Объем денежных средств, направляемых в новые технологии, достиг беспрецедентного уровня, опережая суммы, которые были потрачены во время технологических революций, связанных с железными дорогами или интернетом. Согласно прогнозу PwC, совокупные мировые расходы только на центры обработки данных могут превысить 30 триллионов долларов США к 2050 году, что почти сопоставимо с номинальной стоимостью находящихся в обращении казначейских облигаций США. PwC отмечает, что эти траты «превосходят» расходы эпохи железнодорожного бума или доткомов, даже после учета инфляции.
Anthropic, одна из ведущих компаний в гонке ИИ, планирует инвестировать 518 миллиардов долларов в ближайшие годы — сумма, превышающая ее выручку в 2025 году более чем в сто раз, согласно проспекту IPO, который ознакомил Reuters. Сторонники компании утверждают, что технология ИИ окажется более преобразующей, чем появление паровых двигателей и индустриализация, которую они спровоцировали.
Тем не менее, экономисты указывают на то, что за впечатляющими прогнозами и огромными расходами со стороны ИИ-компаний, а также высокими оценками, скрываются предположения о масштабном росте производительности и будущей прибыли, которые пока не подкреплены достаточными доказательствами или историческим прецедентом.
В августе JPMorgan отмечала, что широкомасштабный рост производительности в США, лидирующем в гонке ИИ, «остается неуловимым», что ставит под сомнение устойчивость текущих оценок ИИ. Исследование Bain & Company показало, что прироста производительности от существующих рынков будет недостаточно для оправдания текущих затрат, и «должны появиться совершенно новые рынки для закрытия дефицита финансирования». Эти новые рынки могут включать использование роботов, управляемых ИИ, или разработку новых материалов для аккумуляторов и полупроводников.
Bain также сообщила, что американские гиперскейлеры, такие как Google, Amazon и Microsoft, а также другие участники гонки ИИ, должны найти более 4,2 триллиона долларов нового дохода в течение следующих пяти лет для финансирования расширения инфраструктуры.
Когда заканчиваются технологические бумы
Согласно исследованию, опубликованному в прошлом месяце, ключевой вопрос заключается в том, «придут ли приложения вовремя, чтобы окупить эти затраты». Мало кто сомневается в потенциале ИИ трансформировать все аспекты — от офисной работы до исследовательских лабораторий, подобно тому, как прошлые революции сократили время в пути с дней до часов или связали мир через клавиатуру.
Более неизменным остается математический расчет обеспечения доходности инвестиций или сроки погашения кредитов, что вынуждает экономистов анализировать последствия для мировой экономики, выходящие за рамки взлетов и падений инвестиционных циклов. JPMorgan пишет, что исторический опыт показывает, что технологические бумы часто завершаются, когда развитие инфраструктуры перестает приносить достаточную прибыль.
Приводя в пример Nvidia, американская компания, чьи чипы являются основой ИИ-революции, JPMorgan подсчитала, что для обоснования ее оценки рост производительности в США должен составлять 3–5% ежегодно в течение следующих 10 лет. Это значительное увеличение по сравнению с базовым ожиданием Бюджетного управления Конгресса США в 1,75% ежегодного роста производительности за этот период.
По данным экономиста Колумбийского университета Стийна Ван Ньювербурга, для самих США — которые, по некоторым оценкам, обеспечивают около трех четвертей глобальных инвестиций в ИИ — инвестиции достигнут примерно 9 триллионов долларов с 2025 по 2032 год, что эквивалентно трате 3,2% ВВП США ежегодно. Он прогнозирует, что к 2032 году сектор ИИ в США должен генерировать около 3,55 триллиона долларов годовой выручки, чтобы обеспечить 10%-ную доходность на инвестиции, тогда как сейчас он приносит лишь малую часть этой суммы.
В своей конференции, пересмотренной в октябре, Ван Ньювербург отметил, что леверидж структуры большей части долга, финансирующего ИИ-инфраструктуру, означает, что «относительно скромное ухудшение спроса, задержки или стоимости активов может привести к гораздо большим потерям».
Скорость появления чудес
Эти ошеломляющие цифры не остановили руководителей ИИ в США, которые говорят о происходящих изменениях с неземным энтузиазмом. Генеральный директор Anthropic, Дарио Амодеи, заявил, что будущее ИИ может стать «вещью трансцендентной красоты», в то время как генеральный директор OpenAI, Сэм Альтман, сказал, что «скорость достижения новых чудес будет огромной», поскольку модели учатся улучшать себя и ускорять прорывы.
Джасjeet Секхон, директор по стратегии в Google DeepMind, на саммите в Калифорнийском университете Беркли в августе сообщил, что это самообучение, известное как рекурсивное самосовершенствование, является «ключевой частью инвестиционной гипотезы» и может обеспечить беспрецедентный рост производительности, если будет достигнуто.
Хотя рекурсивное самосовершенствование потенциально может привести к экспоненциальному развитию ИИ, оно также вызвало опасения относительно экзистенциальных рисков для человечества. Тем не менее, темпы роста производительности могут оказаться медленнее, чем предполагают корпоративные финансовые отделы.
Диан Койл, экономист из Кембриджского университета Великобритании, отметила, что влияние революционных технологий прошлого обычно требовало от 10 до 50 лет, чтобы полностью проявиться. Команда по экономике Anthropic смоделировала ряд сценариев того, какой дополнительный рост может обеспечить ИИ ежегодно в 2030 году. Принимая за основу уровень 2% в среде без ИИ, они предположили рост на уровне 2,4% в сценарии умеренного воздействия ИИ, 5,4% в существенном сценарии и 15,4% в экстремальном сценарии. Они также указали, что более высокий рост приведет к потере большего числа рабочих мест, не присваивая вероятностей ни одному из исходов.
Амодеи прогнозировал в прошлом году, что ИИ может устранить половину всех офисных работ низшего звена в течение пяти лет. Однако некоторые исследователи утверждают, что на данный момент его влияние ограничилось усложнением поиска работы для тех, кто ищет офисную занятость. Исследования в США и Великобритании показали замедление найма специалистов начального уровня на должности в сфере офисной работы, выполняющих задачи, в которых ИИ преуспевает, даже если общая занятость остается высокой.
Исследователи из Стэнфордского университета сообщили в августе, что занятость работников в возрасте 22–25 лет на должностях, подверженных влиянию ИИ, таких как бухгалтеры и параюристы, была на 19% ниже, чем на работах, которые ИИ находил сложными для воспроизведения, например, уборщиков и строителей. Тем не менее, даже если обещанная трансформация займет больше времени, чем предполагают цифры вокруг ИИ-компаний, реальная экономическая выгода должна сохраниться, подобно тому как поезда продолжали работать после паники 1873 года, обанкротившей железнодорожных магнатов, а интернет не отключился после краха доткомов в 1990-х годах.
Койл заключает: «История — наш друг в попытке понять это. Пока остается инфраструктура, необходимая для поддержки всех будущих эффектов производительности, это нормально». — Стивен Айзенхаммер.