DruckFin

SemiAnalysis: Nvidia backstept $588 miljard aan AI-infrastructure buiten de balans en Anthropic draait computewinst

Dylan Patel en Jordan Nanos in de Big Technology Podcast, 9 oktober 2026

Dylan Patel, CEO van SemiAnalysis, en technisch staflid Jordan Nanos stelden dat de consensus zowel de omvang van de AI-infrastructuuruitrol als de benodigde omzet om dit te ondersteunen onderschat. Volgens Patel is de veelbesproken grafiek die toont dat AI-investeringen 3,6% van het bbp bedragen tegenover 2,2% voor de spoorwegen, aan de lage kant. Hij verwacht volgend jaar een Amerikaanse capex van grofweg $2 biljoen zodra de brede toeleveringsketen wordt meegerekend, tegenover een bbp van iets meer dan $3 biljoen, oftewel "5 of 6%, in plaats van 3% of 2%." Hij voegde eraan toe dat de Amerikaanse uitgaven de binnenlandse vraag overschatten omdat Amerika de rest van de wereld bedient: "Het merendeel van de inferencing voor Anthropic in Europa vindt plaats in Amerika, en het merendeel van de inferencing voor OpenAI in Europa vindt plaats in Amerika."

Het vangnetuniversum van $588 miljard van Nvidia

Het meest opvallende nieuwe cijfer kwam van Nanos, die zei dat SemiAnalysis inmiddels $588 miljard aan buitenbalanselijke vangnetten volgt die door Nvidia worden ondersteund. Hij schatte dat op ruwweg 2,5% van de Amerikaanse M2-geldhoeveelheid. De steun bestaat uit omzetbodems, garanties voor verhuurders en huurovereenkomsten die Nvidia van plan is over te dragen aan derden. Hierdoor kunnen neo-clouds en AI-labs financiering van investment-grade krijgen zonder dat er een hyperscaler bij betrokken is. Nanos gaf aan dat de blootstelling verder reikt dan GPU's tot aan bouwkosten, geheugenleveranciers, fabriekbouwers en fabrikanten van industriële apparatuur, wat hij omschreef als "de langste paal in de tent voor dat specifieke project."

Nanos wees de stelling van de hand dat dit circulaire vraag is die een bubbel overeind houdt. Volgens zijn lezing tekent Nvidia als afnemer, en wanneer de chips arriveren, wil een derde partij ze doorgaans voor een hogere prijs hebben, waardoor Nvidia ze doorverkoopt in plaats van ze te verbruiken voor intern onderzoek. Hij zei dat de rekenkracht die Nvidia voor eigen gebruik aanhoudt "een zeer klein percentage" van haar omzet is. Hij formuleerde de logica als pragmatisch: Nvidia wil een divers klantenbestand en wil niet afhankelijk zijn van drie of vier hyperscalers. Desondanks vormen de vangnetten een grote voorwaardelijke verplichting, en de duizelingwekkende omvang van het bedrag is op zich al een risico dat het waard is om te volgen.

Anthropic maakt winst op rekenkracht, en OpenAI komt in de buurt

Volgens Patel maakt Anthropic inmiddels winst wanneer de omzet wordt afgezet tegen de totale kosten voor rekenkracht, training en inference gecombineerd. Hij verwacht dat OpenAI dat "binnen de komende paar kwartalen, misschien twee of drie" zal bereiken. Hij zei dat de brutomarges op inference van Anthropic rond de 75% liggen, iets hoger bij de toonaangevende modellen, wat in lijn is met Salesforce, dat er veel langer over deed om dat niveau te bereiken. Hij voerde ook aan dat de r&d-uitgaven van Anthropic langzamer groeien dan de omzet en dat de kosten voor het werven van klanten minimaal zijn. De overstapkosten zijn aanzienlijk, aangezien nieuwe modellen van concurrenten of Chinese labs "het marktaandeel in bestedingen voor bestaande klanten niet echt sterk veranderen." Zijn conclusie was dat "dit potentieel een betere markt is dan software."

Wat omzet betreft is Patel een stuk optimistischer dan gepubliceerde analyses over het breakevenpunt van Bain en anderen. Hij verwacht dat OpenAI en Anthropic samen tegen december 2026 een omzet van $600 miljard tot $700 miljard zullen bereiken, en potentieel $1,5 biljoen tegen het einde van 2027. De sprong in 2026 volgt op een groei van ruwweg 10x dit jaar, waarbij Anthropic stijgt van minder dan $10 miljard naar meer dan $100 miljard. Hij zei dat de omzetvereisten die worden genoemd door Bain, een hoogleraar aan Columbia en anderen "vrij laag" zijn. Omzet loopt altijd achter op capex, zo stelde hij, en een investering van $1 biljoen op basis van een afschrijvingsschema van zes jaar impliceert op lineaire basis ongeveer $250 miljard aan jaarlijkse omzet.

Daarnaast deed Patel de solvabiliteitszorgen rond Meta af als "enigszins onnozel." Hij merkte op dat Meta naar wens kan stoppen met nieuwe bouwprojecten en dat de kasstroom ruimschoots dekt wat al is getekend. Nanos voegde eraan toe dat het annuleringsrisico van toepassing is op zelfgebouwde campussen. Contracten met neo-clouds lopen doorgaans vijf tot zes jaar, waarbij de volledige capaciteit tegen vaste tarieven wordt afgenomen.

Het debat over de beursgang van Anthropic

Gevraagd naar zijn uitspraak op social media dat men niet kan intekenen op de beursgang van Anthropic bij een waardering van $2 biljoen omdat "het nul kan zijn, of 20 biljoen, maar bij 20 biljoen zijn we allemaal de dupe," zei Patel dat hij zeer optimistisch is over het bedrijf en denkt dat het het eerste bedrijf met een waarde van $10 biljoen kan worden. Een waardering van $10 biljoen zou echter ongeveer $1 biljoen aan omzet vereist bij de huidige multiplicatoren, wat volgens hem haalbaar is in 2028 of 2029. Bij $20 biljoen krijgen de implicaties maatschappelijke proporties. Als AI vele biljoenen aan omzet genereert, zouden de winsten terechtkomen bij een minuscule groep aandeelhouders en leveranciers, en hij waarschuwde voor sociale onrust als de distributie slecht verloopt. Nanos was optimistischer en verwacht dat de omzet zal komen uit nieuwe sectoren zoals medicijnontwikkeling in plaats van coderingstarieven per token. Hij zei dat de neo-clouds "het middelpunt van de wereld" vormen op de weg van een beursgang van $2 biljoen naar een waardering van $20 biljoen.

### Oracle: Een goede cloud, een problematische projectpijplijn

Patel trok een duidelijke streep tussen ClusterMax 3.0, dat de bruikbaarheid, betrouwbaarheid en beveiliging van GPU-clouds beoordeelt, en aandelenaanbevelingen. Hij zei dat Oracle "een van de top-neo-clouds is qua servicekwaliteit," maar dat het kampt met reële uitvoerings- en financieel problemen. SemiAnalysis liet klanten in april weten dat het datacentrum van Oracle in New Mexico, gecontracteerd voor OpenAI, vertraging zou oplopen omdat de vereiste pijpleidingen niet zouden worden aangelegd. Oracle heeft sindsdien overmacht ingeroepen voor het project, waarna het aandeel daalde. Volgens Patel kan de locatie jaren vertraging oplopen.

Hij somde nog drie andere problemen op. De contracten van Oracle met OpenAI hebben in essentie vaste marges, waardoor het bedrijf niet kan profiteren van de stijgende huurprijzen voor GPU's. De obligatie-uitgifte joeg markten angst aan ondanks het feit dat het bedrijf "volkomen solvent" is. Andere locaties, waaronder een in Wisconsin, kampen eveneens met vertragingen. Hij voegde eraan toe dat Nebius, dat de kortste gemiddelde contractduur had onder de toonaangevende clouds, in staat is geweest om "de prijzen flink op te schroeven." CoreWeave en Oracle legden zich vast in langetermijncontracten en profiteerden minder van de stijgingen.

De beveiliging van neo-clouds schiet te kort

SemiAnalysis publiceerde een artikel met de titel "Most Neo Clouds Suck at Security," en Ilya Sutskever plaatste ongeveer acht uur later een waarschuwing over de cyberkwetsbaarheid van neo-clouds. Patel zei dat open-source Chinese modellen, in het bijzonder GLM, dozens neo-clouds kunnen hacken. Hij omschreef een incident waarbij SemiAnalysis, zonder enige moeite, de opslag en Slurm-taken van andere huurders op een cluster kon inzien. Onder die huurders bevonden zich gouvernementele beveiligingsinstanties uit een land met een top-10 bbp, en het bureau meldde het probleem onmiddellijk. Nanos zei dat de opmars van soevereine AI ertoe leidt dat staatsinstellingen infrastructuur vaak delen met anderen, aangezien er in een land mogelijk slechts één faciliteit is met GB200 NVL72-systemen: "Het is een kopersmarkt."

Nanos zei dat met 323 gevolgde aanbieders, de lange staart van niet-beoordeelde of "onbeschikbare" clouds een markt weerspiegelt waarin de prioriteit ligt bij het ophalen van kapitaal en het snel inzetten van chips in plaats van servicekwaliteit. Hij noemde de drempel voor aanbeveling "vrij laag."

Google's toewijzing van rekenkracht en achterblijvende frontier labs

Volgens Patel is het aandeel van Google's rekenkracht dat aan DeepMind wordt toegewezen de afgelopen zes maanden gedaald ten opzichte van twee tot drie jaar geleden, deels omdat Google Anthropic ondersteunt met TPU's. Hij zei dat DeepMind tegen het einde van het jaar het minste aantal berekeningen van de drie leidende labs zal hebben, en merkte cynisch op dat "Thomas Kurian heeft gewonnen en Demis heeft verloren." Hij ziet het risico volgend jaar toenemen als OpenAI en Anthropic elk 5 tot 10 gigawatt toevoegen terwijl Google er slechts enkele toevoegt. Nanos stelde dat Gemini een duidelijke nis ontbeert, aangezien het achterloopt op de top twee of drie op het gebied van programmeren.

Patel zei tevens dat de leidende labs hun beste modellen nu al achterhouden. Anthropic had zijn Mythos-model in februari klaar en heeft slechts een uitgeklede versie uitgebracht. OpenAI zit op vergelijkbare wijze op een newer model. Hij verwacht dat beide labs in de komende weken nieuwe modellen uitbrengen, waarbij Anthropic voorafgaand aan zijn beursgang. Nanos verwacht dat "minimaal levensvatbare modellen" zullen worden vrijgegeven om voor te blijven op Chinese en open-source concurrenten. Patel daarentegen voerde aan dat het werkelijke tempo van de frontier beperkt is, aangezien geen van beide labs het zich kan veroorloven om gas terug te nemen gezien het wederzijdse wangedrag en de nabijheid van China.