Competiția se intensifică. SpaceX, compania lui Elon Musk care construiește atât modele de inteligență artificială, cât și rachete spațiale, a anunțat săptămâna trecută că urmărește o evaluare de 1,77 trilioane de dolari (1,31 trilioane de lire sterline) pe piața de valori din SUA. Între timp, Anthropic, startup-ul din spatele chatbot-ului Claude, a declarat că a depus documentele pentru o ofertă publică inițială. OpenAI, dezvoltatorul ChatGPT, este de așteptat să urmeze exemplul.
Acest nou vârf al pieței de inteligență artificială are loc în contextul unei cheltuieli masive de câteva trilioane de dolari pentru infrastructura conexă, cum ar fi centrele de date. În același timp, companiile încearcă să folosească tehnologia în moduri care să le justifice investițiile. Iată o privire asupra stadiului actual al boom-ului AI și șase grafice cheie care arată cum am ajuns aici.
1. Inteligența artificială a dus acțiunile la noi culmi
Indicele S&P 500, care urmărește cele mai mari 500 de companii americane, a crescut cu aproape 80% în ultimii cinci ani. Această creștere a fost alimentată de acțiunile marilor companii tech implicate în boom-ul AI – „magnificele șapte": Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia și Tesla.
Concentrarea investitorilor pe tehnologie este fără precedent, spune Jim Bianco de la firma americană Bianco Research. Cercetarea sa a constatat că 41 de acțiuni legate de AI reprezintă acum aproape jumătate din valoarea totală de piață a indicelui S&P 500.
Neil Wilson, analist la platforma de investiții Saxo UK, avertizează că riscul unui șoc inflaționist de tipul anilor 1970, evaluările tehnologice ridicate în general și o posibilă înghețare a piețelor de credit privat nu sunt semne bune pentru acțiuni.
„Întreaga piață a devenit o structură gigantică de AI", spune el. „Pericolul este o repetare a bulei dotcom – un prăbușire masivă și ani de randamente pierdute. După unele măsurători, evaluările nu sunt la fel de întinse ca atunci, dar aceasta pare o piață incredibil de riscantă."
2. Cheltuielile cresc într-un ritm uimitor
Cheltuielile pentru AI – de la centre de date la cipuri – accelerează, de la 765 de miliarde de dolari anul acesta la 1,6 trilioane de dolari până în 2031, potrivit Goldman Sachs. Banca de investiții recunoaște că ar putea apărea probleme cu un angajament atât de mare. Ce se întâmplă dacă centrele de date sunt întârziate?
„Având în vedere amploarea capitalului angajat, chiar și întârzierile mici în execuție ridică întrebări serioase cu privire la ipotezele de cerere din spatele acestor investiții", spun analiștii Goldman. Cu toate acestea, ei adaugă că, dacă planurile de cheltuieli decurg fără probleme, ar putea declanșa un nou val de cerere de AI. Totuși, cheltuielile arată cât de multe resurse financiare globale – și așteptări de randament – sunt investite în AI.
3. Companiile și consumatorii adoptă AI rapid
În ciuda rapoartelor mixte despre beneficiile sale, marea majoritate a companiilor încep să folosească AI – de la 33% în 2023 la aproape 80% acum, potrivit firmei de consultanță McKinsey. Utilizarea publică este, de asemenea, ridicată, ChatGPT de la OpenAI ajungând acum la 1 miliard de utilizatori activi lunar, potrivit datelor de la Sensor Tower – un record pentru orice aplicație.
Provocarea pentru dezvoltatorii de AI acum este cum să facă bani din această bază uriașă de clienți publici și privați. Companiile trebuie să demonstreze că AI îmbunătățește rezultatele și reduce costurile suficient pentru a justifica cheltuiala. Asta înseamnă să îl folosească pentru a construi fluxuri de lucru complete – jargon de afaceri pentru finalizarea unei sarcini de la început până la sfârșit. Mai este un drum lung de parcurs în acest sens.
4. Claude ajunge din urmă ChatGPT
Anthropic a început să câștige teren în fața OpenAI la sfârșitul anului trecut, când instrumentul său Claude Code a devenit viral printre dezvoltatorii de software, în mare parte în zona San Francisco, înainte de a se răspândi mai larg. Claude Code a marcat o schimbare în modul în care sunt utilizate modelele de limbaj mari – tehnologia de bază din spatele chatbot-urilor – îndreptându-se către agenți AI autonomi care îndeplinesc sarcini fără ajutor uman, permițând chiar și persoanelor fără cunoștințe tehnice să creeze software și să gestioneze o gamă largă de sarcini.
