Jak wynika z ekskluzywnego raportu Wall Street Journal opublikowanego 22 lipca 2026 r., OpenAI zwiększyło swoje przewidywane wydatki na przetwarzanie w chmurze do 750 miliardów dolarów do 2030 r., co stanowi dramatyczny wzrost w porównaniu z wcześniej zgłoszonymi 600 miliardami dolarów.

Zmienione dane podkreślają oszałamiającą skalę wyścigu zbrojeń w zakresie infrastruktury sztucznej inteligencji i rodzą nowe pytania dotyczące stabilności finansowej największych firm zajmujących się sztuczną inteligencją. Bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami AI, aby na bieżąco relacjonować tę historię.

Liczby kryjące się za wydatkami

Według raportu WSJ, potwierdzonego przez Yahoo Finance, TechCrunch i Quartz, plany wydatków OpenAI na obliczenia obliczeniowe wynoszą obecnie około 750 miliardów dolarów do końca dekady. TradingKey poinformował, że w ramach tego zobowiązania firma planuje również wydać 20 miliardów dolarów na budowę własnych centrów danych.

Poprzednia prognoza mówiąca o 600 miliardach dolarów już zaskoczyła inwestorów i analityków branżowych. Wzrost o 150 miliardów dolarów odzwierciedla rosnące tempo rozwoju modeli sztucznej inteligencji i ambicje firmy polegającej na budowaniu własnej infrastruktury, zamiast polegać wyłącznie na dostawcach usług w chmurze.

Moomoo poinformował, że kwota 750 miliardów dolarów reprezentuje skumulowane zaangażowanie OpenAI w wydatki na chmurę do 2030 roku, obejmujące umowy z Microsoft Azure, CoreWeave, Oracle i innymi dostawcami infrastruktury, a także budowę własnego centrum danych.

Dlaczego koszty stale rosną

Gwałtowne prognozy wydatków odzwierciedlają kilka zbieżnych czynników w branży sztucznej inteligencji. Frontierowe modele AI — najbardziej zaawansowane systemy firm OpenAI, Google, Anthropic i innych — wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych zarówno do szkolenia, jak i wnioskowania. Każda nowa generacja modelu zazwyczaj wymaga o rząd wielkości większej mocy obliczeniowej niż jej poprzednik.

Rodziny modeli GPT-5 i GPT-5.5 OpenAI, wprowadzone na rynek w 2026 roku, przesunęły granice wielkości i możliwości modeli. Produkty agentycznej sztucznej inteligencji firmy, które umożliwiają modelom autonomiczne wykonywanie wieloetapowych zadań, wymagają znacznie większej liczby obliczeń wnioskowania niż tradycyjne interakcje z chatbotem. W miarę jak OpenAI rozszerza się na autonomicznych agentów, asystentów kodowania i aplikacje dla przedsiębiorstw, zapotrzebowanie na zdolność wnioskowania rośnie stopniowo.

Spółka inwestuje także w infrastrukturę fizyczną. Budowa własnych centrów danych — koszt szacowany na 20 miliardów dolarów — oznacza strategiczne odejście od polegania wyłącznie na platformie Microsoft Azure. Ta pionowa integracja mogłaby obniżyć koszty długoterminowe, ale wymaga ogromnego kapitału początkowego.

Pytania dotyczące stabilności finansowej

Plan wydatków na kwotę 750 miliardów dolarów ponownie ożywił debatę na temat rentowności finansowej pionierskich firm zajmujących się sztuczną inteligencją. Audytowane sprawozdania finansowe, które wyciekły, wykazały, że straty operacyjne OpenAI wzrosły do ​​20,9 miliarda dolarów w 2025 roku, mimo że przychody wzrosły trzykrotnie do 13 miliardów dolarów. Różnica między przychodami a wydatkami dramatycznie się powiększyła wraz ze wzrostem kosztów obliczeń.

