Dreigt een gevaarlijke A.I.-bubbel zoals in 1999?

Van dotcombubbel naar AI-manie

AMSTERDAM, 22 november 2025 – Aan het eind van de jaren ’90 pompten beleggers miljarden in alles wat “.com” in de naam had. Winsten waren er nauwelijks, maar de belofte was enorm. In 2000 spatte de internetbubbel uit elkaar en gingen honderden bedrijven kopje-onder, met grote vermogensverliezen en tienduizenden ontslagen als gevolg.

Ruim twintig jaar later rijst dezelfde vraag: zitten we nu in een A.I.-bubbel? Centrale banken, economen en toezichthouders waarschuwen openlijk voor overspannen waarderingen rond kunstmatige intelligentie, die doen denken aan de dotcombubbel.

De waarderingen van een klein groepje mega-techbedrijven – met Nvidia als symbool – zijn in enkele jaren geëxplodeerd. Analisten spreken van een “Minsky-moment in slow motion”: een fase waarin euforie, goedkoop geld en groepsdenken samen een kwetsbare bubbel opblazen.

Lijken de AI-bubbel en de dotcombubbel op elkaar?

Overeenkomsten

1. Extreme waarderingen
   Tijdens de dotcombubbel werden internetbedrijven gewaardeerd op tientallen keren hun (toekomstige) omzet. Vandaag zien we vergelijkbare multiples bij AI-spelers en chipfabrikanten, terwijl een groot deel van de kasstromen pas jaren in de toekomst wordt verwacht.
2. Geld achter elke hype
   Net als in de jaren ’90 stroomt kapitaal naar alles wat “AI” in de pitch heeft: van start-ups zonder duidelijk verdienmodel tot beursgenoteerde bedrijven die zichzelf ineens als AI-speler profileren.
3. Onrealistische groeiverwachtingen
   Banken en consultancyfirma’s projecteren groeicijfers van honderden procenten voor de komende jaren, terwijl onderzoek suggereert dat een groot deel van de huidige generatieve-AI-projecten nauwelijks rendement oplevert.

Belangrijke verschillen

Er zijn ook verschillen met de dotcomtijd:

• AI-technologie wordt wél al breed gebruikt (cloud, zoekmachines, recommendation-systemen, chips), waar veel dotcombedrijven nauwelijks echte gebruikers hadden.
• winsten bij enkele kernspelers (zoals grote chip- en cloudbedrijven) zijn reëel en enorm.
• Tegelijk is de markt extreem geconcentreerd: een handvol bedrijven bepaalt het tempo, wat de risico’s bij een omslag juist kan vergroten.

Kortom: de AI-golf is fundamenteler dan veel dotcombedrijven ooit waren, maar de financiële laag eromheen kan alsnog een bubbel zijn.

De schaduwzijde van ‘circulaire’ financiering rond Nvidia

Een van de meest gevoelige punten in de huidige AI-hausse is de manier waarop hardwaregigant Nvidia zijn groei financiert. Enkele deals trekken de aandacht van toezichthouders en analisten.

Nvidia investeert zelf miljarden in AI-bedrijven, terwijl diezelfde bedrijven vervolgens voor miljarden aan Nvidia-chips afnemen of datacenters laten bouwen die grotendeels met Nvidia-hardware worden gevuld. Een spraakmakend voorbeeld is de voorgenomen investering tot ongeveer 100 miljard dollar in OpenAI, waarbij het geld bedoeld is voor de bouw van megadatacenters die worden volgestouwd met Nvidia-GPU’s.

Analisten noemen dit “circular” of vendor financing: een leverancier verschaft kapitaal of krediet aan klanten, die daarmee zijn eigen producten kopen. Dit doet denken aan de telecomsector rond 2000, toen bedrijven als Lucent en Nortel soortgelijke constructies gebruikten om omzet en groei te stuwen – met desastreuze gevolgen toen de vraag instortte.

Belangrijk is:

• zulke deals zijn op zichzelf niet per definitie illegaal of geheim;
• ze worden in de regel in jaarverslagen en persberichten gemeld;
• het risico is dat de onderliggende vraag naar chips minder autonoom en duurzaam is dan de cijfers suggereren.

Kunstmatig opgeblazen omzet?

Critici waarschuwen dat circulaire financiering de omzet en winst van chip- en AI-bedrijven optisch kan vergroten. Als een bedrijf via een combinatie van leningen, investeringen en leaseconstructies wordt geholpen om nu grote hoeveelheden hardware af te nemen, lijkt de vraag uitzonderlijk sterk. Maar als de uiteindelijke eindklanten uitblijven, zit de AI-start-up met schulden en verouderende hardware, en komt de chipfabrikant terecht in een overcapaciteitscrisis.

