Jensen Huang: AI vervangt taken, geen banen, dit betekent het voor AI-aandelen

In het kort

• Jensen Huang verwacht dat AI vooral taken automatiseert en werknemers productiever maakt, in plaats van op grote schaal volledige banen te vernietigen.

• Dat scenario is gunstig voor Nvidia en de bredere AI-keten, omdat bedrijven dan blijven investeren in chips, datacenters, cloudcapaciteit en AI-software.

• Voor beleggers blijven hoge waarderingen, mogelijke overinvesteringen en onzeker rendement belangrijke risico’s, ondanks het positieve langetermijnbeeld.

Nvidia-topman Jensen Huang verwacht niet dat kunstmatige intelligentie op grote schaal volledige banen zal laten verdwijnen. Volgens hem zal AI vooral afzonderlijke taken automatiseren, waardoor werknemers productiever worden in plaats van volledig overbodig te raken.

Voor beleggers is dat een belangrijk onderscheid. Als Huang gelijk krijgt, kan AI enorme economische waarde creëren zonder tegelijkertijd de consumentenbestedingen en daarmee de bredere economie zwaar te beschadigen.

Een belangrijk risico van de AI-boom

Een van de grootste zorgen rond kunstmatige intelligentie is dat de technologie uiteindelijk zoveel banen automatiseert dat grote groepen werknemers hun inkomen verliezen. In een extreem scenario zou dat uiteindelijk ook de bedrijven raken die momenteel honderden miljarden dollars investeren in AI.

Consumenten zonder werk hebben immers minder geld om producten en diensten te kopen. Wanneer AI-bedrijven tegelijkertijd enorme bedragen hebben geïnvesteerd in datacenters, chips en software, maar de eindvraag in de economie wegvalt, zou dat het rendement op die investeringen kunnen aantasten.

Huang verwacht dat dit scenario niet werkelijkheid wordt. Hij denkt dat individuele onderdelen van banen verdwijnen, terwijl werknemers nieuwe verantwoordelijkheden krijgen en AI gebruiken om bestaande werkzaamheden sneller uit te voeren.

Taken verdwijnen sneller dan complete beroepen

Dat verschil tussen een baan en een taak is belangrijk. De meeste functies bestaan namelijk uit tientallen verschillende activiteiten, waarvan sommige relatief eenvoudig te automatiseren zijn en andere menselijke kennis, communicatie of besluitvorming blijven vereisen.

Een accountant kan AI bijvoorbeeld gebruiken om documenten te analyseren of cijfers te controleren, terwijl hij zelf verantwoordelijk blijft voor interpretatie en klantcontact. Een programmeur kan AI code laten genereren, maar blijft nodig om systemen te ontwerpen, fouten te vinden en uiteindelijk te bepalen wat er gebouwd moet worden.

Volgens deze visie wordt AI vooral een productiviteitstool. Werknemers kunnen daardoor met dezelfde hoeveelheid tijd meer werk uitvoeren, terwijl ondernemingen hun kosten per uitgevoerde taak kunnen verlagen.

Wil je slimmer beleggen en direct vooroplopen? Als lid van De Belegger krijg je toegang tot deepdives, aandelentips, trainingen, premium content én live portfolio-inzicht, samen met een actieve community van beleggers.

Pak je kans! klik op de button, start direct en pak tijdelijk 50% korting met de code 'PREMIUM50'.

Word lid!

Huang is optimistischer dan Elon Musk

De visie van Huang verschilt duidelijk van die van Elon Musk. Musk heeft herhaaldelijk gesuggereerd dat AI uiteindelijk een groot deel van menselijke arbeid kan vervangen en dat een vorm van universeel inkomen daardoor noodzakelijk kan worden.

Huang verwacht een minder ingrijpende economische verandering. In zijn scenario blijft het grootste deel van de bevolking werken en inkomen verdienen, terwijl AI vooral de efficiëntie binnen bestaande beroepen verhoogt.

Voor de aandelenmarkt is dat een aantrekkelijker vooruitzicht. Bedrijven kunnen hun productiviteit verhogen zonder dat tegelijkertijd de koopkracht van consumenten massaal verdwijnt.

