Strategiczny telefon alarmowy firmy Nvidia – telefon wart bilion dolarów: zakład firmy Nvidia na przyszłość OpenAI

Kiedy panika staje się strategią, a porażka największym zagrożeniem dla branży technologicznej

W historii współczesnego biznesu niewiele jest momentów, w których jeden telefon otwierał drogę inwestycjom wartym setki miliardów. Późne lato 2025 roku przyniosło taki moment, gdy Jensen Huang, wieloletni prezes giganta chipów Nvidia, odebrał telefon i zadzwonił do Sama Altmana, szefa firmy OpenAI, zajmującej się sztuczną inteligencją. To, co nastąpiło później, nie było jedynie transakcją biznesową, ale raczej lekcją kruchości strategicznych partnerstw w branży, która charakteryzuje się coraz większą współzależnością, a granica między klientem, dostawcą a inwestorem staje się coraz bardziej zatarta.

Rozmowa Huanga i Altmana miała miejsce w krytycznym momencie. Chociaż Nvidia i OpenAI współpracowały już od lat, negocjacje dotyczące nowego projektu infrastrukturalnego utknęły w martwym punkcie. OpenAI aktywnie poszukiwało alternatyw, aby zmniejszyć swoją silną zależność od Nvidii. Ironia sytuacji: firma znalazła to, czego szukała, w Google, bezpośrednim konkurencie w dziedzinie sztucznej inteligencji. Podobno OpenAI podpisało wiosną umowę na chmurę obliczeniową z Google i zaczęło korzystać z opatentowanych jednostek przetwarzania Tensor. Jednocześnie firma zajmująca się sztuczną inteligencją współpracowała z producentem półprzewodników Broadcom nad opracowaniem własnych, dostosowanych do potrzeb układów scalonych.

Kiedy doniesienia o wykorzystaniu przez Google chipów TPU dotarły do ​​opinii publicznej, Nvidia zinterpretowała to jako jednoznaczny sygnał ostrzegawczy. Przesłanie było jasne: albo zostanie osiągnięte szybkie porozumienie, albo OpenAI będzie coraz bardziej zwracać się ku konkurencji. Panika w Nvidii musiała być znacząca, ponieważ skłoniła prezesa do podjęcia osobistych działań. Telefon Huanga do Altmana początkowo wyjaśnił plotki, ale w trakcie rozmowy prezes Nvidii zasygnalizował gotowość do wznowienia zawieszonych negocjacji. Źródło zaznajomione ze sprawą opisało tę rozmowę jako narodziny pomysłu bezpośredniej inwestycji w OpenAI.

Nadaje się do:

• Co dla branży oznacza umowa dotycząca układów AI między AMD a OpenAI? Czy dominacja Nvidii jest zagrożona?

Sto miliardów dolarów i sieć zobowiązań

Rezultatem tej interwencji było porozumienie o zapierających dech w piersiach rozmiarach. We wrześniu Nvidia i OpenAI ogłosiły strategiczne partnerstwo, w które firma produkująca układy scalone jest gotowa zainwestować nawet sto miliardów dolarów. Umowa przewiduje budowę centrów danych AI o planowanej mocy co najmniej dziesięciu gigawatów, co przekłada się na miliony procesorów graficznych dla infrastruktury nowej generacji OpenAI. Dla porównania, typowy reaktor jądrowy generuje około jednego gigawata mocy. Uruchomienie pierwszej fazy projektu planowane jest na drugą połowę 2026 roku, z wykorzystaniem nadchodzącej platformy Vera Rubin firmy Nvidia.

Struktura umowy jest dość niezwykła. Nvidia nie tylko zobowiązuje się do dostarczenia do pięciu milionów chipów, ale także rozważa udzielenie gwarancji na pożyczki, które OpenAI zamierza zaciągnąć na budowę własnych centrów danych. Ta współzależność finansowa wykracza daleko poza tradycyjną relację klient-dostawca. Nvidia staje się w istocie finansistą swojego klienta, co przypomina praktykę ery dot-comów, kiedy dostawcy sprzętu wspierali swoich klientów poprzez pożyczki i inwestycje kapitałowe.

