האם בועת ה-AI עומדת להתפוצץ? מה אפשר ללמוד מהדוט-קום

יש מספר שמתחיל להטריד את וול סטריט: יותר מ-700 מיליארד דולר. זה סדר הגודל שארבע ענקיות הענן, אמזון, מיקרוסופט, אלפאבית ומטא, צפויות להשקיע השנה במרכזי נתונים ובתשתיות, כאשר חלק גדול מהכסף מופנה למרוץ ה-AI. אם מצרפים את אורקל, OpenAI, xAI, אנתרופיק, CoreWeave ושחקנים נוספים, החשבון רחב עוד יותר.

מדובר בבנייה מחדש של חלק ניכר מתשתית המחשוב והאנרגיה בעולם. הכסף זורם לשבבים, שרתים, זיכרונות, ציוד תקשורת, מערכות קירור, חשמל וקרקעות שעליהן מוקמים מרכזי נתונים. השאלה סביב אנבידיה כבר אינה רק כמה שבבים היא תמכור, אלא גם מי יממן את מרוץ ה-AI.

אין הרבה ספק שהחברות הגדולות כבר מפיקות ערך מהטכנולוגיה. גוגל משתמשת ב-AI בחיפוש ובפרסום, מיקרוסופט מוכרת שירותי ענן וכלי AI לארגונים, אמזון נהנית מהביקוש דרך AWS ומטא משתמשת במודלים כדי לשפר את מערכות הפרסום וההמלצות שלה.

הסיכון נמצא במקום אחר. אפשר להרוויח הרבה מ-AI ובאותו זמן להשקיע בו יותר מדי.

זה בדיוק מה שהופך את ההשוואה לסוף שנות ה-90 למעניינת. בועת הדוט-קום לא נוצרה רק מחברות אינטרנט קטנות ללא הכנסות. מאחוריה עמד מרוץ השקעות עצום בתשתיות תקשורת.

חברות הטלקום הבינו נכון שהאינטרנט ישנה את העולם והשקיעו במהירות בסיבים אופטיים, מתגים, ציוד תקשורת ורשתות. תעבורת האינטרנט אכן זינקה, אך החברות בנו קיבולת בקצב מהיר יותר מהביקוש שהיה יכול לשלם עליה באותו זמן.

כל חברה ראתה את המתחרות משקיעות ופחדה להישאר מאחור. עוד כסף זרם לתשתיות, הקיבולת תפחה והתשואה על חלק מההשקעות נדחתה שנים קדימה. כשהמשקיעים הבינו את גודל הפער, ההשקעות נעצרו, ספקיות ציוד איבדו הזמנות וחברות טלקום נקלעו לקשיים. מדד הנאסד"ק איבד קרוב ל-78% מהשיא במרץ 2000 ועד השפל באוקטובר 2002.

האינטרנט עצמו לא נכשל. הוא הפך לאחת המהפכות הכלכליות הגדולות בהיסטוריה. מי שנכשל היו חלק מהחברות והמשקיעים ששילמו יותר מדי ובנו יותר מדי מוקדם מדי.

זו גם השאלה המרכזית סביב AI: לא אם הטכנולוגיה תצליח, אלא אם ההכנסות והרווחים יצמחו מספיק מהר כדי להצדיק את התשתית שנבנית עבורה.

• איירן נופלת ב-14% למרות זינוק בפעילות ה-AI
• ה-AI דוחף את שוק האג"ח להמרה לשיא - והמשקיעים לוקחים יותר סיכון

יותר מ-700 מיליארד דולר: כמה רווח צריך כדי להצדיק את ההשקעה?

אמזון, מיקרוסופט, אלפאבית ומטא נמצאות במשחק שבו קשה לאחת מהן להחליט שהיא מורידה את הרגל מהגז. אם מיקרוסופט בונה עוד מרכזי נתונים, אמזון אינה יכולה להתעלם מכך. גוגל רואה את ההשקעות של שתיהן, ומטא יודעת שמחסור בכוח מחשוב בעוד שנתיים עלול להפוך לחיסרון אסטרטגי.

לכן גם מנהל שחושב שהענף בונה יותר מדי עשוי להמשיך להשקיע. אם AI יהפוך לתשתית מרכזית של הכלכלה, מחסור בקיבולת יהיה יקר. עודף זמני נראה לחברות כסיכון נסבל יותר.

