Nvidias tokenisering av världen: Hur Jensen Huang perfektionerade 2000-talets strategi för oljelampor

Miljarder för tomma löften? Den obekväma sanningen om Nvidias tokenfabrik

Nvidias VD Jensen Huang har formulerat en enkel ekvation: de som inte räknar, förlorar. Men bakom den glittrande fasaden av AI-boomen döljer sig en hänsynslös affärsmodell som påminner om 1800-talets skrupelfria monopolstrategier. Med ett exempellöst hårdvarumonopol, det slutna CUDA-mjukvaruekosystemet och frontalangrepp som det nya RTX Spark-chippet tvingar teknikjätten den globala ekonomin in i ett farligt beroende. Istället för mätbar produktivitet köper företag idag främst en sak: den rena konsumtionen av "tokens". Detta är en djupgående analys av hur Nvidia vänder upp och ner på reglerna för värdeskapande, varför hyperskalare måste investera hundratals miljarder – och varför denna spiral av vinst och energislöseri kan stå oss alla dyrt.

NVIDIA och världens tokenisering: Hur Jensen Huang dikterar (och drar nytta av) en ny ekonomisk ordning

Ögonblicket då teleshopping blev en företagsstrategi

I mars 2026 intog Jensen Huang scenen vid Morgan Stanley Technology, Media & Telecom Conference i San Francisco och yttrade en mening som saknar motstycke i sin korthet och djärvhet: ”Compute equals tokens, tokens equal intelligence, and intelligence equal economic output on every level, from computing to countries.” Det som kan läsas som en grundläggande fysisk ekvation är i verkligheten en av de mest ambitiösa marknadsföringskonstruktionerna i ekonomisk historia: omtolkningen av ett datacenter som en tryckpress som producerar vinst – främst för NVIDIA.

Några veckor tidigare, på Computex 2026 i Taipei, kompletterade Huang bilden med RTX Spark, ett ARM-baserat system-på-ett-chip för Windows-bärbara datorer och kompakta stationära datorer. Berättelsen var redan bekant: de som inte köper hamnar på efterkälken. Konsumtionen i sig är ett bevis på ekonomisk aktivitet. "Ju mer du köper, desto mer tjänar du" – en fras som i sin vackra enkelhet sammanfattar hela logiken i en affärsmodell baserad på kundernas strukturella beroende.

För att förstå varför denna logik är så farlig är det värt att ta en titt tillbaka på oljelampornas historia.

Oljelampans princip: Hur man ger gåvan av beroende

Mot slutet av 1800-talet spred John D. Rockefellers Standard Oil Company en enkel men revolutionerande teknik i amerikanska hem: fotogenlampan. Själva lampan var billig, ibland till och med gratis. Oljan som behövdes för att driva den var det inte – och utan den oljan var lampan värdelös. År 1879 kontrollerade Standard Oil ungefär 90 procent av USA:s raffineringskapacitet och dikterade därmed priset på det enda bränsle som höll lamporna brinnande. Haken var inte lampan i sig. Haken var det resulterande systemet: när man väl bytte till fotogen fanns det ingen återvändo. Man fortsatte att köpa det – tills sina dagars slut eller tills Högsta domstolen dömde.

NVIDIA har fört denna princip in i den digitala tidsåldern, byggande på 17 års tålmodigt arbete. Sedan 2007 har företaget utvecklat sin egenutvecklade programmeringsplattform CUDA, som nu de facto är operativsystemet för den globala AI-industrin. Med över 5 miljoner registrerade utvecklare, cirka 5 937 GitHub-projekt relaterade till enbart CUDA (jämfört med 187 för AMD:s konkurrerande produkt ROCm), och praktiskt taget alla relevanta AI-bibliotek – från cuDNN och TensorRT till ramverken PyTorch och TensorFlow – har NVIDIA skapat en mjukvaruklyfta som inte kan överbryggas med enbart kapital. Glödlampan heter CUDA. Oljan heter computing. Och när du väl har kommit in i ekosystemet finns det ingen väg ut.

