Nie OpenAI, nie Amazon: oto prawdziwy zwycięzca transakcji o wartości 38 miliardów dolarów: Nvidia
Przedpremierowe wydanie Xperta
Wybór głosu 📢
Opublikowano: 6 listopada 2025 r. / Zaktualizowano: 6 listopada 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Nie OpenAI, nie Amazon: oto prawdziwy zwycięzca transakcji o wartości 38 miliardów dolarów: Nvidia – Zdjęcie: Xpert.Digital
Większa niż bańka internetowa? Szum wokół sztucznej inteligencji osiąga nowy poziom irracjonalności.
Wydawanie pieniędzy na przyszłość: dlaczego OpenAI traci jeszcze więcej miliardów, mimo miliardowych przychodów
Umowa o wartości 38 miliardów dolarów między OpenAI a Amazon Web Services to coś więcej niż tylko gigantyczne przejęcie infrastruktury – to strategiczny punkt zwrotny, który bezlitośnie obnaża tektoniczne przesunięcia i głębokie sprzeczności globalnej rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Za tą ogromną sumą kryje się historia firmy, która pomimo astronomicznej wyceny sięgającej 500 miliardów dolarów, tkwi w paradoksie ekonomicznym: maksymalnej wycenie rynkowej przy minimalnej rentowności operacyjnej. Ta umowa to wyrachowana próba OpenAI, by uwolnić się od niepewnej zależności od głównego partnera, Microsoftu, a jednocześnie desperacka próba zaspokojenia wykładniczo rosnącego zapotrzebowania na moc obliczeniową, które zagraża całemu modelowi biznesowemu firmy.
Umowa ujawnia złożoną strukturę władzy, w której każdy gracz realizuje własne cele: Amazon rozpoczyna strategiczną rywalizację w wyścigu chmury obliczeniowej, a prawdziwym beneficjentem tego wyścigu zbrojeń wydaje się być gigant chipów Nvidia, którego technologia stanowi fundament wszystkiego. W centrum tego wszystkiego leży jednak fundamentalne pytanie, przypominające nadużycia z poprzednich baniek technologicznych: czy te gigantyczne inwestycje – sama OpenAI planuje wydatki rzędu 1,4 biliona dolarów – kiedykolwiek zostaną zwrócone z realnych przychodów? Analiza tej umowy to zatem wgląd w mechanizmy ekonomii sztucznej inteligencji, w świat rozdarty między wizjonerskimi zakładami na przyszłość, egzystencjalnymi ryzykami a logiką finansowania, która zdaje się testować granice racjonalności.
Nadaje się do:
Strategiczna reorganizacja gospodarki infrastruktury chmurowej – Kiedy zależność staje się strategią: hazard wart 38 miliardów dolarów w przyszłość sztucznej inteligencji
Umowa o wartości 38 miliardów dolarów między OpenAI a Amazon Web Services oznacza znacznie więcej niż typowa umowa o zamówienia publiczne. Oznacza ona fundamentalną zmianę w architekturze zasilania globalnego sektora technologicznego i ujawnia kruche zależności, na których opiera się cała rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji. Choć na pierwszy rzut oka OpenAI wydaje się jedynie zabezpieczać dostęp do setek tysięcy procesorów graficznych Nvidia, bliższe przyjrzenie się ujawnia złożoną sieć strategicznych kalkulacji, ryzyka egzystencjalnego i logikę finansowania przypominającą nadużycia z dawnych baniek spekulacyjnych.
Transakcja ujawnia kruchą pozycję firmy, która pomimo wyceny na poziomie 300–500 miliardów dolarów i rocznych przychodów na poziomie około 12 miliardów dolarów, ponosi straty strukturalne. Przy prognozowanym spalaniu kapitału rzędu 8 miliardów dolarów w samym 2025 roku i skumulowanych stratach, które mogą sięgnąć szacowanych 44 miliardów dolarów do 2028 roku, OpenAI znajduje się w paradoksalnej sytuacji: maksymalna wycena rynkowa przy minimalnej rentowności operacyjnej.
Anatomia ekonomiczna kryzysu infrastrukturalnego
Podstawowy problem współczesnej sztucznej inteligencji przejawia się w prostej, lecz fundamentalnej nierównowadze: zapotrzebowanie na zasoby do trenowania i obsługi dużych modeli językowych rośnie wykładniczo, podczas gdy możliwości monetyzacji są liniowe, a nawet stagnacyjne. OpenAI potrzebuje mocy obliczeniowej do obsługi obecnych i planowanych generacji modeli w skali, która wymyka się wszelkim analogiom historycznym. Zarząd firmy planuje wydać łącznie 1,4 biliona dolarów na procesory i infrastrukturę centrów danych w nadchodzących latach.
Aby zobrazować tę skalę: planowane inwestycje przekraczają produkt krajowy brutto wielu rozwiniętych gospodarek. Branża szacuje koszt pojedynczego centrum danych o mocy jednego gigawata na około 50 miliardów dolarów, z czego 60–70% przypada na specjalistyczne półprzewodniki. Z docelową mocą całkowitą dziesięciu gigawatów, OpenAI działa na skalę, która przyćmiewa nawet inwestycje infrastrukturalne uznanych gigantów chmury obliczeniowej, takich jak Microsoft i Google.
Struktura kosztów ujawnia strukturalną piętę achillesową modelu biznesowego: OpenAI wydaje około 60–80% swoich przychodów wyłącznie na moc obliczeniową. Przy przychodach na poziomie 13 miliardów dolarów przekłada się to na koszty infrastruktury w wysokości 10 miliardów dolarów, a także na znaczne dodatkowe wydatki na personel, badania, rozwój i procesy operacyjne. Nawet przy optymistycznych prognozach wzrostu, pozostaje wątpliwe, czy i kiedy taka struktura kosztów zapewni trwałą rentowność.
Nadaje się do:
Strategia dywersyfikacji jako konieczność egzystencjalna
W tym kontekście partnerstwo z Amazon Web Services jawi się nie jako ekspansja, lecz strategia przetrwania. Do niedawna OpenAI tkwiło w pułapce bezprecedensowej zależności od Microsoftu. Gigant oprogramowania z Redmond zainwestował w OpenAI łącznie 13 miliardów dolarów od 2019 roku, w zamian otrzymując nie tylko znaczny udział w przychodach, ale także de facto wyłączne prawa do infrastruktury chmurowej.
