מדוע קריסת שוק ה-AI עלולה לעקוף את בועת הדוט-קום

הפריחה בבינה מלאכותית הזינה התלהבות חסרת תקדים בשוק, אך מומחה הפיננסים הבולט אשוואת דמודאראן (Aswath Damodaran) מזהיר מפני סיכון מערכתי המתקרב. בניגוד למחזורי טכנולוגיה קודמים, הזינוק הנוכחי ב-AI מבוסס על תשתית פיזית עצומה וחוב כבד, מה שמכין את הקרקע לתיקון פוטנציאלי הרסני הרבה יותר מקריסת הדוט-קום בשנת 2000.

מלכודת התשתית: חוב ופחת

אשוואת דמודאראן, פרופסור באוניברסיטת ניו יורק, מדגיש שינוי יסודי באופן הפעולה של ענקיות הטכנולוגיה. בתקופת הדוט-קום, חברות היו ברובן "קלות הון" (capital-light), והרחיבו את תוכנתיהן עם הוצאות תפעול פיזיות מינימליות. כיום, המרוץ ל-AI דורש הוצאות הון (CapEx) עצומות על מרכזי נתונים וחומרה ייעודית.

דמודאראן מצביע על סיכון קריטי עבור חברות ה-"Magnificent Seven": הן עוברות ממודלים של תוכנה קלה הון למודלים של תשתית כבדה. חברות אלו משקיעות מיליארדים בנכסים שערכם נשחק (פחת) לאורך עשר שנים, אך בנוף ה-AI המשתנה במהירות, אותה חומרה עלולה להפוך למיושנת תוך חמש שנים בלבד. מכיוון שחלק גדול מהתרחבות זו ממומן באמצעות חוב, תיקון בשוק לא יפגע רק בבעלי המניות – הוא עלול לעורר אפקט דומינו כלכלי רחב יותר.

מדוע ה-AI נכשל במבחן ההתרחבות המסורתי של תוכנה

תפיסה מוטעית נפוצה בתעשיית הטכנולוגיה היא ש-AI פועלת לפי הכלל הקלאסי של תוכנה – "עלות שולית אפסית". דמודאראן טוען כי מדובר בכשל לוגי. בניגוד ל-Netflix, שמפזרת עלויות תוכן קבועות על פני בסיס מנויים מתרחב, מודלים של AI גוררים עלויות משמעותיות עבור כל אינטראקציה בודדת.

הוא משווה את מודל העסקים של ה-AI ל-Spotify ולא ל-Netflix. במודל של Spotify, כל האזנה (stream) חדשה גוררת עלות, מה שמוביל לשולי רווח דקים יותר. באופן דומה, כל שאילתת AI נוספת שורפת כוח מחשוב יקר. היעדר זה של יתרונות לגודל (economies of scale) מסורתיים, בשילוב עם שחיקת מחירים פוטנציאלית מצד מתחרים בעלי עלות נמוכה כמו DeepSeek, מרמזים כי צמיחה מהירה עלולה למעשה להרוס ערך במקום ליצור אותו.

"חלום ההזיה של ה-AI" והשיבוש החברתי

דמודאראן מתייחס גם ל-"bull case" (התרחיש האופטימי) של ה-AI, הנושא עמו סט של סיכונים קיומיים משלו. אם ה-AI יממש את הבטחתו האולטימטיבית – לא רק ככלי לפריון, אלא כתחליף מלא לכוח עבודה אנושי – ההשלכות החברתיות יהיו חסרות תקדים.

הוא מתאר תרחיש זה כ"חלום מופרז של בינה מלאכותית", שבו ההצלחה עצמה של הטכנולוגיה עלולה להוביל להדחתם של עד מחצית מכלל עובדי הצווארון הלבן. בעוד שהתשואות הכלכליות עשויות להיראות מרשימות במאזן, ה"עלויות המטורפות לחברה" שנוצרות כתוצאה מהדחת עובדים המונית מייצגות סיכון שהערכות השווי הנוכחיות בשוק אינן מצליחות לקחת בחשבון.

איפוק אסטרטגי מול הוצאות אגרסיביות

בתוך הטירוף, דמודאראן מציע הגנה מפתיעה על ההיסוס הנתפס של Apple במרוץ הבינה המלאכותית. בעוד שמבקרים טוענים ש-Apple נשארת מאחור, דמודאראן מציע ש"הערכת חסר של איפוק" היא טעות נפוצה. באמצעות התבוננות בטעויות ה-CapEx המסיביות ובסיכוני התיישנות החומרה שבהם מתמודדים מתחריה, ייתכן ש-Apple ממצבת את עצמה לכניסה לשוק ביעילות רבה יותר ועם פחות הון מבוזבז.

תובנות מרכזיות

  • סיכון מבני: בניגוד לעידן דוט-קום, הפריחה של הבינה המלאכותית מונעת מחוב כבד ומתשתית פיזית עצומה, מה שהופך קריסה למסוכנת יותר מבחינה מערכתית.
  • דחיסת שולי רווח: לבינה מלאכותית חסר יתרון העלות השולית האפסית של תוכנה מסורתית, והיא מתפקדת יותר כשירות בעל עלות גבוהה (בדומה ל-Spotify) מאשר כפלטפורמה ניתנת להרחבה (כמו Netflix).
  • השפעה חברתית: מודלים עסקיים מצליחים ביותר של בינה מלאכותית — אלו המחליפים את כוח האדם לחלוטין — עלולים לעורר חוסר יציבות חברתית עמוקה ושיבוש כלכלי.