Matematyka związana z grą Apple w AI jest szalona. Czterej hiperskalowcy wydają 700 miliardów dolarów na infrastrukturę AI w 2026 roku. Apple wydało 12,7 miliarda dolarów na całkowite wydatki kapitałowe w zeszłym roku. Różnica wygląda tak, jakby Apple przegrało. Ale przeliczmy liczby inaczej. Apple ma 2,5 miliarda aktywnych urządzeń na styczeń 2026 roku i 157 miliardów dolarów w gotówce. Hiperskalowcy spalają wolny przepływ gotówki tak szybko, że prognozuje się, że Amazon w tym roku osiągnie ujemny FCF. Oczekuje się, że wolny przepływ gotówki Alphabet spadnie o 90%. Te firmy pożyczają przeciwko przyszłym przychodom, które jeszcze nie istnieją, aby kupić GPU, które tracą na wartości co 18 miesięcy. Tymczasem ceny API spadły o 97% od momentu uruchomienia GPT-3. Każdy dolar, który hiperskalowcy wydają na szkolenie modeli własnych, staje się towarem szybciej, niż mogą odzyskać inwestycję. Wewnętrzne kierownictwo Apple rzekomo postrzega LLM jako towary, które nie są warte kosztów rozwoju własnego. To odczyt wydaje się coraz bardziej poprawny. To mówi wszystko o ekonomice dystrybucji w porównaniu do ekonomiki infrastruktury. OpenAI zobowiązało się do 1,15 biliona dolarów w umowach infrastrukturalnych do 2035 roku. Apple już ma to, za co OpenAI wymieniłoby wszystkie te GPU: 2,5 miliarda urządzeń z integracją na poziomie systemu, danymi płatniczymi, danymi zdrowotnymi i zablokowaniem ekosystemu aplikacji. Ta dystrybucja nie może być powielona w żadnym punkcie cenowym. Hiperskalowcy stawiają na to, że budowanie najlepszego modelu wygrywa. Apple stawia na to, że modele stają się tanie, a dystrybucja staje się wszystkim. Jedno z tych zakładów wymaga 700 miliardów dolarów rocznie i rośnie. Drugie wymaga aktualizacji oprogramowania. Jeśli modele staną się towarami, a trendy cenowe sugerują, że tak się stanie, cały cykl wydatków kapitałowych AI stanie się programem subsydiów Apple. Wszyscy inni sfinansowali badania i rozwój. Apple dostarcza produkt.