Most dől el, ki keres pénzt napjaink technológiai forradalmán
A szerző a Concorde Értékpapír elemző gyakornoka. Ez itt a Zéróosztó, a G7 elemzői szeglete, amelyben külső elemzők, szakértők cikkei olvashatók. Az írások és az azokban megfogalmazott vélemények a szerzők álláspontját tükrözik.
A mesterséges intelligenciához (MI) kötődő beruházások teljes gőzzel folytatódnak, miközben a befektetők egyre inkább arra keresik a választ, hogy ezek a hatalmas beruházások végül megtérülnek-e, illetve az MI-értéklánc mely szereplői lehetnek a ciklus nyertesei.
Erre ma még senki sem tud biztos választ adni. Van azonban két mutató, amely sokat elárulhat arról, merre tart az iparág: hogyan alakul az MI-modellek tokenára, illetve milyen ütemben változik a tokenek előállítási költsége. (Az MI világában a token a szöveg feldolgozásának alapegysége, amely lehet egy szó vagy annak egy része. Az MI-szolgáltatások gyakran tokenalapú díjszabást használnak.) Ha ez a két görbe tartósan eltérő irányba mozog, az alapjaiban rendezheti át az MI-értéklánc nyereségességét.
Az elmúlt hetekben jól látható volt ez a dinamika. A Silicon Data LLM Token Expenditure Index – amely azt méri, hogy a felhasználók összességében mennyit költenek MI-tokenekre – a májusi csúcsához képest közel 20 százalékkal visszaesett, miután tavaly decemberi indulása óta nagyjából megduplázódott.
Bár a mutató nem tekinthető közvetlen tokenárnak – hiszen az ár és a kereslet szorzatát méri –, jól jelzi, hogy a felhasználók mennyit hajlandók fizetni az MI-modellek használatáért.
Ezzel szemben a tokenek előállítási költsége tovább emelkedik. Ennek legfontosabb oka a memóriachipek árrobbanása, ami közvetlenül beépül a modellfejlesztők legnagyobb költségtételébe, a számítási kapacitás árába.
A valódi kérdés ezért az, hogy tovább nyílhat-e az olló az előállítási költség és a felhasználók fizetési hajlandósága között, és ez milyen hatással lesz az MI-értéklánc különböző szereplőire.
Jelenleg több olyan tényező is látszik, amely ezt a folyamatot támogatja.
Egyrészt a végfelhasználók egyre inkább keresik a rendkívül drága csúcskategóriás (frontier) modellek alternatíváit. Ebben komoly szerepet játszik, hogy a nyílt forráskódú modellek teljesítménye folyamatosan javul, miközben jóval olcsóbbak. Emellett a kínai modellek már az amerikai csúcsmodellek teljesítményét kínálják töredékáron, tokenalapon pedig már megközelítőleg 50 százalékos piaci részesedést értek el. A verseny így folyamatosan lefelé nyomja a tokenárakat.
Másrészt a memóriachipek piacán továbbra is strukturális kínálati hiány látható. Az adatközpontok elszívják a gyártókapacitást, miközben egy új memóriaüzem felépítése nagyjából két év. A nagy befektetési bankok és az iparág szereplői ezért arra számítanak, hogy a hiány legalább 2027-ig fennmarad.
A Bank of America szerint a kérdés ma már nem is annyira az, hogy megéri-e MI-infrastruktúrába beruházni, hanem az, hogy fizikailag legyártható-e elegendő chip, memória és biztosítható-e a szükséges villamos energia.
Ráadásul a kereslet szerkezete is átalakul. A becslések szerint 2030-ra a számítási kapacitás döntő részét már nem a modellek betanítása, hanem a mindennapi használat fogja igényelni. A terjedő MI-ügynökök pedig nagyjából hússzor annyi tokent használnak, mint egy egyszerű chatbotos lekérdezés.
Ez azt is jelenti, hogy a kereslet fokozatosan a betanításra optimalizált grafikus feldolgozóegységek (GPU-k) felől a gyakorlati felhasználásra (inferenciára) optimalizált chipek felé tolódik, ami tovább növeli a különböző memóriachipek iránti igényt.
Kik lehetnek ennek a folyamatnak a nyertesei?
Memória- és chipgyártók
A tokenárak csökkenése és a memória iránti növekvő kereslet első ránézésre ellentmondásnak tűnhet, valójában azonban egymást erősítő folyamatok.
Ennek hátterében a Jevons-paradoxon áll. Ha egy technológia olcsóbbá válik, általában nem kevesebbet, hanem többet használunk belőle. Ahogy csökken a tokenek ára, a felhasználók egyre kevésbé spórolnak: többször futtatják ugyanazt a feladatot, hosszabb dokumentumokat dolgoztatnak fel, összetettebb munkafolyamatokat építenek MI-re.
