A havi 20 dollár hazugsága: miért nem térülhet meg soha az AI az előfizetésekből

Geoffrey Hinton nyers igazsága

Geoffrey Hinton, az „AI keresztapja", aki 2024-ben Nobel-díjat kapott, kimondta azt, amit a befektetők nem akarnak hallani: az AI-befektetések kizárólag a munkahelyek tömeges felszámolásával térülhetnek meg. Ez nem egy „is-is" válasz. Nem „előfizetések plusz hatékonyság". Ez egy „csak" válasz. Mert ott van a nagy pénz.

A számok egyértelműek. Csak éppen senki sem akar róluk beszélni.

A számok, amelyek soha nem jönnek ki

Az OpenAI, a világ legértékesebb AI-startupja, 2025-ben 13 milliárd dollár bevételt vár, miközben körülbelül 26 milliárd dollárt költ el – vagyis nagyjából minden egyes bevételi oldalon jelentkező dollárra két dollár veszteség jut. A 2024-es évet 5 milliárd dolláros mínusszal zárta. 2025 első felében 4,3 milliárd dollár bevétel mellett 13,5 milliárd dolláros nettó veszteséget termelt.

És ezek nem átmeneti számok. A Wall Street Journal szerint az OpenAI saját előrejelzése alapján 2028-ig összesen évi 74 milliárd dollár veszteséget halmoznak fel, majd 2030-ra – valamilyen varázslatos módon – profitábilissá válnak. A HSBC elemzése szerint még akkor is, ha az OpenAI 2030-ra eléri a 200 milliárd dolláros bevételt, további 207 milliárd dollár finanszírozásra lesz szüksége pusztán ahhoz, hogy életben maradjon.

A ChatGPT-nek körülbelül 20 millió fizetős előfizetője van. Ez fejenként havi 20 dollár – nagyjából 5 milliárd dollár éves bevétel az előfizetésekből. A teljes bevétel mintegy 70%-a végfelhasználóktól származó előfizetésekből jön, a fennmaradó rész API-használatból és vállalati szerződésekből.

De mit fedez ez valójában?

A számítási kapacitás pokla

Az OpenAI 2024-ben 3 milliárd dollárt költött új modellek betanítására, és további 1,8 milliárdot a modellek futtatására, vagyis a válaszgenerálás költségeire. Ez kizárólag a számítási kapacitás ára.

És ez még mindig csak a felszín. Az Epoch AI elemzése szerint az OpenAI 2024-ben összesen 5 milliárd dollárt égetett el kutatás-fejlesztési számítási kapacitásra. Mindez még azelőtt történt, hogy 2025-ben elindult volna az új képgenerálási funkció, amely azóta többször is összeomláshoz vezetett a túlterhelés miatt.

2025-ben az OpenAI önmagában 13 milliárd dollárt fizet a Microsoftnak számítási kapacitásért – ez közel háromszorosa a teljes 2024-es költésének. És ebben még nincs benne a CoreWeave-vel kötött, 12,9 milliárd dolláros, ötéves szerződés sem, amelynek kifizetései októberben indultak.

A ChatGPT Plus előfizetésekből származó teljes bevétel még a modellek betanításának költségét sem fedezi. És mindez még azelőtt van, hogy egyetlen alkalmazott bérét kifizették volna, marketingre költöttek volna, vagy bármilyen további kutatás elkezdődött volna.

A Pro előfizetés: amikor még a 200 dollár sem elég

A havi 200 dolláros ChatGPT Pro előfizetés 2025 januárjában az OpenAI végfelhasználóktól származó bevételének mindössze 5,8%-át adta. A fennmaradó 94,2% a havi 20 dolláros Plus előfizetésekből származott.

Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója nyíltan elismerte: a Pro előfizetések veszteségesek. Ennek oka, hogy a power userek használati mintázata rendkívül intenzív. Vagyis minél többet használják a rendszert, annál nagyobb veszteséget termel. Ez szembemegy minden hagyományos üzleti logikával.

Ha még a havi 200 dolláros előfizetés sem profitábilis, milyen esélye van a 20 dollárosnak?

A buborék anatómiája: amikor a számok nem számítanak

Az OpenAI legutóbbi finanszírozási körében 300 milliárd dollárra értékelték a céget. Ez nagyjából a bevétele 75-szöröse. A Tesla a saját piaci csúcsán – amikor többet ért, mint az összes hagyományos autógyártó együtt – ennél jóval alacsonyabb szorzón forgott.

