmienić przyszłość technologii i giełdy
- Goldman Sachs szacuje, że do 2031 roku branża technologiczna wyda 7,6 biliona dolarów na infrastrukturę AI.
- Indeks Nasdaq stracił blisko 5% w ciągu jednego tygodnia, gdy inwestorzy zaczęli kwestionować opłacalność tych nakładów.
- Największe firmy technologiczne finansują część inwestycji długiem, a obiecywane zyski z AI jak dotąd nie materializują się ani dla firm, ani dla zwykłych użytkowników.
- Badanie Gartner z maja bieżącego roku pokazuje, że firmy zastępujące pracowników agentami AI często nie uzyskują zwrotu z tej inwestycji.
Infrastruktura rośnie. Przychody, niekoniecznie
Centralnym problemem całego wyścigu o AI jest prosta asymetria: wydatki rosną w tempie wykładniczym, a dowody na zwrot z inwestycji są jak dotąd skromne. Goldman Sachs szacuje, że firmy technologiczne wydadzą na budowę tysięcy nowych centrów danych łącznie 7,6 biliona dolarów do 2031 roku. Pieniądze tej skali nie pochodzą wyłącznie z zysków operacyjnych. Jak wskazuje Kate Brennan z niezależnego instytutu badawczego AI Now, firmy zwane hiperscalerami, Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft i Oracle, w coraz większym stopniu sięgają po rynki długu, by sfinansować tę infrastrukturę.
To istotna zmiana jakościowa. Dotychczas giganci technologiczni byli synonimem gotówkowej siły finansowej. Dziś część tego wyścigu odbywa się na kredyt, i właśnie to niepokoi inwestorów bardziej niż same liczby.
Kluczowy sygnał: firma nie nadąża za własnymi zamówieniami
Najlepszy dowód na skalę problemu pochodzi paradoksalnie od firmy, która radzi sobie relatywnie najlepiej.
To powinno być osią całej debaty o bańce AI. Z jednej strony brzmi jak argument za dalszymi inwestycjami, popyt istnieje, problem leży po stronie podaży. Z drugiej strony ujawnia, jak bardzo cały system działa na granicy własnych możliwości, zanim jeszcze zdążył udowodnić opłacalność. Jeśli największa i najlepiej zarządzana firma w tej przestrzeni ledwo nadąża z realizacją zamówień, to pytanie o to, czy mniejsze podmioty utrzymają się finansowo przez lata budowy, staje się jeszcze bardziej zasadne.
7,6 biliona dolarów, co to właściwie znaczy?
Liczby w debacie o AI są tak duże, że przestają cokolwiek znaczyć. Warto więc spojrzeć na nie przez pryzmat porównań. Szacowane przez Goldman Sachs łączne wydatki branży na infrastrukturę AI do 2031 roku są wielokrotnie wyższe niż roczne budżety obronne wszystkich państw NATO razem wziętych. To kwota, przy której globalne inwestycje w odnawialne źródła energii z ostatniej dekady wyglądają skromnie.
Zdecydowana większość tych środków trafia na trzy cele: specjalistyczne procesory, serwery obsługujące modele AI oraz budowę nowych centrów danych. Innymi słowy, na infrastrukturę, która sama w sobie nie generuje przychodu. Przychód generują dopiero usługi uruchamiane na tej infrastrukturze. I tu pojawia się sedno problemu: jak dotąd niewielu użytkowników jest gotowych za te usługi płacić.
Popyt użytkowników: jest, ale nie taki, jakiego oczekiwano
Brennan zwraca uwagę na zjawisko, które można nazwać wymuszonym adopcją. Wchodzisz na wyszukiwarkę Google, dostajesz odpowiedź wygenerowaną przez AI. Dzwonisz na infolinię, odbiera bot z uspokajającym głosem i symulowanym dźwiękiem pisania na klawiaturze. Technologia jest wszechobecna, ale niekoniecznie dlatego, że użytkownicy jej chcieli. Jak ujmuje to Brennan, obecna fala wdrożeń AI wynika bezpośrednio z finansowych bodźców firm AI, które realizują „celowe dążenie do obecności AI wszędzie, niezależnie od tego, czy popyt istnieje, czy klienci tego chcą”.
Dane to potwierdzają. Według badań Pew Research, 40% Amerykanów uważa AI za negatywną siłę społeczną w perspektywie kolejnych dwudziestu lat. Tylko 16% ma odmienne zdanie. Jednocześnie firmy coraz częściej zwalniają pracowników i zastępują ich agentami AI, co pogłębia społeczne obawy, a badanie Gartner z maja bieżącego roku pokazuje, że i te decyzje biznesowe często nie przynoszą oczekiwanego zwrotu z inwestycji.