Ta sytuacja naraziła OpenAI na podwójne ryzyko: technologicznie firma była zależna od jednego źródła infrastruktury, co powodowało wąskie gardła w skalowaniu. Z ekonomicznego punktu widzenia znaczna część przychodów płynęła bezpośrednio z powrotem do Microsoftu – początkowo 75%, aż do pełnego zwrotu inwestycji, a następnie 49% zysków. Ten układ okazał się coraz bardziej nie do utrzymania w miarę jak plany rozwoju OpenAI stawały się coraz bardziej ambitne.
Renegocjacja partnerstwa z Microsoftem w październiku 2025 roku zniosła wyłączność w zakresie chmury, ale jednocześnie uwydatniła napięte relacje między obiema firmami. Doniesienia medialne o skargach antymonopolowych i różnicach zdań dotyczących własności intelektualnej, mocy obliczeniowej i struktur zarządzania podkreślają kruchość tej symbiotycznej relacji.
Nowa strategia opiera się na radykalnej dywersyfikacji. Oprócz Amazona jako nowego partnera, OpenAI ma teraz umowy z Microsoftem na 250 miliardów dolarów, Oracle na 300 miliardów dolarów, wyspecjalizowanym dostawcą CoreWeave na 22,4 miliarda dolarów, a także współpracuje z Google Cloud, Nvidią, AMD i Broadcomem. Chociaż ta dywersyfikacja zmniejsza indywidualne zależności, jednocześnie tworzy nowe komplikacje w koordynacji różnych infrastruktur i stosów technologicznych.
Perspektywa Amazon: Strategiczne nadrabianie zaległości w rywalizacji w chmurze
Dla Amazon Web Services transakcja stanowi strategiczny przełom na coraz bardziej konkurencyjnym rynku. Chociaż AWS pozostaje globalnym liderem w dziedzinie przetwarzania w chmurze z udziałem w rynku na poziomie 29–32%, dynamika jego wzrostu w ostatnich latach wykazuje niepokojące trendy. Podczas gdy AWS wzrósł o 17% w drugim kwartale 2025 roku, Microsoft Azure o 39%, a Google Cloud o 34%. Największe transakcje w obszarze sztucznej inteligencji w ostatnich latach trafiały głównie do konkurentów.
Udział AWS w rynku spadł z 50% w 2018 roku do poniżej 30%. Ten stopniowy spadek znaczenia paradoksalnie wynikał z wczesnej dominacji Amazona: jako uznany dostawca infrastruktury, AWS nie miał ścisłej integracji z wiodącymi twórcami sztucznej inteligencji, jaką Microsoft osiągnął dzięki miliardowej inwestycji w OpenAI i Google, wykorzystując własne modele językowe. Partnerstwo ze słabiej pozycjonowaną firmą Anthropic tylko częściowo zrekompensowało tę niedogodność, mimo że Amazon zainwestował tam już osiem miliardów dolarów.
Ogłoszenie umowy z OpenAI zwiększyło kapitalizację rynkową Amazon o ponad 100 miliardów dolarów, podkreślając jego znaczenie dla inwestorów. Dla AWS umowa oznacza nie tylko znaczne przychody, ale, co ważniejsze, wyraźny sygnał: największy na świecie dostawca usług w chmurze jest teraz również poważnym partnerem infrastrukturalnym wiodącej firmy z branży sztucznej inteligencji. Kwota 38 miliardów dolarów może wydawać się skromna w porównaniu z całkowitymi zobowiązaniami OpenAI wynoszącymi 1,4 biliona dolarów, ale oznacza początek potencjalnie długoterminowej współpracy z istotnymi możliwościami ekspansji do 2027 roku i później.
Amazon obiecuje dostarczyć całą uzgodnioną w umowie moc obliczeniową do końca 2026 roku, dając OpenAI natychmiastowy dostęp do setek tysięcy układów Nvidia w centrach danych Amazon. Ta szybka dostępność rozwiązuje kluczowy problem OpenAI: niezwykle długi czas realizacji potrzebny na zbudowanie własnej infrastruktury. Podczas gdy projekt Stargate, realizowany z SoftBank i Oracle, ma na celu osiągnięcie mocy dziesięciu gigawatów w perspektywie długoterminowej, OpenAI potrzebuje zasobów dostępnych w perspektywie krótkoterminowej do trenowania nowych modeli i skalowania istniejących usług.
Wymiar technologiczny: Nvidia jako prawdziwy beneficjent
Przy bliższym przyjrzeniu się, największym zwycięzcą w tej sytuacji okazuje się firma zewnętrzna: Nvidia. Ta firma produkująca półprzewodniki dominuje na rynku akceleratorów AI, z szacowanym 80-procentowym udziałem w rynku i ugruntowała niemal monopolistyczną pozycję. Chipy GB200 i GB300, dostarczane przez Amazon dla OpenAI, reprezentują najnowszą generację układów Blackwell firmy Nvidia i oferują drastycznie zwiększoną wydajność w zakresie szkolenia i wnioskowania AI.
Platforma GB300 NVL72 łączy 72 procesory graficzne Blackwell Ultra i 36 procesorów Grace opartych na architekturze ARM w chłodzonej cieczą obudowie typu rack, która działa jak pojedynczy, potężny procesor graficzny. W porównaniu z poprzednią generacją Hopper, Nvidia obiecuje 50-krotny wzrost wydajności w zadaniach wnioskowania AI i dziesięciokrotną poprawę responsywności użytkownika. Te postępy technologiczne są kluczowe dla ambitnych planów OpenAI dotyczących tzw. systemów agentowych AI, które mają umożliwić autonomiczne, wieloetapowe rozwiązywanie problemów.
Obciążenia agentowe AI różnią się zasadniczo od klasycznych zadań wnioskowania. Podczas gdy konwencjonalne modele językowe odpowiadają na pojedyncze zapytania indywidualnymi odpowiedziami, systemy agentowe są zaprojektowane tak, aby dzielić złożone zadania na podkroki, podejmować niezależne decyzje i iteracyjnie poszukiwać rozwiązań. Możliwości te wymagają znacznie większej mocy obliczeniowej i dłuższego czasu przetwarzania, co dodatkowo zwiększa zapotrzebowanie na mocniejsze procesory.
