Bekymringer om en potensiell AI-boble har rast nylig, og har skapt uro i aksjemarkedet, med bekymringer om bredere risikoer for den amerikanske økonomien. JPMorgan Asset Management rapporterte at en økning i AI-utgifter utgjorde omtrent to tredjedeler av USAs BNP-vekst i første halvdel av 2025, og overgikk bidragene fra hundrevis av millioner av forbrukere. Store selskaper har gjort store investeringer i chips og datasentre som er viktige for AI-drift. Et viktig spørsmål vedvarer: Vil AI generere nok overskudd til å rettferdiggjøre trillioner av dollar brukt på utviklingen?Supportere hevder at en forsinkelse mellom infrastrukturbygging og betydelige gevinster er normalt, og viser til tidligere forsinkelser i teknologier som internett. Den raske adopsjonen av AI-produkter som OpenAI’s ChatGPT viser store potensielle markeder, med AI-selskaper som fokuserer på produktutvikling heller enn profitt. På den annen side hevder kritikere at de enorme kostnadene legger press på å oppnå ekstremt høye avkastninger, mens det hittil er lite bevis for at bedrifter eller forbrukere får nok verdi til å rettferdiggjøre utgiftene. De understreker at AI må vise lønnsomhet innen noen få år, da dagens investeringsnivå er uholdbart. Venturekapitalisten Paul Kedrosky påpekte at det er vanlig at nye markeder i starten mangler profitt, men AI sitt trillion-dollar forbruk er uten sidestykke. Både tilhengere og kritikere uttrykker bekymring for økonomiske interesser. David Sacks, ventureinvestor og rådgiver for det hvite hus om AI, advarte om at en revers kan føre til resesjon, mens AI-skeptikeren og NYU-professor emeritus Gary Marcus spådde dystre utfallet når entusiasmen avtar. Begrepet “boble” refererer til eiendoms- eller aksjepriser som langt overstiger den faktiske verdien, og understreker tvil om AI sin økonomiske verdi og produktivitetsgevinster. Nvidia er et eksempel på et selskap som har lykkes med profitt ved å selge AI-semiconductorer, og er i dag verdens mest verdifulle selskap, men dette reflekterer etterspørselen etter AI-infrastruktur heller enn sluttbrukerapplikasjoner. Foreløpig har AI ikke oppnådd gevinster i forhold til de enorme kostnadene.

Vanligvis genereres inntekter ved direkte salg til forbrukere eller bedriftstjenester; AI møter utfordringer i begge områder, med omtrent 95 % av AI-investeringsbedrifter som ifølge en studie fra MIT i juli mislykkes i å tjene penger på teknologien, og deres samlede utgifter ble anslått til 40 milliarder dollar, samtidig som det ble funnet begrenset industriomforming. Forbrukerprofittene ligger også etter i adopsjon. OpenAI’s ChatGPT, med rundt 800 millioner ukentlige aktive brukere, er blant de raskest voksende appene noensinne men genererer langt mindre inntekt sammenlignet med plattformer som Meta, som nylig tjente over 50 milliarder dollar på tre måneder. OpenAIs finansdirektør spådde om lag 13 milliarder dollar i inntekter for 2025, mens administrerende direktør Sam Altman hevdet enda høyere, og satset på at AI-skyer, forbrukerutstyr og AI-drevet vitenskapelig automatisering vil skape betydelig verdi. Noen analytikere trekker frem den raske adopsjonen av chatboter som bevis på AI’s nytte og en mulig inntektsvei gjennom annonser eller betalt tilgang. Universitetet i Pennsylvania-professor Ethan Mollick beskrev det som “den raskeste adopsjonen av nesten hvilken som helst forbrukerteknologi, ” og antydet potensialet for inntjening. NYU-entreprenørskapsprofessor Arun Sundararajan påpekte at en forsinkelse i forretningsmessig lønnsomhet er forventet for slike paradigmeskiftende teknologier, ettersom eksperimentering går foran vesentlige produktivitetsgevinster når selskaper tilpasser seg grunnleggende. Andre uttrykker skepsis på grunn av AI’s store infrastrukturoppgaver. I motsetning til typiske digitale produkter med lave marginalkostnader, øker AI’s beregnings- og energikostnader med hver brukerforespørsel, noe som begrenser skalerbarheten. Kedrosky forklarte at kostnadene for servervedlikehold og kjøling øker med antall brukere, noe som utfordrer lønnsomheten. Universitetet i Minnesota-professor Andrew Odlyzko understreket den økonomiske belastningen av trillion-dollar datasenterinvesteringer, som krever inntekter som overstiger Google sitt totale for å kunne være lønnsomt — et enormt hinder. Til tross for tvil, bekrefter enkelte eksperter at AI fortsatt er i tidlig utviklingsfase, og utfallet er usikkert. NYU-datascience-professor Vasant Dhar, som er optimistisk med tanke på AI’s lønnsomhetspotensial, kalte den nåværende fasen “de tidlige innledende spillene” og påpekte at den endelige formen og suksessen til AI-teknologien fortsatt er under utvikling.