Waarom dit belangrijk is voor Nvidia

Voor Nvidia is deze discussie bijzonder relevant, omdat het bedrijf een van de belangrijkste leveranciers van de wereldwijde AI-infrastructuur is. De onderneming verkoopt GPU's en andere technologie die nodig is om grote AI-modellen te trainen en te gebruiken.

Nvidia

Wanneer AI vooral banen zou vernietigen en daardoor uiteindelijk economische activiteit zou verminderen, kan dat op langere termijn ook de vraag naar Nvidia-hardware raken. Hyperscalers hebben immers alleen reden om miljarden in nieuwe infrastructuur te investeren wanneer er voldoende commerciële vraag naar AI-diensten blijft bestaan.

Wanneer AI werknemers juist productiever maakt, ontstaat een heel ander scenario. Bedrijven hebben dan steeds meer reden om AI-software te gebruiken, waardoor de vraag naar de infrastructuur achter die toepassingen kan blijven toenemen.

AI kan juist meer vraag creëren

Huang vergelijkt de ontwikkeling impliciet met eerdere technologische veranderingen waarbij nieuwe technologie bestaande activiteiten goedkoper en eenvoudiger maakte. Auto's vervingen bijvoorbeeld veel paardentransport, maar zorgden uiteindelijk voor veel meer mobiliteit en creëerden tegelijkertijd compleet nieuwe industrieën.

Hetzelfde kan met kunstmatige intelligentie gebeuren. Wanneer AI de kosten van bijvoorbeeld softwareontwikkeling, klantenservice, onderzoek en gegevensanalyse verlaagt, kunnen bedrijven juist méér van deze activiteiten uitvoeren.

Dat betekent dat efficiëntie niet noodzakelijk leidt tot minder economische activiteit. Lagere kosten kunnen juist voor extra vraag zorgen, waardoor uiteindelijk meer AI-capaciteit nodig is.

Hyperscalers blijven miljarden investeren

De huidige investeringsplannen van grote technologiebedrijven lijken voorlopig te wijzen op een sterke toekomstige vraag. Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta en andere hyperscalers investeren enorme bedragen in datacenters, chips, energievoorzieningen en netwerkcapaciteit.

Deze bedrijven bouwen infrastructuur die jarenlang gebruikt moet worden. Dat betekent dat zij verwachten dat klanten gedurende lange tijd steeds meer AI-rekenkracht nodig hebben, anders zouden de huidige investeringen economisch moeilijk te rechtvaardigen zijn.

Nvidia profiteert daar rechtstreeks van. Zolang hyperscalers nieuwe AI-capaciteit blijven bouwen, blijft er grote vraag naar krachtige GPU's en andere infrastructuurproducten.

Elon Musk blijft ondertussen Nvidia-chips kopen

Ook Musk blijft ondanks zijn somberdere voorspellingen over werkgelegenheid enorme bedragen in AI-infrastructuur steken. Volgens de aangeleverde informatie heeft hij gezegd dat hij Nvidia-chips wil blijven kopen omdat hij deze als de beste beschikbare hardware beschouwt.

Daarnaast zou hij zich hebben gecommitteerd aan ongeveer 10 gigawatt aan AI-rekencapaciteit tegen 2027. Dat onderstreept hoe groot de investeringsplannen binnen de sector zijn, zelfs onder ondernemers die verwachten dat AI grote maatschappelijke veranderingen veroorzaakt.

Voor Nvidia is dat uiteraard gunstig. Grote klanten blijven miljarden investeren en de benodigde hoeveelheid rekenkracht groeit nog altijd snel.

Niet alleen Nvidia kan hiervan profiteren

Het verhaal is bovendien breder dan alleen Nvidia. Wanneer AI vooral taken automatiseert en de productiviteit verhoogt, kan vrijwel de volledige infrastructuurketen van verdere investeringen profiteren.

Geheugenproducenten zoals Micron leveren de HBM- en DRAM-chips die naast AI-processors nodig zijn. Cloudbedrijven zoals Microsoft, Amazon en Alphabet kunnen ondertussen terugkerende inkomsten genereren doordat klanten steeds meer rekenkracht afnemen.

