Je voelt het in je buik: hoeveel rek zit hier nog in? Je gooit geen geld uit het raam, je zet het op het dak van een datacenter en hoopt dat het dak zichzelf terugbetaalt. Tja, zo voelt de sprint waar Big Tech nu middenin zit, met iedereen die stoere plannen tikt terwijl jij je afvraagt wie straks de rekening ziet binnenkomen.

Rustig ademhalen.

De discussie over de AI bubbel investering gaat zelden over de kleinste vraag en bijna altijd over de grootste: wanneer keert dit zichzelf uit, en aan wie? Kijk, de hype verkoopt zichzelf, maar rendement komt nooit vanzelf aanwaaien. Bomen groeien niet tot in de hemel.

De cijfers die je wakker houden

Kijk naar wat Reuters op basis van LSEG-consensus schetst: voor 2026 ging de gezamenlijke capexraming van Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta en Oracle tussen januari en juli van ongeveer 485 miljard dollar naar ongeveer 730 miljard dollar. Dat is een gigantische sprong in een half jaar, en ja, dat zijn kapitaaluitgaven waar je daadwerkelijke gebouwen, chips en kabels voor krijgt.

Maar let op het voetnootje dat groter is dan veel headlines: dezelfde Reuters-analyse benadrukt dat dit totale capex betreft en niet zuiver is toe te schrijven aan AI, omdat bedrijven AI-uitgaven niet consistent uitsplitsen. Dus de getallen schreeuwen, maar de labeltjes fluisteren. Serieus.

En dan de verhouding tussen ambitie en cash. Volgens Reuters zou de jaarlijkse operationele kasstroom van die vijf tussen 2025 en 2027 circa 340 miljard dollar stijgen, terwijl capex in die periode ongeveer 534 miljard dollar toeneemt: ruwweg 1,57 dollar extra investering per dollar extra kasstroom. Goed, dat kan prima kloppen als je voor de lange termijn bouwt, maar je voelt direct waar de druk komt te liggen als de opbrengsten trager materialiseren dan de rekeningen voor beton en GPU’s.

Ondertussen melden individuele spelers signalen die richting geven maar geen sluitend verhaal maken. Microsoft noemde een AI-omzettempo boven 37 miljard dollar. Amazon zag 28% groei bij AWS in het eerste kwartaal. Oracle zette in boekjaar 2026 ongeveer 55,7 miljard dollar aan capex af tegen circa 32 miljard dollar operationele kasstroom, waarmee capex neerkwam op ongeveer 174% van die kasstroom. Dus ja, de vraag beweegt, maar de kasstroom- en investeringsritmes lopen niet keurig in de pas, en dat schuurt precies waar beleggers en operators dagelijks hun wenkbrauw optrekken.

Het schuurt.

Maar wie gaat dit uiteindelijk betalen?

Je kunt die vraag ontwijken met grafieken of je kunt hem recht aankijken: als de monetisatie van AI-toepassingen langzamer oploopt dan de afschrijving op datacenters, dan duwt dat ergens. Dus waar? Bij prijzen die omhoog moeten, bij marges die omlaag tikken, bij aandeelhouders die geduld moeten huren, of bij projecten die minder sexy blijken dan de pitchdeck beloofde.

Ik heb het zelf meegemaakt. In 2023 begeleidde ik een generatief AI-traject bij een middelgroot logistiek bedrijf in de Randstad, met een bescheiden team, een concreet doel, en een nuchtere directie; we kwamen ver, maar we pauzeerden omdat de fouttolerantie in de praktijk strenger was dan ons prototype aankon, en dat was een goede beslissing.

En toch geloof ik in bouwen. Want de infrastructuur die nu ontstaat, gaat bruikbaar zijn. Maar timing is geen detail. Timing ís het spel.

De infrastructuurwedloop die je niet kunt negeren

Stel je even de lopende band voor waarop workloads aanschuiven: training, inferentie, opslag, netwerk, energie. En aan de andere kant een markt die meer wil dan demo’s, die stabiliteit wil, meetbare output, herhaalbaarheid, naleving. Dus ja, de vraag naar rekenkracht is concreet, en die druk voel je van sales tot support; alleen lost rekenkracht geen product-markt-fit op, en dat is precies waarom een te brede infrastructuurwens soms dunne marges produceert.

Kijk, Reuters vat het eerlijk samen: de vraag is echt, maar toekomstige omzet en kasstroom moeten de infrastructuurwedloop nog rechtvaardigen. Dat is geen doemdenken, dat is gewoon de boekhouding die op de deur klopt en vraagt of de belofte vandaag al in de kassa rinkelt of dat we nog even wachten. Tja, die deurbel gaat vaak op de slechtst getimede momenten.

De stille keuzes die wél uitmaken

Hier komt mijn uitgesproken mening na twintig jaar websites bouwen en twee jaar kniediep in AI-productie: de bubbel zit niet in transistoren of datacenters, de bubbel zit in het idee dat elk probleem een model nodig heeft en dat elk model waardevangst garandeert. Ik word kriegel van decks die beginnen met een droom en eindigen met een TCO die niemand onderhoudt. De beste projecten die ik zie zijn smal, saai en meedogenloos in scope. Geen heilige graal, wel een heldere KPI. En ja, dan is een iteratie die ‘minder AI’ gebruikt soms beter dan een demo die applaus krijgt en daarna nooit meer draait.

Dus wat doe je nu? Je kiest een probleem waar je al data én eigenaarschap over hebt. Je definieert de foutgrenzen die jouw klant accepteert en je plant de hele keten: van labeling en modelkeuze tot rollback en mens-in-de-lus. Je berekent waar inferentiekosten zichtbaar op de P&L komen en wanneer een goedkoper pad (regels, retrieval, caching) 80% van de waarde pakt met 20% van de kosten. Je test klein in productie, niet groot in PowerPoint.

En nee, je hoeft niet mee te rennen met ieder persbericht dat met GPU’s zwaait. Je hoeft wel te weten welke afhankelijkheden je accepteert, welke contracten je vastzetten en wat het kost als de latente vraag in jouw segment minder gul blijkt dan de marketing beloofde.

Wat die grote getallen voor jou betekenen

De sprong van ongeveer 485 naar ongeveer 730 miljard dollar aan geraamde capex in 2026 vertelt je vooral dit: de spoorrails worden gelegd, hard en breed, door vijf spelers met diepe zakken en een gedeelde overtuiging dat AI-capaciteit de nieuwe zuurstof is. Maar zelfs als je die metafoor omarmt, dan nog blijft de vraag wat jíj ademt en hoeveel het je kost per kubieke meter, want jouw business draait niet op marktsentiment maar op terugkerende waarde die je kunt aantonen, in euro’s, per kwartaal, zonder doekjes erom.

Ik heb liever een systeem dat 30% van een proces betrouwbaar afvangt dan een moonshot die eens per week magie doet en drie keer per dag nachtmerries veroorzaakt. Goed, dat klinkt saai. Saai verkoopt. Saai keert uit. Saai betaalt de rekeningen als de glans van de hype even dof oogt.

De term AI bubbel investering werkt vooral op tweets en in talkshows; in de dagelijkse operatie draait het om kasstroom, risicospreiding en exit-criteria per experiment. Bouw je iets dat vandaag kosten verlaagt of morgen omzet opent? Of bouw je vooral een presentatie voor intern applaus? Antwoord eerlijk en je halveert je verspilling in één vergadering. Antwoord vaag en je vergroot het risico dat jouw winst verdampt in andermans capextrein.

Hopelijk.

Wie betaalt als het schuurt?

Niet ieder plan eindigt in tranen, gelukkig. Maar als de rek eruit is, betaalt iemand: jij met uitgestelde projecten, je klant met hogere prijzen of mindere service, of je aandeelhouders met dunner geduld en vettere afschrijvingen. En ja, soms draait het uit op heronderhandeling, op minder ambitieuze SLA’s of op het pijnlijke inzicht dat een traditionele oplossing dit specifieke gat beter dicht dan een model met drie nullen in de promptkosten.

Mijn vuistregel is kinderlijk eenvoudig en meedogenloos eerlijk. Als jij de value chain niet in drie zinnen kunt uitleggen aan je finance-collega, stop je of versmal je. Als jij de risico’s niet aan je juridische collega durft te mailen, project on hold. Als jij alleen kunt uitleggen waarom dit werkt zolang de GPU-prijzen dalen, stap je in op hoop, niet op plan.

Dus nee, ik ga je niet vertellen dat je moet wachten tot alles duidelijk is. Wachten kost ook. Maar begin met de stukken die jij kunt dragen als de macro meezit én als de macro tegenzit, want die twee scenario’s wisselen elkaar af op momenten waarop je net dacht klaar te zijn.

De cijfers van Reuters blijven op de achtergrond doordreunen: capex op stoom, kasstromen onder druk, labels die nog niet alles scheiden. Dat is geen reden voor paniek. Dat is een uitnodiging tot volwassen keuzes. Wat zet je live, wat zet je uit, en wat zet je op de plank tot de rest van het landschap jou inhaalt in plaats van andersom?

Dus, waar kies jij voor als de trein harder rijdt dan je kaart kan lezen: spring je in, stap je uit, of loop je naar voren en vraag je de machinist naar de volgende halte?