Kekhawatiran tentang kemungkinan gelembung kecerdasan buatan (AI) telah mengguncang pasar saham akhir-akhir ini, menimbulkan kekhawatiran tentang risiko yang lebih luas terhadap perekonomian AS. Manajemen Aset JPMorgan melaporkan bahwa lonjakan pengeluaran untuk AI menyumbang sekitar dua pertiga pertumbuhan PDB AS pada paruh pertama tahun 2025, mengungguli kontribusi dari ratusan juta konsumen. Perusahaan besar telah berinvestasi besar-besaran dalam chip dan pusat data yang penting untuk operasi AI. Sebuah pertanyaan kunci tetap ada: Apakah AI akan menghasilkan cukup keuntungan untuk membenarkan pengeluaran triliunan dolar yang dilakukan untuk pengembangannya?Pendukung berargumen bahwa keterlambatan antara pembangunan infrastruktur dan keuntungan yang signifikan adalah hal biasa, mengacu pada masa lalu di teknologi seperti internet. Adopsi cepat produk AI seperti ChatGPT dari OpenAI menunjukkan potensi pasar yang besar, dengan perusahaan AI berfokus pada pengembangan produk daripada keuntungan. Sebaliknya, para kritikus berpendapat bahwa biaya yang sangat besar menimbulkan tekanan untuk mendapatkan hasil yang sangat tinggi, sementara hingga saat ini, sedikit bukti yang menunjukkan bahwa bisnis atau konsumen mendapatkan nilai yang cukup untuk membenarkan pengeluaran tersebut. Mereka menekankan bahwa AI harus membuktikan keuntungannya dalam beberapa tahun ke depan, karena kecepatan investasi saat ini tidak dapat dipertahankan. Venture capitalist Paul Kedrosky menyatakan bahwa umum bagi pasar yang sedang berkembang untuk awalnya tidak mendapatkan laba, tetapi pengeluaran AI sebesar triliunan dolar adalah sesuatu yang belum pernah terjadi sebelumnya. Baik pendukung maupun kritikus sama-sama mengungkapkan kekhawatiran tentang taruhan ekonomi. David Sacks, seorang venture capitalist dan penasihat AI Gedung Putih, memperingatkan bahwa pembalikan dapat menyebabkan resesi, sementara skeptik AI dan profesor emeritus NYU Gary Marcus memprediksi hasil yang suram ketika antusiasme mulai memudar. Istilah “gelembung” merujuk pada harga aset yang jauh melebihi nilai sebenarnya, menegaskan keraguan tentang nilai ekonomi dan keuntungan produktivitas AI. Nvidia menjadi contoh keberhasilan keuntungan dengan menjual semikonduktor AI, menjadikannya perusahaan paling berharga di dunia, tetapi ini mencerminkan permintaan terhadap infrastruktur AI daripada aplikasi pengguna akhir. Saat ini, AI belum mencapai keuntungan yang sepadan dengan biaya besar yang dikeluarkan.

Biasanya, produk menghasilkan pendapatan melalui penjualan langsung ke konsumen atau penggunaan bisnis; AI menghadapi tantangan di kedua area tersebut, dengan sekitar 95% perusahaan yang berinvestasi di AI gagal memonetisasi teknologi tersebut menurut studi MIT Juli lalu, yang memperkirakan pengeluaran gabungan mereka sebesar $40 miliar dan menemukan transformasi industri yang terbatas. Keuntungan dari konsumen juga tertinggal di belakang adopsi. ChatGPT dari OpenAI, dengan sekitar 800 juta pengguna aktif mingguan, adalah salah satu aplikasi dengan pertumbuhan tercepat, namun menghasilkan pendapatan yang jauh lebih kecil dibandingkan platform seperti Meta, yang baru-baru ini meraup lebih dari $50 miliar dalam tiga bulan. CFO OpenAI memperkirakan pendapatan sekitar $13 miliar untuk tahun 2025, sementara CEO Sam Altman mengklaim angka yang lebih tinggi, mempercepat pertumbuhan dan bertaruh pada awan AI, perangkat konsumen, dan otomatisasi ilmiah berbasis AI untuk menciptakan nilai yang substansial. Beberapa analis menyoroti adopsi chatbot yang cepat sebagai bukti kegunaan AI dan potensi jalur pendapatan melalui iklan atau akses berbayar. Profesor Universitas Pennsylvania Ethan Mollick menggambarkannya sebagai “adopsi tercepat dalam teknologi konsumsi apa pun, ” menunjukkan potensi monetisasi. Profesor kewirausahaan NYU Arun Sundararajan menambahkan bahwa pembayaran bisnis yang tertunda diharapkan untuk teknologi yang mengubah paradigma ini, karena eksperimen mendahului peningkatan produktivitas yang signifikan setelah perusahaan beradaptasi secara mendasar. Yang lain menyatakan skeptisisme karena tingginya biaya infrastruktur AI. Berbeda dengan produk digital biasanya dengan biaya tambahan rendah, biaya komputasi dan energi AI meningkat seiring bertambahnya pengguna, membatasi skala. Kedrosky menjelaskan bahwa biaya pemeliharaan server dan pendinginan meningkat seiring jumlah pengguna, menimbulkan tantangan profitabilitas. Andrew Odlyzko dari University of Minnesota menekankan tekanan keuangan dari investasi pusat data sebesar triliunan dolar, yang membutuhkan pendapatan melebihi total Google agar viable—sebuah hambatan besar. Meskipun memiliki keraguan, beberapa ahli memastikan AI tetap dalam tahap pengembangan awal, meninggalkan hasil yang belum pasti. Profesor ilmu data NYU Vasant Dhar yang optimis tentang potensi keuntungan AI menyebut fase ini sebagai “awal permainan” dan mencatat bahwa bentuk dan keberhasilan teknologi AI yang sebenarnya masih berkembang.