Dit voorjaar maakte McKinsey een prognose van de kapitaaluitgaven aan chips, datacenters en energie om artificiële intelligentie (AI) te produceren: 5,2 triljoen dollar wereldwijd in de komende vijf jaar. Nog geen zes maanden later overweegt het adviesbureau die schatting te verhogen. De investeringen in generatieve-AI-infrastructuur bereiken duizelingwekkende hoogten.
Die uitgaven, in de verf gezet door de gigantische deals met datacenters die bedrijven als OpenAI, Nvidia en Oracle hebben bekendgemaakt, zijn gericht op het vergroten van de rekenkracht die nodig zou zijn om generatieve AI te leveren. Maar de vraag komt nog niet overeen met de hype. Hoewel het gebruik van chatbots door consumenten toeneemt, heeft McKinsey ontdekt dat het succespercentage van AI-proefprojecten bij bedrijven die het heeft ondervraagd minder dan 15 procent is, zegt Pankaj Sachdeva, een partner bij het bedrijf.
De sterkte van de vraag naar generatieve AI is misschien wel de belangrijkste factor die bepaalt of deze hausse in infrastructuur al dan niet eindigt in een baisse. Maar drie nieuwe aspecten vergroten de onzekerheid: de afgelegen locaties van de datacenters, de niet-publieke bedrijven die ze financieren en de zwakke kredietkwaliteit van sommige leners. Dat drieluik doet sommige sceptici denken aan het jongste grote debacle in infrastructuur: de telecomhausse eind jaren negentig.
Niemandsland
Geografie is de meest tastbare nieuwigheid. De nieuwe AI-datacenters duiken op in niemandsland in plaats van in gevestigde clusters dicht bij de vraag en interconnectiehubs. OpenAI en zijn partners, Oracle en SoftBank, zijn begonnen met de eerste fase van Stargate, een AI-infrastructuurproject van 500 miljard dollar, in een deel van centraal Texas met veel wind- en zonne-energie, en ruimte. North Dakota en New Mexico hebben vergelijkbare pluspunten.
De nieuwe locaties lossen een energieprobleem op: veel clusters hebben niet genoeg energie voor het trainen van de nieuwste grote taalmodellen (LLM’s) die onder meer OpenAI heeft ontwikkeld. Maar het isolement introduceert risico’s voor vastgoedinvesteerders die mogelijk niet voldoende worden weerspiegeld in het rendement, zegt Gautam Bhandari van het private-equitybedrijf I Squared Capital. Datacenters worden meestal over tientallen jaren gefinancierd, maar de datacenters voor AI kunnen veel sneller verouderd zijn, zegt hij. Nvidia, de dominante producent van AI-gerelateerde grafische chips (GPU’s), verbetert voortdurend de efficiëntie van zijn chips, waardoor datacenters regelmatig moeten worden geüpgraded.
Wanbetaling
De financieringsbronnen zijn ook relatief nieuw. Tot voor kort waren de grote kapitaalverstrekkers voor datacenters op toplocaties beursbeleggers, via vastgoedbeleggingstrusts (REIT’s). Zij voelden zich het meest op hun gemak toen het stroomverbruik van een datacenter veel minder dan 100 megawatt bedroeg. Maar in het AI-tijdperk wordt de energiebehoefte gemeten in gigawatt (GW) en kunnen de kosten oplopen tot 50 miljard dollar per GW.
Terwijl de vraag naar kapitaal explosief is gestegen, worden REIT’s beperkt door hun eigen leencapaciteit, zegt David Guarino van het onderzoeksbureau Green Street. Hun plaats wordt ingenomen door grote particuliere kredietverstrekkers en staatsfondsen, naast traditionele banken. Dat zijn geavanceerde kredietverstrekkers met veel kapitaal, die gewend zijn aan dat soort projectfinanciering. Maar door hun deelname verschuift het risico van de aandelen- naar de schuldenmarkten, waardoor het banksysteem meer onder vuur komt te liggen als er meer wanbetalingen zijn.
Het risico op wanbetaling wordt verhoogd door de twijfelachtige kredietwaardigheid van sommige bedrijven die aan de basis liggen van de hausse in de bouw van datacenters. Dat was geen groot probleem toen cloudgiganten met diepe zakken, zoals Amazon, Microsoft en Google, een groot deel van de financiering ontvingen. Maar recenter hebben AI-laboratoria als OpenAI en ‘neocloud’-bedrijven die GPU’s verhuren zich in de strijd gemengd, waardoor het aantal betrokkenen is toegenomen, maar de kredietkwaliteit is afgenomen.
‘Tijdens de telecomhausse werden kabels gelegd zonder dat er klanten waren. Tegenwoordig worden datacenters alleen gebouwd als tegenpartijen er contracten voor tekenen’
Niet alleen kredietverstrekkers maken zich zorgen over die nieuwkomers. Nutsbedrijven, die van nature conservatief zijn, zullen er ook wel twee keer over nadenken voordat ze langlopende energiecontracten met hen afsluiten. “Je weet niet welke van die spelers er over vijf, tien of vijftien jaar nog zullen zijn”, zegt Sachdeva. Als reactie daarop, zegt hij, worden er verzekeringen ontworpen om de risico’s te beperken. Ook techgiganten als Nvidia springen bij met een web van vendor financing (een overeenkomst waarbij de verkoper de koper financiering verstrekt om een product of dienst te kopen) en kruisinvesteringen die tegenpartijen kunnen geruststellen. Maar als het ergste gebeurt, zal die inteelt de kwetsbaarheid van het AI-ecosysteem vergroten.
Zeepbel?
Zulke onderlinge verbanden doen de vrees toenemen dat een infrastructuurzeepbel aan het ontstaan is, vergelijkbaar met de aanleg van glasvezel en onderzeese kabels in de begindagen van het internet. Historicus Andrew Odlyzko van de Universiteit van Minnesota ziet parallellen met de investeringswoede aan het eind van de jaren negentig, die culmineerde in de dotcomcrash. Deals als Nvidia’s potentiële investering van 100 miljard dollar in OpenAI als het tot 10 GW aan GPU’s koopt, doen hem denken aan de vendor financing-regelingen van het technologiebedrijf Nortel met kopers van zijn apparatuur tijdens de telecomzeepbel. Maar anderen benadrukken de verschillen. Nick Del Deo van het onderzoeksbureau MoffettNathanson zegt dat tijdens de telecomhausse kabels werden gelegd zonder dat er klanten waren. Tegenwoordig worden datacenters alleen gebouwd als tegenpartijen er contracten voor tekenen, hoewel de details van de contracten doorslaggevend zullen zijn.
Voorlopig zijn de potentiële beloningen zo verleidelijk dat het geld binnenstroomt, zegt hij. Enthousiastelingen, zoals Sam Altman van OpenAI, beweren dat de risico’s van te weinig bouwen minstens zo ernstig zijn als die van te veel bouwen, vanwege het economische potentieel van generatieve AI op de lange termijn. Het kan zijn dat zelfs als er een capaciteitsoverschot is in de meest geavanceerde datacenters, dat kan worden geabsorbeerd door de LLM’s te laten draaien in plaats van ze op te leiden, zegt Sachdeva. Maar dat brengt ons terug bij de vraag wanneer de vraag naar generatieve AI-chatbots en -toepassingen gelijke tred zal houden met de ambities van degenen die ze leveren.
