Patel widzi 700 miliardów dolarów w dwóch laboratoriach AI do 2027 roku, a Levie daje przedsiębiorstwom dekadę

Bain twierdzi, że branża AI potrzebuje 6 bilionów dolarów przychodów rocznie do 2031 roku, aby opłacić swoje centra danych. W podcaście opublikowanym 9 października Dylan Patel z SemiAnalysis nazwał tę liczbę niską i powiedział, że sam OpenAI i Anthropic mogą osiągnąć 600–700 miliardów dolarów do grudnia 2027 roku. W tym samym tygodniu Aaron Levie, który sprzedaje oprogramowanie bankom i firmom farmaceutycznym, które miałyby wystawiać te czeki, powiedział dwóm publicznościom, że adopcja w przedsiębiorstwach to zadanie na dziesięć do dwudziestu lat. Obaj są optymistami. Ich kalendarze się nie zgadzają, a budowa jest finansowana według kalendarza Patela.

Patel uważa, że niedźwiedzie zaniżają wydatki

Prowadzący Alex Kantrowitz przeczytał Patelowi liczbę Bain i czekał na obronę. Raport Bain Global Technology Report mówi, że dzisiejsze produkty AI osiągną maksymalnie 1,2–1,8 biliona dolarów rocznie do 2031 roku, co pozostawia około 4,2 biliona dolarów na rynki, które jeszcze nie istnieją. Szacuje wydatki kapitałowe w 2026 roku u pięciu hiperscalerów na blisko 780 miliardów dolarów. Pierwszym ruchem Patela było stwierdzenie, że wydatki są większe. Policzyć dostawców budujących fabryki, linie pamięci i sprzęt energetyczny, powiedział, a amerykańskie nakłady inwestycyjne w przyszłym roku wyniosą około 2 bilionów dolarów, czyli 5–6% PKB. Potem powiedział, że przychody i tak przekraczają poprzeczkę.

Ale wiesz, wierzę, że możemy osiągnąć około 600, 700 miliardów dolarów w samym OpenAI i Anthropic do grudnia przyszłego roku.

Dylan Patel, 9 października 2026, źródło

Jego zasada zwrotu jest prosta. Bilion dolarów na chipy amortyzowane przez sześć lat wymaga około 250 miliardów dolarów przychodów rocznie. Zastosuj to do jego własnych 2 bilionów, a jeden rok wydatków musi zarobić około 500 miliardów dolarów rocznie przez sześć lat. Ten ostatni krok to moja arytmetyka, a jego 2 biliony obejmują nakłady dostawców, których liczba hiperscalerów Bain nie uwzględnia. Jedno zastrzeżenie co do samej prognozy. W następnym zdaniu Patel powiedział, że oba laboratoria mogą osiągnąć 1,5 biliona dolarów „może nawet do końca 2027”, co jest tą samą datą co 700 miliardów. Używam niższej liczby i zakładam, że wyższa należy do 2028 roku.

Liczba Anthropic wyprzedza wszystko, co raportowano

Argument Patela opiera się na jednej firmie. Powiedział, że Anthropic wzrosło dziesięciokrotnie w tym roku, z mniej niż 10 miliardów dolarów przychodów do ponad 100 miliardów, i że teraz zarabia więcej niż wydaje na szkolenie i inferencję łącznie. Ostatnia publiczna liczba, jaką mogłem znaleźć, jest niższa. W sierpniu źródła Bloomberga podały zannualizowany run rate Anthropic powyżej 65 miliardów dolarów na koniec lipca, w porównaniu z około 9 miliardami na koniec 2025 roku. Run rate to jeden miesiąc pomnożony przez dwanaście. Anthropic mogło przekroczyć 100 miliardów od lipca przy tym tempie, ale S-1 jest nadal poufny i nikt z zewnątrz nie może tego sprawdzić.

A Anthropic na swojej inferencji osiąga 75% marży brutto, nawet trochę więcej, wiesz, zwłaszcza na modelach granicznych.

