Waarom AI volgens beleggers een kaartenhuis kan zijn

maandag, 18 augustus 2025 om 16:16

In de zomer van 2025 groeit de discussie over de financiële houdbaarheid van de kunstmatige intelligentie-industrie. In een veelbesproken draad op X schetst een belegger hoe het huidige AI-ecosysteem op losse schroeven staat.

Zijn conclusie: zonder voortdurende instroom van durfkapitaal is de sector nauwelijks winstgevend. Hoewel AI-toepassingen zoals chatbots en code-assistenten razend populair zijn, ligt er een fundamenteel probleem onder de oppervlakte: de kosten zijn veel hoger dan de opbrengsten.

Het kostenprobleem: een keten die verlies draait

De analyse begint met een eenvoudig voorbeeld. Een gebruiker betaalt ongeveer 200 dollar per jaar voor een AI-app zoals Cursor. Dat lijkt een stevig bedrag, maar in werkelijkheid kost het veel meer om die ene gebruiker te bedienen. Cursor betaalt honderden dollars aan OpenAI voor API-toegang.

OpenAI betaalt op zijn beurt nog grotere bedragen aan cloudproviders zoals Amazon Web Services (AWS). En AWS moet weer miljarden investeren in extreem dure Nvidia GPU’s, de chips die al het rekenwerk mogelijk maken.

Elke laag in deze keten draait verlies als er geen externe financiering tegenover staat. Het gevolg: zolang gebruikers niet bereid zijn om veel meer te betalen, mogelijk tot wel duizend dollar per jaar, blijft het hele bouwwerk afhankelijk van durfkapitaal. Dat maakt de AI-industrie volgens critici tot een kaartenhuis.

Drie mogelijke uitwegen

Toch is het volgens de draadschrijver niet hopeloos. Hij ziet drie scenario’s waarin de sector wel duurzaam kan worden:

Lagere inference-kosten: grote taalmodellen (LLM’s) moeten zuiniger draaien. Dat kan door technische innovaties of door gebruik te beperken.
Hogere prijzen: AI-apps moeten hun tarieven verhogen. Maar in een markt waar spelers elkaar beconcurreren met lage instapprijzen is dat voorlopig lastig.
Goedkopere hardware: de komst van serieuze concurrentie voor Nvidia zou GPU’s betaalbaarder maken. Dat zou meteen de hele keten verlichten: van cloudproviders tot API-aanbieders.

Black swan: deflatie in de technologische stack

De auteur benadrukt dat er ook een black swan-scenario mogelijk is. Als technologische vooruitgang de prijzen in de hele keten laat dalen, kan het verdienmodel alsnog gezond worden. Denk aan:

GPU’s die goedkoper worden door nieuwe spelers of efficiëntere ontwerpen.
Cloudproviders die prijzen verlagen onder invloed van concurrentie.
Inference-kosten die structureel dalen door slimmere hardware en software.

De kernvraag blijft: gebeurt dit snel genoeg, vóórdat de sector door zijn durfkapitaal heen is?

Wie profiteren, wie verliezen?

Interessant is de voorspelling over de uiteindelijke winnaars en verliezers. GPU-producenten zoals Nvidia en hyperscalers zoals Microsoft, Google en Amazon profiteren bijna gegarandeerd. Zij verkopen de infrastructuur die nodig blijft, ongeacht of losse AI-apps winstgevend zijn.

De verliezers lijken de AI-appmakers en LLM-aanbieders zelf te zijn. Hun marges verdampen snel, zeker als gebruikers niet bereid zijn om hogere prijzen te betalen. Dit verklaart ook waarom beleggers zich massaal positioneren in aandelen als Nvidia en Microsoft.

China als opkomende factor

Een extra dimensie in de analyse is de rol van China. Volgens de draadschrijver beschikt het land over vrijwel alle zeldzame aardmetalen, veel nucleaire energie en een dominante positie in robotica-productie. Hierdoor kan China snel inlopen, zowel met gesloten modellen via bedrijven als Bytedance als met open-sourceprojecten zoals Qwen en DeepSeek.

Na de onvermijdelijke plateau-fase in modelontwikkeling verschuift de strijd volgens hem naar de fysieke wereld: energie, hardware en schaalbare productie. Precies op die vlakken heeft China een sterke uitgangspositie.

Kaartenhuis of groeimarkt?

De draad op X legt pijnlijk bloot hoe fragiel de huidige AI-economie is. Apps en LLM’s floreren dankzij durfkapitaal, maar zonder lagere kosten of hogere prijzen dreigt het model in te storten. Tegelijkertijd wijst de auteur op structurele trends zoals hardware-deflatie en geopolitieke verschuivingen, die de kaarten opnieuw kunnen schudden.

Wat vaststaat: infrastructuurspelers zoals Nvidia en grote cloudbedrijven zitten stevig in het zadel. Voor AI-appmakers en modelaanbieders is de toekomst minder zeker. De komende jaren zullen bepalen of AI uitgroeit tot een duurzaam ecosysteem, of slechts een kaartenhuis blijkt dat instort zodra het geld opdroogt.