Khidmat risau terhadap potensi gelembung kecerdasan buatan (AI) baru-baru ini mengganggu pasaran saham, membangkitkan kebimbangan tentang risiko yang lebih luas kepada ekonomi AS. Pengurusan Aset JPMorgan melaporkan bahawa lonjakan dalam perbelanjaan AI menyumbang kira-kira dua pertiga daripada pertumbuhan KDNK AS pada separuh pertama 2025, mengatasi sumbangan daripada ratusan juta pengguna. Syarikat-syarikat besar melabur dengan banyak dalam cip dan pusat data yang penting untuk operasi AI. Soalan utama yang kekal: Adakah AI akan menjana keuntungan yang cukup untuk membenarkan perbelanjaan bernilai trilion dolar terhadap pembangunannya?Penyokong berpendapat bahawa kelewatan antara pembangunan infrastruktur dan keuntungan yang ketara adalah normal, merujuk kepada kelewatan dalam teknologi seperti internet sebelum ini. Penggunaan pantas produk AI seperti ChatGPT dari OpenAI menunjukkan pasaran yang berpotensi besar, dengan syarikat AI fokus kepada pembangunan produk berbanding keuntungan. Sebaliknya, pengkritik berhujah bahawa kos yang sangat tinggi ini memberi tekanan untuk memperoleh pulangan yang sangat tinggi, sementara setakat ini, sedikit bukti menunjukkan bahawa perniagaan atau pengguna menerima nilai yang mencukupi untuk membenarkan perbelanjaan tersebut. Mereka menekankan bahawa AI mesti membuktikan keuntungan dalam beberapa tahun, kerana kadar pelaburan semasa tidak mampan. Pelabur berisiko, Paul Kedrosky, menyatakan bahawa adalah biasa bagi pasaran baru muncul untuk tidak menguntungkan pada awalnya, tetapi perbelanjaan AI bernilai trilion dolar adalah sesuatu yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Kedua-dua penyokong dan pengkritik berkongsi kebimbangan mengenai risiko ekonomi. David Sacks, pelabur berisiko dan penasihat AI di Rumah Putih, memberi amaran bahawa pembalikan boleh menyebabkan kemelesetan ekonomi, manakala skeptik AI dan profesor emeritus NYU, Gary Marcus, meramalkan hasil yang suram apabila semangat reda. Istilah “gelembung” merujuk kepada harga aset yang jauh melebihi nilai sebenar, menegaskan keraguan terhadap nilai ekonomi dan peningkatan produktiviti AI. Nvidia menunjukkan kejayaan keuntungan dengan menjual semikonduktor AI, menjadikannya syarikat paling berharga di dunia, tetapi ini mencerminkan permintaan terhadap infrastruktur AI dan bukannya aplikasi pengguna akhir. Pada masa ini, AI belum mencapai keuntungan yang sepadan dengan kos yang sangat besar itu.

Produk biasanya menjana pendapatan melalui jualan langsung kepada pengguna atau penggunaan perniagaan; AI menghadapi cabaran dalam kedua-dua bidang ini, dengan kira-kira 95% syarikat pelaburan AI gagal memonetakan teknologi mengikut kajian MIT bulan Julai, yang menganggarkan perbelanjaan gabungan mereka sebanyak $40 bilion dan mendapati perubahan industri yang terhad. Keuntungan pengguna juga tertinggal di belakang penggunaan. ChatGPT dari OpenAI, dengan kira-kira 800 juta pengguna aktif mingguan, merupakan aplikasi yang paling pesat berkembang namun menjana pendapatan yang jauh lebih rendah berbanding platform seperti Meta, yang baru-baru ini memperoleh lebih dari $50 bilion dalam tiga bulan. Pengarah kewangan OpenAI meramalkan pendapatan sekitar $13 bilion untuk tahun 2025, manakala Ketua Pegawai Eksekutif, Sam Altman, menyatakan ramalan yang lebih tinggi, mempercepatkan pertumbuhan dan bergantung kepada awan AI, alat pengguna, dan automasi sains berasaskan AI untuk mencipta nilai yang besar. Sesetengah penganalisis menyoroti penggunaan chatbot yang pantas sebagai bukti utiliti AI dan jalan pendapatan melalui iklan atau akses berbayar. Profesor Ethan Mollick dari University of Pennsylvania menggambarkannya sebagai “penggunaan pantas dalam apa-apa teknologi pengguna, ” menunjukkan potensi monetisasi. Profesor keusahawanan NYU, Arun Sundararajan, menyatakan bahawa pembayaran perniagaan yang tertangguh dijangka untuk teknologi yang mengubah paradigm ini, kerana eksperimen mendahului kenaikan produktiviti yang ketara apabila syarikat menyesuaikan diri secara asas. Ada juga yang berpendapat skeptikal disebabkan kos infrastruktur AI yang tinggi. Berbeza dengan produk digital biasa yang mempunyai kos tambahan yang rendah, kos pengiraan dan tenaga AI meningkat dengan setiap arahan pengguna, membatasi skala. Kedrosky menjelaskan bahawa kos penyelenggaraan pelayan dan penyejukan meningkat dengan bilangan pengguna, menimbulkan cabaran keuntungan. Andrew Odlyzko dari University of Minnesota menekankan beban kewangan pelaburan pusat data bernilai trilion dolar, yang memerlukan hasil pendapatan melebihi Google sendiri untuk dapat dikomersialkan — satu halangan besar. Walaupun meragui, beberapa pakar menegaskan bahawa AI masih dalam peringkat awal pembangunan, meninggalkan hasil yang tidak pasti. Vasant Dhar dari NYU, yang optimis tentang potensi keuntungan AI, menyifatkan fasa sekarang sebagai “permulaan awal” dan menambah bahawa bentuk dan kejayaan teknologi AI masih berkembang.