Przy każdych kolejnych wynikach Microsoftu, Amazona czy Mety wraca to samo pytanie: czy na AI rośnie bańka? Sam wróciłem więc do raportów spółek, danych Fedu i prywatnych rund finansowania. Im dłużej liczyłem, tym mniej przekonywała mnie prosta odpowiedź „tak” albo „nie”.
Bo tu naprawdę są klienci i są przychody. Najwięksi dostawcy nadal mówią, że popyt na moc obliczeniową przewyższa podaż. Tyle, że rachunek za centra danych urósł już do poziomu, przy którym kilka błędnych decyzji może kosztować setki miliardów dolarów.
Zacznijmy od rachunku: od 720 do 745 miliardów dolarów w rok
Zacząłem od prostych kalkulacji. Po raportach obejmujących drugi kwartał kalendarzowy Microsoft planował na 2026 rok około 175 miliardów dolarów nakładów inwestycyjnych, Alphabet od 195 do 205 miliardów, Amazon około 220 miliardów gotówkowego capexu, a Meta od 130 do 145 miliardów. Razem wychodzi od 720 do 745 miliardów dolarów. Mniej więcej 2 miliardy dziennie.
To nie są czyste wydatki na AI i nie da się ich porównać jeden do jednego. Amazon zalicza tu również logistykę. Microsoft z kolei obniżył raportowany szacunek z około 190 do 175 miliardów dolarów po przeklasyfikowaniu części przyszłych leasingów z finansowych na operacyjne, choć ekonomiczna skala planów się nie zmieniła. Mimo tych zastrzeżeń za większością wzrostu stoi rozbudowa chmury i infrastruktury potrzebnej do trenowania oraz obsługi modeli.
Wykres 1. Plany inwestycyjne Microsoftu, Alphabetu, Amazona i Mety na 2026 rok.
Źródła: Microsoft. Alphabet. Amazon. Meta.
Sam wzrost wydatków jeszcze nie musi oznaczać problemu. Każda z tych spółek ma dobry powód, żeby nie szczędzić środków i inwestować w rozwój AI. Mnie niepokoi co innego: wszystkie te spółki budują w tym samym czasie, więc podaż może wyprzedzić rentowny popyt.
I właśnie tutaj rok 2000 podpowiada, gdzie taki błąd może się pojawić.
Co naprawdę pękło w 2000 roku?
10 marca 2000 roku Nasdaq ustanowił rekord. Internet trafiał do kolejnych domów, a nowe spółki potrafiły zyskać kilkadziesiąt procent już w dniu giełdowego debiutu. Ludzie nie oszaleli bez powodu. Technologia naprawdę zmieniła świat.
Na tym polegała siła tamtej bańki. Internet nie był wymysłem, a kierunek zmiany rozpoznano trafnie. Problemem była cena, w której zapisano niemal idealną przyszłość i tempo wzrostu niemożliwe do utrzymania przez większość firm.
Nasdaq Composite spadł z rekordowego zamknięcia 5 048,62 punktu 10 marca 2000 roku do najniższego zamknięcia 1 114,11 punktu 9 października 2002 roku. Stracił 77,93 procent. Na powrót ponad dawny rekord trzeba było czekać do 23 kwietnia 2015 roku, ponad piętnaście lat. I to nadal bez uwzględnienia inflacji.
Wykres 2. Nasdaq Composite: dzienne wartości na zamknięciu od 10 marca 2000 roku do 9 października 2002 roku.
Źródła: FRED, Nasdaq Composite.
Na rynku debiutów było jeszcze ostrzej. W próbie Jaya Rittera obejmującej IPO spółek operacyjnych na rynku amerykańskim 76 procent ofert z 1999 roku i 81 procent z 2000 roku miało ujemny wynik za poprzednie 12 miesięcy. Mimo to średnia stopa zwrotu od ceny emisyjnej do pierwszego zamknięcia wynosiła odpowiednio 71,2 i 56,3 procent. Próba obejmowała 476 i 380 debiutów.
Źródła: Jay Ritter, statystyki i metodologia IPO.
Zakres próby Rittera: oferty od 5 dolarów; z wyłączeniem m.in. ADR-ów, SPAC-ów, REIT-ów, banków i funduszy zamkniętych.
