최근 해커뉴스에 올라온 칼럼은 생성형 AI 붐이 과장과 기만에 기반한 거대한 투자 거품이라고 비판합니다. 특히 AI 산업이 2030년 말까지 존속하기 위해서는 최소 3조 달러 이상의 매출이 필요하지만, 수십조 달러 규모의 데이터센터 구축 비용을 감당할 자금 조달과 부채 문제가 심각한 병목으로 작용하고 있어 시장의 붕괴 위험이 크다고 경고합니다.
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지난주 저는 블룸버그(Bloomberg)에 출연해 AI 버블의 현주소에 대해 명확하게 이야기했는데, 이는 가장 땀 흘리며 찬양하는 사람들조차 당혹스럽게 만들었습니다. 주로 과장, 기만, 그리고 신화를 통해 조장된 투자 광풍에 대해 명확하게 말했기 때문입니다. 제가 시장에 돈을 투자하지 않았다, 즉 그들의 표현대로 '게임의 참여자(skin in the game)'가 없다는 사실에 대해 어떤 사람들은 좌절하고 분노했습니다. 이해합니다! 여러분의 전체 세계관이 트위터에 있는 일련의 벤처 캐피탈리스트와 가짜 기자들이 믿어주길 바라는 것에 의해 좌우될 때, 누군가가 '도덕'이나 '신념'을 가지고 있거나, 탐욕이나 파벌주의에 전적으로 기반하지 않은 입장을 취할 수 있다고 상상하기 어려울 것입니다. 누군가가 사용자나 노동자를 전혀 배려하지 않는 사람들이 대부분 통제하는 기술 산업을 정확하고 격렬하게 공격할 의향이 있다는 것을 듣는 것은 혼란스럽고, 심지어 화가 날 수도 있습니다! 다른 모든 사람들이 하고 있기 때문이라는 이유만으로 제품을 평범함이라는 수렁에 빠뜨리려는 사람들 말입니다. 이 시대는 거짓말쟁이, 겁쟁이, 바보, 아첨하는 찬양자, 그리고 쉽게 속는 사람들에 의해 영속되는 히스테릭한 시대입니다. 생성형 AI에 흥분하는 사람들은 가능한 한 높은 비용으로 아부하려는 기술을 중심으로 한 사기극의 피해자이거나 가해자입니다.
AI는 둔화를 감당할 여력이 없습니다. 존재를 유지하기 위해서는 2030년 말까지 3조 달러 이상의 매출이 필요합니다. 저는 제가 틀렸다고 증명하기 위해 무슨 일이 일어나야 하는지에 대해 모든 사람들이 다소 가볍게 생각하고 있다고 생각합니다. 2월 Sightline Climate의 데이터를 표면 그대로 받아들이면, 190GW 규모의 데이터센터가 계획되어 있습니다. 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황의 데이터센터 비용이 기가와트당 800억~1,000억 달러가 될 것이라는 발언을 사실 그대로 받아들이면, 이 데이터센터들은 9조 5,000억 달러에서 15조 달러의 비용이 들 것입니다. 블룸버그는 이것이 '3조 달러' 규모의 구축이라고 잘못 설명했습니다. 이 막대한 돈은 어디선가 조달되어야 합니다. 파이낸셜 타임즈(Financial Times)는 지난 5월 은행들이 데이터센터 부채에 '질식'할 수 있다고 우려하고 있다고 보도했는데, 제 추정으로는 현재 한 해 발행되는 규모가 2,500억 달러에 불과합니다. 실제로 이 데이터센터들을 건설하려면 매년 5,000억 달러에서 1조 달러를 발행하기 시작해야 할 것입니다.
