Bain & Company heeft de mondiale AI-industrie een rekening gepresenteerd die, volgens de eigen boekhouding van het adviesbureau, grotendeels alleen kan worden voldaan met producten die nog niet bestaan. Het onlangs gepubliceerde zevende Global Technology Report concludeert dat de industrie tegen 2031 $6 biljoen aan jaarlijkse omzet moet genereren om het kapitaal dat nu naar datacenters stroomt te rechtvaardigen — en ongeveer 70% van dat bedrag is afhankelijk van inkomstenstromen die nog opgebouwd moeten worden.

Volgens het rapport kunnen bestaande consument- en enterprise-AI-diensten tot $1,8 biljoen van het totaal uitmaken, waardoor $4,2 biljoen aan nieuwe omzet gecreëerd moet worden. Alles wat de technologie vandaag verkoopt, van chatbots tot werkplek-copilots, dekt minder dan een derde van het verwachte bedrag.

Bain verwacht dat het tekort komt uit opkomende segmenten — autonome machines en robotica, geneesmiddelenontwikkeling, geestelijke gezondheid en energieopwekking. Dit zijn sectoren die klein, zwaar gereguleerd of nog beperkt tot laboratoria zijn, en de industrie rekent erop dat ze binnen vijf jaar biljoenen zullen opleveren.

David Crawford, hoofdauteur van het rapport, erkende omvang van de eis. Hij zei dat de industrie een golf van innovatie nodig heeft die groter is dan alles wat mobiel en cloud computing hebben teweeggebracht, en dat een duurzame financiering van de bouw een verhoging van ongeveer 1% van de jaarlijkse mondiale economische groei vereist — een versnelling die economieën zelden realiseren alleen omdat een industrie dat nodig heeft.

Het rapport is niet Bains eerste schatting van het gat. Vorig jaar september berekende het bureau dat AI-bedrijven $2 biljoen aan jaarlijkse omzet nodig zouden hebben tegen 2030 en voorspelde het een tekort van $800 miljard. Het nieuwe doel is drie keer zo groot en komt een jaar later. Hoewel de twee rapporten hun reikwijdte mogelijk anders definiëren, is de richting consistent: de kosten van de uitbreiding stijgen sneller dan het bewijs dat iemand ervoor zal betalen.

De kostenkant is rauw. Bain voorspelt $5 tot $6,5 biljoen aan datacenterbestedingen tegen 2030, met toevoeging van ten minste 150 gigawatt aan capaciteit. De omvang en kosten van datacenters verdubbelen ongeveer elke 12 tot 16 maanden, deels aangedreven door stijgende chiprijzen. Financiering kan geregeld worden, maar transformatoren, water en netverbindingen kunnen niet op hetzelfde schema worden gerealiseerd. Tekorten aan alle drie, samen met felle lokale tegenstand, leidden in het juni-kwartaal tot blokkades of vertragingen van $68 miljard aan Amerikaanse projecten.

Andere analisten kwamen tot vergelijkbare conclusies. Goldman Sachs plaatste het break-evenpunt voor de vijf grootste Amerikaanse hyperscalers — de reusachtige cloudaanbieders — deze week op circa $300 miljard aan jaarlijkse AI-omzet, tegenover $800 miljard aan investeringen in infrastructuur in 2026. Nu de AI-cloudomzet ongeveer $70 miljard boven de pre-AI-trend ligt, schat Goldman een jaarlijks gat van circa $230 miljard.

Goldmans maatstaf is enger dan die van Bain en dekt alleen de hyperscalers en alleen de bouw van dit jaar, maar wijst in dezelfde richting. David Cahn van Sequoia berekende een gat van ongeveer $600 miljard per jaar, en Allianz Research stelt de divergentie tussen AI-kapitaaluitgaven en omzetgroei op circa 46% — boven de 32% tijdens de excessen in de telecomsector in 2001, toen carriers glasvezelnetwerken veel sneller bouwden dan de vraag kon opnemen.\nEr zijn kanttekeningen bij beide cijfersets. Goldman zelf waarschuwt voor het risico op dubbele telling en veronderstelt dat vrijwel alle kapitaaluitgaven boven de niveaus van 2022 AI-gerelateerd zijn, aangezien in feite elke dollar van de kapitaalbestedingen van hyperscalers nu als AI-uitgave telt. Bains cijfer is op zijn beurt een hurdle-ratio in plaats van een voorspelling: het beschrijft wat moet gebeuren, niet wat zal gebeuren.

De zorgelijkere dynamiek is dat geen enkele hyperscaler waarschijnlijk eenzijdig zijn uitgaven zal verlagen en terrein zal prijsgeven aan concurrenten, waardoor de kapitaaluitgavencyclus zichzelf versterkt ongeacht de kortetermijnrendementen. Een wedloop waarin stoppen onbetaalbaar is, is precies de plek waar slechte rendementen onopgemerkt kunnen oplopen, omdat de uitgavenbeslissing niet langer van de rendementen afhangt.

Bain heeft een stemming omgezet in een meetbare toets. Of AI nuttig is, was al enige tijd niet langer de vraag; de vraag is nu of dat nuttig kan worden geprijsd op een schaal voorbij de smartphone-economie, in markten die nauwelijks bestaan, voordat het elektriciteitsnet en de obligatiemarkt het geduld verliezen.

Twee indicatoren zullen tonen hoe de vergelijking zich tot 2027 ontwikkelt. De ene is of robotica- en geneesmiddelenontwikkelingsbedrijven beginnen met het rapporteren van echte omzetposten. De andere is of de kapitaaluitgavenrichtlijnen blijven stijgen zonder hen. Als het tweede gebeurt zonder het eerste, investeert de industrie niet langer in een bewezen markt — dan wedt ze erop dat er een zal verschijnen.