A legárulkodóbb azonban a körbeszámlázásra emlékeztető konstrukció:

• az Nvidia 100 milliárd dolláros „befektetésről" beszél,
• amely nagyrészt GPU-kredit formájában jelenik meg,
• ezt az OpenAI később GPU-vásárlásra költi,
• a GPU-kat pedig az Nvidia gyártja és adja el.

Az OpenAI 2025 végére 1400 milliárd dollár értékű számítási kötelezettséget vállalt a következő nyolc évre. Eközben partnerei – a SoftBank, az Oracle és a CoreWeave – 2025-ben összesen 96 milliárd dollár hitelt vettek fel azért, hogy ezt a kapacitást biztosítsák.

Ezek a kötelezettségek akkor is érvényesek, ha az igény végül nem jelentkezik.

Miért nem működik senki másnak sem?

Az OpenAI API-jára építő vállalatok ugyanebbe a falba ütköznek – és szintén veszteségesek.

A Cursor, az AI-alapú kódoló alkalmazás, bevételének gyakorlatilag 100%-át az Anthropic felé fizeti tovább. A Perplexity 2024-ben a bevétele 164%-át költötte AWS-re, az Anthropicra és az OpenAI-ra.

Ha maga az OpenAI a bevétele jelentős részét futtatási és betanítási költségekre költi, hogyan lehetne bármi profitábilis, ami erre épül?

A ROI-paradoxon: amikor senki sem mer megállni

A Deloitte 2025-ös felmérése szerint a vállalatok 85%-a növelte AI-befektetéseit az elmúlt 12 hónapban, és 91%-uk tervezi a további növelést. Ennek ellenére a legtöbb cég még 2–4 év után sem ér el kielégítő megtérülést – szemben a hagyományos technológiai beruházások 7–12 hónapos megtérülési idejével.

Egy, az MIT-hez köthető kutatási jelentés szerint az AI-pilotok, vagyis a kísérleti AI-bevezetések 95%-a nem hozott tiszta, mérhető ROI-t. A McKinsey hasonló következtetésre jutott.

A Wall Street Journal Technology Council Summiton az AI-technológiai vezetők azt tanácsolták a vállalatok informatikai vezetőinek, hogy hagyjanak fel az AI megtérülésének mérésével, mert „nehéz megmérni", és „a mérések félrevezetők lennének".

Magyarul: ne mérjétek, mert akkor kiderülne, hogy nem működik.

A valódi üzleti modell: az emberi munka mint költség

Geoffrey Hinton nem finomkodott. A cégek billiókat fektetnek AI-ba, mert arra számítanak, hogy az emberi munkaerő tömeges kiváltásával térül meg. Ott van a nagy pénz.

Ez nem járulékos következmény, hanem tudatos irány.

Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója szerint az AI felszámolhatja a belépő szintű fehérgalléros állások felét, és 10–20%-ra emelheti a munkanélküliséget az elkövetkező egy-öt évben. A technológiai cégek 2025-ben több mint 180 000 pozíciót szüntettek meg, és közel 50 000 amerikai állás megszűnésénél kifejezetten megjelent az AI mint ok.

Ez a megtérülés. Nem a havi 20 dollár.

A Morgan Stanley látomása: amikor a produktivitás elbocsátást jelent

A Morgan Stanley 2025-ös konferenciáján cégvezetők nyíltan beszéltek arról, hogy az AI legfontosabb üzleti haszna a munkaerőköltségek csökkentése.

Az úgynevezett agentic AI – autonóm döntéshozó mesterséges intelligencia – már most is teljes call centerek kiváltására szolgál. Nem azért, hogy jobb legyen a kiszolgálás, hanem azért, hogy kevesebb embert kelljen fizetni.

Egy telekommunikációs vállalat vezérigazgatója büszkén mondta: az ügyfelek kevesebbet telefonálnak, mert az AI hatékonyabban oldja meg a problémáikat. A valódi mutató azonban az, hogy kevesebb alkalmazottra van szükség.

Ez az egyetlen mutató, amely a befektetők számára számít. Ez az egyetlen megtérülési logika, amely számszerűen is igazolható.

A válság közelít: amikor az előfizetések elfogynak, a költségek viszont maradnak

Az előfizetéses modell alapvetően „hibás” az AI esetében, mert:

– a költségek a használattal együtt nőnek: minél többet használják, annál többet veszít a cég
– az árverseny lefelé nyomja az árakat: Claude, Gemini, Grok, DeepSeek mind ugyanazt ígérik, jellemzően olcsóbban
– az API-üzlet önmagában nem elég nagy: az OpenAI 2024-ben mindössze 1 milliárd dollárt keresett belőle
– az ingyenes verzió olyan jó, hogy kevesen fizetnek: jelenleg csak 4% vált előfizetésre

A ZDNET és az Aberdeen kutatása szerint mindössze 8% mondta azt, hogy hajlandó lenne külön pénzt fizetni AI-alapú szolgáltatásokért.

Van viszont egy módszer, amely működik: kiváltani 100 ember munkáját, és ezzel évente milliókat spórolni. Ez a valódi üzleti modell. Ez az, ami megtérül.

Az ingyenes hozzáférés mint stratégia

Fontos egy dolgot tisztázni: az ingyenes verzió nem veszteség. Sőt, jelenleg ez az egyetlen része a modellnek, amely strukturálisan hibátlan.

Az ingyenes hozzáférés „cukorka”: elég jó ahhoz, hogy tömegeket vonzzon, de elég korlátozott ahhoz, hogy a használat kontrollálható maradjon. Mellékterméke az adat – használati minták, promptok, viselkedés –, miközben a terhelés alacsony, a költség pedig jól skálázható. Cserébe stabil, folyamatosan jelen lévő felhasználói bázist ad.

Ez alacsony költségű működés. És ebben az életszakaszban ez a valódi modell.

A veszteség nem itt keletkezik, hanem ott, ahol a felhasználás intenzívvé válik, ahol garantált kapacitást, prioritást, nagy kontextust és folyamatos rendelkezésre állást ígérnek – vagyis az előfizetéses rétegben. Minél „komolyabban” használja valaki a rendszert, annál inkább az OpenAI finanszírozza őt, nem fordítva.

Az ingyenes verzió tehát nem kudarc, hanem átmeneti egyensúly. A probléma az, hogy ebből a modellből nem lehet átsétálni egy nyereséges előfizetéses struktúrába anélkül, hogy a költségek el ne szabadulnának.

A tőzsdei menekülés: amikor a buborék nyilvános lesz

Az OpenAI a jelenlegi tervek szerint 2026 második felében vagy 2027-ben lépne tőzsdére, 1 billió dolláros értékeléssel és legalább 60 milliárd dollárnyi tőkebevonással. Ez minden idők legnagyobb IPO-ja lenne. Az Anthropic szintén versenyben van, hasonló nagyságrendű értékeléssel.

Sam Altman ugyanakkor meglepően őszinte volt: azt mondta, „0%-ban” izgatja a gondolat, hogy egy nyilvános cég vezérigazgatója legyen, mert „bizonyos szempontból tényleg idegesítő lenne”. És jó oka van erre.

Az IPO ugyanis nem megoldás, csupán egy újabb tőkebevonási forma. A nyilvános piac nem fogja évekig elnézni a folyamatos veszteségeket úgy, ahogyan azt a private equity befektetők tették. Amikor megérkeznek a negyedéves jelentések, és a befektetők szembesülnek azzal, hogy továbbra is nagyjából minden egyes dollár bevételre két dollár veszteség jut, a kérdések sokkal élesebbek lesznek.

És amikor egy 1 billió dollárra értékelt vállalat részvényei zuhanni kezdenek, az már nem csupán az OpenAI problémája lesz. Ez magával ránthatja az egész AI-szektort: az Nvidiát, a Microsoftot, az Oracle-t, és minden olyan céget, amely az AI-boom narratívájára építette az értékelését.

A párhuzam a 2000-es dotkom-buborékkal nyugtalanítóan pontos. Akkor is veszteséges cégek mentek tőzsdére csillagászati értékelésekkel, azzal az ígérettel, hogy „majd később” profitábilissá válnak.

Az igazság, amit senki sem mond ki

Geoffrey Hinton kimondta. Dario Amodei jelezte a kényelmetlenségét. A pénzügyi valóság azonban egyértelmű.

Az AI-előfizetésekből soha nem fognak megtérülni a befektetések.

Az egyetlen megtérülési út a munkahelyek tömeges felszámolása. Az automatizáció. Az emberi munka kiváltása géppel.

És amikor ezt megértjük, világossá válik az igazi tét is: nem az a kérdés, hogy 20 vagy 200 dollárt fizetünk havonta.

Hanem az, hogy ki fizeti meg az árat akkor, amikor az előfizetésekből nem lesz elég bevétel – mert nem lesz elég fizetőképes felhasználó. Mert őket éppen most váltják ki az AI-val.

Ez az ellentmondás, amelyre nincs kielégítő válasz.