AI van groeimotor tot gevaar voor de wereldeconomie

Deze week wilde ik minder aandacht besteden aan AI, omdat het vooral de laatste maanden een te vaak uitgekauwd onderwerp is. Maar toen was er afgelopen week dit nieuws:

• afgevaardigde Alexandria Ocasio-Cortez, een mogelijke deelnemer aan de Amerikaanse presidentiële voorverkiezingen, vreest dat er een AI-bubble is die de Amerikaanse economie bedreigt en overheidsingrijpen vereist zal zijn, net zoals tijdens de bankencrisis;
• David Sacks, de speciale adviseur van president Trump over crypto en AI, beaamde dat veertig procent van de Amerikaanse economische groei dit jaar veroorzaakt wordt door investeringen in AI, met name AI-infrastructuur. Sacks maakt zich in tegenstelling tot Ocasio-Cortez geen zorgen en gokt erop dat de eventuele winsten de onvermijdelijke verliezen op AI-investeringen zullen terugverdienen;
• de New York Times publiceerde een onthullend en onthutsend artikel waaruit blijkt dat OpenAI bewust het risico nam om levens in gevaar te brengen, vooral van jongeren, door het onbeperkt slijmerige en zelfmoord-aanmoedigende gedrag van ChatGPT-4. OpenAI heeft minimaal vijf rechtzaken tegen zich lopen voor ‘wrongful death’, ofwel in mijn lekentaal ‘dood door schuld’;
• in gerelateerd nieuws berichtte de Washington Post dat character.ai, de populaire service voor chats met AI-bots die zich uitgeven voor iedereen van Socrates tot Harry Potter, sinds afgelopen maandag gebruik door kinderen onder de achttien jaar blokkeert;
• voor (zover bekend minimaal) de tweede keer hallucineert Deloitte een rapport in elkaar dat het waarschijnlijk met een AI-tool vervaardigde, in opdracht van een overheid. Dit keer was het slachtoffer een Canadese provincie dat een rapport over de gezondheidszorg ontving waarin niet bestaande onderzoeken werden geciteerd. Het rapport kostte $1.6 miljoen – maar het zijn Canadese dollars hoor, dus dat Deloitte is zo duur nog niet – nadat eerder de Australische overheid voor ruim een half miljoen dollar een door Deloitte met Microsoft CoPilot vervaardigd rapportje kreeg toegestuurd. Toen gaf Deloitte wel sportief korting, maar het is niet voor niets een bedrijf met een ronkende ‘purpose & values’-webpagina. Vooral de alinea over ethiek en integriteit heeft een hoog Jiskefet-gehalte.

De invloed van de doorbraak van AI is inmiddels niet alleen op technologisch vlak, maar ook op economisch, maatschappelijk en juridisch gebied wereldwijd onontkoombaar. Daarom zocht ik deze week zowel naar zoveel mogelijk feiten en onderzoeken die inzichten verschaffen in daadwerkelijk succes van AI-toepassingen, als naar de financieel-economische risico’s voor de samenleving.

The Economist: bedrijfsmatig AI-gebruik stagneert

Volgens The Economist verwachten beleggers dat het gebruik van AI sterk zal toenemen, maar wijzen recente onderzoeken juist op een stagnerende acceptatie van AI door het bedrijfsleven. Amerikaanse data tonen dat slechts elf procent van de werknemers AI gebruikt en dat dit percentage is gedaald, vooral bij grote bedrijven. Drie jaar na de start van de generatieve AI-golf blijkt de vraag naar de technologie opvallend zwak.

Amerikaanse economie verslaafd aan AI-uitgaven

De Wall Street Journal is de bron van het artikel dat Trumps crypto & AI-tsaar David Sacks citeerde, waaruit blijkt dat de economische groei in de VS dit jaar sterk is gestimuleerd door investeringen in datacenters en alle hardware-heerlijkheid die daarin staat. Een ommekeer, of het geheel klappen van een AI-bubble, veroorzaakt vrijwel zeker een recessie. De Amerikaanse economie lijkt namelijk structureel afhankelijk geworden van enorme AI-investeringen.

In de eerste helft van 2025 kwam bijna de helft van de reële bbp-groei voort uit zakelijke uitgaven aan AI zoals chips, datacenters en infrastructuur, aangevoerd door Microsoft, Amazon, Alphabet en Meta. De stijgende waarderingen van AI-aandelen hebben daarnaast het vermogen van huishoudens (door beleggingen) opgestuwd, wat volgens schattingen $180 miljard extra aan consumentenbestedingen opleverde. Deze afhankelijkheid creëert het geschetste systeemrisico: als het vertrouwen in AI zou wegvallen kan het bbp binnen een jaar tot anderhalf procent dalen en kan de economie in een recessie belanden.

Genesis: het nieuwe Manhattan-project?

Volgens de scepticus Gary Marcus is de door Ocasio-Cortez gevreesde aanstaande ‘bailout’ van AI-bedrijven door de Amerikaanse overheid al begonnen. Bedrijven zouden worstelen met enorme kosten en twijfelachtige rendementen en stiekem de overheid benaderen voor steun bij bouw en financiering van datacenters en andere infrastructuur. Marcus wijst op het door Trump aangekondigde project Genesis als mogelijk mechanisme om chip-overcapaciteit op te slaan zodat de sector kunstmatig overeind blijft.

