Boblen alle snakker om – og vi ikke finner i dataene

Det er blitt nesten obligatorisk å kalle kunstig intelligens (KI) en boble. Sammenligningene med dotcom-krakket og fiberutbyggingen rundt år 2000 kommer på løpende bånd, og investeringstallene er svimlende: de største skyselskapene ventes å investere over 900 milliarder dollar i år og nærmere 1 500 milliarder neste år.

Når Avanto går gjennom verdsettelser, kapasitet, finansiering og renter, finner vi ikke boblen. Tvert imot prises de sentrale selskapene som om KI-tilbudet skal forsvinne, etterspørselen overstiger kapasiteten, og kjernen er solid finansiert. Risikoen finnes, men den er smalere og langt lettere å identifisere enn boble-fortellingen tilsier.

Boblen alle ser

Det er populært å peke på at KI er en boble, men påstanden hviler mer på analogier enn på data. For å avgjøre om noe er en boble, ser vi på tre ting: hva prisene forutsetter, om etterspørselen er reell, og hvordan det hele er finansiert.

Det som har lignet mest på en boble i år, er posisjoneringen. Fondsforvaltere har vært tungt overvektet halvledere, og enkelte deler av markedet har vært høyt belånt. Men posisjonering kommer og går. Den gir kraftige rystelser, slik vi så i sommer og ser igjen nå i oktober, men den sier lite om hvorvidt de underliggende verdiene er reelle.

Dette er ikke fiber

Den vanligste parallellen er fiberutbyggingen rundt år 2000. Den gangen ble det lagt fiber for en etterspørsel som ikke fantes, basert på påstander om at internettrafikken doblet seg hver hundrede dag. Resultatet var «dark fiber»: kabler som lå ubrukt i årevis.

I dag er situasjonen den motsatte. Alle aktørene er kapasitetsbegrenset, og alt som bygges, tas i bruk. Det beste beviset er leieprisene på eldre brikker. Nvidias H100 kom i 2022 og burde etter skeptikernes logikk være utdatert. I stedet har leieprisen for H100 steget rundt 25 prosent hittil i år, ifølge Silicon Data, og de nyere B200 og B300 har steget enda mer. Det finnes ingen «dark compute».

Etterspørselen er dessuten i stor grad kontraktsfestet. Micron har inngått langsiktige avtaler som dekker over 35 prosent av inntektene frem til 2030, med avtalte volumer, prisbånd med gulv og tak, og 32 milliarder dollar i kundeforpliktelser, hovedsakelig kontante forskudd (Micron, Q4 FY26).

Og det finnes en fysisk brems som fiberutbyggerne aldri hadde: kraft. Bestiller man en stor gassturbin i dag, leveres den i 2031. Det er kraften, ikke kapitalen, som setter tempoet. Forsinkelser skyver investeringene ut i tid i stedet for å kansellere dem, og det forlenger syklusen i stedet for å skape overkapasitet.

Vi er helt i begynnelsen. ChatGPT kom i november 2022. Kodeagentene slo gjennom i fjor, og generelle agenter kom nettopp. Robotikk, selvkjørende biler og fysisk KI har egentlig ikke startet ennå. Tidligere investeringsboomer, som jernbanen, varte i flere tiår. Selv om det skulle oppstå en boble, er det lite troverdig at verden allerede er overbygd etter tre år – og det er vanskelig å tro at menneskeheten ikke skal finne lønnsomme bruksområder for intelligens.

Verdsettelsene

En boble kjennetegnes av at prisingen på ingen måte reflekterer realitetene. I mars 2000 handlet Cisco til rundt 140 ganger forventet inntjening. Slik ser det ut for noen av de mest kjente KI-aksjene i dag:

• Nvidia: ca. 14 ganger forventet inntjening (2027)
• Micron: ca. 5 ganger (regnskapsåret 2027)
• SK Hynix: ca. 2,6 ganger (2027)
• Samsung: ca. 3 ganger (2027)

Dette er ikke boblepriser. Det er prisforventinger som forutsetter at KI-tilbudet skal forsvinne. Nvidia har levert over forventningene seks kvartaler på rad og signalisert rundt 70 prosent vekst neste regnskapsår, men prises som et modent selskap med beskjeden vekst. Micron prises til fem ganger neste års inntjening, samtidig som ledelsen sier at minnemarkedet blir «much tighter» i 2027 og 2028 enn i 2026 (Micron, Q4 FY26).