Dwa scenariusze: dot-com i coś gorszego
Inwestorzy i ekonomiści chętnie sięgają po analogię bańki dot-com z przełomu lat dziewięćdziesiątych i dwutysięcznych. Jest w niej tyle prawdy, ile fałszu. Prawda: część firm przetrwa i stanie się dominującymi graczami, tak jak Amazon czy Google przeżyły krach i stały się fundamentami dzisiejszej gospodarki cyfrowej. Eksperci z Vanguard wprost wskazują na tę analogię w swoim raporcie, dodając, że inne firmy mogą odkryć, iż ich podstawowy biznes stał się przestarzały w nowej gospodarce opartej na AI.
Fałsz tkwi w tym, że analogia ta jest argumentem każdej bańki, zawsze można powiedzieć, że za dziesięć lat matematyka się ułoży. Część analityków wskazuje, że ekosystem AI nie jest czysto spekulatywny, ale jest też warunkowy, wymaga dalszego skalowania bazy użytkowników i spadku kosztów obliczeń. Jeśli oczekiwany popyt ze strony użytkowników końcowych nie zmaterializuje się lub ceny usług AI spadną poniżej oczekiwań, cały ekosystem może się posypać.
Pesymistyczny scenariusz jest przez część analityków uznawany za realny.
Co to znaczy dla firm i użytkowników poza Wall Street
Debata o bańce AI toczy się na parkietach giełdowych, ale jej konsekwencje sięgają dalej. Polskie firmy korzystające z usług chmurowych tych samych hiperscalerów, platform, na których opierają swoje systemy, dane i procesy, są bezpośrednio uzależnione od stabilności finansowej tego ekosystemu. Ceny dostępu do mocy obliczeniowej AI zależą od tego, czy model biznesowy całej branży się spina. Jeśli fala konsolidacji lub korekta rynkowa zmusi hiperscalerów do rewizji planów inwestycyjnych, dostępność i koszt usług chmurowych mogą się zmienić szybciej, niż działy IT zdążą zaplanować alternatywy.
Eksperci z Vanguard podsumowują to zwięźle, wskazując, że w miarę jak rynek uczy się, jak naprawdę wygląda ekonomika AI, jego wrażliwość na kolejne informacje z branży będzie przez długi czas znacząca, a inwestorów czeka wyboista jazda. To ostrzeżenie dotyczy nie tylko akcjonariuszy, ale każdego, kto dziś buduje swoją strategię cyfrową na założeniu, że infrastruktura AI będzie tania, dostępna i stabilna.
Najczęściej zadawane pytania
Dlaczego inwestorzy sprzedają akcje firm technologicznych, skoro te notują rekordowe przychody?
Bo rynek zaczął wyceniać nie teraźniejszość, lecz ryzyko. Firmy rosną, ale ich wydatki rosną szybciej niż przychody, i finansują je częściowo długiem. Inwestorzy pytają nie o to, ile zarobiono dziś, lecz czy zobowiązania podjęte na lata do przodu kiedykolwiek się zwrócą. Nasdaq stracił blisko 5% w ciągu jednego tygodnia, gdy te obawy eskalowały.
Czy Polska i Europa odczują skutki ewentualnego pęknięcia bańki AI?
Tak, i to bezpośrednio. Europejskie firmy korzystają z usług chmurowych tych samych hiperscalerów, Alphabet, Amazon, Microsoft, Oracle. Centra danych powstają też w Europie. Jeśli hiperscalerzy będą musieli ciąć koszty lub zmieniać plany inwestycyjne, zmienią się też ceny i dostępność mocy obliczeniowej dla firm, które dziś traktują te usługi jako oczywistą infrastrukturę.
Czy zastąpienie pracowników przez AI rzeczywiście się opłaca firmom?
Według badania Gartner opublikowanego w maju bieżącego roku, często nie. Firmy, które zastępują pracowników agentami AI, nierzadko nie generują zwrotu z tej inwestycji. To jeden z głównych argumentów sceptyków twierdzących, że obiecywane przez branżę zyski produktywności nie materializują się w praktyce.
Kiedy może dojść do wyraźnej korekty na rynku akcji AI?
Eksperci z Vanguard nie podają konkretnej daty, ale ostrzegają, że rynek będzie przez długi czas silnie reagował na kolejne dane o przychodach i wydatkach branży.
Czy AI to nowa bańka dot-com, czy coś poważniejszego?
Analogia do dot-comu jest kusząca, ale niepełna. Tamta bańka dotyczyła głównie wycen giełdowych firm bez przychodów. Dziś hiperscalerzy mają realne przychody, problem polega na tym, że zaciągają długi na infrastrukturę, której opłacalność zależy od popytu, który jeszcze w pełni nie istnieje. Jeśli popyt nie zmaterializuje się lub ceny usług AI spadną poniżej oczekiwań, część analityków ostrzega, że cały ekosystem może się posypać, co byłoby zjawiskiem o znacznie szerszych konsekwencjach niż krach sprzed ćwierćwiecza.
Fot. Christina Morillo / Pexels
Komentarze (0)