A mesterséges intelligencia még mindig gyerekcipőben járhat, de az AI-infrastruktúrába ömlő óriási pénzek egészen más képet festenek. A HTX Research szerint miközben a technológia tovább fejlődik és terjed, a tőkekiadások és az értékeltségek már egy jóval későbbi befektetési ciklusra jellemző jegyeket mutatnak.

Az új HTX Research jelentés az AI-részvényeket, az infrastruktúra-költéseket, az értékeltségeket és az AI-kimenetek előállításának gazdaságtanát vizsgálja. Ahelyett, hogy egyszerűen kimondaná, hogy az AI buborék-e vagy sem, a kutatócsoport amellett érvel, hogy magában a technológiában még bőven van növekedési potenciál, miközben a pénzügyi oldal már egyre több figyelmeztető jelet mutat.

A számok jól érzékeltetik az aggodalmat. A J.P. Morgan Asset Management becslésére hivatkozva a HTX Research azt írja, hogy öt amerikai hyperscaler várhatóan nagyjából 697 milliárd dollárt költ majd 2026-ban, és a tőkekiadások az előrejelzés szerint az üzemi cash flow körülbelül 93 százalékát teszik ki. 2023-ban ez az arány még nagyjából 33 százalék volt.

A nagy technológiai cégek nemcsak sokat költenek AI-ra. A megtermelt készpénz rendkívül nagy részét most már GPU-kra, memóriára, szerverekre, hálózati eszközökre és adatközpontokra fordítják, hogy egyre nagyobb erőforrás-igényű AI-modelleket tudjanak betanítani és működtetni.

Önmagában nincs semmi gond azzal, ha egy cég rengeteg ilyen eszközt vásárol. A valódi kérdés az, hogy a vállalatok hosszabb távon tudnak-e annyi pénzt keresni az AI-termékeikkel és -szolgáltatásaikkal, ami igazolja ezt a hatalmas beruházást.

A HTX Research szerint a befektetők egyre inkább erre a kérdésre figyelnek. Az AI-őrület korábbi szakaszaiban a GPU-hiány, a modellek mérete és a képességek gyors javulása állt a középpontban, míg 2026-ban egyre inkább a tokenenkénti előállítási költség, a megbízhatóság, a tényleges használat, a vállalati bevezetés és végső soron a szabad cash flow kerül előtérbe.

Még egy raktárnyi GPU megvásárlása jól mutatja, mennyire komolyan veszi egy cég az AI-t, de a költekezés önmagában nem jelent megtérülést. Egy ponton a részvényesek szeretnék pontosan látni, hogy mit termel a több száz milliárd dollárnyi AI-infrastruktúra, és hajlandók-e a vevők elég pénzt fizetni érte.

A HTX Research számára fontos, hogy nem azt állítják: maga a mesterséges intelligencia lenne egy nagy szemfényvesztés. A felhős bevételek nőnek, a vállalkozások bevezetnek AI-eszközöket, a kódoló ügynökök egyre hasznosabbá válnak, a félvezetőgyártók pedig továbbra is hatalmas mennyiségű hardvert adnak el.

A kutatók inkább a technológiát körülvevő pénzügyi gépezetben látnak nagyobb buborékkockázatot. Ide tartozik az agresszív adatközpont-építés, a külső finanszírozás, a privát AI-modellek értékelése, valamint néhány tőzsdén jegyzett vállalat, amelyek értékeltsége alig hagy teret a hibázásra.

Nem először látunk ilyet. Az internet valóban megváltoztatta a világot, ez mégsem akadályozta meg a befektetőket abban, hogy a dotkomlufi idején ész nélküli pénzszórásba kezdjenek az internetes cégeknél – köztük sok olyannál, amelyek végül eltűntek.

A HTX Research az AI-őrületben érintett egyes vállalatokat is megvizsgálta, köztük az Alphabetet, a Microsoftot, a Metát, a TSMC-t, az NVIDIÁ-t, az Amazont, az Oracle-t, a Micront, az AMD-t, az Aristát és a Vertivet. Érdekes módon az Alphabet különösen jól szerepel ebben a keretrendszerben: a HTX jelenleg úgy látja, hogy a Google anyacége kínálja a legvonzóbb kockázat–hozam arányt a normalizált értékeltség, a versenyelőnyök, a készpénztermelő képesség és az AI-ból származó felértékelődési potenciál alapján.

Ez nem jelenti azt, hogy az Alphabet vagy bármely más, a kutatásban említett cég biztosan felülteljesít. A részvényárfolyamok számtalan okból mozoghatnak, a HTX elemzése pedig végső soron egyetlen cég értékelése, nem pedig előrejelzés arról, mi fog történni.

A nagyobb kérdés az, mi jön a költekezési hullám után. Az AI kilép abból a korszakból, amikor a befektetők már azért jutalmaztak vállalatokat, mert ritka számítási kapacitást halmoztak fel. A következő szakaszban az lehet a döntő, mennyire hatékonyan tudják ezek az erőforrások az áramot, a szilíciumot és az adatokat olyan hasznos termékekké alakítani, amelyekért a vevők tényleg hajlandók fizetni.

Évi közel 700 milliárd dollár elköltése döbbenetes elköteleződés egy olyan technológia mellett, amelyről a cégek azt gondolják, hogy a gazdaság hatalmas szeleteit formálja át. Ha a bevételek és a készpénztermelés idővel igazolják ezeket a beruházásokat, a mostani költekezés utólag jó döntésnek bizonyulhat. Ha nem, a gond nem feltétlenül az lesz, hogy a mesterséges intelligencia kudarcot vallott. Lehet, hogy egyszerűen csak arról van szó, hogy a nagy techcégek túl sok pénzt égettek el túl rövid idő alatt.