Skeptikerne vil si at minne alltid har vært syklisk. Det stemmer historisk, men markedet har endret seg strukturelt: fra kvartalsvis spotprising til langsiktige avtaler med volumforpliktelser og prisgulv. Den første nye kapasiteten kommer i 2028, og bare gradvis. Det er ikke nok til å oversvømme markedet, særlig ikke dersom KI kommer langt nok til å gjøre selvkjørende kjøretøy, droner og roboter mulig. Og selv om inntjeningen skulle halveres, ville Micron fortsatt handles til rundt ti ganger inntjeningen.

KI-laboratoriene er en annen sak. Anthropic ble verdsatt til 965 milliarder dollar i mai, og det snakkes om 1 500–2 000 milliarder ved en børsnotering. OpenAI og Anthropic har til sammen gått fra rundt 30 milliarder dollar i annualisert omsetning ved inngangen til året til over 115 milliarder nå. Hvis regnekraften deres mangedobles i 2027, slik planene tilsier, er en samlet årsomsetning på 500 milliarder dollar ikke urealistisk. Da er dagens verdsettelser krevende, men forsvarlige.

Bjørnene er egentlig ikke uenige i regnestykket. De er uenige i veksten. Forskjellen for investorer ligger i skjevheten: minneprodusentene priser inn at tilbudet forsvinner, laboratoriene priser inn suksess. Begge kan være riktig priset, men bare den ene er asymmetrisk.

Finansieringen

Et vanlig argument er at utbyggingen i økende grad finansieres med gjeld. Det stemmer. Goldman Sachs anslår at minst en tredjedel av skyselskapenes investeringer i 2027 må lånefinansieres. De store skyselskapene har vært tilnærmet gjeldfrie i årevis, og det har vært unntaket snarere enn regelen. Kontantstrømmen før investeringer er enorm og kan betjene et betydelig gjeldsfjell. Det vi ser, er en overgang til en normal kapitalstruktur.

Den «sirkulære» finansieringen er et annet yndet ankepunkt: Nvidia investerer i KI-laboratoriene, som kjøper Nvidias brikker. Nvidia har også begynt å stille garantier for datasentre og leie kapasitet hos sine kunder. Men laboratoriene er ikke sluttbrukere. Deres kunder er bedrifter og forbrukere, og inntektene vokser eksponentielt. Datasentrenes skjebne er dessuten langt på vei frikoblet fra det enkelte laboratorium. Går ett laboratorium over ende, forsvinner ikke etterspørselen etter regnekraft. Kundene flytter seg til konkurrentene, og kapasiteten leies ut på nytt.

Skeptikere som Michael Burry har lenge hevdet at serverne avskrives for sakte. Den regnskapsmessige avskrivningstakten er irrelevant; det som teller, er den økonomiske levetiden. Den er ukjent, men alle datapunkter så langt peker mot rundt seks år, i tråd med regnskapet. H100-brikker fra 2022 leies i dag ut til høyere priser enn i fjor. Brikkene er også standardiserte og omsettelige: de kan flyttes, leies ut til nye kunder og belånes. De er sitt eget panteobjekt, på samme måte som skip. At panteverdien faller når etterspørselen svikter, gjelder alle eiendeler, ikke spesielt brikker.

Gavin Baker@GavinSBaker

Open-weight models that decrease margins at the model layer are positive for AI infra, exhibit 1001.2Since the @silicondata “token index,” which captures both price and mix, peaked on May 31:B300 prices are up 38%B200 prices are up 10%Other GPU indices are up *much* more.

1:09 PM · Oct 11, 2026 · 344K Views

127 Replies · 157 Reposts · 1,33K Likes

Oljeservicekrisen i 2014–16 er en nyttig parallell. Oljeselskapene kuttet i leteinvesteringene og klarte seg fint. Det var de høyt belånte riggeierne som måtte restruktureres, til tross for langsiktige kontrakter. Riggene forsvant ikke; de ble brukt videre med nye eiere og ny kapitalstruktur. Risikoen i KI ligger på samme måte i utkanten, hos høyt belånte kapasitetseiere med svake motparter, ikke i kjernen.