Koszt tej przełomowej technologii jest astronomiczny. Pojedynczy superchip GB300 szacuje się na 60 000–70 000 dolarów. Przy zapotrzebowaniu na setki tysięcy chipów, koszty ich zakupu sięgają dziesiątek miliardów dolarów. Nvidia korzysta z samonapędzającego się cyklu: im więcej inwestycji w infrastrukturę AI, tym większy popyt na chipy Nvidii, co z kolei zwiększa wycenę i siłę finansową firmy, umożliwiając nowe inwestycje w startupy zajmujące się AI, które z kolei potrzebują jeszcze więcej chipów Nvidii.
Ta dynamika znajduje odzwierciedlenie w niedawnym ogłoszeniu firmy Nvidia o inwestycji w OpenAI w wysokości 100 miliardów dolarów. Transakcja opiera się na niezwykłej logice: Nvidia zapewnia kapitał, który OpenAI wykorzystuje do budowy centrów danych, które następnie są wyposażane w układy Nvidii. Pieniądze w zasadzie przepływają z jednej kieszeni do drugiej, a Nvidia jednocześnie finansuje popyt na własne produkty. Analitycy Bank of America wskazują na pewne problemy księgowe, ale strategia przynosi efekty: Nvidia osiągnęła kapitalizację rynkową przekraczającą 5 bilionów dolarów i jest jedną z najcenniejszych firm na świecie.
Architektura finansowania: między innowacją a nieracjonalnością
Cała fala inwestycji w infrastrukturę AI jest tak duża, że nawet doświadczeni obserwatorzy rynku są zaskoczeni. Same tylko największe firmy technologiczne, takie jak Meta, Microsoft, Google i Amazon, planują nakłady inwestycyjne w wysokości około 320 miliardów dolarów do 2025 roku, głównie na centra danych AI. Kwota ta przekracza fiński produkt krajowy brutto i jest niemal równa całkowitym przychodom ExxonMobil w 2024 roku.
Analitycy z Bain & Company przewidują, że branża sztucznej inteligencji będzie musiała generować 2 biliony dolarów rocznych przychodów do 2030 roku, aby uzasadnić planowane inwestycje w infrastrukturę. Ich obliczenia wskazują na lukę w finansowaniu w wysokości 800 miliardów dolarów między niezbędnymi przychodami a realistycznymi oczekiwaniami. Morgan Stanley przewiduje lukę w finansowaniu na poziomie 15 bilionów dolarów w ciągu najbliższych trzech lat. Dane te rodzą fundamentalne pytania o stabilność obecnego cyklu inwestycyjnego.
Problem pogłębia szybkość, z jaką konsumowany jest kapitał. OpenAI wygenerowało 4,3 miliarda dolarów przychodu w pierwszej połowie 2025 roku, jednocześnie zużywając 2,5 miliarda dolarów w gotówce w ciągu sześciu miesięcy. Oznacza to tempo zużycia ponad 8 miliardów dolarów rocznie, które według prognoz będzie nadal rosło do 2028 roku. Nawet przy optymistycznych prognozach przychodów na poziomie 29,4 miliarda dolarów w 2026 roku i 125 miliardów dolarów do 2029 roku, OpenAI przewiduje dalsze wysokie straty i znaczne zapotrzebowanie na kapitał.
Deficyty te są finansowane poprzez kolejne rundy finansowania przy rosnących wycenach. Runda finansowania w marcu 2025 roku wyceniła OpenAI na 300 miliardów dolarów; zaledwie siedem miesięcy później, w wyniku wtórnej sprzedaży akcji, wycena wzrosła do 500 miliardów dolarów. Taka wycena implikuje wskaźnik ceny do sprzedaży (P/S) na poziomie około 38, przy prognozowanych przychodach w wysokości 13 miliardów dolarów do 2025 roku, podczas gdy typowe firmy programistyczne są wyceniane na dwa do czterech razy więcej niż ich roczne przychody.
OpenAI celowo stara się ominąć tradycyjne wskaźniki rentowności. Firma komunikuje inwestorom kreatywną miarę zwaną „zyskami skorygowanymi o AI”, która wyklucza znaczące bloki kosztów, takie jak miliardy wydane na szkolenie dużych modeli językowych. Według tej fikcyjnej miary, OpenAI ma osiągnąć rentowność w 2026 roku, podczas gdy rzeczywiste dane przewidują straty w wysokości 14 miliardów dolarów w 2026 roku, które według prognoz mają wzrosnąć do 44 miliardów dolarów do 2028 roku.
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital
Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.
Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.
Najważniejsze korzyści w skrócie:
⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.
🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.
💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.
🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.
📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.
Więcej na ten temat tutaj:
Stres związany z monetyzacją: dlaczego inwestycje warte miliardy dolarów zagrażają zyskom
Projekt Stargate: monumentalne przedsięwzięcie łączące wizję z pychą
Najbardziej ambitnym przejawem tej logiki inwestycyjnej jest projekt Stargate, wspólne przedsięwzięcie OpenAI, SoftBank i Oracle, z planowanymi inwestycjami do 500 miliardów dolarów w ciągu czterech lat. Projekt przewiduje budowę do 20 najnowocześniejszych centrów danych o łącznej mocy dziesięciu gigawatów, co odpowiada zużyciu energii około dziesięciu elektrowni jądrowych lub zasileniu czterech milionów gospodarstw domowych.
Struktura partnerów ujawnia złożoność finansowania: SoftBank jest głównym inwestorem z około 40% udziałów, OpenAI również wnosi 40%, a Oracle i emiracki inwestor technologiczny MGX zapewniają łącznie 20%. Pierwsze 100 miliardów dolarów na pierwszy rok zostało już w dużej mierze zadeklarowane; na pozostałe 400 miliardów dolarów partnerzy poszukują zewnętrznych inwestorów, takich jak Apollo Global Management i Brookfield Asset Management, specjalizujących się w konkretnych projektach.
Pierwsze centra danych są już w budowie. Oracle zainstalowało pierwsze szafy GB200 w swoim głównym kampusie w Abilene w Teksasie. Dodatkowe lokalizacje zostały zidentyfikowane w Lordstown w stanie Ohio, hrabstwach Milam i Shackelford w Teksasie oraz hrabstwie Doña Ana w Nowym Meksyku. SoftBank planuje budowę obiektów o mocy 1,5 gigawata w Ohio i Teksasie, które mają zostać uruchomione w ciągu 18 miesięcy.
