Ett annat Kimi K2-test. Jag bad den att undersöka Ed Zitrons tes om AI-bubblan: Huvudargumentet: Diskrepans mellan AI-intäkter och capex Zitrons centrala tes postulerar en betydande och ohållbar klyfta mellan de massiva kapitalutgifter som hälls in i generativ AI och de jämförelsevis minimala intäkter som genereras. Till skillnad från tidigare tekniska framsteg som cloud computing, som visade skalbar nytta och lönsamhet, ses generativ AI som en tjänst som läggs på befintlig infrastruktur med en kraftigt överskattad total adresserbar marknad. "Hela den här bubblan har blåsts upp av hype och av direkta lögner som vidmakthålls av en teknikmedia som är oförmögen att skriva ner vad som händer framför deras ansikten." - Jag är inte säker på om siffrorna nedan är korrekta (hallucinationer), men den grova idén är att företag spenderar ~100 miljarder dollar i årlig capex jämfört med mindre än ~10 miljarder dollar i genAI-intäkter. Både OAI och Anthropic förlorar pengar och det kommer sannolikt att fortsätta under en tid. MSFT-intäktssiffran nedan är tveksam. Endast Nvidia är lönsamt i den här branschen, och deras framtida försäljning beror på den slutliga lönsamheten för de andra. Användningen av genAI för företag är fortfarande blygsam, så allt hänger på HOPPET om enorma framtida förbättringar av användningen och det ekonomiska värdet av AI-agenter och liknande.