Ale umowa z Nvidią to tylko jeden z elementów znacznie większej sieci umów, które OpenAI zawarło w ostatnich miesiącach. Firma osiągnęła pozycję, którą można słusznie określić jako zbyt dużą, by upaść. Lista umów to istny spis najważniejszych graczy w branży technologii i półprzewodników. Oracle pozyskał kontrakt o wartości trzystu miliardów dolarów na pięć lat na rozbudowę centrów danych w ramach tzw. projektu Stargate. Broadcom ogłosił partnerstwo w celu opracowania niestandardowych układów o docelowej mocy obliczeniowej dziesięciu gigawatów. AMD podpisało umowę na sześć gigawatów mocy obliczeniowej, która daje OpenAI możliwość przejęcia do dziesięciu procent udziałów w firmie.

Sprzedaż kontra zobowiązania: kalkulacja, która się nie zgadza

Ogromna skala tych zobowiązań rodzi fundamentalne pytania o ich opłacalność ekonomiczną. Oczekuje się, że OpenAI wygeneruje w tym roku około trzynastu miliardów dolarów przychodu. Jednocześnie firma zobowiązała się do pokrycia kosztów obliczeniowych w wysokości sześciuset pięćdziesięciu miliardów dolarów w ramach samych umów z firmami Nvidia i Oracle. Uwzględniając umowy z firmami AMD, Broadcom i innymi dostawcami usług chmurowych, takimi jak Microsoft, łączna wartość zobowiązań zbliża się do biliona dolarów.

Dane te są rażąco niewspółmierne do obecnych wyników biznesowych. W pierwszej połowie 2025 roku OpenAI wygenerowało przychody w wysokości około 4,3 miliarda dolarów, co stanowi wzrost o 16% w porównaniu z rokiem poprzednim. Jednocześnie firma wydała 2,5 miliarda dolarów w gotówce, głównie na badania i rozwój oraz funkcjonowanie ChatGPT. Wydatki na badania i rozwój wyniosły 6,7 miliarda dolarów w pierwszej połowie roku. Na koniec pierwszej połowy roku OpenAI dysponowało około 17,5 miliarda dolarów w gotówce i papierach wartościowych.

Rozbieżność między przychodami a zobowiązaniami jest oszałamiająca. Obliczenia wskazują, że budowa zaledwie jednego gigawata mocy w centrum danych kosztuje około pięćdziesięciu miliardów dolarów, wliczając w to koszty sprzętu, infrastruktury energetycznej i budowy. OpenAI zobowiązało się do zapewnienia łącznie trzydziestu trzech gigawatów, co teoretycznie wymagałoby inwestycji przekraczających 1,6 biliona dolarów. Firma musiałaby zatem stukrotnie zwiększyć swoje przychody, aby choć zbliżyć się do sfinansowania tej infrastruktury.

Jak zniwelować tę lukę? OpenAI realizuje agresywną strategię dywersyfikacji. Pięcioletni plan firmy obejmuje kontrakty rządowe, narzędzia e-commerce, usługi wideo, sprzęt konsumencki, a nawet rolę dostawcy usług komputerowych poprzez projekt centrum danych Stargate. Wycena firmy gwałtownie wzrosła: ze 157 miliardów dolarów w październiku 2024 roku do 300 miliardów dolarów w marcu 2025 roku, a obecnie wynosi 500 miliardów dolarów po wtórnej sprzedaży akcji, w której pracownicy sprzedali akcje o wartości 6,6 miliarda dolarów.

