AI, între boom și bulă. Cifrele care arată dimensiunea pariului făcut de Big Tech

Dezvoltarea inteligenței artificiale este una dintre marile teme ale piețelor financiare din 2026. Și probabil va rămâne la fel în 2027, 2028 și chiar mai departe. AI a creat deja mii de miliarde de dolari în valoare bursieră. În același timp, a declanșat o cursă uriașă între giganții tehnologici care încearcă să domine noua industrie. Există însă și temeri. Investitorii se întreabă dacă investițiile masive nu alimentează o bulă care ar putea afecta atât bursele, cât și economia americană.

O analiză recentă Barron’s estima că economia SUA ar putea suporta cheltuieli echivalente cu aproximativ 25% din producția economică înainte ca o bulă asociată unei noi tehnologii să se spargă. Asta ar însemna aproximativ 7.500 de miliarde de dolari. Potrivit Barron’s, pragul nu ar urma să fie atins prea curând. Aceasta este prima cifră importantă. Alte cinci ajută la înțelegerea dimensiunii boom-ului AI.

1 gigawatt: cât costă puterea de calcul pentru AI

Capacitatea de calcul destinată inteligenței artificiale este exprimată frecvent în gigawați. Un singur gigawatt de putere de calcul AI ar putea necesita între 500.000 și 700.000 de procesoare grafice Nvidia. Costul poate ajunge la aproximativ 40 de miliarde de dolari. Există deja câteva exemple care permit investitorilor să estimeze mai bine costurile reale. Barron’s indică rezultatele raportate de SpaceX. Compania lui Elon Musk ar fi cheltuit aproximativ 42 de miliarde de dolari pentru dezvoltarea unei capacități AI de 1,4 gigawați. Asta înseamnă aproximativ 30 de miliarde de dolari pentru fiecare gigawatt. Costul este mai mic decât estimările obișnuite. Există însă o explicație.

Primul centru de date Colossus I a fost instalat într-o fabrică deja existentă din Tennessee. Astfel, proiectul nu a suportat toate costurile de infrastructură specifice unui centru construit de la zero. În plus, Musk este cunoscut pentru viteza cu care dezvoltă proiecte și pentru presiunea pusă asupra costurilor. Prima etapă a Colossus I a fost finalizată în numai 122 de zile.

Peste 50 de miliarde de dolari venituri pentru fiecare gigawatt

Cifrele devin și mai interesante atunci când sunt analizate veniturile. SpaceX închiriază aproximativ 330.000 de procesoare Nvidia către Anthropic și Google, parte a Alphabet. Veniturile ar ajunge la aproximativ 2,2 miliarde de dolari pe lună, respectiv 26 de miliarde de dolari pe an. Raportat la capacitatea instalată, Barron’s estimează venituri de peste 50 de miliarde de dolari anual pentru fiecare gigawatt de putere de calcul AI. Prin urmare, investiția a 40 de miliarde de dolari pentru construirea unei capacități care poate produce venituri de 50 de miliarde anual începe să arate foarte diferit. Aceasta este una dintre explicațiile pentru care marile companii continuă să investească masiv.

1.000 de miliarde de dolari: cât vor investi giganții tehnologici

Meta Platforms, Microsoft, Amazon și Alphabet accelerează investițiile. Cele patru companii, cunoscute drept hyperscaleri, ar urma să cheltuiască aproximativ 1.000 de miliarde de dolari în 2027 pentru noi facilități și echipamente. În 2026, suma este estimată la aproximativ 700 de miliarde de dolari.

Investițiile planificate pentru anul viitor ar reprezenta aproximativ jumătate din totalul cheltuielilor de capital ale companiilor din S&P 500. Comparația cu perioada de dinaintea boom-ului AI este spectaculoasă. În 2021, cu un an înainte de lansarea ChatGPT, toate companiile din S&P 500 au cheltuit mai puțin de 600 de miliarde de dolari pentru noi fabrici și echipamente. La acel moment, cei patru hyperscaleri reprezentau aproximativ 20% din total. Cheltuielile lor de capital nu au început să crească semnificativ până în 2025. Saltul major a venit în 2026. Cu alte cuvinte, actuala cursă pentru infrastructura AI este încă relativ tânără. Investițiile anterioare în centre de date erau concentrate în special pe migrarea către cloud, nu pe inteligența artificială.

1.300 de terawați-oră: problema energiei

Cele patru mari companii tehnologice ar urma să investească încă 3.700 de miliarde de dolari până în 2029. Dacă sunt incluse Oracle, SpaceX și alte companii, investițiile cumulate în AI ar putea ajunge cu ușurință la 6.000 de miliarde de dolari până la sfârșitul deceniului. Această infrastructură ar putea oferi Statelor Unite aproximativ 150 de gigawați de capacitate de calcul AI.

Problema este energia necesară pentru a menține toate aceste sisteme în funcțiune. Consumul ar putea ajunge la aproximativ 1.300 de terawați-oră de electricitate. Asta ar reprezenta o creștere de aproximativ 30% față de actuala cerere de electricitate din Statele Unite. Iar aici apare una dintre cele mai mari provocări ale boom-ului AI. Cererea de electricitate nu crește, în mod normal, atât de repede.

Centrele de date ar putea să-și producă singure energia

Nu toată energia necesară va proveni însă din rețeaua electrică existentă. Operatorii centrelor de date au început să își dezvolte propriile surse de energie. Ben Reitzes, analist la Melius Research, consideră această strategie prudentă. În opinia sa, operatorii centrelor AI trebuie să se asigure că dezvoltarea infrastructurii nu duce la facturi mai mari pentru consumatorii casnici. Ideal, facturile acestora ar trebui chiar să scadă. O astfel de strategie ar putea reduce opoziția comunităților față de construcția unor centre de date uriașe în apropierea zonelor rezidențiale.

22 de miliarde de tokenuri pe minut

Cheltuielile sunt impresionante, dar infrastructura nu este construită fără cerere. Utilizarea serviciilor de inteligență artificială crește rapid. Alphabet a raportat că sistemele sale au procesat 22 de miliarde de tokenuri pe minut în trimestrul al doilea.

În primul trimestru, cifra era de 16 miliarde. Creșterea este importantă pentru investitori deoarece tokenurile reprezintă una dintre unitățile de bază prin care sunt măsurate și tarifate serviciile AI. Un token este, în esență, o mică bucată de text, aproximativ patru caractere. Întrebările utilizatorilor sunt împărțite în tokenuri de intrare. Răspunsurile modelelor generează tokenuri de ieșire. Prețurile sunt stabilite, de regulă, la un milion de tokenuri.

Costul AI scade dramatic

La lansare, GPT-4 costa aproximativ 30 de dolari pentru un milion de tokenuri de intrare și 40 de dolari pentru un milion de tokenuri de ieșire, potrivit cifrelor citate de Barron’s. Între timp, tehnologia a evoluat. Capacitatea modelelor și a hardware-ului a crescut, iar costurile au scăzut.

Noile procesoare Vera Rubin de la Nvidia promit un randament pentru sarcinile AI de aproximativ zece ori mai mare decât generația Blackwell. În același timp, unele dintre cele mai performante modele pot avea prețuri în jurul a 2 dolari pentru un milion de tokenuri de intrare și 10 dolari pentru tokenurile de ieșire. Modelele mai mici sau open-source pot costa chiar câțiva cenți pentru un milion de tokenuri. Scăderea prețurilor ar putea produce un efect aparent paradoxal.

AI și paradoxul lui Jevons

Barron’s aduce în discuție paradoxul lui Jevons. Ideea este simplă: atunci când costul utilizării unei resurse scade, oamenii tind să o folosească mai mult. Prin urmare, consumul total poate crește chiar dacă fiecare unitate devine mai ieftină. Același fenomen s-ar putea produce în AI.

Cu cât utilizarea modelelor devine mai ieftină, cu atât companiile și consumatorii pot folosi mai multe servicii bazate pe inteligență artificială. Cifrele Alphabet arată deja o creștere puternică a cererii. Portofoliul de contracte pentru serviciile cloud ale companiei ajunsese la 514 miliarde de dolari la finalul trimestrului al doilea. Cu un an înainte, acesta depășea doar ușor 100 de miliarde de dolari.

0,08: cifra care arată cât de puternice sunt bilanțurile Big Tech

Cheltuielile pentru AI au început să afecteze fluxul de numerar liber al marilor companii tehnologice. Totuși, acestea rămân într-o situație financiară foarte solidă. Directorul financiar al Taiwan Semiconductor Manufacturing, Wendell Huang, le-a descris drept companii „bogate și sănătoase”. Cei patru hyperscaleri au generat împreună aproximativ 200 de miliarde de dolari în flux de numerar liber în 2025. Pentru 2027, cifra ar putea deveni negativă, ajungând la aproximativ minus 60 de miliarde de dolari. La prima vedere, este un motiv de îngrijorare.

Există însă o altă cifră importantă. EBITDA combinată a celor patru companii ar urma să ajungă la aproximativ 1.000 de miliarde de dolari în 2027. Potrivit analizei Barron’s, afacerile respective ar putea susține datorii de 2.000 de miliarde de dolari fără ca situația lor financiară să devină problematică.

Marile companii tehnologice aproape că nu au datorii

În prezent, bilanțurile celor patru giganți sunt extrem de solide. Datoria netă, adică datoriile totale din care este scăzut numerarul disponibil, era de aproximativ 67 de miliarde de dolari la finalul trimestrului al doilea, conform datelor FactSet citate de Barron’s. Raportul dintre datorie și EBITDA este astfel de numai 0,08.

Acest indicator este folosit frecvent pentru evaluarea solidității bilanțului unei companii. Pentru majoritatea afacerilor, nici măcar un raport cuprins între 1 și 2 nu este considerat alarmant. Nivelul de 0,08 arată cât de mult spațiu financiar au încă marile companii tehnologice pentru a finanța cursa AI.

Este AI o bulă?

Cheltuielile sunt uriașe. Consumul de energie va crește puternic. Fluxurile de numerar vor fi puse sub presiune, iar industria se pregătește să investească mii de miliarde de dolari în infrastructură. Dar există și cerere. Utilizarea AI crește rapid, costurile per token scad, iar companiile care conduc investițiile au unele dintre cele mai puternice bilanțuri din lume. Barron’s avertizează că cifrele nu reprezintă o garanție că investițiile vor avea succes. Ele sunt mai degrabă un ghid pentru investitorii care încearcă să înțeleagă dimensiunea pariului pe inteligența artificială. Pentru moment, concluzia analizei este că cifrele încă se susțin reciproc.