Left Hand to Right Hand? Unveiling the Financial Leverage Loop Behind the AI Boom and Wall Street's Ultimate Gamble

marsbitPublicado a 2026-01-30Actualizado a 2026-01-30

Resumen

The AI boom is largely fueled by circular financial deals where capital flows between a handful of unprofitable tech giants, creating a high-risk interdependence that some fear could lead to a system-wide collapse if demand falters. For instance, Nvidia plans to invest up to $100 billion in OpenAI, which is also a major buyer of Nvidia chips, while OpenAI relies on Oracle’s cloud services—which itself uses Nvidia hardware. This closed-loop funding cycle supports massive infrastructure expansion, with an estimated $3 trillion expected to be spent on AI data centers. However, key players like OpenAI and Anthropic are still losing money with each ChatGPT query, and profitability is not anticipated until 2029–2030. Drawing parallels to the dot-com bubble—which wiped out $5 trillion in value—analysts warn that an AI downturn could have even broader economic repercussions, given its role in GDP growth and widespread exposure through retirement funds. Despite these risks, optimists compare current data center overbuilds to the unused fiber optics of the 1990s, which later became critical infrastructure. The AI investment surge is described as Wall Street’s "ultimate bet": a high-stakes gamble on transformative technology that already has real-world applications but remains financially precarious.

Compiled & Translated: Deep Tide TechFlow

Podcast Source: Bloomberg Originals

Original Title: How Circular Deals Are Driving the AI Boom

Broadcast Date: January 23, 2026

Key Points Summary

The AI boom is everywhere, but a large part of it is just a surface phenomenon. Funds are circulating among a few unprofitable companies. If this is a bubble and it eventually bursts, its impact could affect everyone, and the consequences cannot be ignored.

Many warn that if it ultimately proves to be a bubble and bursts, it could have far-reaching effects on the entire economy. Bloomberg Originals explores the circular investment deals among AI companies and how these deals constitute the so-called "ultimate gamble."

Highlights Summary

Specific Chain of Circular Investments

Nvidia plans to invest up to $100 billion in OpenAI, while OpenAI is also a major customer of Nvidia's chips
OpenAI leases computing services from Oracle, which is itself a customer of Nvidia—funds form a closed loop among several companies

Profitability Dilemma

Major AI projects like OpenAI and Anthropic are currently unprofitable; every time a user uses ChatGPT, OpenAI may be losing money
Sam Altman stated that the company expects to break even around 2029 to 2030

Infrastructure Race

Morgan Stanley estimates total corporate investment in AI data centers is projected to reach $3 trillion
A 1 million square foot textile factory was converted into a data center; retrofitting existing facilities takes 6 months to start up, while building from scratch takes 2 years

Precedent of the Dot-com Bubble

The 2000 dot-com bubble burst wiped out about $5 trillion globally
Amazon's stock took 8 years to recover to pre-bubble levels, Cisco took 25 years

Concerns of "Too Big to Fail"

The AI investment boom has become a significant driver of GDP growth
Ordinary Americans' retirement accounts indirectly hold shares in these tech companies, creating broader exposure than imagined
Some worry this could be like the 2008 financial crisis—where large institutions needed massive financial support to prevent a total economic collapse
It could be argued that AI is Wall Street's biggest gamble ever, and Wall Street itself is known for taking risks, making this investment the "ultimate gamble."

The AI Boom and Circular Investments

Artificial Intelligence (AI) is expanding from Wall Street to rural America, becoming a core driver of economic development. The market is confident in AI's potential, viewing it as an infallible miracle. Investors have very high growth expectations for AI. Tech giants like Microsoft, Meta, and Alphabet have already invested tens of billions of dollars in capital expenditures for related areas and plan to increase investments further in the future.

The AI boom is not limited to software development; it also drives infrastructure construction. For example, supporting AI development requires building more data centers and ensuring energy and water supply. However, this rapidly growing industry also presents some risks, particularly in how funds flow. A new investment strategy is emerging—circular investments amounting to tens of billions of dollars. For instance, Nvidia plans to invest up to $100 billion in OpenAI, and these huge sums circulate among tech giants, forming a fund chain akin to a "merry-go-round."

