Az AI cégek brutálisan veszteségesek: ki fizet végül, mikor, és mennyit?

A kérdés, amire egyre több szereplő próbál választ adni: hogyan lesz a mostani AI robbanásból fenntartható, nyereséges biznisz és mit jelent mindez nekünk, felhasználóknak?

Ha te is eltöltesz némi időt Linkedinen vagy Twitteren, elég nehezen kerülheted meg a mesterséges intelligencia körüli felhajtást, ami már-már kezd kezelhetetlen méreteket ölteni.

Ami segíthet kiutat találni a dzsungelből, hogy a BOND kockázati tőkebefektető cég egy 340 oldalas jelentést adott ki az AI trendekről, ami kontextusba helyezi a helyzetet, és nagyszerűen árnyalja a mostani hype által fűtött képet.

Néhány érdekesség az anyagból:

• A ChatGPT csupán öt nap alatt 1 millió usert szerzett, ez a valaha volt leggyorsabb tech adaptáció. 2025 áprilisára 800 millió heti aktív felhasználója volt, de csak ~20 millió fizető usere. Vagyis mindössze a felhasználók durván ~2%-a fizet.
• A compute költségek 2023-ban ~5 milliárd dollárra rúgtak – a bevétel viszont kevesebb mint harmada ennek.
• Az AI álláshirdetések száma +448%-kal nőtt, a nem-AI IT-szerepek viszont -9%-kal csökkentek.
• 2024-ben több mint 100 új nagy nyelvi modellt jelentettek meg – sok nyílt forráskódú, főként Kínából.
• A GPT-4.5-öt emberek 73%-a emberinek hitte egy Turing-tesztben.
• Az AI-alapú gyógyszerkutatás 30–80%-kal gyorsabb a preklinikai szakaszban.
• San Franciscóban a robot taxik már 27%-os piaci részesedéssel rendelkeznek.

A riport hatására azon kezdtem gondolkodni majd vizsgálódni, hogy miként lesznek nyereségesek az AI cégek és mit jelent ez ránk, felhasználókra nézve?

Azon túl, hogy szerintem izgalmas téma az „AI cégek vállalatgazdaságtana”, az is tüzelte a kíváncsiságomat, hogy a közösségi médiában hazai és külföldi szakmabeliek egyre többen képviselik azt az álláspontot, hogy elkerülhetetlenül az AI drágulásával állunk szemben. De vajon mi az igazság? 

Extrém növekedés, egyelőre jövedelmezőség nélkül

A ChatGPT példája jól mutatja az AI modellek gyors adaptációját: 2025 áprilisára heti 800 millió aktív felhasználóval rendelkezett, de ebből mindössze 15,5 millió a fizető előfizető: azaz kevesebb mint 2% hajlandó fizetni a prémium hozzáférésért.

Általánosságban az látszik a riport alapján, hogy a freemium modellre építő AI cégek éves bevétele gyorsan nő, de még mindig közel sem fedezi a működés valós költségeit. 

Az OpenAI például 2024-ben 3,7 milliárd dollár bevétel mellett közel 5 milliárd dollárt költött csak számítási kapacitásra. Ez 1,3 milliárd dollár veszteség – és ez még a „sikertörténetek” egyike. 

A kereslet és kínálat játéka az AI piacán: Mit jelent ez a pénztárcádnak?

Arra jutottam, hogy ha közgazdász szemüveggel közelítjük meg a kérdést a big picture ki fog tisztulni, legalábbis nekem ez a perspektíva segített.

Azaz tekinthetünk úgy az AI-ra, mint egy új termékre vagy szolgáltatásra, ami a piacon megjelenik, és aminek az árát a kereslet – mennyien akarják – és a kínálat – mennyit tudnak belőle előállítani – alakítja.

Kínálati oldal: Az AI előállítása és bődületes költségei

A kínálat kapcsán ami érdekes, hogy úgy tűnik „kínálati sokk” jelensége fog előállni, vagyis az AI „előállítása” egyre olcsóbb lesz, konkrétan az egységár csökken. 

Az AI-nak leegyszerűsítve két fő része van: az „agyának” – a modelleknek – a képzése és a munkavégzése, vagyis a kérdések megválaszolása, képek generálása, azaz az inferencia.

A képzés ma még iszonyúan drága. Képzeld el, mintha egy nagyon bonyolult gyárat kellene felépíteni, ami milliárdokba kerül. Ez a költség most még a fejlesztő cégeket – mint az OpenAI vagy az Anthropic – terheli. Egy-egy új, okosabb modell elkészítése egyre drágább, mert egyre nagyobb „agyat” kell építeni.

