„Toată lumea investește în toată lumea – cu aceiași bani.” Așa arată, pe scurt, mecanismul care propulsează azi narativul profiturilor spectaculoase din inteligență artificială. Nvidia investește în OpenAI; OpenAI cumpără masiv GPU-uri Nvidia; Oracle ridică centre de date pentru OpenAI cu hardware… Nvidia; CoreWeave primește finanțare din același ecosistem și vinde acces la aceleași cipuri; xAI atrage bani – inclusiv de la Nvidia – pentru a cumpăra, din nou, Nvidia. Cercul se închide impecabil în prezentări către investitori. Întrebarea e cât din această creștere reflectă cerere reală monetizabilă și cât este doar efectul unui „loop” financiar bine regizat.
Circularitatea care umflă evaluările
În mod normal, lanțul valoric tech funcționează prin inovare → produs → cerere a clienților → venituri → reinvestire. În AI-ul „heavy compute” al ultimilor ani, fluxul se inversează: finanțarea precede produsul, iar produsul este, de multe ori, capacitate de calcul promisă pentru modele și aplicații încă nevalidate comercial la scară. Contracte uriașe de cloud și hardware – de ordinul sutelor de miliarde – sunt ancorate în așteptarea unei adopții viitoare explozive. Până atunci, aceeași mână de companii își susțin reciproc investițiile, generând cifre impresionante în bilanțuri (backlog, contracte semnate, pipeline) și justificând noi runde de finanțare sau creșteri de capital.
Efectul contabil este „frumos”: veniturile proiectate cresc, capitalizarea urcă, costul finanțării scade. Efectul economic e mai puțin clar: dacă trei actori își vând între ei capacitate, echipamente și servicii finanțate din equity și datorie, cât din valoare vine de la clienți finali dispuși să plătească din P&L pentru productivitate măsurabilă?
De ce seamănă (neplăcut) cu 1999 și 2008
Paralela cu bula dot-com: atunci, multe startup-uri își cumpărau reciproc publicitate și servicii, umflând artificial metrici de „traiectorie”. Diferența de azi este tangibilitatea infrastructurii: chipuri, centre de date, energie – active reale. Paranteza 2008: masă mare de finanțare împachetată în structuri tot mai sofisticate, greu de înțeles și de prețuit corect, dependentă de o teză (imobiliarele „urcă mereu”). În AI, teza este că modelele vor genera rapid venituri uriașe, care vor acoperi investiții colosale. Dacă monetizarea întârzie, datoria rămâne, iar „virtuous cycle” poate deveni o capcană a bilanțurilor.
Semnele clasice ale unei posibile bule:
- Levier în creștere pe întreg lanțul (producători de cipuri, cloud, dezvoltatori de modele, „neocloud”).
- Contracte circulare (eu te finanțez ca să-mi cumperi echipamentele).
- Decuplaj între capex și venituri (capex record, unit economics încă nevalidate).
- Concentrare pe câțiva jucători-sistemici: o sincopă la unul poate induce „margin calls” la ceilalți.
„Și dacă se oprește muzica?”
Dacă o verigă nu mai livrează – reglementări, constrângeri energetice, întârzieri tehnologice, adopție corporate sub așteptări – lanțul se gripează. Furnizorii de cloud rămân cu capacitate neînchiriată; producătorii cu stocuri sau termene amânate; dezvoltatorii de modele cu costuri fixe foarte mari și venituri sub proiecții. Piețele de capital penalizează rapid: reevaluări, refinanțări scumpe, tăieri de capex, concedieri. Nu e sfârșitul AI-ului – utilitatea rămâne – dar curățenia financiară poate arăta dureros de familiar.
Contraargumentul industriei
Executivii punctează corect că există o cerere subiacentă : Copilot/assistant pentru muncă, agenți software verticali, RAG pe date enterprise, automatizări în customer service, analitică avansată, medicină, robotică. Mai mult, infrastructura e un bun public al economiei digitale: chiar dacă monetizarea e graduală, capacitatea de calcul se va folosi. În această lectură, „circularitatea” e un mecanism de finanțare pentru o tranziție tehnologică inevitabilă, nu o înșelătorie.
Adevărul probabil stă la mijloc: utilitatea e reală, dar panta investițiilor depășește acum panta monetizării .
Ce ar trebui să urmărim, ca să separăm hype-ul de valoare
- Venituri recurente nete din utilizare (nu doar „committed spend”): câți bani plătesc azi clienții finali, lună de lună, pentru AI care le reduce costuri sau crește vânzări?
- Unit economics pe cazuri concrete: cost pe interacțiune / document / oră model vs. economii/venit incremental; timpi de amortizare sub 24–36 luni.
- Gradul real de utilizare a capex-ului : load-ul data centerelor dedicate AI, nu doar capacitatea instalată.
- Diversificarea cererii : pondere mai mică a „clienților înrudiți” și mai mare a IMM-urilor/enterprise-urilor neafiliate.
- Transparență contractuală : cât este „take-or-pay”, cât este opțional, ce clauze de revizuire există.
- Reglementare & energie : acces la putere, prețul electricității, cerințe de raportare/AI safety ce pot încetini lansările.
Implicații pentru investitori și companii utilizatoare
- Investitori : prudență la evaluări bazate pe backlog-uri circulare; stres-test pe scenarii de utilizare la 60–70% din „promis”; atenție la leverage și maturități ale datoriilor.
- Cumpărători enterprise : porniți cu proiecte mici, măsurabile; negociați elastic pricing (consum real), right-sizing (nu suprarezervați), portabilitate între furnizori și SLA-uri clare pe cost/calitate.
- Start-up-uri AI : focus pe nișe unde valoarea e demonstrabilă; evitați să vă bazați modelul pe „compute ieftin la infinit”; construiți moats pe date/proces, nu doar pe parametri.
Dacă vine corecția, nu e 2008 – dar poate fi un 2001 „hardware-izat”
Chiar și cu o corecție, rămân în urmă active utile : centre de date, rețele, know-how. Spre deosebire de 2001, unde multe „active” erau bannere și trafic, aici infrastructura are întrebuințare și dincolo de LLM-uri (HPC, grafică, simulări). Dar prețul de piață al acestor active poate coborî abrupt, iar costul capitalului se poate scumpi. Trecerea de la „creștere cu orice preț” la „profitabilitate disciplinată” ar curăța sistemul și ar lăsa în picioare jucătorii cu cerere reală și bilanțuri solide.
Concluzie. AI nu e o păcăleală – este, probabil, cea mai importantă tehnologie general-purpose a generației noastre. Dar ritmul actual al finanțării depășește monetizarea validată. Dacă muzica se oprește, nu dispare ringul de dans; se schimbă doar tempo-ul și rămân pe ring cei care știu să danseze fără artificii contabile. Pentru toți ceilalți, cel mai sănătos „guardrail” rămâne același: cash-flow din clienți reali, nu promisiuni circulare, conform Bloomberg.
Cum se învârt banii în AI / foto:Bloomberg