De chronische onderschatting van kunstmatige intelligentie

Het is een wetmatigheid die zich keer op keer herhaalt: elke nieuwe technologische doorbraak wordt systematisch onderschat. Niet een beetje, maar structureel en consequent. De reden hiervoor ligt diep verankerd in ons brein. Iedereen kent inmiddels wel de legende van de koning en het schaakbord. mensen denken lineair, terwijl technologie zich exponentieel ontwikkelt. Die kloof tussen verwachting en werkelijkheid is bij kunstmatige intelligentie groter dan ooit tevoren.

Impact (kracht of impuls) wordt volgens de tweede wet van Newton bepaald door massa vermenigvuldigd met snelheid (Force=Mass x Acceleration) . Vertaald naar technologie betekent dit dat de werkelijke impact wordt bepaald door zowel de omvang van de verandering als de snelheid waarmee deze plaatsvindt. Bij kunstmatige intelligentie zijn beide variabelen ongekend hoog.

De versnellende golf van technologie

De geschiedenis van technologische adoptie vertelt een fascinerend verhaal van voortdurende versnelling. De stoommachine, die de industriële revolutie ontketende, had tientallen jaren nodig om breed toegepast te worden. Fabrikanten moesten overtuigd worden, infrastructuur moest worden aangelegd, en een hele generatie arbeiders moest worden opgeleid. Het was een proces dat zich uitstrekte over een halve eeuw.

Met elektriciteit verliep de adoptie al sneller. Hoewel Edison zijn eerste praktische gloeilamp in 1879 demonstreerde, duurde het nog enkele decennia voordat elektrificatie wijdverbreid was. Maar de curve was steiler geworden. De personal computer verkleinde die tijdspanne verder tot jaren in plaats van decennia. En toen kwam het internet, dat miljoenen gebruikers bereikte in een fractie van de tijd die voorgaande technologieën nodig hadden.

Terugkijkend was 2007 een waterscheidingsjaar, al besefte bijna niemand dat destijds. Terwijl de wereld gefixeerd was op de naderende financiële crisis, introduceerde Steve Jobs de iPhone. Die presentatie, door velen afgedaan als zoveelste gadget van een niche-technologiebedrijf, blijkt achteraf het belangrijkste economische evenement van dat jaar te zijn geweest – met gevolgen die vele malen groter waren dan de Grote Financiële Crisis. De smartphone transformeerde niet alleen communicatie, maar creëerde geheel nieuwe industrieën, ontwrichtte bestaande sectoren en veranderde fundamenteel hoe miljarden mensen leven en werken.

Generatieve AI: de snelste adoptie ooit

Maar niets in de technologiegeschiedenis bereidt ons voor op de adoptiesnelheid van generatieve kunstmatige intelligentie. ChatGPT bereikte honderd miljoen gebruikers in twee maanden – een record dat elk voorgaand technologieplatform verpulverde. De adoptiecurve is zo steil dat traditionele meetmethoden tekortschieten.

De markt bevindt zich nog in een vroeg stadium. Vergelijkingen met eerdere financiële cycli zoals de dotcom-hausse, de vastgoedboom van de jaren 2000 en de energiesector na de financiële crisis suggereren dat de huidige AI-investeringsgolf pas aan het begin staat. De kapitaaluitgaven van technologiebedrijven voor AI-infrastructuur zijn weliswaar recordbrekend, maar weerspiegelen vooral een structurele verschuiving in hoe technologie-investeringen worden gealloceerd.

De hardnekkige scepsis

Desondanks wordt 2025 gekenmerkt door terugkerende twijfels over de economische impact van AI. Elke keer dat er bewijs opdoemt dat kunstmatige intelligentie een veel grotere impact heeft dan verwacht, wordt dit met scepsis ontvangen. Analisten wijzen op risico’s rond versnelde afschrijvingen van chips, de financiering van kapitaaluitgaven, en mogelijke verschuivingen in technologisch leiderschap.

Die zorgen zijn begrijpelijk maar worden overdreven. Neem de afschrijvingsrisico’s van AI-chips. Critici betogen dat bedrijven hun winsten kunstmatig opblazen door afschrijvingstermijnen van vijf tot zes jaar te hanteren, terwijl nieuwe chips elke drie jaar of sneller verschijnen. Maar deze analyse mist een punt: oudere chips verliezen hun computercapaciteit niet wanneer een nieuwer model uitkomt. De prijzen dalen, maar de functionaliteit blijft intact.

