Er AI en boble som snart sprekker? – En nærmere titt på realitetene bak hypen

De siste årene har vi sett en eksplosiv vekst i investeringer, med selskaper som Nvidia nå verdsatt til svimlende 43 000 milliarder kroner – mer enn dobbelt så mye som Oljefondet. Norske medier, som bl.a. NRK og Finansavisen, har nylig løftet frem bekymringer om en potensiell "AI-boble," med sammenligninger til dotcom-krakket i 1999 og advarsler om at markedet er for konsentrert rundt et fåtall tech-giganter. Frykten er forståelig: Aksjekurser skyter i været, mens lønnsomheten i de fleste AI-prosjektene lar vente på seg, og investorer som Impax Asset Management posisjonerer seg for et eventuelt kursfall ved å diversifisere bort fra "Magnificent Seven"-selskapene.

Faksimile fra NRK

Men la oss grave dypere. Er dette virkelig en klassisk boble drevet av ren hype, eller er det noe mer substansielt som utspiller seg? Basert på nylige utviklinger i AI-infrastrukturen, mener jeg vi står overfor en strukturell transformasjon snarere enn en midlertidig oppblåst illusjon. Her er hvorfor – og hva det betyr for bedrifter og investorer som vil navigere i dette landskapet.

Den massive skaleringen av AI-infrastruktur: Fra ambisjon til konkrete avtaler

En av de mest undervurderte aspektene ved AI-boomen er den enorme etterspørselen etter regnekraft. Ledende aktører som OpenAI har inngått flere milliarder dollar store avtaler med chip-produsenter for å sikre tilgang til GPU-er (grafikkprosessor-enheter), som er essensielle for å trene og kjøre avanserte AI-modeller. I en nylig avtale med AMD, Nvidias største konkurrent, forplikter OpenAI seg til å kjøpe opptil 6 gigawatt med GPU-er over de kommende årene – omtrent halvparten av en tilsvarende avtale med Nvidia. Dette er ikke løs snakk; det handler om å låse opp fremtidig produksjon for å møte en etterspørsel som overgår hva noen enkeltleverandør kan levere alene.

Men hva betyr egentlig "gigawatt" i denne sammenhengen? I AI-verdenen refererer gigawatt (GW) primært til den totale elektriske effekten – altså strømforbruket – som kreves for å drive store mengder GPU-er i datasentre. En gigawatt tilsvarer 1 milliard watt, eller omtrent energien som produseres av en gjennomsnittlig kjernekraftreaktor. For OpenAI's AMD-avtale på 6 GW betyr det altså et strømforbruk tilsvarende seks slike reaktorer, mens Nvidia-avtalen på 10 GW matcher ti reaktorer. Dette måles ikke i antall chips alene, men i den samlede kapasiteten til datasentre: For eksempel tilsvarer 10 GW omtrent strømmen til 4–5 millioner GPU-er, ifølge Nvidia-sjef Jensen Huang.

Illustrasjon av et storskala AI-datasenter som påvirker stabiliteten i strømnettet

For å sette dette i perspektiv: Et typisk stort datasenter i dag bruker 50–100 megawatt (MW), altså 0,05–0,1 GW. OpenAI's prosjekter alene vil altså skalere dette med en faktor på 60–200 ganger. Globalt sett forventes AI-datasentre å kreve 68 GW innen 2027 – nesten en dobling fra dagens nivå og nær Californias totale strømkapasitet på 86 GW. Sammenlignet med hverdagen: 6 GW kunne drive opp mot 4,5 millioner amerikanske hjem, eller hele Norges strømforbruk i flere måneder. Denne måleenheten understreker at AI ikke bare handler om programvare, men om en massiv fysisk infrastrukturkrise – inkludert energi, kjøling og nettverk – som krever nasjonale investeringer.