Ook bedrijven die netwerken, datacenters, koelingssystemen en energie-infrastructuur leveren kunnen profiteren. Hoe breder AI binnen het bedrijfsleven wordt toegepast, hoe groter de fysieke infrastructuur achter deze toepassingen uiteindelijk moet worden.

Lees ook: Niet Nvidia of Micron: dit aandeel kan de échte winnaar van de AI-race worden

Softwarebedrijven kunnen eveneens winnaars worden

Huang's visie is ook positief voor softwarebedrijven die AI succesvol in hun producten kunnen integreren. Wanneer AI werknemers ondersteunt in plaats van vervangt, blijven ondernemingen softwareplatforms nodig hebben om processen te organiseren en nieuwe AI-tools beschikbaar te maken.

Bedrijven als Microsoft, Palantir en ServiceNow proberen precies daarvan te profiteren. Zij voegen AI-functies toe aan bestaande software en vragen klanten vervolgens voor extra functionaliteit of gebruik.

In dat scenario vernietigt AI de softwaremarkt niet, maar creëert het juist een nieuwe generatie toepassingen. Bedrijven betalen dan niet om werknemers volledig te vervangen, maar om dezelfde werknemers productiever te maken.

Productiviteit kan uiteindelijk de belangrijkste factor worden

Voor beleggers ligt de belangrijkste vraag daarom niet alleen bij hoeveel banen AI kan vervangen. Veel belangrijker is hoeveel extra economische output dezelfde hoeveelheid werknemers dankzij AI kan produceren.

Wanneer een werknemer dankzij kunstmatige intelligentie twee keer zoveel werk kan uitvoeren, kan een bedrijf zijn omzet en winst verhogen zonder het personeelsbestand even sterk uit te breiden. Dat kan leiden tot hogere winstmarges en uiteindelijk tot grotere bedrijfswinsten.

Die hogere winstgevendheid kan vervolgens weer nieuwe investeringen in AI rechtvaardigen. Hierdoor ontstaat een positieve cyclus waarin betere AI leidt tot hogere productiviteit, hogere winsten en vervolgens weer meer vraag naar AI-infrastructuur.

Er blijven duidelijke risico's

Dat betekent niet dat de AI-race zonder risico is. Sommige beroepen en functies kunnen wel degelijk zwaar worden geraakt, terwijl bedrijven mogelijk meer infrastructuur bouwen dan uiteindelijk nodig blijkt.

Ook de waarderingen van veel AI-aandelen zijn inmiddels hoog. Wanneer de groei van AI-uitgaven onverwacht vertraagt, kunnen aandelen die zijn gewaardeerd op jaren van sterke groei snel onder druk komen te staan.

Daarnaast blijft het onzeker of bedrijven daadwerkelijk voldoende rendement halen uit alle miljarden die momenteel worden geïnvesteerd. De komende jaren moeten uitwijzen of de productiviteitswinst groot genoeg is om de enorme infrastructuuruitgaven te rechtvaardigen.

Huang schetst een gunstig scenario voor AI-beleggers

De voorspelling van Jensen Huang neemt een van de grootste langetermijnrisico's rond AI gedeeltelijk weg. Wanneer kunstmatige intelligentie vooral taken automatiseert zonder enorme hoeveelheden banen te vernietigen, kan de economie blijven groeien terwijl bedrijven tegelijkertijd steeds productiever worden.

Jensen Huang

Dat zou een gunstig scenario zijn voor Nvidia en andere bedrijven die profiteren van de AI-investeringsgolf. Hyperscalers kunnen dan miljarden blijven investeren omdat bedrijven en consumenten voldoende inkomen en vraag behouden om nieuwe AI-producten uiteindelijk te betalen.

Voor beleggers blijft het belangrijk om waarderingen en groeiverwachtingen kritisch te bekijken. Maar als Huang gelijk krijgt en AI vooral een productiviteitsrevolutie wordt in plaats van een banenvernietiger, kan de huidige AI-infrastructuurboom nog jarenlang economische waarde creëren.