Karuzela pieniędzy: jak branża AI się finansuje

Struktura tych umów wzbudziła obawy w świecie finansów, ponieważ przypomina zjawisko powszechne w okresie bańki internetowej pod koniec lat 90.: finanse o obiegu zamkniętym. Ten schemat jest niepokojąco znajomy. Firma z łańcucha dostaw inwestuje w spółkę downstream, która następnie wykorzystuje otrzymany kapitał do zakupu produktów od inwestora. Nvidia kupuje udziały w OpenAI, a OpenAI kupuje od Nvidii procesory graficzne. Oracle inwestuje w Stargate, a OpenAI dzierżawi moc obliczeniową od Oracle. AMD udziela OpenAI warrantów na maksymalnie 10% udziałów w spółce, a OpenAI zobowiązuje się do zakupu układów AMD o wartości dziesiątek miliardów dolarów.

Te cykle tworzą pozory prosperujących firm, podczas gdy w rzeczywistości w dużej mierze te same pieniądze przepływają tam i z powrotem między tymi samymi graczami. Problem nie jest nowy. Pod koniec lat 90. dostawcy sprzętu do infrastruktury internetowej stosowali podobne finansowanie od dostawców. Firmy takie jak Lucent, Nortel i Cisco udzielały hojnych pożyczek dostawcom usług telekomunikacyjnych i internetowych, którzy następnie wykorzystywali te pieniądze na zakup sprzętu od tych samych dostawców. To sztucznie zawyżało sprzedaż i ukrywało rzeczywisty popyt. Kiedy bańka pękła, upadły nie tylko zadłużeni nabywcy, ale także dostawcy, których sprzedaż okazała się mirażem.

Podobieństwa do dzisiejszej sytuacji są niewątpliwe, mimo że istnieją istotne różnice. W przeciwieństwie do wielu firm internetowych, które nigdy nie osiągnęły zysku, głównymi graczami w dzisiejszym boomie na AI są dochodowe firmy o ugruntowanych modelach biznesowych. Na przykład Nvidia osiąga marżę zysku na poziomie około 53% i dominuje na rynku układów AI z udziałem w rynku wynoszącym około 80%. Microsoft, Google i Amazon należą do najbardziej dochodowych firm na świecie. Niemniej jednak istnieją uzasadnione obawy.

Badanie przeprowadzone wśród globalnych zarządzających funduszami w październiku 2025 roku wykazało, że 54% z nich uważa, że ​​akcje związane z AI znajdują się w strefie bańki spekulacyjnej. Sześćdziesiąt procent uważa, że ​​akcje są ogólnie przewartościowane. Ten sceptycyzm nie jest bezpodstawny. Zobowiązania do budowy ogromnej liczby układów scalonych i centrów danych, zanim OpenAI będzie mogło sobie na nie pozwolić, podsycają obawy, że entuzjazm dla AI przeradza się w bańkę podobną do niesławnej bańki internetowej.

Klątwa sukcesu: dlaczego klienci firmy Nvidia stają się konkurentami

W centrum tej sieci znajduje się Nvidia, firma, która w ciągu ostatnich dwóch lat przekształciła się z dużego, ale wyspecjalizowanego producenta układów scalonych w najcenniejszą na świecie spółkę giełdową. Z kapitalizacją rynkową przekraczającą 4 biliony dolarów, Nvidia przewyższa obecnie nawet gigantów branży technologicznej. Ten wzrost jest ściśle związany z boomem na sztuczną inteligencję, który rozpoczął się wraz z premierą ChatGPT pod koniec 2022 roku. Od tego czasu przychody Nvidii wzrosły niemal trzykrotnie, a zyski gwałtownie wzrosły.

Jensen Huang, który kieruje firmą od jej założenia w 1993 roku, przeprowadził Nvidię przez niezwykłą transformację. Początkowo skupiając się na kartach graficznych do gier wideo, Huang szybko dostrzegł potencjał procesorów Nvidii w zakresie obliczeń naukowych i sztucznej inteligencji. Rozwój CUDA, platformy obliczeń równoległych, umożliwił wykorzystanie procesorów graficznych Nvidii do głębokiego uczenia się i modeli sztucznej inteligencji wymagających przetwarzania masowo równoległego. Ta strategiczna perspektywa uczyniła z Nvidii niezastąpionego partnera praktycznie w każdym dużym projekcie z zakresu sztucznej inteligencji na świecie.

