W świecie Big Tech panuje obecnie kosztowny paradoks. Choć sztuczna inteligencja ma być silnikiem wzrostu nowej generacji, na razie generuje głównie gigantyczne odpływy gotówki. Piątkowy spadek akcji Amazona o 8% to czytelny sygnał, że rynek przestaje karmić się samymi obietnicami, a zaczyna skrupulatnie liczyć marże.

Skala, która budzi niepokój

Planowane nakłady kapitałowe Amazona, które w 2026 roku mają osiągnąć astronomiczne 200 miliardów dolarów, stawiają firmę w centrum debaty o rentowności AI. Branżowe szacunki wskazują, że liderzy technologiczni wydadzą w tym roku łącznie ponad 600 miliardów dolarów na infrastrukturę. Inwestorzy, przyzwyczajeni do wysokiej efektywności kapitałowej tradycyjnego oprogramowania, obawiają się, że wyścig zbrojeń w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji trwale obniży rentowność sektora.

Istnieje realne ryzyko, że nowe, szybko ewoluujące narzędzia AI zaczną kanibalizować popyt na standardowe usługi chmurowe i oprogramowanie, przy jednoczesnym wzroście kosztów operacyjnych związanych z utrzymaniem procesorów graficznych i centrów danych.

Defensywna strategia Andy’ego Jassy’ego

Podczas gdy Alphabet prezentuje swoje wydatki z dużą pewnością siebie, dyrektor generalny Amazona, Andy Jassy, przyjął bardziej zachowawczy ton. Jego narracja opiera się na skali: AWS wygenerował 35,6 miliarda dolarów przychodu w ostatnim kwartale przy 24-procentowym wzroście. Jassy słusznie zauważa, że utrzymanie takiej dynamiki przy rocznej stopie biegowej na poziomie 142 miliardów dolarów jest znacznie trudniejszym wyczynem niż wysokie wzrosty procentowe notowane przez mniejszych konkurentów, takich jak Google Cloud czy Microsoft Azure.

Jednak ta argumentacja nie wystarczyła, by uspokoić analityków. Choć domy maklerskie, takie jak MoffettNathanson, wierzą, że Amazon widzi realny popyt uzasadniający te wydatki, jednocześnie ostrzegają, że margines błędu drastycznie się kurczy. Przy obecnym wskaźniku ceny do zysku na poziomie 27,01, Amazon jest wyceniany wyżej niż Microsoft, co nakłada na firmę ogromną presję dowiezienia wyników.

Dla decydentów biznesowych płynie z tego jasna lekcja: era „AI za wszelką cenę” dobiega końca. Teraz liczy się nie tylko posiadanie najlepszych modeli, ale przede wszystkim wykazanie, że potężne inwestycje w infrastrukturę przełożą się na realny wzrost wolnych przepływów pieniężnych, a nie tylko na kolejne cykle modernizacji serwerowni.