Z analizy wynika, że do 2030 r. branża AI będzie potrzebować łącznie 2 bln USD rocznych przychodów, aby sfinansować moc obliczeniową potrzebną do zaspokojenia prognozowanego popytu. Tymczasem dochody firm mogą być niższe o nawet 800 mld USD, bo monetyzacja usług takich jak ChatGPT nie nadąża za tempem wydatków na infrastrukturę i centra danych.
OpenAI traci miliardy, rentowność dopiero za kilka lat
Raport Bain & Co. stawia więc kolejne pytania o wyceny spółek z sektora AI i trwałość ich modelu biznesowego. Popularność ChatGPT od OpenAI, Gemini od Google czy innych rozwiązań rozwijanych na całym świecie powoduje gwałtowny wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową i energię. Jednak realne oszczędności oraz nowe źródła przychodów, jakie generuje sztuczna inteligencja, nie rosną w równie szybkim tempie.
OpenAI wciąż notuje wielomiliardowe straty roczne, koncentrując się na ekspansji, a nie na rentowności, choć według doniesień agencji Bloomberg spółka liczy na dodatnie przepływy pieniężne dopiero w 2029 r. Raport nie przedstawił scenariuszy, co stanie się, jeśli sektor AI nie zdoła poprawić wyników do końca dekady. Tymczasem giganci technologiczni – Microsoft, Amazon czy Meta – mogą już w pierwszej połowie lat 30. przeznaczać na rozwój AI ponad 500 mld USD rocznie, jak szacuje Bloomberg Intelligence. Nowe modele od OpenAI, chińskiego DeepSeek czy innych podmiotów dodatkowo nakręcają popyt i wymuszają coraz większe inwestycje.
AI potrzebuje coraz więcej energii
Według raportu globalne zapotrzebowanie na dodatkową moc obliczeniową AI może do 2030 r. wzrosnąć do 200 gigawatów, z czego połowę pochłoną Stany Zjednoczone. Postęp technologiczny i nowe algorytmy mogłyby ten ciężar złagodzić, ale ograniczenia w łańcuchach dostaw i braki w dostępie do energii mogą zahamować rozwój sektora.
Poza infrastrukturą firmy AI inwestują ogromne środki w rozwój produktów. Na celowniku są m.in. autonomiczni agenci zdolni do wykonywania wieloetapowych zadań z ograniczoną ingerencją człowieka. Spółka Bain & Co. szacuje, że w perspektywie 3–5 lat nawet 10 proc. wydatków technologicznych będzie przeznaczanych na budowę kluczowych kompetencji AI, w tym platform do obsługi agentów AI.
O sukcesie zdecyduje gotowość całego ekosystemu
Analitycy podkreślają, że szanse rozwoju tkwią także w technologiach uzupełniających. Quantum computing – według raportu – w kolejnej dekadzie może otworzyć nowe możliwości o wartości 250 mld USD, obejmujące finanse, farmację, logistykę i naukę o materiałach. Raport przewiduje jednak nie jednorazowy przełom, lecz stopniową adaptację – od wąskich zastosowań w najbliższych latach po szerokie wdrożenia w dłuższej perspektywie.
Coraz większe zainteresowanie budzą także humanoidalne roboty. Na razie wdrożenia są na wczesnym etapie i wymagają intensywnego nadzoru człowieka, ale pierwsze projekty pilotażowe mogą zdecydować, kto stanie się liderem tego rynku. Raport podkreśla, że o sukcesie przesądzi gotowość całego ekosystemu – od technologii po infrastrukturę i regulacje.