Astăzi, la trei ani de hiper-scalare, Cahn are o nouă cifră pentru cheltuielile cu infrastructura AI în 2026: 1,5 trilioane de dolari. În total, el calculează că industria AI va trebui să câștige 3 trilioane de dolari pentru a justifica toate acele cipuri și alte cheltuieli cu centrele de date. Și probabil că aceasta este o subestimare – costurile în creștere ale memoriei și utilizarea tot mai frecventă a cipurilor exotice sau specializate pentru inferență vor împinge această cifră și mai sus. „Recent”, scrie el, „veniturile necesare pe GW de CapEx au crescut brusc din cauza acestor dinamici de blocaj și a costurilor de construcție în creștere”.
Pe de altă parte, se estimează că Anthropic a atins 60 de miliarde de dolari în venituri anuale recurente (ARR), în timp ce OpenAI a raportat venituri de 13 miliarde de dolari în 2025 (deși în noiembrie 2025 declara că se află la 20 de miliarde de dolari ARR) și probabil că va câștiga și mai mult anul acesta. Dar există clar un decalaj mare de acoperit.
Cineva care urmărește acest decalaj este Torsten Slok, economistul-șef al Apollo, gigantul în gestionarea activelor. Într-o notă recentă, el subliniază că hiper-scalerii – Google, Meta, Microsoft și Amazon – prevăd cu toții o accelerare masivă a fluxului de numerar liber în 2028. Cu alte cuvinte, se așteaptă să vadă randamentul investițiilor în toate acele cipuri pe care le-au cumpărat. Dar ce se întâmplă dacă nu se întâmplă așa?
Slok atrage atenția asupra unui risc pe care îl vedem deja în utilizarea AI: tot mai multe organizații se orientează către modele open-source mai ieftine, adesea chinezești, nu către cele construite de laboratoarele de frontieră, iar prețurile token-urilor scad în general. Cel mai recent model al OpenAI, potrivit CEO-ului Sam Altman, este cu 54% mai eficient din punct de vedere al token-urilor pentru sarcinile de codare. Acest lucru este bun pentru utilizatorii care se îngrijorează de costul agenților lor AI, dar poate fi rău pentru companiile care construiesc „fabrici de token-uri” dacă utilizatorii nu își cresc masiv consumul total de token-uri la aceștia.
Slok se teme că, dacă hiper-scalerii nu își ating obiectivele de flux de numerar, reacția pieței ar putea fi severă – „cu atât de multe lucruri depinzând de atât de puține nume”, scrie el, „o recuperare mai lentă a investițiilor nu ar fi doar o problemă de sector, ci ar risca să împingă economia într-o recesiune și S&P 500 într-o corecție”.
Doar ceva de reținut în timp ce vă îndreptați agenții AI către token-uri mai ieftine.
De ce este important:
Această analiză este crucială pentru înțelegerea sustenabilității financiare a întregii industrii AI. Dacă investițiile masive în infrastructură nu se dovedesc profitabile, consecințele ar putea fi devastatoare nu doar pentru companiile implicate, ci pentru întreaga economie globală. În plus, tendința către modele mai ieftine și open-source schimbă dinamica concurențială, punând presiune pe giganții tech să inoveze sau să reducă costurile. Pentru investitori, antreprenori și utilizatori, aceasta este o întrebare care va defini următorul deceniu al tehnologiei.
