Biliony dolarów, hipotetyczne zwroty i wyścig IPO. Gdzie naprawdę jesteśmy z AI?

Przez ostatnie miesiące obserwuję, jak kolejne raporty i prognozy dotyczące AI stają się coraz bardziej abstrakcyjne. Liczby rosną tak szybko, że przestały robić wrażenie. Ale kilka rzeczy, które wydarzyły się w ostatnich tygodniach, każe mi spojrzeć na całą tę układankę na nowo i zastanowić się: czy boom, który widzimy, ma solidne fundamenty, czy jest tylko bardzo drogim kasynem?

IPO sezonu: SpaceX, OpenAI i Anthropic wchodzą na giełdę

Zacznijmy od tego, co najbardziej rezonuje w branży. SpaceX Elona Muska, który produkuje zarówno rakiety kosmiczne, jak i modele AI, ogłosił właśnie, że szuka wyceny na poziomie 1,77 biliona dolarów na amerykańskiej giełdzie. Anthropic, twórca Claude’a, złożył dokumenty do IPO. OpenAI ma podobno zrobić to samo lada chwila. Trzy największe potencjalne debiuty giełdowe w historii technologii, które mogą wydarzyć się w ciągu jednego roku.

Rynki akcji reagują euforycznie. S&P 500 urósł przez ostatnie pięć lat o prawie 80%, ciągnięty przede wszystkim przez tzw. „Magnificent Seven”: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia i Tesla. Jim Bianco z Bianco Research policzył, że 41 spółek powiązanych z AI odpowiada dziś za prawie połowę kapitalizacji całego S&P 500. To koncentracja bez precedensu.

Neil Wilson z platformy inwestycyjnej Saxo UK nie owijał w bawełnę:

„The entire market has become one giant AI edifice. The danger is a repeat of the dotcom bubble – a huge crash, and years of lost returns.” / „Cały rynek stał się jednym wielkim gmachem AI. Niebezpieczeństwo polega na powtórzeniu bańki dotcomowej: ogromnym krachu i latach straconych zysków.”

Wydatki, które trudno sobie wyobrazić

Żeby zrozumieć skalę tego, co się dzieje, trzeba chwilę zatrzymać się przy liczbach. Goldman Sachs szacuje, że globalne wydatki na AI, od centrów danych po chipy, wzrosną z 765 miliardów dolarów w tym roku do 1,6 biliona dolarów w 2031. Skumulowana inwestycja w ciągu sześciu lat: około 7,6 biliona dolarów.

Sam Goldman przyznaje, że przy takiej skali zaangażowania kapitału pojawiają się pytania, których nie wolno ignorować. Co jeśli centra danych będą opóźnione? Co jeśli przyjęte założenia co do popytu okażą się zbyt optymistyczne? Analitycy banku piszą wprost, że „nawet skromne opóźnienia w realizacji zapraszają do prawdziwej weryfikacji założeń popytowych leżących u podstaw tych inwestycji.”

Adopcja rośnie. Ale co z ROI?

Firmy wdrażają AI masowo. Według McKinsey odsetek przedsiębiorstw korzystających z AI wzrósł z 33% w 2023 roku do prawie 80% dziś. ChatGPT osiągnął miliard miesięcznych aktywnych użytkowników, co jest rekordem dla jakiejkolwiek aplikacji w historii.

Problem polega na tym, że adopcja nie równa się zwrotowi z inwestycji. Koszty tokenów rosną gwałtownie, podczas gdy firmy wszędzie zachęcają pracowników do masowego korzystania z AI. Liam Betsworth, założyciel brytyjskiego startupu Pendra, mówi bezpośrednio:

„The costs are getting completely out of control.” / „Koszty wymykają się spod kontroli.”

Deweloperzy w jego środowisku zaczynają od najtańszych subskrypcji i błyskawicznie przechodzą na najdroższe pakiety. Serwis Axios pisał niedawno o nienazwanej firmie, która wydała 500 milionów dolarów w ciągu jednego miesiąca wyłącznie na licencje Claude Code.

Komentarz Redaktora Naczelnego

Śledzę ten rynek wystarczająco długo, żeby nie popadać ani w euforię, ani w czarnowidztwo. I powiem szczerze: to, co widzę teraz, budzi we mnie mieszane uczucia. Z jednej strony wzrost adopcji AI jest realny i obserwowalny. Claude Code zmienił sposób pracy programistów i to nie jest hype, to zmiana zachowań, którą widać w danych o ruchu sieciowym. Z drugiej strony mam w głowie jeden obraz: 2001 rok i serwery kupione na fali bańki dotcomowej, które przez lata stały w magazynach. Dziś budujemy centra danych za setki miliardów, zakładając, że popyt będzie rósł zgodnie z prognozami. A co, jeśli firmy nie znajdą wystarczającego uzasadnienia biznesowego dla tych kosztów? Co, jeśli produktywność nie skoczy tak, jak obiecują modele? Nie twierdzę, że tak będzie. Ale pytanie jest uprawnione i nikt rozsądny nie powinien go ignorować.

Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl

Claude depcze ChatGPT po piętach

Anthropic zaczął nadrabiać dystans do OpenAI pod koniec ubiegłego roku, kiedy Claude Code stał się viralem wśród deweloperów oprogramowania, najpierw w San Francisco, potem globalnie. Claude Code to narzędzie, które przyspieszyło przejście od chatbotów do autonomicznych agentów AI, zdolnych wykonywać zadania bez ingerencji człowieka, dając nawet osobom bez zaplecza technicznego możliwość tworzenia oprogramowania.

Dane firmy Kentik, śledzącej ruch sieciowy u amerykańskich dostawców internetu, pokazują, że ruch do Claude’a rósł między styczniem a kwietniem tego roku znacznie szybciej niż do ChatGPT i Gemini. Kentik prognozuje, że przy utrzymaniu tego tempa Claude mógłby wyprzedzić ChatGPT już latem. OpenAI nadal ma wielokrotnie większą ogólną bazę użytkowników, ale kierunek jest wyraźny.

Centra danych: centralny problem całego boomu

Centra danych to fizyczny szkielet AI. I tu zaczynają się prawdziwe schody. Bloomberg szacuje, że w 2025 roku na całym świecie budowano centra danych o łącznej mocy 23 GW. Firma JLL prognozuje, że między 2026 a 2030 rokiem przybędzie kolejne 100 GW, co oznacza podwojenie obecnej pojemności. To odpowiednik 1200 nowych centrów danych.

Skąd wziąć na to energię? Profesor Cecilia Rikap z University College London stawia pytania, których nikt nie lubi słyszeć:

• Czy rządy mają realny plan rozbudowy sieci energetycznej?
• Czy dysponują środkami na jego realizację?
• Czy w ogóle wzięto pod uwagę środowiskowe koszty tej ekspansji?

To nie są pytania ideologiczne. To pytania o wykonalność.

Modele coraz potężniejsze. Ale rynek pracy jeszcze nie reaguje

Organizacja badawcza METR, zajmująca się mierzeniem możliwości modeli AI, twierdzi, że modele podwajają swoje zdolności co cztery miesiące. Jako punkt odniesienia używa czasu, jaki zajęłoby człowiekowi wykonanie danego zadania programistycznego. Dla przykładu: Claude Mythos osiąga 50% skuteczność na zadaniach, które ekspertowi zajęłyby od ośmiu godzin do dwóch dni.

Mimo to wpływ na rynek pracy jest jak dotąd ograniczony. Badacz Bouke Klein Teeselink z King’s College London wskazuje na realne bariery w adopcji AI w miejscu pracy. Ile zadań CEO albo dyrektora wyższego szczebla można bezpiecznie oddelegować do bota? Czy prawnie wrażliwe zadania może wykonywać cokolwiek innego niż człowiek? Ale zmiana nadchodzi:

„We are very much at the early stages of the AI revolution still. There are many people doing tasks that could be done by an AI. The amount of change we are going to see will be huge.” / „Jesteśmy wciąż na bardzo wczesnym etapie rewolucji AI. Wiele osób wykonuje zadania, które mogłaby robić AI. Skala zmian, które zobaczymy, będzie ogromna.”

AI podtrzymuje wzrost PKB Stanów Zjednoczonych

Jest jeszcze jeden wątek, o którym mówi się zdecydowanie za mało. Mimo redukcji zatrudnienia w sektorze rządowym za rządów Trumpa i masowych zwolnień w wielu branżach, PKB Stanów Zjednoczonych rosło: 2,1% w 2025 roku i 1,6% w pierwszym kwartale 2026. Ekonomista z Harvardu policzył, że bez boomu centrów danych te liczby wyglądałyby zupełnie inaczej. Inwestycje w infrastrukturę informacyjną odpowiadały za 92% całego wzrostu PKB w pierwszej połowie 2025 roku.

To oznacza, że kondycja największej gospodarki świata jest dziś nieproporcjonalnie uzależniona od jednej branży. Jakiekolwiek wyhamowanie wydatków na AI będzie miało konsekwencje nie tylko biznesowe, ale i polityczne.

Wyścig trwa. Tylko nikt nie wie, gdzie jest meta.