Steve Eisman, de investeerder die vereeuwigd werd in "The Big Short" vanwege zijn vooruitziende weddenschap tegen subprime-hypotheken, heeft een nieuwe zorg. Dit keer gaat het niet om collateralized debt obligations, maar om de basis van de AI-inkomstenengine van Big Tech.

In een optreden op CNBC's "Fast Money" zei Eisman dat OpenAI en Anthropic samen ongeveer 70% van de aan AI gerelateerde inkomsten goedmaken die naar grote hyperscalers stromen, waaronder Microsoft, Amazon, Alphabet en Oracle. Naar zijn mening is die concentratie de "achilleshiel" van de AI-handel.

Twee bedrijven, één grote afhankelijkheid

Eisman zei dat door AI gedreven inkomsten ongeveer 25% tot 35% van de totale cloud-inkomsten van deze bedrijven vertegenwoordigen. Cloud is al jaren het groeiverhaal dat premium waarderingen in de hele sector ondersteunt.

De afhankelijkheid is concreet eerder dan theoretisch. Microsoft heeft zijn AI-strategie verankerd rondom zijn partnerschap met OpenAI, en integreert de modellen van het lab in zijn productiviteitssoftware en het Azure-cloudplatform. Amazon en Google hebben elk miljardeninvesteringen gedaan in Anthropic, en koppelen delen van hun AI-aanbod aan de technologie van de startup. Oracle heeft zijn cloudinfrastructuur gepositioneerd als een kosteneffectieve thuishaven voor AI-workloads, maar de groei in dit segment hangt nog steeds af van de vraag die wordt gedreven door dezelfde concentratie van AI-laboratoria.

Microsoft, Amazon, Google en Oracle hebben gezamenlijk honderden miljarden dollars geïnvesteerd in AI-infrastructuur. Het rendement op die uitgaven hangt in sterke mate af van de voortdurende uitbreiding en uitgaven van slechts twee particuliere AI-laboratoria.

De China-variabele

Eisman wees ook op goedkopere Chinese open-weight AI-modellen als een mogelijke bron van een bredere prijzenoorlog in de industrie.

Open-weight modellen maken hun parameters openbaar beschikbaar voor anderen om op voort te bouwen, en ze winnen aan populariteit als alternatieven voor de gepropriëteerde systemen die door OpenAI en Anthropic zijn ontwikkeld. Chinese laboratoria zijn in het bijzonder agressief geweest in het uitbrengen van concurrerende modellen tegen aanzienlijk lagere prijzen.

Als die modellen een kwaliteitsniveau bereiken dat leidt tot overschakeling door zakelijke klanten, of zelfs als ze worden gebruikt om lagere prijzen te onderhandelen, kunnen de marges onder druk komen te staan. De hyperscalers hebben hun grote kapitaalsuitgaven gerechtvaardigd met de aanname dat AI-workloads in de loop der tijd sterke rendementen zullen opleveren, en een prijzenoorlog zou die aanname op de proef stellen.

Een aanhoudend patroon van scepsis

Eismans opmerkingen waren niet zijn eerste uiting van bezorgdheid over de sector. Eerder in juli 2026 waarschuwde hij voor mogelijke afnemende rendementen in AI en zei hij dat hij persoonlijk zijn blootstelling aan aan AI gerelateerde investeringen had verminderd.

Zijn opmerkingen komen te midden van een breder debat dat in de loop van 2026 is geïntensiveerd, terwijl technologiebedrijven steeds grotere AI-infrastructuurbudgetten aankondigen en de kapitaalsuitgaven kwartaal na kwartaal stijgen. Voor de sector zijn de centrale vragen hoe snel de adoptie van zakelijke AI kan worden omgezet in terugkerende inkomsten op schaal, en of de inkomstenbasis zich kan verbreden buiten het handjevol bedrijven dat dit momenteel aandrijft.