Ken Griffin detalyadong ipinaliwanag ang “AI pagbagsak”: ang computing power ay katulad ng aviation, may tatlong pangunahing bitag—“marginal na presyo”, “panahon ng pagkaluma”, at “corporate budget”.

Noong Oktubre 21, sa taunang Citadel Global Markets Future Summit, sinabi ni Griffin sa panayam kay Dani Burger ng Bloomberg na ang merkado ay lumilipat mula sa "thematic buying spree" ng nakaraang dalawang taon patungo sa tunay na fundamental research. Sabi niya: "Naniniwala akong ang merkado ngayon ay dumadaan sa panahon kung saan ang mga tao ay talaga nang nagsisimula ng kanilang pananaliksik."

Sa nakaraang dalawang taon, simple at tuwid ang lohika ng merkado: nagsimula ang trilyong dolyar na pagbuo ng data center, bumibili ng mga key nodes sa buong supply chain—Nvidia, high-bandwidth memory DRAM, multilayer ceramic capacitors (MLCC), pati na rin ang mga supplier mula Korea, Taiwan, Japan, at mga cloud computing giant—halos siguradong panalo. Sa ngayon, muling hinuhusgahan ang ganitong thinking. Kamakailan, bumagsak ang mga AI-related trade, ang semiconductor sector ay nakaranas ng pinakamahabang sunod-sunod na pagbaba mula noong pinansyal na krisis.

Nagbabala si Ken Griffin: Magkakapareho ang GPU sa mga airline—napakababa ng marginal operating cost, at kapag sumobra ang supply ng computing power, ang presyo ng spot rental at API calls ay babagsak agad, uulitin ang "dark fiber" bust na nangyari noong 2000 telecom bubble.

Bitag Una: Pagbagsak ng Marginal Pricing—Ang "Airline Moment" ng GPU

Gumamit si Griffin ng direktang paghalintulad sa industriya ng airline.

"Magkahawig talaga ang GPU at airline, napakababa ng marginal operating cost. Kapag may bakanteng upuan sa eroplano, kahit ibenta mo ito ng $20, kumikita ka pa rin," sabi niya. "Dahil dito, sa oras na sumobra ang flight capacity ng mga airline, ang pricing ay malayang babagsak."

Kaagad niyang inangkop ang lohika na ito sa merkado ng computing power: "Kung umabot tayo sa punto na mas marami na ang supply ng GPU kaysa sa demand, literal na malayang babagsak ang marginal pricing."

Binigyang sanggunian ni Griffin ang 2000 telecom bubble bilang aral sa kasaysayan: maraming fiber optic cables ang inilatag noon, ngunit dahil sa kakulangan ng demand, hindi ito nagamit at naging "dark fiber," dahilan para bumagsak ang presyo sa telecom. Ang tanong niya: papunta rin ba doon ang merkado ng computing power?

"Ito ay lubos na babago sa lahat ng investment assumptions na inaasahan ng mga tao ngayon. Ito ang unang tanong."

Bitag Dalawa: Pagkabigo ng Depreciation Model—Sobrang Na-overestimate ang "Useful Life"

Ang pangalawang tanong ni Griffin ay direktang tumutukoy sa valuation models ng mga investment institution.

"Ngayon, may mga gumagamit pa rin ng 5 hanggang 6 na taong gulang na GPU at nakakakolekta pa ng napakataas na renta. Malamang na hindi magpapatuloy ito sa susunod na 5 hanggang 6 na taon." sabi niya, "Kaya't dumarami ang nag-aalala: Hindi ko na puwedeng ipresyo ang ika-7, ika-8, o ika-9 na taon ng isang chip katulad ng ginagawa ko labindalawang buwan ang nakaraan."

Sa madaling sabi, kung patuloy ang mga institusyon sa paggamit ng mataas na residual asset value para sa depreciation discounting ng 7 hanggang 9 na taon, ang kanilang valuation models ay haharap sa sistemikong pressure sa rerevaluation.

Bitag Tatlo: Paghigpit ng Corporate Budgets—Dumarating na ang Panahon ng Pinag-isipang ROI

Sinabi ni Griffin na may pangunahing pagbabago na sa AI spending logic ng mga kumpanyang korporasyon.

"Ang pinakamatatalinong kumpanya sa Amerika ay nagiging napakatino—alin sa kanilang mga negosyo ang dapat magbayad ng mataas para sa mga top-tier models ng OpenAI at Anthropic, at alin ang puwedeng gamitin ang open-source models sa napakababang gastos."

Dagdag pa niya: "Kung titingnan mo ang mga kumpanyang talagang mahusay gumamit ng AI internally, mabilis silang nagiging eksperto sa pagpamaximize ng return ng bawat sentimo sa AI spending. Sa palagay ko, ang buong corporate world ay tumitingin sa billing mula sa Anthropic at OpenAI, at nagsasabing: Okay, kailangan nating siguraduhin na talaga namang tumataas ang productivity natin dahil dito."

$750 Bilyon at Corporate Audit of AI Bills: Isang Direktang Salpukan

Ang paghigpit na ito mula sa mga korporasyon ay direktang sumasalungat sa expansion plans ng malalaking kumpanya ng AI models.

Ayon sa The Wall Street Journal, isiniwalat ng Anthropic sa S-1 filing nito na plano niyang gumastos ng $750 bilyon sa computing power sa hinaharap, at patuloy pa ring lumalaki ang gastos nito.

Diretsahang tinanong ni Dani Burger si Griffin: May tension ba sa pagitan ng dalawang bagay na ito?

Diretso ang sagot ni Griffin: "Oo. Sa tanong mo pa lang, nasagot mo na ang tanong."

Pagkatapos ay ipinaliwanag niya na ang susi ay kung kaya bang gawing "esensyal" ng Anthropic ang sarili nitong modelo—halimbawa, sa larangan ng life sciences, kung talagang makakatulong ang kanilang modelo na malunasan ang kanser o iba pang nakamamatay na sakit, handa ang bawat pharmaceutical company na bayaran ang teknolohiya kahit anong halaga. "Pero, hindi pa natin alam ang sagot ngayon."

Tanong ng Bubble: Madalas Kahawig ang Kasaysayan, Pero Maaaring Magkaiba ang Katapusan

Tungkol sa tumitinding usapan sa merkado tungkol sa "AI bubble", nagbigay si Griffin ng sagot na may lalim sa kasaysayan.

"Sa panahong ito, halos tiyak na may mga lokal na bubble. Ang anumang pundamental na pagbabago sa ekonomiya ay kalimitang may kasamang bubble." ani niya, "Sana lang, noon ay hindi ko ipinagbili ang Amazon stock ko."

Ang pananaw niya: Pagkatapos pumutok ang bubble, ang naiiwan ay teknolohiya at imprastrakturang magbabago sa mundo, at ang mga kumpanyang makalampas dito ay magiging mga market leader para sa susunod na mga dekada.

Ngunit kasabay niya ring binigyang-diin na hindi ibig sabihin nito na puwedeng balewalain ang mga risk sa kasalukuyang pricing—lalo na sa tatlong aspeto ng marginal pricing, depreciation assumptions at corporate budgets, magsisimula pa lang ang re-pricing ng merkado.