Gotowy na wypróbowanie Spargold?
Inwestuj w prosty sposób w fizyczne metale szlachetne.
Inwestuj w prosty sposób w fizyczne metale szlachetne.
Bańka AI zyskuje twarz: Dario Amodei, szef Anthropic, domaga się państwowych regulacji dla najpotężniejszych narzędzi AI — i jednocześnie ogłasza debiut giełdowy swojej firmy z wyceną przekraczającą 2 biliony dolarów. Kiedy ostatnio firma twierdziła, że jej produkt może zagrozić ludzkości — a potem prosiła o Twoje pieniądze? Jay Martin, analityk gospodarczy i organizator Vancouver Resource Investment Conference, analizuje w nowym raporcie, co kryje się za tą sprzecznością: brak fosy, bezlitosna wojna cenowa — i manewr regulacyjny, który Ameryka już kiedyś przeżyła.
Warren Buffett spopularyzował to pojęcie: fosa (moat) to coś, co powstrzymuje klientów przed odejściem z firmy i uniemożliwia konkurentom zbijanie cen. Apple ją ma — kto się przenosi, traci zdjęcia, czaty rodzinne, synchronizację wszystkich urządzeń. Visa ją ma — każda nowa sieć kart musiałaby przekonać miliony sprzedawców i miliony klientów jednocześnie.
Firmy AI, takie jak Anthropic czy OpenAI, jej nie mają. Ich klienci korporacyjni — czy to Uber, czy jakikolwiek średni dostawca oprogramowania — komunikują się z każdym dostawcą AI w dokładnie ten sam sposób. Zmiana zajmuje jedno popołudnie. Platformy takie jak OpenRouter pozwalają nawet na jednoczesne podłączenie do setek modeli i przełączanie się między nimi w ciągu kilku sekund. Szef firmy produkującej oprogramowanie sprzedażowe ujął to w Wall Street Journal krótko: „Miesiąc miodowy, w którym było się przywiązanym do jednego producenta modelu, dobiegł końca”.
Około 80 z 260 stron prospektu emisyjnego Anthropic dotyczy ryzyka. Wśród nich znajduje się ostrzeżenie, że zaawansowana AI może doprowadzić do absolutnej katastrofy i zagrozić przetrwaniu ludzkości. Tym samym inwestorom, którzy czytają o tym zagrożeniu, Anthropic oferuje jednocześnie udziały w firmie wycenianej na ponad 2 biliony dolarów. Dla Wall Street nie jest to sprzeczność — to model biznesowy.
Problem w tym, że Anthropic osiągnął w ubiegłym roku przychody w wysokości 4,6 miliarda dolarów, odnotowując przy tym stratę operacyjną w wysokości 8 miliardów dolarów. Firma obiecała wielkim koncernom technologicznym — Microsoft, Amazon, Google, Oracle — łącznie około 1 biliona dolarów za moc obliczeniową. Obietnica ta może zostać spełniona tylko wtedy, gdy przychody gwałtownie wzrosną. A do tego Anthropic potrzebuje lojalnych klientów, którzy będą płacić więcej niż obecnie — klientów, których według własnej analizy nie posiada.
Latem 2026 roku OpenAI obniżyło cenę jednego modelu o 80 procent, a innego o 20 procent. Anthropic zareagował natychmiast własnymi obniżkami cen. To wyścig na dno, w którym żadna ze stron i tak nie osiąga zysków.
Wzór ten pogłębia chińska konkurencja. W połowie 2026 roku chińska firma Moonshot opublikowała model AI o nazwie Kimi K3, który w niezależnych benchmarkach generowania kodu przewyższył najlepsze modele Anthropic i OpenAI — i udostępniła go w sieci za darmo. Firmy muszą jedynie pokryć własne koszty obliczeniowe; sam model jest bezpłatny. Udział amerykańskich modeli w całkowitym ruchu AI na OpenRouter spadł w ciągu roku z 70 procent do 30 procent. Udział Anthropic wśród klientów korzystających z obu dostawców spadł z 75 procent na początku roku do 50 procent do września 2026 roku.
Ankieta przeprowadzona wśród 400 firm wiosną 2026 roku wykazała: tylko 11 procent było w stanie przewidzieć swoje wydatki na AI z dokładnością do 10 procent. Uber miał rzekomo wyczerpać cały swój budżet na AI na bieżący rok już w ciągu pierwszych trzech miesięcy. Reakcja: audyt kosztów, zmiana dostawcy, poszukiwanie tańszych modeli.