Styl przywództwa Huanga jest niekonwencjonalny. Unika długoterminowych planów, a zamiast tego kładzie nacisk na skupienie się na teraźniejszości. Jego definicja długoterminowego planowania brzmi: Co robimy dzisiaj? Ta filozofia dała firmie Nvidia niezwykłą elastyczność. Firma realizuje agresywną strategię innowacji, której celem jest coroczne wprowadzanie na rynek nowej generacji zaawansowanych układów AI. Po Hopperze i Blackwell, następują Vera Rubin i Rubin Ultra, a każda generacja oferuje znacząco zwiększoną wydajność i efektywność.

Jednak ta strategia niesie ze sobą ryzyko. Dla klientów inwestujących dziesiątki miliardów dolarów w sprzęt Nvidii, szybkie starzenie się ich inwestycji stanowi poważny problem. Jeśli nowa generacja chipów znacząco przewyższa poprzednią w ciągu dwunastu do osiemnastu miesięcy, inwestycja gwałtownie traci na wartości. Żadna firma nie może sobie pozwolić na wydawanie dziesięciu czy dwudziestu miliardów dolarów co dwa lata na najnowszy sprzęt. Ta dynamika wyjaśnia, dlaczego duzi klienci, tacy jak Meta, Google, Microsoft i Amazon, jednocześnie realizują własne programy rozwoju chipów. Współpraca OpenAI z Broadcom w zakresie rozwoju własnych chipów opiera się na tej samej logice.

Nvidia stoi w obliczu paradoksu: firmy, które dziś są jej największymi klientami, jutro mogą stać się jej najgroźniejszymi konkurentami. Około 40 procent przychodów Nvidii pochodzi od zaledwie czterech firm: Microsoft, Meta, Amazon i Alphabet. Wszystkie posiadają zasoby i wiedzę techniczną, aby rozwijać własne układy AI. Chociaż wiodąca pozycja technologiczna Nvidii i kompleksowy ekosystem oprogramowania CUDA stwarzają istotne bariery wejścia na rynek, historia branży technologicznej pokazuje, że dominacja rzadko jest trwała.

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 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

Między szumem medialnym a rzeczywistością: ekonomiczna logika boomu na sztuczną inteligencję

Pomimo wszystkich uzasadnionych obaw, istnieją argumenty przemawiające za ekonomiczną opłacalnością masowych inwestycji w AI. Popyt na aplikacje AI jest realny i rośnie wykładniczo. ChatGPT była najszybciej działającą aplikacją w historii, która w ciągu dwóch miesięcy osiągnęła 100 milionów użytkowników. OpenAI ma obecnie około 800 milionów użytkowników tygodniowo, z czego tylko około 5% to płacący subskrybenci. Ten współczynnik konwersji, wynoszący 99% użytkowników darmowych do 1% płacących, stanowi zarówno ogromną szansę, jak i kruchy fundament.

Integracja sztucznej inteligencji (AI) z procesami biznesowymi postępuje. Badania pokazują, że ponad 70% firm na całym świecie korzysta obecnie z jakiejś formy sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do ery dot-com, kiedy wiele modeli biznesowych miało charakter czysto spekulacyjny, a penetracja internetu była wciąż niska, obecnie istnieje realne i rosnące zapotrzebowanie na AI. Duże firmy wdrażają zaawansowane modele do realizacji konkretnych zadań, tworząc pętlę sprzężenia zwrotnego między wzrostem przychodów a wzrostem produktywności.