젠슨 황은 또한 2027년 말까지 엔비디아가 1조 달러 상당의 매출을 예상하고 있다고 말했습니다. 엔비디아 매출의 54%가 세 고객에게서 나온다는 것은 엔비디아의 미래가 이름不详한 세 회사(아마도 마이크로소프트, 구글, 메타를 위해 서버를 구축하는 대만 ODM들일 것임)에 크게 좌우된다는 것을 의미합니다. 780만 달러짜리 베라 루빈(Vera Rubin) GPU 랙 수천 개를 감당할 수 있는 기업 수가 줄어들고 있기 때문에, 이 회사들과 그 거래 상대방은 준영구적인 방식으로 부채를 끌어올리는 능력에 의존해야만 합니다. 그럼에도 불구하고, 이 퍼즐의 모든 부분은 점점 더 많은 부채나 구글의 850억 달러 주식 매각 또는 메타의 계획된 수십억 달러 규모의 주식 방출과 같은 시장 자금 조달을 요구합니다. 경제학자 폴 케드로스키(Paul Kedrosky)가 저의 팟캐스트 대화에서 제기했듯이, 하이퍼스케일러들이 주식을 매각하고 있다는 사실은
If you liked this piece, you should subscribe to my premium newsletter. It’s $70 a year, or $7 a month, and in return you get a weekly newsletter that’s usually anywhere from 5,000 to 18,000 words, including vast, detailed analyses of NVIDIA , Anthropic and OpenAI’s finances , and the AI bubble writ large (updated to version 3.0 last week). My Hater's Guides To the SaaSpocalypse , Private Credit and Private Equity are essential to understanding our current financial system, and my guide to how OpenAI Kills Oracle pairs nicely with my Hater's Guide To Oracle . Over a three week period in May , I published an exhaustive three-part guide to how the AI bubble might collapse, the events that might trigger it, and the consequences. For something lighter, check out last week’s premium, where I re-introduce you to the antagonists of the AI bubble (and their fatal weaknesses) in caustic, slightly sweary terms. Subscribing to premium is both great value and makes it possible to write these large, deeply-researched free pieces every week. Last week I went on Bloomberg and discussed the state of the AI bubble with a clarity that rattled even the sweatiest boosters, mostly because I spoke with clarity about an investment frenzy whipped up through hype, deceit and mythology. Some were equal parts frustrated and angry that I don’t have money in the market, or, as they’d put it, “skin in the game.” I get it! When your entire worldview is dictated by what a series of venture capitalists and psuedo-journalists on Twitter want you to believe, it must be difficult to imagine someone having “morals” or “beliefs” or that one might hold a position that wasn’t entirely based on greed or tribalism. It must be confusing — upsetting, even! — to hear that somebody is willing to accurately and vociferously tear into a tech industry largely controlled by people with no regard for their users or workers, who are willing to bathe their products in mediocrity all because it’s the thing that everybody else is doing. This is a hysterical era perpetuated by liars, cowards, imbeciles, craven boosters and the easily-fooled. Those excited about generative AI are either the victim or the perpetrator of a con centered around a technology to ingratiate at the highest cost possible. AI Cannot Afford To Slow Down — It Needs $3 Trillion Or More In Revenue By End Of 2030 To Sustain Its Existence I also think that everybody is a little flippant about what has to happen for me to be wrong. If we take Sightline Climate’s data from February at face value , there are 190GW of data centers planned. If we take NVIDIA CEO Jensen Huang’s statement that data centers will cost $80 billion to $100 billion a gigawatt at face value, this means that said data centers will cost anywhere from $9.5 trillion to $15 trillion. Bloomberg incorrectly states that this is a “$3 trillion” buildout . This money will have to come from somewhere. The Financial Times reported in May that banks are concerned they might “choke” on data center debt when I estimate there’s barely $250 billion a year being issued. They will, to actually make these data centers happen, have to start issuing anywhere from $500 billion to a trillion a year. Jensen Huang has also said that NVIDIA projects a trillion dollars worth of revenue through the end of 2027 . 