Nevertheless, AI's potential remains enormous. Currently, about 80% of U.S. companies have started using AI, signaling a structural revolution similar to electricity or the internet.

On the Bubble Issue and Complex Fund Flows

Although Artificial Intelligence (AI) has huge potential, its profitability has not yet been fully proven. Today, the biggest question in San Francisco's tech world is: Are we in an AI investment bubble? If so, how big is this bubble? What would be the consequences if it bursts? This is an important question. We might be in a new era of AI-driven growth, or we might be facing an unprecedented investment bubble.

So-called "circular investments" refer to the flow of funds, products, and services between companies. For example, Nvidia plans to invest up to $100 billion in OpenAI, while OpenAI is also a major customer of Nvidia's chips. This fund flow also involves other intermediaries, such as Oracle. OpenAI sometimes leases computing services from Oracle, and Oracle itself is also a customer of Nvidia. This complex web of fund flows makes the entire industry an interconnected network involving many well-known companies.

Concerns About Industry Interdependence and Infrastructure Construction Race

Funds frequently circulate among these companies. While there's nothing inherently wrong with this model, when transaction amounts become too large, it can lead to overexpansion. The current concern is, could this symbiotic relationship make the entire system fragile? If one of these companies underperforms or encounters problems, could it affect the stability of the entire industry?

Meanwhile, massive investments are pouring into data center construction, driving infrastructure expansion nationwide. We are experiencing an infrastructure "arms race." For example, construction spending in most industries was declining in 2025, but spending on data centers and power plants was increasing. Many companies are acting as "foundation builders" for the AI industry, actively investing in these projects. According to Morgan Stanley's latest estimates, total corporate investment in AI data centers is projected to reach $3 trillion.

The Data Center Construction Boom: The "Picks and Shovels" of Infrastructure

Currently, data center construction is in a phase of rapid development. If your business provides infrastructure and services for data centers, you are in a very favorable position. Market demand far exceeds supply capacity, funding support is ample, and the industry outlook is positive. For example, the facility we are currently in was once a roughly 1 million square foot textile factory but was later converted into a data center.

The demand for data centers is almost insatiable, encompassing power supply, infrastructure construction, and specialized technical support, among other aspects. This demand will not slow down in the short term. For the AI industry, time is critical. If operations can start within 6 months by retrofitting existing facilities, rather than taking 2 years to build new ones from scratch, it is undoubtedly a better choice. Meanwhile, the power demand from data centers is also driving rapid growth in utility costs, even exceeding inflation rates. Utility companies and construction-related businesses that specifically serve data centers are performing particularly well.

The Profitability Puzzle: Challenges and Risks of AI Projects

However, building data centers quickly does not mean easy profitability. Data centers require continuous investment to maintain normal technological operations; otherwise, they quickly lose appeal to customers. So far, major AI projects are still operating at a loss. Taking OpenAI as an example, every time a user uses ChatGPT, OpenAI may face losses; companies like OpenAI and Anthropic are currently not profitable.

OpenAI's CEO Sam Altman stated that the company expects to break even around 2029 to 2030, but considering the current massive cash burn and the need for even more funds to build data centers and purchase computing resources in the future, this goal seems challenging. People worry whether these AI startups can bear such high costs, especially when they commit huge investments to build data centers. These data center companies can be seen as "early warning signals" for changes in industry demand. If demand for AI products suddenly weakens, the entire industry could be affected. Although all companies currently claim that demand for AI products is very strong, once demand drops, problems will emerge.

Historical Parallels: Dot-com Bubble vs. AI Boom

To understand the potential risks of today's AI boom, one only needs to look back at the 2000 dot-com bubble. At that time, internet companies promised a hopeful new era but ultimately led to huge losses. Savings were wiped out, office parks stood empty, and about $5 trillion in value evaporated globally. Tech stocks were hit the hardest, including many internet companies. Even the strongest companies took years to recover. For example, Amazon, a famous survivor, saw its stock take 8 years to return to pre-bubble levels. Cisco, a company providing infrastructure, took a full 25 years to recover its stock price.