Analitycy argumentują, że spadający koszt jednostki inteligencji uzasadnia inwestycję. Wraz ze spadkiem cen mocy obliczeniowej, możliwe jest ekonomiczne tworzenie większej liczby aplikacji, co z kolei zwiększa popyt. Firma Nvidia podkreśla, że ​​jej systemy należy oceniać nie tylko pod kątem ceny chipa, ale także całkowitych kosztów eksploatacji. Efektywność energetyczna najnowszych generacji znacznie wzrosła. Platforma GB300-NVL72 oferuje pięćdziesięciokrotny wzrost efektywności energetycznej na token w porównaniu z poprzednią generacją Hopper. Inwestycja w wysokości 3 milionów dolarów w infrastrukturę GB200 mogłaby teoretycznie wygenerować 30 milionów dolarów ze sprzedaży tokenów, co stanowi dziesięciokrotny zwrot.

Niemniej jednak, fundamentalne wątpliwości pozostają. Założenie liniowego skalowania mocy obliczeniowej do możliwości sztucznej inteligencji jest coraz częściej kwestionowane. Badania sugerują, że może występować zjawisko malejących korzyści. Indeks AI Stanforda z 2024 roku pokazuje, że wykorzystanie mocy obliczeniowej wzrosło wykładniczo, podczas gdy wzrosty wydajności w kluczowych testach porównawczych stabilizują się. Więcej serwerów nie prowadzi automatycznie do lepszej sztucznej inteligencji, ale strategia OpenAI traktuje moc obliczeniową jako gwarantowaną drogę do dominacji.

Domek z kart z żetonów? Ryzyko domina w ekosystemie sztucznej inteligencji

Ścisła współzależność między producentami chipów, dostawcami usług chmurowych i twórcami sztucznej inteligencji stwarza ryzyko systemowe. Jeśli OpenAI zawiedzie lub nie osiągnie celów wzrostu, reperkusje odbiją się na całym łańcuchu dostaw. Nvidia będzie inwestować w przewartościowaną firmę. Oracle zbuduje centra danych, których nikt nie wykorzystuje. AMD stworzy moce produkcyjne dla chipów, na które nie ma już popytu. Losy tych firm są ze sobą powiązane w sposób przypominający współzależności, które przyczyniły się do kryzysu finansowego z 2008 roku.

Krytycy, tacy jak znany inwestor grający na spadki Jim Chanos, wskazują na wyraźne analogie do bańki internetowej. Chanos zwraca uwagę, że zapotrzebowanie na kapitał na infrastrukturę AI znacznie przekracza około 100 miliardów dolarów finansowania dostawców w okresie boomu internetowego. Wyraża obawy, że wiodące firmy technologiczne, takie jak Nvidia i Microsoft, zrobią wszystko, aby utrzymać ten sprzęt poza bilansami, stosując kreatywne struktury finansowania. Obawy wynikają z obaw tych firm przed harmonogramami amortyzacji i konsekwencjami księgowymi, a także z ogromnych potrzeb kapitałowych, których nie chcą bezpośrednio uwzględniać w swoich bilansach.

Pojawiają się jednak również głosy ostrzegające przed pochopnymi diagnozami bańki spekulacyjnej. Niektórzy analitycy twierdzą, że obecne umowy nie osiągają niezbędnej skali, by być przytłaczające. Na przykład umowa OpenAI-Nvidia stanowiłaby około trzynastu procent prognozowanych przychodów Nvidii na 2026 rok. Jeśli wdrożenie mocy jednego gigawata nastąpi w drugiej połowie 2026 roku, pociągnie to za sobą łączną inwestycję kapitałową w wysokości około pięćdziesięciu do sześćdziesięciu miliardów dolarów, z czego Nvidia otrzyma około trzydziestu pięciu miliardów dolarów. Z tej kwoty dziesięć miliardów dolarów zostanie reinwestowanych w OpenAI, a dalsze inwestycje będą uzależnione od rzeczywistych postępów w monetyzacji sztucznej inteligencji. To podejście oparte na wydajności różni się od sztywnych, często spekulacyjnych zobowiązań z czasów bańki telekomunikacyjnej.

