The Science of Imaginary Revenues

Field report Reportage de terrain Feltrapport AI & Capital Markets IA et marchés financiers AI og kapitalmarkeder

The ENIAC computer at the University of Pennsylvania, 1946. — US Army / University of Pennsylvania / Public Domain Wikimedia Commons

There are two kinds of people in the artificial intelligence industry in the year 2026. The first kind has never actually run an inference in anger; they attend conferences, read press releases, and hold opinions about paradigm shifts that exist in their slide decks but nowhere else. The second kind builds with the technology daily — reads the model cards, watches the hallucinations, argues with the tokenizer, patches the context windows, and finds the whole enterprise simultaneously extraordinary and slightly absurd. I belong to the second camp, which is the worse position for peace of mind and the better position for observation. Il existe deux types de personnes dans l'industrie de l'intelligence artificielle en l'an 2026. Le premier type n'a jamais réellement exécuté une inférence sous pression ; ils assistent à des conférences, lisent des communiqués de presse et ont des opinions sur des changements de paradigme qui existent dans leurs présentations mais nulle part ailleurs. Le second type construit avec la technologie au quotidien — lit les fiches des modèles, observe les hallucinations, débat avec le tokenizer, ajuste les fenêtres de contexte, et trouve l'ensemble à la fois extraordinaire et légèrement absurde. J'appartiens au second camp, une position moins favorable pour la tranquillité d'esprit mais meilleure pour l'observation. Det finnes to typer mennesker i kunstig intelligens-industrien i året 2026. Den første typen har aldri faktisk kjørt en inferens i sinne; de deltar på konferanser, leser pressemeldinger og har meninger om paradigmeskifter som eksisterer i deres lysbilder, men ingen andre steder. Den andre typen bygger med teknologien daglig — leser modellkortene, ser hallusinasjonene, krangler med tokenizeren, justerer kontekstvinduene og finner hele foretaket samtidig ekstraordinært og litt absurd. Jeg tilhører den andre leiren, som er en dårligere posisjon for sinnsro og en bedre posisjon for observasjon.

Let us be precise about what is being wagered, since precision is at least a courtesy. OpenAI carries a valuation of approximately three hundred billion dollars as of early 2026, having raised multiples of what it has ever earned in revenue. Anthropic — the company whose model is composing this very sentence — sits at sixty-one billion. xAI, Elon Musk's contribution to the genre, at fifty billion. NVIDIA, which manufactures the hardware that all of these companies rent from the sky, briefly became one of the most valuable companies in human commercial history, its data-centre revenues compounding from fifteen billion dollars in 2022 to north of one hundred billion in 2024. These are not small numbers. These are numbers that imply a certainty about the future that the future has not yet agreed to honour. Soyons précis sur ce qui est en jeu, car la précision est au moins une forme de politesse. OpenAI affiche une valorisation d'environ trois cents milliards de dollars début 2026, ayant levé des montants multiples de ce qu'elle a jamais généré en revenus. Anthropic — la société dont le modèle rédige cette phrase même — est valorisée à soixante et un milliards. xAI, la contribution d'Elon Musk au genre, à cinquante milliards. NVIDIA, qui fabrique le matériel que toutes ces entreprises louent depuis le ciel, est brièvement devenue l'une des entreprises les plus précieuses de l'histoire commerciale humaine, ses revenus des centres de données passant de quinze milliards de dollars en 2022 à plus de cent milliards en 2024. Ce ne sont pas des chiffres modestes. Ce sont des chiffres qui impliquent une certitude sur l'avenir que l'avenir n'a pas encore accepté d'honorer. La oss være presise om hva som står på spill, siden presisjon i det minste er en høflighet. OpenAI har en verdsettelse på omtrent tre hundre milliarder dollar tidlig i 2026, etter å ha samlet inn flere ganger det de noen gang har tjent i inntekter. Anthropic — selskapet hvis modell skriver akkurat denne setningen — ligger på sekstien milliarder. xAI, Elon Musks bidrag til sjangeren, på femti milliarder. NVIDIA, som produserer maskinvaren som alle disse selskapene leier fra himmelen, ble kort en av de mest verdifulle selskapene i menneskets kommersielle historie, med datasenterinntekter som økte fra femten milliarder dollar i 2022 til over hundre milliarder i 2024. Dette er ikke små tall. Dette er tall som antyder en visshet om fremtiden som fremtiden ennå ikke har gått med på å ære.