De Genesis-missie moet één Amerikaans nationaal programma worden dat enorme wetenschappelijke datasets en supercomputers bundelt om AI-modellen te bouwen die doorbraken in geneeskunde, energie en nationale veiligheid versnellen. Het project steunt zwaar op rekencapaciteit van nieuwe publiek-private samenwerkingen met Nvidia, AMD, Dell, Oracle en mogelijk Amazon AWS, Microsoft Azure en Google Cloud. De financiering is nog onduidelijk en zal waarschijnlijk congresgoedkeuring vereisen.

Volgens Marcus lijkt project Genesis sterk op eerdere financiële reddingsoperaties van de overheid, zoals tijdens de bankencrisis, waarbij publieke middelen worden ingezet om onacceptabele private risico’s te dekken en wordt geprobeerd te verhullen dat de AI-industrie minder gezond is dan veel beleggers denken.

Fred Wilson beantwoordt de “AI bubble question”

De legendarische investeerder Fred Wilson (Twitter, Etsy, Coinbase) ziet de markt voor AI als twee gescheiden werelden met elk een eigen dynamiek.

• In de infrastructuurlaag stapelen investeringen zich op in chips, datacenters en modeltraining, waarbij de kosten torenhoog zijn en de opbrengsten onzeker.
• In de applicatielaag ontstaat intussen echte waarde met snelle adoptie van praktische AI-tools en sectorgerichte toepassingen.

Volgens Wilson is hierdoor eerder sprake van een bubbel rond infrastructuur dan rond toepassingen die wél tractie en duurzame groei laten zien. Investeringen in AI-infrastructuur lopen sterk op maar het is onzeker of de bijbehorende vraag zal volgen.

Wilson onderbouwt zijn stelling met een verwijzing naar het model van Evan O’Donnell, die stelt dat de huidige bouwgolf van AI-infrastructuur is te vergelijken met de internet-bubbel rond het jaar 2000, met forse kapitaalinjecties voorafgaand aan breed gebruik. Voor rendement moet AI-gebruik de komende jaren snel stijgen, want het grote geld kan dan pas binnenkomen. Als ’token-consumptie’, de hoeveelheid taaleenheden die een AI-model gebruikt om een opdracht te verwerken, niet voldoende groeit of de efficiëntie niet verbetert, dreigt overcapaciteit en uiteindelijk een forse financiële correctie – en dat is nog mild uitgedrukt.

Evan O’Donnell’s AI-dashboard

Het achterliggende model koppelt CAPEX in AI-infrastructuur aan vereiste omzet en tokenvolume en laat zien hoeveel gebruik nodig is om de investeringsgolf economisch houdbaar te maken.De tracker beoordeelt of de groei van AI-inferentie tokens hoog genoeg is om de enorme investeringen in enorme datacenters en peperdure GPU’s te rechtvaardigen. Daarvoor is tot 2026 een maandelijkse (!) groei van negen tot twaalf procent nodig.

De feitelijke groei ligt met dertien tot zeventien procent iets hoger, al is bij partijen als Alphabet en OpenRouter al vertraging zichtbaar. De data van Alphabet, Microsoft, Meta, OpenAI en OpenRouter tonen dat het gebruik nog steeds stijgt maar sterk uiteenloopt per aanbieder. O’Donnell verwacht dat de volgende kwartaalcijfers van Google, die in februari bekend worden, cruciaal zullen zijn.

Sutskever: AI gaat van opschaling naar onderzoek

Ilya Sutskever is een van de belangrijkste onderzoekers in kunstmatige intelligentie en medeoprichter van OpenAI, waar hij met heibel vertrok en daarna het bedrijf Safe Super Intelligence (SSI) begon, dat vooral bekend werd omdat de website bestond uit één pagina. Het belemmerde investeerders niet om SSI te waarderen op $20 miljard.

Sutskever zette tijdens een gesprek met Dwarkesh Patel uiteen dat de periode waarin schaalvergroting (smijten met geld naar meer servers voor meer rekenkracht) AI vooruit hielp, achter ons ligt. De kern van de uitdaging zit volgens Sutskever in generalisatie: huidige modellen scoren sterk op benchmarks maar falen bij eenvoudige, echte taken. Sutskever komt vervolgens tot deze opvallende uitspraak:

“Deze (de huidige LLM’s, MF) modellen generaliseren op de een of andere manier gewoon dramatisch slechter dan mensen. Het is iets heel fundamenteels.”

Zonder diens naam te noemen, is het duidelijk dat Sutskever hiermee een steek onder water uitdeelt aan zijn voormalige compagnon, OpenAI CEO Sam Altman, die stelde dat AI nog dit jaar de intelligentie zou bereiken van een promovendus. Sutskever is ervan overtuigd dat AI nu een nieuw tijdperk ingaat:  het tijdperk van onderzoek, waarin nieuwe ideeën en algoritmes belangrijker zijn dan brute schaalvergroting  Hij richt SSI op onderzoek naar methodes die leren en generaliseren dichter bij menselijke efficiëntie brengen en AI veiliger maken.