Czy bańka internetowa z 2000 roku się powtarza? Krytyczna analiza obecnego boomu na sztuczną inteligencję

Miliardowe straty w OpenAI: Nawet subskrypcja za 200 dolarów przynosi straty – jak długo to może potrwać?

Szum wokół sztucznej inteligencji ogarnął rynki globalne, a jego siła przywodzi na myśl czasy, które wielu inwestorów wciąż żywi z niechęcią: bańkę internetową z przełomu tysiącleci. Paralele są uderzające: astronomiczne wyceny firm o mało rentownych modelach biznesowych, mentalność gorączki złota, która inwestuje setki miliardów dolarów w jedną technologię, oraz głębokie przekonanie, że stoimy u progu rewolucji gospodarczej. Jednak w obliczu bezprecedensowego wyścigu zbrojeń między gigantami technologicznymi, takimi jak Microsoft i Google, o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji, narastają wątpliwości co do trwałości tego boomu.

Alarmujące badanie przeprowadzone przez Bain & Company przewiduje lukę finansową w wysokości 800 miliardów dolarów, ponieważ przychody branży są znacznie niższe niż gwałtownie rosnące koszty mocy obliczeniowej i infrastruktury. Nawet lider branży, OpenAI, traci miliardy i generuje straty na subskrypcjach – co wyraźnie wskazuje, że monetyzacja tej technologii stanowi poważną przeszkodę. Jednocześnie nowy, tani konkurent z Chin wywołuje niepokój i grozi podważeniem drogich modeli biznesowych uznanych dostawców.

Ale czy porównanie z erą dot-comów jest naprawdę uzasadnione? Istnieją zasadnicze różnice: dzisiejsza technologia jest bardziej dojrzała i mocno zakorzeniona w codziennym biznesie. Co więcej, boom nie jest finansowany przez drobne pożyczki od inwestorów, lecz z pęczniejących kas najbardziej dochodowych korporacji świata. Kluczowe pytanie, które zadecyduje o bilionach dolarów inwestycji i przyszłości światowej gospodarki, brzmi zatem: czy jesteśmy na początku trwałej transformacji technologicznej, czy w końcowej fazie gigantycznej bańki spekulacyjnej, która wkrótce pęknie?

Nadaje się do:

• Dziwaczny boom w USA: szokująca prawda pokazuje, co by się naprawdę stało bez szumu wokół sztucznej inteligencji

Panika związana z OpenAI w Chinach: Jak tani dostawca teraz doprowadza gigantów technologicznych do szału

Czy znów znajdujemy się w bańce spekulacyjnej, podobnej do niesławnej bańki internetowej z 2000 roku? To pytanie nurtuje obecnie inwestorów, analityków i ekspertów technologicznych na całym świecie. Gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji i związane z nim miliardy inwestycji nasuwają uderzające analogie do końca lat 90. Wtedy szum wokół internetu doprowadził do ekstremalnych wycen i zakończył się spektakularnym krachem. Dziś firmy z branży AI stoją przed podobnymi wyzwaniami: astronomiczne wyceny kłócą się z niejasnymi modelami biznesowymi, a luka między inwestycjami a rzeczywistymi przychodami stale się powiększa.

Historyczne analogie do bańki internetowej

Dynamika ery dotcomów

Bańka internetowa końca lat 90. XX wieku została napędziona przez rewolucyjną nową technologię – internet – która, podobnie jak dziś sztuczna inteligencja, była postrzegana jako siła transformacyjna. W latach 1996–2000 wyceny spółek technologicznych osiągnęły astronomiczne poziomy, a wskaźniki cena/zysk na poziomie 50, 70 lub 100 stały się powszechne dla akcji notowanych na Nasdaq. Inwestorzy wierzyli w świetlaną przyszłość, w której tradycyjne modele biznesowe zostaną zrewolucjonizowane przez rozwiązania oparte na internecie.

Przełom nastąpił w marcu 2000 roku, kiedy pierwsze startupy zbankrutowały, a twarde realia ekonomiczne dorównały wygórowanym oczekiwaniom. Firmy musiały zainwestować więcej, niż się spodziewały, przychody były niższe niż oczekiwano, a ubytek gotówki nie uzasadniał już ekstremalnych wycen.