Detta demonstreras tydligt av historien om öppen källkodsprojektet ZLUDA, som gjorde det möjligt att köra CUDA-kod oförändrad på AMD-hårdvara. När hotet blev verkligt ändrade NVIDIA i tysthet och utan samråd användarvillkoren för CUDA-plattformen: översättningslager förbjöds via EULA. Ingen domstol, ingen rättvis konkurrens – bara en avtalsklausul som kvävde ett genuint alternativ i dess linda.

Tokenfabriken: Ett nytt paradigm för värdeskapande

Termen "AI-fabrik" är inte en metafor; det är ett missionsutlåtande. Vid GTC-konferensen i mars 2026 definierade Jensen Huang uttryckligen vad han menade med det: datacenter är inte längre passiva infrastrukturanläggningar, utan aktiva produktionsanläggningar vars produktion – mätt i tokens per sekund – direkt kan översättas till företagsintäkter och bruttonationalprodukt. Token är den nya fatenheten för den digitala varan.

Det som initialt låter som en rimlig systematisering representerar vid närmare granskning ett fundamentalt skifte i värdetillskrivningen. Traditionellt mäts ekonomiskt värde utifrån resultatet: Löstes ett problem? Byggdes en produkt? Genererades intäkter? I Huangs ramverk uppstår värde från själva beräkningen – oavsett om token bidrar till att lösa ett verkligt problem eller blir dyr inaktivitet. Denna beräkning gäller för NVIDIA och hyperscalers eftersom de tjänar på varje token som skapas. För slutkunden gäller det motsatta.

Agentisk AI, det vill säga system som autonomt planerar, undersöker och exekverar, kan förbruka en miljon gånger fler tokens än en vanlig prompt, enligt Huang. Detta är inte en beskrivning av en effektivitetsrevolution. Det är en beskrivning av en exponentiellt växande driftskostnad. De som använder AI-agenter i stor skala köper inte produktivitet – de köper tokenkonsumtion, vars värde ännu inte har bevisats i verkliga ekonomiska resultat.

Monopolmakt: Siffror som tystnar

NVIDIAs position på marknaden för AI-hårdvara är inte längre marknadsdominans i traditionell bemärkelse. Det är ett strukturellt faktum som även erfarna kapitalmarknadsbedömare finner anledning till försiktighet. Under fjärde kvartalet av räkenskapsåret 2026 (november 2025 till januari 2026) uppnådde NVIDIA en kvartalsintäkt på 68,1 miljarder dollar, vilket motsvarar en tillväxt på 73 procent jämfört med föregående år. Datacenterverksamheten stod för 91,5 procent av de totala intäkterna, och den justerade rörelsemarginalen steg till 67,7 procent.

Som jämförelse: Mjukvaruföretag, kända för sina höga marginaler, når sällan värden över 40 procent. NVIDIA, tidigare ett hårdvaruföretag, genererar marginaler som skulle vara exceptionella även för plattformsföretag – en indikation på att deras verkliga konkurrensfördel ligger i deras mjukvaruekosystem, inte i kisel. Enligt en analys från Handelsblatt är CUDA det verkliga operativsystemet för AI-industrin, och NVIDIAs största konkurrensfördel ligger i deras kod, inte deras chip.

På marknaden för diskreta grafikkort kommer NVIDIA att ha en marknadsandel på 94 procent från och med fjärde kvartalet 2025, enligt data från Jon Peddie Research. AMD kommer att ha fem procent och Intel en procent. Andelen på marknaden för AI-specifika GPU:er är jämförbar. Inom waferproduktionssektorn som används för AI-chips förväntas NVIDIA säkra en marknadsandel på 77 procent år 2025, enligt en analys från Morgan Stanley – jämfört med 51 procent året innan.