Z tamtego okresu można więc wyciągnąć jedną lekcję, o której łatwo zapomnieć. Internet wygrał. Wielu inwestorów mimo to przez lata nie odzyskało pieniędzy.
Tyle, że dzisiaj nie kupujemy samej obietnicy
To pierwsza duża różnica wobec 2000 roku. Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta i Nvidia wypracowały około 646 miliardów dolarów zysku operacyjnego w ostatnich raportowanych dwunastu miesiącach: do 30 czerwca 2026 roku, a w przypadku Nvidii do 26 kwietnia. Wygenerowały też około 786 miliardów dolarów gotówki operacyjnej. Nie jest to wynik samego AI, tylko całych biznesów. Właśnie dlatego tak ogromne inwestycje finansują dziś bardzo dochodowe firmy.
Zwróćcie uwagę, że klienci też nie są wymyśleni na potrzeby prezentacji. Z najnowszych raportów kwartalnych wynika, że przychody Azure i innych usług chmurowych wzrosły o 43 procent rok do roku. Google Cloud urósł o 82 procent, AWS o 37 procent, a segment centrów danych Nvidii o 92 procent. Microsoft 365 Copilot przekroczył 30 milionów płatnych stanowisk. To nadal nie są czyste przychody z AI, ale sprzedaż istnieje i rośnie.
Różnica wobec 2000 roku jest namacalna: dzisiejsi liderzy mają klientów, własną dystrybucję i ogromną gotówkę. Microsoft ma oprogramowanie oraz chmurę, Alphabet i Meta reklamę, Amazon handel i AWS, a Nvidia sprzedaje sprzęt potrzebny całemu rynkowi. Te firmy mogą przeczekać słabszy okres. Mogą też przez znacznie dłuższy czas finansować projekt, który nie przynosi zakładanego zysku.
Źródła: Microsoft, wyniki FY2026. Alphabet, wyniki Q2 2026. Amazon, wyniki Q2 2026. Meta, wyniki Q2 2026. Nvidia, wyniki Q1 FY2027.
Segmenty nie są bezpośrednio porównywalne; wzrost Google Cloud obejmuje również wyniki przejętego Wiz. Kwartał Nvidii zakończył się 26 kwietnia 2026 roku, a pozostałych spółek 30 czerwca.
Dobry biznes nadal można kupić za złą cenę
Cisco, jeden z najważniejszych wówczas dostawców sprzętu sieciowego, dobrze pokazuje, dlaczego sam dobry biznes nie wystarcza. Już w roku fiskalnym 1999 spółka miała 12,17 miliarda dolarów sprzedaży i 2,02 miliarda dolarów zysku netto. Realny produkt i realny zysk nie chronią inwestora przed zapłaceniem zbyt wysokiej ceny.
Źródła: Cisco, raport roczny 2000.
FactSet pokazywał 7 sierpnia 2026 roku forward P/E S&P 500 na poziomie 20,0 wobec dziesięcioletniej średniej 19,0. Chodzi o cenę w relacji do prognozowanego zysku na kolejne 12 miesięcy. Nie widzę tu absurdu porównywalnego z najbardziej szalonymi debiutami końca lat dziewięćdziesiątych. Taniego rynku jednak też wciąż nie mamy.
Wykres 3. Forward 12M P/E dla S&P 500: poziom z 7 sierpnia 2026 roku wobec średniej dziesięcioletniej.
Źródła: FactSet, wycena S&P 500.
Najbardziej agresywnych mnożników trzeba zresztą szukać poza giełdą. OpenAI ogłosiło w marcu 2026 roku rundę ze 122 miliardami dolarów zadeklarowanego kapitału. Wycena spółki po tej rundzie wynosiła 852 miliardy dolarów. Według spółki jej przychody wynosiły wtedy 2 miliardy dolarów miesięcznie, czyli 24 miliardy w ujęciu rocznym. Dawało to około 35,5 raza bieżącego tempa rocznej sprzedaży.
Dwa miesiące później Anthropic zebrał 65 miliardów dolarów przy wycenie 965 miliardów. Firma podała wtedy, że jej roczne tempo przychodów przekroczyło 47 miliardów dolarów, co oznaczało mnożnik około 20,5 raza. Te wartości nie są audytowanym wynikiem za pełny rok, a prywatny inwestor może dostać prawa, których nie ma zwykły akcjonariusz. O kosztach i zobowiązaniach obu laboratoriów wiemy też znacznie mniej niż o spółkach publicznych.
Źródła: OpenAI, finansowanie z marca 2026. Anthropic, finansowanie z maja 2026.
I tu robi się mniej wygodnie. Amazon, Nvidia i Microsoft uczestniczą w finansowaniu OpenAI, a jednocześnie sprzedają mu chmurę lub sprzęt. Podobny układ łączy Anthropic z AWS (chmurą Amazona). Nie twierdzę, że te transakcje są pozorne. Chcę tylko oddzielić kapitał krążący wewnątrz technologicznego ekosystemu od pieniędzy, które płacą końcowi klienci. To nie jest dokładnie ten sam rodzaj popytu.
Źródła: OpenAI, finansowanie. OpenAI i Amazon. Anthropic i Amazon.
Najbardziej niepokoi infrastruktura budowana na wyrost
Pod koniec lat dziewięćdziesiątych operatorzy kładli coraz więcej światłowodów dokładnie wtedy, gdy przepustowość pojedynczego włókna rosła skokowo. Nakłady kapitałowe notowanych na giełdzie firm świadczących usługi telekomunikacyjne wzrosły z około 47 miliardów dolarów w 1995 roku do 121 miliardów w 2000 roku. Dwa lata później spadły do 49 miliardów.
Wykres 4. Nakłady kapitałowe giełdowych dostawców usług telekomunikacyjnych w wybranych latach.
Źródła: Fed San Francisco, inwestycje telekomunikacyjne.
Po krachu okazało się, że w dalekosiężnych sieciach światłowodowych powstała znaczna nadwyżka przepustowości. Popyt rósł, tylko wolniej, niż zakładano. Z centrami danych może wydarzyć się coś podobnego. AI znajdzie zastosowanie, ale obiekt zbudowany zbyt wcześnie, zbyt drogo albo w złym miejscu nadal może nie przynieść oczekiwanego zwrotu.
Źródła: Fed Richmond, boom telekomunikacyjny. Federal Reserve, nadwyżka mocy.
W drugim kwartale wydatki liczone do FCF sięgnęły 96 procent gotówki operacyjnej
Przy tej liczbie zatrzymałem się najdłużej. W drugim kwartale 2026 roku wydatki uwzględniane przez spółki przy wyliczaniu wolnych przepływów pieniężnych wynosiły około 65 procent gotówki operacyjnej w Microsofcie, 115 procent w Alphabecie, 117 procent w Amazonie i 98 procent w Mecie. Łącznie było to 164,9 miliarda dolarów wobec 171,8 miliarda gotówki operacyjnej. Innymi słowy: 96 procent.
Wykres 5. Wydatki uwzględniane w kalkulacji FCF jako odsetek gotówki operacyjnej; definicje spółek nie są w pełni porównywalne.
Źródła: Microsoft, wyniki FY2026. Alphabet, wyniki Q2 2026. Amazon, wyniki Q2 2026. Meta, wyniki Q2 2026.
Metoda. Microsoft: gotówkowe zakupy PP&E; Alphabet: zakupy PP&E; Amazon: zakupy PP&E netto po sprzedaży aktywów i zachętach dostawców; Meta: zakupy PP&E oraz spłata kapitału leasingów finansowych. Leasingi nie są ujmowane jednolicie.
Sam jeden kwartał nie przesądza o niczym. Te firmy mają płynność, mogą emitować obligacje i przesuwać moment płatności. Tyle, że jeśli przez kilka kwartałów inwestycje zjadają całą gotówkę z podstawowej działalności, miejsca na błąd robi się bardzo mało. Wystarczy opóźniony kampus albo słabsze wykorzystanie nowych serwerów.
Do tego dochodzi rachunek, którego w bieżącym capexie jeszcze nie widać. Reuters wyliczył, że Microsoft, Meta, Oracle, Amazon i Alphabet mają około 1,09 biliona dolarów przyszłych płatności z leasingów, które jeszcze się nie rozpoczęły. Po doliczeniu kolejnych umów Mety podpisanych w lipcu znana kwota rośnie do około 1,16 biliona dolarów. Są to niezdyskontowane płatności rozłożone na wiele lat, a nie dług płatny od razu. Większość dotyczy centrów danych, choć dane Amazona obejmują również magazyny, biura, samoloty i pojazdy. Problem zacznie się wtedy, gdy koszty ruszą szybciej niż przychody potrzebne do ich pokrycia.