Dylan Patel, 9 października 2026, źródło

Zapytany, gdzie klienci znajdą 700 miliardów dolarów, Patel wskazał na budżety badawcze, koszty sprzedanych towarów i wynagrodzenia. Oczekuje, że udział pracy w gospodarce będzie nadal spadać, podczas gdy płace pozostaną płaskie w dolarach, ponieważ wszystko inne rośnie. Był szczery co do tego, ile z tego jest nadzieją.

I tak, wiesz, miałbym nadzieję, i dla społeczeństwa, że to moje przekonanie, wiesz, i może to jest irracjonalne przekonanie, ale wierzę, że rozrośniemy gospodarkę tak szybko, że praca w dolarach nie zmniejszy się.

Dylan Patel, 9 października 2026, źródło

Levie mówi, że kupujący nie są gotowi

Levie spędza tygodnie na spotkaniach, na których te pieniądze z wynagrodzeń miałyby być reallocowane. Na wydarzeniu Axios 10 października opisał agentów kodowania w „pionowym starcie”, a prawie wszystko inne utknęło za obowiązkami. Firmy nie ustaliły, które dane agent może czytać. Nie zdecydowały, gdzie człowiek podpisuje. Ich zespoły compliance nie wiedzą, kto jest odpowiedzialny, gdy agent zatwierdza pożyczkę.

Ale wciąż jesteśmy naprawdę w, wiesz, momencie przed pierwszą rundą tego wdrożenia, i to dlatego, że w przedsiębiorstwie musi nastąpić ogromna zmiana zarządzania.

Aaron Levie, 10 października 2026, źródło

Nie uważa, że to zła wiadomość. Powolna dyfuzja, powiedział Axios, daje gospodarce czas na rozwiązanie kwestii miejsc pracy i bezpieczeństwa, a także pozostawia miejsce dla firm takich jak jego, które łączą modele ze starymi przepływami pracy.

Dziesięć lat na jednej scenie, dwadzieścia na drugiej

Dwa dni wcześniej, w AGI House podczas SF Tech Week, Levie był bardziej dosadny co do harmonogramu. Porównał agentów do cloud computingu, który każdy startup w Dolinie przyjął w ciągu roku lub dwóch od uruchomienia S3 przez Amazon.

Ale mimo to zajęło dwie dekady, zanim reszta gospodarki doszła do punktu, w którym zgodziła się, że chmura to przyszłość.

Aaron Levie, 8 października 2026, źródło

Później w tej samej sesji powiedział, że przeprojektowanie sprzedaży, rekrutacji i badań wokół agentów to „dekada dyfuzji”. Większość firm, powiedział, dała pracownikom chatbota, którego używają tak, jak używali Google, a to oszczędza co najwyżej 30% czasu na jednym zadaniu. Powiedział też, że może przewidzieć postęp klienta tylko zgadując, co jego dyrektorzy czytają na X.

Liczby samego Box pasują do wolnego zegara. W sierpniu Box poinformował o kwartalnych przychodach w wysokości 321,1 miliona dolarów, co oznacza wzrost o 9%, i prognozował około 1,29 miliarda dolarów na rok podatkowy, co oznacza wzrost o 10%. Box to warstwa aplikacyjna, którą Levie ciągle opisuje. Jeśli warstwa, która przenosi modele do banków, rośnie o 10% w roku, w którym kodowanie poszło pionowo, czytam to jako dowód na jego harmonogram, a nie Patela.

Nikt sprzedający tokeny nie zna jeszcze marży

Założyciel na AGI House zapytał Leviego o dotowanie planów konsumenckich przez laboratoria. Powiedział, że widział raporty o planach z dotowaną mocą obliczeniową o wartości nawet 10 000 dolarów, opłacanych ostatecznie przez fundacje, które wspierają fundusze venture. Laboratoria, powiedział, mają nadzieję, że wzrost wydajności zmniejszy ten rachunek, podczas gdy kapitał jest nadal tani.

