Resposta curta: Pot haver-hi una "bombolla d'IA" en capes específiques, especialment aplicacions d'imitació, valoracions basades en històries i apostes d'infraestructures amb un deute elevat, tot i que l'adopció de la IA ja és àmplia. Si l'ús no es tradueix en ingressos duradors i en una millora de l'economia de la unitat, espereu una sacsejada. Si els contractes, el flux d'efectiu i la retenció es mantenen, sembla més un canvi estructural que una mania.
Un senyal revelador: l'ús ja és ampli (per exemple, l'índex d'IA de Stanford informa que el 78% de les organitzacions van dir que van utilitzar la IA el 2024 , en comparació amb el 55% de l'any anterior), però l'ús ampli no equival automàticament a fons de beneficis duradors. [1]
Conclusions clau:
Claritat de capes : defineix si et refereixes a valoració, finançament, narrativa, infraestructura o escuma de producte.
Bretxa de monetització : Feu un seguiment de l'adopció en comparació amb els ingressos; l'ús generalitzat no garanteix els beneficis acumulats.
Economia unitària : mesurar el cost d'inferència, els marges, la retenció, el retorn de la inversió i la càrrega de correcció humana.
Risc de finançament : Supòsits d'utilització de proves d'estrès; l'apalancament més els terminis de retorn a llarg termini poden trencar-se ràpidament.
Fre de governança : la fiabilitat, el compliment normatiu, el registre i la responsabilitat alenteixen els terminis de "demostració a producció".
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Els detectors d'IA són fiables per detectar escriptura d'IA?
Aprèn la precisió dels detectors d'IA i on fallen.
🔗 Com puc utilitzar la IA al meu telèfon diàriament?
Maneres senzilles d'utilitzar aplicacions d'IA per a tasques quotidianes.
🔗 La IA és la text a veu i com funciona?
Comprendre la tecnologia TTS, els seus beneficis i els casos d'ús habituals del món real.
🔗 Pot la IA llegir l'escriptura cursiva de notes escanejades?
Descobreix com la IA gestiona la cursiva i què millora els resultats de reconeixement.
Què vol dir la gent quan diu "bombolla d'IA" 🧠🫧
Normalment és un (o més) d'aquests:
-
Bombolla de valoració: els preus impliquen una execució gairebé perfecta durant molt de temps
-
Bombolla de finançament: massa diners perseguint massa startups similars
-
Bombolla narrativa: «La IA ho canvia tot» es converteix en «La IA ho arregla tot demà»
-
Bombolla d'infraestructures: centres de dades massius i ampliacions d'energia finançats amb supòsits optimistes
-
Bombolla de productes: moltes demostracions, menys productes enganxosos i d'ús diari
Així doncs, quan algú pregunta "Hi ha una bombolla d'IA", la veritable pregunta esdevé: de quina capa estem parlant.
Un breu resum de la realitat: què està passant 📌
Uns quants punts de dades fonamentats ajuden a separar l'"escuma" del "canvi estructural":
-
La inversió és enorme (especialment en IA generativa): la inversió privada global en IA generativa va arribar als 33.900 milions de dòlars el 2024 (índex d'IA de Stanford). [1]
-
L'energia ja no és una nota a peu de pàgina: l'AIE estima que els centres de dades van utilitzar uns 415 TWh el 2024 (aproximadament l'1,5% de l'electricitat mundial) i projecta uns 945 TWh el 2030 en un cas base (poc menys del 3% de l'electricitat mundial). Això és un real , i també un real de previsió/finançament si l'adopció o l'eficiència no segueixen el ritme. [2]
-
Els "diners reals" flueixen a través de la infraestructura bàsica: NVIDIA va reportar uns ingressos de 130.500 milions de dòlars per a l'exercici fiscal 2025 i uns ingressos de 115.200 milions de dòlars per a centres de dades per a tot l'any , cosa que està tan lluny de la "no tenir fonaments" com es pot aconseguir. [3]
-
Adopció ≠ ingressos (especialment en empreses més petites): una enquesta de l'OCDE va trobar que la IA generativa s'utilitza en el 31% de les pimes , i entre les pimes que utilitzen IA generativa, el 65% va informar d'una millora en el rendiment dels empleats , mentre que el 26% va informar d'un augment dels ingressos . Valuós, sí, però també crida que "la monetització és desigual". [4]
Què fa que una bona versió d'un test de bombolles d'IA sigui bona ✅🫧
Una prova de bombolles decent no només consisteix en vibracions. Comprova coses com ara:
1) Adopció vs. monetització
Que la gent utilitzi la IA no vol dir automàticament que la gent pagui prou per ella (o que pagui prou durant prou temps ) per justificar els preus actuals.
