Что нужно крипторынку, налоги в США, кто захватил ИИ: главное из блогов экономистов

Биткоин побил новый ценовой рекорд, но для дальнейшего роста рынку нужны принятые законы. «Большой прекрасный» законопроект о бюджете, который продвигает Дональд Трамп, приведет к росту госдолга, а не к экономическому прорыву. На рынке ИИ крупнейшие технологические компании взяли под контроль все этапы создания и внедрения искусственного интеллекта. Почему это плохо? О чем писали экономисты в своих блогах — в нашем обзоре.

В четверг, 22 мая, стоимость биткоина пробила отметку в $111 тыс. Стоимость всех монет этой криптовалюты в обращении достигла $2,2 трлн. Это было больше, чем, к примеру, у Alphabet, материнской компании Google, отмечает Йон Триси, издатель инвестиционного бюллетеня Fuller Treacy Money. «Такая оценка ставит биткоин в один ряд с крупнейшими мировыми компаниями», — написал он. 

Однако между ними есть принципиальная разница. Рыночная стоимость бизнеса держится за счет будущих доходов и интереса инвесторов к активам. У биткоина нет прибыли, баланса или дивидендов — это актив без фундаментальной стоимости. И хотя потенциальные сферы применения криптовалют, например, круглосуточная торговля или мгновенные трансграничные платежи, обсуждаются давно, инфраструктура для их реализации потребует триллионных вложений, написал Триси. 

За интересом к криптовалюте, по мнению Триси, стоят два ключевых фактора. Первый — это рост глобальной ликвидности. С 2008 года каждые четыре года появляется новый импульс: от программ количественного смягчения до фискальных стимулов. Эти всплески ликвидности, как правило, совпадают с халвингами — когда вознаграждение за майнинг планово сокращается вдвое. В прошлом подобные периоды сопровождались бурным ростом биткоина, как, например, в 2020–2021 годах, когда курс вырос с $10 тыс. до $60 тыс.

Второй фактор — развитие инфраструктуры и регулирования. За последние годы на рынке появились фьючерсы на биткоин, ETF и опционы, что открыло рынок для институциональных инвесторов. Без этих инструментов, считает Триси, приток нового капитала невозможен, а значит невозможен и устойчивый рост. Регуляторная поддержка становится неотъемлемым элементом любого зрелого бычьего тренда.

Трамп уже принял решение о создании стратегического  резерва в биткоине, а также назначил новым главой Комиссии США по ценным бумагам и биржам сторонника криптовалют Пола Аткинса.

Но в начале мая главный инвестиционный директор Bitwise Мэтт Хоуган предупредил, что криптоиндустрию может ждать «непростое лето», если Конгресс США не примет хотя бы один из ожидаемых законопроектов, касающихся регулирования крипторынка. По его мнению, это может свести на нет импульс, который криптовалюты получили после выборов в США. Ключевой приоритет — законопроект о стейблкоинах (GENIUS Act). Демократы сначала неожиданно отозвали поддержку законопроекта, но на этой неделе Сенат США все-таки проголосовал за продвижение законопроекта. Законопроекту еще предстоит пройти этап дебатов и финального голосования в Сенате, также его должны утвердить в Палате представителей. «Если законодательные инициативы провалятся, это может стать трудным летом для крипторынка. Но если Вашингтон сможет собраться, я думаю, бычий рынок будет неудержим. В любом случае: следите за событиями в Вашингтоне», — написал Хоуган. 

Палата представителей США на этой неделе приняла «Большой прекрасный» законопроект (Big Beautiful Bill) о бюджете. Его поддерживает Дональд Трамп и республиканское большинство. Документ предполагает масштабное снижение налогов, в том числе продление части льгот, введенных самим Трампом в 2017 году, увеличение расходов на охрану границ и оборону. Снижение налогов — одно из самых важных предвыборных обещаний президента США. 

По оценке Бюджетного управления Конгресса, предлагаемые меры могут привести к снижению поступлений в бюджет на $4 трлн в течение ближайшего десятилетия, в то время как госдолг возрастает на $3,8 трлн. Независимая бюджетная модель Пенсильванского университета (Penn Wharton Budget Model, PWBM) предупреждает: если эти изменения станут постоянными, федеральный долг США вырастет на 11,1% за 10 лет и на 24,3% за 30 лет.