Het gevaar is dus niet alleen dat individuele bedrijven omvallen, maar dat het hele ecosysteem – investeerders, banken, leveranciers en afnemers – met elkaar verweven raakt in één grote AI-weddenschap.

Wie gaat er ten onder als de AI-bubbel knapt?

Als de AI-bubbel zou barsten, zal dat niet alleen een paar start-ups raken. De risico’s lopen dwars door de wereldeconomie.

1. Chipproducenten en toeleveranciers

• Fabrikanten van GPU’s en AI-chips
• Producenten van chipmachines, koelsystemen en datacenter-infrastructuur
• Contractfabrikanten die productielijnen speciaal voor high-end AI-hardware hebben opgebouwd

Bij een plotselinge vraagval kunnen fabrieken stilvallen en dure investeringsprojecten worden afgeboekt, vergelijkbaar met de dramatische terugval in telecom- en chipinvesteringen begin jaren 2000.

2. Hyperscalers en cloudbedrijven

Grote cloudproviders investeren momenteel honderden miljarden in datacenters en AI-infrastructuur. Veel van deze projecten zijn gefinancierd met goedkope leningen en gebaseerd op de verwachting dat elke sector massaal AI-diensten gaat afnemen. Als die adoptie tegenvalt, blijven bedrijven met overcapaciteit en hoge afschrijvingen zitten, wat direct in hun winstgevendheid hakt.

3. AI-start-ups, consultants en softwarehuizen

De eerste ontslaggolven in de tech zijn al zichtbaar, nog vóór een echte crash. In 2023 alleen al werden wereldwijd rond de 250.000 techmedewerkers ontslagen; de trend houdt in 2024–2025 aan.
Een knallende bubbel zou duizenden AI-start-ups en gespecialiseerde consultancyclubs in één klap de toegang tot kapitaal kunnen ontnemen.

4. Tweede-orde sectoren

• Commercieel vastgoed in techsteden, als kantoren en datacenters leeg komen te staan.
• Lokale diensten (horeca, retail) die afhankelijk zijn van goedbetaalde techmedewerkers.
• Financiële sector, met banken en vermogensbeheerders die zwaar in AI-aandelen en -obligaties zitten.

Hoeveel werkloosheid kan een AI-crash veroorzaken?

Een exacte schatting is onmogelijk, maar we kunnen scenario’s schetsen:

• Tijdens de recente tech-neerwaartse fase (2022–2024) lag het aantal ontslagen in de kwart miljoen, terwijl de markt formeel nog niet in een echte crash zat.
• Economen waarschuwen dat een forse AI-correctie tientallen biljoenen dollars aan vermogen kan wegvagen, wat via lagere investeringen en consumptie in de reële economie doorwerkt.

Een conservatief scenario bij een harde AI-crash zou kunnen zijn:

• 5 tot 10 miljoen directe banen in de breed gedefinieerde tech-, chip- en datacentersector wereldwijd onder druk (ontslag, geen verlenging, geen nieuwe aanstellingen).
• Als we de indirecte effecten meerekenen – minder vraag naar diensten, vastgoed, industrie, transport – kan dat aantal oplopen tot 20 à 30 miljoen banen die tijdelijk of langdurig geraakt worden.

Dit zijn grove scenario-schattingen, geen harde voorspellingen. Ze laten vooral zien hoe diep AI inmiddels in de economie verankerd is: een klap in deze sector blijft niet beperkt tot een paar ontwikkelaars in Silicon Valley.

Hoe beleggers en beleidsmakers kunnen afkoelen

Voor beleggers

• Kijk door de hype heen: focus op kasstromen, niet alleen op verhalen over “toekomstige dominantie”.
• Let op vendor financing en circulaire deals: als omzetgroei sterk leunt op door de leverancier gefinancierde aankopen, is de vraag kwetsbaar.
• Diversifieer: zet niet alles op één AI-chip of één modelbouwer.

Voor beleidsmakers en toezichthouders

• Transparantie afdwingen over vendor financing, SPV-constructies en concentratierisico’s.
• Macroprudentieel toezicht op sterk in AI-assets geconcentreerde banken en fondsen.
• Arbeidsmarktbeleid dat inzet op omscholing en opvang voor medewerkers in kwetsbare tech- en toeleveringssectoren.

De huidige AI-hausse is technologisch misschien robuuster dan de dotcombubbel, maar de financiële laag eromheen vertoont zorgwekkend veel gelijkenissen. Als investeerders, bedrijven en overheden nu geen rem zetten op hun eigen euforie, kan de AI-bubbel uitgroeien tot een schok met wereldwijde economische en sociale gevolgen.