Roszczenia rynku AI w 2026 r. a wnioski SEC: analiza linkmate
Czy rynek sztucznej inteligencji to tylko gadka PR-owa, czy też kryje się za tym głębsza matematyka? Sprawdź tę analizę rynku od firmy zajmującej się oprogramowaniem AI. Linkmate (poprzednio Linkomo), aby się dowiedzieć.
Matematyka pożyczek stojąca za szumem wokół sztucznej inteligencji
Według Stan rynku agencyjnegoWykorzystanie sztucznej inteligencji osiąga ostatnie etapy dojrzałości. Mówiąc najprościej, oznacza to, że rynek przestaje traktować sztuczną inteligencję jak magiczną kulę i zaczyna wykorzystywać ją jako rzeczywiste narzędzie do rozwiązywania podstawowych problemów biznesowych.
Główna narracja głosi, że sztuczna inteligencja zakłóca rynek pracy, ale jest też kozłem ofiarnymGłównym powodem spadku na rynku pracy jest połączenie pożyczek związanych z COVID-19 i podwyżek stóp procentowych Rezerwy Federalnej USA.
W 2019 roku duże firmy technologiczne zdały sobie sprawę z nowej rzeczywistości – po co płacić za cztery piętra biurowe w Nowym Jorku czy Dolinie Krzemowej, skoro nie muszą? To zrodziło pierwszy sposób na cięcie kosztów. Kryzys związany z lockdownem doprowadził również do wzrostu kredytów korporacyjnych, co oznacza, że firmy zaczęły pożyczać więcej pieniędzy po niższym oprocentowaniu.
W latach 2019-2020 stopa procentowa Rezerwy Federalnej osiągnęła 0.05%, dzięki czemu pożyczki stały się tańsze niż kiedykolwiek od ponad 70 lat. Według oficjalnych oświadczeń Rezerwy Federalnej i danych FRED, pożyczki korporacyjne w 2020 roku wyniosły 0.25%, co w przybliżeniu oznaczało, że każdy pożyczony dolar był wart zaledwie 0.25 centa; nie 25 centów, a 0.25 centa.
Analiza Linkmate sugeruje, że pożyczki korporacyjne nie były zaciągane z umiarem, jak to zazwyczaj bywa. Zazwyczaj w okresach kryzysu korporacje zaciągają niewielkie pożyczki i szybko je spłacają. Jednak nie w tym przypadku: w ciągu kilku lat łączna wartość pożyczek korporacyjnych wzrosła z zaledwie 2 bilionów dolarów do 3.1 biliona dolarów w pierwszej połowie 2020 roku. Od tego czasu, w 2022 roku, liczba ta spadła jedynie o 0.6 biliona dolarów (czyli 600 miliardów dolarów) do 2.4 biliona dolarów, po czym nastąpił kolejny wzrost i kontynuacja wzrostu.
Podczas każdego cyklu rynkowego przedsiębiorstwa znajdowały sposób na zwiększenie zysków i uniknięcie presji związanej z kredytami. W 2023 roku OpenAI Wpadł na prosty pomysł – rozbudowany model językowy, interaktywny chatbot, który może dynamicznie odpowiadać na pytania. Według analityków Linkmate, takie podejście dało inwestorom fałszywą nadzieję, że nie tylko uda im się zrekompensować część kosztów, ale także znacząco zredukować zatrudnienie, aby zaoszczędzić na opłatach za rejestrację i faktycznie osiągnąć zyski.
To odkrycie sprawiło, że inwestorzy stali się zbyt pewni siebie, co doprowadziło do masowych zwolnień w czołowych firmach technologicznych: wyrocznia, Google, Amazon, Payoneer, Intel, HP, Meta, Fiverr, xAI, Salesforce, CISCO, Peloton. TechCrunch opublikował pełną listę na rok 2025. Według analityków Linkmate, od 2023 roku każdego roku rośnie liczba zwolnień, co potwierdza teorię o tym, że jesteśmy na szczycie cyklu hype’u Gartnera dla rynku sztucznej inteligencji.
Gdzie znajduje się AI w cyklu hype'u Gartnera? Analiza Linkmate dotycząca rzeczywistego popytu na AI
Analiza Gartnera Market Hype zakłada, że każda technologia przechodzi przez etapy dojrzałości. Po osiągnięciu szczytu wygórowanych oczekiwań, zazwyczaj następuje ponowna ocena sytuacji i trzeźwa analiza rynku oraz tego, w jaki sposób technologia faktycznie się do niego odnosi.
Jednym z obiecujących przypadków użycia sztucznej inteligencji jest rozwiązywanie rzeczywistych odpowiedników zadań NP-zupełnych. Rzeczywiste przypadki użycia sztucznej inteligencji leżą w rozwiązywanie łańcuchów białkowych, znajdowanie nowe lekarstwa na stare choroby, promowanie badań nad rakiem o dekady, ratowanie życia niekonwencjonalnymi środkami, odkrywanie nowych materiałów ludzie nigdy o tym nie pomyśleli i o wytwarzaniu leków tańszeChoć sztuczna inteligencja (AI), a w szczególności uczenie maszynowe i zarządzanie wiedzą (LLM), nie jest rozwiązaniem idealnym, może ona rozwiązywać zadania, które są zbyt uciążliwe dla konwencjonalnych podejść.
Gdy rynek wychodzi już poza etap wygórowanych oczekiwań i rozczarowującej trzeźwości, zaczynają się pojawiać rzeczywiste przypadki użycia, powszechnie uznawane za przemyślane rozwiązania istniejących problemów.
Jednym z rynków, przez które przechodzi rynek sztucznej inteligencji, jest uświadomienie sobie, że ludzie są nadal tańsi od sztucznej inteligencjiTokenmaxxing, trend maksymalizacji wykorzystania tokenów, pojawił się jako szczyt wygórowanych oczekiwań, że sztuczna inteligencja rozwiąże wszystkie problemy zamiast ludzi. Okazuje się, że w rzeczywistości rachunek za wspomniane tokeny AI jest znacznie wyższy niż przeciętne wynagrodzenie inżyniera oprogramowania.
Jak powiedział sam Microsoft: „Korzystanie z technologii jest droższe niż płacenie pracownikom”. Pojawiły się kolejne dane od Ubera, którego kadra kierownicza publicznie postanowiła zdziesiątkować dział HR po tym, jak zdała sobie sprawę, że w ciągu 4 miesięcy wyczerpał budżet na sztuczną inteligencję. Według aktywnego wiceprezesa Nvidii, koszty sztucznej inteligencji „o wiele więcej niż ludzie".
Według prognoz Goldman Sachs, w obecnym tempie możemy się spodziewać gwałtownego wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji do 120 kwadrylionów tokenów do 2030 r.Bank of America podwoił swoją byczą prognozę Goldman Sachs, mówiąc, że wydatki na sztuczną inteligencję mogą osiągnąć 155 mld USD do 2030 r
Co mówią liczby o wykorzystaniu sztucznej inteligencji?
Porównanie dokumentów złożonych w SEC z publicznymi twierdzeniami daje pewien obraz. Według analityków Linkmate, szum wokół sztucznej inteligencji jest realny i mierzalny w trzech różnych wskaźnikach:
- Średni skok cen energii PJM, lub cena za MW-dzień wzrosła o +833%;
- Pamięci HBM wyprzedają się w 100% przed końcem rynku;
- Projektowane hiperskalery Nakłady inwestycyjne na sztuczną inteligencję w 2026 r. mają wynieść 660 mld dolarów.
Istnieje jednak rozdźwięk między obiecanymi nakładami inwestycyjnymi (CapEx) a rzeczywistymi wolnymi przepływami pieniężnymi (Free Cash Flow) zarejestrowanymi w dokumentach SEC. Mianowicie Amazon i Google notują ujemne przepływy pieniężne, podczas gdy Microsoft w jakiś sposób chwali się dodatnimi wynikami.
Jednym z bardziej niepokojących wzorców w stanie zdrowia głównego gracza na rynku – OpenAIWedług PR, przewidywany kamień milowy APR na rok 2026 wynosi 40 mld dolarów, podczas gdy rzeczywista roczna strata operacyjna wynosi minus 20 mld dolarów w 2025 r. i prognozuje się -14 mld USD w 2026 r. Ta rozbieżność między podstawowymi wskaźnikami a ujawnionymi danymi może stać się problemem w przyszłości, jeśli rzeczywiste zastosowanie sztucznej inteligencji nie zmaterializuje się.
Obecna narracja rynkowa sugeruje, że głównym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest asystowanie, czytanie e-maili i tworzenie podsumowań z wyszukiwarki Google. Liczby wskazują, że popyt istnieje, ale rzeczywiste zastosowanie leży gdzie indziej – w rozwiązywaniu rzeczywistych odpowiedników zadań NP-compete.
Istnieją wskaźniki adopcji, a także kapitał wysokiego ryzyka z wydatkami wynoszącymi co najmniej 510 mld dolarówPodział według branży, prawie 80% globalnych pieniędzy VC z pierwszego kwartału 2026 r. trafiło do startupów zajmujących się sztuczną inteligencją, co stanowi około 242 mld dolarów z 300 mld dolarów.
Według najlepszych szacunków rynkowych wartość rynku sztucznej inteligencji w roku 2026 wynosi $ 375B oraz $ 0.9T, przy prognozowanym CAGR na poziomie 14%–39%.
Analityka Linkmate sugeruje, że dane wskazują na konkretny i powszechny popyt, ale brakuje podaży rzeczywistych propozycji produktów dopasowanych do rynku, które można by wykorzystać w rzeczywistych scenariuszach. Zasadniczo, w najbliższej przyszłości rynek sztucznej inteligencji może przejść fazę korekty, w której wszyscy słabsi gracze zostaną zastąpieni przez tych, którzy dostarczają praktyczne zastosowania dla rzeczywistego rynku. Najlepsze szacunki Linkmate wskazują na możliwą fazę korekty między 2027 a 2028 rokiem, jeśli nie pojawi się żaden praktyczny, powszechnie stosowany przypadek zastosowania.
Zastrzeżenie
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, sztucznej inteligencji, inwestycjach i rozległym obszarze Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
Więcej artykułów
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, sztucznej inteligencji, inwestycjach i rozległym obszarze Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
