Kort svar: Der kan være en "AI-boble" i specifikke lag - især kopi-apps, historiedrevne værdiansættelser og gældstunge infrastruktursatsninger - selvom AI-adoptionen allerede er bred. Hvis brugen ikke resulterer i varig omsætning og forbedret enhedsøkonomi, kan man forvente en omvæltning. Hvis kontrakter, pengestrømme og fastholdelse holder, ligner det mere et strukturelt skift end en mani.
Et tydeligt tegn: brugen er allerede bred (f.eks. rapporterer Stanfords AI-indeks, at 78 % af organisationerne sagde, at de brugte AI i 2024 , en stigning fra 55 % året før) - men bred brug er ikke automatisk lig med varige profitpuljer. [1]
Vigtige konklusioner:
Lagklarhed : Definer, om du mener værdiansættelse, finansiering, narrativ, infrastruktur eller produktskum.
Monetiseringsgab : Spor adoption versus omsætning; bred brug garanterer ikke profitpuljer.
Enhedsøkonomi : Mål inferensomkostninger, marginer, fastholdelse, tilbagebetaling og den menneskelige korrektionsbyrde.
Finansieringsrisiko : Antagelser om udnyttelse i stresstest; gearing plus lange tilbagebetalinger kan forværres hurtigt.
Forsinket styring : Arbejde med pålidelighed, compliance, logging og ansvarlighed forsinker tidslinjerne fra "demo-til-produktion".
Artikler du måske har lyst til at læse efter denne:
🔗 Er AI-detektorer pålidelige til at spotte AI-skrift?
Lær hvor præcise AI-detektorer er, og hvor de fejler.
🔗 Hvordan bruger jeg AI på min telefon i det daglige?
Enkle måder at bruge AI-apps til hverdagsopgaver.
🔗 Er tekst til tale kunstig intelligens, og hvordan fungerer det?
Forstå TTS-teknologi, fordele og almindelige anvendelsesscenarier i den virkelige verden.
🔗 Kan AI læse kursiv håndskrift fra scannede noter?
Se, hvordan AI håndterer kursivskrift, og hvad der forbedrer genkendelsesresultaterne.
Hvad folk mener, når de siger "AI-boble" 🧠🫧
Normalt er det en (eller flere) af disse:
-
Værdiansættelsesboble: Priser indebærer næsten perfekt eksekvering i lang tid
-
Finansieringsboble: for mange penge jagter for mange lignende startups
-
Narrativ boble: “AI ændrer alt” bliver til “AI reparerer alt i morgen”
-
Infrastrukturboble: massive datacentre og eludbygninger finansieret ud fra optimistiske antagelser
-
Produktboble: mange demoer, færre klæbrige produkter til daglig brug
Så når nogen spørger "Er der en AI-boble", bliver det virkelige spørgsmål: hvilket lag vi taler om.
En hurtig reality-anker: hvad sker der 📌
Et par baserede datapunkter hjælper med at adskille "skum" fra "strukturelt skift":
-
Investeringerne er enorme (især i generativ AI): globale private investeringer i generativ AI nåede 33,9 mia. dollars i 2024 (Stanford AI-indekset). [1]
-
Energi er ikke længere en fodnote: IEA anslår, at datacentre brugte omkring 415 TWh i 2024 (~1,5% af den globale elektricitet) og forudser ~945 TWh inden 2030 i et basisscenarie (lige under 3% af den globale elektricitet). Det er en reel udbygning - og også en reel prognose-/finansieringsrisiko, hvis implementering eller effektivitet ikke følger mål. [2]
-
"Rigtige penge" flyder gennem kerneinfrastrukturen: NVIDIA rapporterede en omsætning på 130,5 mia. dollars for regnskabsåret 2025 og en omsætning på 115,2 mia. dollars for hele året i datacentre - hvilket er så langt fra "ingen fundamentale elementer", som det kan komme. [3]
-
Adoption ≠ omsætning (især i mindre virksomheder): en OECD-undersøgelse viste, at generation AI anvendes i 31 % af SMV'er , og blandt SMV'er, der bruger generation AI, rapporterede 65 % forbedret medarbejderpræstation , mens 26 % rapporterede øget omsætning . Værdifuldt, ja - men det skriger også "monetiseringen er ujævn". [4]
Hvad gør en AI Bubble-test god ✅🫧
En god bobletest måler ikke kun vibrationer. Den tjekker ting som:
1) Adoption vs. monetisering
At folk bruger AI betyder ikke automatisk, at folk betaler nok for det (eller betaler nok i lang nok tid ) til at retfærdiggøre nutidens priser.