Źródła: Reuters, przyszłe leasingi centrów danych.
W tym rachunku jest jeszcze jeden bardzo przyziemny problem: prąd. Gotowe centrum danych bez przyłącza nie zarabia. Międzynarodowa Agencja Energetyczna ocenia, że ograniczenia sieci mogą opóźnić podłączenie około 20 procent globalnej mocy centrów danych planowanej do budowy do 2030 roku. W tym czasie procesory już się starzeją, a opłaty za finansowanie nie czekają na prąd.
Źródła: IEA, ryzyko opóźnień przyłączeń.
Gdzie sam szukałbym pierwszych pęknięć?
Jeśli ten boom zacznie pękać, raczej nie zrobi tego jednym widowiskowym ruchem. Pierwsze ostrzeżenia będą nudne: słabsze ceny mocy obliczeniowej, mniej nowych zamówień i przesuwane terminy uruchomienia obiektów. Właśnie dlatego łatwo je będzie zlekceważyć.
Sam patrzyłbym przede wszystkim na dwie rzeczy: gotówkę i wykorzystanie nowych mocy. Jeżeli podstawowy biznes przez kilka kolejnych kwartałów nie pokrywa inwestycji, a dług i emisje akcji stają się stałym paliwem rozbudowy, margines bezpieczeństwa szybko znika. Jeszcze mocniejszy alarm pojawi się wtedy, gdy wszystkie zamówione kampusy ruszą, a ceny obliczeń zaczną spadać mimo rosnącej podaży.
Anulowane projekty, odpisy i problemy z refinansowaniem pojawią się później. Wtedy rozmowa o nastrojach się skończy, bo straty trafią do sprawozdań. Ostatecznie wszystko i tak rozstrzygną przychody: sprzedaż AI musi pokryć amortyzację sprzętu, energię, ludzi, utrzymanie i finansowanie. Miliony użytkowników nie wystarczą, jeżeli każdy kolejny dolar sprzedaży wymaga jeszcze większej inwestycji.
Dlatego nie nazwę tego kopią roku 2000
Nie widzę prostej powtórki dotcomów. Wtedy giełda masowo finansowała młode firmy, które dopiero obiecywały zysk. Dziś najwięksi publiczni gracze mają klientów, globalną dystrybucję i ogromną gotówkę z działających biznesów.
Najmniej boję się tego, że AI okaże się całkowicie bezużyteczna. Znacznie bardziej prawdopodobny błąd dotyczy ceny i kolejności zdarzeń. Infrastruktura może powstać szybciej niż rentowny popyt, leasing zacząć ciążyć przed przychodem, a dobrą spółkę można kupić po cenie, która nie zostawia miejsca nawet na zwykłe potknięcie.
Gdybym miał śledzić tylko cztery rzeczy, wybrałbym wykorzystanie nowych kampusów, cenę mocy obliczeniowej, wydatki inwestycyjne wobec gotówki i wartość przyszłych zobowiązań. Nie kurs akcji ani liczbę nowych aplikacji. W tych czterech miejscach zmiana pojawi się najwcześniej.
Rok 2000 nie uczy, że technologia była fałszywa. Internet wygrał. Uczy po prostu czegoś mniej wygodnego: prawdziwa technologia może zmienić świat i nadal bardzo słabo wynagrodzić tych, którzy zapłacili za jej przyszłość zbyt wcześnie albo zbyt drogo.
Jestem ciekaw, który z tych sygnałów Wy uznalibyście za pierwszy naprawdę niepokojący: spadające ceny mocy, rosnący dług czy centra danych, których nie ma komu wykorzystać?
Materiał ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady inwestycyjnej ani rekomendacji zakupu konkretnych instrumentów finansowych.
Każda inwestycja wiąże się z ryzykiem utraty zainwestowanego kapitału. Prognozy lub wyniki osiągnięte w przeszłości nie stanowią gwarancji ani przewidywania przyszłych wyników. Przed podjęciem jakichkolwiek decyzji inwestycyjnych należy przeprowadzić własną analizę lub zasięgnąć porady finansowej.