Struktura finansowania łączy kapitał własny, finansowanie dłużne związane z projektem oraz innowacyjne modele leasingu. Według doniesień medialnych, OpenAI i jego partnerzy negocjują umowy leasingowe na niezbędne układy scalone, co zmniejszy zapotrzebowanie na kapitał, ale jeszcze bardziej zwiąże OpenAI z firmą Nvidia. Oczekuje się, że przyszli użytkownicy centrów danych pokryją około dziesięciu procent kosztów projektu.
Krytycy, tacy jak prezes Tesli, Elon Musk, wątpią w wykonalność tych planów, argumentując, że SoftBank mógłby realnie pozyskać „znacznie poniżej 10 miliardów dolarów”. Jak dotąd, faktycznie podjęte zobowiązania obalają ten sceptycyzm, ale fundamentalne pytanie pozostaje: jak te gigantyczne inwestycje kiedykolwiek się zwrócą, jeśli nawet optymistyczne prognozy przychodów nie pokryją kosztu kapitału?
Nadaje się do:
Implikacje makroekonomiczne: skalowanie praw do granic ich możliwości
Cała logika inwestycyjna opiera się na fundamentalnym założeniu: tzw. prawach skalowania sztucznej inteligencji. Mówią one, że większe modele z większą liczbą parametrów, trenowane na większej ilości danych i z większą mocą obliczeniową, prowadzą do lepszych rezultatów. Ta zależność okazała się w ostatnich latach niezwykle stabilna, umożliwiając przewidywalną poprawę wydajności poprzez samo skalowanie zasobów.
Pojawia się jednak coraz więcej oznak, że to liniowe podejście osiąga swoje granice. Najnowszy model OpenAI, Orion, zawiódł oczekiwania i nie zapewnił oczekiwanego wzrostu wydajności, pomimo znacznego wzrostu nakładów na zasoby. Gary Marcus, profesor psychologii i neuronauki na Uniwersytecie Nowojorskim i wybitny krytyk podejścia Doliny Krzemowej, argumentuje, że fundamentalna teoria stojąca za strategią „im większe, tym lepsze” jest błędna.
Alternatywne podejścia, takie jak techniki zaprezentowane przez DeepSeek, pokazują, że dzięki ulepszonym algorytmom bez konieczności masowej skalowalności możliwe są znaczne wzrosty wydajności. Gdyby takie podejścia zwyciężyły, ogromne inwestycje w tradycyjne skalowanie straciłyby na wartości. OpenAI i inne firmy musiałyby gruntownie przemyśleć swoje strategie, co mogłoby skutkować utratą obecnych atutów.
Zapotrzebowanie na energię stanowi kolejne fundamentalne ograniczenie. Międzynarodowa Agencja Energetyczna szacuje, że centra danych odpowiadały za około dwa procent globalnego zużycia energii w 2022 roku. Ten udział może wzrosnąć ponad dwukrotnie, do 4,6 procent, do 2026 roku. Planowane dziesięć gigawatów mocy dla samego projektu Stargate firmy OpenAI odpowiada mniej więcej pięciu milionom wyspecjalizowanych chipów lub mocy dziesięciu elektrowni jądrowych. Te wielkości rodzą egzystencjalne pytania o zrównoważony rozwój i akceptację społeczną.
Wąskie gardła w przepustowości już się ujawniają. Na przykład, według prognoz, Niemcy będą w stanie zwiększyć przepustowość połączeń IT w centrach danych jedynie z 2,4 do 3,7 gigawatów do 2030 roku, podczas gdy zapotrzebowanie przedsiębiorstw szacuje się na co najmniej dwanaście gigawatów. Stany Zjednoczone dysponują już dwudziestokrotnie większą przepustowością niż Niemcy, ale nawet tam wąskie gardła stają się coraz bardziej widoczne.
Brookfield Asset Management prognozuje, że globalna moc centrów danych AI wzrośnie z około siedmiu gigawatów na koniec 2024 roku do 15 gigawatów na koniec 2025 roku i do 82 gigawatów do 2034 roku. Ten ponad dziesięciokrotny wzrost w ciągu dekady będzie wymagał inwestycji przekraczających siedem bilionów dolarów amerykańskich, z czego dwa biliony dolarów zostaną przeznaczone specjalnie na budowę centrów danych AI. Sfinansowanie tych kwot fundamentalnie zmieniłoby rynki kapitałowe i potencjalnie wyparłoby inne obszary inwestycyjne.
Nadaje się do:
Wymiar geopolityczny: Suwerenność technologiczna jako czynnik konkurencyjny
Struktury zależności w infrastrukturze chmurowej nabierają coraz bardziej geopolitycznego wymiaru. W Niemczech i Europie narastają obawy dotyczące nadmiernego uzależnienia od amerykańskich dostawców usług chmurowych. Według badania Bitkom, 78% niemieckich firm uważa, że Niemcy są zbyt zależne od amerykańskich dostawców usług chmurowych, podczas gdy 82% chce europejskich hiperskalowców, którzy mogliby konkurować z liderami rynku poza Europą.
Trzej najwięksi amerykańscy giganci, Amazon, Microsoft i Google, kontrolują 65% globalnego rynku chmury obliczeniowej. W obszarze przetwarzania w chmurze prawie 40% niemieckich firm deklaruje silne uzależnienie od dostawców chmury spoza Europy, podczas gdy mniej niż jedna czwarta korzysta z europejskich usług chmurowych. W dziedzinie sztucznej inteligencji, chociaż jedna piąta firm jest świadoma europejskich ofert AI, to tylko około 10% faktycznie z nich korzysta.
Ta zależność jest coraz częściej postrzegana jako ryzyko strategiczne. Połowa firm korzystających z chmury obliczeniowej czuje się zmuszona do ponownego przemyślenia swojej strategii chmurowej ze względu na politykę rządu USA. Deutsche Telekom odpowiada na to, budując w Monachium „Przemysłową Chmurę AI” – wielomiliardowy projekt we współpracy z firmą Nvidia, który obejmie ponad 10 000 wysokowydajnych układów scalonych i ma zwiększyć niemieckie moce obliczeniowe w dziedzinie sztucznej inteligencji o 50 procent.
