AI-kjemper må femdoble omsetning for å tjene inn gigainvesteringer

Verdens største teknologiselskaper, kalt «hyperskalere», bygger AI-datasentre for enorme summer. En fersk analyse fra University of Pennsylvanias Wharton School viser at disse selskapene må øke produktiviteten sin 2,7 ganger innen 2030 for å tjene inn investeringene, som vil nå nesten 1,1 billioner dollar innen 2027. Disse AI-gigantene, som Alphabet, Microsoft, Amazon og Meta, planlegger å investere over 5 billioner dollar de neste fire årene. Dette er blant de største kapitalinvesteringene i historien for noen bransje. Utfordringen er at dagens AI-relaterte inntekter kun er rundt 150–200 milliarder dollar årlig, noe som skaper et betydelig gap mellom investering og inntjening. Risikoen øker ettersom mye av satsingen finansieres med lånte penger. Selskapene må ikke bare dekke den enorme prislappen for datasentrene; de må også håndtere stigende kapitalkostnader og verditap på milliarder av dollar i GPU-brikker. Ytelsen på disse brikkene, som utgjør rundt 60 prosent av kostnadene, dobles omtrent annethvert år, noe som krever kontinuerlig nye milliardinvesteringer for å holde seg konkurransedyktig og unngå at utstyret blir foreldet. For at investeringene skal være bærekraftige på lang sikt, må AI bidra til bred økonomisk vekst, ikke bare økte inntekter for hyperskalerne. Økonomer peker på at det så langt er lite tegn til produktivitetsøkning fra AI i økonomien som helhet. Dersom produktivitetsveksten uteblir, kan det føre til et tilbakeslag i investeringer og begrense omsetningsveksten. Utviklingen har også et skjult element: Mange av de enorme lånene som finansierer datasentrene, spres gjennom komplekse finansielle mekanismer og finner veien inn i pensjonsfond og forsikringer. En svikt i AI-markedet kan derfor få uante konsekvenser for hele økonomien, noe som gjør AI-investeringene til et kollektivt sjansespill.