If the AI Bubble Is Already Bursting, Who Will Truly Remain?

链捕手Publicado a 2026-06-15Actualizado a 2026-06-15

Resumen

**Summary: If the AI Bubble is Bursting, What Will Remain?** The debate around an AI bubble is intensifying, with figures like Ray Dalio warning of high valuations while Jensen Huang sees immense opportunity. This echoes the dot-com bubble, which saw massive wealth destruction but ultimately left behind critical infrastructure like undersea cables and broadband, enabling future giants like Amazon and Netflix. Similarly, today's AI boom involves trillions invested in data centers, power, cooling, and GPUs, while application-layer revenue remains comparatively modest. This investment-disparity signals a bubble. However, the core technological progress is real and accelerating. AI inference costs have plummeted by over 99.7% since 2023, making intelligence increasingly cheap and accessible. This cost collapse is unlocking vast new demand. Instead of reducing spending, enterprises are tripling their AI cloud expenditure. Cheap "tokens" enable AI to move beyond simple chatbots into complex workflows—automating code writing, legal document review, financial analysis, and scientific research. This follows "Jevons's paradox": improved efficiency leads to greater total consumption. The market is now undergoing a necessary purification, weeding out "API-wrapper" startups with no real moat. The deeper evolution involves a shift from capital expenditure (CapEx) on infrastructure to operational expenditure (OpEx) on value-creation in applications. While hardware vendors currently prof...

Source: Gelong Chengbei Xugong

Data Support: GOGU Big Data

The AI bubble has become the most divisive consensus in the global market. Ray Dalio says the bubble is already high, while Jensen Huang says the opportunity is just beginning; one sees overheating in the capital markets, the other sees the dawn of a productivity revolution.

The real issue isn't whether there is an AI bubble, but what remains after it bursts. The 2000 dot-com bubble caused the Nasdaq to crash, companies to fail, and fortunes to evaporate, but it also left behind the physical infrastructure of undersea cables, broadband networks, and cloud computing, which ultimately supported Amazon, Netflix, YouTube, and the mobile internet.

Today's AI is in a similar position. On one side, hundreds of billions of dollars are pouring into data centers, power, liquid cooling, optical modules, and GPUs; on the other, there is a huge gap with application revenues yet to be fully realized. A bubble clearly exists, but the underlying productivity gains are not illusory. When token costs plummet and intelligence begins to be invoked like water and electricity, AI will no longer be just a chat tool but will enter real workflows in code, healthcare, finance, law, manufacturing, and research. The market will wash away shell companies and PPT-driven startups, but it will not reverse the direction of AI+. The bubble will burst, but the industry will remain. Below, Enjoy:

In recent days, the market has experienced intense volatility, and talk of an "AI bubble" is rampant.

Bridgewater founder Ray Dalio said: The AI market has a bubble, and the level is "relatively high."
Nvidia CEO Jensen Huang said: AI presents a huge opportunity, and demand for computing power is just beginning to explode.

Whom should we believe?

They are both correct.

Does the AI industry have a bubble? It certainly does.

But bubbles in the tech sector are often the only way society can pay homage to disruptive, advanced productive forces. They are not purely pejorative.

In the long run, this is an inevitable phenomenon at the dawn of an advanced productive force.

Many people compare today's situation to the 2000 internet bubble, feeling anxious. That bubble did indeed cause the Nasdaq to plummet nearly 78%, wiping out over $5 trillion in wealth.

But twenty years later, which industry can function without the internet? Today, the value of the internet industry far exceeds its value during the bubble period.

At least on the surface, the AI bubble is similar. The bubble in the capital market cannot stop almost every industry in society from actively being empowered by AI.

AI+ is the overarching trend. Just as no industry today can function without the internet, no industry will be able to function without AI in the future.

01 The "IQ Tax" That Innovation Must Pay

In the era when any company with .com in its name could go public and raise money, the Nasdaq surged nearly 600% between 1995 and 2000. This was followed by a two-and-a-half-year financial storm.

Illustrious names of that time: software company MicroStrategy, due to accounting scandals and overblown claims, plunged 62% in a single day; Pets.com (selling pet food online), Webvan (the pioneer of online grocery delivery) simply went out of business... In the panic, almost everyone declared the internet a scam.

However, the physical infrastructure that remains from the overinvestment of speculative capital often nourishes the supergiants of the next era at extremely low cost. The reason bubbles burst is not the technology itself, but the fact that the pace of physical infrastructure construction couldn't keep up with market expectations.

For example, the global undersea cables and dense wave-division multiplexing networks laid down by heavily investing telecom companies (like WorldCom, Global Crossing) at their peak, though they bankrupted themselves, later became the perfect breeding ground for the rise of Netflix, Zoom, and the mobile internet as cheap "information superhighways."