Unia Europejska planuje program o wartości 200 miliardów euro, który zakłada budowę nawet pięciu gigafabryk AI, z których każda będzie w stanie wyprodukować ponad 100 000 chipów. UE pokryje do 35% szacowanych kosztów, wynoszących od 3 do 5 miliardów euro na fabrykę. Inicjatywy te stanowią próbę odzyskania suwerenności technologicznej, ale ich skala pozostaje znacznie niższa niż inwestycje USA.
Wyzwania dla europejskich alternatywnych rozwiązań są ogromne. Hiperskalery, takie jak AWS, Azure i Google Cloud, oferują proste, skalowalne rozwiązania z dojrzałymi ekosystemami, których europejscy dostawcy nie są w stanie odtworzyć w krótkim okresie. Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) są szczególnie narażone na uzależnienie od dostawców, ponieważ często są przywiązane do określonych formatów i zastrzeżonych systemów.
Dynamika rynku: Koncentracja jako ryzyko systemowe
Analiza struktur rynkowych ujawnia rosnącą koncentrację wokół kilku dominujących graczy, co stwarza ryzyko systemowe. Na rynku chmury obliczeniowej „Wielka Trójka” – AWS, Azure i Google Cloud – kontroluje ponad 60% rynku, a pozostała część jest rozproszona między licznych mniejszych dostawców. Nvidia dominuje na rynku układów AI, z szacowanym udziałem na 80%.
Koncentrację tę wzmacniają efekty sieciowe i samonapędzające się cykle. Firmy z większymi centrami danych mogą negocjować lepsze warunki z dostawcami sprzętu, co dodatkowo zwiększa ich przewagę kosztową. Deweloperzy zazwyczaj opracowują rozwiązania dla platform z największą bazą zainstalowanych systemów, co dodatkowo zwiększa ich atrakcyjność. Inwestorzy faworyzują uznanych graczy o sprawdzonych modelach biznesowych, ułatwiając im dostęp do kapitału.
Integracja pionowa wzmacnia tę dynamikę. Google opracowuje własne akceleratory AI z procesorami TPU, co pozwala mu budować infrastrukturę AI przy jednej trzeciej kosztów systemów opartych na technologii Nvidia. Amazon opracowuje własne układy scalone z wykorzystaniem Trainium, które są już wykorzystywane przez Anthropic i mogą potencjalnie stać się istotne również dla OpenAI. Microsoft inwestuje znaczne środki w rozwój własnych półprzewodników. Ta integracja pionowa znacząco zwiększa bariery wejścia dla nowych konkurentów.
Wyceny zaangażowanych firm odzwierciedlają oczekiwania dotyczące dalszej dominacji. Nvidia osiągnęła kapitalizację rynkową przekraczającą pięć bilionów dolarów, a Microsoft i Google należą do najcenniejszych firm na świecie. Wartość Amazona wzrosła o 100 miliardów dolarów po ogłoszeniu transakcji z OpenAI. Wyceny te opierają się na założeniu, że obecni liderzy rynku nie tylko utrzymają swoją pozycję, ale także ją wzmocnią.
Kwestia zarządzania: Struktury rozdarte między innowacją a kontrolą
Struktura korporacyjna OpenAI odzwierciedla nieodłączne napięcia między celami non-profit a potrzebami komercyjnymi. Pierwotnie założona jako organizacja non-profit z misją rozwoju sztucznej inteligencji dla dobra ludzkości, OpenAI stopniowo przekształciła się w hybrydową strukturę z nastawioną na zysk spółką zależną, co umożliwiło znaczny napływ kapitału.
Obecne plany restrukturyzacji zakładają całkowitą transformację w organizację nastawioną na zysk, co jest warunkiem wstępnym dla planowanych rund finansowania. Organy regulacyjne w Kalifornii i Delaware zatwierdziły te kroki, ale rodzą one fundamentalne pytania: w jaki sposób pierwotna misja ma się do oczekiwań inwestorów, którzy inwestują setki miliardów dolarów, co do zwrotu z inwestycji?
Udział Microsoftu ilustruje tę złożoność. Microsoft początkowo otrzymuje 75% przychodów, aż do pełnego zwrotu inwestycji, a następnie 49% zysków. Jednocześnie Microsoft posiada wyłączne prawa własności intelektualnej do niektórych technologii i preferencyjny dostęp do nowych modeli do czasu opracowania sztucznej inteligencji. Ta struktura ściśle wiąże OpenAI z Microsoftem, nawet po zniesieniu wyłączności w chmurze.
Struktura zarządzania musi również radzić sobie z rosnącymi napięciami między partnerami strategicznymi. Microsoft i Amazon bezpośrednio konkurują w branży chmury obliczeniowej, podczas gdy OpenAI pośredniczy między nimi. Oracle, Google i inni partnerzy realizują własne interesy strategiczne. Koordynacja tych zróżnicowanych żądań wymaga dyplomatycznych umiejętności i może prowadzić do konfliktów interesów, które negatywnie wpływają na efektywność operacyjną.
Dynamika konkurencyjna: antropika jako strategiczna przeciwwaga
Partnerstwo Amazon-Anthropic stanowi interesującą przeciwwagę dla konstelacji Microsoft-OpenAI. Amazon zainwestował już osiem miliardów dolarów w Anthropic, konkurenta założonego przez byłych pracowników OpenAI. Ta inwestycja stawia Amazon w jednym szeregu: jako partnera infrastrukturalnego OpenAI i głównego inwestora w Anthropic.
Anthropic wykorzystuje głównie autorskie układy Trainium firmy Amazon, podczas gdy OpenAI opiera się na sprzęcie Nvidia. To zróżnicowanie technologiczne pozwala Amazonowi równolegle realizować różne podejścia i uzyskiwać wgląd w wydajność i efektywność różnych architektur. Jeśli autorskie układy Amazona zaoferują porównywalną wydajność przy niższych kosztach, może to zmniejszyć długoterminową zależność firmy od Nvidii.
Modele Claude firmy Anthropic należą do najpotężniejszych dostępnych chatbotów i bezpośrednio konkurują z modelami GPT firmy OpenAI. Z Anthropic korzystają już dziesiątki tysięcy firm za pośrednictwem usługi chmurowej AI firmy Amazon, Bedrock. Obecna wartość rynkowa Anthropic wynosi 61,5 miliarda dolarów, co jest znacznie mniej niż 500 miliardów dolarów OpenAI, ale wciąż jest to znacząca wycena jak na firmę założoną w 2021 roku.