OpenAI are încă o bază de utilizatori mult mai mare, dar datele de la compania de analiză internet Kentik – care urmărește utilizarea pe mai mulți furnizori de servicii internet din SUA – arată că Anthropic închide rapid decalajul. Traficul de utilizatori al lui Claude a crescut semnificativ mai rapid decât cel al ChatGPT și Gemini de la Google între ianuarie și aprilie, înregistrând un vârf după acea perioadă. Pentagonul l-a etichetat drept un risc pentru lanțul de aprovizionare în martie. La acest ritm de creștere, Kentik prezice că ar putea depăși ChatGPT până vara – un alt motiv pentru care Anthropic ar putea găsi o cale mai ușoară către o ofertă publică inițială decât concurentul său.
5. Utilizarea AI devine din ce în ce mai scumpă
De fiecare dată când un chatbot sau agent AI oferă un răspuns, acesta este măsurat în „tokeni" – unități de bază ale limbajului care pot fi cuvinte, semne de punctuație sau silabe. (De exemplu, OpenAI spune că fraza „Ratezi 100% din șuturile pe care nu le dai" valorează 11 tokeni.) Tokenii măsoară și intrările, cum ar fi promptul pe care îl tastezi în ChatGPT.
Costurile variază în funcție de model; OpenAI percepe 5 dolari per milion de tokeni de intrare pentru GPT-5.5 și 30 de dolari per milion de tokeni de ieșire (răspunsul la promptul tău).
Problema pentru utilizatori este că costurile tokenilor cresc brusc, chiar și în timp ce companiile de pretutindeni își împing angajații să facă „tokenmaxx" – adică să se implice cu adevărat în utilizarea AI. Problema pentru companiile de AI este că încă nu percep suficient.
Promisiunea de bază a AI este că banii pe care o companie îi cheltuie pe aceste instrumente sunt mai mult decât compensați de câștigurile de productivitate – o măsură a eficienței economice în care o productivitate mai mare înseamnă mai multă producție per muncitor. Dacă acest compromis nu funcționează, atunci ipotezele din spatele evaluărilor – și politicilor – AI sunt slăbite.
„Costurile scapă complet de sub control", spune Liam Betsworth, fondatorul startup-ului britanic de AI Pendra. El spune că dezvoltatorii de software din rețeaua sa folosesc agenți pentru a programa, începând cu cel mai ieftin abonament și trecând rapid la cel mai scump. Nu sunt singurii – site-ul de știri Axios a raportat recent despre o companie nenumită care a cheltuit 500 de milioane de dolari într-o lună pe licențe pentru Claude Code.
6. Construcția centrelor de date s-ar putea să nu țină pasul cu cererea
Construirea centrelor de date este ca sistemul nervos central al produselor AI, așa că dezvoltarea și utilizarea tot mai mare a instrumentelor AI trebuie să fie egalată de o capacitate mai mare – altfel va exista o criză de putere de calcul, ceea ce înseamnă costuri mai mari pentru companiile de AI și utilizatori.
Ambițiile sectorului pentru centrele de date sunt uriașe și par aproape nerealiste. Bloomberg estimează că 23 de gigawați de capacitate erau în construcție la nivel global în 2025 (capacitatea este măsurată în putere electrică, deoarece aceasta limitează cât de multă calcul poate face un site).
Compania americană de proprietăți imobiliare JLL prezice că 100 de gigawați vor fi adăugați între 2026 și 2030 – dublând ceea ce estimează ca fiind capacitatea actuală, echivalentul a 1.200 de centre de date. JLL spune că estimarea sa include proiecte speculative care s-ar putea să nu înceapă niciodată construcția.
De unde vor veni banii – și alimentarea cu energie – pentru a îndeplini această prognoză este o întrebare deschisă. Cecilia Rikap, profesor asociat la University College London, spune că multe proiecte din întreaga lume depind de promisiunile politice de a extinde rețeaua electrică și de a furniza energie; dar guvernele s-ar putea să nu aibă resursele pentru a duce la bun sfârșit acest lucru.
Ea întreabă: „A calculat guvernul dacă o astfel de extindere este posibilă? Au banii necesari pentru a o face? Au luat în considerare daunele de mediu pe care le-ar cauza?"
7. Capacitățile modelelor AI se extind rapid
Abilitățile modelelor de AI s-au îmbunătățit cu salturi și limite din 2023, potrivit METR, o organizație de cercetare care măsoară capacitățile AI.
Măsurătorile METR se bazează pe dacă modelele AI pot finaliza o sarcină de programare, măsurată prin cât timp i-ar lua unui om să o facă. După această măsură, capacitățile modelelor AI se dublează la fiecare patru luni. De exemplu, modelul Claude Mythos de la Anthropic este estimat să atingă o rată de succes de 50% la sarcini care i-ar lua unui expert uman între opt ore și două zile.
