Ook beleggers richten zich steeds nadrukkelijker op de infrastructuur achter kunstmatige intelligentie. Dat blijkt onder meer uit de snelle groei van gespecialiseerde AI-infrastructuurfondsen in de VS. De Defiance AI & Power Infrastructure ETF (AIPO) trok binnen tien maanden meer dan 500 miljoen dollar aan beleggerskapitaal aan. Het fonds richt zich niet op AI-software zelf, maar op bedrijven achter datacenters, elektriciteitsvoorziening, netwerkcapaciteit en energienetten die nodig zijn om AI-modellen draaiende te houden. Volgens Defiance verschuift de markt daarmee van een pure chip- en softwaretrade naar de ‘fysieke laag’ van AI.
Ook grote technologiebedrijven investeren versneld in AI-capaciteit. Zo kondigde Akamai Technology onlangs aan duizenden NVIDIA Blackwell-GPU’s te implementeren om AI-inference wereldwijd op schaal uit te rollen. Dat ondersteunt de gedachte dat AI zich ontwikkelt van experimentele technologie naar een kapitaalintensieve infrastructuurcyclus met langdurige investeringsstromen.
Beleggers zoeken AI-infrastructuur
Die ontwikkeling vertaalt zich direct naar financiële resultaten. AI-spelers als OpenAI en Anthropic laten uitzonderlijk snelle omzetgroei zien. Tegelijk is de efficiëntie opvallend: waar traditionele technologiebedrijven grote personeelsbestanden nodig hadden, realiseren AI-bedrijven vergelijkbare omzet met slechts enkele duizenden medewerkers. Dat wijst op een nieuw bedrijfsmodel met de schaalbaarheid van software en de margedynamiek van infrastructuur.
Ook het verdienmodel verandert. De markt verschuift van vaste abonnementen naar gebruiksgebaseerde tarieven, waarbij klanten betalen voor daadwerkelijke inzet van rekenkracht. Hierdoor groeit omzet mee met productiviteit en gebruik. Vooral intensieve gebruikers van AI-agents zijn minder prijsgevoelig, wat de winstgevendheid ondersteunt.
Daarnaast breidt AI uit naar de fysieke wereld, onder meer in mobiliteit en logistiek. De groei van autonome voertuigen bij Waymo geldt als belangrijke graadmeter. AI leert niet alleen objecten herkennen, maar ook complexe omgevingen begrijpen en erop handelen.
Voor beleggers betekent dit dat AI uitgroeit tot een brede economische cyclus rond productiviteit en automatisering. Ondanks sterke koersstijgingen blijft de adoptie van enterprise-AI relatief laag, terwijl de druk om efficiënter te werken toeneemt.
Nardiello concludeert: “AI ontwikkelt zich tot een structurele groeimotor voor de wereldeconomie én financiële markten.”
Efficiëntie
AI
Het AI-infrastructuurfonds trok binnen 10 maanden meer dan 500 miljoen dollar aan beleggerskapitaal aan
De belangrijkste doorbraak vindt plaats in softwareontwikkeling. AI-systemen kunnen steeds zelfstandiger hoogwaardige code schrijven, testen en optimaliseren. Volgens Andrej Karpathy, medeoprichter van OpenAI, wordt programmeren inmiddels grotendeels door AI-agents uitgevoerd, terwijl menselijke ontwikkelaars vooral nog bijsturen. Daarmee verschuift AI van hulpmiddel naar uitvoerende laag van de economie. Deze agents voeren zelfstandig taken uit, nemen beslissingen en optimaliseren processen zonder directe menselijke tussenkomst.
Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich in hoog tempo van technologische belofte tot volwaardig economisch verdienmodel. Waar AI tot voor kort vooral werd gezien als een innovatieverhaal, ontstaat nu een fase waarin schaalbare omzetgroei, productiviteitswinst en kapitaalintensieve infrastructuur samenkomen. Volgens Humberto Nardiello, fondsbeheerder bij DPAM, bevindt de markt zich op een zeldzaam moment waarop zowel de fundamentele groei als de beleggingscase uitzonderlijk sterk zijn.