Jak duże, myślę, że wielkie otwarte pytanie dla każdego po stronie laboratorium to: czy jesteśmy w punkcie, czy docelowy model biznesowy AI to biznes z 10% marżą? Czy to biznes z 80% marżą?

Aaron Levie, 8 października 2026, źródło

75% Patela i pytanie Leviego mogą być jednocześnie prawdziwe, ponieważ jedno opisuje inferencję API, a drugie subskrypcje o stałej stawce. Ale Patel powiedział też, że laboratoria mają prawie zerowe koszty pozyskania klienta. Dotowany plan to koszt pozyskania klienta. Po prostu pojawia się w pozycji obliczeniowej.

Meta celuje w ludzi, którzy nic nie płacą

Alexandr Wang, dyrektor ds. AI w Meta, dał Davidowi Senrze konsumencką wersję zakładu w wywiadzie nagranym 5 października i opublikowanym 11 października. Meta uruchomiła swojego agenta Muse 8 września z darmowym poziomem i planami za 20 i 100 dolarów miesięcznie. Wang powiedział, że reszta branży stłoczyła się w agentach kodowania po tym, jak Anthropic wysunął się na prowadzenie, a Meta postanowiła nie podążać.

Meta ma dystrybucję do trzech i pół miliarda ludzi korzystających z aplikacji codziennie. A naturalnym obszarem, w którym Meta miała odnieść sukces, jest konsumencka AI.

Alexandr Wang, 5 października 2026, źródło

Przyciśnięty do podania liczby użytkowników, powiedział tylko: „Powiedzieliśmy miliony”. To prawdziwe uruchomienie, ale wciąż koszt, zanim stanie się przychodem. Meta może to sfinansować z przepływów pieniężnych z reklam, dlatego Patel zbagatelizował rozmowy o wypłacalności Meta. To nic nie wnosi do 700 miliardów.

Musk zapłacił 60 miliardów częściowo za zespół sprzedaży

Elon Musk przedstawił punkt Leviego z drugiej strony w wywiadzie w Giga Texas opublikowanym 10 października. Zapytany, dlaczego SpaceX kupił Cursor, wymienił dane kodowania jako pierwsze, a potem coś mniej efektownego.

Więc zasadniczo dla sukcesu AI potrzebujesz danych, utalentowanych ludzi i mocy obliczeniowej, a także dobrego zespołu sprzedaży enterprise. A Cursor miał też dobry zespół sprzedaży enterprise z relacjami z tysiącami firm.

Elon Musk, 10 października 2026, źródło

SpaceX zgodził się w czerwcu zapłacić 60 miliardów dolarów w akcjach za firmę z około 2,6 miliarda dolarów zannualizowanych przychodów biznesowych. Levie powiedział publiczności AGI House, że nie ma końca pracy dla account executive, którzy rozumieją technologię. Kiedy człowiek budujący rakiety i fabryki chipów mówi, że czwartym składnikiem są sprzedawcy, wierzę, że wąskie gardło przesunęło się na klienta.

Czy przychody AI mogą nadejść szybciej, niż przedsiębiorstwa je adoptują?

Przez rok lub dwa, tak. Kodowanie i obsługa klienta już poszły pionowo, ci kupujący potrzebują niewielkiej zmiany zarządzania, a prognoza Patela na 2027 rok wymaga głównie, aby nadal rosły w postępie geometrycznym. Liczba Bain na 2031 rok jest inna. Wymaga, aby prawo, bankowość, księgowość i badania leków płaciły z tą samą intensywnością, a te leżą na osi czasu Leviego. Pierwszym twardym dowodem będzie publiczny S-1 Anthropic. Jeśli większość jego przychodów nadal pochodzi od programistów, laboratoria sprzedały łatwym klientom, a następny bilion zależy od tych wolnych.