Cu toate acestea, nu a existat un impact corespunzător asupra locurilor de muncă – până acum. Un raport din martie al Anthropic a inclus cercetări care arată că, teoretic, AI ar putea îndeplini multe locuri de muncă, de la calcul la muncă juridică, dar nu a făcut-o încă la scară largă.
Bouke Klein Teeselink, academic la King's College London și expert în impactul AI, notează că acest decalaj rămâne semnificativ. Impactul AI asupra muncii arată că există obstacole în adoptarea sa în forța de muncă. De exemplu, cât de mult din munca unui CEO sau manager superior poate fi încredințată în siguranță unui robot? Sarcinile sensibile din punct de vedere juridic pot fi făcute de altceva decât de un om? Totuși, spune el, schimbarea vine.
„Suntem încă în stadiile incipiente ale revoluției AI. Mulți oameni fac sarcini care ar putea fi gestionate de AI. Amploarea schimbării pe care urmează să o vedem va fi enormă."
8. Centrele de date susțin PIB-ul SUA
Chiar dacă guvernul SUA a redus locurile de muncă sub administrația lui Donald Trump și multe industrii au cunoscut concedieri în masă, PIB-ul SUA a continuat să crească – 2,1% în 2025 și 1,6% în primul trimestru al anului 2026, potrivit Biroului de Analiză Economică al SUA. Cu toate acestea, un economist de la Harvard calculează că, fără boom-ul centrelor de date, aceste cifre ar putea fi mult mai mici. De fapt, „investițiile în echipamente de procesare a informațiilor și software" au reprezentat 92% din creșterea PIB-ului SUA în prima jumătate a anului 2025.
Aceasta înseamnă că centrele de date – și boom-ul AI – conduc o parte uriașă a creșterii SUA. Ele sunt un motiv important pentru care cea mai mare economie a lumii arată încă sănătoasă, în ciuda provocărilor majore. Orice încetinire a acestor cheltuieli ar putea avea consecințe economice și, prin urmare, politice.
**Întrebări frecvente**
Iată o listă de întrebări frecvente bazate pe articolul Miliarde au fost cheltuite, iar randamentele potențiale sunt încă incerte Iată boom-ul AI explicat cu șase grafice
**Întrebări pentru începători**
1. De ce cheltuiesc companiile atât de mulți bani pe AI dacă randamentele nu sunt garantate?
Ele pariază că AI va revoluționa în cele din urmă industriile și va genera profituri masive, similar cu începuturile internetului. Nu vor să rămână în urmă dacă reușește.
2. Ce înțelegeți prin „boom AI"?
Este perioada actuală de investiții uriașe, entuziasm și dezvoltare rapidă în inteligența artificială, în special în instrumente precum ChatGPT și generatoarele de imagini.
3. Face AI bani pentru cineva chiar acum?
Pentru majoritatea companiilor, încă nu. Costul construirii și rulării AI avansat este uriaș și încă nu este clar când vor fi recuperate aceste costuri de către clienții plătitori pe scară largă.
4. Despre ce sunt cele șase grafice din articol?
Ele arată tendințe cheie: cheltuieli masive ale giganților tech, cerere în creștere pentru cipuri AI, costul energetic uriaș al AI, numărul mic de utilizatori plătitori efectivi, platoul de performanță al unor modele și reacția incertă a pieței de valori.
**Întrebări avansate**
5. De ce este costul de inferență o problemă atât de mare?
Inferența este atunci când folosești efectiv un model AI. Este mult mai scumpă decât antrenarea modelului o singură dată. Dacă milioane de oameni îl folosesc zilnic, costurile cu electricitatea și calculul explodează, făcând profiturile foarte greu de atins.
6. Cum arată graficele că este posibil ca câștigurile ușoare în AI să se fi încheiat?
Un grafic arată că îmbunătățirile de performanță ale celor mai mari modele AI încep să încetinească, chiar dacă costul de a le antrena continuă să crească. Acest lucru sugerează că atingem un punct al randamentelor descrescătoare.
7. Ce spune articolul despre rolul Nvidia în acest boom?
Nvidia produce cipurile esențiale pentru AI. Graficele arată că veniturile Nvidia au explodat, dar acestea sunt „târnăcopul și lopata" goanei după aur. Întrebarea este dacă companiile care cumpără acele cipuri vor obține vreodată un randament al investiției lor.
8. Cum afectează randamentul incert startup-urile mai mici de AI?