2) Economia unitària (la veritat poc atractiva)
Busca:
-
marges bruts
-
cost d'inferència per client (el que et costa generar el resultat que volen)
-
retenció i expansió
-
període de recuperació
Una definició ràpida que importa: el cost d'inferència no és "despesa al núvol". És el cost marginal d'oferir valor : tokens, latència, temps de GPU, barreres de seguretat, humans en el bucle, control de qualitat, reexecucions i tota la feina oculta de "fer-ho fiable".
3) Eines vs aplicacions
La infraestructura pot guanyar fins i tot si moltes aplicacions abandonen el servei, perquè tothom encara necessita computació. (En part, per això la idea de "tot és una bombolla" tendeix a passar desapercebuda.)
4) Apalancament i finançament fràgil
El deute + els cicles llargs de retorn + la tensió narrativa és on les coses es trenquen, especialment en infraestructures on les suposicions d'utilització són tot el que importa. L'AIE utilitza explícitament casos d'escenari/sensibilitat perquè la incertesa és real [2]
5) Una afirmació falsable
No és que "la IA serà gran", sinó que "aquests fluxos d'efectiu justifiquen aquest preu"
El cas del "sí": signes d'una bombolla d'IA 🫧📈
1) El finançament està molt concentrat 💸
Enormes quantitats de capital s'han acumulat en qualsevol cosa etiquetada com a "IA". La concentració pot significar convicció o sobreescalfament. Les dades de l'índex d'IA de Stanford mostren la magnitud i la rapidesa de l'onada d'inversió, especialment en IA generativa. [1]
2) La «prima narrativa» està fent molta feina 🗣️✨
Veuràs:
-
Les startups creixen ràpidament abans que el producte s'adapti al mercat
-
Presentacions "rentades amb IA" (mateix producte, nova terminologia)
-
valoracions justificades per la narració estratègica
3) Els desplegaments empresarials són més accidentats que els de màrqueting 🧯
La bretxa entre la demostració i la producció és real:
-
problemes de fiabilitat
-
al·lucinacions (una paraula elegant per a "confiançament equivocat")
-
maldecaps de compliment i governança de dades
-
cicles de contractació lents
Això no és només "FUD". Els marcs de risc com l'AI RMF del NIST emfatitzen explícitament vàlids i fiables , segurs , protegits , responsables , transparents i amb millores de privadesa , és a dir, la feina de llista de comprovació que frena la fantasia de "enviar-ho demà". [5]
Un patró de desplegament compost (no una sola empresa, només la pel·lícula comuna):
Setmana 1: als equips els encanta la demostració.
Setmana 4: l'àmbit legal/de seguretat demana governança, registre i controls de dades.
Setmana 8: la precisió esdevé el coll d'ampolla, de manera que s'afegeixen humans "temporalment".
Setmana 12: el valor és real, però és més estret que el pitch deck i l'estructura de costos és molt diferent de l'esperada.
4) El risc de construcció d'infraestructures és real 🏗️⚡
La despesa és enorme: centres de dades, xips, energia, refrigeració. La projecció de l'AIE que la demanda mundial d'electricitat dels centres de dades podria aproximadament duplicar-se el 2030 és un fort senyal de "això està passant", i també un recordatori que la manca de suposicions d'utilització pot convertir actius cars en penediments. [2]
5) El tema de la IA s'escampa per tot 🌶️
Companyies elèctriques, equips de xarxa, refrigeració, béns immobles: la història viatja. De vegades això és racional (les restriccions energètiques són reals). De vegades és navegació temàtica.
El cas del "no": per què aquesta no és una bombolla clàssica total 🧊📊
1) Alguns actors principals tenen ingressos reals (no només narratius) 💰
Un tret distintiu de les bombolles pures són "grans promeses, petits fonaments". En la infraestructura d'IA, hi ha molta demanda real amb diners reals al darrere: l'escala declarada per NVIDIA n'és un exemple visible. [3]
2) La IA ja està integrada en els fluxos de treball quotidians (el dia a dia és bo) 🧲
Atenció al client, codificació, cerca, anàlisi, automatització d'operacions: gran part del valor de la IA és discretament pràctic, no pas ostentós. Aquest és el tipus de patrons d'adopció que les bombolles normalment no tenen.
