Video prispevek (30:46) na YouTube kanalu Andrei Jikh, ki ima preko 3 milijone naročnikov, trdi, da je trenutni trg umetne inteligence prenapihnjen, saj se sooča s finančnimi in poslovnimi težavami, kot so visoki stroški obdelave in pomanjkanje jasnega donosa naložb za podjetja. Avtor opozarja, da ameriška podjetja vlagajo ogromne vsote denarja v tehnologijo, ki ji mnogi poslovni partnerji in končni uporabniki ne zaupajo zaradi varnosti podatkov in nevarnosti kraje lastne intelektualne lastnine. Velika težava za zahodne ponudnike je tudi konkurenca iz Kitajske, ki ponuja precej cenejše in odprtokodne modele z uporabo metode povzemanja obstoječega znanja. Kljub temu da so kreditni trgi trenutno mirni, strokovnjaki opozarjajo na zgodovinske vzporeditve z dot-com mehurčkom in poudarjajo, da bi lahko zmanjšanje kapitalskih izdatkov s strani velikih tehnoloških gigantov sprožilo pok tega trga.
Povzetek video prispevka “Veliki AI zlom: Zakaj je mehurček 2.0 večji od dot-coma in kako nas Kitajska uničuje s »popustom«“.
1. Uvod: Zgodba, ki drži trge pokonci
Celoten ameriški finančni sistem, od vaših indeksnih skladov do pokojninskih načrtov, trenutno visi na nitki ene same “zgodbe”. To je pripoved o tem, da bodo ameriška tehnološka podjetja zaradi umetne inteligence (AI) večno ustvarjala bilijone dolarjev dobička, ker bo ves svet prisiljen uporabljati njihovo tehnologijo. Vendar podatki kažejo, da smo sredi »mehurčka 2.0«, ki je po svojem obsegu glede na gospodarstvo večkratnik dot-com mehurčka iz leta 1999. Ali bo vaš portfelj pripravljen na trenutek, ko bo trg nehal verjeti v to pravljico in začel zahtevati realne dobičke?
2. Razkritje št. 1: AI ni programska oprema, ampak draga restavracija
Tradicionalna programska oprema, kot je Microsoft Excel, je najboljši poslovni model na svetu: enkrat jo zgradite, stroški za vsakega novega uporabnika pa so praktično ničelni. Marže se z obsegom povečujejo. AI ta model popolnoma uničuje.
Namesto visokih marž se AI sooča z linearnimi stroški. Vsako novo vprašanje, ki ga uporabnik zastavi ChatGPT-ju, podjetje dejansko stane: porablja se elektrika, čipi se obrabljajo, stroški pa rastejo vzporedno s prihodki. AI podjetje je bolj podobno restavraciji – vsakič, ko postrežejo obrok, morajo kupiti sestavine. Težava je v tem, da ta restavracija z vsakim postreženim obrokom izgublja denar. Po revidiranih podatkih, ki sta jih objavila FT in II, naj bi OpenAI v letu 2025 “zažgal” 20,9 milijarde dolarjev. To je finančna luknja, ki je nismo videli niti pri WeWorku.
3. Razkritje št. 2: Plačevanje za žetone namesto za rezultate
Alex Karp, CEO podjetja Palantir, opozarja, da so podjetja “besna” zaradi trenutnega poslovnega modela AI. Namesto da bi zaračunavala za ustvarjeno vrednost, AI podjetja zaračunavajo za “žetone” (besede), ne glede na to, ali je odgovor koristen ali popolna neumnost.
“Ljudje v podjetjih so jezni. Pravijo: ‘Plačujem za žetone, ki ne ustvarjajo nobene vrednosti. Ti ljudje kradejo ‘alpho’ mojega podjetja in ustvarjajo davek na bogastvo, ki le kaznuje nas.'” – Alex Karp
Težava so halucinacije. Ker modeli samozavestno izmišljujejo podatke in nihče ne ve, kako to popolnoma popraviti, podjetja ne morejo ponuditi modela “plačaj po rezultatu”. Če bi bila tehnologija tako revolucionarna, kot trdi marketing, bi OpenAI zahteval 30 % vašega novega dobička, ne pa drobiža za vsako izpisano besedo.
4. Razkritje št. 3: Usposabljanje lastnega tekmeca (Kraja »Alphe«)
Ko podjetje uporablja zunanje AI modele, tvega svojo najdragocenejšo lastnino: poslovne skrivnosti ali »alpho«. Podatki, ki tečejo skozi modele, postanejo gorivo za usposabljanje AI, ki lahko čez noč postane vaš neposredni tekmec.