Porównanie aktualnych wycen rynkowych

Dziś indeks S&P 500, po uwzględnieniu wahań cyklicznych, wykazuje niezwykłe podobieństwo do tamtego okresu. Obecny poziom wyceny odpowiada 38-krotności zysków z ostatnich dziesięciu lat. Wyższa wycena miała miejsce jedynie w okresie bańki internetowej, jak wskazują strategowie z Morgan Stanley.

Henry Blodget, były analityk ery dot-comów, ostrzega przed niepokojącymi paralelami do obecnego boomu na sztuczną inteligencję. Podkreśla, że ​​wpływ zarówno internetu, jak i sztucznej inteligencji wykracza daleko poza branżę technologiczną. Inwestycje w infrastrukturę sztucznej inteligencji wynoszą co najmniej 400 miliardów dolarów tylko w tym roku, co znacząco napędza globalną gospodarkę i rynki akcji.

Luka finansowa w branży AI

Alarmująca prognoza Bain & Company

Niedawne badanie przeprowadzone przez Bain & Company ujawnia groźną lukę finansową w branży sztucznej inteligencji. Do 2030 roku firmy z branży sztucznej inteligencji, takie jak OpenAI, Google i DeepSeek, będą musiały generować około 2 bilionów dolarów rocznie, aby pokryć rosnące koszty mocy obliczeniowej i infrastruktury. Konsultanci spodziewają się jednak, że branży zabraknie około 800 miliardów dolarów do osiągnięcia tego celu.

David Crawford, prezes działu Global Technology Practice w Bain & Company, ostrzega: „Jeśli obecne przepisy dotyczące skalowania pozostaną w mocy, sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej obciążać globalne łańcuchy dostaw”. Ta rozbieżność między wymaganymi a oczekiwanymi przychodami rodzi fundamentalne pytania dotyczące wyceny i modeli biznesowych branży sztucznej inteligencji.

Problemy z monetyzacją wiodących firm

OpenAI, firma stojąca za ChatGPT, jest doskonałym przykładem problemów z monetyzacją w branży. Pomimo wyceny na poziomie 300 miliardów dolarów i 700 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo, firma ma zaledwie pięć milionów płacących klientów. Straty wyniosły około 5 miliardów dolarów w 2024 roku, a prognozy na 2025 rok wskazują na straty sięgające nawet 9 miliardów dolarów.

Szczególnie problematyczne jest to, że nawet droższa subskrypcja ChatGPT Pro, kosztująca 200 dolarów miesięcznie, generuje straty, ponieważ użytkownicy korzystają z większej liczby usług niż oczekiwano. Prezes Sam Altman nazywa tę sytuację „szaloną”, potwierdzając trudności z pokryciem kosztów.

Ogromne inwestycje kontra niejasne zyski

Wyścig zbrojeń wart 500 miliardów dolarów

Duże amerykańskie firmy technologiczne osiągają bezprecedensowe poziomy inwestycji w sztuczną inteligencję. Microsoft, Meta i Google planują łącznie 215 miliardów dolarów na projekty z zakresu sztucznej inteligencji do 2025 roku. Amazon ogłosił dodatkowe inwestycje w wysokości 100 miliardów dolarów. Wydatki te zostaną przeznaczone głównie na rozbudowę centrów danych i rozwój nowych modeli sztucznej inteligencji.

Inwestycje wzrosły ponad dwukrotnie od momentu uruchomienia ChatGPT. Do 2024 roku cztery największe firmy technologiczne zainwestowały łącznie 246 miliardów dolarów w sztuczną inteligencję – o 63% więcej niż w roku poprzednim. Do początku lat 30. XXI wieku roczne wydatki na sztuczną inteligencję mogą przekroczyć 500 miliardów dolarów.