Disse avtalene går utover ren innkjøp. De inkluderer incentiver som aksjeallokeringer til OpenAI, som kan bli verdt milliarder (opptil 10 % av AMD, tilsvarende 160 millioner aksjer til 1 cent stykket), og samarbeid om programvareoptimalisering. Resultatet? OpenAI sikrer ikke bare hardware, men bidrar også til å gjøre AMD-chips mer attraktive for hele AI-økosystemet, inkludert bedre programvare som ROCm (tilsvarende Nvidias CUDA). Når vi summerer opp lignende deals med Nvidia (verdt opptil 100 milliarder dollar i investeringer) og andre leverandører, snakker vi om en totalinvestering på rundt 1 000 milliarder dollar i GPU-infrastruktur over de neste årene. Dette er en skala som minner om nasjonale infrastrukturprosjekter, ikke en spekulativ boble.

Hvorfor dette ikke er 1999 igjen?: Substansielle overskudd og selvforsterkende vekst

Er AI bare en annen versjon av .COM boblen som sprakk?

Sammenligningen med dotcom-boblen er fristende, men holder ikke vann på ett avgjørende punkt: I 1999 var mange ".com"-selskaper rene spekulasjoner uten inntjening. I dag genererer AI-ledere som Nvidia og Microsoft reelle overskudd – Nvidia alene har sett aksjeverdien tidobles siden 2022 på bakgrunn av sterk etterspørsel etter deres databrikker. Ifølge økonomer som Robert Næss i Nordea og Harald Magnus Andreassen i Sparebank 1 drives markedet av faktiske resultater, ikke luftige forventninger: «Den store forskjellen er at nå er det stor inntjening i denne delen av økonomien.”

Dessuten er AI ikke bare hype; den har en selvforsterkende effekt. Etterspørselen etter datakraft er nærmest uendelig – men tilgjengelig datakraft er begrenset, ikke manglende interesse. OpenAI har allerede utsatt lansering av nye produkter fordi de mangler regnekraft, og lignende utfordringer rammer konkurrenter som Anthropic og Google. Dette driver opp produksjonen hos chip-selskaper og skaper en svinghjulseffekt: Mer datakraft leder til bedre modeller, som igjen øker adopsjonen og inntektene fra tjenester som ChatGPT. OpenAI alene forventer 12,7 milliarder dollar i omsetning for 2025.

En lånefinansiert satsing basert på grunnleggende drivere, men som står overfor utfordringer i markedet

Selvsagt er ikke alt rosenrødt. Å finansiere 1 000 milliarder dollar krever kreativitet: En blanding av egenkapital, gjeld, leverandør-finansiering (som aksje-rabatter fra leverandører) og økt inntjening fra AI-produkter. Sam Altman i OpenAI har snakket om behovet for nye finansielle instrumenter, noe som kan høres bekymringsfullt ut i boble-sammenheng. Og ja, det finnes systemiske risikoer – AI-sektoren står for 92 % av USAs GDP-vekst i første halvår av 2025, ifølge Harvard-økonom Jason Furman. Uten disse investeringene ville veksten vært på kun 0,1 %. En mislykket modell eller resesjon kunne utløse ringvirkninger, som Wall Street-analytiker Stacey Rasgon fra Bernstein advarer om: Sam Altman har "makten til å krasje den globale økonomien i et tiår" eller lede oss til "det lovede landet".

Men her er det som skiller seg ut: Dette er en høyt giret satsing på en teknologi som potensielt kan transformere økonomien på linje med elektrisitet eller internett. Selv uten full AGI (Artifisiell Generell Intelligens), kan inkrementelle forbedringer i produktivitet – som automatisering av kunnskapsarbeid – rettferdiggjøre investeringene. Investorer som Impax erkjenner dette ved å beholde eksponering mot Nvidia mens de diversifiserer, nettopp fordi de tror på den underliggende verdien. Som Bloomberg rapporterer, er dette en "sirkulær" økonomi der selskaper investerer i hverandre, men med reelle cash flows som støtter det hele.

AI-revolusjonen i Norge: Fra global etterspørsel til lokal mulighet og jobbskaping

Norge er unikt posisjonert til å gripe AI-boomen – takket være 98 % fornybar energi (hovedsakelig vannkraft), kaldt klima som reduserer kjølebehov, og relativt lav strømpris for industri. OpenAI har valgt Narvik for Stargate Norway, Europas første dedikerte AI-gigafabrikk: En investering på 1 milliard dollar med 230 MW fornybar energi og plass til 100 000 Nvidia-GPU-er. Prosjektet, i samarbeid med lokale aktører som Narvik kommune og Equinor, forventes å skape hundrevis av direkte jobber i Nord-Norge, inkludert teknikere, dataingeniører og energispesialister – i tillegg til indirekte effekter i logistikk og tjenester. Dette er ikke isolert: Datasenter-markedet i Norge vokser med 10–25 % årlig frem til 2030, fra dagens 1,55 milliarder dollar til betydelig høyere nivåer, drevet av investorer som Google (Hamar), Microsoft (Stavanger) og Green Mountain (Rjukan). Totalt planlegges over 760 MW ny kapasitet i perioden 2025–2030, ifølge analyseselskapet Data Center Dynamics. Regjeringen støtter dette gjennom 1 milliard kroner i AI-forskning og infrastruktur, inkludert en nasjonal superdatamaskin via Sigma2.

Sigma 2 datasenter

Her griper Norge muligheten aktivt: Vi eksporterer ikke bare "grønn energi,” men blir en hub for bærekraftig AI-regnekraft. Nscale utvider i Glomfjord (60 MW), og CoreWeave investerer 2,2 milliarder dollar i Norden – mye i Norge. Resultatet? Økt eksportinntekter, regional utvikling og lavere karbonfotavtrykk enn i USA (der AI-datasentre ofte bruker fossile energikilder).

Arbeidsmarkedet i endring: Risiko for rutinejobber, men netto gevinst gjennom omskolering og nye roller

Selvsagt vekker AI bekymring for arbeidsløshet – spesielt når Amazon annonserer 30 000 kutt i stillinger fra oktober 2025, primært i administrasjon og lager, drevet av AI-optimalisering. Interne dokumenter lekket til The New York Times viser at selskapet håper å unngå 160 000–600 000 nye ansettelser globalt via robotikk og AI, noe som sparer 12,6 milliarder dollar årlig. Dette er ikke masseoppsigelser, men en strategisk flytting: Færre lavtlønnede rutinejobber (f.eks. lagerhåndtering), flere høytlønnede roller i AI-oversikt, dataanalyse og systemvedlikehold. CEO Andy Jassy understreker at AI øker produktiviteten med 20–30 %, og skaper netto flere jobber i tekniske felt.

I Norge minimeres risikoen: AI-boomen driver en "fracking-lignende" etterspørsel etter elektrikere, kjølespesialister og energiteknikere – høytlønnede roller som flyr land og strand rundt. Regjeringens nasjonale AI-strategi (2023–2030) satser på omskolering av 100 000 arbeidstakere, via NAV, universiteter og næringsliv. Eksempel: Equinors datasenter-partnerskap skaper 500 nye jobber i Stavanger alene. Netto effekt? Økt sysselsetting i høykompetanse-sektorer, som elektrisitet-boomen på 1900-tallet. Bedrifter som ikke investerer i kompetanseheving risikerer tap – men de som gjør det, vinner markedsandeler.

Implikasjoner for næringslivet: Tid for strategisk tilpasning i en energi- og kompetansebegrenset verden

For norske bedrifter og ledere er budskapet klart: AI er ikke en boble å vente ut, men en mulighet å gripe. Andre AI-selskaper må følge etter med egne chip-avtaler i et selgers marked, mens hele økosystemet utvides til energi, datasentere og kyndig arbeidskraft. Vi ser allerede en "boom" i spesialiserte elektrikere og kjølesystem-eksperter, lik fracking-boomen i USA – et tegn på en bred økonomisk multiplikator. Globalt forventes datasenter-kapasitet å vokse med 19–22 % årlig frem til 2030, til globalt 171–219 GW.

Hva tenker du? Er AI en boble, eller den neste store bølgen? Del gjerne dine tanker!