A befektetők kezdenek visszavenni az AI-hoz köthető részvények gyors felértékelődéséből, különösen a félvezetőgyártók papírjai estek vissza a csúcsokról. A technológiai fókuszú Nasdaq 100 index kedden 3,3 százalékkal csökkent, míg a szélesebb S&P 500 1,4 százalékot gyengült, miután dél-koreai eladási hullám nyugtalanította a befektetőket a magasan repülő chiprészvényekkel kapcsolatban.
Micron Technology részvénye például 13,2 százalékot esett egy nap alatt.
Miért számít ez?
Az AI-terület gyorsan fejlődik, és sok cégnél most kezd világossá válni, hogy a számítási kapacitás — azaz a modellek futtatásához bérelt feldolgozási erőforrás — jelentős költséget jelent. Ugyanakkor nem minden infrastruktúra ára mozog egyirányban: míg többféle compute-megoldás ára csökken, az OpenAI és Anthropic által működtetett csúcskategóriás, úgynevezett frontier modellek futtatása messze költségesebb.
Eközben a kereslet az AI-technológiák iránt tovább növekszik, ami összetett képet ad a piacnak: a költségek és az igények egyaránt alakítják a vállalati beruházásokat és a befektetői várakozásokat.
Vállalati költségek és átláthatóság hiánya
A KPMG májusi felmérése szerint a 204 amerikai székhelyű vezető közül csak 26 százalék mondta, hogy teljes mértékben látható számukra az AI működtetésének költsége. A tanácsadócég szerdai jelentését korábban a Wall Street Journal is kiemelte.
Rahsaan Shears, a KPMG AI enterprise transformation vezetője azt mondta az Axiosnak: „Costs can get quickly out of hand.” Szerinte az ügyfelek gyakran gyorsabban költik el a tervezett összegeket, mint várták. Példaként említik, hogy az Uber a jelentések szerint a 2026-os költségvetését az AI-alapú kódolási eszközökre négy hónap alatt elhasználta, ezért most korlátozza az alkalmazotti költést.
A vállalatok egy ideig pilótafázisban tesztelték az AI-t és ösztönözték az alkalmazottakat a használatra; most azonban a technológia szervezet-szintű skálázása zajlik, ami jelentősen növeli az üzemeltetési kiadásokat.
Szűk keresztmetszetek és árváltozások
Bár a frontier modellek ára magas marad, más compute-megoldások ára csökken, és egyes szereplők szerint ez részben magyarázhatja az AI-hoz kötődő részvényárak visszaesését. Deutsche Bank elemzője, Jim Reid megjegyezte: nem minden vállalatnak kell a legdrágább modellt használnia; sokaknak „egy megbízható munkalóra, nem egy sportautóra” van szükségük.
Ugyanakkor Mandeep Singh, a Bloomberg Intelligence globális technológiai kutatásvezetője szerint az AI-számítási kapacitás iránti kereslet még mindig messze meghaladja a rendelkezésre álló kínálatot — legalább ötszörös, akár tízszeres arányban. Szerinte a compute-árak esése bizonyos memóriachip-papírok, például a Micron értékeltségét befolyásolhatja, de a hyperscaler (nagy felhőszolgáltató) részvények általános értékelésére és a befektetői várakozásokra nincs jelentős hatása; sőt, a dráguló kapacitás csökkenése a hyperscalereknek jövedelmező lehet.
Singh szerint nincs jele annak, hogy a piac meghatározó hajtóerői lényegesen megváltoztak volna.
Összegzés
A technológiai részvények korrekciója és a chiprészvények visszaesése egyaránt a AI-építkezés realitásainak érvényesülését mutatja: a cégek rádöbbennek a költségek mértékére, miközben a kereslet magas marad, és a compute-piac különböző szegmenseiben eltérő áralakulás zajlik. Madison Mills hozzájárult a riporthoz.