Without the frenzied over-investment in telecom infrastructure globally around 2000, there would have been no later video streaming explosion on YouTube, let alone the cloud computing infrastructure.

The most typical example is Amazon. Its stock price fell from a 1999 high of $107 all the way to $7 in 2001, a drop of over 90%. But it survived because its underlying business logic, "reconstructing retail with the network," aligned with the direction of advanced productive forces.

This is the classic Amara's Law: we tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run. At the beginning of a technological revolution, the frenzy of speculative capital inevitably leads to overinvestment, forming bubbles. This is the IQ tax that innovation must pay. But when the bubble dissipates, what remains is an even more unshakable advanced productive force.

02 Why Are Corporate AI Spending Rising Instead of Falling?

Coming back to 2026, the bubble in the AI industry seems even bigger.

Just the five major cloud service providers—Amazon, Google, Meta, Microsoft, and Oracle—are expected to have capital expenditures of $690 billion in 2026, with total AI infrastructure investment expected to reach $5.3 trillion by 2030. Only about 25% of this buys GPUs; the remaining 75% is being poured into physical infrastructure: liquid cooling systems, power transmission, network switches, optical modules, and land.

In terms of revenue, the combined total revenue of all leading pure-play AI vendors like OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, Perplexity in 2026 is expected to be no more than $40 billion.

The foundational layer is investing nearly $700 billion, while the application layer is generating a few hundred billion. This severe asymmetry—isn't that a bubble?

We shouldn't jump to that conclusion so simplistically. One key point cannot be ignored:

In March 2023, when OpenAI released GPT-4, the mixed cost per million input tokens was about $30.
By April 2025, with optimized model architectures and improved inference computing power, the price per million tokens for models of comparable intelligence had plummeted to $0.1–$0.15.

According to Stanford University's AI Index Report and data from TokenCost: AI inference costs have fallen by over 99.7% in the last two years.

Following traditional linear thinking, if costs plummet, corporate AI spending should decrease. But the reality is that enterprise AI cloud spending tripled between 2024 and 2025.

Why?

Because when the marginal cost of "intelligence" approaches zero, AI is no longer just a simple text summarizer or chat companion but enters a new era of agents and multimodal enhanced retrieval. Enterprises are starting to let AI agents automatically run thousands of tasks, write code, scan millions of legal contracts, simulate biology experiments.

Cheap tokens unlock a massive amount of long-tail demand that was previously uncommercializable due to cost constraints.

We can also see this by comparing Nvidia in 2026 with Cisco, the network hardware king in 2000. Their ecosystem positions are extremely similar, but the underlying financial health is worlds apart.

(A hardcore financial comparison between Nvidia and Cisco)

This precisely illustrates the economic "Jevons Paradox": technological progress improves the efficiency of energy (or intelligence) use, but instead of reducing consumption, the lower cost leads to even greater demand.

Even after experiencing the so-called "DeepSeek moment" early last year, the market quickly sobered up in the following months: the more optimized the algorithms, the lower the barrier for enterprises to adopt AI, and the final total computing power consumption actually rises exponentially.

It is precisely because of this that AI can gradually embed itself into almost every old industry. Just as in the past twenty years every industry embraced "Internet+". From SaaS software to biopharmaceuticals, to advanced manufacturing robots driven by embodied intelligence, in 2026, almost every industry is embracing AI+. No one discusses "whether we should use AI," but rather worries "Is our data cleaned? Do we have enough API call quotas? Is our RAG architecture optimal?"

Currently, the AI industry indeed has a bubble. But for enterprises, if you don't embrace the bubble, you will be crushed by the times. This was already proven during the internet era of the last twenty years.

03 Deep Market Evolution: From Infrastructure to Application

Currently, we are undoubtedly at a critical juncture in the technology lifecycle: on the eve of the "Trough of Disillusionment" on the Gartner Hype Cycle, or at the inflection point described in the theory of "Technological Revolutions and Financial Capital."

The AI bubble is already bursting, but many haven't realized it. Just a few years ago, newcomers could write a few dozen pages of PPT, wrap an OpenAI API, and raise money. Now, the tide is receding, and these companies with no moat, only concepts, are dying in large numbers.

This is the market purifying itself, a manifestation of the bubble bursting. But this is only the surface. The deep logic of the market is undergoing three profound evolutions:

First, value transfer from CapEx to OpEx

Currently, the money is being made by the shovel sellers—Nvidia, TSMC, and those selling optical modules and server liquid cooling equipment—are taking most of the profits. But as computing power gradually becomes "infrastructural," like water and electricity, true supernormal profits will gradually shift to the application layer. That is, to those AI-native enterprises that can use extremely low-cost tokens to truly solve pain points in vertical industries and reshape business processes (OpEx optimization).