Az inferencia viszont egyre olcsóbb. Amikor használsz egy AI megoldást, az már a „gyártott” terméket veszi igénybe: ez az „inferencia” költsége. Azért csökken drasztikusan – akár 99%-kal is 2 év alatt – , mert az AI-t futtató számítógépek – pontosabban a chipek – egyre hatékonyabbak, kevesebb áramot fogyasztanak, és jobban kihasználják a kapacitásukat. Ez olyan, mintha a gyár, ami az áramot termeli, hirtelen sokkal hatékonyabbá válna, és sokkal olcsóbban tudna energiát adni neked egységáron.

A kínálati oldalt jellemzi az is, hogy jelentős verseny van a szereplők között. Mivel sok cég fejleszt AI-t, ráadásul a nyílt forráskódú AI-ok is egyre jobbak, a verseny arra kényszeríti a cégeket, hogy az alap AI szolgáltatásaik egységárát csökkentsék. Ha az egyik cég olcsóbb, a másiknak is le kell vinnie az árát, hogy versenyképes maradjon.

Az AI gyárak brutális költsége

Van itt még egy faktor, amit érdemes bekalkulálni a kínálati oldal képletébe. Az AI-cégeknek hatalmas „AI gyárakat” kell építeniük az alábbi modulokból:

• Speciális számítógépek – GPU-k – milliárd dolláros értékben
• Óriási adatközpontok
• Fejlett hűtőrendszerek

Az AI gyárak építéséről egyébként készült egy elég ütős videó nem is olyan rég:

Az AI mega gyárak fix költségeknek tekinthetők – vagyis az úgynevezett CapExnek, tőkebefektetésnek – és kutatás-fejlesztési költségek is ugyanide sorolhatók, amelyek az AI kínálati oldalát befolyásolják, méghozzá nem az egységár szintjén, hanem a piaci struktúra és a belépési korlátok tekintetében.

A „brutális költség” azt jelenti, hogy nagyon kevés cég tud belépni a piacra, és élvonalbeli AI-t fejleszteni. Gondolj bele: 100 millió, 1 milliárd, sőt akár 10 milliárd dollárba is kerülhet egyetlen fejlett AI modell képzése. Az adatközpontok, az „AI gyárak” építése is több milliárd dolláros beruházás.

Ez azt eredményezi, hogy az AI piac a csúcsán sajnos oligopól jellegű: vagyis nem sok, hanem csak néhány, nagyon tőkeerős szereplő – OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Microsoft – képes kínálni a legfejlettebb AI modelleket.

Vagyis a kínálat viszonylag szűkös marad a csúcskategóriás AI-k esetében, mert a belépési korlátok hatalmasak. 

Továbbá mivel a cégeknek rengeteg pénzt kell beletenniük a képzésbe és az infrastruktúrába, ahhoz, hogy nyereségesek legyenek, óriási felhasználói bázist kell építeniük. Ez az egyetlen módja, hogy a hatalmas fix költségeket elosszák a minél több felhasználáson, valójában ezért ennyire erősek itt a freemium modellek. 

Keresleti oldal: Egyre növekvő AI használat

Van itt egy nagyon érdekes jelenség, ami az úgynevezett Jevons-paradoxonból levezethető. 

Bár az AI egységnyi használata – egy-egy kérdés megválaszolása – ugyan egyre olcsóbb lesz, a teljes, felhasználónkénti költséged mégis növekedhet. Miért? Mert annyira hasznos és könnyen elérhető lesz az AI, hogy sokkal többet fogod használni. Ez olyan, mintha a benzin ára 99%-kal csökkenne – végül mégis többet költenél üzemanyagra, mert sokkal többet vezetnél.

Minél olcsóbbá és jobbá válik az AI, annál több helyen – telefonon, számítógépen, okosotthonban – és annál többféle feladatra fogjuk használni. Ez a megnövekedett használat fogja felvinni a teljes havi „AI-számlánkat”, még akkor is, ha az egységár lefelé megy. A közszolgáltatók is így nyereségesek: sok kicsi sokra megy alapon.

Veszteséges AI cégek, de miért? 

Jelenleg az OpenAI, Anthropic, Perplexity és más hasonló AI cégek veszteségesek. Ez nem feltétlenül baj, mert ez a „kockázati tőke szintű égetés” fázisa. A befektetők hatalmas összegeket öntenek beléjük – például OpenAI több mint 60 milliárd dollárt -, hogy ezek a cégek a piac vezetőivé váljanak. 

