Obawy związane z potencjalną bańką sztucznej inteligencji (AI) ostatnio niepokoją rynek akcji, podnosząc alarmy o szersze ryzyko dla gospodarki USA. JPMorgan Asset Management poinformował, że nagły wzrost wydatków na AI stanowił około dwóch trzecich wzrostu PKB USA w pierwszej połowie 2025 roku, przewyższając wkład setek milionów konsumentów. Duże korporacje mocno zainwestowały w układy scalone i centra danych niezbędne do operacji AI. Kluczowe pytanie brzmi: czy AI wygeneruje wystarczające zyski, aby uzasadnić trwające wydatki rzędu bilionów dolarów na jej rozwój?Zwolennicy argumentują, że opóźnienie między rozbudową infrastruktury a znaczącymi zyskami jest normalne, odwołując się do przeszłych opóźnień w technologiach takich jak Internet. Szybkie przyjęcie produktów AI, takich jak ChatGPT od OpenAI, ukazuje ogromne potencjalne rynki, przy czym firmy AI koncentrują się na rozwoju produktów, a nie na zyskach. Z kolei krytycy twierdzą, że ogromne koszty wywierają presję na osiągnięcie wyjątkowo wysokich zwrotów, podczas gdy do tej pory niewiele dowodów wskazuje na to, aby firmy czy konsumenci otrzymywali wystarczającą wartość, by uzasadnić wydatki. Podkreślają, że AI musi okazać się zyskowne w ciągu kilku lat, ponieważ obecne tempo inwestycji jest nie do utrzymania. Venture capitalist Paul Kedrosky zauważył, że wczesne rynki zwykle nie są zyskowne, ale wydatki na AI sięgające bilionów dolarów są bezprecedensowe. Zarówno zwolennicy, jak i krytycy wyrażają obawy dotyczące gospodarczych stake’ów. David Sacks, inwestor venture i doradca Białego Domu ds. AI, ostrzegł, że odwrót może spowodować recesję, podczas gdy sceptyk AI i profesor emerytowany NYU Gary Marcus przewidział ponure skutki, gdy entuzjazm opadnie. Termin „bańka” odnosi się do cen aktywów znacznie przewyższających ich rzeczywistą wartość, co podkreśla wątpliwości co do ekonomicznej wartości AI i jej potencjału wzrostu produktywności. Nvidia stanowi przykład sukcesu zysku, sprzedając półprzewodniki AI, co czyni ją najcenniejszą firmą na świecie, jednak odzwierciedla to popyt na infrastrukturę AI, a nie na końcowe zastosowania dla użytkowników.

Obecnie AI nie osiągnęła zysków proporcjonalnych do ogromnych kosztów. Zazwyczaj produkty generują przychody z bezpośredniej sprzedaży dla konsumentów lub firm; AI napotyka na trudności w obu obszarach — według badania MIT z lipca, około 95% firm inwestujących w AI nie potrafi zamienić technologii na dochód, a ich łączna wydatki oszacowano na 40 miliardów dolarów, przy minimalnej transformacji branży. Zyski od konsumentów także są niższe od poziomu adopcji. ChatGPT od OpenAI, mający około 800 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo, jest jednym z najszybciej rosnących aplikacji, lecz generuje znacznie mniejsze przychody w porównaniu do platform takich jak Meta, która w trzech miesiącach osiągnęła ponad 50 miliardów dolarów. CFO OpenAI prognozował około 13 miliardów dolarów przychodów w 2025 roku, podczas gdy CEO Sam Altman twierdził, że nawet więcej, z akcelerującym wzrostem i inwestycjami w chmury AI, urządzenia konsumenckie i automatyzację naukową, które mają przynieść dużą wartość. Niektórzy analitycy wskazują na szybkie przyjęcie chatbotów jako dowód użyteczności AI i potencjalnej ścieżki dochodowej przez reklamy lub płatny dostęp. Ethan Mollick, profesor na University of Pennsylvania, opisał to jako „najbardziej szybkie przyjęcie praktycznie jakiejkolwiek technologii konsumenckiej, ” sugerując potencjał do monetyzacji. Arun Sundararajan z NYU zauważył, że opóźniona zwrotność inwestycji w takim przełomowym technologicznie rozwiązaniu jest spodziewana, ponieważ eksperymentowanie poprzedza znaczący wzrost produktywności po tym, jak firmy podstawowo się dostosują. Inni wyrażają sceptycyzm ze względu na wysokie koszty infrastruktury AI. W przeciwieństwie do typowych produktów cyfrowych o niskich kosztach przyrostowych, koszty obliczeniowe i energetyczne AI rosną wraz z każdym zapytaniem użytkownika, ograniczając skalowalność. Kedrosky wyjaśnił, że koszty obsługi serwerów i chłodzenia rosną wraz z liczbą użytkowników, co stanowi wyzwanie dla rentowności. Andrew Odlyzko z University of Minnesota podkreślił, że finansowe obciążenie związane z inwestycjami w centra danych o wartości bilionów dolarów wymaga przychodów przekraczających nawet całkowite przychody Google — co stanowi ogromną barierę. Pomimo tych wątpliwości, niektórzy eksperci utrzymują, że AI jest na wczesnym etapie rozwoju, a wyników nie można jeszcze przewidzieć. Vasant Dhar z NYU, optymistyczny wobec potencjału zyskowego AI, nazwał obecną fazę „wczesną rozgrywką” i zaznaczył, że ostateczna forma i sukces technologii AI nadal się kształtują.