Second, valuation multiple compression and earnings digestion

The market's high valuation for AI infrastructure doesn't necessarily mean a crash is imminent. In many cases, the rapid growth of corporate profits can gradually digest the high valuation by "trading time for space." As long as the revenue growth rate of cloud computing giants keeps pace with the depreciation rate of their capital expenditures, this game of hot potato can evolve into an unprecedented industrial upgrade.

For example, global auto manufacturing giants and chip giants, by introducing end-to-end AI twin technology, have shortened the R&D-to-mass-production cycle for new products by 35%, and improved overall equipment effectiveness by 18%.
In the financial industry, quantitative trading, risk control, and credit assessment in 2026 are fully dominated by multimodal Agents. AI is not only processing macro expectations at microsecond-level timestamps but also deeply participating in every micro-level asset pricing.
In industries like law, healthcare, and auditing that highly rely on senior expertise, AI has already completed the transformation from "junior assistant" to "partner-level expert."

Among the over 1 billion active users of ChatGPT, Gemini, and Claude, a significant portion use them as replacement tools for high-intensity daily mental labor. Including you and me. All the above are real things happening, visible to everyone.

04 Conclusion

Looking back at the grand history of technology, the "creative destruction" proposed by Schumpeter is always in play.

The capital market is always impatient, hoping that $1 invested today will earn $10 tomorrow. When nearly $700 billion in infrastructure investment cannot be fully converted into profits on the application side in the short term, the market is bound to face a brutal shakeout. It will eliminate those opportunistic shell companies surviving only on PPT presentations and leave behind those with real technical depth and viable application scenarios.

After this shakeout, those cheap yet massive computing centers and highly optimized model algorithms will serve all industries at extremely low cost.

After 2000, humanity entered a digital era where no industry could function without the internet. Today, we are also irreversibly heading towards an intelligent, flourishing era where all industries are led and empowered by AI.

Amidst the clamor of the bubble, the underlying productive force has no水分 (moisture) at all.

Preguntas relacionadas

QWhat is the core argument of the article regarding the AI bubble?

AThe article argues that while an AI investment bubble exists in capital markets, similar to the dot-com bubble, it is a necessary phenomenon that funds the underlying physical infrastructure (like data centers, power, and networks). This infrastructure, once built, will enable a fundamental productivity revolution (AI+ across all industries) that remains after the speculative hype fades. The 'bubble will burst, but the industry will stay.'

QHow does the article use the dot-com bubble as an analogy for the current AI situation?

AThe article draws a parallel, stating that the dot-com bubble led to massive wealth destruction but crucially left behind cheap, overbuilt infrastructure like global fiber optic cables and broadband networks. This infrastructure became the foundation for future giants like Amazon, Netflix, and the mobile internet era. Similarly, today's AI bubble is funding data centers and GPU clusters that will form the cheap, essential infrastructure for the future AI-powered economy.

QAccording to the article, why are corporate AI expenditures rising even as the cost per AI token plummets?

AThe article cites 'Jevons Paradox': as the cost of a resource (AI intelligence/tokens) falls dramatically (over 99.7%), it unlocks massive, previously cost-prohibitive demand. Companies are not just using AI for simple tasks but are deploying AI agents to run thousands of automated cycles for complex work like coding, legal document review, and scientific simulation. The lower marginal cost enables this massive scale of usage, driving total spending up.

QWhat are the three deep market evolutions the article identifies as happening beneath the surface of the AI bubble?

A1. Value transfer from CapEx to OpEx: Profits will shift from infrastructure sellers (like Nvidia) to application-layer companies that use cheap AI to solve real business problems and optimize operations. 2. Valuation compression and earnings digestion: High valuations for AI infrastructure may be sustained if company earnings growth keeps pace with capital expenditure depreciation, turning speculation into real industrial upgrade. 3. Market purification: The bubble bursting is cleansing the market of 'wrapper' or 'PPT' companies without real technology or defensible moats, leaving behind firms with genuine technical prowess and viable use cases.

QWhat is the ultimate conclusion about the relationship between the AI bubble and technological progress?

AThe conclusion is that the financial bubble is a noisy, but almost inevitable, side effect of a genuine technological revolution. The speculative capital frenzy, while creating volatility and waste, is simultaneously financing the critical physical and algorithmic foundation for AI. After the bubble bursts and speculative companies are washed away, the remaining, cheaply available infrastructure and advanced models will deeply integrate into and empower all sectors of the economy, leading to an 'intelligent era' as transformative as the internet age.

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383 Vistas totalesPublicado en 2025.01.02Actualizado en 2025.01.02

Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

427 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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