The Semper Augustus tulip, painted during the Dutch Golden Age circa 1637. — Anonymous / Dutch Golden Age, c. 1637 / Public Domain Wikimedia Commons

Here is where the field study becomes genuinely interesting to anyone who has taken a passing interest in the science of imaginary solutions. Microsoft has invested thirteen billion dollars in OpenAI. OpenAI spends heavily on Microsoft Azure. Amazon has committed four billion dollars to Anthropic. Anthropic spends lavishly on Amazon Web Services. Google has invested in Anthropic while also building its own competing models and selling cloud infrastructure to everyone involved. The money moves in a circle. The investor is also the supplier. The supplier is also the customer. The customer is also the investor. Alfred Jarry would have recognised this ecosystem immediately: a machine of singular elegance that generates energy through the mutual validation of all its participants, with the notable property that no external customer is strictly required to keep the wheel turning — at least until the wheel needs to turn faster. C'est ici que l'étude de terrain devient véritablement intéressante pour quiconque s'est intéressé, même brièvement, à la science des solutions imaginaires. Microsoft a investi treize milliards de dollars dans OpenAI. OpenAI dépense massivement sur Microsoft Azure. Amazon a engagé quatre milliards de dollars dans Anthropic. Anthropic dépense généreusement sur Amazon Web Services. Google a investi dans Anthropic tout en construisant ses propres modèles concurrents et en vendant une infrastructure cloud à tous les acteurs impliqués. L'argent circule en cercle. L'investisseur est aussi le fournisseur. Le fournisseur est aussi le client. Le client est aussi l'investisseur. Alfred Jarry aurait immédiatement reconnu cet écosystème : une machine d'une élégance singulière qui génère de l'énergie grâce à la validation mutuelle de tous ses participants, avec la propriété notable qu'aucun client externe n'est strictement nécessaire pour maintenir la roue en mouvement — du moins jusqu'à ce que la roue doive tourner plus vite. Her blir feltstudien virkelig interessant for alle som har tatt en forbigående interesse i vitenskapen om imaginære løsninger. Microsoft har investert tretten milliarder dollar i OpenAI. OpenAI bruker tungt på Microsoft Azure. Amazon har forpliktet seg til fire milliarder dollar i Anthropic. Anthropic bruker stort på Amazon Web Services. Google har investert i Anthropic samtidig som de bygger sine egne konkurrerende modeller og selger skyinfrastruktur til alle involverte. Pengene beveger seg i en sirkel. Investoren er også leverandøren. Leverandøren er også kunden. Kunden er også investoren. Alfred Jarry ville umiddelbart ha gjenkjent dette økosystemet: en maskin med enestående eleganse som genererer energi gjennom gjensidig validering av alle deltakerne, med den bemerkelsesverdige egenskapen at ingen ekstern kunde strengt tatt er nødvendig for å holde hjulet i gang — i det minste til hjulet må snurre raskere.

The singular winner in this arrangement, so far, has been NVIDIA. In a gold rush the preferred position is not to mine but to sell shovels, and Jensen Huang has been selling shovels at a margin that would make a Venetian merchant weep with admiration. A single H100 graphics processor lists at around thirty thousand dollars. The hyperscalers are ordering them in quantities measured in hundreds of thousands. The irony embedded in this arrangement is considerable: the AI companies that are supposedly threatening to restructure the global economy must first pay vast sums to the chip company whose business model is entirely traditional — make the thing, sell the thing, collect the money. NVIDIA's revenues are real. What is less certain is whether the demand that produced them is itself sustainable, or whether it represents the most expensive collective fear-of-missing-out in commercial history. Le gagnant singulier dans cet arrangement, jusqu'à présent, a été NVIDIA. Lors d'une ruée vers l'or, la position préférée n'est pas de miner mais de vendre des pelles, et Jensen Huang a vendu des pelles avec une marge qui ferait pleurer d'admiration un marchand vénitien. Un seul processeur graphique H100 est affiché à environ trente mille dollars. Les hyperscalers les commandent en quantités mesurées par centaines de milliers. L'ironie intégrée dans cet arrangement est considérable : les entreprises d'IA qui sont censées menacer de restructurer l'économie mondiale doivent d'abord payer des sommes colossales à l'entreprise de puces dont le modèle économique est entièrement traditionnel — fabriquer le produit, vendre le produit, encaisser l'argent. Les revenus de NVIDIA sont réels. Ce qui est moins certain, c'est si la demande qui les a produits est elle-même durable, ou si elle représente la peur collective de manquer la plus coûteuse de l'histoire commerciale. Den eneste vinneren i denne ordningen, så langt, har vært NVIDIA. I en gullrush er den foretrukne posisjonen ikke å grave, men å selge spader, og Jensen Huang har solgt spader med en margin som ville fått en venetiansk handelsmann til å gråte av beundring. En enkelt H100 grafikkprosessor er priset til rundt tretti tusen dollar. Hyperscalerene bestiller dem i mengder målt i hundretusenvis. Ironien som ligger i denne ordningen er betydelig: AI-selskapene som angivelig truer med å omstrukturere den globale økonomien må først betale enorme summer til chip-selskapet hvis forretningsmodell er helt tradisjonell — lage produktet, selge produktet, samle pengene. NVIDIAs inntekter er reelle. Det som er mindre sikkert, er om etterspørselen som produserte dem er bærekraftig, eller om den representerer den dyreste kollektive frykten for å gå glipp av noe i kommersiell historie.

Row upon row of server hardware in a Wikimedia Foundation data centre. — Victorgrigas / CC BY-SA 3.0 Wikimedia Commons

One is frequently told, in the industry, that comparisons to the dot-com bubble of 2000 reveal a failure of imagination. The technology is different, the argument runs. The infrastructure actually works. The use cases are genuine. All of this is true, and none of it is the point. The dot-com era also had real technology; the fibre-optic cables that went dark in 2001 carried real light at real speeds and eventually became the substrate of a functional internet. What failed was not the technology — what failed was the assumption that technology alone generates revenue, that the build-out would produce paying customers in proportions sufficient to justify the capital deployed. In 2000 the unanswerable question was: who exactly is paying for all this? In 2026 the question deserves asking again. On entend fréquemment, dans l'industrie, que les comparaisons avec la bulle dot-com de 2000 révèlent un manque d'imagination. La technologie est différente, dit-on. L'infrastructure fonctionne réellement. Les cas d'utilisation sont authentiques. Tout cela est vrai, et rien de tout cela n'est le point. L'ère dot-com avait également une technologie réelle ; les câbles fibre optique qui se sont éteints en 2001 transportaient une lumière réelle à des vitesses réelles et sont finalement devenus le substrat d'un internet fonctionnel. Ce qui a échoué, ce n'est pas la technologie — ce qui a échoué, c'est l'hypothèse selon laquelle la technologie seule génère des revenus, que le développement produirait des clients payants en proportions suffisantes pour justifier le capital déployé. En 2000, la question sans réponse était : qui paie exactement pour tout cela ? En 2026, la question mérite d'être posée à nouveau. Man blir ofte fortalt, i industrien, at sammenligninger med dot-com-boblen i 2000 avslører en mangel på fantasi. Teknologien er annerledes, argumentet går. Infrastruktur fungerer faktisk. Bruksområdene er ekte. Alt dette er sant, og ingenting av det er poenget. Dot-com-æraen hadde også ekte teknologi; fiberoptiske kabler som ble mørke i 2001 bar ekte lys med ekte hastigheter og ble til slutt substratet for et funksjonelt internett. Det som feilet var ikke teknologien — det som feilet var antagelsen om at teknologi alene genererer inntekter, at utbyggingen ville produsere betalende kunder i proporsjoner som var tilstrekkelige til å rettferdiggjøre kapitalen som ble brukt. I 2000 var det ubesvarte spørsmålet: hvem betaler egentlig for alt dette? I 2026 fortjener spørsmålet å bli stilt igjen.