Nadaje się do:

• Czy boom AI o wartości 500 miliardów dolarów w Stanach Zjednoczonych zatrzymuje się? Microsoft uderza w kilka planowanych centrów danych

Wyzwania związane z zapotrzebowaniem na energię i infrastrukturą

Bain przewiduje, że globalne zapotrzebowanie na moc obliczeniową może wzrosnąć do 200 gigawatów do 2030 roku, z czego połowa przypadnie na Stany Zjednoczone. Zużycie energii przez centra danych AI wzrośnie z 50 miliardów kilowatogodzin w 2023 roku do około 550 miliardów kilowatogodzin w 2030 roku – czyli jedenastokrotnie.

Ta ogromna ekspansja będzie miała znaczący wpływ na środowisko. Pomimo rozwoju energii odnawialnej, emisja gazów cieplarnianych z centrów danych wzrośnie z 212 milionów ton w 2023 roku do 355 milionów ton w 2030 roku. Zużycie wody do chłodzenia wzrośnie prawie czterokrotnie, do 664 miliardów litrów w tym samym okresie.

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:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Różnice w stosunku do bańki internetowej

Struktury finansowania i minimalizacja ryzyka

Henry Blodget podkreśla dwie kluczowe różnice w porównaniu z bańką internetową. Po pierwsze, znaczna część działalności w obszarze sztucznej inteligencji jest finansowana na rynkach prywatnych, co oznacza, że ​​inwestorzy detaliczni byliby mniej bezpośrednio dotknięci w przypadku krachu. Po drugie, rozwój jest w dużej mierze finansowany z zysków gigantów technologicznych, a nie z długu.

Te różnice strukturalne mogłyby ograniczyć wpływ potencjalnego upadku sztucznej inteligencji. Blodget zauważa: „W przypadku upadku sztucznej inteligencji ból byłby ogromny. Rynki akcji i nieruchomości komercyjne mocno ucierpiałyby, gigantyczne projekty centrów danych zostałyby sprzedane po absurdalnie niskich cenach, a setki startupów i dostawców usług upadłyby. Ale przynajmniej na razie szkody byłyby ograniczone”.

Nadaje się do:

• Pęka wielka bańka sztucznej inteligencji: dlaczego szum medialny się skończył i wygrywają tylko najwięksi gracze

Dojrzałość technologii bazowej

W przeciwieństwie do ery dot-comów, gdy internet dopiero raczkował, sztuczna inteligencja (AI) już teraz wykazuje konkretne zastosowania i korzyści. Według badania Bain, niemal wszystkie firmy zaczęły wykorzystywać AI w procesach wprowadzania produktów na rynek. 62% z nich pracuje już z więcej niż dwoma przypadkami użycia, a 57% stwierdziło, że AI przekroczyło ich oczekiwania.

Mimo to ponad połowa ankietowanych firm przyznaje, że nie stworzyła jeszcze wystarczającej bazy danych, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii. Jako kluczowe wyzwania wskazano niekompletne lub niskiej jakości zbiory danych oraz nieoptymalnie skonfigurowane technologie.

DeepSeek jako punkt zwrotny

Ekonomiczna innowacja z Chin

Chiński startup DeepSeek wstrząsnął branżą sztucznej inteligencji swoim modelem R1. Przy szacowanym koszcie rozwoju wynoszącym zaledwie 5,6 miliona dolarów, firma stworzyła model, który może konkurować ze znacznie droższymi modelami amerykańskimi. Dla porównania, opracowanie GPT-4o firmy OpenAI kosztowało około 80 milionów dolarów.

Ceny DeepSeek znacząco przewyższają konkurencję. Modele firmy są od 20 do 40 razy tańsze niż odpowiadające im modele OpenAI. Model Reasoner firmy DeepSeek kosztuje 53 centy za milion tokenów wejściowych, podczas gdy model o1 firmy OpenAI kosztuje 15 dolarów za tę samą liczbę.