AI groeit uit tot nieuwe investeringscyclus
Ook beleggers richten zich steeds nadrukkelijker op de infrastructuur achter kunstmatige intelligentie. Dat blijkt onder meer uit de snelle groei van gespecialiseerde AI-infrastructuurfondsen in de VS. De Defiance AI & Power Infrastructure ETF (AIPO) trok binnen tien maanden meer dan 500 miljoen dollar aan beleggerskapitaal aan. Het fonds richt zich niet op AI-software zelf, maar op bedrijven achter datacenters, elektriciteitsvoorziening, netwerkcapaciteit en energienetten die nodig zijn om AI-modellen draaiende te houden. Volgens Defiance verschuift de markt daarmee van een pure chip- en softwaretrade naar de ‘fysieke laag’ van AI.
Ook grote technologiebedrijven investeren versneld in AI-capaciteit. Zo kondigde Akamai Technology onlangs aan duizenden NVIDIA Blackwell-GPU’s te implementeren om AI-inference wereldwijd op schaal uit te rollen. Dat ondersteunt de gedachte dat AI zich ontwikkelt van experimentele technologie naar een kapitaalintensieve infrastructuurcyclus met langdurige investeringsstromen.
Beleggers zoeken AI-infrastructuur
Efficiëntie
Die ontwikkeling vertaalt zich direct naar financiële resultaten. AI-spelers als OpenAI en Anthropic laten uitzonderlijk snelle omzetgroei zien. Tegelijk is de efficiëntie opvallend: waar traditionele technologiebedrijven grote personeelsbestanden nodig hadden, realiseren AI-bedrijven vergelijkbare omzet met slechts enkele duizenden medewerkers. Dat wijst op een nieuw bedrijfsmodel met de schaalbaarheid van software en de margedynamiek van infrastructuur.
Ook het verdienmodel verandert. De markt verschuift van vaste abonnementen naar gebruiksgebaseerde tarieven, waarbij klanten betalen voor daadwerkelijke inzet van rekenkracht. Hierdoor groeit omzet mee met productiviteit en gebruik. Vooral intensieve gebruikers van AI-agents zijn minder prijsgevoelig, wat de winstgevendheid ondersteunt.
Daarnaast breidt AI uit naar de fysieke wereld, onder meer in mobiliteit en logistiek. De groei van autonome voertuigen bij Waymo geldt als belangrijke graadmeter. AI leert niet alleen objecten herkennen, maar ook complexe omgevingen begrijpen en erop handelen.
Voor beleggers betekent dit dat AI uitgroeit tot een brede economische cyclus rond productiviteit en automatisering. Ondanks sterke koersstijgingen blijft de adoptie van enterprise-AI relatief laag, terwijl de druk om efficiënter te werken toeneemt.
Nardiello concludeert: “AI ontwikkelt zich tot een structurele groeimotor voor de wereldeconomie én financiële markten.”
Het AI-infrastructuurfonds trok binnen 10 maanden meer dan 500 miljoen dollar aan beleggerskapitaal aan
De belangrijkste doorbraak vindt plaats in softwareontwikkeling. AI-systemen kunnen steeds zelfstandiger hoogwaardige code schrijven, testen en optimaliseren. Volgens Andrej Karpathy, medeoprichter van OpenAI, wordt programmeren inmiddels grotendeels door AI-agents uitgevoerd, terwijl menselijke ontwikkelaars vooral nog bijsturen. Daarmee verschuift AI van hulpmiddel naar uitvoerende laag van de economie. Deze agents voeren zelfstandig taken uit, nemen beslissingen en optimaliseren processen zonder directe menselijke tussenkomst.
Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich in hoog tempo van technologische belofte tot volwaardig economisch verdienmodel. Waar AI tot voor kort vooral werd gezien als een innovatieverhaal, ontstaat nu een fase waarin schaalbare omzetgroei, productiviteitswinst en kapitaalintensieve infrastructuur samenkomen. Volgens Humberto Nardiello, fondsbeheerder bij DPAM, bevindt de markt zich op een zeldzaam moment waarop zowel de fundamentele groei als de beleggingscase uitzonderlijk sterk zijn.
AI groeit uit tot nieuwe investeringscyclus
AI