Ahogy láttuk az AI rendszerek használata tokenenként egyre olcsóbbá válik, de a teljes működtetésükhöz szükséges infrastruktúra soha nem látott mértékben emészti fel a pénzt. A cégek bevételei látványosan nőnek, mégis veszteségesek maradnak, mert a költségeik gyorsabban emelkednek, mint a fizető felhasználók száma.

Ennek ellenére a BOND egyik következtetése, hogy az AI vállalatok szándékosan működnek veszteségesen, hogy hosszú távon vezető pozíciót szerezzenek. Ez hasonló stratégia volt a múltban az Amazon, Uber vagy Tesla esetében is. Vagyis aki most infrastruktúrát épít és felhasználót szerez, az később extraprofitot remél. 

Jön az áremelés?

A fő kérdés, hogy miként lesznek az AI cégek nyereségesek, érkeznek az áremelések? Az egységárak és a verseny miatt valószínűleg nem fognak emelkedni az előfizető árak, ezért más módszerekkel kell a jövedelmezőséget javítani.

Tehát ebben a helyzetben valószínűleg inkább más üzleti modellekben lehet a megoldás számukra.

• Prémium funkciók és szintek: Lesznek ingyenes AI-verziók – hogy mindenki kipróbálhassa – de a fejlettebb képességekért, nagyobb használati korlátokért vagy extra funkciókért  fizetni kell majd havidíjat. Ez már most is látszik a ChatGPT Plus, Gemini Pro, Claude Plus csomagokban. 
• Hirdetések: Sok felhasználó számára a rossz hírem, hogy az ingyenes AI-modellek esetében valószínűleg megjelennek majd hirdetések, akárcsak a Google keresőben.
• Beépített AI: A nagy tech cégek beépítik az AI-t a meglévő termékeikbe például a Windowsba, Office-ba, Google Docs-ba, telefonokba. Itt az AI költsége az adott szoftver vagy szolgáltatás díjában rejtve lesz, és nem egy külön „AI-számlán” jelenik meg.
• Specializált AI: Lesznek vállalatok, amelyek nagyon speciális területekre – például  orvosi diagnózis, jogi tanácsadás, szoftverfejlesztés – fejlesztenek AI-t. Az Valószínűsíthető, hogy ezekért a speciális tudásért és hatékonyságnövelésért a vállalatoknak és szakembereknek boros árat kell fizetniük. 

A te pénztárcád szempontjából az AI olcsóbb lesz, vagy drágább?

Összességében arra következtethetünk, hogy az alap AI szolgáltatások nem lesznek drágábbak a felhasználóknak, sőt, valószínűleg egyre olcsóbbá vagy akár ingyenessé válhatnak az alapfunkciók esetében. 

A havi előfizetések valószínűleg maradnak, de azok inkább a prémium, kényelmi vagy fejlettebb funkciók hozzáférhetőségét biztosítják majd.

A „drágaság” inkább abból fakad majd, hogy annyira megszokjuk és olyan sok helyen használjuk majd az AI-t, hogy az összesített kiadásaink növekedhetnek, vagy az AI költsége beépül más, általunk használt termékek és szolgáltatások árába. Magyarul megugorhat a havi AI rezsink. 

A verseny és a technológiai fejlődés miatt az AI széles körben hozzáférhető és megfizethető marad, de a legmodernebb vagy leginkább testre szabott AI-képességekért valószínűleg többet kell majd fizetni.

Hogyan lesznek nyereségesek az AI cégek?

Összefoglalva tehát az AI cégek nyereségessége nem egy egyszerű áremelésen múlik, hanem egy komplex stratégiai átalakuláson. A brutális költségek miatt a nyereségesség elérése nagy skálát és okos monetizációs modelleket igényel, amelyek az AI értékét a felhasználóknak kínált termékekbe vagy szolgáltatásokba ágyazzák. 

A fordulópontot akkor érjük el, amikor az alap-infrastruktúra kiépítése eléri a kritikus tömeget, és a modellképzés „normalizálódik” – nem nő exponenciálisan a költsége -, az pénzégetés üteme lassulhat.

Az AI iparág jelenleg egy „aranyláz” fázisban van, ahol a „bányászok” – vagyis AI cégek- vagyonokat költenek a „felszerelésre”, és remélik, hogy a „kitermelt arany” – felhasználói adatok, elkötelezettség, prémium előfizetők – végül meghozzák a profitot.