Hoogmoed komt voor de val: barst de AI-bubbel?

Na torenhoge investeringen, talmende efficiëntiewinsten en een teleurstellende lancering van GPT-5 waarschuwen zelfs stemmen uit de sector ervoor dat de AI-bubbel kan uiteenspatten. Een gegronde vrees of paniekzaaierij? ‘Een crash komt er sowieso. Maar daarna volgt ook weer de heropbouw.’

Move over, Elon Musk. Afgelopen week haalde zakenman Larry Ellison de topman van Tesla en X in als rijkste man van de wereld. Toen Ellisons cloudtechnologiebedrijf Oracle zijn kwartaalcijfers bekendmaakte, schoot het aandeel van de specialist in databases en bedrijfssoftware met maar liefst 40 procentpunten omhoog. De aanleiding: grote investeringen in AI-datacenters, waar Oracle zowel de software als de hardware voor maakt.

Oracle is slechts een van de vele bedrijven die zijn beurswaarde door het toverwoord AI significant zag stijgen. Zo meldde persagentschap Bloomberg afgelopen augustus dat OpenAI, het moederbedrijf van ChatGPT, gesprekken voert over een nieuwe financieringsronde, waarbij de waarde van het AI-bedrijf zou kunnen oplopen tot 500 miljard dollar (426 miljard euro). Bij een eerdere financieringsronde in het voorjaar, waarbij 40 miljard dollar werd opgehaald, was OpenAI nog ‘maar’ 300 miljard dollar waard.

Databricks, een cloudplatform voor het werken met data en AI, is na een nieuwe financieringsronde meer dan 100 miljard dollar waard. Dat is een stijging van 61 procent sinds december vorig jaar, toen het bedrijf nog goed was voor een waarde van 62 miljard dollar. Thinking Machines Lab, de AI-startup van Mira Murati, voormalig chief technology officer van OpenAI, haalde een recordkapitaal van 2 miljard dollar op, waarmee het bedrijf plots gewaardeerd wordt op 12 miljard dollar – en dat terwijl het zijn eerste product nog moet aankondigen. De Amerikaanse chipontwikkelaar Nvidia, wiens GPU’s (G9raphics Processing Units) een cruciale rol spelen in de ontwikkeling van AI, stevent dit jaar af op een omzet van 300 miljard dollar en een beurswaarde van 4 biljoen dollar. Daarmee is het meer waard dan 97 procent van alle wereldeconomieën. Het zijn cijfers die doen duizelen. Als het gaat over investeringen in artificiële intelligentie is the sky the limit. 

Goudkoorts

Technologie-ondernemer Peter Hinssen kijkt met een mix van verbazing en enthousiasme naar de AI-hype. ‘Vorige week was ik in San Francisco. De running gag van het moment is dat in Silicon Valley niemand meer gaat lunchen, omdat ze bang zijn dat, eenmaal ze weer aan hun bureau zitten, de industrie volledig veranderd zal zijn. Ik maakte de eerste dotcombubbel mee, maar dit is van een andere orde. Ik heb nog nooit zo’n investeringsgolf en competitieve race gezien.’

De AI-goudkoorts brak vrijwel meteen uit na 30 november 2022, toen ChatGPT op de mensheid werd losgelaten. Vandaag telt de chatbot 700 miljoen wekelijkse gebruikers en worden er dagelijks meer dan drie miljard berichten verstuurd via de app. Ook Vlamingen omarmen massaal generatieve AI. Uit de jaarlijkse Digimeter van onderzoekscentrum imec blijkt dat in 2024 bijna alle Vlamingen (93 procent) generatieve AI-toepassingen kennen en dat bijna de helft (45 procent) ze ook gebruikt.

Generatieve AI zou de wereld ingrijpend veranderen. Zo stelde het Amerikaanse consultancybedrijf McKinsey zes maanden na de lancering van ChatGPT in een rapport dat de impact van generatieve AI op de productiviteit triljoenen dollar aan waarde zou kunnen toevoegen aan de wereldeconomie. De technologie zou de capaciteiten van werknemers vergroten en taken automatiseren – generatieve AI had volgens McKinsey het potentieel om taken van werknemers te automatiseren die toen 60 tot 70 procent van hun tijd vroegen.

Ook Vlaanderen bleef niet achter. In januari sloot Vlaams minister-president Matthias Diependaele (N-VA) een akkoord met het Amerikaanse technologiebedrijf Microsoft om tot 10.000 medewerkers van de Vlaamse overheid en lokale besturen voor hun werk toegang te geven tot de AI-assistent Copilot. De ‘digitale assistent’ moet de productiviteit van de Vlaamse ambtenaren opkrikken en ‘het werk van het personeel efficiënter en eenvoudiger maken’, aldus Diependaele. Over de waarde van het contract, dat vier jaar zal lopen, is niets bekendgemaakt. 

Valse noten

Maar die efficiëntiewinsten komen niet vanzelf. Terwijl meer dan de helft van de Vlamingen overtuigd is van de efficiëntiewinst die het gebruik van generatieve AI kan meebrengen, weet slechts 28 procent hoe ze dat voor elkaar kunnen krijgen, blijkt nog uit de Digimeter.

Dat leunt aan bij de bevindingen van een recent rapport van het prestigieuze MIT, het Massachusetts Institute of Technology. Daaruit blijkt dat 95 procent van de bedrijven die AI in hun processen toepassen, daar amper meetbaar financieel rendement uit haalt. Uit cijfers van databedrijf S&P Global blijkt dat in 2024 42 procent van de proefprojecten rond generatieve AI in bedrijven mislukte . In 2023 was dat nog 17 procent. En de baas van Klarna, die ‘koop nu, betaal later’-diensten aanbiedt, gaf onlangs toe dat hij te ver was gegaan met het gebruik van AI om banen bij de klantenservice te schrappen en neemt nu weer mensen aan voor die functies.

Zulke berichten herinneren aan de productiviteitsparadox: de vaststelling dat grote investeringen in informatietechnologie en digitale systemen niet altijd leiden tot een meetbare stijging in productiviteit. In de jaren 1980 en 1990 werd die paradox al geformuleerd door econoom Robert Solow: ‘You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.’ Volgens de Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling (OESO) is de gemiddelde jaarlijkse productiviteitsgroei in industriële landen gedaald van iets meer dan 2 procent aan het eind van de jaren 1990 tot minder dan 1 procent in de jaren 2010.

Hinssen nuanceert de vrees dat AI de productiviteitsverwachtingen niet zou kunnen inlossen: ‘Als je AI in je bedrijf introduceert zonder duidelijke strategie, zul je niet plots magische resultaten bereiken. Maar dat zegt niets over de uiteindelijke productiviteitswinsten die er met AI gemaakt kunnen worden, op voorwaarde dat je het op een goede manier introduceert.’

Geen AGI

De ontgoocheling over AI echter reikt verder dan ontbrekende productiviteitswinst. Begin augustus lanceerde OpenAI zijn langverwachte GPT-5, een nieuw model van zijn chatbot waarover topman Sam Altman hoge verwachtingen geschapen had. Toch werd de nieuwe versie van het taalmodel een stuk minder enthousiast onthaald dan vorige updates. Er werden vraagtekens geplaatst bij de sputterende vooruitgang van generatieve AI en bij de omzet die eruit te puren valt. 

De Amerikaanse cognitief psycholoog en AI-onderzoeker van het eerste uur Gary Marcus waarschuwt al langer voor te hoge verwachtingen over generatieve AI zoals die nu bestaat. ‘GPT-5 werd verkocht als artificial general intelligence of AGI (een AI-model dat het menselijke kunnen evenaart of overtreft, nvdr), en dat is niet het geval. Het is allerminst de kwantumsprong die velen hadden verwacht’, liet hij optekenen in het Amerikaanse zakenblad Fortune. Marcus heeft het over de zogenaamde ‘gullibillity gap’, de goedgelovigheidsval. ‘Mensen schrijven AI een intelligentie en menselijkheid toe die er simpelweg niet is, waardoor ze denken dat ze dichter bij het oplossen van problemen zijn dan ze in werkelijkheid zijn’, schrijft hij op zijn Substack.

Bovendien bezitten generatieve AI-tools volgens Marcus fundamentele fouten die niet zomaar met opschaling kunnen worden opgelost. Daar is AI-pionier en emeritus professor computerwetenschappen Luc Steels (VUB) het mee eens: ‘Vanuit wetenschappelijke hoek wordt al langer gewaarschuwd dat generatieve AI zoals die nu ontwikkeld wordt op haar limieten botst.’

‘Altman beweerde een paar jaar geleden nog stellig dat de opschaling van LLM’s, de grote taalmodellen, de weg zou vrijmaken naar Artificial General Intelligence – de heilige graal’, zegt computerwetenschapper Jeroen Baert. ‘Drie jaar later lijkt de machine toch te sputteren. Daarnaast blijven deze modellen nog altijd hallucineren, is er een gebrek aan kwalitatieve trainingsdata en zijn ze duur om te draaien.’

c

Toenemende kosten

Die opschaling gaat gepaard met verregaande investeringen. De afgelopen drie maanden investeerden The Magnificent Seven – Alphabet, Amazon, Apple, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia en Tesla – meer dan 100 miljard dollar in AI-infrastructuur. Google, Amazon, Microsoft en Meta zullen in 2026 meer dan 400 miljard dollar uitgeven aan datacenters – bovenop de meer dan 350 miljard dollar dit jaar. OpenAI gaf te kennen er ‘in de niet zo verre toekomst duizenden miljarden dollars’ aan te besteden. En de tien grootste techbedrijven zullen tegen 2028 naar schatting meer dan een biljoen dollar uitgeven aan datacenters en hardware. Hoe die investeringen terugverdiend zullen worden, blijft koffiedik kijken. Daarnaast is de elektriciteitsfactuur een verborgen, maar torenhoge kost voor AI-bedrijven. Een AI-datacenter verbruikt namelijk tien keer meer elektriciteit dan een klassiek datacenter.

Toch betalen de meeste gebruikers vandaag niks of weinig voor het gebruik van generatieve AI-modellen. OpenAI telt 20 miljoen particuliere betalende gebruikers en 3 miljoen professionele gebruikers. Maar die volstaan niet om de personeelskosten, investeringen en de elektriciteitsfactuur te betalen. Op elke euro die het verdient, zou OpenAI twee euro verlies maken.

To bubble or not to bubble

Dat alles maakt dat er almaar meer wordt gewaarschuwd voor een AI-bubbel. In een reactie op de ontgoochelende lancering van GPT-5 trok Altman de vergelijking met de dotcombubbel van de jaren negentig. 

Dat uitgerekend Altman lijkt te waarschuwen voor een AI-zeepbel is opvallend. Dat vindt ook  Robbe Van Hauwermeiren, Head of Investment Strategy bij Belfius. ‘Zeker omdat verwacht wordt dat OpenAI over een dik jaar naar de beurs trekt. Hoe hoger de waardering, hoe meer kapitaal ze kunnen ophalen. Toch denk ik dat Altman het meent.’

Volgens Van Hauwermeiren is een bubbel in essentie een sterke prijsstijging die losstaat van de onderliggende fundamentele waarde. ‘Er is dan sprake van – soms extreme – overwaardering van een financieel instrument, zoals een aandeel, sector, regio of zelfs grondstof. Je krijgt dan een irrationele situatie waarin prijzen blijven stijgen, los van de echte waarde of van de risico’s die eraan vasthangen.’

Spreken over een AI-zeepbel vindt Van Hauwermeiren overtrokken. ‘De sterke prijsstijgingen van technologieaandelen kunnen zinspelen op een bubbel, maar de economische context voelt verre van bubbelachtig.’ Volgens Van Hauwermeiren hebben de meeste economische zeepbellen een soortgelijke context: ‘Bubbels ontstaan meestal in periodes waarin centrale banken veel geld in de economie pompen, en ook overheden veel in de economie investeren. Dat is vandaag niet het geval. We hebben er net een periode van hoge inflatie en dalende koopkracht op zitten.’

Crash en heropbouw

Lang niet iedereen is het eens met Van Hauwermeiren. Zo gelooft Kristof Van der Stadt, hoofdredacteur bij DataNews, dat momenteel zelfs de grootste techbedrijven zware nettoverliezen incasseren. ‘Al is dat moeilijk hard te maken, omdat big tech die verliezen bijzonder goed in aparte constructies kan wegmoffelen, zodat je niet in een oogopslag kunt zien dat die bedrijven al miljarden verloren hebben aan AI.’

De waarschuwing van Altman moet volgens hem dan ook in dat licht bekeken worden. ‘Hij wil vooral dat alle AI-bedrijven falen, behalve OpenAI. Door te wijzen op de potentiële verliezen van beleggers, probeert Altman OpenAI te presenteren als veilige haven: als je bij ons zit, blijf je van die bubbel gespaard.’

Van der Stadt verwacht dat de AI-bubbel eerst nog zal groeien voor hij uiteenspat. ‘De investeringen zullen niet meteen stilvallen, heel wat techbedrijven zitten nog op een berg kapitaal.’ Maar er zullen wel klappen vallen. ‘Veel start-ups willen iets met AI doen, maar worden later ingehaald door big tech. Als dat gebeurt, kunnen ze zich niet meer onderscheiden. Dat zijn de bedrijven die over de kop gaan en zorgen voor de scheurtjes in de bubbel.’

Verschillende experts zien parallellen met de dotcombubbel van de late jaren 1990. ‘Er was toen een soortgelijke wedloop in infrastructuur, omdat men dacht dat het internet eeuwig exponentieel zou blijven groeien’, tekent hoofdredacteur Stijn Fockedey op in Trends. Telecomreuzen pompten miljarden in breedband en de eerste mobiele internetfrequenties. Die overinvesteringen waren het begin van het einde van telecom als groeisegment op de beurs. ‘Die overinvesteringen hebben geleid tot consolidatie, minder concurrentie en dus hogere telecomfacturen.’ Toen het  internet zijn verwachtingen niet waar kon maken, spatte de zeepbel spectaculair uiteen.

Maar Hinssen nuanceert: ‘Er mag dan wel een AI-bubbel zijn, het is wel een bubbel met substantie. Kijk naar OpenAI met een run rate van 13 miljard omzet per jaar, of naar Anthropic met een omzet van 4 miljard. Dat zijn geen kleine bedragen.’ Tegelijk is hij ervan overtuigd dat een aantal bedrijven overgewaardeerd is. ‘Een crash komt er dus zeker aan. Kijk naar Thinking Machines, dat zonder product of omzet toch een waardering van 12 miljard krijgt. Dat is gewoon crazy.’ 

Boom and bust

Voor wie in de toekomst wil kijken, kan het verleden een goede wegwijzer zijn. Van tulpenbollen tot spoorwegen: economische bubbels zijn van alle tijden. Hinssen wijst naar het werk van de Brits-Venezolaanse econoom Carlota Perez. In haar boek Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages onderscheidt Perez vijf technologische revoluties: de industriële revolutie aan het eind van de 18^e eeuw, de stoom- en spoorwegrevolutie van de jaren 1830, de staalrevolutie van de jaren 1870, de ontwikkeling van massaproductie begin 20^e eeuw en de ICT-revolutie van de jaren 1970. Voor Perez maakt AI deel uit van die ICT-revolutie. 

Perez identificeert een vaste cyclus binnen die technologische revoluties: na een periode van maatschappelijke ontwrichting, groei, overwaardering en financiële bubbels volgt er een crash, waarop opnieuw een periode van stabilisering en verdere groei volgt. Volgens Hinssen is het in de periode na zo’n crash dat we zullen zien welke bedrijven wat waard zijn. Daarvoor wijst hij naar Google, dat in de nasleep van de dotcomcrash naam begon te maken. ‘Zij hadden toen de guts om door te pakken, waardoor ze een van de meest waardevolle bedrijven ter wereld zijn geworden.’

Het grote verschil met vroegere cycli is de snelheid waarmee zo’n cyclus verloopt, zegt Hinssen: ‘Het zou wel eens kunnen dat we twee jaar groei kennen, een maand crash, en dat er dan weer een periode van hypergroei aanbreekt.’ Die snelheid is volgens Hinssen toe te schrijven aan de snelle aanvaarding van AI-technologie door het grote publiek. ‘Toen het internet opkwam, moesten we mensen uitleggen waarom de technologie zo belangrijk zou worden. Dat is bij AI veel minder het geval. De netwerkeffecten zijn veel groter.’ 

Maar door die netwerkeffecten spelen er volgens Financial Times-columnist John Thornhill ook andere financiële dynamieken. In een column van afgelopen augustus schrijft hij dat ‘dit de eerste revolutie is die zowel door soft- als hardware wordt aangestuurd. Softwarebedrijven kunnen sneller opschalen, maar die grotere kansen brengen ook grotere risico’s mee.’ Daarvoor wijst Thornhill naar het debacle met Deepseek, het Chinese AI-bedrijf dat afgelopen januari schijnbaar uit het niets een krachtig AI-model introduceerde dat geen gebruik maakt van Nvidia-chips en energiezuiniger en kostenefficiënter is dan ChatGPT. De lancering deed de Amerikaanse technologiebeurs Nasdaq crashen. 

Thornhill ziet nog een ander groot verschil: de capaciteit van AI-bedrijven om uit te groeien tot grotere spelers. AI-bedrijven kunnen revoluties ontketenen in verschillende sectoren, zoals de gezondheidszorg en robotica, maar blijven ze louter de software daarvoor leveren of zullen ze zelf uitgroeien tot grotere, algemene bedrijven die marktleider worden binnen bepaalde sectoren?

Afhankelijkheid en andere tekortkomingen

Verschillende experts waarschuwen gebruikers: ga niet zonder nadenken mee in de hype. Marleen Stikker, directeur van de Nederlandse stichting Waag Futurelab, waarschuwt voor afhankelijkheid als bedrijven halsoverkop hun medewerkers opleggen om met AI te werken: ‘Eenmaal afhankelijk kan een bedrijf dat de technologie levert haar prijs gelijk wanneer opdrijven. Het is dus maar de vraag of dat kostenbesparend is.’

Luc Steels waarschuwt voor een verlies van kennis die medewerkers met jaren ervaring hebben opgebouwd: ‘Die kennis en ervaring vormen de kern van een onderneming. Dat kun je niet vervangen door een AI-systeem.’

‘Vroeger moest ik mensen overtuigen van het potentieel van AI’, zegt Steels, die al vijftig jaar met de technologie bezig is. ‘Vandaag moet ik mensen wijzen op de tekortkomingen. De technologie staat absoluut nog niet zo ver als techbedrijven ons willen doen geloven. Er wordt volop ingezet op de technologie, zonder de neveneffecten te bestuderen. Dat kan fataal uitpakken voor ondernemingen die hard op AI steunen. We moeten AI niet afschrijven, we moeten er wel beter over nadenken.’

Zou het kunnen dat we de impact van nieuwe technologieën op korte termijn overschatten en op lange termijn onderschatten? ‘De verwachtingen zijn zo overspannen dat ze ook op lange termijn niet ingelost zullen worden’, besluit Stikker. ‘AI voor specifieke toepassingen kan erg nuttig zijn, maar de verhalen over AGI zijn niet realistisch. AI zal fundamenteel deel uitmaken van onze technologische mix, zoals het internet na de dotcomcrash, maar de hype eromheen zal barsten.’