De AI-hausse zou op wankelere grond kunnen zijn gebouwd dan de meeste beleggers beseffen. Arthur Hayes, medeoprichter van BitMEX, zette in een interview van 26 juni 2026 met Bonnie Blockchain een scherpe analyse uiteen: de AI-zeepbel loopt het risico op een forse correctie, gedreven door drie krachten die nu al stilletjes aan momentum winnen — stijgende energiekosten, onvoorspelbaar overheidsbeleid en de versnellende opkomst van open‑source‑alternatieven.
Summary
Belangrijkste punten
- Arthur Hayes waarschuwt dat de AI-markt een mogelijke correctie tegemoet gaat door drie onderling verbonden bedreigingen.
- Geopolitieke spanningen kunnen de olieprijzen binnen vier tot zes maanden aanzienlijk opdrijven, waardoor de kosten van AI‑rekenkracht stijgen.
- Beperkingen van de Amerikaanse overheid op de AI‑modellen van Anthropic laten zien hoe beleid plotseling de toegang voor gebruikers kan afsnijden.
- Chinese open‑source‑AI‑modellen bieden vergelijkbare prestaties tegen ongeveer een tiende van de kosten van Amerikaanse concurrenten.
- De verschuiving naar open‑source‑AI bedreigt rechtstreeks de prijszettingsmacht en marges van grote Amerikaanse AI‑bedrijven.
Drie bedreigingen die de AI-markt nog niet volledig heeft ingeprijsd
De meeste AI‑waarderingen zijn gebaseerd op een helder stel aannames: energie blijft beheersbaar, toegang blijft open en er verschijnt geen goedkope rivaal die premiumprijzen ondermijnt. Hayes stelt dat al deze drie aannames tegelijk onder druk staan — en dat de markten dat nog niet hebben ingehaald.
Wat zijn analyse de moeite van het volgen waard maakt, is de onderlinge verwevenheid van de risico’s. Geen van deze factoren werkt in isolatie. Een geopolitieke schok die de olieprijzen opdrijft, verhoogt de operationele kosten precies op het moment dat beleidsbeperkingen zakelijke klanten nerveus maken, terwijl een golf van goedkopere open‑source modellen stilletjes de premie uitholt die Amerikaanse AI‑bedrijven in rekening brengen. Samen vormen ze een stressscenario dat de huidige euforie in AI‑waarderingen mogelijk niet kan opvangen.
Energiekosten kunnen AI‑rekenkracht en winstgevendheid onder druk zetten
AI‑rekenkracht is in de kern een energiebusiness. De datacenters die grootschalige modellen aandrijven, verbruiken enorme hoeveelheden elektriciteit, en die elektriciteit is nog steeds sterk gekoppeld aan de prijzen van fossiele brandstoffen.
Impact van stijgende olieprijzen
Hayes wees op geopolitieke spanningen — waaronder een mogelijk conflict tussen de VS en Iran — als een geloofwaardige katalysator voor een forse stijging van de olieprijs. Zijn inschatting: de prijzen zouden binnen vier tot zes maanden aanzienlijk hoger kunnen liggen. Zo’n beweging zou zich direct vertalen in de operationele kosten van elk bedrijf dat grootschalige AI‑infrastructuur draait.
Hogere energiekosten zouden niet alleen de marges aantasten. Ze zouden een structurele zwakte blootleggen in de manier waarop AI‑investeringen worden onderbouwd. Veel groeiprognoses voor AI‑bedrijven gaan uit van relatief stabiele inputkosten. Een aanhoudende stijging van de energielasten zou een herbeoordeling van die winstgevendheidsmodellen afdwingen — en die herbeoordeling kan abrupt zijn.
Waarom dit belangrijk is voor beleggers
Volgens Hayes hebben veel portefeuilles die zijn opgebouwd rond AI‑groeiverwachtingen met deze variabele helemaal geen rekening gehouden. Dat is geen klein detail. Als energiekosten scherp genoeg stijgen, gaat de hele financiële architectuur van bepaalde AI‑bedrijven er anders uitzien.
Overheidsbeleid creëert onzekerheid voor AI‑gebruikers
Regelgevingsrisico in AI is niet abstract — het heeft zich al op concrete manieren gemanifesteerd. Hayes verwees naar beperkingen van de Amerikaanse overheid op de Mythos‑ en Fable‑modellen van Anthropic als een praktijkvoorbeeld van hoe beleidsbeslissingen zonder waarschuwing de toegang kunnen verstoren, zowel voor externe gebruikers als, soms, voor mensen binnen het bedrijf zelf.
Amerikaanse beperkingen op de AI‑modellen van Anthropic
De beperkingen op de modellen van Anthropic illustreren een bredere dynamiek: in een politiek geladen omgeving rond AI kan de toegang tot cruciale tools naar goeddunken van de overheid worden uitgeschakeld. Voor binnenlandse gebruikers is dat een compliance‑hoofdpijn. Voor internationale bedrijven en individuen die afhankelijk zijn van Amerikaanse AI‑diensten is het een veel serieuzer operationeel risico.
Los daarvan is het bredere industrieel debat rond open‑weight‑modellen geïntensiveerd. Volgens Business Insider ondertekenden meer dan twee dozijn bedrijven — waaronder Nvidia, Meta, Microsoft, OpenAI en Google — een open brief getiteld “Open Weights and American AI Leadership”, waarin zij open‑weight‑AI‑ontwikkeling ondersteunen. Anthropic ontbrak opvallend in die brief, wat kritiek opleverde van onder anderen durfkapitalist David Sacks en Benchmark‑general partner Bill Gurley, die suggereerden dat het bedrijf zijn eigen economische model beschermde door te zwijgen.
Risico’s voor niet‑Amerikaanse bedrijven en gebruikers
Voor bedrijven buiten de Verenigde Staten die hun activiteiten hebben opgebouwd rond continue toegang tot in de VS gehoste AI‑diensten, is dit meer dan een politiek schouwspel. Een plotselinge beleidswijziging kan de dienst volledig afsnijden, ongeacht betalingsstatus of contractuele afspraken. Hayes stelde dat deze kwetsbaarheid niet volledig is verdisconteerd in de huidige AI‑waarderingen — en dat dit kan veranderen hoe bedrijven in de toekomst hun AI‑aanbieders kiezen.
Open‑source‑AI‑modellen dagen de prijszetting en controle van Amerikaanse AI‑bedrijven uit
De derde bedreiging die Hayes schetste, is mogelijk de meest structureel ontwrichtende. Open‑source‑AI‑modellen — veelal ontwikkeld door Chinese teams — leveren prestaties die vergelijkbaar zijn met gesloten Amerikaanse systemen, tegen een fractie van de prijs.
Chinese open‑source‑modellen bieden kosten- en prestatievoordelen
Hayes zei dat deze modellen vaak ongeveer een tiende kosten van vergelijkbare Amerikaanse aanbiedingen, terwijl ze een vergelijkbare performance leveren. Dat prijsverschil alleen al is genoeg om kostenbewuste zakelijke klanten aan te trekken. Business Insider berichtte ook over de recente lancering van Kimi K3, een open‑weight‑model ontwikkeld door het Chinese AI‑lab Moonshot, dat op verschillende benchmarks kan wedijveren met toonaangevende gesloten Amerikaanse modellen — wat concreet gewicht geeft aan wat Hayes beschreef.
De concurrentiedruk is niet langer theoretisch. Nu modellen als Kimi K3 serieuze aandacht trekken in de sector, wordt de vraag of Amerikaanse bedrijven hun prijspremie kunnen handhaven steeds moeilijker te negeren.
Voordelen van controle over gebruikersdata en minder afhankelijkheid
Naast kosten bieden open‑source‑modellen iets wat gesloten systemen fundamenteel niet kunnen: gebruikerscontrole over data. Voor bedrijven die huiverig zijn om gevoelige activiteiten te laten draaien op infrastructuur die onderhevig is aan de regelgeving van een andere overheid, wordt de aantrekkingskracht van zelfgehoste alternatieven snel groter.
Dit is precies het soort dynamiek dat slotgrachten uitholt. Amerikaanse AI‑bedrijven hebben hoge waarderingen mede gerechtvaardigd op basis van hoge marges. Als een aanzienlijk deel van de markt overstapt op goedkopere, zelfgehoste alternatieven — gedreven door een combinatie van kostenbesparingen en zorgen over datasoevereiniteit — komen die marges langdurig onder druk te staan. Hayes concludeerde dat deze verschuiving de prijszettingsmacht van Amerikaanse AI‑bedrijven rechtstreeks bedreigt, en de bredere reactie van de sector op open‑weight‑modellen suggereert dat de dreiging in heel Silicon Valley serieus wordt genomen.
De diepere implicatie die door alle drie de risico’s heen loopt, is dat de AI‑markt mogelijk een best‑case‑scenario inprijst op meerdere fronten tegelijk. Wanneer energie goedkoop blijft, overheden permissief blijven en er geen betaalbaar alternatief opduikt, houden premium AI‑waarderingen stand. Haal een van die aannames weg, en de rekensom wordt lastiger. Haal alle drie tegelijk weg, en de correctie waar Hayes voor waarschuwt, begint minder op speculatie en meer op rekenkunde te lijken.
FAQ
Wat zijn volgens Arthur Hayes de belangrijkste risico’s die de AI‑zeepbel bedreigen?
Arthur Hayes wijst op drie hoofdbedreigingen: stijgende energiekosten als gevolg van geopolitieke spanningen, restrictief overheidsbeleid dat de toegang tot AI‑modellen abrupt kan beperken, en toenemende concurrentie van open‑source‑AI‑alternatieven — met name van Chinese ontwikkelaars.
Hoe kunnen stijgende olieprijzen de AI‑industrie beïnvloeden?
Stijgende olieprijzen, mogelijk aangejaagd door geopolitieke spanningen zoals een conflict tussen de VS en Iran, kunnen binnen vier tot zes maanden de energiekosten voor het draaien van AI‑datacenters verhogen. Dit zet de winstgevendheid onder druk van AI‑bedrijven waarvan de businessmodellen uitgaan van stabiele operationele kosten.
Waarom zorgen overheidsmaatregelen voor onzekerheid bij AI‑gebruikers?
Beperkingen van de Amerikaanse overheid — zoals die op de Mythos‑ en Fable‑AI‑modellen van Anthropic — kunnen de toegang voor gebruikers abrupt afsnijden, vooral voor niet‑Amerikaanse bedrijven die van deze diensten afhankelijk zijn. Dit creëert operationele risico’s en risico’s voor de continuïteit van diensten, waarvan Hayes stelt dat ze niet volledig zijn ingeprijsd in de huidige AI‑marktwaarderingen.
Welke impact hebben open‑source‑AI‑modellen op Amerikaanse AI‑bedrijven?
Open‑source‑AI‑modellen, met name die van Chinese ontwikkelaars, bieden vergelijkbare prestaties als gesloten Amerikaanse systemen tegen ongeveer een tiende van de kosten. Ze geven gebruikers ook meer controle over hun eigen data, waardoor de afhankelijkheid van Amerikaanse platforms afneemt. Samen bedreigen deze factoren de prijszettingsmacht en marges die ten grondslag liggen aan de huidige waarderingen van AI‑bedrijven.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Wat zijn volgens Arthur Hayes de belangrijkste risico’s die de AI‑zeepbel bedreigen?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Arthur Hayes wijst op drie hoofdbedreigingen: stijgende energiekosten als gevolg van geopolitieke spanningen, restrictief overheidsbeleid dat de toegang tot AI‑modellen abrupt kan beperken, en toenemende concurrentie van open‑source‑AI‑alternatieven — met name van Chinese ontwikkelaars.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Hoe kunnen stijgende olieprijzen de AI‑industrie beïnvloeden?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Stijgende olieprijzen, mogelijk aangejaagd door geopolitieke spanningen zoals een conflict tussen de VS en Iran, kunnen binnen vier tot zes maanden de energiekosten voor het draaien van AI‑datacenters verhogen. Dit zet de winstgevendheid onder druk van AI‑bedrijven waarvan de businessmodellen uitgaan van stabiele operationele kosten.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Waarom zorgen overheidsmaatregelen voor onzekerheid bij AI‑gebruikers?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Beperkingen van de Amerikaanse overheid — zoals die op de Mythos‑ en Fable‑AI‑modellen van Anthropic — kunnen de toegang voor gebruikers abrupt afsnijden, vooral voor niet‑Amerikaanse bedrijven die van deze diensten afhankelijk zijn. Dit creëert operationele risico’s en risico’s voor de continuïteit van diensten, waarvan Hayes stelt dat ze niet volledig zijn ingeprijsd in de huidige AI‑marktwaarderingen.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Welke impact hebben open‑source‑AI‑modellen op Amerikaanse AI‑bedrijven?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Open‑source‑AI‑modellen, met name die van Chinese ontwikkelaars, bieden vergelijkbare prestaties als gesloten Amerikaanse systemen tegen ongeveer een tiende van de kosten. Ze geven gebruikers ook meer controle over hun eigen data, waardoor de afhankelijkheid van Amerikaanse platforms afneemt. Samen bedreigen deze factoren de prijszettingsmacht en marges die ten grondslag liggen aan de huidige waarderingen van AI‑bedrijven.”}}]}
Artikel geproduceerd met behulp van kunstmatige intelligentie en beoordeeld door de redactie.