3) L'escassetat de computació no és imaginària 🧱
Fins i tot els escèptics solen admetre que la gent està utilitzant aquestes coses a gran escala. I escalar l'ús necessita maquinari i energia, cosa que es reflecteix en una inversió real i una planificació energètica real. [2]
On el risc de bombolla sembla més alt (i més baix) 🎯🫧
Risc més alt d'escuma 🫧🔥
-
Aplicacions d'imitació sense límits i amb costos de canvi gairebé nuls
-
Startups amb preu de "dominança futura" sense retenció demostrada
-
Apostes d'infraestructures sobreendeutades amb un retorn de la inversió llarg i suposicions fràgils
-
"Agent totalment autònom" afirma que són fluxos de treball realment fràgils amb confiança.
Menor risc d'escuma (encara que no està lliure de risc) 🧊✅
-
Infraestructura vinculada a contractes i usos reals
-
Eines empresarials amb ROI mesurable (estalvi de temps, tiquets resolts, temps de cicle reduït)
-
Sistemes híbrids: IA + regles + presència humana (menys atractiva, més fiable) - i més alineada amb el que els marcs de risc impulsen els equips a construir. [5]
Taula comparativa: lents de comprovació ràpida de la realitat 🧰🫧
| lent | millor per a | cost | per què funciona (i la trampa) |
|---|---|---|---|
| Concentració de finançament | inversors, fundadors | varia | Si els diners inunda un tema, es pot formar escuma... però el finançament per si sol no demostra una bombolla |
| Revisió d'economia unitària | operadors, compradors | cost de temps | Força la pregunta "això val la pena?", i també revela on s'amaguen els costos |
| Retenció + expansió | equips de producte | intern | Si els usuaris no tornen, és una moda, ho sento |
| Verificació del finançament d'infraestructures | macro, assignadors | varia | Ideal per detectar el risc d'apalancament, però difícil de modelar perfectament (els escenaris importen) [2] |
| Finances públiques i marges | tothom | lliure | Àncores a la realitat: encara es pot fixar un preu a termini massa agressiu |
(Sí, és una mica desigual. Així és com es sent la presa de decisions real.)
Una llista pràctica de comprovació de bombolles d'IA 📝🤖
Per a productes d'IA (aplicacions, copilots, agents) 🧩
-
Els usuaris tornen setmanalment sense rebre cap mena de dubte?
-
Pot l'empresa apujar els preus sense que la rotació exploti?
-
Quanta producció necessita correcció humana?
-
Hi ha dades pròpies, bloqueig del flux de treball o distribució?
-
Els costos d'inferència baixen més ràpid que els preus?
Per a infraestructures 🏗️
-
Hi ha compromisos signats o només "interès estratègic"?
-
Què passa si la utilització és inferior a l'esperada? (Modeleu un cas de "vents en contra", no només el cas base.) [2]
-
Està finançat amb un deute elevat?
-
Hi ha algun pla si les preferències de maquinari canvien?
Per als "líders de la IA" del mercat públic 📈
-
Està creixent el flux de caixa o només és la història?
-
Els marges s'expandeixen o es comprimeixen?
-
El creixement depèn d'un conjunt reduït de clients?
-
La valoració assumeix un domini permanent?
Tancament de menjar per emportar 🧠✨
Hi ha una bombolla d'IA? Parts de l'ecosistema mostren un comportament de bombolla, especialment en aplicacions d'imitació, valoracions story-first i qualsevol construcció amb un alt apalancament.
Però la IA en si mateixa no és "falsa" ni "només màrqueting". La tecnologia és real. L'adopció és real , i podem assenyalar inversions reals, projeccions reals de demanda d'energia i ingressos reals en infraestructures bàsiques. [1][2][3]
En resum: espereu una sacsejada a les cantonades més febles o sobreendeutades. El canvi subjacent continua avançant, només que amb menys il·lusions i més fulls de càlcul 😅📊
Preguntes freqüents
Hi ha una bombolla d'IA ara mateix?
Pot haver-hi una "bombolla de la IA" en capes particulars, en lloc de ser a tot l'ecosistema de la IA. L'escuma tendeix a acumular-se en aplicacions d'imitació, valoracions basades en històries i apostes d'infraestructures amb un fort deute finançat amb supòsits d'utilització optimistes. Al mateix temps, l'adopció ja és àmplia i alguns actors clau de les infraestructures estan registrant ingressos tangibles. El resultat depèn de si l'ús es consolida en fluxos d'efectiu i retenció duradors.
Què vol dir la gent quan diu "bombolla d'IA"?
La majoria de la gent es refereix a una (o més) d'aquestes cinc coses: una bombolla de valoració, una bombolla de finançament, una bombolla narrativa, una bombolla d'infraestructures o una bombolla de producte. La confusió és que la "IA" combina totes aquestes capes en un sol titular. Si no defineixes la capa, pots acabar discutint entre vosaltres. Una pregunta més clara és quina part sembla sobreescalfada i per què.
L'adopció generalitzada de la IA demostra que el mercat no és una bombolla?
No necessàriament. L'ús generalitzat és real, però l'adopció no es tradueix automàticament en fons de beneficis duradors. Les organitzacions poden "utilitzar la IA" de maneres experimentals, de baixa despesa o difícils de monetitzar a escala. La prova clau és si l'adopció es converteix en ingressos recurrents, marges d'expansió i una forta retenció. Si això no segueix, encara es pot aconseguir una solució fins i tot amb un ús elevat.
Com puc saber si l'adopció de la IA s'està convertint en ingressos reals?
Un enfocament pràctic és fer un seguiment de l'adopció versus la monetització al llarg del temps, no només de les estadístiques d'ús puntuals. Busqueu proves que els clients paguin prou, continuïn pagant durant prou temps i augmentin la despesa a mesura que escalen l'ús. La monetització desigual es pot manifestar més clarament en empreses més petites on els guanys de productivitat no es converteixen immediatament en ingressos. Si l'augment dels ingressos és inconsistent, les valoracions poden superar els fonamentals.
Quina economia unitària importa més per als productes d'IA?
L'economia de la unitat és important perquè la inferència pot amagar molts costos més enllà de la "despesa al núvol". Una lent útil és el cost marginal per oferir valor: fitxes, temps de GPU, restriccions de latència, barreres de protecció, reexecucions, garantia de qualitat i humans en el bucle per a les correccions. A continuació, connecteu-ho al marge brut, la retenció, l'expansió i el període de retorn. Si la correcció humana és important, els costos poden mantenir-se tossudament alts.
Per què és tan important la bretxa entre la "demo-producció"?
La demostració sovint és la part fàcil; la producció exigeix fiabilitat, compliment normatiu, registre i responsabilitat. Les al·lucinacions, els requisits de governança i els cicles de contractació alenteixen els terminis i poden reduir l'abast pràctic del que s'envia. Molts desplegaments afegeixen humans en el bucle "temporalment" i després descobreixen que és fonamental per al control de qualitat i riscos. Això canvia tant la forma del producte com l'estructura de costos.
On és el risc més alt de bombolla d'IA avui?
El risc de bombolla es veu més alt en aplicacions d'imitació amb costos de canvi gairebé nuls, startups amb preus de "dominància futura" sense retenció demostrada i afirmacions d'agents totalment autònoms que són fluxos de treball fràgils. Aquestes àrees depenen en gran mesura de la prima narrativa i es poden relaxar ràpidament si els resultats deceben. El patró a observar és la rotació: si els usuaris no tornen setmanalment sense empentes, el producte pot ser escuma.
La infraestructura d'IA (xips i centres de dades) és més o menys propensa a les bombolles?
Pot ser menys propens a les bombolles quan la demanda està ancorada a contractes i a un ús sostingut, però comporta un tipus de risc diferent. El gran perill és el finançament: l'apalancament més els llargs cicles de retorn es poden trencar si la utilització és insuficient. Les apostes d'infraestructures són molt sensibles a les suposicions de previsió, i la planificació d'escenaris és important perquè la incertesa és real. Una forta demanda contractada redueix el risc, però no l'elimina.
Quina és una llista pràctica per comprovar les afirmacions sobre la "bombolla de la IA"?
Feu servir una afirmació falsable: "Aquests fluxos d'efectiu justifiquen aquest preu?". Pel que fa als productes, comproveu la retenció setmanal, el poder de fixació de preus, la càrrega de correcció i si els costos d'inferència cauen més ràpidament que els preus. Pel que fa a la infraestructura, busqueu compromisos signats, models d'utilització en casos de vents en contra i si hi ha un deute elevat. Si els contractes, el flux d'efectiu i la retenció es mantenen, sembla més un canvi estructural que una mania.
Referències
[1] Stanford HAI - L'informe de l'índex d'IA del 2025 - llegiu-ne més
[2] Agència Internacional de l'Energia - Demanda d'energia de la IA (informe sobre energia i IA) - llegiu-ne més
[3] Sala de premsa de NVIDIA - Resultats financers del quart trimestre i de l'exercici fiscal del 2025 (26 de febrer de 2025) - llegiu-ne més
[4] OCDE - IA generativa i la força laboral de les pimes (enquesta del 2024; publicada el novembre de 2025) - llegiu-ne més
[5] NIST - Marc de gestió de riscos d'intel·ligència artificial (AI RMF 1.0) (PDF) - llegiu-ne més