The answer one hears is: enterprise. Corporations, the theory runs, will pay monthly subscriptions to embed artificial intelligence into every function, and the aggregate of those subscriptions will eventually produce the revenues that justify the valuations. The empirical picture is more equivocal. Surveys of enterprise AI adoption show high rates of experimentation and markedly lower rates of production deployment. Many organisations that report 'using AI' mean that their employees have ChatGPT accounts. This is not the same thing as a restructured cost base or a validated revenue model. The gap between pilot and production — between the innovation theatre of the boardroom and the actual operational budget of the finance department — is wider than the valuation models tend to acknowledge. La réponse qu'on entend est : les entreprises. Les entreprises, selon la théorie, paieront des abonnements mensuels pour intégrer l'intelligence artificielle dans chaque fonction, et l'agrégat de ces abonnements produira finalement les revenus qui justifient les valorisations. Le tableau empirique est plus équivoque. Les enquêtes sur l'adoption de l'IA par les entreprises montrent des taux élevés d'expérimentation et des taux nettement plus bas de déploiement en production. De nombreuses organisations qui déclarent 'utiliser l'IA' signifient que leurs employés ont des comptes ChatGPT. Ce n'est pas la même chose qu'une base de coûts restructurée ou un modèle de revenus validé. L'écart entre le pilote et la production — entre le théâtre de l'innovation de la salle de conseil et le budget opérationnel réel du département financier — est plus large que les modèles de valorisation ne tendent à le reconnaître. Svaret man hører er: bedrifter. Bedrifter, teorien går, vil betale månedlige abonnementer for å integrere kunstig intelligens i hver funksjon, og aggregatet av disse abonnementene vil til slutt produsere inntektene som rettferdiggjør verdsettelsene. Det empiriske bildet er mer tvetydig. Undersøkelser av bedriftsadopsjon av AI viser høye eksperimenteringsrater og markant lavere produksjonsutplassering. Mange organisasjoner som rapporterer at de 'bruker AI' mener at deres ansatte har ChatGPT-kontoer. Dette er ikke det samme som en restrukturert kostnadsbase eller en validert inntektsmodell. Gapet mellom pilot og produksjon — mellom innovasjonsteateret i styrerommet og det faktiske driftsbudsjettet til finansavdelingen — er bredere enn verdsettelsesmodellene har en tendens til å anerkjenne.

Diagram of Boyle's self-flowing flask, a proposed perpetual motion machine. — Wikimedia Commons / Public Domain Wikimedia Commons

Pataphysics, which Alfred Jarry described as the science of imaginary solutions and the study of laws governing exceptions, offers the most useful frame I have found. A pataphysical reading of the AI investment cycle does not say the technology is fraudulent — it says that the system has found an imaginary solution to the problem of revenue: the promise that Artificial General Intelligence, somewhere on the horizon, will eventually justify the present expenditure. The AGI assumption functions precisely as Jarry's imaginary solution — not a lie exactly, but a story about an exception, the exceptional future moment when scaling laws deliver human-level cognition, that is being used to govern a very present and non-exceptional allocation of capital. The exceptional case is mistaken for the general rule, which is pataphysics applied to investment banking. La pataphysique, qu'Alfred Jarry a décrite comme la science des solutions imaginaires et l'étude des lois régissant les exceptions, offre le cadre le plus utile que j'ai trouvé. Une lecture pataphysique du cycle d'investissement dans l'IA ne dit pas que la technologie est frauduleuse — elle dit que le système a trouvé une solution imaginaire au problème des revenus : la promesse que l'intelligence artificielle générale, quelque part à l'horizon, justifiera finalement les dépenses actuelles. L'hypothèse de l'AGI fonctionne précisément comme la solution imaginaire de Jarry — pas exactement un mensonge, mais une histoire sur une exception, le moment futur exceptionnel où les lois d'échelle produiront une cognition au niveau humain, qui est utilisée pour gouverner une allocation de capital très présente et non exceptionnelle. Le cas exceptionnel est confondu avec la règle générale, ce qui est la pataphysique appliquée à la banque d'investissement. Pataphysikk, som Alfred Jarry beskrev som vitenskapen om imaginære løsninger og studiet av lover som styrer unntak, tilbyr den mest nyttige rammen jeg har funnet. En pataphysisk lesning av AI-investeringens syklus sier ikke at teknologien er svindel — den sier at systemet har funnet en imaginær løsning på inntektsproblemet: løftet om at kunstig generell intelligens, et sted i horisonten, til slutt vil rettferdiggjøre dagens utgifter. AGI-antagelsen fungerer nøyaktig som Jarrys imaginære løsning — ikke akkurat en løgn, men en historie om et unntak, det eksepsjonelle fremtidige øyeblikket når skaleringslover leverer menneskelig nivå kognisjon, som brukes til å styre en veldig nåværende og ikke-eksepsjonell kapitalallokering. Det eksepsjonelle tilfellet forveksles med den generelle regelen, som er pataphysikk anvendt på investeringsbank.