2) Enhedsøkonomi (den usexede sandhed)
Se efter:
-
bruttoavancer
-
inferensomkostninger pr. kunde (hvad det koster dig at generere det output, de ønsker)
-
fastholdelse og udvidelse
-
tilbagebetalingsperiode
En hurtig definition, der betyder noget: inferensomkostninger er ikke "cloud-udgifter". Det er de marginale omkostninger ved at levere værdi - tokens, latenstid, GPU-tid, beskyttelsesforanstaltninger, human-in-the-loop, QA, genkørsler og alt det skjulte "gør det pålideligt"-arbejde.
3) Værktøj vs. apps
Infrastruktur kan vinde, selvom mange apps skifter potentiale, fordi alle stadig har brug for databehandling. (Det er en del af grunden til, at "alt er en boble"-opfattelsen ofte mislykkes.)
4) Gearing og skrøbelig finansiering
Gæld + lange tilbagebetalingscyklusser + narrativ varme er hvor tingene knækker - især inden for infrastruktur, hvor udnyttelsesantagelser er hele spillet. IEA bruger eksplicit scenarie/følsomhedstilfælde, fordi usikkerheden er reel. [2]
5) En falsificerbar påstand
Ikke “AI vil blive stor”, men “disse pengestrømme retfærdiggør denne pris.”
"Ja"-sagen: tegn på en AI-boble 🫧📈
1) Finansieringen er stærkt koncentreret 💸
Enorme mængder kapital er blevet stablet ind i alt, der kaldes "AI". Koncentration kan betyde overbevisning - eller overophedning. Stanfords AI-indeksdata viser, hvor stor og hurtig investeringsbølgen har været, især inden for generativ AI. [1]
2) “Narrative premium” gør et stort stykke arbejde 🗣️✨
Du vil se:
-
Startups rejser hurtigt, før produktet passer til markedet
-
"AI-vaskede" salgsargumenter (samme produkt, ny jargon)
-
værdiansættelser begrundet af strategisk storytelling
3) Udrulninger til virksomheder er mere ujævne end markedsføringen 🧯
Kløften mellem demo og produktion er reel:
-
pålidelighedsproblemer
-
hallucinationer (et smart ord for "med sikkerhed forkert")
-
hovedpine omkring compliance og datastyring
-
langsomme indkøbscyklusser
Dette er ikke bare "FUD". Risikorammer som NIST's AI RMF understreger eksplicit gyldige og pålidelige , sikre , ansvarlige , transparente og privatlivsforbedrede systemer - dvs. det tjeklistearbejde, der bremser "send det i morgen"-fantasien. [ 5 ]
Et sammensat udrulningsmønster (ikke et enkelt firma, bare den fælles film):
Uge 1: Teams elsker demoen.
Uge 4: Jura/sikkerhed kræver styring, logning og datakontrol.
Uge 8: Nøjagtighed bliver flaskehalsen, så mennesker tilføjes "midlertidigt".
Uge 12: Værdien er reel - men den er smallere end pitch deck'et, og omkostningsstrukturen er meget anderledes end forventet.
4) Risikoen ved udbygning af infrastruktur er reel 🏗️⚡
Udgifterne er enorme: datacentre, chips, strøm, køling. IEA's prognose om, at den globale efterspørgsel efter elektricitet i datacentre omtrent kan fordobles inden 2030, er et stærkt "dette sker"-signal - og også en påmindelse om, at manglende udnyttelsesforudsætninger kan gøre dyre aktiver til fortrydelse. [2]
5) AI-temaet gennemsyrer alt 🌶️
Elselskaber, elnetudstyr, køling, ejendomme - historien rejser. Nogle gange er det rationelt (energibegrænsninger er reelle). Nogle gange er det tematisk surfing.
"Nej"-sagen: hvorfor dette ikke er en klassisk totalboble 🧊📊
1) Nogle kernespillere har reel omsætning (ikke kun narrativ) 💰
Et kendetegn ved rene bobler er "store løfter, små fundamentale elementer". Inden for AI-infrastruktur er der masser af reel efterspørgsel med reelle penge bagved - NVIDIAs rapporterede skala er et synligt eksempel. [3]
2) AI er allerede integreret i hverdagens arbejdsgange (workaday er godt) 🧲
Kundesupport, kodning, søgning, analyser, driftsautomatisering – meget af AI-værdien er stille og roligt praktisk, ikke prangende. Det er den slags adoptionsmønster, som bobler normalt ikke har.