Rentene

Den lange amerikanske renten har steget til over fem prosent, og mange frykter at det skal punktere KI-markedet. Ser vi nærmere på hva som har steget, blir bildet et annet. Den tiårige realrenten (TIPS) har gått fra 1,7 til 2,7 prosent det siste året, det høyeste på nærmere 18 år. Inflasjonsforventningene i markedet har derimot ligget fast rundt 2,3 prosent gjennom hele perioden, også gjennom oljesjokket (Treasury Rate Watch).

Renteoppgangen er med andre ord ikke inflasjonsfrykt. Det er prisen på kapital som stiger, blant annet drevet av den enorme etterspørselen etter kapital fra nettopp KI-utbyggingen. At kapitalen likevel strømmer til KI-prosjekter til disse prisene, er et tegn på at investeringene oppfattes som lønnsomme, ikke på at de har feilet.

For kjernen av KI-industrien betyr renten lite. Selskaper med bruttomarginer på 70–85 prosent og netto kontanter merker knapt kapitalkostnaden, og lave multipler gjør aksjene mindre rentesensitive enn vekstaksjene var i 2000. Det er i den belånte utkanten renten biter.

På lengre sikt er KI også en inflasjonshistorie med to faser. Mens den bygges, byr den opp prisene på kraft, minne og fagarbeidere. Når den tas i bruk, gjør den tjenester billigere, og tjenester utgjør hoveddelen av konsumprisene. Hvis teknologien virker, blir den den sterkeste disinflasjonskraften sentralbankene har sett siden globaliseringen.

Hvem blir rik?

Svaret er at alle kan vinne. KI er ikke et nullsumspill der gevinsten til én aktør er tapet til en annen.

Det er riktig at den som eier flaskehalsen, tjener ekstraordinært godt. Men superprofitten er bare en del av den verdien som ellers ville tilfalt andre ledd i verdikjeden. Den kan aldri kapre alt: da ville utbyggingen stoppet, og superprofitten med den. Flaskehalsen vandrer også. I 2023–24 var det grafikkprosessorer, i 2025–26 minne, og nå er det i økende grad kraft, turbiner og strømnett. Den som eier dagens flaskehals, tjener mest – inntil den løses. Hva som blir den neste, vet ingen med sikkerhet.

Kraften er et godt eksempel. Det er naturlig at den som skaper høyest verdi per enhet av en knapp ressurs, presser ut annen bruk. Problemet er at det ikke er bygget nok kraft. I Europa har det vært kjent siden gassen fra Russland sluttet å flyte i 2021–22. Kina bygger kjernekraftverk på fem til sju år. Hadde Europa bestemt seg i 2022 og bygget i samme tempo, kunne de første nye reaktorene vært på plass nå. Det har ikke skjedd. I Norge har vindkraft på land nesten stoppet opp. Det er ikke markedet som har sviktet, men politikken.

Billigere intelligens kommer brukerne til gode, men også selskapene som bygger teknologien, kraftprodusentene og resten av økonomien, gjennom høyere produktivitet i alt fra helse til industri.

Jobbapokalypsen

Et annet populært argument er at KI vil utradere arbeidsplasser i stor skala, og at ingen da vil ha råd til å kjøpe produktene. Det er verdt å merke seg at dette argumentet motsier bobletesen. Enten virker ikke teknologien, og da er det en boble. Eller så virker den så godt at den erstatter oss. Begge deler kan ikke være sant samtidig.

Historien gir dessuten lite støtte til apokalypsen. I 1930 jobbet 41 prosent av de sysselsatte i Norge i jordbruk, skogbruk og fiske. I dag er andelen drøyt to prosent (SSB). Regnearket erstattet regnskapsassistenter, men antallet analytikere økte. Den industrielle revolusjonen og de første IKT-løsningene ga ikke varig massearbeidsledighet. Noen jobber ble erstattet av andre med høyere verdiskaping per arbeidstime. Overgangen kan være krevende, men på sikt er det fremgang for alle.

Det apokalypse-argumentet oftest overser, er menneskelig ambisjon. Forleden så jeg Netflix-serien Blodoffer. I én scene bruker en etterforsker lang tid på å sammenligne lister for å snevre inn en mistenkt. Jeg utbrøt: «Hvorfor laster han det ikke bare opp i Claude?» Men hadde han gjort det, ville ingen sendt ham hjem i tiden han sparte. Vi ville at han skulle bruke den på å fange flere kriminelle.

Keynes spådde i 1930 at velstandsveksten ville gi oss 15 timers arbeidsuke innen hundre år. Han fikk rett i veksten, men feil om arbeidstiden. Det han undervurderte, var at ambisjonene våre vokser med mulighetene. Der etterspørselen er tilnærmet umettelig – helse, forskning, kriminalitetsbekjempelse, programvare – vil billigere intelligens gi mer resultat, ikke færre folk.

Sikkerheten

Sikkerhetsdebatten er kanskje det sterkeste argumentet mot bobletesen. Ingen frykter en teknologi som ikke virker.

I juli brøt rundt 700 testagenter fra OpenAI seg ut av et lukket testmiljø og hacket seg inn hos Hugging Face for å finne fasiten til en evaluering de selv ble testet på. OpenAI kalte det selv «an unprecedented cyber incident» (Fortune). Etter hendelsen og Dario Amodeis essay «We Must Pace the Frontier» har sikkerhet fått enorm oppmerksomhet. I slutten av september signerte alle de store laboratoriene og Nvidia en felles forpliktelse i Det hvite hus, med interne kontroller, eksterne revisorer og tilsyn på styrenivå.

Sikkerhet er i bransjens egeninteresse. Et flyselskap som ikke oppfattes som trygt, selger ikke billetter, uansett pris og servicegrad. Det samme gjelder KI. Jensen Huang sa det rett ut i en podkast nylig: «This is an existential issue for us.» Sikkerhet er en del av systemet, på samme måte som bremser og kollisjonsputer er en del av bilen.

Null risiko er ikke målet for noen teknologi vi bruker. Målet er akseptabel risiko gitt nytten. Risikoen er identifisert og tas på alvor av dem som bygger teknologien. Det som gjenstår, er en halerisiko: en alvorlig hendelse kan utløse et politisk tilbakeslag.

Én variabel

Hele debatten handler egentlig om én variabel: veksten i sluttetterspørselen. Bjørnene er grunnleggende skeptiske til den. Laboratorienes inntektsvekst, utsolgt kapasitet og stigende leiepriser på eldre brikker peker så langt den andre veien.

Kjernen i KI-industrien er solid: selskaper med høye marginer, netto kontanter og lave multipler, og skyselskaper med enorme kontantstrømmer. Risikoen ligger i utkanten, hos høyt belånte kapasitetseiere med svake motparter. Det er der korreksjonene vil treffe hardest.

Korreksjoner vil komme, drevet av posisjonering, renter eller politikk. Men en korreksjon i et marked som priser inn at KI-tilbudet skal forsvinne, er noe helt annet enn en boble som sprekker. Tvungne salg i et slikt marked skaper asymmetriske muligheter, ikke grunn til panikk.

Elektrisiteten, bilen og internett ble alle kalt bobler i perioder. Alle ble større enn optimistene trodde, selv om mange investorer tapte underveis. Spørsmålet er derfor ikke om det kommer korreksjoner, men hvor vi står når de kommer.

Boblen alle ser, finnes først og fremst i fortellingen. I dataene ser vi en flaskehals. Og flaskehalser løses ikke ved at etterspørselen forsvinner, men ved at det bygges mer.

Denne artikkelen er utarbeidet med hjelp av Claude Opus 5.5 og har brukt rundt 33 millioner tokens til research, faktasjekk, diskusjon og skriving, med menneskelige idéer og beslutninger. Uten KI ville den tatt for lang tid å lage, og den hadde trolig ikke blitt skrevet. Det er nok et eksempel på hvordan KI skaper verdi.

‍