Jay Martin wyciąga porównanie historyczne. W latach trzydziestych amerykańskie koleje traciły klientów na rzecz ciężarówek — tańszych, bardziej elastycznych, działających od drzwi do drzwi. Zamiast konkurować, naciskały na Waszyngton w sprawie regulacji. Oficjalne uzasadnienie: porządek na drogach, koniec rujnującej konkurencji. Wynik: przez dziesięciolecia nowe firmy transportowe potrzebowały państwowego zezwolenia, które rutynowo odrzucano.
Zasada ta nazywa się Regulatory Capture (zawłaszczanie regulacyjne) — sytuacja, w której firmy, które mają być regulowane, same ostatecznie piszą zasady. Jay Martin widzi ten schemat w obecnej debacie o AI: Dario Amodei domaga się, aby każdy model AI — czy to amerykański, czy chiński — przechodził państwowe testy bezpieczeństwa. Anthropic ma prawników, biura i pracowników w kraju, aby przejść te testy. Darmowy model z Chin zazwyczaj ich nie ma. OpenAI dodatkowo naciska na narodowy zakaz bezpieczeństwa przeciwko chińskim modelom. Grupy polityczne wspierane przez Anthropic i OpenAI wydały do końca września 2026 roku ponad 50 milionów dolarów na wybory środka kadencji.
Przekaz dla opinii publicznej: Nasza AI jest niebezpieczna, rząd musi interweniować. Przekaz dla inwestorów: Ten sam produkt to historyczna okazja inwestycyjna. Produkt, który rzekomo może zniszczyć świat, jest wygodnie wart 2 biliony dolarów.
Około 40 procent całkowitej wartości giełdowej indeksu S&P 500 przypada na zaledwie 10 firm — 9 z nich jest bezpośrednio związanych z AI. W pierwszych trzech miesiącach 2026 roku około trzy z czterech dolarów nowego wzrostu gospodarczego Ameryki pochodziło z branży AI. Wydatki inwestycyjne wielkich koncernów technologicznych na AI zbliżają się do biliona dolarów rocznie, przy czym około 80 procent tych środków trafia do sektora surowców — miedzi, niklu, srebra, litu — które umożliwiają funkcjonowanie centrów danych.
Jeśli obiecane przychody Anthropic i OpenAI nie nadejdą, obietnice płatności wobec Microsoft, Amazon, Google i Oracle nie zostaną dotrzymane. Wydatki inwestycyjne spowolnią. Firmy, które od nich zależą, odczują to: producenci chipów, dostawcy energii, firmy budowlane. I plany emerytalne, które w znacznej części są zainwestowane właśnie w te dziesięć firm, również to odczują. Jay Martin podsumowuje to tak: jeśli nie możesz pokonać tańszego konkurenta na rynku, prosisz państwo, by zrobiło to za ciebie — a na końcu płacą klienci.
Fosa ekonomiczna (economic moat) to wszystko, co powstrzymuje klientów przed przejściem do konkurencji i uniemożliwia konkurentom trwałe zbijanie cen. Klasyczne przykłady: efekty sieciowe, wysokie koszty zmiany, przewagi kosztowe dzięki dostępowi do zasobów. Chatboty AI znajdują się w czystej konkurencji cenowej, ponieważ zmiana dostawcy zazwyczaj nie wiąże się z żadnym wysiłkiem.
Regulatory Capture (zawłaszczanie regulacyjne) opisuje stan, w którym firmy, które powinny być kontrolowane przez państwo, de facto same współkształtują zasady regulacyjne — tak, aby wykluczyć konkurentów bez konieczności ogłaszania oficjalnego zakazu.
Jay Martin to kanadyjski analityk gospodarczy i organizator corocznej konferencji Vancouver Resource Investment Conference. Jego kanał na YouTube analizuje makroekonomię, surowce i dynamikę rynku. Więcej artykułów dotyczących podobnych analiz ekonomicznych znajdziesz na Spargold: Markus Krall o nadchodzącym kryzysie euro.
Nota prawna: Niniejszy artykuł służy wyłącznie celom informacyjnym i nie stanowi porady inwestycyjnej. Wszystkie dane bez gwarancji.