Konkurencja stwarza ryzyko dla wszystkich zaangażowanych. Amazon rozwija własne modele sztucznej inteligencji i może stać się długoterminowym konkurentem dla Anthropic, od którego zależy pozyskiwanie klientów korporacyjnych. OpenAI konkuruje z Anthropic o talenty programistyczne, klientów korporacyjnych i uwagę mediów. Microsoft balansuje między inwestycją w OpenAI a rozwojem własnych możliwości w zakresie sztucznej inteligencji. Te wielostronne relacje konkurencyjne generują strategiczną niepewność.
Problem rentowności: deficyty strukturalne pomimo wzrostu przychodów
Podstawowym wyzwaniem dla wszystkich firm z branży AI pozostaje monetyzacja. OpenAI wygenerowało 4,3 miliarda dolarów przychodu w pierwszej połowie 2025 roku, o 16% więcej niż łączny przychód z poprzedniego roku. Roczne przychody wyniosły około 12 miliardów dolarów, a liczba użytkowników tygodniowo wyniosła 700 milionów. Jednak około 75% przychodów pochodzi z produktów konsumenckich, głównie subskrypcji ChatGPT, podczas gdy rynek klientów korporacyjnych jest nadal stosunkowo niewielki.
Konwersja użytkowników pozostaje problematyczna. Przy 700 milionach użytkowników tygodniowo, tylko około pięć procent z nich płaci za subskrypcje premium. Tempo wzrostu ChatGPT wskazuje na oznaki nasycenia rynku, co stwarza presję na poszukiwanie nowych metod monetyzacji. OpenAI testuje reklamy i monetyzuje swoją aplikację do generowania filmów Sora, ale pozostaje wątpliwe, czy te środki wystarczą na pokrycie ogromnych kosztów.
Pomimo postępu technologicznego, struktura kosztów pozostaje trudna. Koszt krańcowy miliona tokenów AI, pobierany przez OpenAI od deweloperów, spadł o 99% w ciągu zaledwie 18 miesięcy. Jednak ta drastyczna redukcja kosztów paradoksalnie prowadzi do wzrostu ogólnego zapotrzebowania na moc obliczeniową, zjawiska znanego jako paradoks Jevonsa. Wraz ze wzrostem wydajności i cen modeli AI, ich wykorzystanie rośnie nieproporcjonalnie, co prowadzi do wzrostu ogólnych kosztów zamiast ich obniżenia.
Okresy zwrotu inwestycji infrastrukturalnych są niejasne. McKinsey ostrzega, że zarówno przeinwestowanie, jak i niedoinwestowanie w infrastrukturę niesie ze sobą znaczne ryzyko. Przeinwestowanie prowadzi do utraty aktywów, jeśli popyt spadnie poniżej oczekiwań. Niedoinwestowanie oznacza pozostanie w tyle za konkurencją i utratę udziałów w rynku. Optymalizacja tego kompromisu wymaga precyzyjnego prognozowania w niezwykle zmiennym otoczeniu.
Nasze amerykańskie doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu
Nasze amerykańskie doświadczenie w rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu – Zdjęcie: Xpert.Digital
Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł
Więcej na ten temat tutaj:
Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:
- Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
- Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
- Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
- Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych
Jak realistyczne są prognozy przychodów? Kto wygrywa, kto przegrywa? Walka o władzę wokół infrastruktury AI.
Oczekiwania inwestorów: między racjonalną analizą a spekulacyjną nadwyżką
Wyceny firm z branży AI odzwierciedlają skrajne oczekiwania dotyczące przyszłego wzrostu. Wycena OpenAI na poziomie 500 miliardów dolarów sugeruje, że firma stanie się jedną z najcenniejszych na świecie, porównywalną z Apple czy Saudi Aramco. Wycena ta opiera się na założeniu, że OpenAI zwiększy swoje przychody z 13 miliardów dolarów w 2025 roku do 100 miliardów dolarów do 2028 roku, a następnie będzie działać w sposób zrównoważony i rentowny.
Aby osiągnąć przychód na poziomie 100 miliardów dolarów, OpenAI musiałoby spełnić kilka warunków: Liczba płacących użytkowników musiałaby wzrosnąć z obecnych około 35 milionów do 200–300 milionów. Konieczne byłoby pomyślne rozwinięcie nowych źródeł dochodu, takich jak reklama, e-commerce i drogie produkty dla przedsiębiorstw. Koszty wnioskowania musiałyby zostać znacząco obniżone dzięki postępowi technologicznemu i skalowaniu. Każde z tych założeń jest wysoce niepewne.
Analitycy z Epoch AI krytycznie oceniają prawdopodobieństwo, że OpenAI osiągnie swoje cele przychodowe. W umiarkowanym scenariuszu, OpenAI może osiągnąć przychody na poziomie 40–60 miliardów dolarów do 2028 roku zamiast 100 miliardów dolarów, co nadal stanowiłoby wyjątkowy wzrost. Osiągnięcie rentowności byłoby jednak trudne, ponieważ koszty nadal rosłyby wraz ze wzrostem. W tym scenariuszu obecna wycena na poziomie 500 miliardów dolarów byłaby znacznie zawyżona.
W pesymistycznym scenariuszu, wzrost gospodarczy ulegnie stagnacji wcześniej niż oczekiwano, nowi konkurenci obniżą marże, a przełomy technologiczne nie zmaterializują się. OpenAI musiałoby znacząco zrewidować swoją wycenę, co mogłoby wywołać reakcję łańcuchową wśród inwestorów. Wysokie zadłużenie i uzależnienie od stałego napływu kapitału naraziłyby firmę na ryzyko.
Indeks Nasdaq, zdominowany przez technologie, wzrósł w 2025 roku o 19%, Nvidia o ponad 25%, a Oracle o 75%. Wyceny te odzwierciedlają nadzieję, że rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji rzeczywiście przyniesie obiecany wzrost produktywności i nowe modele biznesowe. Przypominają one jednak również dawne bańki spekulacyjne, w których zawyżone oczekiwania prowadziły do ogromnej destrukcji wartości, gdy rzeczywistość rozmijała się z prognozami.