Prawdziwe wąskie gardło: dlaczego boom na sztuczną inteligencję może stracić impet

Często pomijanym, ale potencjalnie kluczowym wąskim gardłem jest zaopatrzenie w energię. Obsługa centrów danych AI wymaga ogromnych ilości energii elektrycznej. Dziesięć gigawatów to równowartość zasilenia ponad ośmiu milionów amerykańskich gospodarstw domowych, czyli pięciokrotność mocy Zapory Hoovera. 33 gigawaty, do których zobowiązała się firma OpenAI, odpowiadałyby mniej więcej całemu zapotrzebowaniu na energię elektryczną stanu Nowy Jork.

Sieci energetyczne w Stanach Zjednoczonych są już pod ogromnym obciążeniem. Centra danych odpowiadały za około cztery procent całkowitego zużycia energii elektrycznej w Ameryce w 2024 roku, co odpowiada około 183 terawatogodzinom. Oczekuje się, że do 2030 roku liczba ta wzrośnie ponad dwukrotnie, do 426 terawatogodzin. W niektórych stanach, takich jak Wirginia, centra danych zużywały już 26 procent całkowitego zużycia energii elektrycznej w 2023 roku. W Dakocie Północnej wskaźnik ten wynosił 15 procent, w Nebrasce 12 procent, w Iowa 11 procent, a także w Oregonie 11 procent.

Budowa nowych centrów danych z odpowiednim zasilaniem zajmuje lata. Szacunki wskazują, że budowa centrum danych w USA trwa zazwyczaj około siedmiu lat od momentu rozpoczęcia prac rozwojowych do pełnego uruchomienia, wliczając w to 4,8 roku na prace przygotowawcze i 2,4 roku na budowę. To stanowi fundamentalne wąskie gardło dla ambitnych planów ekspansji OpenAI. Firma może podpisywać tyle umów, ile chce, ale jeśli infrastruktura fizyczna nie będzie gotowa na czas, zobowiązania pozostają pustymi obietnicami.

Kwestia energii budzi również obawy dotyczące zrównoważonego rozwoju. Pojedyncze zapytanie w ChatGPT zużywa około dziesięciokrotnie więcej energii niż typowe wyszukiwanie w Google. Przy milionach zapytań dziennie w samym OpenAI, nie wspominając o konkurentach, takich jak Anthropic, Google i Microsoft, stanowi to ogromne obciążenie dla sieci energetycznych i środowiska. Chłodzenie tych centrów danych wymaga również ogromnych ilości wody. Centra danych o dużej skali zużywały bezpośrednio około czternastu miliardów galonów wody w 2023 roku, a oczekuje się, że liczba ta podwoi się lub potroi do 2028 roku.

Globalne pole gry: sztuczna inteligencja między interesami narodowymi a kontrolą eksportu

Infrastruktura sztucznej inteligencji (AI) stała się kwestią bezpieczeństwa narodowego. Zarówno administracja Trumpa, jak i Bidena kładły nacisk na politykę przemysłową, przedstawiając AI nie tylko jako szansę ekonomiczną, ale także jako imperatyw bezpieczeństwa. Ukryty przekaz dla firm brzmi, że szybkość jest ważniejsza niż ostrożność. Projekt Stargate został ogłoszony w Białym Domu, a prezydent Trump przedstawił tę technologię jako siłę napędową przywództwa gospodarczego i niezależności technologicznej.

Chiny realizują model kierowany przez państwo, który inwestuje kapitał w sztuczną inteligencję, aby budować krajowych liderów i zmniejszać zależność od technologii amerykańskiej. Europa początkowo koncentrowała się na zarządzaniu ryzykiem, ale obawy przed utratą konkurencyjności skłoniły Brukselę do uruchomienia Planu Działania na rzecz Kontynentalnej Sztucznej Inteligencji (AI) oraz inicjatywy o wartości 1 miliarda euro, mającej na celu przyspieszenie wdrażania tej technologii.