Denna koncentration är inte en naturlag, även om Huang gärna beskriver den så. Den är resultatet av en årslång strategi baserad på teknologisk överlägsenhet, riktad marknadssegmentering och byggandet av ett ekosystem där byteskostnaderna för kunderna är så höga att även massiva prisökningar accepteras utan klagomål.

Kapitalflödet: Vem betalar notan?

Den verkliga omfattningen av NVIDIAs beroende framgår inte av företagets egna siffror, utan snarare av investeringsplanerna för dess viktigaste kunder. De fem största amerikanska hyperscalerarna – Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta och Oracle – har aviserat sammanlagda investeringar på 660 till 690 miljarder dollar för 2026, nästan dubbelt så mycket som föregående års siffra. Av detta går ungefär 55 till 60 procent direkt eller indirekt till NVIDIA.

Amazon har ensamt aviserat investeringar på 200 miljarder dollar för 2026 – en summa som överstiger Portugals årliga bruttonationalprodukt. Alphabets kapitalutgifter förväntas öka från 91 miljarder dollar till 180 miljarder dollar, en ökning med 98 procent. Microsoft ökar sin datacenterbudget med 59 procent jämfört med föregående år. Dessa utgifter finansieras inte längre enbart från fritt kassaflöde. Amazons fria kassaflöde förväntas bli negativt med 17 till 28 miljarder dollar år 2026, Metas fria kassaflöde förväntas minska med nästan 90 procent, och Oracle förväntas redovisa ett negativt fritt kassaflöde år 2030.

Vem betalar slutligen? Hyperskalare för över kostnaderna genom prisökningar. I januari 2026 höjde AWS priserna för H200 GPU-instanser med 15 procent – ​​en motgång från två decenniers fallande molntjänstpriser. Företagskunder som skaffar AI-tjänster via molnet betalar därmed direkt priset för NVIDIAs monopol.

AllianceBernstein uppskattar att NVIDIA behåller cirka 30 procent av de totala utgifterna för AI-datacenter som vinst. Det innebär att för varje euro ett europeiskt företag spenderar på molnbaserade AI-tjänster, går ungefär 30 cent till ett amerikanskt företag – utan krav på avkastning på investeringen i form av problemlösning, innovation eller samhällsnytta. Token produceras. Det räcker.

Avfall som en viktig prestationsindikator: Produktivitetens perversa logik

Jensen Huang har vid evenemang sagt att han finner det djupt oroande om en välbetald mjukvaruutvecklare inte ådrar sig minst en kvarts miljon amerikanska dollar i tokenkostnader per år. Detta uttalande citeras ofta i teknikmedier som bevis på Huangs vision, men granskas sällan för dess ekonomiska substans.

En kvarts miljon amerikanska dollar i tokenkostnader är inte ett produktivitetsmått. Det är ett konsumtionsmått. Den avgörande skillnaden: Produktivitet mäter output per input. Konsumtion mäter endast input. Genom att upphöja tokenkonsumtion till ett ledningsmått bryter Huang med en av de äldsta principerna inom företagsekonomi: Det är inte resursanvändningen som skapar värde, utan resultatet.

Övning bevisar på sätt och vis att Huang har rätt – men på ett sätt som skadar företag. Företag som Zapier spårar redan systematiskt sina anställdas tokenkonsumtion. Den som använder fem gånger så många tokens som genomsnittet granskas internt för sina användningsmönster. Det som började som kostnadskontroll hotar att bli en ny form av prestationsmätningsmani, där anställda lär sig att skicka in meningslösa uppmaningar för att undvika att halka i de interna rankningarna. Konsumtion blir en demonstration av prestation, slöseri en form av självförsvar.

En nyligen genomförd Bitkom-undersökning av 604 tyska företag visar att en tredjedel av företagen som använder AI redan har blivit överraskade av kostnaderna. Bitkoms VD Ralf Wintergerst bekräftade att många företag rapporterar att AI-agenter behöver mer stöd från traditionella anställda än vad som ursprungligen förväntades. Brian Jabarian vid University of Chicago sammanfattar det: "Alla trodde att man bara distribuerade AI-tokens, såg en produktivitetsökning, och det var allt. Men verkligheten är mer komplicerad."

Produktivitetslögnen och dess metodologiska svagheter

NVIDIAs kärnargument för den ekonomiska lönsamheten hos sin plattform är påståendet att AI tredubblar produktiviteten. Denna siffra har en metodologisk begränsning som sällan diskuteras i den offentliga debatten: den baseras nästan uteslutande på observationer inom mjukvaruutveckling – just den yrkesgrupp som drar mest nytta av AI-verktyg, besitter den tekniska expertisen för optimal användning och redan arbetar mycket med digitala verktyg.

Institutet för sysselsättningsforskning (IAB) antar att AI:s totala inverkan på den tyska arbetsmarknaden är verklig, men betydligt mer ojämnt fördelad än vad Huangs presentation antyder: Omkring 800 000 jobb skulle kunna gå förlorade på grund av AI, samtidigt som cirka 800 000 nya skulle skapas – med en total ekonomisk produktivitetsökning på upp till 0,8 procentenheter per år. Denna siffra är ekonomiskt signifikant, men långt ifrån tredubblad.

”European Growth Study 2026” från strategikonsultföretaget Simon-Kucher, baserad på 1 236 företagsintervjuer i 13 europeiska länder, drar slutsatsen att 73 procent av företagen för närvarande använder AI i mindre än 30 procent av sina processer – och förväntar sig märkbara produktivitets- eller sysselsättningseffekter endast vid en penetrationsgrad på 30 till 50 procent. En arbetsmarknadsanalys från Bertelsmann-stiftelsen, baserad på cirka 60 miljoner jobbannonser, visar att andelen AI-relaterade jobb har stagnerat på en redan låg nivå sedan 2022 och till och med minskat något under 2023 och 2024.

Det betyder inte att AI inte har någon ekonomisk inverkan. Det betyder att effekten är selektiv och ojämnt fördelad, och kommer mycket långsammare än den som sprids av industrin – samtidigt som kostnaderna uppstår omedelbart.

En ny dimension av digital transformation med 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Plattform & B2B-lösning | Xpert Consulting - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En hanterad AI-plattform är din heltäckande och bekymmersfria lösning för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en färdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom bara några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till färdig applikation på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart mervärde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi tar hand om hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet, och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer information här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

RTX Spark-manövern: Förstör marknaden och sälj lösningen

En av de mest intressanta aspekterna av NVIDIAs nuvarande strategi är introduktionen av RTX Spark. Chipet, som tillkännagavs den 31 maj 2026 på Computex i Taipei, kombinerar en 20-kärnig ARM-processor baserad på Grace-arkitektur med en Blackwell GPU med 6 144 CUDA-kärnor och upp till 128 GB delat LPDDR5X-minne. Den har upp till en petaflop AI-beräkningskraft. Bland de första enheterna som använder den är Microsofts Surface Laptop Ultra.

Vid första anblicken verkar detta vara en reaktion på Apples M-seriechip, som har dominerat marknaden för premiumbärbara datorer med effektiva ARM-processorer de senaste åren. Men en närmare titt avslöjar något annat: NVIDIAs massiva efterfrågan på AI-GPU:er i datacenter har avsevärt bidragit till bristen på och den ökade kostnaden för minneschip, vilket sätter enorm press på den traditionella PC-marknaden. Hela GPU-marknaden (inklusive integrerade grafiklösningar) krympte med 12 procent till 68,8 miljoner enheter under första kvartalet 2025. Och nu lanserar NVIDIA en premium ARM-dator, vilket i praktiken förklarar den konventionella stationära datorn föråldrad.

Mönstret är välbekant: En etablerad marknad destabiliseras av externa faktorer. Sedan dyker en leverantör upp med en lösning på problemet de själva var med och skapade – naturligtvis till premiumpriser. RTX Spark riktar sig uttryckligen till high-end-marknaden. Exakta priser har inte tillkännagivits, men branschbedömare förväntar sig betydande prisvinster jämfört med liknande enheter med Intel- eller AMD-processorer. De som går in i detta nya ekosystem överger x86-standarden och blir därmed beroende av ARM, ett beroende som ytterligare förstärks av det proprietära CUDA-ekosystemet. I framtiden kommer användare att kunna generera sina egna tokens – på Huangs hårdvara, med Huangs programvara, enligt Huangs regler.

Maskiner som producerar för maskiner: En ekonomis cirkelargument

I den mest radikala formen av sin vision beskriver Huang en värld där AI-agenter tillhandahåller tjänster för andra AI-agenter, vilka i sin tur är beroende av AI-infrastruktur som övervakas av ytterligare agenter. Ekonomisk aktivitet är självförsörjande – den behöver inte längre en mänsklig slutanvändning för att vara mätbar, så länge tokens fortsätter att flöda.

Detta cirkelresonemang har en elegant intern logik för NVIDIA, men en oroande sådan för resten av ekonomin. Om tokens betraktas som en representation av ekonomisk aktivitet, rättfärdigar varje skapad token ytterligare investeringar i infrastruktur som genererar fler tokens. Resultatet är en spiral där investeringar i datorkraft legitimeras av tokenproduktion, vars faktiska ekonomiska nytta fortfarande är oklar. För tekniksektorn är detta ett svänghjul. För den bredare ekonomin kan det visa sig vara en ny version av utträngningseffekten: kapital som flödar in i tokenfabriker är inte tillgängligt för produktiva investeringar i tillverkning, infrastruktur, utbildning eller hälso- och sjukvård.

Siffrorna för hyperscalern gör det tydligt: ​​Amazons fria kassaflöde förväntas bli negativt 2026, och Metas kommer att falla till nästan noll. Detta kapitalåtagande är inte ett tecken på sunt ekonomiskt omdöme – det är resultatet av en kapprustning där ingen kan välja bort utan att förlora marknadsandelar. De som inte köper hamnar på efterkälken. De som köper subventionerar NVIDIAs marginaler.

Miljödimensionen: Den osynliga tredje parten i ekvationen

En ekonomisk analys av tokenekonomin som ignorerar miljökostnaderna skulle vara ofullständig. Den globala elförbrukningen från AI-datacenter kommer att öka från 50 miljarder kilowattimmar år 2023 till cirka 550 miljarder kilowattimmar år 2030 – en elvafaldig ökning. Detta kommer att åtföljas av en ökning av utsläppen av växthusgaser från datacenter från 212 till 355 miljoner ton koldioxidekvivalenter, trots den parallella utbyggnaden av förnybara energikällor.

I en rapport beställd av Greenpeace Tyskland drar Öko-Institut (Institutet för tillämpad ekologi) slutsatsen att datacenter kommer att fortsätta vara starkt beroende av fossila bränslen under de kommande åren eftersom lokala elnät når sina kapacitetsgränser. IMF kvantifierar den sammanlagda andelen av AI-datacenter och kryptovalutor i den globala elförbrukningen till två procent för 2023, med en beräknad ökning till 3,5 procent år 2027. En ChatGPT-sökning förbrukar tre till tio gånger mer el än en konventionell Google-sökning.

Dessa kostnader syns inte i någon NVIDIA-balansräkning. De syns inte heller i prissättningen av en token. De är externaliserade kostnader – som bärs av energikonsumenter, klimatsystem och framtida generationer. I ekonomiska termer är dessa betydande negativa externaliteter som systematiskt subventionerar tokenekonomins affärsmodell utan någon transparens.

CUDA som standardolja: Analogin och dess begränsningar

Den historiska jämförelsen mellan Rockefellers Standard Oil och NVIDIAs CUDA-plattform har en verklig analytisk grund, men den går också bortom den. Standard Oil kontrollerade rörledningar och raffinaderier – fysisk infrastruktur som i princip kunde dupliceras, om än med enorma kapitalutgifter. Dess upplösning 1911 var möjlig eftersom anläggningarna redan fanns och kunde delas upp mellan 34 efterföljande företag.

CUDA är svårare att dela upp. Det är inte ett rör man bara kan skära upp. Det är ett ekosystem av miljontals kodrader, bibliotek, dokumentation, utvecklarexpertis och nätverkseffekter, byggda under 17 år. Ett CUDA-översättningslager som gör kod körbar på AMD-hårdvara är kontraktuellt förbjudet. Öppen källkodsalternativ som ROCm eller OpenCL ligger efter med en bråkdel av räckvidden och marknadsmognaden. Den FoU-budget på 12,9 miljarder dollar som NVIDIA öser tillbaka till sitt eget ekosystem under räkenskapsåret 2025 köper varje ny prestandafördel innan en konkurrent kan komma ikapp.

Samtidigt är NVIDIAs strategi med öppna modeller särskilt subtil: Företaget investerar 26 miljarder dollar under fem år i utvecklingen av öppna AI-modeller – modeller som vem som helst kan använda gratis. Men NVIDIAs Nemotron-modeller tränas i NVIDIAs egenutvecklade 4-bitars NVFP4-format och frigör endast sin fulla prestandafördel på Blackwell-hårdvara. Det är som att ge bort oljelampan, men leverera oljan från endast ett raffinaderi.

Motkrafter och strukturella begränsningar av dominans

Det vore analytiskt oärligt att framställa NVIDIAs position som oföränderlig. Verkliga motkrafter finns, även om deras styrka ofta överskattas. Googles TPU:er, Amazons Trainium, Metas MTIA och Microsofts Maia är seriösa interna alternativ som har minskat NVIDIAs andel av hyperskaleringsinvesteringar från cirka 70 procent år 2023 till uppskattningsvis 55 till 60 procent år 2026. AMDs MI300- och MI400-serier vinner marknadsandelar, särskilt inom vissa inferensarbetsbelastningar.

Men denna nedgång från 70 till 55 procent sker mitt i en massiv total marknadstillväxt. I absoluta tal fortsätter NVIDIAs intäkter att öka. Hyperskalare bygger sina egna kretsar eftersom de känner till och fruktar sitt beroende av NVIDIA – men de kan bara diversifiera marknaden i den utsträckning som CUDA-kompatibla alternativ är tillräckligt mogna för att hantera produktionsarbetsbelastningar. Den punkten är fortfarande långt borta.

DeepSeek från Kina visade i början av 2025 att betydande effektivitetsvinster är möjliga genom att uppnå jämförbar modellkvalitet med en bråkdel av beräkningsansträngningen. Hasso Plattner Institute citerar DeepSeek som ett företag som uppnår samma träningsnoggrannhet med en hundradel av energiförbrukningen jämfört med konventionella metoder. Om denna effektivitetslogik skulle bestå skulle efterfrågan på rå beräkningsvolym strukturellt minska – vilket skulle sätta press på NVIDIAs tokenvolymmodell. Huang har insett detta hot och positionerar effektivitet – mätt i tokens per watt – som den nya beslutsparametern på VD-nivå. Återigen är budskapet tydligt: ​​Köp mer, men köp effektivare maskiner – från NVIDIA.

Reglering: Kommer antitrustlagen för sent?

Frågan om NVIDIAs marknadsposition motiverar antitruståtgärder debatteras alltmer i Bryssel och Washington. Jämförelsen med Standard Oil är mer än bara retorik: Då kontrollerade Rockefeller den amerikanska oljeindustrin med en marknadsandel på 90 procent innan domstolsbeslutet i maj 1911 ledde till att företaget delades upp i 34 efterföljande företag. EU:s konkurrensmyndigheter har åtminstone etablerat ett regelverk med Digital Markets Act och AI Act. Direkta ingripanden mot NVIDIAs CUDA-ekosystem är dock fortfarande i väntan.