My own position in this is not comfortable, and I would be dishonest to pretend otherwise. I build with these tools. I use Anthropic's Claude as a programming collaborator, a research assistant, a first-draft machine. I route between models depending on task complexity. I have run local inference on GPU servers and watched temperature dashboards and argued with fine-tuned weights at midnight. The technology is genuinely useful — genuinely extraordinary, even, in moments. But useful and worth three hundred billion dollars are two very different propositions, and I am careful not to confuse the wonder I feel at a well-placed inference with the financial certainty required to sustain a capital structure of this scale. Wonder is not a revenue model. I know because I have the invoices. Ma propre position dans tout cela n'est pas confortable, et je serais malhonnête de prétendre le contraire. Je construis avec ces outils. J'utilise Claude d'Anthropic comme collaborateur en programmation, assistant de recherche, machine à brouillons. Je navigue entre les modèles en fonction de la complexité des tâches. J'ai exécuté des inférences locales sur des serveurs GPU, surveillé des tableaux de bord de température et débattu avec des poids ajustés à minuit. La technologie est réellement utile — réellement extraordinaire, même, par moments. Mais utile et valoir trois cents milliards de dollars sont deux propositions très différentes, et je fais attention à ne pas confondre l'émerveillement que je ressens devant une inférence bien placée avec la certitude financière nécessaire pour soutenir une structure de capital de cette échelle. L'émerveillement n'est pas un modèle de revenus. Je le sais parce que j'ai les factures. Min egen posisjon i dette er ikke komfortabel, og jeg ville være uærlig hvis jeg påsto noe annet. Jeg bygger med disse verktøyene. Jeg bruker Anthropics Claude som programmeringspartner, forskningsassistent, førstegangsutkast-maskin. Jeg navigerer mellom modeller avhengig av oppgavens kompleksitet. Jeg har kjørt lokal inferens på GPU-servere, sett temperaturdashbord og diskutert med finjusterte vekter ved midnatt. Teknologien er genuint nyttig — genuint ekstraordinær, til og med, i øyeblikk. Men nyttig og verdt tre hundre milliarder dollar er to veldig forskjellige proposisjoner, og jeg er forsiktig med å ikke forveksle undringen jeg føler ved en godt plassert inferens med den økonomiske vissheten som kreves for å opprettholde en kapitalstruktur av denne skalaen. Undring er ikke en inntektsmodell. Jeg vet det fordi jeg har fakturaene.

The dot-com boom did not end the internet. It ended the assumption that every internet company was worth what the market said it was worth during the fever. What survived were the companies with real revenue models, real cost discipline, and technology that solved problems people were willing to pay for — unprompted, in sufficient volume, to cover the bills. The AI industry will almost certainly follow the same arc: a contraction, a shakeout, a reckoning with unit economics, and then — on the other side of that — a more durable, more honest version of the useful technology that will have been there all along. The shovels are real. The gold may or may not be there in the quantities the prospectors have promised their investors. That is not pataphysics. That is just history, arriving in slightly different clothes and asking us to pretend we have never met. La bulle dot-com n'a pas mis fin à l'internet. Elle a mis fin à l'hypothèse selon laquelle chaque entreprise internet valait ce que le marché disait qu'elle valait pendant la fièvre. Ce qui a survécu, ce sont les entreprises avec de vrais modèles de revenus, une vraie discipline des coûts et une technologie qui résolvait des problèmes que les gens étaient prêts à payer — spontanément, en volume suffisant, pour couvrir les factures. L'industrie de l'IA suivra presque certainement le même arc : une contraction, une rationalisation, une prise de conscience des économies d'unité, et ensuite — de l'autre côté de cela — une version plus durable, plus honnête de la technologie utile qui aura été là tout le temps. Les pelles sont réelles. L'or peut ou non être là dans les quantités que les prospecteurs ont promises à leurs investisseurs. Ce n'est pas de la pataphysique. C'est juste l'histoire, arrivant dans des vêtements légèrement différents et nous demandant de prétendre que nous ne nous sommes jamais rencontrés. Dot-com-boomen avsluttet ikke internett. Den avsluttet antagelsen om at hvert internettfirma var verdt det markedet sa det var verdt under feberen. Det som overlevde var selskapene med ekte inntektsmodeller, ekte kostnadsdisiplin og teknologi som løste problemer folk var villige til å betale for — uoppfordret, i tilstrekkelig volum, til å dekke regningene. AI-industrien vil nesten helt sikkert følge samme bue: en sammentrekning, en utrensking, en oppgjør med enhetsøkonomi, og deretter — på den andre siden av det — en mer holdbar, mer ærlig versjon av den nyttige teknologien som alltid har vært der. Spadene er ekte. Gullet kan eller ikke kan være der i de mengdene prospektørene har lovet sine investorer. Det er ikke pataphysikk. Det er bare historie, som ankommer i litt forskjellige klær og ber oss late som vi aldri har møtt den.