Dla Nvidii ten geopolityczny wymiar stanowi zarówno szansę, jak i ryzyko. Firma próbowała realizować strategię, która pozwoliłaby jej kontynuować eksport układów scalonych do Chin, argumentując, że wykluczenie z chińskiego rynku jedynie wzmocniłoby chińskich konkurentów. Jednak kontrole eksportu zmniejszyły udział Nvidii w chińskim rynku z 95% do praktycznie zera. Huang publicznie oświadczył, że nie wyobraża sobie, aby którykolwiek z decydentów uznał to za dobry pomysł. Chiński rynek stanowi szansę wartą około 50 miliardów dolarów, którą Nvidia traci z powodu ograniczeń regulacyjnych.

Bańka czy rewolucja? Zakończenie z otwartym zakończeniem

Na pytanie, czy znajdujemy się w środku bańki spekulacyjnej na rynku sztucznej inteligencji, nie da się jednoznacznie odpowiedzieć, dopóki wciąż znajdujemy się w oku cyklonu. Bańki często stają się oczywiste dopiero z perspektywy czasu. Słynne ostrzeżenie Alana Greenspana przed irracjonalną euforią pojawiło się w grudniu 1996 roku, ale Nasdaq osiągnął szczyt dopiero ponad trzy lata później. W czasie inflacji bańki inflacja może utrzymywać się dłużej, niż wydaje się to logiczne.

Pewne fakty są jednak niezaprzeczalne. Wyceny firm z branży AI opierają się na założeniach przyszłego wzrostu, który byłby historycznie bezprecedensowy. Żadna firma nigdy nie urosła z dziesięciu do stu miliardów dolarów przychodów tak szybko, jak prognozuje OpenAI. Zobowiązania do budowy infrastruktury wartej biliony dolarów przy obecnych przychodach na poziomie trzynastu miliardów dolarów wymagają eksplozji przychodów, dla której nie ma historycznych precedensów.

Jednocześnie, sztuczna inteligencja to nie tylko spekulacja. Technologia ta już teraz zmienia branże i sposoby pracy. Firmy osiągają wymierny wzrost produktywności dzięki integracji ze sztuczną inteligencją. Pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja będzie miała charakter transformacyjny, ale jak szybko ta transformacja nastąpi i czy obecne wyceny i inwestycje będą dotrzymywać kroku temu tempu.

Co się stanie, jeśli OpenAI nie spełni swoich prognoz? W najlepszym przypadku firma będzie musiała ograniczyć swoje plany infrastrukturalne. W najgorszym przypadku skutki uboczne mogą być znaczące, ponieważ inwestorzy i inne firmy coraz częściej stawiają na budowanie wartości przez OpenAI. Zakłady te zależą nie tylko od realizacji tej wartości, ale także od jej wystarczająco szybkiego zrealizowania, aby pokryć dług wykorzystany do jej sfinansowania. Niezdolność do dostarczenia wartości tak szybko, jak oczekiwali inwestorzy, wystarczyła, aby przekształcić kilka historycznych boomów technologicznych w krachy.

Główną lekcją bańki internetowej było to, że technologie transformacyjne często odnoszą sukcesy przez dekady, ale pierwsza fala firm i ich inwestorzy rzadko wykorzystują w pełni potencjał drzemiący w cenach akcji. Internet rzeczywiście zmienił świat, ale większość wysoko wycenianych firm internetowych w 2000 roku już nie istnieje. Zwycięzcami często były firmy, które weszły na rynek później lub przetrwały najciemniejsze dni kryzysu.

Czy będzie to dotyczyć również sztucznej inteligencji, dopiero się okaże. Pewne jest jednak, że rozmowa telefoniczna między Jensenem Huangiem a Samem Altmanem późnym latem 2025 roku może okazać się jednym z tych punktów zwrotnych, w których panika przerodzi się w strategię, zależność we wzajemne zobowiązanie, a branża wyznaczy kurs na jeden z największych zakładów gospodarczych w historii nowożytnej. Odpowiedź na pytanie, czy ten zakład się opłaci, czy też okaże się największą nietrafioną inwestycją od czasów ery dot-comów, poznamy w nadchodzącej dekadzie.

☑️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 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:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc