AI: hype of zeepbel?

Na sluiting van de beurs op 9 september zorgde softwarebedrijf Oracle voor veel opschudding. Er werd gemeld dat contractueel gegarandeerde maar nog niet gerealiseerde inkomsten (‘resterende prestatieverplichtingen’) met maar liefst 359 procent waren gestegen ten opzichte van vorig jaar, tot 455 miljard dollar. Meteen ontstonden er speculaties over welke klanten op zo'n grote schaal gebruik zouden willen maken van de cloudcapaciteiten van Oracle. Voor de aandelenkoers was deze vraag van ondergeschikt belang; aangewakkerd door verwachtingen over toekomstige omzetpotentieel steeg het aandeel Oracle met ongeveer 36 procent, waardoor het van de ene op de andere dag 250 miljard dollar meer waard werd.

Een dag later bracht The Wall Street Journal licht in de zaak en citeerde insiders die vermoedden dat de verwachte omzetstijging niet te danken was aan veel klanten, maar aan slechts één: OpenAI. Pas op 23 september werd deze speculatie officieel bevestigd door de uitvinder van ChatGPT. Er werd aangekondigd dat OpenAI vanaf 2027 tot 4,5 gigawatt aan datacentercapaciteit van Oracle zou afnemen voor een prijs van meer dan 300 miljard dollar.

Het enige probleem is dat OpenAI dit geld niet heeft.

In zijn eigen prognoses verwacht OpenAI zijn omzet tegen 2030 te verhogen tot 200 miljard dollar. De investeringen die nodig zijn om dit te bereiken zijn echter zo hoog dat OpenAI zijn kasreserves waarschijnlijk al in 2029 zal hebben ‘opgebruikt’. Het bedrijf verwacht een negatieve ‘vrije kasstroom’ van in totaal ongeveer 100 miljard dollar (zie figuur 1). Dit bedrag zal op de kapitaalmarkten moeten worden opgehaald – hetzij door een kapitaalverhoging via de uitgifte van nieuwe aandelen, hetzij door de uitgifte van schuldpapier. Het was dan ook geen verrassing dat de aankondiging van de Oracle-deal de wenkbrauwen deed fronsen – totdat OpenAI een zeer speciale ‘witte ridder’ uit de hoed toverde: Nvidia.

Nvidia, tot nu toe waarschijnlijk de grootste begunstigde van de AI-boom, kondigde op 22 september een ‘strategisch partnerschap’ met OpenAI aan. De chipfabrikant is van plan om de komende jaren 100 miljard dollar in OpenAI te investeren. Deze liquiditeit geeft OpenAI de extra speelruimte die het nodig heeft om onder andere datacentercapaciteit van Oracle te huren. Oracle zal op zijn beurt zijn datacenters uitrusten met Nvidia-chips, die uiteindelijk gedeeltelijk door Nvidia zelf zijn gefinancierd. Het lijkt alsof de AI-industrie de perpetuum mobile heeft uitgevonden (zie figuur 2).

De geldstroom lijkt echter alleen maar zelfvoorzienend; op middellange termijn is nog steeds externe financiering nodig. OpenAI moet er daarom in slagen zijn ChatGPT-product te gelde te maken met een voldoende aantal betalende klanten. Op 2 oktober 2025 verkochten medewerkers van OpenAI voor 6,6 miljard dollar aan aandelen aan externe investeerders, wat resulteerde in een waardering van het bedrijf van ongeveer 500 miljard dollar. Dit staat in contrast met de huidige omzet van 13 miljard dollar. Met andere woorden: er is een explosieve – en winstgevende – omzetgroei nodig om die waardering te rechtvaardigen. Om dat te bereiken is een enorme rekencapaciteit nodig, die deels wordt ingekocht bij Oracle.

Elke stap in deze investeringscyclus lijkt rationeel vanuit het perspectief van de individuele deelnemers. Nvidia verdient al miljarden met de verkoop van zijn grafische chips en kan het zich veroorloven om zijn datacenterklant OpenAI te ‘voorfinancieren’. Toch is de omvang van de huidige investeringsbedragen ronduit adembenemend.

Parallellen zijn ook te vinden in de zogenaamde oude economie: banken en de financieringsdochterondernemingen van autofabrikanten stimuleren de verkoop voor hun moedermaatschappijen door de aankoop en lease van voertuigen voor te financieren. Deze interne cashflow ondersteunt de vraag, maar belast het bedrijf met krediet- en restwaarderisico's. Ook in de AI-geldcyclus worden risico's verschoven. Het verschil met het gevestigde bedrijfsmodel van autofinanciers ligt in de ervaring en in het feit dat auto's een relatief voorspelbare restwaarde hebben. Individuele, gigantische AI-datacenters zijn niet alleen gevoeliger voor idiosyncratische risico's, maar zijn ook onderhevig aan technologiecycli die vandaag de dag nog niet kunnen worden ingeschat.

Figuur 2 is verre van volledig. Nvidia heeft in het verleden geprobeerd processorarchitect ARM over te nemen, heeft in mei 2025 een belang van zeven procent verworven in datacenterbeheerder CoreWeave en heeft op 18 september een investering van vijf miljard dollar aangekondigd voor vier procent van chipfabrikant Intel. Microsoft heeft op zijn beurt een belang in OpenAI. Het AI-bedrijf kondigde op 6 oktober miljarden aankopen aan bij de Amerikaanse chipfabrikant AMD – en zal in ruil daarvoor worden beloond met een aandelenbelang als de aandelenkoers van AMD stijgt. Er is niet veel fantasie voor nodig om te voorspellen dat het netwerk van kruisparticipaties waarschijnlijk nog verder zal groeien.

Het resultaat zou een investeringszeepbel en daarmee samenhangende verkeerde allocaties kunnen zijn – hoewel dit niet noodzakelijkerwijs tot een financiële crisis hoeft te leiden. Amazon-oprichter Jeff Bezos maakte dit onderscheid tijdens een technologieconferentie in Turijn op 3 oktober, waarbij hij AI-investeringen omschreef als een “goede zeepbel” die zelfs sociale voordelen zou kunnen hebben in het geval van een beurscrash. Zelfs als sommige bedrijfsinvesteringen uiteindelijk niet rendabel blijken te zijn, zou de technologische vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie behouden blijven.

Maar waarom wordt er zo snel zoveel geïnvesteerd zonder definitief bewijs van een levensvatbaar bedrijfsmodel? Het antwoord ligt in het succes van de platformeconomie in de afgelopen decennia. Platforms zoals sociale netwerken en softwarebedrijven hebben (onder andere als ‘first movers’ en/of door overnames) een bedrijfsmodel ontwikkeld waarin omvang belangrijk is en wordt beloond. ‘The winner takes it all’ – of in ieder geval het grootste deel van het betreffende marktaandeel. Gewapend met deze kennis investeren de grote technologiebedrijven enorme bedragen in chips en datacenters: deels omdat ze dat kunnen, maar ook uit angst om achterop te raken in de AI-race. Alleen al in het komende jaar zullen de kapitaaluitgaven van de vier Amerikaanse giganten – Alphabet, Amazon, Meta en Microsoft – naar verwachting meer dan 400 miljard dollar bedragen (zie figuur 3).

Voorheen ‘kapitaalarme’ bedrijfsmodellen zijn door AI-investeringen aanzienlijk kapitaalintensiever geworden. De ‘Grote Vier’ – Alphabet, Amazon, Meta en Microsoft – investeren nu meer dan 20 procent van hun omzet in gebieden zoals chips en datacenters (zie figuur 4).

Het belang van deze investeringen reikt veel verder dan het AI-ecosysteem. In de VS hebben de cijfers al een zichtbare impact op de economische prestaties, zoals blijkt uit de nationale rekeningen van het Amerikaanse Bureau of Economic Analysis. Investeringen in ‘informatieverwerkingsapparatuur’ kenden in de eerste helft van 2025 een snelle reële groei van 20 procent ten opzichte van dezelfde periode vorig jaar. Samen met software-investeringen, die met iets minder dan 10 procent op jaarbasis stegen, waren deze twee posten goed voor ongeveer de helft van de reële groei in de VS in de eerste zes maanden. De digitale economie was daarmee een drijvende kracht achter de veerkrachtige Amerikaanse economie.

Als we kijken naar de fundamentele bijdrage aan de groei, lijkt het aannemelijk dat de aandelenmarkten, aangedreven door de tech-reuzen, op recordniveaus handelen. Toch klinken er steeds meer waarschuwende geluiden. Is de aandelenmarkt al in een AI-zeepbel terechtgekomen, of is het huidige enthousiasme gerechtvaardigd?

Het antwoord is waarschijnlijk tweeledig: het hangt ervan af. In bepaalde segmenten van de markt worden bedrijven verhandeld tegen waarderingen die alleen kunnen worden gerechtvaardigd door zeer optimistische verwachtingen voor de toekomst. Er stroomt ook durfkapitaal naar jonge start-ups, vaak zonder bewezen bedrijfsmodel. Door de gedeeltelijke euforie met stijgende aandelenkoersen ondanks zwakke fundamenten lijken speculatieve motieven ook dominant te zijn. Fundamenteel gezien hebben veel AI-proefprojecten van bedrijven tot nu toe niet de verwachte economische voordelen opgeleverd, wat een groeiende kloof tussen potentieel en praktische implementatie aan het licht brengt.

Aan de andere kant genereren gevestigde tech-reuzen met gezonde balansen al enorme winsten in de AI-waardeketen, wat hun beurswaardering ondersteunt. Het gebruik van AI heeft ook een transformatieve impact op de creatieve industrieën en raakt steeds meer ingeburgerd in sectoren zoals de geneeskunde, waardoor er een blijvende vraag ontstaat.

Het lijdt weinig twijfel dat de verdere ontwikkeling van kunstmatige intelligentie baanbrekende innovaties met zich mee zal brengen. Vooruitgang heeft geen houdbaarheidsdatum. Het is echter ook waar dat toekomstbestendige technologieën niet noodzakelijkerwijs toekomstbestendige investeringen hoeven te zijn. De parallellen met de begintijd van het internet lijken duidelijk. Zelfs een intern zelfvoorzienende AI-geldcyclus – die momenteel door de markten wordt gevierd – moet beleggers eraan herinneren om het hoofd koel te houden, aangezien deze cyclus op korte termijn alleen maar de inzet verhoogt. We zijn echter nog ver verwijderd van wijdverbreide waarderingsexcessen en lege bedrijfsschelpen die alleen handelen op basis van toekomstige verhalen.

Vanuit het perspectief van een belegger is een genuanceerde benadering van het onderwerp essentieel. Veel belangrijke vragen kunnen vandaag de dag alleen met grote onzekerheid worden beantwoord: In welke disciplines zullen OpenAI of Anthropic (of een ander AI-bedrijf) over twee jaar toonaangevend zijn? Hoeveel zullen klanten bereid zijn te betalen voor diensten die nog niet bestaan? Welke AI-chips zijn qua kosten/baten het meest geschikt voor de rekenoperaties die over vijf jaar nodig zullen zijn? Wat betekent dit voor de marktaandelen van de huidige marktleiders?

Bedrijfsanalyses mogen daarom niet beperkt blijven tot een puntvoorspelling van de toekomstige winstontwikkeling, maar moeten ook rekening houden met verschillende scenario's en de bijbehorende waarschijnlijkheden. Dit geeft een beter beeld van het risico-rendementsprofiel en dus van de onzekerheid.

Hoe groter de onzekerheid, hoe groter de kans dat een aandelenkoers niet alleen verdubbelt, maar ook halveert. Met andere woorden, niet alles wat vandaag populair is, zal morgen nog steeds populair zijn. Realistische beoordelingen van de zakelijke vooruitzichten van elk bedrijf, mogelijke scenario's en bijbehorende waarderingen zijn essentieel. Periodes waarin het gemakkelijk lijkt om geld te verdienen met marktverhalen of ‘FOMO’ – de angst om iets te missen – zijn altijd, vroeg of laat, geëindigd met een harde ontnuchtering.

Maar er is ook goed nieuws voor aandelenbeleggers: er is een aanzienlijke differentiatie op de aandelenmarkt. En niet alleen tussen veronderstelde AI-winnaars en AI-verliezers, maar ook in bedrijfsmodellen die saai lijken en momenteel niet bijzonder populair zijn bij beleggers. Zo staan de waarderingen van niet-cyclische consumptiegoederen op het laagste niveau in tien jaar. Ook hier is het cruciaal om idiosyncratische risico's zorgvuldig in te schatten, maar het spectrum aan mogelijke toekomstige uitkomsten voor deze bedrijven is relatief voorspelbaar. De focus verschuift dan ook naar het vaststellen van een eerlijke waardering voor bescheiden maar relatief betrouwbare groei.

Dienovereenkomstig lijkt de aandelenmarkt als geheel gemiddeld nog steeds niet buitensporig duur. Het recente herstel van farmaceutische aandelen na de aankondiging van het tariefakkoord aan het einde van het kwartaal heeft aangetoond hoe weinig positief nieuws er soms nodig is om een herwaardering bij beleggers teweeg te brengen.