Det konceptuella problemet är välkänt: till skillnad från fysiska nätverk som rörledningar eller järnvägslinjer kan ett mjukvaruekosystem inte enkelt öppnas upp genom regleringsingripanden. Interoperabilitetskrav, dvs. skyldigheten att ge CUDA-alternativ samma hårdvaruåtkomst, skulle teoretiskt vara genomförbara – men i praktiken kostsamma och tekniskt komplexa. Dessutom skulle alla regleringsåtgärder behöva implementeras tillräckligt snabbt för att förändra en marknadsstruktur som blir alltmer förankrad dagligen genom nya modellgenerationer, nya hårdvaruarkitekturer och nya leverantörsinlåsningseffekter.

Fram till dess gäller följande: Alla som investerar i datacenter, använder AI-molntjänster eller utbildar sina utvecklare i CUDA-baserade ramverk betalar – direkt eller indirekt – NVIDIAs monopolvinster. Detta är inte en konspirationsteori. Detta är strukturen på en marknad där en enda leverantör kontrollerar 94 procent av segmentet för diskreta grafikkort, 77 procent av produktionen av AI-chipskivor och praktiskt taget alla relevanta programbibliotek för AI-utveckling.

När konsumtion blir ett mål i sig

Jensen Huangs formel – beräkning är intäkter, tokens är vinst – är ett av de ärligaste företagsstrategiuttalandena de senaste åren. Ärligt, inte i den meningen att det är formulerat till förmån för kunderna, utan i den meningen att det säger det som många andra tiger om: Affärsmodellen är inte baserad på det värde som genereras i slutet av en beräkningsprocess, utan på själva processen.

Detta är en fundamental omvändning av värdeskapandelogiken. I alla andra branscher definieras priset av resultatet: en byggd bro, ett utvecklat läkemedel, en såld bil. I tokenekonomin definieras priset av input: de förbrukade beräkningstimmarna, den elektricitet som flödar, de bearbetade datapaketen. NVIDIA tjänar pengar innan någon kan bedöma om investeringen är värd det.

Detta är inte en naturlag. Det är en affärsmodell. Och precis som alla affärsmodeller har den begränsningar, svagheter och – med lite tålamod – alternativ. Frågan är om företag, tillsynsmyndigheter och allmänheten kommer att känna igen och marknadsföra dessa alternativ tillräckligt snabbt innan beroendet blir lika djupt rotat som oljelampan en gång var i det amerikanska hemmet. Det tog Rockefellers Standard Oil från 1870 till 1911 att brytas ner. Den här gången snurrar svänghjulet snabbare.

☑️ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑️ NYTT: Korrespondens på ditt modersmål!

Konrad Wolfenstein

Jag och mitt team står gärna till er förfogande som er personliga rådgivare.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret här [email protected]:eller helt enkelt ringa mig på +49 7348 4088 965. Min e-postadress är

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑️ Stöd till små och medelstora företag inom strategi, konsultation, planering och implementering

☑️ Skapande eller omstrukturering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑️ Utökning och optimering av internationella säljprocesser

☑️ Globala och digitala B2B-handelsplattformar

☑️ Pionjär inom affärsutveckling / marknadsföring / PR / mässor

Den kvasi-interna lösningen: Hur Xpert.Digital stänger operativa luckor inom B2B-marknadsföring och -försäljning – Smart Content-Driven Business - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital är en datadriven B2B-branschhubb som leds av Konrad Wolfenstein . Företaget fungerar som en extern, nästan intern lösning för industriella partners och täcker operativa luckor inom marknadsföring, innehåll och försäljning – utan att kräva ytterligare resurser från kundsidan.

Mer information här:

• Den kvasi-interna lösningen: Hur Xpert.Digital stänger operativa luckor inom B2B-marknadsföring och -försäljning – Smart Content-Driven Business