54% of NVIDIA’s revenue comes from three clients , which means that NVIDIA’s future largely depends on three unnamed companies — likely Taiwanese ODMs building servers for Microsoft, Google and Meta — and their counterparties’ ability to raise debt on a near-perpetual basis, as the number of firms that can afford to buy thousands of $7.8 million racks of Vera Rubin GPUs is dwindling. Even then, every part of this puzzle requires more and more debt or at the market dumps like Google’s $85 billion equity sale or Meta’s planned multi-billion dollar dump . The fact that hyperscalers are doing equity sales is, as economist Paul Kedrosky raised in our conversation on my show last week , a sign that debt is becoming harder to acquire. Anthropic has made $330 billion in compute and chip commitments between Google, Amazon, and Microsoft , another $30 billion with CoreWeave and another $15 billion with SpaceX. To pay for this compute, Anthropic must meet its projected revenue of $174 billion a year by 2029 . Anthropic has raised $95 billion across rounds in February , April (from Google and Amazon ), and May . These funds will be insufficient to cover Anthropic’s costs, as will Anthropic’s cash flow, meaning that it will have to raise at least another $200 billion in the next year. OpenAI has projected to burn at least $852 billion through the end of 2030 , and has made over $770 billion in compute commitments across Microsoft, Amazon, CoreWeave, Cerebras, and Oracle. The $122 billion funding round from March will be insufficient to cover these costs, and it will require, at the very least, another $250 billion in funding by the end of the year. Whatever obtuse fantasies you have about the current state of generative AI are irrelevant to a much larger problem: that the infrastructure being built and compute commitments being made are being done so at a level that demands that generative AI and AI compute generate over $2 trillion in annual revenue by 2030. When I say that, I mean it absolutely has to do that otherwise none of the data center capex makes sense, and neither Anthropic nor OpenAI can pay their commitments. OpenAI expects to spend $50 billion on compute in 2026 , and I wouldn’t be surprised if Anthropic spends anywhere from $30 billion to $50 billion. Between them, Anthropic and OpenAI represent the vast majority of all AI compute demand — at a minimum 70% , if not 80% to 90%. Put another way, there’s barely a few billion dollars of demand outside of two companies that lose billions — or tens of billions — of dollars a year. Let’s break down these numbers a little further: 190GW of data center capacity assuming a PUE of 1.35 suggests a critical IT load of around 140GW, which, charged at around $12.5 million per megawatt, works out to around $1.75 trillion in annual revenue. If we assume that half of that gets built, that’s still $875 billion in annual revenue that will be needed to keep these data centers from running out of money as their margins are atrocious and they’re all paid for with onerous debt. OpenAI and Anthropic project to make $184 billion and $174 billion in revenue in 2029, for a total of $358 billion in annual revenue. While Anthropic claims it will be profitable by then, I do not believe it will be, nor is it profitable at this point outside of financial engineering . At present, there are no other major purchasers of AI compute outside of NVIDIA, hyperscalers (who are selling it to Anthropic and OpenAI, or they’re Meta, which has no AI strategy ), OpenAI, and Anthropic. None. I can’t find a single one outside of Jane Street spending more than a few hundred million. We need a few hundred billion. That’s already a huge problem, but the other problem is that we also need companies to spend dramatically more on AI services than they already do. While journalists are currently gooning over OpenAI and Anthropic making $6 billion or $10 billion in a given quarter, that’s just not enough! Both Anthropic and OpenAI need to be making $10 billion or more in monthly revenue by Q1 2028, or their growth rates aren’t going to support their compute commitments. This is not hyperbole! Every single thing I have stated here precisely maps to the projections and promises of the AI industry. No matter how horny or flaccid you are for the potential of AI, it must grow at an astonishing, unstoppable rate from here until the end of time to be anything close to worthy of its costs. Actually, sorry, let’s put judgments aside for a second, because this isn’t about judgment , but rather the promises that have been made by the software and hardware companies associated with AI. NVIDIA’s place a