Vagyis az alacsonyabb tokenár végső soron még nagyobb számítási kapacitás iránti keresletet generál. Mivel az elemzői várakozások szerint a memóriachipek kínálati hiánya középtávon is fennmarad, jelenleg az MI-értéklánc ezen pontján koncentrálódik a legmagasabb profitabilitás. Jó példa erre a Micron mintegy 85 százalékos bruttó árrése, illetve az is, hogy az elmúlt hónapokban a tőkepiac egyértelműen ezt a szegmenst díjazta.
Hiperskálázók
Az MI-beruházások legnagyobb finanszírozóinak számító hiperskálázók helyzete az elmúlt félév egyik legtöbbet vitatott kérdése volt. A legfrissebb gyorsjelentések után az öt legnagyobb felhőszolgáltató (Alphabet/Google, Amazon, Meta/Facebook, Microsoft, Oracle) összesen 130 milliárd dollárral emelte 2026-os beruházási tervét. A beruházások értéke 2027-re elérheti az ezer milliárd dollárt, 2030-ra pedig kumuláltan az 5,5 ezer milliárd dollárt.
A finanszírozás ugyanakkor egyre feszítettebb. A várható szabad pénzáram 2027-ben 750–900 milliárd dollár körül alakulhat az 1,1 ezer milliárd dolláros beruházási volumen mellett, így a különbséget egyre nagyobb – és egyre inkább nem dolláralapú – kötvénykibocsátással fedezik.
Kockázatot hordoz, hogy a 3–7 éves élettartamú chipeket a kötvénypiac által kedvelt hosszú lejáratokkal finanszírozzák. Megnyugtató viszont, hogy a felhőszolgáltatók mérlege (pénzügyi helyzete) erős.
Még fontosabb azonban, hogy a Jevons-paradoxon miatt várható MI-használati robbanás számukra kifejezetten kedvező. Nem csupán finanszírozzák az adatközpontokat, hanem ők értékesítik a rajtuk futó számítási kapacitást is. Így akkor is részesednek a növekedésből, ha a felhasználók olcsóbb modellekre váltanak.
Modellfejlesztők
A jelenlegi dinamika legnagyobb vesztesei egyértelműen a modellfejlesztők lehetnek. Bevételi oldalon a tokenárak csökkennek, miközben költségoldalon a számítási kapacitás ára emelkedik. Ez közvetlenül szűkíti a marzsokat. A piaci hangulat is ezt tükrözi: az OpenAI például már fontolgatja az őszre tervezett tőzsdei bevezetésének elhalasztását.
A dinamika könnyen megváltozhat
A jelenlegi trendek alapján az infrastruktúra-szereplők a ciklus egyértelmű nyertesei. Ez azonban korántsem garantálja, hogy hosszú távon is így marad. A történelemben számos olyan beruházási hullám volt – például a kétezres évek eleji távközlési infrastruktúra-fejlesztések –, amikor az infrastruktúra építői extraprofitot értek el, mielőtt a piac végül túlkínálatba fordult. Maga a technológia ugyan forradalmasította a világot, de az első kör nyertesei nem feltétlenül maradtak azok.
Az MI esetében is hasonló fordulat következhet be. Az egyik lehetséges korlát az energia. Hiába áll rendelkezésre elegendő chip, ha nincs elég villamos energia azok működtetéséhez. Az új generációs gyorsítók energiaigénye a korábbi generáció többszöröse, miközben a saját energiatermelési megoldások tömeges elterjedése inkább csak az évtized végére várható.
Ennél is fontosabb kérdés azonban, hogy a modellfejlesztők milyen gyorsan tudják csökkenteni a modellek számítási kapacitásigényét.
Ha sikerül jelentősen mérsékelni az egy token előállításához szükséges erőforrást, az egyszerre csökkentheti a memóriachipek iránti keresletet és ronthatja a hiperskálázók beruházásainak megtérülését.
Összességében tehát jelenleg az MI-piac egyértelműen az infrastruktúra építőinek kedvez. A memória- és chipgyártók, valamint a hiperskálázók profitálnak abból, hogy a tokenek ára csökken, miközben a számítási kapacitás iránti kereslet tovább nő.
Ennek a rezsimnek azonban nem feltétlenül tartós az egyensúlya. Ha a modellfejlesztők érdemben javítani tudják a tokenek előállítási hatékonyságát, vagy az infrastruktúra-beruházások túlkínálatba fordulnak, a mostani nyertesekből könnyen a következő ciklus vesztesei válhatnak.
