V času, ko vlagatelje vse bolj skrbi, ali se bodo ogromni vložki v umetno inteligenco sploh kdaj povrnili, se cene, ki jih sektor zaračunava za posamezno enoto uporabe, znižujejo.
Indeks Silicon Data LLM Token Expenditure Index, ki spremlja, koliko uporabniki plačujejo za AI tokne (žetone), je od majskega vrha upadel za skoraj 20 odstotkov, potem ko se je od začetka merjenja decembra skoraj podvojil. Gre za enega najčistejših vpogledov v več kot 700 milijard dolarjev vreden investicijski razmah, ki je doslej poganjal rast sektorja.
Za delniške vlagatelje bi to lahko bil opozorilni signal, da podjetja s področja umetne inteligence izgubljajo cenovno moč pri vse bolj stroškovno občutljivih strankah, pričakovanja o velikem prihodnjem AI-razcvetu pa bi se lahko izkazala za pretirana.
"Vse več je poročil, da morajo uporabniki rešitev umetne inteligence, katerih cena temelji na tokenih, zaradi visokih stroškov omejevati neomejeno uporabo," je dejal izkušeni vlagatelj Louis Navellier. "Govorice, da OpenAI preložitev prve javne ponudbe delnic načrtuje za prihodnje leto, se razumejo kot znak, da je dobičkonosnost trenutno še vedno težava."
Pomembno pa je poudariti, da padec indeksa še ne pomeni, da umetna inteligenca postaja cenejša. Kazalnik namreč združuje cene in obseg uporabe, zato lahko šibkejša vrednost odraža več različnih gibanj: znižanje cenikov, preusmerjanje uporabnikov k cenejšim modelom ali pa dejansko manjšo pripravljenost kupcev plačevati visoke stroške uporabe.
Vsak od teh scenarijev bi imel drugačne posledice. Pri Silicon Data, ki pripravlja indeks, opozarjajo, da ga ni mogoče brati kot neposredno ceno. Po njihovih besedah gre prej za približek tega, koliko so kupci na robu še pripravljeni plačati.
Najprej bolj prizanesljiva razlaga: čeprav so se cene tokenov od leta 2023 znižale za več kot 90 odstotkov, se je skupna poraba od lani približno podvojila. Nižje cene so razširile trg, zato zastoj indeksa še ne pomeni nujno obrata, temveč lahko kaže predvsem na umirjanje po hitri rasti. Povpraševanje ostaja realno, kapitalske naložbe pa upravičene. Na tej predpostavki temelji optimistična zgodba za Nvidio, proizvajalce pomnilnika in podjetja, povezana s podatkovnimi centri.
Bolj neprijetna razlaga pa je tista, ki trgom ne pusti mirno spati. Pesimisti opozarjajo, da bi daljša šibkost indeksa lahko spodrezala rast skoraj celotnemu naboru delnic, povezanih z umetno inteligenco, ki so v tem ciklu močno pridobile.
Prav poraba za tokene namreč upravičuje naslednji val kapitalskih naložb, račun pa je že zdaj videti vse bolj napet. Allianz Research ocenjuje, da med rastjo naložb v umetno inteligenco in rastjo prodaje zeva skoraj 46-odstotna vrzel. To je več kot 32-odstotni razkorak, zabeležen ob zlomu telekomunikacijskega sektorja leta 2001.
Na srečo optimistov se je padec za zdaj ustavil. Po enem tednu brez večjih premikov je še prezgodaj govoriti o doseženem dnu, a dovolj, da scenarij morebitnega odboja ostaja na mizi.
"V fazi učenja modelov so stroški infrastrukture umetne inteligence in ustvarjanja tokenov izjemno visoki, v zdajšnji fazi inference oziroma uporabe modelov pa je ekonomika precej ugodnejša," je dejal David Miller, višji upravljavec portfelja pri Catalyst Funds. "Podjetjem uporaba umetne inteligence prinaša pozitiven donos na naložbo, vsaj na dolgi rok."
A obstaja tudi novejši razlog na strani povpraševanja, zaradi katerega pesimističnega scenarija ni mogoče kar odpisati. Washington kaže vse večjo pripravljenost za poseganje v eno ključnih industrij. Ameriška vlada je šele ta teden odpravila omejitve tujega dostopa do Anthropicovega modela Fable 5, le nekaj dni po tem, ko so regulatorji od OpenAI zahtevali postopno uvedbo prihajajoče različice.
Tudi evropski akt o umetni inteligenci za najnaprednejše modele uvaja obvezna preverjanja in stroge zahteve glede preglednosti. Ti ukrepi cen ne omejujejo neposredno, vendar največjim platformam nalagajo dodatno breme uvajanja in skladnosti, ki ga manj zmogljivi, a še vedno uporabni sistemi nimajo. Za finančne direktorje je to lahko povsem racionalen razlog, da del nalog preusmerijo k cenejšim modelom.
To sicer ne pomeni, da trg čipov čaka presežna ponudba. Najzmogljivejši grafični procesorji in pomnilnik z visoko pasovno širino so razprodani do leta 2026, pravega olajšanja pa ni pričakovati pred letom 2028. Sporočilo strojne opreme je bolj niansirano: povpraševanje se lahko preusmerja od najzmogljivejših čipov za učenje modelov h komponentam, prilagojenim za inferenco. To spreminja krog zmagovalcev, ne pomeni pa še jasnega signala za stave proti celotnemu sektorju.
Kljub temu strategi DWS pod vodstvom glavnega naložbenega direktorja Vincenza Vedde ostajajo previdni. Razlogi so skoraj nebrzdano navdušenje trgov, vse ostrejša konkurenca iz Kitajske in vse večja občutljivost kupcev na cene. "Pozorno spremljamo področja, kjer so vrednotenja morda že prenapeta," so zapisali.
Sklep je, da graf porabe za tokene omogoča dve razlagi, ki ju je treba upoštevati hkrati. Če se bo umiritev s konca junija izkazala za trajnejšo in je bil padec le posledica sprememb v strukturi povpraševanja, bodo cenejši tokeni še naprej širili trg. V tem primeru bi visoke kapitalske naložbe ostale upravičene, optimistični scenarij pa bi ostal nedotaknjen.
Če pa smo priča trenutku, ko pripravljenost kupcev za plačilo dosega vrh, hkrati pa regulativni pritiski povpraševanje potiskajo k cenejšim rešitvam, bi lahko najdražji del AI zgodbe začel prvi pokati. Pot proti skoraj bilijonu dolarjev kapitalskih izdatkov v letu 2027 namreč ne temelji zgolj na zgodbi o čipih, temveč predvsem na vprašanju cenovne moči.
.webp){kind=icon}