Nadaje się do:
Transformacja przemysłowa: przykłady zastosowań między obietnicami a rzeczywistością
Uzasadnienie tych ogromnych inwestycji ostatecznie zależy od konkretnych przypadków użycia i mierzalnego wzrostu produktywności. Systemy agentowe AI obiecują automatyzację złożonych przepływów pracy, które wcześniej wymagały ludzkiej wiedzy i doświadczenia. Na platformach logistycznych agenci mogliby wykrywać opóźnienia w dostawach, przekierowywać dostawy, powiadamiać klientów i automatycznie aktualizować stany magazynowe. W oprogramowaniu dla przedsiębiorstw mogliby rozumieć zapytania, podejmować decyzje i realizować wieloetapowe plany.
Obecne aplikacje przynoszą mieszane rezultaty. Microsoft informuje o ponad milionie agentów AI stworzonych przez klientów korzystających z usług agentów Azure AI Foundry. Ponad 14 000 klientów korzysta z Azure AI Foundry do realizacji złożonych zadań automatyzacji. Liczby te wskazują na rosnącą popularność, ale rzeczywisty wzrost wydajności i oszczędności kosztów często pozostają jedynie anegdotyczne.
Commerzbank, z pomocą Microsoftu, przez dwa lata rozwijał doradcę klienta Ava opartego na sztucznej inteligencji i chwali tę współpracę. Takie historie sukcesu ilustrują potencjał, ale reprezentują złożone wdrożenia, wymagające znacznego nakładu czasu, zasobów i wiedzy specjalistycznej. Skalowanie takich rozwiązań w różnych branżach i firmach o różnej wielkości pozostaje kwestią otwartą.
Krytycy wskazują na rozbieżność między szumem medialnym a rzeczywistością. Bain & Company argumentuje, że planowane inwestycje mogą zostać zrealizowane przy niewystarczających przychodach. Firma konsultingowa szacuje, że dostawcy sztucznej inteligencji będą musieli osiągnąć roczne przychody w wysokości dwóch bilionów dolarów do 2030 roku, ale dostrzega lukę w wysokości 800 miliardów dolarów w porównaniu z realistycznymi oczekiwaniami. Ta rozbieżność oznaczałaby, że znaczne kwoty kapitału zostały błędnie alokowane, a inwestorzy ponoszą znaczne straty.
Ryzyko bańki spekulacyjnej: Paralele do historycznych cykli technologicznych
Obecne wydarzenia wykazują niezwykłe podobieństwa do poprzednich baniek spekulacyjnych w branży technologicznej. Pod koniec lat 90. XX wieku zawyżone oczekiwania związane z internetem doprowadziły do astronomicznych wzrostów wycen spółek internetowych, zanim rzeczywistość wymusiła brutalną korektę. Wielu inwestorów straciło cały swój kapitał; ugruntowane firmy przetrwały, ale ze znacznym spadkiem wartości.
Mania kolejowa XIX wieku oferuje kolejną historyczną analogię. Ogromne inwestycje w infrastrukturę kolejową doprowadziły do nadwyżki mocy przerobowych, bankructw i kryzysów finansowych. Chociaż kolej rzeczywiście zmieniła gospodarkę i społeczeństwo w dłuższej perspektywie, pierwsi inwestorzy często ponosili druzgocące straty. Paralela jest oczywista: inwestycje w infrastrukturę mogą być społecznie wartościowe, ale inwestorzy nie czerpią z tego zysków.
Kilka sygnałów ostrzegawczych wskazuje na dynamikę bańki spekulacyjnej. Okrężne przepływy pieniężne, w ramach których Nvidia finansuje OpenAI, a następnie skupuje chipy Nvidii, przypominają struktury piramidy finansowej. Kreatywne wskaźniki wyceny, takie jak „zyski skorygowane o sztuczną inteligencję”, przypominają zyski pro forma z ery dot-comów. Stale rosnące wyceny pomimo strat strukturalnych powielają schematy poprzednich baniek spekulacyjnych.
Pytanie nie brzmi czy, ale kiedy nastąpi korekta. Czynnikami mogą być: głośna porażka projektu AI, przełom technologiczny w alternatywnych podejściach, interwencje regulacyjne, niedobory energii lub po prostu brak obiecanego wzrostu produktywności. Taka korekta prawdopodobnie wiązałaby się ze znaczną destrukcją wartości, ale mogłaby również doprowadzić do powstania zdrowszych, bardziej zrównoważonych modeli biznesowych.
Implikacje strategiczne: Pozycjonowanie w niestabilnym otoczeniu
Rodzi to złożone pytania strategiczne dla firm, inwestorów i decydentów. Firmy muszą zdecydować, ile zainwestować w infrastrukturę AI i od których dostawców chcą się uzależnić. Efekt „lock-in” zastrzeżonych platform chmurowych utrudnia późniejsze przejście na inne rozwiązanie i prowadzi do długoterminowych zobowiązań.
Podejścia hybrydowe, łączące infrastrukturę lokalną z usługami chmurowymi, oferują większą elastyczność kosztem zwiększonej złożoności. Organizacje zachowują kontrolę nad krytycznymi obciążeniami, jednocześnie wykorzystując skalowalność chmury dla zmiennych obciążeń. Optymalizacja tej równowagi wymaga szczegółowej analizy charakterystyki obciążeń, kosztów, wymagań bezpieczeństwa i priorytetów strategicznych.
Inwestorzy muszą wybierać między różnymi ekspozycjami w łańcuchu wartości AI. Dostawcy infrastruktury, tacy jak AWS, Azure i Google Cloud, oferują stosunkowo stabilne modele biznesowe z ugruntowanymi przepływami pieniężnymi. Producenci półprzewodników, tacy jak Nvidia, czerpią korzyści z cyklu inwestycyjnego niezależnie od ostatecznego sukcesu konkretnych firm z branży AI. Startupy z branży AI, takie jak OpenAI czy Anthropic, oferują większy potencjał wzrostu, ale również znacznie wyższe ryzyko.
Decydenci polityczni muszą stworzyć ramy, które umożliwią innowacje bez generowania ryzyka systemowego. Kwestie antymonopolowe nabierają coraz większego znaczenia, gdy kilku dominujących aktorów kontroluje infrastrukturę krytyczną. Polityka energetyczna musi uwzględniać gwałtownie rosnące zapotrzebowanie na energię elektryczną w centrach danych AI. Kwestie suwerenności cyfrowej wymagają strategicznych inwestycji w europejskie alternatywy, bez tworzenia protekcjonistycznej nieefektywności.
