Jefferies-strategen Chris Wood varnar för att AI-boomen kan sluta i ”massiv kapitalförstörelse” i USA. Poängen är inte att AI skulle sakna framtid, utan att bolagen bakom den stora infrastruktursatsningen kanske inte får tillräcklig avkastning på pengarna de investerar. I en rapport den 9 oktober 2026 pekade Wood på konkurrens från billigare kinesiska modeller med öppen källkod.
1
9
Billigare modeller kan pressa priserna
Woods resonemang bygger på två saker: kinesiska modeller är billigare, och Kina ses allt oftare som en teknologisk jämbördig konkurrent till USA inom AI, enligt rapporteringen om hans analys.
4
9 Om kunder kan byta till billigare modeller som ändå gör jobbet blir det svårare för amerikanska leverantörer att ta ut premiumpriser.
Statistik från OpenRouter kan visa vilka modeller utvecklare använder via tjänsten. Rangordningen bygger på antalet token som behandlas genom OpenRouters API, alltså både indata och genererade svar.
28 Det säger något om aktiviteten på plattformen, men är inte ett direkt mått på global marknadsandel eller på hur lönsam en modell är.
Det är en viktig skillnad för dem som investerar i AI-infrastruktur. Mer användning kan öka behovet av beräkningskapacitet, men avkastningen på en datahall eller ett chip beror på intäkterna i förhållande till kostnaderna för byggande, drift och finansiering. Lägre priser kan locka fler användare – men fler användare garanterar inte att intäkterna räcker för att betala tillbaka investeringen.
Skulder gör kalkylen känsligare
Enligt återrapportering väntas de stora molnbolagens investeringar i anläggningar och utrustning uppgå till omkring 695 miljarder dollar 2026 och 870 miljarder dollar 2027.
7
17 Det är prognoser, inte utfall, och siffrorna visar i sig inte om investeringarna blir lönsamma.
Risken Wood lyfter blir större när mer av utbyggnaden finansieras med lån. Räntor och återbetalningar ska fortfarande klaras även om efterfrågan, priserna eller kassaflödena blir lägre än väntat. Om långivare blir mer försiktiga kan bolagen också behöva betala mer för finansiering eller dra ned på nya projekt. Brookings beskriver samtidigt en bredare förskjutning mot samriskbolag, privat kredit och särskilda bolag för finansiering, vilket kan göra riskerna svårare att överblicka.
47
Kapital kan alltså förstöras även om AI fortsätter att användas. Infrastrukturen kan vara i drift men ändå ge för låg avkastning i förhållande till vad den kostade att bygga. Brookings uppskattar att investeringar i amerikanska AI-datahallar, elsystem, nätverk och chip kan uppgå till 10,3 biljoner dollar mellan 2025 och 2032. Det är en prognos som visar hur stor investeringsutmaningen är – inte en förutsägelse om att pengarna kommer att gå förlorade.
46
47
Ingen exakt tidpunkt för en nedgång
Woods varning beskrivs som en sannolik utveckling på lång sikt, inte som en prognos för när en nedgång ska börja.
1
9 Stark efterfrågan och fortsatt tillgång till finansiering kan hålla investeringarna uppe även om den framtida avkastningen är osäker. Uppgifterna som finns ger ingen bestämd tidpunkt för när AI-boomen kan vända.
Andra marknadsbedömningar visar hur osäkert läget är. Panmure Liberums strateg Joachim Klement har rapporterats tro att en AI-bubbla kan spricka 2027 eller 2028 och har satt ett mål på 5 000 för S&P 500. Det är hans separata prognos, inte en bekräftelse på Woods analys.
50 Temaseks investeringschef har också kallat en vändning i AI-handeln en stor marknadsrisk, men sagt att en sådan utveckling inte är nära förestående.
30
Den centrala skillnaden är mellan AI:s möjliga nytta och avkastningen för bolagen som finansierar utbyggnaden. Billigare modeller kan gynna kunderna samtidigt som de pressar leverantörernas priser. Om det leder till kapitalförstörelse beror på hur priser, användning, kostnader och finansiering utvecklas – inte på efterfrågan ensam.