Dyrektor finansowa OpenAI, Sarah Friar, publicznie przedstawiła model „użytecznej inteligencji w przeliczeniu na dolara” służący do pomiaru zysków ze sztucznej inteligencji, argumentując, że firmy powinny oceniać wydatki na sztuczną inteligencję na podstawie wykonanej pracy, a nie licencji na stanowisko. To sformułowanie sugeruje, że OpenAI pracuje nad uzasadnieniem swoich ogromnych nakładów kapitałowych inwestorom i klientom korporacyjnym.

Krytycy, w tym niektórzy wybitni ekonomiści i badacze sztucznej inteligencji, ostrzegają przed pojawiającym się „tsunami długu sztucznej inteligencji” – nawiązanie do setek miliardów kapitału wpompowanego w infrastrukturę sztucznej inteligencji z niepewnymi zwrotami. Morgan Stanley i Goldman Sachs osobno wskazały ryzyko przeinwestowania w centra danych AI, jeśli popyt na usługi AI nie spełni prognoz.

Krajobraz konkurencyjny

OpenAI nie jest osamotniony w swoich ogromnych wydatkach. Firma Anthropic ogłosiła niedawno zawarcie umowy na wdrożenie procesorów graficznych AMD Instinct MI450 o mocy 2 gigawatów i prowadzi rozmowy w sprawie dzierżawy mocy obliczeniowej od firmy Meta w ramach umowy o wartości około 10 miliardów dolarów. Google w dalszym ciągu intensywnie inwestuje w niestandardowe akceleratory TPU i jednostki przetwarzające Tensor. Meta wydaje dziesiątki miliardów na własną infrastrukturę AI.

Łączne wydatki w całej branży przekraczają obecnie 1 bilion dolarów, jeśli połączymy zobowiązania OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Amazon i Microsoft. Ten poziom inwestycji można porównać z rozwojem telekomunikacji pod koniec lat 90. XX w., co ostatecznie zostało uzasadnione przyjęciem Internetu, ale po drodze doprowadziło do bankructwa wielu uczestników.

Przyspieszenie rozbudowy infrastruktury

Wydatki OpenAI są rozłożone na wiele projektów infrastrukturalnych. Firma zabezpieczyła pojemność chmury Microsoft Azure, CoreWeave i Oracle, a obecnie buduje własne centra danych, aby zmniejszyć zależność od zewnętrznych dostawców. Inwestycja w centrum danych o wartości 20 miliardów dolarów, o której informuje TradingKey, sygnalizuje strategiczny zwrot w kierunku posiadania, a nie dzierżawienia infrastruktury obliczeniowej.

Ta zmiana może zapewnić OpenAI większą kontrolę nad środowiskiem wdrożeniowym i zmniejszyć ryzyko ograniczeń dostaw. Zwiększa to jednak również kapitałochłonność i złożoność operacyjną spółki w czasie, gdy według doniesień przygotowuje się ona do oferty publicznej.

Co to oznacza dla branży

Jeśli kwota 750 miliardów dolarów zostanie zrealizowana, będzie to jedna z największych inwestycji w infrastrukturę technologiczną w historii. Przekracza łączny koszt programu Apollo, systemu autostrad międzystanowych i wprowadzenia sieci komórkowych 4G po uwzględnieniu inflacji.

W przypadku dostawców usług w chmurze dążenie OpenAI do budowy własnych centrów danych może zmniejszyć przyszły wzrost przychodów z obciążeń AI. Dla producentów chipów, takich jak Nvidia i AMD, zaangażowanie w wydatki sygnalizuje utrzymujący się popyt na akceleratory do końca dekady. Natomiast w przypadku start-upów i mniejszych firm zajmujących się sztuczną inteligencją ogromne wymagania kapitałowe zwiększają bariery wejścia na pionierski rynek modeli.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Wojna o wydatki na infrastrukturę zmienia całą branżę technologiczną. Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →