Pinag-aaralan ngayon ng MIT Technology Review kung ano ang mangyayari kapag pumutok ang AI bubble, at nagbabala sila na baka kailangan halos triplehin ng mga malalaking tech company ang productivity nila bago pa man bumawi sa trillion dollar na gastos nila sa AI infrastructure pagdating ng 2030.
Si Jessica Wachter, isang finance professor sa Wharton, kasama ang coauthor niya, gumawa ng estimate base sa kumpirmadong gastos ng mga tinatawag na hyperscalers. Tinataya nilang aabot sa halos $1.1 trillion ang gastos sa data centers hanggang 2027 ng Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, at Oracle. Ang laki ng taya na ‘to, hindi lang pang-Silicon Valley — ramdam din sa ibang bahagi ng mundo.
Ano ang Productivity Math sa Likod ng AI Bubble
Dati nang naging chief economist ng Securities and Exchange Commission (SEC) si Wachter. Nakita niya na para bumawi ang mga hyperscaler sa laki ng ininvest nila, kailangan pa nilang tumaas ang productivity ng halos 2.7x pagdating ng 2030.
Kasama sa computation na ‘to yung cost ng capital, target na 15% return, at depreciation ng assets. Kung hindi marating ang ganong growth, may matinding babala si Wachter at ang coauthor niya.
“Magiging pinakamalaki itong misallocation ng capital sa kasaysayan.”
— Jessica Wachter, Wharton finance professor,
Nag-post ng $5.9 billion na free cash flow deficit ang Alphabet nitong nakaraang quarter — first time nila yan simula na naging public sila noong 2004. Dahil diyan, mas nag-aalalang mga investor tungkol sa panganib ng AI spending sa markets habang dumadami ang concentration ng puhunan.
Paano Kumakalat ang Risk Dahil sa Utang, Hindi Lang sa Big Tech
Ayon sa Morgan Stanley, mahigit kalahati ng plano ng mga hyperscaler na $2.9 trillion na gastos sa data centers hanggang 2028 ay uutangin nila. Galing na sa labas ng kumpanya ang perang ‘yan kaysa sa cash reserve nila.
Sa Louisiana, nag-transfer ang Meta ng 80% stake sa Hyperion data center nila papunta sa private-credit firm na Blue Owl Capital. Pinapakita nito kung gaano ka-komplikado na ang paraan ng mga hyperscaler para mag-raise ng pondo.
May babala rin si Stijn Van Nieuwerburgh ng Columbia Business School — dahil ang mga utang na ganito, dumadaloy na rin pala ngayon sa mga pension fund at private credit vehicle. Konti lang daw ang nakakaalam na apektado na pala mismong retirement at insurance savings nila ng ganitong risk.
May related na scenario ring binabala si crypto strategist Arthur Hayes. Ang sabi niya, posibleng magkaroon ng AI credit bust na magtutulak sa US Federal Reserve para mag-print ng pera — at dahil dito, baka umabot pa ng $1 million ang presyo ng bitcoin (BTC).
“Parang sabay na sugal ng capital markets at ng buong ekonomiya.”
— Gary Gensler, dating SEC chair at MIT Sloan School professor,
Inaasahan ni Gensler na magkakaroon din ng matinding retrenchment bandang huli, pero hindi sigurado kung kailan ito mangyayari. Kung biglaan o dahan-dahan mang dumating ang correction, dito malalaman kung alin talaga sa trillion-dollar na pustahan na ‘to ang tuluyan nang sunog.