3) Manglende computerkraft er ikke imaginær 🧱
Selv skeptikere indrømmer normalt: folk bruger disse ting i stor skala. Og skalering af brugen kræver hardware og strøm - hvilket viser sig i reelle investeringer og reel energiplanlægning. [2]
Hvor boblerisikoen ser højest (og lavest) ud 🎯🫧
Højeste risiko for skum 🫧🔥
-
Kopi-apps uden voldgrav og næsten ingen omkostninger til at skifte
-
Startups prissat på "fremtidig dominans" uden dokumenteret fastholdelse
-
Overbelånte infrastruktursatsninger med lang tilbagebetalingstid og skrøbelige antagelser
-
"Fuldt autonom agent"-påstande , der er virkelig skrøbelige arbejdsgange med tillid
Lavere risiko for skumdannelse (stadig ikke risikofri) 🧊✅
-
Infrastruktur knyttet til reelle kontrakter og brug
-
Virksomhedsværktøjer med målbart ROI (besparet tid, løste sager, reduceret cyklustid)
-
Hybride systemer: AI + regler + human-in-the-loop (mindre sexet, mere pålideligt) - og mere i overensstemmelse med de risikorammer, teams skal opbygge. [5]
Sammenligningstabel: hurtige reality-tjek-linser 🧰🫧
| linse | bedst til | koste | hvorfor det virker (og hage ved det) |
|---|---|---|---|
| Finansieringskoncentration | investorer, grundlæggere | varierer | Hvis penge oversvømmer ét tema, kan der opstå skum ... men finansiering alene beviser ikke en boble |
| Gennemgang af enhedsøkonomi | operatører, købere | tidsomkostninger | Tvinger spørgsmålet "kan det betale sig?" frem - afslører også, hvor omkostningerne gemmer sig |
| Fastholdelse + udvidelse | produktteams | indre | Hvis brugerne ikke vender tilbage, er det en dille, undskyld |
| Tjek af infrastrukturfinansiering | makro, allokatorer | varierer | God til at identificere gearingsrisiko, men svær at modellere perfekt (scenarier er vigtige) [2] |
| Offentlige finanser og marginer | alle | gratis | Virkelighedsmæssigt forankret - kan stadig blive prissat for aggressivt fremadrettet |
(Ja, det er lidt ujævnt. Sådan føles det at træffe rigtige beslutninger.)
En praktisk AI-bobletjekliste 📝🤖
For AI-produkter (apps, copiloter, agenter) 🧩
-
Vender brugerne tilbage ugentligt uden at blive skubbet?
-
Kan virksomheden hæve priserne uden at churn eksploderer?
-
Hvor meget output kræver menneskelig korrektion?
-
Er der proprietære data, arbejdsgangslåsning eller distribution?
-
Falder inferensomkostningerne hurtigere end priserne?
Til infrastruktur 🏗️
-
Er der underskrevne forpligtelser eller blot "strategisk interesse"?
-
Hvad sker der, hvis udnyttelsen er lavere end forventet? (Modeller et "modvinds"-scenarie, ikke kun basisscenariet.) [2]
-
Er det finansieret med stor gæld?
-
Er der en plan, hvis hardwarepræferencer ændrer sig?
For "AI-ledere" på det offentlige marked 📈
-
Vokser pengestrømmen, eller er det bare historien?
-
Udvides eller komprimeres marginerne?
-
Er vækst afhængig af en lille kundegruppe?
-
Antager værdiansættelsen permanent dominans?
Afslutning af takeaway 🧠✨
Er der en AI-boble? Dele af økosystemet viser bobleadfærd - især i kopi-apps, story-first-værdiansættelser og enhver stærkt gearet buildout.
Men AI i sig selv er ikke "falsk" eller "bare markedsføring". Teknologien er reel. Adoptionen er reel - og vi kan pege på reelle investeringer, reelle energiefterspørgselsprognoser og reelle indtægter i kerneinfrastruktur. [1][2][3]
Kort sagt: Forvent en udraktion i svagere eller overgearede hjørner. Det underliggende skift fortsætter - bare med færre illusioner og flere regneark 😅📊
Ofte stillede spørgsmål
Er der en AI-boble lige nu?
Der kan være en "AI-boble" i bestemte lag snarere end på tværs af hele AI-økosystemet. Skummet har en tendens til at samle sig i kopi-apps, historiebaserede værdiansættelser og gældstunge infrastruktursatsninger finansieret ud fra solrige udnyttelsesantagelser. Samtidig er udbredelsen allerede bred, og nogle kerneinfrastrukturaktører genererer håndgribelige indtægter. Resultatet afhænger af, om brugen hærder til varige pengestrømme og fastholdelse.
Hvad mener folk, når de siger "AI-boble"?
De fleste mennesker mener en - eller flere - af fem ting: en værdiansættelsesboble, en finansieringsboble, en narrativ boble, en infrastrukturboble eller en produktboble. Forvirringen er, at "AI" blander alle disse lag ind i én overskrift. Hvis man ikke definerer laget, kan man ende med at diskutere forbi hinanden. Et klarere spørgsmål er, hvilken del der ser overophedet ud, og hvorfor.
