Czy boom na AI powtórzy bańkę inwestycji kolejowych? Prezes Blackstone: Tym razem jest inaczej

Fala inwestycji w AI nadal się rozgrzewa, a biliony dolarów napływają do projektów dotyczących chipów, centrów danych oraz energetyki. Jednak najważniejsze pytanie dla inwestora staje się coraz bardziej naglące: Gdzie są prawdziwe zwroty z tych inwestycji w AI?

Niedawno prezes i dyrektor operacyjny Blackstone, Jon Gray, podczas wystąpienia dla inwestorów porównał obecny etap rozwoju AI do „świtu roku 1870” i odpowiedział na pytanie dotyczące zwrotów z ogromnych wydatków kapitałowych, bazując na przychodach firm, przypadkach zastosowań oraz danych inwestycyjnych Blackstone.

Gray, nawiązując do starej reklamy z pytaniem „gdzie jest wołowina”, docieka rzeczywistych korzyści ze skali inwestycji. Uważa, żeAI już zaczyna przynosić wyższe przychody i poprawę efektywności niektórym firmom, a zakres zastosowań będzie dalej wzrastać; wraz z wejściem tej technologii do robotyki, autonomicznych pojazdów i innych realnych dziedzin, zapotrzebowanie na moc obliczeniową może nadal rosnąć.

Biorąc to pod uwagę, Gray postrzega chipy, centra danych i energię jako kluczowe wsparcie ekspansji AI. Wspomina również, że rozwój projektów jest ograniczony przez dostawy sprzętu, nakłady kapitałowe oraz formalne zgody. Blackstone buduje swoje pozycje wokół tych aspektów materialnych, jednocześnie zwracając uwagę na ryzyko związane z wysokimi wycenami, zmianami technologicznymi oraz możliwością uzyskania zwrotów z inwestycji.

„Wołowina” inwestycji w AI

„Wołowina” o której mówi Gray, odnosi się do najważniejszego dla inwestorów pytania. Olbrzymie środki są przeznaczane na zakup chipów, budowę serwerowni i obiektów do produkcji energii — czy finalnie będzie wystarczająco dużo klientów gotowych płacić za produkty AI? Jeśli przychody skupią się tylko w kilku firmach, a zastosowania nie przyniosą realnych zysków, to popyt na infrastrukturę trudno będzie utrzymywać tylko za pomocą oczekiwań inwestycyjnych na dłuższą metę.

Podczas wystąpienia Gray najpierw pokazuje wzrost firm zajmujących się modelami AI. Według przedstawionych danych, roczne przychody OpenAI i Anthropic mają do lipca 2026 osiągnąć około 105 miliardów dolarów. Ponadto, 14 firm AI obserwowanych przez Blackstone zwiększyło swoje roczne przychody z wcześniejszych 25 mln USD do około 525 mln USD, czyli wzrost aż 21-krotny.

Ilustracja｜Gary porównuje wzrost przychodów modeli Anthropic i OpenAI (Źródło: Youtube)

Te liczby pokazują tempo wzrostu przychodów, ale nadal istotne jest zwrócenie uwagi na metodologię liczenia.Roczny przychód jest szacunkiem opartym o niedawne przychody, nie oznacza przychodu za pełny rok ani nie jest równy zyskom.Gray używa tej miary, by odpowiedzieć na pytanie o realny popyt płatniczy – czy cała branża zdoła odzyskać zainwestowane środki, przekonamy się dopiero z czasem.

Poza przychodami, Gray porusza też temat użycia AI przez firmy. Jedno przedsiębiorstwo wież telekomunikacyjnych zainwestowało około 4 mln dolarów w modernizację procesu wynajmu, co według niego przynosi ok. 4,5 mln dolarów zysku rocznie. Inna firma zajmująca się wynajmem mieszkań wykorzystuje AI do przyspieszenia rozpatrywania aplikacji, tym samym skracając czas oczekiwania dla klientów.

Przykłady pokazują, że wartość AI zaczyna pojawiać się w obszarach, gdzie firmy mogą ocenić koszty i zyski. Przykładowo, szybsze przetwarzanie procesów pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze, a nowa funkcjonalność doceniona przez klientów może także wygenerować przychody.

Firma Chamberlain, produkująca urządzenia do bram garażowych, pokazuje inną możliwość. Wykorzystuje rozpoznawanie obrazu w nowych produktach dla domu, a związane z tym działalności osiągnęły już dziesiątki milionów dolarów rocznych przychodów. W przeciwieństwie do usprawniania istniejących procesów, produkty rozszerzające działalność dzięki AI oferują firmie nowe źródła dochodu.

Po omówieniu obecnych zmian na rynku, Gray cofa się do roku 1870. Wówczas w Stanach Zjednoczonych dominowało życie rolnicze, a kolej, elektryczność i stal nie zmieniły jeszcze codzienności. Przez następne trzy dekady porozwijały się nowe technologie, zmieniając głęboko gospodarkę i produkcję. Gray uważa, że obecny AI może być na podobnym, wczesnym etapie.

Jednak porównanie to niesie też ostrzeżenie. Kolej wprawdzie napędzała wzrost gospodarczy, ale podczas inwestycyjnego boomu około 200 firm kolejowych zbankrutowało lub miało niewypłacalność. Gray zwraca uwagę, że część przedsiębiorstw budowała „na wyrost” posługując się wysoką dźwignią finansową, a podaż znacznie wyprzedzała popyt.

Gray, ucząc się z doświadczeń bankructw kolei, uważa, że obecne inwestycje w infrastrukturę AI różnią się. Obecnie popyt na centra danych i projekty energetyczne przewyższa istniejącą podaż, a wiele projektów jest już podpisane z klientami o dobrej kondycji finansowej i niskiej dźwigni.

Firmy, osiągając zysk w działalności, mogą jeszcze bardziej rozszerzyć zastosowanie AI, zwiększając liczbę wywołań modeli i przypadków zastosowania, co dodatkowo napędza zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Wraz z wejściem AI w robotykę, pojazdy autonomiczne i inne domeny, popyt może rozszerzyć się z biur aż na świat fizyczny.

Z tego powodu Gray bazuje swoje obecne obserwacje na wzrostach przychodów modeli oraz konkretnych zastosowaniach w firmach, a oczekiwania wobec przyszłości opiera na szerszym wykorzystaniu technologii. Jednak pomiędzy tymi dwoma punktami jest jeszcze spora luka — skala popytu zależy od tego, jak szeroko uda się rozwinąć zastosowania, ile klienci będą skłonni zainwestować oraz czy projekty zostaną zrealizowane zgodnie z planem.

Jak Blackstone inwestuje w AI

Wraz ze wzrastającym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową, kto buduje infrastrukturę, skąd bierze się finansowanie? W tym kontekście Gray dzieli się inwestycjami Blackstone w centra danych, moc obliczeniową oraz energię. Według niego,chipy, centra danych i energia są kluczowymi elementami, a dostawy sprzętu, czas budowy i lokalne zgody mają wpływ na postęp projektów.

Najpierw Blackstone obserwuje zmiany popytu przez wynajem centrów danych. Gray stwierdza, że jego platforma centrów danych w 2024 roku podpisała umowy na około 1 GW mocy najmu, w 2025 wzrośnie do 2 GW, a w 2026 co najmniej do 6 GW. Twierdzi, że tegoroczne budowy tych centrów danych wymagają prawie 100 mld dolarów nakładów kapitałowych, a najemcy dodatkowo inwestują w chipy.

Ilustracja｜Data center AirTrunk inwestowane przez Blackstone (Źródło: strona internetowa Blackstone)

Według strony Blackstone, ich platforma datacenter obejmuje QTS w Ameryce Północnej oraz AirTrunk w regionie Azji i Pacyfiku. Gray w publicznych wywiadach wspomina, że po przejęciu QTS firma zaczęła otrzymywać coraz więcej zapytań od dużych firm technologicznych o moc obliczeniową, co rozszerzyło inwestycje na energetykę, urządzenia elektryczne oraz nowe firmy świadczące usługi obliczeniowe (GPU) w chmurze.

Te inwestycje łączą się z wymaganiami budowy i działalności centrów danych. Serwerownie potrzebują ziemi, budynków, systemów chłodzenia oraz przyłączeń do sieci energetycznej. Po rozpoczęciu działalności muszą zapewnić stałe dostawy energii, a klienci muszą wdrożyć tam chipy. Gray uważa, że im szerzej są stosowane aplikacje AI, tym większy wpływ mają te materialne aspekty na tempo ekspansji.

W energetyce Blackstone także inwestuje w projekty związane z energią i urządzeniami elektrycznymi. Jednak dostawa sprzętu do produkcji energii trwa długo – zamówione od GE Vernova turbiny mogą być dostarczone dopiero nawet w 2031 roku. Moce produkcyjne urządzeń, budowa sieci energetycznej i formalne zgody wpływają na tempo zapewnienia energii.

Oprócz budowy serwerowni i obiektów energetycznych, Blackstone angażuje się również w finansowanie mocy obliczeniowej. W sierpniu Nvidia ogłosiła współpracę z Blackstone i innymi instytucjami w celu rozwoju platformy finansowania infrastruktury AI, pomagając klientom zdobyć fundusze na budowę obiektów do obliczeń AI.

Gray podkreśla też, że przy konkretnych inwestycjach Blackstone zwraca uwagę na to, czy projekt ma już długoterminowe umowy i czy klienci są w stanie wywiązać się ze zobowiązań.

Niemniej długoterminowe umowy redukują tylko część niepewności co do popytu, a wdrożenie i działalność projektów nadal napotyka inne ryzyka. Przykładowo, obawy społeczności dotyczące budowy centrów danych mogą opóźnić realizację, a bezpieczeństwo sieci i geopolityka także stanowią powody do czujności. Ponadto niektóre startupy bez przychodów mają już wysokie wyceny — czy rzeczywista działalność będzie je wspierać, wymaga ostrożnej oceny.

Szukając szans na wzrost AI, Blackstone rozważa również niepowtarzalną wartość aktywów. Gray pod koniec wystąpienia mówi o inwestycjach w drużyny krykieta, sieci kawiarni, nieruchomości nadmorskie i lotniska, twierdząc, że ludzie nadal będą potrzebować tych doświadczeń czy obiektów. Choć różnią się od projektów obliczeniowych, pokazują długoterminową perspektywę popytu według Blackstone.

Wracając do pytania „gdzie jest wołowina”, niektóre zastosowania AI już przynoszą przychody i poprawę efektywności, a Blackstone inwestuje w moc obliczeniową, centra danych i projekty energetyczne na tej podstawie. Jednak od obecnych zysków do długoterminowych zwrotów jeszcze długa droga – zależy to od tego, czy zastosowania dalej będą tworzyć wartość i czy niezbędna infrastruktura powstanie zgodnie z planem oraz znajdzie wystarczający popyt.

Operacja/skład: He Chenlong

Uwaga: obraz okładki/miniatury wygenerowany przy pomocy AI