Industria inteligenței artificiale cheltuiește ca și cum ar fi câștigat deja pariurile pe care nu le-a câștigat încă. Investițiile globale în AI urmează să treacă de 1,6 trilioane de dolari până în 2031, ChatGPT a depășit un miliard de utilizatori lunari, iar capacitățile modelelor se dublează la fiecare patru luni. Și totuși, întrebarea cea mai importantă rămâne fără un răspuns clar: cine câștigă cu adevărat bani din toate astea – și când? Între entuziasmul investitorilor, costurile care scapă de sub control și centre de date care consumă energia unor orașe întregi, boom-ul AI seamănă tot mai mult cu o cursă în care nimeni nu știe cu certitudine unde este linia de sosire, scrie The Guardian.
Cursa este în plină desfășurare. SpaceX a lui Elon Musk, care dezvoltă modele de inteligență artificială pe lângă rachetele spațiale, a anunțat săptămâna trecută că vizează o evaluare de 1,77 trilioane de dolari la bursa americană, în timp ce Anthropic, startup-ul din spatele chatbot-ului Claude, a anunțat că a depus documentele pentru o ofertă publică inițială. OpenAI, dezvoltatorul ChatGPT, este așteptat să urmeze același drum.
Acest nou vârf al pieței AI vine pe fondul unor cheltuieli de ordinul trilioanelor de dolari pentru infrastructură – centre de date, cipuri și altele. Între timp, companiile încearcă să implementeze tehnologia într-un mod care să justifice investițiile. Iată o privire de ansamblu asupra stadiului în care se află boom-ul AI și șase grafice-cheie care explică cum am ajuns aici.
1. Inteligența artificială a propulsat bursele
S&P 500, indicele care urmărește cele mai mari 500 de companii americane, a înregistrat o creștere spectaculoasă în ultimii cinci ani – aproape 80%. Acest salt a fost alimentat de marile companii tech cu miză în boom-ul AI, cei „șapte magnifici”: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia și Tesla.
Concentrarea investitorilor în tehnologie este fără precedent, spune Jim Bianco de la Bianco Research, care a constatat că 41 de acțiuni legate de AI reprezintă acum aproape jumătate din valoarea de piață a S&P 500.
Neil Wilson, analist la platforma de investiții Saxo UK, avertizează că perspectiva unui șoc inflaționist similar celui din anii '70, evaluările ridicate ale companiilor tech și o potențială înghețare a pieței de credit privat nu sunt semne bune pentru burse.
„Întreaga piață a devenit un colos construit pe AI”, spune el. „Pericolul este o repetare a bulei dot-com – o prăbușire masivă și ani de randamente pierdute. Prin anumite măsurători, evaluările nu sunt atât de exagerate ca atunci, dar această piață arată incredibil de periculoasă”.
2. Cheltuielile cresc într-un ritm amețitor
Investițiile în AI – de la centre de date la cipuri – avansează cu viteză: de la 765 de miliarde de dolari în acest an la 1,6 trilioane în 2031, potrivit Goldman Sachs. Banca de investiții recunoaște că pot apărea probleme la o asemenea scară a angajamentelor. Ce se întâmplă dacă centrele de date întârzie?
„La scara capitalului angajat, chiar și întârzieri modeste în execuție atrag un scrutin real asupra ipotezelor de cerere folosite pentru a justifica aceste investiții”, spun analiștii Goldman, adăugând totuși că, dacă planurile de cheltuieli merg fără sincope, ar putea declanșa un nou val de cerere pentru AI. Indiferent de rezultat, cifrele arată cât de multe resurse financiare globale – și câte așteptări de randament – sunt puse în joc.
3. Companiile și consumatorii adoptă AI într-un ritm alert
În ciuda rapoartelor contradictorii privind beneficiile reale, marea majoritate a companiilor au început să folosească AI – ponderea a crescut de la 33% în 2023 la aproape 80% în prezent, potrivit firmei de consultanță McKinsey. Adoptarea în rândul publicului larg este la fel de ridicată: ChatGPT de la OpenAI a atins un miliard de utilizatori activi lunar, conform datelor Sensor Tower – un record absolut pentru orice aplicație.
Întrebarea acum pentru dezvoltatorii de AI este cum să câștige bani din această bază uriașă de clienți – publici și privați. Companiile trebuie să demonstreze că AI îmbunătățește rezultatele și reduce suficient costurile pentru a justifica factura. Asta înseamnă utilizarea tehnologiei pentru a automatiza fluxuri de lucru întregi – adică pentru a duce la bun sfârșit o sarcină de la cap la coadă. Până acolo mai este cale lungă.
4. Claude îi calcă pe urme lui ChatGPT
Anthropic a început să câștige teren în fața OpenAI spre sfârșitul anului trecut, când instrumentul său Claude Code a devenit viral în rândul dezvoltatorilor de software – mai întâi în zona San Francisco, apoi la nivel mai larg. Claude Code a marcat o schimbare în modul în care sunt utilizate modelele lingvistice de mari dimensiuni – tehnologia de bază din spatele chatbot-urilor –, deschizând calea către agenți AI autonomi care execută sarcini fără intervenție umană și care le permit inclusiv celor fără cunoștințe tehnice să creeze software și să realizeze o gamă largă de activități.
OpenAI are în continuare o bază de utilizatori mult mai mare în ansamblu, dar datele companiei de analiză Kentik – care monitorizează traficul la mai mulți furnizori americani de internet – arată că Anthropic recuperează rapid din diferență. Traficul Claude a crescut semnificativ mai rapid decât cel al ChatGPT și Gemini de la Google în perioada ianuarie-aprilie, cu un vârf după ce Pentagonul l-a declarat risc pentru lanțul de aprovizionare în martie.
La actualul ritm de creștere, Kentik estimează că ar putea depăși ChatGPT până în vară – un motiv în plus pentru care Anthropic ar putea vedea un drum mai lin spre IPO față de rivalul său.
5. Utilizarea AI devine tot mai scumpă
De fiecare dată când un chatbot sau un agent AI generează un răspuns, acesta este măsurat în „tokeni” – unități de bază ale limbajului care pot fi cuvinte, semne de punctuație sau silabe. (De exemplu, OpenAI spune că fraza „You miss 100% of the shots you don't take” valorează 11 tokeni.) Tokenii sunt folosiți și pentru a măsura inputul – adică promptul pe care îl introduci în ChatGPT.
Costurile variază în funcție de model; OpenAI îl tarifează la 5 dolari per milion de tokeni de input pentru GPT-5.5 și la 30 de dolari per milion de tokeni de output – adică răspunsul primit la promptul tău.
Problema pentru abonați este că prețurile per token cresc masiv, chiar în timp ce companiile din toate domeniile își îndeamnă angajații să folosească AI la maximum – în jargonul industriei, să „tokenmaxxeze”. Problema pentru companiile AI este că tot nu taxează suficient.
Promisiunea implicită a utilizării AI este că banii cheltuiți pe aceste instrumente sunt recuperați cu vârf și îndesat prin câștiguri de productivitate – adică obții mai mult de la fiecare angajat. Dacă acest schimb nu are loc, ipotezele care stau la baza evaluărilor AI – și a politicilor publice – sunt subminate.
„Costurile scapă complet de sub control”, spune Liam Betsworth, fondatorul startup-ului britanic de AI Pendra. Dezvoltatorii de software din cercul său folosesc agenți pentru a scrie cod, începând cu cel mai ieftin abonament și ajungând rapid la pachetul cel mai scump. Nu sunt singurii – publicația Axios a relatat recent despre o companie anonimă care a cheltuit 500 de milioane de dolari într-o singură lună pe licențe pentru Claude Code.
6. Construcția centrelor de date s-ar putea să nu țină pasul cu cererea
Centrele de date reprezintă sistemul nervos central al produselor AI, așa că dezvoltarea și utilizarea tot mai mare a instrumentelor bazate pe această tehnologie trebuie să fie însoțite de o capacitate pe măsură – altfel va apărea o criză de calcul, care înseamnă costuri mai mari atât pentru companiile AI, cât și pentru utilizatori.
Ambițiile sectorului în materie de centre de date sunt vaste și par aproape improbabile. Bloomberg estimează că în 2025 se aflau în construcție la nivel global 23 de gigawați de capacitate – unitatea de măsură este puterea electrică, deoarece aceasta este limita determinantă pentru cât calcul poate face un site. Compania americană de proprietăți JLL estimează că între 2026 și 2030 vor fi adăugați 100 de gigawați – o dublare față de capacitatea actuală estimată –, echivalentul a 1.200 de centre de date. JLL precizează că estimarea include și proiecte speculative care s-ar putea să nu fie niciodată construite.
De unde vor veni banii – și energia – pentru a îndeplini această prognoză rămâne o întrebare deschisă. Cecilia Rikap, conferențiar la University College London, atrage atenția că multe proiecte din întreaga lume se bazează pe angajamente politice de extindere a rețelei electrice și de asigurare a energiei necesare – angajamente pe care guvernele s-ar putea să nu aibă mijloacele necesare să le onoreze.
„A calculat guvernul dacă o asemenea extindere este fezabilă? Au banii necesari? Au luat în calcul daunele de mediu asociate?”, întreabă ea.
7. Capacitățile modelelor AI se extind rapid
Abilitățile modelelor AI s-au îmbunătățit în salturi uriașe față de 2023, potrivit METR, o organizație de cercetare care măsoară capacitățile inteligenței artificiale. Măsurătorile METR se bazează pe capacitatea modelelor AI de a rezolva sarcini de programare, cuantificată prin timpul pe care l-ar lua unui om să le realizeze.
Prin aceste măsurători, capacitățile modelelor AI se dublează la fiecare patru luni. De exemplu, modelul Claude Mythos de la Anthropic atinge o rată de succes de 50% la sarcini care ar necesita unui expert uman între opt ore și două zile.
Cu toate acestea, nu există un impact pe măsură asupra locurilor de muncă – deocamdată. Un raport Anthropic din martie arăta că, teoretic, AI ar putea prelua o serie întreagă de locuri de muncă – de la IT la activitățile juridice –, dar că nu a făcut-o încă la o scară semnificativă.
Bouke Klein Teeselink, cercetător la King's College London și expert în impactul AI asupra muncii, spune că există blocaje în adoptarea AI în câmpul muncii. De exemplu, câtă din munca unui director executiv sau a unui manager senior poate fi externalizată în siguranță unui bot? Pot sarcinile cu implicații juridice să fie îndeplinite de altceva decât un om? Cu toate acestea, schimbarea vine, spune el.
„Suntem încă la primele etape ale revoluției AI. Există mulți oameni care fac sarcini ce ar putea fi realizate de o inteligență artificială. Amploarea schimbărilor pe care le vom vedea va fi uriașă”, explică acesta.
8. Centrele de date susțin PIB-ul american
În ciuda reducerii numărului de angajați federali sub administrația Donald Trump și a concedierilor masive din numeroase industrii, PIB-ul american a continuat să crească – 2,1% în 2025 și 1,6% în primul trimestru din 2026, potrivit Biroului de Analiză Economică al SUA. Un economist de la Harvard calculează însă că, fără boom-ul centrelor de date, aceste cifre ar putea fi mult mai mici – „investițiile în echipamente de procesare a informațiilor și software” au reprezentat 92% din creșterea PIB-ului american în prima jumătate a anului 2025.
Asta înseamnă că centrele de date – și boom-ul AI – susțin o parte disproporționat de mare din creșterea economică americană și explică în bună măsură de ce cea mai mare economie a lumii, în ciuda unor vânturi puternice potrivnice, arată în continuare sănătoasă. Orice diminuare a acestor cheltuieli ar putea avea consecințe economice – și, implicit, politice.