Nadaje się do:

• Wydajność zamiast gigantyzmu: to, co stoi za sukcesem Deepseek - Donald Trump nazywał Deepseek jako „Wake -up -Tap”

Wpływ na dynamikę branży

Sukces DeepSeek podważa dotychczasowe założenia w branży sztucznej inteligencji. Firma udowadnia, że ​​najnowocześniejsza sztuczna inteligencja jest możliwa nawet bez miliardowych budżetów, co stawia uznanych dostawców pod znaczną presją cenową. Ten rozwój sytuacji uwypukla interesujący efekt uboczny amerykańskich ograniczeń eksportowych: ograniczenia techniczne zmusiły firmę do wprowadzania innowacji w oprogramowaniu, aby optymalnie wykorzystać dostępny sprzęt.

W ciągu kilku tygodni asystent AI firmy DeepSeek zdobył 21% globalnego udziału użytkowników LLM i wyprzedził ChatGPT jako najpopularniejszą darmową aplikację w App Store firmy Apple. Ta szybka penetracja rynku uwydatnia zmienność rynku AI i zagrożenie dla uznanych dostawców z kosztownymi modelami biznesowymi.

Nadaje się do:

• AI Quake: Deepseek R1 ujawnia słabości branży technologicznej-czy koniec boomu AI?

Nowe obszary technologiczne i ich potencjał

Komputery kwantowe jako perspektywa długoterminowa

Według Baina, komputery kwantowe mogą odblokować wartość rynkową sięgającą 250 miliardów dolarów w ciągu najbliższych dziesięciu lat, głównie w finansach, farmacji, logistyce i materiałoznawstwie. Przewiduje się, że wielkość rynku wzrośnie z 1,65 miliarda dolarów w 2024 roku do 64,12 miliarda dolarów do 2037 roku, co odpowiada średniorocznej stopie wzrostu na poziomie 32,2%.

Na drodze stoją jednak co najmniej cztery główne przeszkody: dojrzałość sprzętu, rozwój algorytmów, kwantowe uczenie maszynowe i praktyczna rentowność. Analitycy nie spodziewają się nagłego przełomu, a raczej stopniowego wprowadzania tej technologii w niszowych obszarach.

Robotyka humanoidalna na wczesnym etapie

Chociaż roboty humanoidalne przyciągają kapitał, nadal są silnie uzależnione od nadzoru ze strony człowieka. Goldman Sachs prognozuje, że do 2035 roku rynek robotów humanoidalnych osiągnie wartość 38 miliardów dolarów – ponad sześciokrotnie więcej niż prognozowano w roku poprzednim. Inne badanie przewiduje nawet, że do 2030 roku w użyciu będzie 20 milionów robotów humanoidalnych.

Pierwsze przemysłowe projekty pilotażowe przynoszą obiecujące rezultaty, z okresem zwrotu inwestycji krótszym niż 0,56 roku. Firmy takie jak Boston Dynamics, Agility Robotics i Tesla napędzają rozwój, a Tesla planuje wyprodukować w tym roku kilka tysięcy robotów Optimus.

Agenci autonomiczni jako obszar wzrostu

Według szacunków Bain, w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat firmy zainwestują do 10% swoich budżetów technologicznych w kluczowe funkcje, takie jak autonomiczni agenci, którzy wykonują złożone zadania w dużej mierze samodzielnie. Ten rozwój może otworzyć nowe źródła dochodów i znacząco zwiększyć wydajność systemów AI.

Krytyczna ocena sytuacji rynkowej

Czas możliwego powstawania pęcherzy

Kluczowe pytanie brzmi: czy pęknięcie bańki spekulacyjnej dzieli nas od lat, czy od zaledwie miesięcy? Henry Blodget ujmuje to zwięźle: „Czy to rok 1996, czy 1999?”. Nie ma jednoznacznej odpowiedzi, ale wskaźniki pokazują zarówno podobieństwa, jak i istotne różnice w porównaniu z erą dot-comów.

Deutsche Bank ostrzega przed dziwną prawdą stojącą za amerykańskim boomem gospodarczym: bez ogromnych inwestycji w sztuczną inteligencję Stany Zjednoczone już by były w recesji. George Saravelos ujmuje to szokująco : „Maszyny oparte na sztucznej inteligencji dosłownie ratują amerykańską gospodarkę”. Wzrost gospodarczy nie wynika z rewolucyjnych zastosowań sztucznej inteligencji, ale z samej budowy infrastruktury generującej potencjał AI.