Beviser udbredt anvendelse af kunstig intelligens, at markedet ikke er en boble?
Ikke nødvendigvis. Bred brug er reel, men implementering resulterer ikke automatisk i varige profitpuljer. Organisationer kan "bruge AI" på måder, der er eksperimentelle, lavforbrugsrige eller vanskelige at monetisere i stor skala. Den vigtigste test er, om implementeringen bliver til tilbagevendende indtægter, stigende marginer og stærk fastholdelse. Hvis disse ikke følger, kan man stadig opleve en forandring selv med høj brug.
Hvordan kan jeg se, om implementeringen af AI resulterer i reel omsætning?
En praktisk tilgang er at spore adoption versus monetisering over tid, ikke blot engangsforbrugsstatistikker. Se efter beviser for, at kunderne betaler nok, bliver ved med at betale længe nok og øger forbruget, efterhånden som de skalerer brugen. Ujævn monetisering kan vise sig tydeligst i mindre virksomheder, hvor produktivitetsgevinster ikke straks bliver til omsætning. Hvis omsætningsstigningen er inkonsekvent, kan værdiansættelserne overstige de grundlæggende forhold.
Hvilken enhedsøkonomi er mest vigtig for AI-produkter?
Enhedsøkonomi er vigtig, fordi inferens kan skjule mange omkostninger ud over "cloud-udgifter". Et nyttigt perspektiv er marginalomkostningerne for at levere værdi: tokens, GPU-tid, latensbegrænsninger, beskyttelsesforanstaltninger, gentagelser, kvalitetssikring og menneskelig overvågning af korrektioner. Forbind det derefter med bruttomargin, fastholdelse, udvidelse og tilbagebetalingsperiode. Hvis menneskelig korrektion er stor, kan omkostningerne forblive stædigt høje.
Hvorfor er forskellen fra "demo til produktion" så stor en ting?
Demoen er ofte den nemme del; produktionen kræver pålidelighed, overholdelse af regler, logning og ansvarlighed. Hallucinationer, styringskrav og indkøbscyklusser forsinker tidslinjerne og kan indsnævre det praktiske omfang af, hvad der sendes. Mange udrulninger tilføjer "midlertidigt" mennesker i kredsløbet og opdager derefter, at det er centralt for kvalitets- og risikokontrol. Det ændrer både produktets form og omkostningsstrukturen.
Hvor er risikoen for AI-bobler størst i dag?
Boblerisikoen ser størst ud i kopi-apps med næsten nul skiftomkostninger, startups prissat på "fremtidig dominans" uden dokumenteret fastholdelse, og påstande om fuldt autonome agenter, der er skrøbelige arbejdsgange. Disse områder er stærkt afhængige af narrativ præmie og kan hurtigt afvikles, hvis resultaterne skuffer. Mønsteret, man skal holde øje med, er churn: Hvis brugerne ikke vender tilbage ugentligt uden nudges, kan produktet være i skum.
Er AI-infrastruktur (chips og datacentre) mere eller mindre boblepræget?
Det kan være mindre bobletilbøjeligt, når efterspørgslen er forankret i kontrakter og vedvarende brug, men det indebærer en anden form for risiko. Den store fare er finansiering: gearing plus lange tilbagebetalingscyklusser kan bryde sammen, hvis udnyttelsen ikke er tilstrækkelig. Infrastruktursatsninger er meget følsomme over for prognoser, og scenarieplanlægning er vigtig, fordi usikkerheden er reel. Stærk kontraktlig efterspørgsel reducerer risikoen, men eliminerer den ikke.
Hvad er en praktisk tjekliste til at teste påstande om "AI-bobler"?
Brug en falsificerbar påstand: "Retfærdiggør disse pengestrømme denne pris?" For produkter skal du kontrollere ugentlig fastholdelse, prisfastsættelseskraft, korrektionsbyrde, og om inferensomkostningerne falder hurtigere end priserne. For infrastruktur skal du kigge efter underskrevne forpligtelser, udnyttelsesmodellering i tilfælde af modvind, og om der er involveret stor gæld. Hvis kontrakter, pengestrømme og fastholdelse holder, ligner det mere et strukturelt skift end mani.
Referencer
[1] Stanford HAI - AI-indeksrapporten for 2025 - læs mere
[2] Det Internationale Energiagentur - Energiefterspørgsel fra AI (energi- og AI-rapport) - læs mere
[3] NVIDIA Newsroom - Finansielle resultater for 4. kvartal og regnskabsåret 2025 (26. februar 2025) - læs mere
[4] OECD - Generativ AI og SMV-arbejdsstyrken (2024-undersøgelse; offentliggjort november 2025) - læs mere
[5] NIST - Risikostyringsramme for kunstig intelligens (AI RMF 1.0) (PDF) - læs mere