Hoe gevaarlijk is een AI-bubbel voor Nederland?

In het kielzog van ASML is de chipindustrie Nederlands belangrijkste industrie geworden. Door de opkomst van kunstmatige intelligentie lijkt Nederland daarmee op goud te zitten. Maar de berichten over een 'AI bubbel' worden ook steeds serieuzer. Hoe kwetsbaar is Nederland?

In dit verhaal:

• Hoe zit de AI-industrie in elkaar?
• Hoe zit het met de berichten over een AI-bubbel?
• Hoe kwetsbaar is de Nederlandse chipindustrie?

Wist je dat je met AI ook geld kunt printen? In november kondigde Nvidia aan 10 miljard dollar in Antrophic te steken, de maker van ChatGPT-concurrent Claude. Microsoft stopt nog eens 5 miljard in Antrophic. In ruil voor die 15 miljard dollar koopt Antrophic voor 30 miljard dollar aan computerrekenkracht in bij Microsoft. Computers die weer draaien op Nvidia-chips.

Tada, zo is van 15 miljard dollar 30 miljard dollar gemaakt. Hoe Antrophic - dat miljarden dollars verlies maakt per jaar - de overige 15 miljard dollar bij elkaar schraapt? Tsja..

Balletje-balletje

De afgelopen maanden zijn tal van dit soort balletje-balletje-deals gemaakt in AI-land. Waarbij nauwelijks meer te volgen is wie nou geld in wie steekt, wie bij wie in het krijt staat en wie er geld aan het uitgeven is dat hij eigenlijk niet heeft.

Volgens een schatting van Goldman Sachs investeren Amerikaanse tech-giganten dit jaar ruim 500 miljard dollar in AI. Maar de zorgen dat dit een bubbel is die een keer gaat klappen, nemen toe. Al was het maar omdat ook het Amerikaanse stroomnet tegen zijn grenzen aanloopt.

Maar terwijl er aan de andere kant van de oceaan zo'n bonanza gaande is, klinken er in eigen land heel andere geluiden. De industrie produceerde in augustus van vorig jaar fors meer, maar toch constateerde ABN AMRO sectoreconoom Albert Jan Swart in een commentaar bij de maandelijkse inkoopmanagersindex al:

'Mogelijk groeit de bedrijvigheid dankzij groei van de chipmarkt, al klinken bij toeleveranciers van ASML ook andere geluiden. Sommige leveranciers zeggen te kampen met een behoorlijke daling van de orders van de chipmachinefabrikant uit Veldhoven. Met name de vraag naar oudere machines valt tegen, aldus een van ASML’s leveranciers.'

In december meldde het Financieele Dagblad dat toeleveranciers van ASML in de knel kwamen door een terugloop van ASML-orders.

Hoe zijn die Amerikaanse Hosanna-berichten met de Nederlandse misère te rijmen? Zou de Nederlandse chipindustrie niet overuren moeten draaien om aan al die Amerikaanse vraag te kunnen voldoen?

Pff, ik ben de draad kwijt. Hoe zit de chipindustrie eigenlijk in elkaar?

Om die ogenschijnlijke tegenstelling te kunnen verklaren, is het handig om eerst de chipsector eerst een beetje plat slaan. Ik heb AI-bedrijven in vijf fases opgedeeld.

• Fase 1. De meeste mensen die AI gebruiken, gebruiken ChatGPT, het Large Language Model (LLM) van OpenAI. Wie ethiek belangrijk vindt, of veel wil programmeren, gebruikt misschien Antrhopics Claude. En voor Europees-chauvinisten is er het Franse Mistral.
• Fase 2. Al deze LLM's draaien in datacentra die ze vaak niet zelf in bezit hebben. Vaak zijn deze van externe cloud providers zoals Miscrosoft (Azure), Oracle, of Amazon (AWS), zogenaamde 'hyperscalers'. Maar de vraag groeit zo snel dat er ook allemaal nieuwe bedrijven opstaan die ook AI-datacentra gaan bouwen, zoals CoreWeave en het Nederlandse Nebius (daarover later meer).
• Fase 3. Die datacentra zijn feitelijk grote verzamelingen van AI-chips. Het meest waardevolle bedrijf ter wereld is inmiddels chipontwerper Nvidia. Ook Amazon en Google ontwerpen hun eigen AI-chips. Maar er zijn veel meer (kleinere) spelers op deze markt, zoals het Nederlandse Axelera AI dat al meer dan 200 miljoen dollar aan groeigeld ophaalde.
• Fase 4. Bedrijven als Nvidia maken die chips echter niet zelf. Dat gebeurt in fabrieken (fabs). Zoals die van het Taiwanese TSMC of het Koreaanse Samsung.
• Fase 5. En in die fabrieken staan dan weer tal van verschillende machines om die chips te maken. Dit is de fase waar Nederland goed in is. Het bekendst is natuurlijk de EUV 'chipprinter' van ASML. Maar ook ASM maakt machines die helpen bij het maken van extreem dunne chipschijven. En Besi maakt machines die chips aan elkaar kunnen plakken. Tot slot zijn er ook nog de bedrijven die onderdelen maken voor die machines. Met name ASML heeft een lange lijst aan onderaannemers, zoals VDL, Aalberts Industries en NTS-Group.

Hoe zit het nou met al die berichten over een AI-bubbel?

Bovenstaand overzicht is ook handig om te ontrafelen hoe het nu precies zit met die AI-bubbel. Óf er een bubbel is, is natuurlijk de vraag. Er zijn mensen die verwachten dat AI een soort 'superintelligentie' wordt en we daardoor aan de vooravond staan van ongekende wetenschappelijke doorbraken en voorspoed. En weer andere experts menen vrij zeker te weten dat AI een hype is.