Zrównoważony rozwój obecnych rozwiązań

Badanie przeprowadzone przez Bain & Company rzuca krytyczne światło na kwestię trwałości obecnej euforii związanej ze sztuczną inteligencją. Podczas gdy wykorzystanie modeli językowych i innych aplikacji dynamicznie rośnie na całym świecie, obiecywane wzrosty wydajności i nowe źródła dochodów jak dotąd nie wystarczają, aby pokryć gigantyczne inwestycje.

Szczególnie problematyczne jest to, że wiele firm z branży sztucznej inteligencji nie jest jeszcze w stanie skutecznie monetyzować swoich produktów. Na przykład OpenAI spodziewa się dodatnich przepływów pieniężnych dopiero w 2029 roku. Inni giganci branżowi również stawiają wzrost ponad rentowność i liczą na przyszłe korzyści skali.

Potencjalne scenariusze i skutki

Scenariusz kontrolowanego spowolnienia gospodarczego

W najlepszym przypadku branża AI mogłaby się ustabilizować dzięki postępowi technologicznemu i nowym modelom biznesowym. Wprowadzenie reklam do usług AI, takich jak ChatGPT, mogłoby otworzyć nowe źródła przychodów. Prognozy przewidują, że OpenAI może generować miliardy dolarów przychodu dzięki „monetyzacji dla użytkowników bezpłatnych” począwszy od 2026 roku, a do 2029 roku nawet 25 miliardów dolarów.

Stopniowe dojrzewanie technologii może prowadzić do powstania zrównoważonych modeli biznesowych. Modele wnioskowania zdolne do złożonego rozumowania i działania agentowego wymagają setek, a nawet tysięcy razy większej mocy obliczeniowej, ale mogą również uzasadniać odpowiednio wyższe ceny.

Scenariusz krachu na rynku

W najgorszym przypadku katastrofa sztucznej inteligencji mogłaby spowodować spustoszenie podobne do bańki internetowej. Rynki akcji i nieruchomości komercyjne zostałyby dotknięte potężnym spadkiem, gigantyczne projekty centrów danych zostałyby sprzedane po absurdalnie niskich cenach, a setki startupów i dostawców usług upadłyby.

Przewidywana przez Bain & Company luka finansowa w wysokości 800 miliardów dolarów może doprowadzić do konsolidacji branży. Przetrwają tylko najsilniejsze finansowo firmy, podczas gdy mniejsi dostawcy i startupy mogą zniknąć z rynku.

Katastrofa czy kontrolowana korekta? Krytyczne lata sztucznej inteligencji

Branża AI znajduje się w krytycznym punkcie zwrotnym. Choć podobieństwa do bańki internetowej są niewątpliwe – astronomiczne wyceny, niejasne modele biznesowe i rosnąca przepaść między inwestycjami a przychodami – istnieją również istotne różnice. Technologia AI już teraz wykazuje konkretne zastosowania i korzyści, finansowanie pochodzi w dużej mierze od dochodowych gigantów technologicznych, a rynek jest mniej zależny od inwestorów detalicznych.

Wyzwaniem jest skuteczna monetyzacja ogromnych inwestycji. Firmy takie jak OpenAI muszą udowodnić, że potrafią przekształcić wielomiliardowe straty w trwałe zyski. Rozwój tanich modeli AI przez dostawców takich jak DeepSeek dodatkowo zwiększa presję i może doprowadzić do wojny cenowej, która dodatkowo skomplikuje rentowność.

To, czy bańka spekulacyjna na rynku sztucznej inteligencji przekształci się w kontrolowaną korektę, czy w dramatyczny krach, zależy od zdolności branży do terminowego opracowania rentownych modeli biznesowych. Nadchodzące lata pokażą, czy sztuczna inteligencja spełni swoje ogromne oczekiwania, czy też będziemy świadkami powtórki katastrofy dot-comów. Odpowiedź na pytanie „Czy to rok 1996, czy 1999?” zadecyduje o losie bilionów dolarów zainwestowanych w ten sektor i o przyszłości branży technologicznej.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

 

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

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

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