AI er ekte, men deler av markedet rundt AI kan absolutt bli bobleaktig.
Et tydelig tegn: bruken er allerede bred (f.eks. rapporterer Stanfords AI-indeks at 78 % av organisasjonene sa at de brukte AI i 2024 , opp fra 55 % året før) – men bred bruk er ikke automatisk det samme som varige profittpotter. [1]
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 Er AI-detektorer pålitelige for å oppdage AI-skriving?
Lær hvor nøyaktige AI-detektorer er og hvor de feiler.
🔗 Hvordan bruker jeg AI på telefonen min daglig?
Enkle måter å bruke AI-apper til hverdagsoppgaver.
🔗 Er tekst til tale kunstig intelligens, og hvordan fungerer det?
Forstå TTS-teknologi, fordeler og vanlige brukstilfeller i den virkelige verden.
🔗 Kan AI lese kursiv håndskrift fra skannede notater?
Se hvordan AI håndterer kursivskrift og hva som forbedrer gjenkjenningsresultatene.
Hva folk mener når de sier «AI-boble» 🧠🫧
Vanligvis er det én (eller flere) av disse:
-
Verdsettelsesboble: Priser innebærer nesten perfekt utførelse i lang tid
-
Finansieringsboble: for mye penger på jakt etter for mange lignende oppstartsbedrifter
-
Narrativ boble: «KI forandrer alt» blir til «KI fikser alt i morgen»
-
Infrastrukturboble: massive datasentre og kraftutbygginger finansiert basert på optimistiske antagelser
-
Produktboble: mange demonstrasjoner, færre klissete produkter til daglig bruk
Så når noen spør «Finnes det en AI-boble», blir det virkelige spørsmålet: hvilket lag vi snakker om.
En rask virkelighetsanker: hva skjer 📌
Noen få forankrede datapunkter bidrar til å skille «skum» fra «strukturskifte»:
-
Investeringene er enorme (spesielt i generasjon AI): globale private investeringer i generativ AI nådde 33,9 milliarder dollar i 2024 (Stanford AI-indeksen). [1]
-
Energi er ikke lenger en fotnote: IEA anslår at datasentre brukte omtrent 415 TWh i 2024 (~1,5 % av global elektrisitet) og anslår ~945 TWh innen 2030 i et basisscenario (litt under 3 % av global elektrisitet). Det er en reell utbygging – og også en reell prognose-/finansieringsrisiko hvis implementering eller effektivitet ikke følger mål. [2]
-
«Ekte penger» flyter gjennom kjerneinfrastrukturen: NVIDIA rapporterte en omsetning på 130,5 milliarder dollar for regnskapsåret 2025 og en omsetning på 115,2 milliarder dollar for hele året for datasentre – noe som er omtrent så langt fra «ingen grunnleggende forhold» som det kan komme. [3]
-
Adopsjon ≠ inntekter (spesielt i mindre bedrifter): en OECD-undersøkelse fant at generasjons AI brukes i 31 % av små og mellomstore bedrifter , og blant små og mellomstore bedrifter som bruker generasjons AI rapporterte 65 % forbedret ansattprestasjon , mens 26 % rapporterte økte inntekter . Verdifullt, ja – men det roper også «monetiseringen er ujevn». [4]
Hva gjør en AI-bobletest til en god versjon ✅🫧
En skikkelig bobletest måler ikke bare vibrasjoner. Den sjekker ting som:
1) Adopsjon kontra pengeinntjening
At folk bruker AI betyr ikke automatisk at folk betaler nok for det (eller betaler nok lenge nok ) til å rettferdiggjøre dagens priser.
2) Enhetsøkonomi (den usexy sannheten)
Se etter:
-
bruttomarginer
-
inferenskostnad per kunde (hva det koster deg å generere den produksjonen de ønsker)
-
oppbevaring og utvidelse
-
tilbakebetalingsperiode
En rask definisjon som betyr noe: inferenskostnad er ikke «skyutgifter». Det er marginalkostnaden ved å levere verdi – tokens, latens, GPU-tid, beskyttelsesmekanismer, «mennesker i loopen», kvalitetssikring, nye kjøringer og alt det skjulte «gjør det pålitelig»-arbeidet.