Sterker nog, oudere chips profiteren van softwareverbeteringen die gepaard gaan met nieuwe technologie. Een vijf jaar oude chip kan vandaag twee tot drie keer beter presteren dan bij de oorspronkelijke release, puur door slimmere software.

De vraag naar oudere chips blijft ook sterk door de groeiende behoefte aan inferentie – het beantwoorden van queries, in tegenstelling tot het trainen van modellen. Voor inferentie is de allernieuwste hardware nuttig maar vaak niet essentieel. Kwantiteit kan kwaliteit vervangen. Chips die jaren oud zijn, draaien nog steeds op volledige capaciteit en kennen een verwaarloosbare waardevermindering.

De mythe van de overmatige schuldfinanciering

Een andere bron van zorg betreft de financiering van AI-investeringen. De recordbrekende schuldemissies van sommige technologiebedrijven worden aangehaald als bewijs van bubbel-achtige excessen. Maar de realiteit is genuanceerder. Het grootste deel van de AI-kapitaaluitgaven wordt gefinancierd uit operationele kasstromen, niet uit schuld.

Contra-intuitief genoeg is de obligatiemarkt sterk ondervertegenwoordigd in kunstmatige intelligentie. Technologie- en aanverwante bedrijven vertegenwoordigen ruim veertig procent van de aandelenindex, maar slechts zes procent van de obligatiemarkt. Tijdens de telecomboom van de jaren negentig waren obligatiehouders ruwweg twee keer zo blootgesteld aan technologie als vandaag. AI-gerelateerde bedrijven hebben relatief weinig vreemd vermogen, wat interessante kansen creëert voor beleggers die op zoek zijn naar rendement met beperkt risico.

Schattingen suggereren dat bijna de helft van de AI-infrastructuuruitgaven tot 2028 zal worden gefinancierd uit bestaande kasstromen. De obligatiemarkt zal naar verwachting minder dan tien procent van de financiering leveren. Niet bepaald de kenmerken van een opgeblazen bubbel.

Doorbraken als katalysator

Beleggers maken zich ook zorgen over onverwachte technologische doorbraken(zoals DeepSeek) die het competitieve landschap kunnen hertekenen. Recente ontwikkelingen waarbij nieuwe AI-modellen hun voorgangers overtreffen, veroorzaken kortstondige correcties. Maar dit zijn symptomen van een gezond ecosysteem, geen tekenen van instabiliteit.

Onverwachte technologische sprongen zijn per definitie positief voor de sector als geheel. Ze worden snel geïmiteerd door concurrenten, waardoor de productiviteit van het hele ecosysteem stijgt. De winnaars van vandaag kunnen de verliezers van morgen zijn, maar de totale waardecreatie neemt toe. De markt blijft waakzaam en discrimineert scherp, bedrijven die hun investeringsplannen verhogen zonder realistische routekaart worden afgestraft, terwijl bedrijven met concrete resultaten worden beloond.

Adoptie door bedrijven in stroomversnelling

De werkelijke adoptie van AI in het bedrijfsleven versnelt, niet alleen in de vorm van klantenservice-chatbots en programmeerassistenten, maar steeds meer als autonome agenten die complexe taken uitvoeren die voorheen waren voorbehouden aan hoogopgeleide professionals. Tienduizenden individuele AI-agenten worden momenteel uitgerold in grote ondernemingen. Dit vertaalt zich in verdere versnelling van omzet- en ordergroei bij de grote cloudproviders.

De consensusschattingen voor vrijwel elk onderdeel van het AI-ecosysteem blijven te laag, vooral voor de periode na 2026. Het komende jaar zal naar verwachting worden besteed aan het verhogen van schattingen voor de meeste van deze bedrijven. De aandelenkoersen zullen de opwaartse risico’s gaan weerspiegelen in plaats van de neerwaartse.

Het gevaar van omslag

Naarmate de bewijzen zich opstapelen dat AI inderdaad een transformatieve technologie is, groeit het risico dat de stemming plotseling omslaat van twijfel naar euforie. Markten hebben de neiging om te overreageren, zowel naar boven als naar beneden.

Voor 2026 belooft dit interessante tijden. De AI-sector zal blijven klimmen tegen de muur van angst rond chipveroudering, financiering en technologisch leiderschap. Maar zoals de geschiedenis van elke transformatieve technologie leert: het werkelijke risico is niet dat we te optimistisch zijn, maar dat we, ondanks alle waarschuwingen, de impact alweer onderschatten. Maar de exponentiële curve buigt niet voor lineaire verwachtingen.

Han Dieperink, Chief Investment Officer 

Disclaimer

Abonneer op deze nieuwsbrief via www.aureus.eu/nieuwsbrief