To ni le teorija. Podjetje Anthropic je lansiralo produkt Claude Design prav v času, ko je sodelovalo s podjetjem Figma, ki se ukvarja z isto dejavnostjo. Direktor Figme je bil nad potezo šokiran. Podjetja dejansko plačujejo milijone dolarjev prodajalcem, da ti na njihovih podatkih usposabljajo njihovo lastno zamenjavo. Rešitev, ki jo zdaj iščejo tehnično najbolj podkovani igralci, so “suverena okolja” (Sovereign Environments) – kjer podjetje samo lastni GPU-je in modele (uteži), da obdrži nadzor nad svojo inteligenco.
5. Razkritje št. 4: Kitajska bližnjica – 90 % kakovosti za 10 % cene
ZDA v AI vlagajo astronomske zneske, a so 12. junija s potezo ministra za trgovino Howarda Lutnika same sebi ustrelile v koleno. Lutnik je podjetju Anthropic odredil, da mora odrezati dostop do svojih modelov vsem tujim državljanom, vključno s partnerji v Franciji, Nemčiji in Veliki Britaniji. Odziv je bil hiter: Francija je odpovedala pogodbo s Palantirjem, Evropa pa je ugotovila, da ima alternativo – Kitajsko.
Kitajska uporablja postopek “destilacije”. Namesto da bi porabili milijarde za osnovne raziskave, preprosto “prekopirajo domačo nalogo” ameriških modelov in njihove rezultate stisnejo v manjše, cenejše modele.
| Kategorija | ZDA (Anthropic/Claude) | Kitajska (GLM/Open model) |
|---|---|---|
| Letna poraba za AI | 1 bilijon $ (3 % BDP) | 123 milijard $ (0,6 % BDP) |
| Cena za isto opravilo | 2,33 $ (Claude Opus) | 0,31 $ (7,5-krat ceneje) |
| Učinkovitost (indeks) | 60 | 51 |
Kitajska dosega skoraj identično kakovost za delček cene. Vsak dolar, ki ga ZDA porabijo za najtežje raziskave, je v bistvu donacija kitajski AI industriji, ki te rezultate nato ponudi svetu s 76-odstotnim popustom.
6. Razkritje št. 5: “Avtopralnica” za čipe in kreditna iluzija
Nvidia uporablja sporno prakso s t.i. “NeoClouds” podjetji, kot so Core, Nebius in Iron. Ta podjetja si od Nvidie izposodijo denar, da kupijo njene čipe, nato pa Nvidia te iste čipe od njih najame nazaj. To je kot avtosalon, ki vam posodi denar za nakup avtomobila, nato pa vam plača, da mu ga čez vikend posodite nazaj, samo da lahko poroča o “velikanskem povpraševanju”. To je trik, ki se zgodi le takrat, ko ni dovolj realnih strank.
Tveganje se širi tudi na gigante, kot je Oracle. Larry Ellison gradi 7,1 gigavata kapacitet za eno samo stranko (OpenAI), ki nima realnih prihodkov, da bi to odplačala. Medtem so kreditni razmiki (credit spreads) na rekordno nizkih 2,6 %. To predstavlja popolno odsotnost strahu, kar je zgodovinsko gledano najbolj nevaren signal. Ne pozabite: v začetku leta 2007, le mesece pred zlomi, so bili razmiki prav tako mirni in nizki. Kreditni trgi pogosto spregledajo požar, dokler ni že vse v pepelu.
7. Zaključek: Kdo bo prvi ugasnil luč?
Pok mehurčka bo sprožil prvi tehnološki velikan (hyperscaler), ki bo v četrtletnem poročilu napovedal zmanjšanje investicij v infrastrukturo (CAPEX). Goldman Sachs napoveduje, da bo tisto podjetje, ki bo prvo zmanjšalo porabo, s strani trga nagrajeno, kar bo dalo vsem ostalim dovoljenje za beg.
Analiza Michaela Burryja razkriva kruto resnico: trg trenutno nagrajuje le prodajalce “lopat” (čipov), medtem ko podjetjem, ki te bilijone trošijo (Microsoft, Google, Meta), ne pripisuje skoraj nobene vrednosti za njihove AI investicije. Še več, cene AI žetonov so od maja padle za 20 %, kar Bloomberg pripisuje dejstvu, da kupci množično prehajajo na cenejše kitajske modele.
Zgodba o neskončnih dobičkih se krha pod težo realnih stroškov in cenejše konkurence. Ali bo vaš portfelj pripravljen na trenutek, ko bo trg nehal verjeti v zgodbo in začel zahtevati realne dobičke?
Povzetek video posnetka kot predstavitev z zdrski.