3) Verktøy kontra apper
Infrastruktur kan vinne selv om mange apper forsvinner, fordi alle fortsatt trenger databehandling. (Det er delvis grunnen til at «alt er en boble»-perspektivet har en tendens til å feile.)
4) Gjeldsgrad og sårbar finansiering
Gjeld + lange tilbakebetalingssykluser + narrativ hete er der ting bryter sammen – spesielt innen infrastruktur der utnyttelsesforutsetninger er hele spillet. IEA bruker eksplisitt scenario-/sensitivitetstilfeller fordi usikkerheten er reell. [2]
5) En falsifiserbar påstand
Ikke «KI vil bli stor», men «disse kontantstrømmene rettferdiggjør denne prisen»
«Ja»-saken: tegn på en AI-boble 🫧📈
1) Finansieringen er sterkt konsentrert 💸
Enorme mengder kapital har hopet seg opp i alt som er merket med «KI». Konsentrasjon kan bety overbevisning – eller overoppheting. Stanfords AI-indeksdata viser hvor stor og rask investeringsbølgen har vært, spesielt innen generativ KI. [1]
2) «Narrative premium» gjør mye arbeid 🗣️✨
Du vil se:
-
oppstartsbedrifter bygger opp raskt før produktet passer inn i markedet
-
«AI-vaskede» salgspresentasjoner (samme produkt, ny sjargong)
-
verdsettelser begrunnet med strategisk historiefortelling
3) Utrullinger i bedrifter er mer humpete enn markedsføringen 🧯
Gapet mellom demo og produksjon er reelt:
-
pålitelighetsproblemer
-
hallusinasjoner (et fancy ord for «ta helt feil»)
-
hodepine innen samsvar og datastyring
-
langsomme anskaffelsessykluser
Dette er ikke bare «FUD». Risikorammeverk som NISTs AI RMF legger eksplisitt vekt på gyldige og pålitelige , trygge , sikre , ansvarlige , transparente og personvernforbedrede systemer – dvs. sjekklistearbeidet som bremser «send det i morgen»-fantasien. [5]
Et sammensatt utrullingsmønster (ikke et enkelt selskap, bare den vanlige filmen):
Uke 1: teamene elsker demoen.
Uke 4: juridisk/sikkerhetsrelatert etterspørsel etter styring, logging og datakontroller.
Uke 8: nøyaktighet blir flaskehalsen, så mennesker legges til «midlertidig».
Uke 12: verdien er reell – men den er smalere enn pitch-dekken, og kostnadsstrukturen er veldig annerledes enn forventet.
4) Risikoen ved utbygging av infrastruktur er reell 🏗️⚡
Utgiftene er enorme: datasentre, brikker, strøm, kjøling. IEAs prognose om at den globale etterspørselen etter strøm fra datasentre omtrent kan dobles innen 2030 er et sterkt «dette skjer»-signal – og også en påminnelse om at manglende forutsetninger om utnyttelse kan gjøre dyre eiendeler til anger. [2]
5) AI-temaet gjennomsyrer alt 🌶️
Kraftselskaper, strømnettutstyr, kjøling, eiendom – historien reiser. Noen ganger er det rasjonelt (energibegrensninger er reelle). Noen ganger er det tematisk surfing.
«Nei»-saken: hvorfor dette ikke er en klassisk totalboble 🧊📊
1) Noen kjernespillere har reelle inntekter (ikke bare narrativer) 💰
Et kjennetegn på rene bobler er «store løfter, små grunnleggende faktorer». Innen AI-infrastruktur er det mye reell etterspørsel med reelle penger bak seg – NVIDIAs rapporterte skala er et synlig eksempel. [3]
2) AI er allerede innebygd i hverdagens arbeidsflyter (hverdag er bra) 🧲
Kundesupport, koding, søk, analyse, driftsautomatisering – mye av AI-verdien er stille og rolig praktisk, ikke prangende. Det er den typen adopsjonsmønster bobler vanligvis ikke har.