Ewolucja technologiczna: wydajność jako potencjalny czynnik zmieniający zasady gry
Kluczową niepewnością pozostaje rozwój technologiczny. Jeśli uda się osiągnąć drastyczny wzrost wydajności, cała logika inwestycyjna może ulec fundamentalnej zmianie. Google udowadnia, że infrastrukturę AI można zbudować z własnych chipów TPU, ponosząc jedną trzecią kosztów systemów Nvidii. Gdyby takie podejście się sprawdziło, struktura kosztów uległaby znacznemu obniżeniu, a rentowność zostałaby osiągnięta szybciej.
Przejście z trenowania opartego na GPU na obciążenia inferencyjne oparte na CPU również może okazać się przełomowe. GPU są cenione za swoje możliwości trenowania AI, ale nie są optymalne do wnioskowania. Przejście na CPU do wnioskowania może zmniejszyć zużycie energii, poprawić wydajność i zaoferować bardziej ekonomiczne rozwiązanie. Prognoza Brookfielda, że do 2030 roku inferencja będzie stanowić około 75% zapotrzebowania na obliczenia w dziedzinie AI, podkreśla tę zmianę.
Nowe architektury półprzewodnikowe zaprojektowane specjalnie dla obciążeń AI mogą umożliwić dalszy wzrost wydajności. OpenAI opracowuje własne układy scalone we współpracy z Broadcom i spodziewa się oszczędności rzędu 20–30% w porównaniu z technologią Nvidii. Amazon, Google i inni giganci technologiczni realizują podobne strategie. Jeśli te wysiłki okażą się skuteczne, dominacja Nvidii ulegnie erozji, a struktury zależności ulegną fundamentalnej zmianie.
Innowacje algorytmiczne mogą mieć podobnie przełomowy wpływ. Techniki zaprezentowane przez DeepSeek pokazują, że inteligentniejsze architektury umożliwiają drastyczne oszczędności zasobów. Modele uczenia maszynowego, które uczą się bardziej efektywnych reprezentacji lub lepiej filtrują nieistotne informacje, mogłyby osiągnąć porównywalną wydajność przy ułamku mocy obliczeniowej. Takie przełomy sprawiłyby, że masowe inwestycje w infrastrukturę stałyby się częściowo nieaktualne.
Scenariusze przyszłości: między konsolidacją a dezorganizacją
Dalszy rozwój może przebiegać kilkoma ścieżkami. W scenariuszu konsolidacji obecni liderzy rynku zwyciężają i umacniają swoją dominację. AWS, Azure i Google Cloud kontrolują infrastrukturę chmurową, Nvidia dominuje na rynku półprzewodników, a OpenAI i kilku konkurentów dzieli rynek aplikacji AI. Ogromne inwestycje zwracają się w długim okresie, a rentowność jest osiągana, choć później niż pierwotnie zakładano.
W tym scenariuszu ukształtowałyby się struktury oligopolistyczne z wysokimi barierami wejścia dla nowych konkurentów. Korzyści społeczne płynące ze sztucznej inteligencji zmaterializowałyby się, ale tworzenie wartości byłoby skoncentrowane w rękach kilku firm. Prawdopodobnie wzrosłaby interwencja regulacyjna, aby zapobiec nadużyciom pozycji rynkowej. Pierwsi inwestorzy osiągnęliby znaczne, choć być może nie takie, jakich się spodziewano, zyski.
W scenariuszu rewolucji pojawiają się alternatywne technologie lub modele biznesowe, które sprawiają, że obecne podejścia stają się przestarzałe. Modele open source mogą oferować wystarczającą wydajność i podważać monetyzację systemów zastrzeżonych. Bardziej wydajne architektury mogą dewaluować ogromne inwestycje w infrastrukturę. Mogą pojawić się nowe paradygmaty aplikacji wykraczające poza rozbudowane modele językowe. W tym scenariuszu wiele obecnych inwestycji poniosłoby straty, ale demokratyzacja sztucznej inteligencji przyspieszyłaby.
Prawdopodobny scenariusz środkowy łączy elementy obu skrajności. Obecni liderzy rynku utrzymują znaczącą pozycję, ale marże maleją z powodu konkurencji. Nowi, wyspecjalizowani dostawcy zdobywają nisze rynkowe. Postęp technologiczny obniża koszty, ale nie tak drastycznie, jak oczekiwano. Zyskowność jest opóźniona, ale biznes staje się zrównoważony. Korzyści społeczne stopniowo materializują się w postaci lepszych wskaźników produktywności i nowych aplikacji.
Nadaje się do:
Zakłady na przyszłość w czasach niepewności
Umowa o wartości 38 miliardów dolarów między OpenAI a Amazon Web Services odzwierciedla ambiwalencje obecnej rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Z jednej strony, dokumentuje ona imponujący dynamizm branży, gotowej zainwestować setki miliardów dolarów w wizję technologiczną. Zaangażowani w nią gracze realizują pozornie racjonalne strategie dywersyfikacji zależności, zabezpieczania pozycji konkurencyjnej i uczestnictwa w potencjalnie transformacyjnych technologiach.
Z drugiej strony, umowa ujawnia kruche podstawy, na których opierają się te inwestycje. Rozbieżność między gigantycznymi wycenami a stratami strukturalnymi, cyrkulacyjny przepływ pieniędzy między inwestorami a odbiorcami, kreatywne wskaźniki wyceny oraz ogromna skala alokacji kapitału przywodzą na myśl historyczne bańki spekulacyjne. Podstawowe pytanie pozostaje bez odpowiedzi: czy obiecane zastosowania i wzrost produktywności kiedykolwiek uzasadnią te ogromne inwestycje?
Nadchodzące lata pokażą, czy obecna fala inwestycji infrastrukturalnych przejdzie do historii jako dalekowzroczne pozycjonowanie ery sztucznej inteligencji, czy też jako nieracjonalne marnotrawstwo kapitału. Niezależnie od wyniku, umowa ta stanowi punkt zwrotny w architekturze władzy w branży technologicznej i pokazuje, że przyszłość sztucznej inteligencji będzie zależeć nie tylko od przełomów w algorytmach, ale także od realiów ekonomicznych, strategicznych partnerstw, a ostatecznie od gotowości rynków do ryzykowania niepewną przyszłością.
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania
☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji
☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej
☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B
☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi
🎯🎯🎯 Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy eksperckiej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | BD, R&D, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej
Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital
Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.
Więcej na ten temat tutaj:
