Zacznijmy od tego co zrobił Google i jak to zmienia od środka sektor firm AI
Google systematycznie buduje własną alternatywę dla procesorów Nvidii, a teraz coraz mocniej otwiera tę technologię na zewnętrznych klientów. Alphabet zaprezentował dwa nowe systemy procesorów sztucznej inteligencji, TPU 8TX oraz TPU 8i Max. Ma tu przewagę nad innymi firmami, w tym Nvidią. Jest położony w łańcuchu branżowym na lepszej pozycji, ma dostęp do danych, klientów I ma rozwiniętą infrastrukturę plus usługi I możliwości do szybkiego testowania I wdrażania technologii. Ma też wiedzę jakich rozwiązań oczekują użytkownicy aplikacji I rozwiązań AI , bezpośrednio od nich samych. I tu projektuje rozwiązania skrojone pod konkretne branże jak finanse, gdzie będzie obsługiwał
Pierwszy z nowych systemów pozwala bezpiecznie przetwarzać poufne dane. To rozwiązanie szczególnie istotne dla banków, administracji publicznej czy dużych korporacji. Rynek rosnący, szczególnie ważny dla klientów z UE, zarówno publicznych jak I prywatnych. Nowe regulacje Unii dotyczące AI, w obszarze danych wrażliwych, ochrony przed praniem pięniedzy czy praw konsumentów oraz zagadnień zwiazanych z rynkiem pracy I medycyny napędzają zapotrzebowanie na budowę infrastruktury w Europie. Ciekawostką jest, że w tym rozwiązaniu, Google wykorzystuje tutaj również procesory serwerowe firmy AMD.
Drugi system, TPU 8i Max, oferuje dwukrotnie większą moc obliczeniową. Może więc obsługiwać coraz bardziej wymagające modele sztucznej inteligencji. Wymagające możemy odczytać jako spersonalizowane pod konkretne branże lub nawet firmy. Pierwszy przykłąd z brzegu: wielka czwórka consultingu m.in. EY, McKinsey, KPMG, Accencure. Rozwiązania AI wspomagają tu skomplikowane procesy ,od budowy łańcucha dostaw I produkcji, po obsługę ksiegową czy wspomaganie analizy w procesach AML (zapobiegania praniu pieniędzy). Różne zadania, czas regulowane użycie sztucznej inteligencji. To wymaga innej architektury niż generowanie obrazków, projektowanie grafik czy nadzorowanie produkcji I logistyki.
Google informuje, że z jego procesorów TPU korzysta już blisko stu klientów. To pokazuje, że Alphabet przestaje być wyłącznie odbiorcą infrastruktury AI. Coraz mocniej staje się również jej dostawcą. Klienci którzy korzystają z jego usług I aplikacji są wielką bazą. Nawet jeśli ograniczymy się do zbioru klientów instytucjonalnych, jak podmioty administracji publicznej czy firmy.
Działania Google i mu podobnych, oznaczają, że Nvidia musi coraz uważniej patrzeć na konkurencję ze strony firm, które jednocześnie należą do jej największych klientów. Nie tylko Elon Musk I jego Tetrafab w Teksasie z chipem AI5, który ma konkurować z popularnym Nvidia Blackwell.
Banki i finansowanie sektora AI
Banki, fundusze i generalnie podmioty z rynków kapitałowych, zaczynają coraz ostrożniej podchodzić do finansowania sztucznej inteligencji. Według Reutersa część kredytodawców ogranicza gotowość do finansowania kolejnych projektów centrów danych. Nawet wtedy, kiedy za przedsięwzięciami stoją wielkie firmy technologiczne.
JP Morgan szuka ubzepieczyciela dla aktywów inwestycyjnych wartych ok. 10 mld USD, a związanych z projektami z branży AI. Z drugiej strony, równolegle Goldman Sachs prognozuje, że globalna emisja długu przez największych operatorów chmurowych może wzrosnąć o 2/3 z około 250 miliardów dolarów w 2026 do aż 420 miliardów w 2027 roku.
Piękny paradoks. Z jednej strony firmy technologiczne potrzebują coraz większych pieniędzy na rozbudowę infrastruktury AI, z drugiej strony instytucje finansowe zaczynają coraz dokładniej analizować, czy te gigantyczne inwestycje rzeczywiście będą w stanie na siebie zarobić.
Dziś, gdy skończyła się moda na inwestowanie w branżę sztucznej inteligencji, a zaczęło się liczenie, wybiło si jedno z najważniejszych ryzyk dla inwestorów, coraz ważniejsze będzie pytanie, kto na tych inwestycjach naprawdę zarobi i kto będzie w stanie sfinansować je bez nadmiernego zadłużania się oraz kiedy zaczną na siebie zarabiać.
Koniec czasów, gdy rynek koncentrował się przy ocenie ryzyk i wycenie aktywów podmiotów z branży AI (venture capital, emisje obligacji, IPO) przede wszystkim na tym, kto zbuduje największe centrum danych, kto kupi najwięcej procesorów i kto najszybciej zwiększy moce obliczeniowe. Pytanie komu sa potrzebne, w jakiej wielkości, w jakim czasie I w następstwie moment gdy zaczna na siebie zarabiać I wpływać na wzrost wartości firmy – cen akcji na giełdzie czyli zysk inwestora.
To szczególnie istotne dla takich firm jak CoreWeave, Oracle czy Nebius, które rozwijają kosztowną infrastrukturę obliczeniową. Więc dla rynków finansowych pozory mylą I jest wręcz przeciwnie, zapotrzebowanie na moc obliczeniową nadal może dynamicznie rosnąć. Warunki są znane. Kolejne sprawdzam, dla tych inwestycji nastąpi po styczniu 2027, gdy zbierze się Kongres zdominowany przez Demkratów, a władze w stanach, w tym tych z rozwiniętymi centrami danych lub planującymi ich budowę, obejmą Demokraci, których wyborczym postulatem, zgodnie z wolą wyborców, jest ograniczenie tego typu inwestycji.
Czemu rola Nvidia jest tak ważna dla sektora AI na etapie korekty
Na ten temat przytoczę kilka liczb, które w połączeniu z nazwami firm i formą zaangażowania dadzą obraz tego co może się stać z rynkiem i biznesem sztucznej inteligencji w razie kłopotów największego dostawcy i projektanta chipów oraz inwestora w cały łańcuch AI. W roku 2026: OpenAI – 30 mld USD, Meta – 3 MLD USD (zakup akcji), producent procesorów MediaTek 3,5 mld USD na zakup obligacji firmy, 12,5 mld USD na przejęcie platformy HuggingFace. W roku 2025 zakup akcji Intela za ok. 5 mld USD. W latach 2025-2026 same duże inwestycje Nvidii w sektor AI od usług chmurowych po rozwój modeli jak xAI (Musk) czy Anthropic lub OpenAI wyniosło ponad 86,7 mld USD. Kolejna kropka do połaczenia to lokalizacje inwestycji: od gigantów Krzemowej Doliny (OpenAI, Meta, Antrhropic), po australijską firmę IRENE (ciekawy dostawca usług chmurowych z własnymi źródłami energii) z europejskim Mistralem w środku (1,7 mld EUR) oraz Nokią (1 mld USD m.in. Rozwój sieci 6G). W zestawieniu tych różnych form finansowego zaangażowania Nvidii w różne części łańcucha AI, z sceptycznym podejściem banków i ogólnie sektora finansowego, do inwestowania w technologie, można dojść do wniosku, że problem Nviddi błyskawicznie rozniesie się po całej branży. Wpływ na wyceny, negatywną ocenę ryzyk jest oczywisty. Dla wielu projektów brak zaangażowania Nvidii oznacza po prostu klęskę na etapie projektowania i wychodzenia z produktem na rynek.
Sektor AI na etapie korekty i w drodze do dojrzałości
Nie zakończył się boom na sztuczną inteligencję, ale przeszedł na kolejny etap: trzeźwej oceny sytuacji, pod groźbą powstania I pęknięcia bański. Wielu inwestorów pamięta rok 2000 I bańkę dot.com. Inwestorzy wyciągnęli z niej lekcję. Koniec czasów start-upów. Wkraczamy w etap, w którym inwestorzy zaczynają dzielić spółki na te posiadające rzeczywistą przewagę konkurencyjną, które mają stabilne przepływy pieniężne i możliwość finansowania rozwoju od tych, których rozwój biznesu w dużym stopniu zależy od nieustannego pozyskiwania kolejnego kapitału na modłę start upu.
W rewolucji AI można mieć świetną technologię, rosnącą sprzedaż i ogromne ambicje, a mimo to okazać się słabą inwestycją. Pierwsza rzecz, prawa ekonomii pozostają niezmienne. Zapotrzebowanie na energię dla cenrtów danych rośnie. Trzeci wątek to polityka I prawo. W Europie to drugie reguluje powstawanie centrów danych oraz rozwój AI, a polityka I politycy w USA niebawem będą mieli bezpośrednią możliwość decydowania o rozwoju zarówno centrów jak i zagadnień związanych z energią, w tym z wysokością cen dla konsumentów.
Zatem, najbliższe kwartały mogą przynieść coraz większe rozróżnienie w zachowaniu kursów poszczególnych spółek z łańcucha firm tworzących sztuczną inteligencję (AI).
Dziennikarz z zawodu i zamiłowania. Zajmuje się tematyką gospodarczą, prawną i finansową, szczególnie nowymi technologiami, i komunikacją oraz mediami. Poza dziennikarstwem zajmuje się fotografią, jeździ na nartach i uwielbia Hiszpanię. Z marką INFOR związany wcześniej, zaczynał przygodę z dziennikarstwem w Gazecie Prawnej. Od kwietnia 2026 r. już jako dziennikarz internetowy przygotowuje i publikuje artykuły na portalu Forsal.pl.