3) Knapphet på databehandling er ikke innbilt 🧱
Selv skeptikere innrømmer vanligvis: folk bruker disse tingene i stor skala. Og skalering av bruk krever maskinvare og strøm – noe som viser seg i reelle investeringer og reell energiplanlegging. [2]
Der boblerisikoen ser høyest (og lavest) ut 🎯🫧
Høyeste skumrisiko 🫧🔥
-
Kopia-apper uten vollgrav og nesten null byttekostnader
-
Oppstartsbedrifter priset på «fremtidig dominans» uten dokumentert bevaring
-
Overbelånte infrastruktursatsinger med lang tilbakebetalingstid og skjøre forutsetninger
-
"Helt autonom agent"-påstander som er virkelig sprø arbeidsflyter med tillit
Lavere risiko for skumdannelse (fortsatt ikke risikofritt) 🧊✅
-
Infrastruktur knyttet til reelle kontrakter og bruk
-
Bedriftsverktøy med målbar avkastning (tidsbesparelse, løste saker, redusert syklustid)
-
Hybride systemer: AI + regler + menneskelig informasjon (mindre sexy, mer pålitelig) – og mer i tråd med hvilke risikorammeverk team må bygge. [5]
Sammenligningstabell: raske realitetssjekklinser 🧰🫧
| linse | best for | koste | hvorfor det fungerer (og haken) |
|---|---|---|---|
| Finansieringskonsentrasjon | investorer, gründere | varierer | Hvis penger oversvømmer ett tema, kan det bygge seg opp skum ... men finansiering alene beviser ikke en boble |
| Gjennomgang av enhetsøkonomi | operatører, kjøpere | tidskostnad | Tvinger frem spørsmålet «lønner dette seg?» – avslører også hvor kostnadene skjuler seg |
| Oppbevaring + utvidelse | produktteam | innvendig | Hvis brukerne ikke kommer tilbake, er det en mote, beklager |
| Sjekk av infrastrukturfinansiering | makro, tildelere | varierer | Flott for å oppdage risiko knyttet til gearing, men vanskelig å modellere perfekt (scenarier er viktige) [2] |
| Offentlig økonomi og marginer | alle | gratis | Virkelighetsanker – kan fortsatt bli for aggressivt priset fremover |
(Ja, det er litt ujevnt. Det er slik ekte beslutningstaking føles.)
En praktisk sjekkliste for AI-bobler 📝🤖
For AI-produkter (apper, andrepiloter, agenter) 🧩
-
Kommer brukerne tilbake ukentlig uten å bli dyttet?
-
Kan selskapet heve prisene uten at kundefrafallet eksploderer?
-
Hvor mye output trenger menneskelig korrigering?
-
Finnes det proprietære data, arbeidsflytlåsing eller distribusjon?
-
Faller inferenskostnadene raskere enn prisene?
For infrastruktur 🏗️
-
Er det signerte forpliktelser eller bare «strategisk interesse»?
-
Hva skjer hvis utnyttelsesgraden er lavere enn forventet? (Modell et «motvindstilfelle», ikke bare basistilfellet.) [2]
-
Er det finansiert med høy gjeld?
-
Finnes det en plan hvis maskinvarepreferansene endres?
For «AI-ledere» i det offentlige markedet 📈
-
Vokser kontantstrømmen, eller er det bare historien?
-
Økes eller komprimeres marginene?
-
Er veksten avhengig av et lite antall kunder?
-
Forutsetter verdsettelsen permanent dominans?
Avslutning av takeaway 🧠✨
Finnes det en AI-boble? Deler av økosystemet viser bobleoppførsel – spesielt i kopieringsapper, historiebaserte verdsettelser og enhver sterkt gearet buildout.
Men AI i seg selv er ikke «falsk» eller «bare markedsføring». Teknologien er reell. Adopsjonen er reell – og vi kan peke på reelle investeringer, reelle energibehovsprognoser og reelle inntekter i kjerneinfrastruktur. [1][2][3]
Kort sagt: Forvent en utradisjon i svakere eller overbelastede hjørner. Det underliggende skiftet fortsetter – bare med færre illusjoner og flere regneark 😅📊
Referanser
[1] Stanford HAI - AI-indeksrapporten for 2025 - les mer
[2] Det internasjonale energibyrået - Energibehov fra AI (energi- og AI-rapport) - les mer
[3] NVIDIA Newsroom - Finansielle resultater for 4. kvartal og regnskapsåret 2025 (26. februar 2025) - les mer
[4] OECD - Generativ AI og arbeidsstyrken for små og mellomstore bedrifter (2024-undersøkelse; publisert november 2025) - les mer
[5] NIST - Rammeverk for risikostyring for kunstig intelligens (AI RMF 1.0) (PDF) - les mer