Сторонники законопроекта, включая самого Трампа, утверждают, что снижение налогов стимулирует экономический рост. Но согласно расчетам PWBM, реформа почти не отразится на ВВП — за счет нее он вырастет всего лишь на 0,2% за 30 лет, при этом средняя заработная плата снизится на 0,5–0,6% за тот же период. Это ставит под сомнение эффективность предлагаемой стратегии.

Такой дисбаланс между фискальной политикой и макроэкономическим эффектом уже начинает влиять на поведение инвесторов. На фоне новостей о возможном принятии законопроекта доходность 30-летних государственных облигаций США превысила 5%. 16 мая международное рейтинговое агентство Moody’s понизило кредитный рейтинг США страны с наивысшего уровня Aaa до Aa1 и назвало рост госдолга одной из ключевых причин этого решения. 

Еще в декабре прошлого года бывший экономический советник Барака Обамы Джейсон Фурман написал статью о рисках высокого госдолга и снижения налогов. По его словам, из-за продления налоговых льгот 2017 года бюджет может не получить доходы в размере 1,5% ВВП, а госдолг начнет расти еще быстрее. Он предостерегает: при текущем подходе госдолг и дефицит будут расти быстрее, чем экономика в целом, что создает угрозу для будущего финансовой системы страны. 

Быстрое развитие искусственного интеллекта в разных сферах бизнеса и повседневной жизни оставляет в тени важную особенность рынка — доминирование крупных технологических компаний на всех этапах разработки и внедрения ИИ. Эта концентрация ресурсов и контроля может привести к ограничениям для инноваций, усилению зависимости от нескольких игроков и росту системных рисков. Об этом пишут Леонардо Гамбакорта, глава Emerging Markets Bank For International Settlements, и Ватсала Шрити, экономист Bank For International Settlements в статье для Центра исследований экономической политики (CEPR).

Они пишут, что цепочка создания модели искусственного интеллекта состоит из пяти компонентов. Первый — это аппаратное обеспечение: cпециализированные чипы, графические процессоры, серверы и дата-центры, обеспечивающие обработку колоссальных объемов информации. Их разрабатывают и производят такие гиганты, как NVIDIA, Google и Amazon. Второй компонент касается облачных вычислений. Большинство компаний пользуются услугами крупнейших облачных провайдеров — Amazon (AWS), Microsoft (Azure) и Google Cloud. Эти игроки контролируют около 75% мирового рынка облачной инфраструктуры. 

Третий компонент — это данные. Это топливо для моделей ИИ. Без большого объема качественных данных невозможно его обучить. Здесь Big Tech имеют серьезное преимущество, поскольку собирают данные со своих сервисов — поисковых систем, соцсетей, видеоплатформ и офисных приложений. Например, Google использует информацию из поиска, Gmail и YouTube, а Meta — данные пользователей Instagram и Facebook.

Четвертый компонент — это уже созданные и обученные большие языковые модели, такие как GPT, Bert, Llama, Claude. На них строятся все современные ИИ-системы. Стоимость производства таких моделей может доходить до $100 млн. 

И, наконец, пятый компонент — пользовательские приложения. Это созданные на базе больших языковых моделей продукты — ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot и другие.

Крупнейшие технологические компании активно инвестируют в развитие ИИ: в 2023 году они обеспечили треть всех глобальных инвестиций в искусственный интеллект, а в сегменте генеративного ИИ — две трети. Растущая концентрация крупных игроков вызывает серьезные вопросы о конкуренции, устойчивости и рисках для системы, пишут Гамбакорта и Шрити.

По их мнению, такое положение создает самоподдерживающийся цикл: у компаний есть доступ к облачной инфраструктуре — они создают мощные ИИ-модели. Модели обрабатывают новые данные, что улучшает их производительность. Чем лучше работает ИИ — тем больше пользователей. Больше пользователей — больше данных и доходов.

«Такой эффект сети и масштаба делает систему почти непробиваемой для конкурентов», — пишут авторы статьи.

Концентрация контроля над ИИ в руках нескольких технологических гигантов угрожает как экономике, так и обществу, отмечают Гамбакорта и Шрити. Это ограничивает конкуренцию, сдерживает инновации, повышает уязвимость инфраструктуры к сбоям и кибератакам и создает риски для финансовой стабильности. 

Чтобы изменить ситуацию, авторы предлагают, например, создавать открытые обучающие датасеты, стимулировать обмен данными между крупными компаниями и более мелкими, обеспечить всем игрокам равный доступ к облачным ресурсам и базовым моделям, а также снизить издержки на смену платформ и обеспечить совместимость сервисов.