Rozbudowa infrastruktury AI jest w pełnym rozpędu — i jest niezwykle kosztowna. Według szacunków analityków zestawionych przez Bloomberg Amazon, Alphabet, Microsoft i Meta mają wydać w tym roku łącznie ponad 720 miliardów dolarów nakładów kapitałowych, z czego większość trafi na infrastrukturę AI. Podczas tegotygodniowego szczytu Fortune Most Powerful Women prezes i chief investment officer Alphabetu Ruth Porat potwierdziła, że Alphabet zamierza wydać w 2027 roku „znacznie więcej".

Alphabet oświadczył, że spodziewa się w tym roku nakładów kapitałowych od 195 do 205 miliardów dolarów — to ponad dwukrotność 91,4 miliarda dolarów wydanych w 2025 roku. Zapytana, czy wydatki branży na rozbudowę osiągnęły szczyt, Porat powiedziała, że cykl inwestycyjny pozostaje we wczesnej fazie w stosunku do ostatecznej wartości ekonomicznej, jaką Alphabet sądzi, że AI może wygenerować. „Istotnie postrzegamy to jako szansę, która będzie trwać jeszcze przez długi czas", powiedziała.

Coraz większą rolę w finansowaniu rozbudowy odgrywa również dług. Fundusze kredytów prywatnych, takie jak Blue Owl, Apollo i KKR, stały się coraz ważniejszym źródłem finansowania — według niektórych szacunków zaległe kredyty prywatne udzielone firmom związanym z AI przekroczyły 200 miliardów dolarów, jak podaje Bazylejski Bank Rozliczeń Międzynarodowych. Znaczna część tych kredytów trafia do specjalnych pojazdów inwestycyjnych — samodzielnych podmiotów finansowych — oraz do mniejszych operatorów "neocloud", wyspecjalizowanych firm wynajmujących moc obliczeniową na potrzeby zadań AI, a nie do zasobnych gigantów technologicznych. Nawet Alphabet odnotował w drugim kwartale ujemny wolny przepływ pieniężny po raz pierwszy od swojej debiutu giełdowego w 2004 roku, aby sfinansować ambicje w dziedzinie AI, a jego zadłużenie długoterminowe na koniec czerwca wynosiło około 98 miliardów dolarów — ponad czterokrotnie więcej niż rok wcześniej.

Alphabet może pozwolić sobie na tak kosztowne, długoterminowe zakłady — i można argumentować, że większym ryzykiem byłoby zaniechanie tych inwestycji. Ale wielu słabiej skapitalizowanych graczy jest podatnych na ryzyko, a ostatnie zmiany w krajobrazie konkurencyjnym mogą je jeszcze pogłębiać.

Jedna z najważniejszych zmian: modele open-weight — których podstawowe parametry są publikowane, tak że każdy może je pobrać, uruchamiać i dostosowywać — zwłaszcza te opracowane w Chinach, coraz skuteczniej przejmują klientów i użytkowników modelom zamkniętym, takim jak Anthropic, OpenAI i Gemini należącego do Google. Nowe dane finansowe opublikowane w tym tygodniu przez Anthropic sugerują również, że wzrost firmy mógł wyhamować.

Ten trend skłonił globalnego szefa strategii akcyjnej Jefferies, Chrisa Wooda, do stwierdzenia, że najbardziej prawdopodobnym długoterminowym skutkiem boomu AI będzie masowa destrukcja kapitału w Stanach Zjednoczonych — jak podaje Bloomberg. Wood argumentował, że tańsze chińskie modele open-source grożą sprowadzeniem dużych modeli językowych do rangi towaru, co podważa ekonomikę amerykańskich wydatków na AI, oraz że Chiny "stały się technologicznym partnerem USA w dziedzinie AI".

Globalny zasięg chińskich modeli open-weight potwierdziła niedawna rozmowa z Moonshot AI, jednym z czołowych chińskich twórców w tej dziedzinie: 70% użytkowania Moonshot pochodzi spoza Chin.

Zapytana wprost o tezę Wooda, że duża część pieniędzy wlewanych w amerykański wyścig AI może zostać zmarnowana, Porat ją odrzuciła.

„Nie ma logiki w twierdzeniu, że znajdujemy się w sytuacji ograniczonych mocy, skoro istnieje tak silny popyt na wiedzę pozwalającą usprawniać biznes i administrację publiczną, a mimo to nie można osiągnąć z tego zwrotu", powiedziała. W odniesieniu do rywalizacji między modelami open-weight a zamkniętymi Porat dodała, że firmy AI oferujące zróżnicowaną wartość i tak znajdą klientów gotowych płacić za ich usługi.

Porat z pierwszego rzędu obserwowała wcześniejsze bańki — najpierw jako szefowa zespołu bankowości technologicznej Morgan Stanley w erze dot-comów, a później podczas kryzysu finansowego w 2008 roku, kiedy pomagała doradzać ówczesnemu sekretarzowi skarbu USA Hankowi Paulsonowi. Następnie, w 2010 roku, została dyrektorką finansową Morgan Stanley.

Jej wniosek z tych okresów jest taki, że wygrają firmy, które wykorzystują AI do tworzenia naprawdę zróżnicowanych doświadczeń.

„Jedną z kluczowych lekcji z kryzysu finansowego było to, że należy wcześnie zidentyfikować swoje największe źródło podatności i się przed zabezpieczyć, ponieważ nie da się zająć nim w momencie kryzysu. W przypadku banków była to płynność. Bez płynności nie można prowadzić operacji tradingowych. Bez płynności zapada się decyzja o zamknięciu", powiedziała Porat.

„Odtąd często zadawano mi to pytanie: jakie jest dzisiaj największe źródło podatności? Myślę, że dla nas wszystkich w całej branży jednym z najważniejszych elementów jest innowacyjność w twoim biznesie. Jeśli ktoś łączy się z twoimi klientami w sposób, w jaki ty tego nie robisz, ponieważ on korzysta z AI, a ty nie — jesteś w gorszej pozycji konkurencyjnej."

Artykuł przyznał, że Porat w istocie broniła stanowiska własnej firmy, a pogląd "wystarczy dodać więcej AI" nie niweczy potencjalnego systemowego ryzyka gospodarczego związanego z przebudowaniem. Wskazano też, że AI nie zniknie, a presja na firmy, aby się dostosowały, będzie tylko rosła.

W Alphabet Porat dała do zrozumienia, że firma będzie nadal intensywnie inwestować w AI, kierując się przekonaniem o długoterminowych korzyściach gospodarczych.

„Trzeba inwestować w długoterminowy wzrost", powiedziała. „Kiedy już będziesz tego potrzebować, jest za późno, żeby powiedzieć: dobry, teraz zaczynamy."

Uwagi Porat pochodzą z eseju opublikowanego w wydaniu z 17 października 2026 roku biuletynu Fortune 500 Digest, który podsumowuje najważniejsze biznesowe nagłówki tygodnia i informacje o firmach z listy Fortune 500. Dostępna jest również pełna rozmowa Fortune z Porat, a materiał wideo można obejrzeć na YouTube.

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany na Fortune.com.