Anul acesta, hyperscalerii vor cheltui aproximativ 750 de miliarde de dolari pentru centre de date masive, iar ritmul nu dă semne de încetinire. Proiecțiile indică investiții totale de peste 5 trilioane de dolari în următorii patru ani. Însă, în timp ce cheltuielile explodează, veniturile din AI abia ating 150-200 de miliarde de dolari anul acesta, după cum subliniază Gary Gensler, fost președinte al SEC și actual profesor la MIT Sloan. „Provocarea este că cheltuielile nu au încă venituri corespunzătoare. Asta e un fapt”, spune el. Întrebarea este dacă aceste investiții se vor amortiza în viitor. Miza este uriașă: sănătatea financiară a giganților AI și economia SUA, deoarece investițiile ar putea ajunge la aproximativ 3% din PIB. Nimeni nu știe cu adevărat cât de profitabile și utile vor fi aceste centre de date de miliarde de dolari. Tehnologia ar putea deveni mai eficientă, cererea ar putea scădea sau clienții ar putea alege modele mai ieftine.
Riscurile au crescut și mai mult anul acesta, pe măsură ce companiile au început să se împrumute masiv pentru a construi mai multe centre. Fluxul de numerar liber – fluxul de numerar operațional minus cheltuielile de capital – este de așteptat să devină negativ pentru grup. Chiar și Alphabet, cunoscut pentru acumularea de numerar, a raportat recent un deficit de numerar liber de aproximativ 5,9 miliarde de dolari, primul de la listarea Google în 2004. Pe termen scurt, nu este o problemă majoră pentru majoritatea companiilor, care au rezerve substanțiale. Dar datoria este costisitoare, iar unii investitori își pierd răbdarea. Dacă cererea pentru putere de calcul scade, companiile rămân datoare. Mai mult, riscurile se răspândesc în economie prin mecanisme financiare.
Nu este suficient să acoperi prețul uriaș al centrelor de date. Hyperscalerii trebuie să plătească și costuri de capital în creștere, să ofere randamente impresionante investitorilor și să compenseze deprecierea cipurilor. Performanța cipurilor GPU, care reprezintă aproximativ 60% din costuri, se dublează la fiecare doi ani. Aceasta explică progresul modelelor AI, dar vine cu un preț: proprietarii centrelor de date care devin operaționale anul acesta și anul viitor vor trebui să cheltuie miliarde pentru generația următoare de cipuri până la sfârșitul deceniului, altfel riscă să rămână cu active blocate, „epave” împrăștiate, după cum spune Mihir Kshirsagar de la Princeton.
Pe scurt, companiile de AI trebuie să înceapă să câștige mult mai mulți bani, și repede. Dar doar creșterea veniturilor nu va fi suficientă pe termen lung. La un moment dat, AI va trebui să genereze creștere economică largă pentru a justifica continuarea cheltuielilor. Gensler descrie investițiile actuale drept „un pariu combinat al piețelor de capital și al economiei”. Succesul necesită câștigarea a trei pariuri interdependente: hyperscalerii trebuie să genereze venituri masive, AI trebuie să stimuleze creșterea productivității în economie, iar modelele de frontieră, scumpe, trebuie să reziste concurenței versiunilor mai ieftine. Fiecare pariu depinde de celelalte, dar are propriile provocări. Stijn Van Nieuwerburgh, profesor la Columbia Business School, estimează că, dacă se construiesc 183 de gigawați de capacitate de calcul AI între 2025 și 2032, fiecare gigawatt costând aproximativ 41 de miliarde de dolari, veniturile anuale necesare ar fi de aproximativ 3,7 trilioane de dolari până în 2032, presupunând o rentabilitate de 10%.
Câștigarea celui de-al doilea pariu – creșterea productivității – este crucială. Pentru câțiva ani, companiile AI ar putea crește veniturile vânzând abonamente și token-uri firmelor dornice să adopte tehnologia. Dar, în cele din urmă, clienții trebuie să vadă beneficii concrete. AI trebuie să își îndeplinească promisiunea de a face lucrătorii mai productivi și afacerile mai eficiente. Daron Acemoglu, economist la MIT și laureat Nobel în 2024, avertizează: „Dacă nu obții câștiguri de productivitate, la un moment dat oamenii se vor sătura de AI, ceea ce va reduce investițiile și va limita creșterea veniturilor”. Majoritatea economiștilor sunt de acord că, deocamdată, statisticile economice arată puțin sau deloc creștere a productivității din AI. Există semne încurajatoare: un sondaj recent printre 6.000 de directori executivi din SUA, Marea Britanie, Germania și Australia arată că 90% nu raportează creșteri de productivitate în ultimii trei ani, dar se așteaptă la o creștere de 1,45% în următorii trei ani; directorii americani anticipează 2,25%. În plus, planurile de cheltuieli suplimentare pentru AI indică aproximativ 280 de miliarde de dolari în investiții private până la sfârșitul lui 2026. Vestea bună pentru hyperscaleri este însoțită de una proastă pentru locuri de muncă: directorii intenționează să crească productivitatea prin creșterea vânzărilor și reducerea semnificativă a numărului de angajați. Dacă AI îmbunătățește productivitatea prin distrugerea locurilor de muncă, reacția publică ar putea fi dură, așa cum am văzut deja în jurul centrelor de date.
De ce este important:
Această analiză arată că pariul uriaș pe AI nu este doar o problemă a marilor companii tehnologice, ci una care afectează întreaga economie globală. Dacă investițiile de peste un trilion de dolari nu generează randamentele promise, am putea asista la cea mai mare criză financiară din istoria modernă, cu efecte în lanț asupra locurilor de muncă, piețelor de capital și inovației. Înțelegerea riscurilor este esențială pentru investitori, factori de decizie și public, deoarece deciziile luate astăzi vor modela viitorul tehnologic și economic al deceniilor următoare.
