A verseny felforrósodik. Elon Musk SpaceX-e, amely mesterséges intelligencia modelleket és űrrakétákat is épít, a múlt héten bejelentette, hogy 1,77 billió dolláros (1,31 billió fontos) értékelést kér az amerikai tőzsdén. Eközben az Anthropic, a Claude chatbot mögött álló startup közölte, hogy benyújtotta a tőzsdei bevezetés iránti kérelmet. A ChatGPT fejlesztőjétől, az OpenAI-tól is hasonló lépés várható.
Az MI-piac ezen legújabb csúcsa a kapcsolódó infrastruktúrára, például adatközpontokra irányuló több billió dolláros költekezési hullám közepette következik be. Ezzel egy időben a vállalatok olyan módszerekkel próbálják használni a technológiát, amelyek megtérülővé teszik befektetéseiket. Íme egy pillantás arra, hol tart az MI-boom, és hat kulcsfontosságú ábra, amely bemutatja, hogyan jutottunk el idáig.
1. Az MI új magasságokba repítette a részvényeket
Az S&P 500, amely az 500 legnagyobb amerikai vállalatot követi nyomon, közel 80%-ot emelkedett az elmúlt öt évben. Ezt a növekedést az MI-boomban érdekelt nagy technológiai részvények – a "magnificent seven": Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia és Tesla – hajtották.
A befektetők technológiára való összpontosítása példátlan – mondja Jim Bianco az amerikai Bianco Research cégtől. Kutatása szerint 41 MI-hoz kapcsolódó részvény teszi ki az S&P 500 teljes piaci értékének csaknem felét.
Neil Wilson, a Saxo UK befektetési platform elemzője arra figyelmeztet, hogy egy 1970-es évekbeli inflációs sokk kockázata, a magas technológiai értékeltségek általánosságban, valamint a magánhitelpiacok esetleges befagyása nem sok jót ígér a részvényeknek.
"Az egész piac egyetlen hatalmas MI-szerkezetté vált" – mondja. "A veszély a dotcom-lufi megismétlődése – egy hatalmas összeomlás és évekig tartó hozamkiesés. Bizonyos mércék szerint az értékeltségek nem annyira feszítettek, mint akkor, de ez hihetetlenül kockázatos piacnak tűnik."
2. A kiadások elképesztő ütemben nőnek
Az MI-re fordított kiadások – az adatközpontoktól a chipekig – rohamtempóban nőnek, az idei 765 milliárd dollárról 2031-re 1,6 billió dollárra – áll a Goldman Sachs jelentésében. A befektetési bank elismeri, hogy problémák adódhatnak ekkora elköteleződéssel. Mi van, ha az adatközpontok késnek?
"Ilyen mértékű tőkebefektetés mellett már a végrehajtás apró késedelmei is komoly kérdéseket vetnek fel a beruházások mögött meghúzódó keresleti feltételezésekkel kapcsolatban" – mondják a Goldman elemzői. Hozzáteszik azonban, hogy ha a kiadási tervek zökkenőmentesen haladnak, az az MI iránti kereslet új hullámát indíthatja el. A kiadások mégis azt mutatják, mennyi globális pénzügyi erőforrást – és megtérülési várakozást – fektetnek az MI-be.
3. A vállalatok és a fogyasztók gyorsan alkalmazzák az MI-t
A hasznosságáról szóló vegyes jelentések ellenére a vállalatok túlnyomó többsége elkezdi használni az MI-t – a 2023-as 33%-ról mára csaknem 80%-ra – a McKinsey tanácsadó cég szerint. A nyilvános használat is magas, az OpenAI ChatGPT-je mára elérte az 1 milliárd havi aktív felhasználót a Sensor Tower adatai szerint – ami rekord bármely alkalmazás esetében.
Az MI-fejlesztők számára most az a kihívás, hogyan profitáljanak ebből a hatalmas nyilvános és magánügyfélkörből. A vállalatoknak meg kell mutatniuk, hogy az MI javítja az eredményeket és csökkenti a költségeket annyira, hogy indokolja a kiadást. Ez azt jelenti, hogy teljes munkafolyamatok – üzleti zsargonban a feladat elejétől a végéig történő elvégzése – felépítésére kell használni. Ezen a téren még hosszú út áll előttünk.
4. A Claude felzárkózik a ChatGPT-hez
Az Anthropic tavaly év végén kezdett teret nyerni az OpenAI-val szemben, amikor a Claude Code eszköze vírusként terjedt el a szoftverfejlesztők körében, főként a San Francisco-i övezetben, mielőtt szélesebb körben elterjedt volna. A Claude Code elmozdulást jelentett a nagy nyelvi modellek – a chatbotok mögötti alapvető technológia – használatában, az autonóm MI-ügynökök felé haladva, amelyek emberi segítség nélkül végeznek feladatokat, lehetővé téve még a nem technológiai beállítottságú emberek számára is szoftverek létrehozását és sokféle feladat kezelését.
Az OpenAI-nak továbbra is sokkal nagyobb az általános felhasználói bázisa, de a Kentik internetes elemző cég – amely több amerikai internetszolgáltató forgalmát követi nyomon – adatai azt mutatják, hogy az Anthropic gyorsan zárkózik fel. A Claude felhasználói forgalma jelentősen gyorsabban nőtt, mint a ChatGPT-é és a Google Geminié január és április között, majd az időszak után megugrott. A Pentagon márciusban ellátási lánc kockázatnak minősítette. Ilyen növekedési ütem mellett a Kentik azt jósolja, hogy nyárra megelőzheti a ChatGPT-t – ez egy újabb ok, amiért az Anthropic könnyebb utat találhat a tőzsdei bevezetéshez, mint versenytársa.
5. Az MI használata egyre drágább
Valahányszor egy MI chatbot vagy ügynök választ ad, azt "tokenekben" mérik – a nyelv alapvető egységeiben, amelyek lehetnek szavak, írásjelek vagy szótagok. (Például az OpenAI szerint a "You miss 100% of the shots you don’t take" kifejezés 11 tokent ér.) A tokenek a bemeneteket is mérik, mint például a ChatGPT-be beírt utasítást.
A költségek modellenként változnak; az OpenAI 5 dollárt számít fel millió bemeneti tokenenként a GPT-5.5 esetében, és 30 dollárt millió kimeneti tokenenként (a válasz az utasítására).
A felhasználók számára az a probléma, hogy a tokenköltségek meredeken emelkednek, miközben a vállalatok mindenhol arra ösztönzik a munkavállalókat, hogy "tokenmaxxoljanak" – vagyis igazán mélyen merüljenek el az MI használatában. Az MI-vállalatok számára az a probléma, hogy még mindig nem kérnek elég magas árat.
Az MI alapvető ígérete az, hogy a vállalat által ezekre az eszközökre költött pénzt bőven ellensúlyozza a termelékenység – a gazdasági hatékonyság mércéje, ahol a magasabb termelékenység több kibocsátást jelent munkavállalónként – növekedése. Ha ez az egyensúly nem működik, akkor az MI-értékelések – és politikák – mögötti feltételezések meggyengülnek.
"A költségek teljesen ellenőrizhetetlenné válnak" – mondja Liam Betsworth, a brit Pendra MI-startup alapítója. Szerinte a hálózatában lévő szoftverfejlesztők ügynököket használnak a kódoláshoz, a legolcsóbb előfizetéssel kezdve, és gyorsan áttérve a legdrágábbra. Nem ők az egyedüliek – a híroldal Axios nemrég beszámolt egy meg nem nevezett cégről, amely egy hónap alatt 500 millió dollárt költött Claude Code licencekre.
6. Az adatközpontok építése nem biztos, hogy lépést tart a kereslettel
Az adatközpontok építése olyan, mint az MI-termékek központi idegrendszere, így az MI-eszközök fejlesztésének és használatának növekedését nagyobb kapacitásnak kell kísérnie – különben számítási kapacitás szűke lép fel, ami magasabb költségeket jelent az MI-vállalatok és felhasználók számára.
Az ágazat adatközpontokkal kapcsolatos ambíciói hatalmasak és szinte irreálisnak tűnnek. A Bloomberg becslése szerint 2025-ben világszerte 23 gigawatt kapacitás volt építés alatt (a kapacitást elektromos teljesítményben mérik, mert ez korlátozza, hogy egy helyszín mennyi számítást végezhet).
Az amerikai ingatlanipari cég, a JLL azt jósolja, hogy 2026 és 2030 között 100 gigawattot adnak hozzá – megduplázva a jelenlegi kapacitásra vonatkozó becslésüket, ami 1200 adatközpontnak felel meg. A JLL szerint becslése olyan spekulatív projekteket is tartalmaz, amelyek soha nem valósulhatnak meg.
Az, hogy honnan lesz pénz – és energiaellátás – ennek az előrejelzésnek a teljesítéséhez, nyitott kérdés. Cecilia Rikap, a University College London docense szerint a világ számos projektje politikai ígéretektől függ a hálózat bővítésére és az áramellátás biztosítására; de a kormányoknak lehet, hogy nincs erőforrásuk ezeket végrehajtani.
Azt kérdezi: "Kiszámította a kormány, hogy lehetséges-e egy ilyen bővítés? Van rá pénzük? Figyelembe vették az okozott környezeti károkat?"
7. Az MI-modellek képességei rohamosan bővülnek
Az MI-modellek képességei ugrásszerűen javultak 2023 óta a METR, az MI-képességeket mérő kutatószervezet szerint.
A METR mérései azon alapulnak, hogy az MI-modellek képesek-e elvégezni egy kódolási feladatot, azt mérve, hogy egy embernek mennyi ideig tartana. E mérés szerint az MI-modellek képességei négyhavonta megduplázódnak. Például az Anthropic Claude Mythos modellje becslések szerint 50%-os sikerarányt ér el azokon a feladatokon, amelyek egy emberi szakértőnek nyolc órától két napig tartanának.
A munkahelyekre azonban – egyelőre – nincs ezzel összhangban lévő hatás. Az Anthropic egy márciusi jelentése olyan kutatást tartalmazott, amely szerint elméletileg az MI sok munkát elvégezhet, a számítástechnikától a jogi munkáig, de ezt még nem tette meg nagy léptékben.
Bouke Klein Teeselink, a londoni King's College akadémikusa és az MI hatásának szakértője megjegyzi, hogy ez a szakadék továbbra is jelentős. Az MI munkaerőre gyakorolt hatása azt mutatja, hogy akadályok vannak a munkaerőpiacon való alkalmazása előtt. Például egy vezérigazgató vagy felső vezető munkájának mekkora része bízható biztonsággal egy botra? Végezhetők-e jogilag érzékeny feladatok mással, mint emberrel? Mégis, szerinte a változás eljön.
"Még az MI-forradalom korai szakaszában járunk. Sokan végeznek olyan feladatokat, amelyeket az MI kezelhetne. A változás mértéke, amelynek tanúi leszünk, óriási lesz."
8. Az adatközpontok támogatják az amerikai GDP-t
Annak ellenére, hogy az amerikai kormány Donald Trump kormányzása alatt munkahelyeket szüntetett meg, és sok iparágban tömeges elbocsátások voltak, az amerikai GDP folyamatosan nőtt – 2,1% 2025-ben és 1,6% 2026 első negyedévében az amerikai Gazdasági Elemző Hivatal szerint. Egy Harvard-közgazdász azonban úgy számol, hogy az adatközpont-boom nélkül ezek a számok sokkal kisebbek lehetnének. Valójában "az információfeldolgozó berendezésekbe és szoftverekbe történő befektetés" tette ki az amerikai GDP-növekedés 92%-át 2025 első felében.
Ez azt jelenti, hogy az adatközpontok – és az MI-boom – az amerikai növekedés hatalmas részét hajtják. Nagy részben ők az okai annak, hogy a világ legnagyobb gazdasága továbbra is egészségesnek tűnik, a jelentős kihívások ellenére. A kiadások bármilyen lassulása gazdasági, és ezáltal politikai következményekkel járhat.
Gyakran Ismételt Kérdések
Itt található a cikk alapján összeállított GYIK lista: Több milliárd dollárt költöttek, és a lehetséges megtérülés még mindig bizonytalan – Íme az MI-boom hat ábrával magyarázva
Kezdő Szintű Kérdések
1 Miért költenek a vállalatok ennyi pénzt MI-re, ha a megtérülés nem garantált
Arra fogadnak, hogy az MI végül forradalmasítja az iparágakat és hatalmas nyereséget termel, hasonlóan az internet korai napjaihoz. Nem akarnak lemaradni, ha sikerül.
2 Mit értesz MI-boom alatt
A jelenlegi időszakot, amelyet hatalmas befektetések, izgalom és gyors fejlődés jellemez a mesterséges intelligencia területén, különösen az olyan eszközökben, mint a ChatGPT és a képgenerátorok.
3 Termel-e egyáltalán pénzt az MI most valakinek
A legtöbb vállalatnak még nem. A fejlett MI felépítésének és működtetésének költsége hatalmas, és még mindig nem világos, hogy ezeket a költségeket mikor fogják visszafizetni a széles körű fizető ügyfelek.
4 Miről szól a cikkben szereplő hat ábra
Kulcsfontosságú trendeket mutatnak: a technológiai óriások hatalmas kiadásait, az MI-chipek iránti kereslet megugrását, az MI hatalmas energiaköltségét, a fizető felhasználók kis számát, egyes modellek teljesítményének platózását és a bizonytalan tőzsdei reakciót.
Haladó Szintű Kérdések
5 Miért olyan nagy probléma a következtetés költsége
A következtetés az, amikor ténylegesen használsz egy MI-modellt. Ez sokkal drágább, mint a modell egyszeri betanítása. Ha emberek milliói használják naponta, az áram- és számítási költségek az egekbe szöknek, ami nagyon megnehezíti a profit elérését.
6 Hogyan mutatják az ábrák, hogy az MI könnyű nyeresége talán véget ért
Az egyik ábra azt mutatja, hogy a legnagyobb MI-modellek teljesítményjavulása lassulni kezd, miközben a betanításuk költsége folyamatosan nő. Ez arra utal, hogy elérjük a csökkenő hozamok pontját.
7 Mit mond a cikk az Nvidia szerepéről ebben a boomban
Az Nvidia gyártja az MI-hez nélkülözhetetlen chipeket. Az ábrák azt mutatják, hogy az Nvidia bevétele az egekbe szökött, de ez az aranylás ásóinak és lapátjainak eladása. A kérdés az, hogy a chipeket vásárló cégek valaha is megtérülő befektetést fognak-e elérni.
8 Hogyan érinti a bizonytalan megtérülés a kisebb MI-startupokat