Maar misschien nog wel belangrijker dan de technologie, is het geld. Bedrijven in die eerste fase - zoals ChatGPT's OpenAI - verdienen geen geld. Het kost hen miljarden om taalmodellen te ontwikkelen. En vaak betalen klanten niet of nauwelijks voor het gebruik ervan, terwijl OpenAI wel kosten maakt om al die antwoorden van honderden miljoenen klanten te genereren. Zij zijn dus afhankelijk van geldschieters. En niet zo'n beetje ook. OpenAI zou zo'n 100 miljard dollar willen ophalen. Dat geld kan komen van durfinvesteerders, of tech-giganten die de taalmodellen graag zelf willen gebruiken, zoals Microsoft.

De bedragen die nodig zijn, zijn zo groot geworden, dat maar weinig bedrijven en investeerders dat op tafel kunnen leggen. Daarom overwegen OpenAI en Antrhropic ook een beursgang, om in een keer geld bij heel veel verschillende beleggers op te halen.

Achilleshiel

De Achilleshiel van deze bedrijven is dus niet eens de techniek - wordt ChatGPT bijvoorbeeld ingehaald door Google's Gemini? - maar het ophalen van geld. Als er geen miljarden van investeerders binnenkomen, is het einde verhaal. Geen geld voor nieuwe taalmodellen, geen geld om mensen gratis grappige plaatjes te laten maken.

Zelfs áls de technologie uitmuntend is, kan het dus zo zijn dat er simpelweg geen geld voor handen is. Dat kan bijvoorbeeld gebeuren doordat investeerders terughoudend worden door een beurscrash, zoals vorig jaar toen Trump zijn tarievenoorlog aankondigde. Of door een daling van de olieprijs, waardoor Arabische landen opeens veel minder geld hebben om te investeren. Of door een oplopende rente, omdat de inflatie hoog blijft en de Amerikaanse overheid een gigantisch begrotingstekort heeft (dat maakt geld lenen om te investeren duurder).

Ook hyperscalers houden hun hand op

En dan hebben we het nog niet eens gehad over de bedragen die bedrijven in de tweede fase nodig hebben, de hyperscalers die datacentra bouwen. Zij hebben niet alleen tientallen miljarden nodig voor de bouw en de aanschaf van al die (Nvidia-)chips, maar hebben ook elektriciteit nodig om de datacentra te kunnen laten draaien.

Als je denkt dat het Nederlandse stroomnet vol zit, kijk dan eens naar Amerika. Een groot nieuw AI-datacentrum verbruikt ongeveer net zoveel stroom als een grote energiecentrale. Maar het stroomnet is in Amerika zo'n gatenkaas dat je de stroom vaak niet zomaar van een energiecentrale naar een datacentrum krijgt. Dus moeten datacentrabouwers eigenlijk óók een grote elektriciteitscentrale bouwen op hun terrein. Dat kost niet alleen nog eens miljarden extra, maar - je raadt het al - er is óók een tekort aan gasturbines om nieuwe gascentrales te laten draaien.

Grote kans dus dat het mis gaat?

Dat hoeft niet. Áls AI-technologie inderdaad voor een grote productiviteitsstijging zorgt en áls durfinvesteerders miljarden blijven investeren in bedrijven met taalmodellen, zoals ChatGPT en Antrhopic en áls er op tijd nieuwe datacentra worden gebouwd om aan al die extra vraag naar AI te voldoen en áls er genoeg stroom is om die datacentra te kunnen laten draaien, dan is er helemaal geen AI-bubbel. Maar hoe meer er geïnvesteerd wordt in AI, hoe groter de kans dat de sector tegen een van die vele grenzen aanloopt.

Die grenzen gelden echter vooral voor bedrijven in die eerste fase (taalmodellen) en de tweede (datacentra). Chipbedrijven verderop in de keten staan er eigenlijk financieel veel beter voor. Bij Nvidia (fase 3) stromen de chiporders gewoon binnen.

Geldzorgen heel ver weg

Het is bij Nvidia nog net niet in de rij staan en handje-contantje afrekenen, maar het scheelt niet veel. In de eerste negen maanden van vorig jaar had Nvidia 148 miljard dollar aan inkomsten, waarvan maar liefst 91 miljard overbleef als winst. Vandaar ook dat Nvidia een mega-investering in OpenAI kan doen van 100 miljard dollar, en dus ook nog eens miljarden steekt in OpenAI's concurrent Antrophic.

Ook TSMC, dat veel van Nvidia's chips produceert (fase 4), is geldzorgen vreemd. Van de 89 miljard dollar omzet uit de eerste negen maanden van vorig jaar, bleef onder de streep 47 miljard bruto winst over. Maar in tegenstelling tot Nvidia, smijt TSMC niet met haar geld.

Zuinigheid met vlijt

Een analist van Goldman Sachs berekende dat TSMC haar investeringen maar 10% laat groeien. Dat is geld waar bijvoorbeeld nieuwe ASML-machines van worden gekocht. Volgens TSMC zijn dat soort groeipercentages genoeg om aan de toekomstige extra vraag naar AI-chips te voldoen. Iets soortgelijks geldt voor de Zuid-Koreaanse chipproducent SK Hynix, dat 'gedisciplineerd' investeert; vooral niet teveel dus.

En die zuinigheid van fabs sijpelt door naar bedrijven in de vijfde fase, die de chipmachines maken.