Binalaan ng Tether CEO na si Paolo Ardoino na baka hindi sapat ang pundasyon ng matinding AI spending ng Big Tech, dahil nagkakaroon na ng pag-aalala na baka magka-bubble ang AI market.
Sa post niya sa X noong July 4, sinabi ni Ardoino na merong apat na matinding “structural mismatch” o diperensya pagdating sa AI infrastructure race — ito yung gap sa pagitan ng ginagastos, kinikita, tagal ng return ng investment, at competition.
Dumating ang babala niya habang ang pinakamalalaking tech companies sa mundo nagbubuhos ng daan-daang bilyong dollars para sa data centers, chips, at power capacity. Ang tanong ngayon ng investors, kaya bang bumalik ng AI ang laki ng ginagastos nila?
Sobrang Baba ng Singil Para sa AI ng Mga Negosyo
Ipinaliwanag ni Ardoino na sobrang baba ng singil ng ibang kumpanya sa AI computing kung ikukumpara sa totoong gastos nito. Madalas, binabaan nila ang presyo o sinusubsidize para mas maraming sumubok at makuha ang customers.
Kaya tuloy parang malakas ang growth ng AI, pero ang totoo, hindi ganun katibay ang business model nito. Kung tumaas bigla ang presyo, baka mabawasan ang users. Kapag steady lang ang baba ng presyo, tuloy-tuloy din na maliit ang kita ng mga kumpanya.
Pwede Matagal Bago Lumaki ang Kita ng AI
Ngayon pa lang, matindi ang gastos ng mga Big Tech sa AI, pero baka matagal pa bago bumalik ang kita nila. Malalaking gastos agad ang kailangan para sa data centers, GPU, at power contracts.
Dahil dito, lumalaki ang agwat ng ginagastos nila ngayon at yung posibleng kita nila sa future. Habang lumalaki lalo ang gap na ito, mas napipressure ang mga kumpanya na patunayan na sustainable talaga ang AI bilang source ng revenue.
Mabilis Maging Luma ang AI Hardware
Usually, yung mga AI chips naluluma na agad after 3 hanggang 5 taon lang. Pero kadalasan, yung paraan ng pag-finance ng mga data center at AI infrastructure — tulad ng loans at investment — umaasang mas matagal bago mabawi yung puhunan.
Dahil dito, possible na kailangan nang palitan ang mamahaling hardware kahit hindi pa totally nababayaran. Kapag bumagal ang demand o bumagsak ang presyo, mas mahirap na para sa mga kumpanya na magpaliwanag kung sulit ba yung gastos sa AI infrastructure nila.
Grabe ang Labanan ng Kumpanya sa AI
Ang bilis mag-improve ng mga open-source AI models, kaya mas nagiging mahina ang lakas ng commercial AI companies na magtaas ng presyo. Kung may mas mura o free alternative na halos kasing galing, pwede nang hindi pumayag magbayad ng mataas ang mga user.
Mas magiging mahirap tuloy para bawiin ng mga kumpanya ang pinaggagastusan nila sa hardware at AI infrastructure. Posible ring lumiit ang expectation sa dami ng kikitain nila — bagay na dati ay nagtulak sa taas ng value ng AI companies.
Bahagi ang babala ni Ardoino sa mas malawak na usapan ngayon sa mga merkado.
Nag-warning na rin ang mga Chinese hedge funds tulad ng Wealspring Asset at Shanghai Banxia Investment Management Center na baka asa bubble territory na ang AI stocks. Nabanggit ng Wealspring na “super bubble” na raw ang global AI stocks, habang ang Banxia naman nagsabi na baka nandiyan na ang posibleng trigger ng market correction.
Simple lang ang worry — naging top driver ng stock market ang AI, lalo para sa malalaking tech companies. Kung magsimulang magduda ang investors sa balik ng AI spending, pwedeng lumaganap ang epekto nito — hindi lang sa tech sector.
AI Spending, Posibleng Umabot ng Trillions
Ayon sa JPMorgan, posible raw umabot ng $5.5 trillion ang global AI-related spending pagdating ng 2030. Sa ngayon pa lang, Alphabet, Amazon, Meta, at Microsoft inaasahang gagastos ng halos $720 billion ngayong taon.
Ganito kalaking gastos ang dahilan kung bakit central na parte na ang AI sa usapan ng kita ng mga kumpanya, demand sa enerhiya at chips, at loan markets.
Sinabi ng Bank of England nitong October 2025 na halos kapantay na ng AI-related valuations ang level noong dot-com bubble. Ayon pa sa kanila, kailangan ng AI infrastructure ng trilyong-trilyong pondo, at malaking bahagi nito posibleng utang pa.
Pero merong investors na mas positive ang tingin. Bentahe raw ngayon kumpara sa dot-com era dahil malalakas at established na yung mga kumpanya na nagfi-finance ng AI boom.
Sinabi rin ng Morgan Stanley na halos $3 trillion na AI infrastructure investment ang pwedeng umikot sa global economy pagdating ng 2028.
Pero point ni Ardoino, nandoon pa rin ang risk sa mismong economics ng AI infrastructure. Kapag hindi nagtugma ang pricing, kita, buhay ng hardware, at level ng competition, baka hindi pa napapansin ng market kung gaano kahirap gawing long-term profit ang AI demand.