There are indeed some similarities between the two booms, such as the phenomenon of circular investment deals. The question is, will the AI boom transcend the normal fluctuations of the tech industry and have a profound impact on the entire economy?

Economic Impact and "Too Big to Fail" Concerns

The dot-com bubble severely hurt the economy, but if the AI boom collapses, its impact could be even more far-reaching. The AI investment boom has become a significant driver of GDP growth, boosting the U.S. economy amid tariffs and inflation pressures. However, this also exposes ordinary Americans indirectly to risk, as many people's retirement accounts and other investment accounts hold shares in the big tech companies participating in AI investments.

Does this mean the AI boom has become "too big to fail"? The current concern is whether these companies have become "too big to fail." If they fail, it would not only cause economic problems but could also have broader impacts. Some even worry that this situation could be like the 2008 global financial crisis, where large financial institutions needed massive financial support to prevent a total economic collapse. If the AI boom truly collapses, the U.S. economy could face even greater challenges.

Long-Term Outlook: AI's Future Remains Optimistic

Despite the risks brought by the AI boom, many remain confident in its future because technology is constantly advancing. During the dot-com bubble, many companies invested in laying fiber optic cables. At the time, these investments seemed excessive and wasteful, but ultimately, this fiber became the foundation of internet broadband. The unused fiber built in the 90s later became crucial to internet development. Similarly, the data centers being built today, even if they result in temporary overcapacity, could potentially be fully utilized in the future.

Of course, AI development might take longer than expected. In this process, although some well-capitalized companies may survive, their valuations could experience significant fluctuations. However, AI technology itself will not burst like a bubble. Even though some companies might not withstand market tests, the AI industry is not an illusory bubble. It has developed actual products and demonstrated enormous potential. It could be argued that AI is Wall Street's biggest gamble ever, and Wall Street itself is known for taking risks, making this investment the "ultimate gamble."

Preguntas relacionadas

QWhat is the concept of 'circular deals' in the context of the AI boom, as described in the article?

AThe 'circular deals' refer to a flow of capital, products, and services between a small group of major, yet unprofitable, AI companies. A prime example is Nvidia's plan to invest up to $100 billion in OpenAI, while OpenAI is simultaneously a major customer of Nvidia's chips. This circular flow of money also involves other intermediaries like Oracle, creating an interdependent financial loop.

QAccording to the article, what is the current profitability status of major AI projects like OpenAI and Anthropic?

AMajor AI projects like OpenAI and Anthropic are currently not profitable. The article states that every time a user uses ChatGPT, OpenAI is likely losing money. OpenAI's CEO, Sam Altman, has indicated that the company does not expect to reach breakeven until 2029 or 2030.

QWhat historical event does the article compare the potential risks of the AI boom to, and what was one major consequence of that event?

AThe article compares the potential risks of the AI boom to the dot-com bubble of 2000. A major consequence of that event was the evaporation of approximately $5 trillion in value globally. It took companies like Amazon 8 years and Cisco 25 years for their stock prices to recover to pre-bubble levels.

QWhat is the estimated total investment in AI data centers, as cited from Morgan Stanley in the article?

AAccording to Morgan Stanley's latest estimates cited in the article, the total investment by enterprises in AI data centers is projected to reach $3 trillion.

QWhy does the article suggest that the AI investment frenzy could be considered a 'ultimate bet' for Wall Street?

AThe article suggests it is the 'ultimate bet' because the AI investment热潮 has become a significant driver of GDP growth, with massive capital flowing in circular deals between tech giants. The risk is widespread as ordinary Americans are exposed through retirement accounts. There is a concern that these companies have become 'too big to fail,' and a potential bust could have severe, widespread economic consequences, making it Wall Street's biggest gamble yet.

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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.

251 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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