מכאן נוצר מרוץ שבו כל אחת מהענקיות בונה לא רק לפי הביקוש הנוכחי, אלא גם לפי הביקוש שהיא חוששת שהמתחרות יתפסו בעתיד. זו דינמיקה שיכולה לייצר עודף השקעות גם כאשר כל חברה פועלת באופן הגיוני מבחינתה.

הסיכון גדל משום שחלק מהציוד מתיישן במהירות. בניין של מרכז נתונים יכול לשמש עשרות שנים, אך שרתי AI והמאיצים שבתוכם עוברים מחזורי שדרוג קצרים בהרבה. מערכת יקרה שנרכשת היום יכולה להיות פחות תחרותית בתוך כמה שנים כאשר דור חדש מספק יותר ביצועים בפחות חשמל.

המשמעות היא שחלק מה-Capex של AI אינו השקעה חד פעמית שממשיכה להניב במשך עשרות שנים. החברות עשויות להידרש להחליף שוב ושוב חלקים יקרים מהתשתית כדי להישאר בחזית הטכנולוגית.

• ענקית השבבים הסינית CXMT יוצאת למלחמה בפנטגון
• 1.8 מיליארד דולר לאיראן: הבנק המצרי השני בגודלו מסתבך עם ארה"ב

נניח שחברה משקיעה 150 מיליארד דולר בשנה בתשתיות ומצליחה להוסיף בזכותן עשרות מיליארדי דולרים לרווח השנתי. מבחינה עסקית זו יכולה להיות הצלחה גדולה. מבחינת התשואה על ההון, השאלה מורכבת יותר, במיוחד אם נדרשות השקעות נוספות בכל דור של חומרה.

גם ירידה במחיר כוח המחשוב יכולה לפעול בשני הכיוונים. שבבים יעילים יותר ומודלים חסכוניים יותר מאפשרים ליותר לקוחות להשתמש ב-AI, אך הם יכולים גם להוריד את המחיר שמשלמים עבור יחידת חישוב. השימוש יכול לזנק בזמן שהתשואה על התשתית נשחקת.

כך קרה בחלקים מתעשיית האינטרנט. נפח המידע שעבר ברשת זינק לאורך השנים, בעוד המחיר להעברת אותה כמות מידע ירד. הצרכנים וחברות האינטרנט נהנו, אך לא כל מי שמימן את התשתית קיבל תשואה טובה.

הכסף גם אינו מגיע רק לאנבידיה. כל דולר שמושקע בתשתיות AI מתפזר לאורך שרשרת רחבה: אנבידיה ו-AMD במאיצים, TSMC בייצור, SK Hynix בזיכרונות, ASML בציוד לייצור שבבים, אריסטה וברודקום בתקשורת, ולצדן חברות חשמל, קירור, כבלים, שנאים ונדל"ן.

זו אחת הסיבות שמרוץ ה-AI הפך למנוע השקעות רחב כל כך. זו גם הסיבה שהאטה יכולה להתגלגל במהירות לאורך השרשרת.

אם ענקיות הטכנולוגיה יחליטו בעוד שנתיים להגדיל את ההשקעות ב-5% במקום בעשרות אחוזים, מבחינתן זו תהיה האטה בקצב. עבור ספק שמכר להן ציוד מתוך הנחה שההזמנות ימשיכו לצמוח במהירות, השינוי יכול להיות חד הרבה יותר.

אנבידיה נמצאת כרגע בצד הנוח של המשוואה. כל עוד הלקוחות מזמינים מאיצים, היא מקבלת את הכסף בלי לשאת לבדה בסיכון שהדאטה סנטר שנבנה בטקסס או באוהיו לא יניב את התשואה שתוכננה.

גם כאן יש דמיון לסוף שנות ה-90. סיסקו, נורטל ולוסנט מכרו ציוד לחברות הטלקום שנהרו להרחיב רשתות. כל עוד ההזמנות זרמו, התוצאות נראו מצוין. כשהלקוחות הגיעו למסקנה שכבר בנו מספיק קיבולת, ההזמנות נעצרו במהירות.

וול סטריט נכנסת למרוץ עם יותר מ-500 מיליארד דולר

נקודת הסיכון הבאה נמצאת במימון. כל עוד אמזון, מיקרוסופט, גוגל ומטא מממנות את ההשקעות בעיקר באמצעות תזרימי המזומנים העצומים שלהן, השקעה שמניבה פחות מהצפוי פוגעת בתשואה אך אינה בהכרח יוצרת משבר פיננסי.

ככל שהמרוץ מתרחב, יותר הון חיצוני נכנס לתמונה. אנבידיה הודיעה באוגוסט על שיתוף פעולה עם אפולו, בלאקרוק, בלאקסטון, ברוקפילד, גולדמן זאקס ו-KKR להקמת פלטפורמות שנועדו לגייס לאורך זמן יותר מ-500 מיליארד דולר של הון חיצוני לתשתיות מחשוב.

המהלך הופך כוח מחשוב ושבבי AI לנכס שניתן לממן באמצעות שוקי ההון והאשראי. עבור אנבידיה הוא מרחיב את מאגר הלקוחות שיכולים לרכוש מערכות יקרות. עבור וול סטריט הוא יוצר אפיק השקעה חדש. עבור חברות AI הוא מספק דרך לבנות מרכזי נתונים גם כאשר ההוצאה גדולה מדי למאזן שלהן.

היכולת לגייס מאות מיליארדים יכולה להאריך את תנופת ההשקעות, אך היא משנה גם את אופי הסיכון. פרויקט שממומן כולו מהון עצמי ונותן תשואה נמוכה הוא השקעה מאכזבת. פרויקט שממומן בחוב ואינו מייצר מספיק תזרים עלול להפוך לבעיה של החזר חוב.

זו אינה הוכחה שקיימת בועה. החברות הגדולות שונות מאוד מחברות הדוט-קום של שנת 2000. מיקרוסופט, אלפאבית, אמזון ומטא הן מכונות מזומנים, ולשירותי ה-AI והענן שלהן יש לקוחות משלמים וביקוש ממשי.

גם אצל ספקיות התשתית קשה כרגע למצוא סימן לעצירה. אנבידיה ממשיכה להציג צמיחה חדה, ו-TSMC דיווחה על ביקוש חזק למחשוב עתיר ביצועים. הבעיה אינה היעדר ביקוש היום, אלא מה יקרה אם הקיבולת שנבנית עבור הביקוש של מחר תהיה גדולה מדי.

לא צריך שה-AI ייכשל כדי שהתרחיש הזה יתממש. מספיק שהביקוש יצמח פחות מהתחזיות שעל בסיסן מוקמים מרכזי הנתונים.

אם החברות יבנו קיבולת מתוך הנחה שהביקוש יגדל פי חמישה והוא יגדל פי שלושה, יכול להיווצר עודף שרתים. מחיר כוח המחשוב יירד, התשואה על מרכזי הנתונים תישחק והחברות יאטו את ההשקעות. משם ההשפעה תעבור לאחור אל יצרניות השבבים, הזיכרונות, ציוד הרשת, מערכות הקירור והחשמל.

הסימן הראשון שמשקיעים צריכים לחפש אינו בהכרח ירידה בהכנסות מ-AI. הוא יכול להיות פשוט האטה בקצב הגידול בהשקעות.

ההיסטוריה של הדוט-קום מספקת גם צד אחר לסיפור. עודף ההשקעות בסיבים אופטיים גרם להפסדים עצומים, אך התשתית שנשארה לאחר הקריסה הפכה את החיבור לאינטרנט לזול וזמין יותר וסייעה לצמיחת חברות ושירותים חדשים.

תרחיש דומה אפשרי גם ב-AI. אם העולם יבנה יותר מדי מרכזי נתונים וכוח מחשוב בשנים הקרובות, המחיר של מחשוב AI עשוי לרדת. קיבולת שהיום זמינה בעיקר לענקיות טכנולוגיה ולחברות שמגייסות מיליארדים תהיה נגישה ליותר סטארט-אפים ועסקים.

במקרה כזה, מי שבנה את התשתית במחירים הגבוהים ביותר עלול לקבל תשואה מאכזבת, בעוד הדור הבא של החברות יקבל כוח מחשוב זול ויבנה עליו מוצרים חדשים. כך בועה יכולה לפגוע במשקיעים ובאותו זמן להאיץ את המהפכה הטכנולוגית.

האינטרנט ניצח, אך לא כל מי שהשקיע באינטרנט ניצח. זו גם ההבחנה החשובה במרוץ הנוכחי. AI יכול לשנות את הכלכלה, אמזון, גוגל, מטא ומיקרוסופט יכולות להרוויח ממנו סכומי עתק ואנבידיה יכולה להמשיך למכור כמויות עצומות של שבבים. אף אחד מהדברים האלה לא מבטיח שכל דולר שמושקע היום בדאטה סנטר יניב תשואה טובה.