Aswath Damodaran ostrzega przed bańką AI: Upadek może być bolesny jak nigdy wcześniej

Aswath Damodaran, profesor finansów z New York University znany jako „dziekan wyceny”, rzuca cień wątpliwości na optymizm panujący na giełdach. W jego ocenie stoimy przed ryzykiem korekty, której skutki mogą przewyższyć pęknięcie bańki internetowej z początku tysiąclecia. Powód? Obecna rewolucja, w przeciwieństwie do ery dot-comów, opiera się na gigantycznych nakładach na infrastrukturę fizyczną, często finansowanych ogromnym zadłużeniem.

Dyskusja o AI przesuwa się dziś z narracji o nieograniczonym wzroście w stronę twardych pytań o trwałość całego sektora. To ważne, ponieważ obecny boom ma znacznie większy wpływ na makroekonomię niż firmy technologiczne 25 lat temu. Według Damodarana sektor AI musi w dłuższej perspektywie wygenerować biliony dolarów przychodów (trillions), aby uzasadnić dzisiejsze wyceny i kolosalne nakłady kapitałowe. Jeśli te pieniądze się nie pojawią, sypnie się nie tylko Nasdaq, ale cała globalna gospodarka.

Pułapka kosztów i złudne korzyści skali

Ekspert podważa przekonanie, że AI to typowy biznes oprogramowania, gdzie marże rosną bez końca wraz z liczbą użytkowników. Damodaran w swoich analizach porównuje model ekonomiczny sztucznej inteligencji do Spotify, a nie do Netfliksa. O ile Netflix rozkłada koszty produkcji treści na coraz szerszą bazę subskrybentów, o tyle AI generuje realny koszt przy każdym zapytaniu. Jak zauważył w serwisie Mint: „gdy nadejdzie korekta, ból będzie intensywniejszy”.

Każda sesja to zużycie mocy obliczeniowej, co sprawia, że korzyści skali są słabsze niż zakładają inwestorzy. Przy niskich marżach i presji cenowej ze strony podmiotów takich jak chiński DeepSeek, dalszy wzrost może paradoksalnie niszczyć wartość firm. Damodaran ostrzega wręcz, że „AI stanie się pozycją kosztową” dla wielu przedsiębiorstw, zamiast maszynką do zarabiania pieniędzy.

Ryzykowna transformacja gigantów

Obserwujemy zmianę natury spółek z grupy „Magnificent Seven”. Firmy, które operowały w modelu „capital-light”, dziś stają się przedsiębiorstwami przemysłowymi, budującymi potężne fabryki danych. Damodaran zauważa, że te aktywa są amortyzowane w cyklu dziesięcioletnim, choć przy obecnym tempie innowacji mogą stać się bezużyteczne już po pięciu latach. W tym kontekście strategia Apple, czekającego na błędy konkurencji, wydaje się profesorowi najbardziej racjonalna.

Społeczna cena sukcesu

Najbardziej niepokojący jest scenariusz, w którym wizje optymistów faktycznie się ziszczą. Jeśli AI zacznie masowo zastępować całe stanowiska pracy, koszty społeczne będą gigantyczne. Damodaran w swoich podcastach punktuje: sukces technologiczny może oznaczać masowe zwolnienia pracowników biurowych wykonujących prace regułowe i obiektywne. Jak stwierdził w wywiadzie dla NDTV, „koszty makroekonomiczne korekty będą większe, bo AI niesie gospodarkę znacznie bardziej niż boom dot-comów”. To paradoks: im bardziej technologia spełni obietnice efektywności, tym większy chaos może zasiać w strukturze społecznej.