Как оценить инвестбум в ИИ? Отвечают нобелевский лауреат и преподаватель MIT Sloan

Рынок спорит о том, как оценивать нынешний этап бурного развития ИИ. Нобелевский лауреат по экономике 2024 года Саймон Джонсон и старший преподаватель Школы менеджмента MIT Sloan Пьеро Новелли в материале для Project Syndicate предлагают обратиться к истории прошлых инвестиционных бумов, чтобы понять, как действовать сегодня.   

В 1978 году вышла книга Чарльза Киндлбергера «Мании, паники и крахи», ставшая классической историей инвестиционных бумов и последующих падений. Такие бумы можно разделить на те, которые заканчиваются строительством чего-то полезного (например, железнодорожной системы в середине XIX века в Великобритании, США и других странах), и те, которые не приводят к этому (например, печально известная тюльпаномания в Нидерландах в XVII веке и безумие субстандартной ипотеки в начале 2000-х годов). 

По любым критериям, США и, соответственно, весь мир сейчас переживают интенсивный спекулятивный бум ИИ. Но приведут ли все эти инвестиции к созданию чего-то действительно полезного? Для кого именно и для каких целей? И если у этого процесса есть обратная сторона, какой она окажется?

Работа Киндлбергера и все, что произошло с 1978 года, подсказывает, что для оценки инвестиционных бумов следует использовать три основных вопроса.

Во-первых, означает ли бум нечто большее, чем просто рост цен на активы (как это произошло с американским жильем перед мировым финансовым кризисом 2008 года)? С этой точки зрения, сегодня, безусловно, наблюдается большая волна инвестиций в оборудование (например, в центры обработки данных) в США и других странах. Более того, инвестиции в информационно-технологическую инфраструктуру — важный ресурс для компаний и правительства — могут повысить производительность труда и, следовательно, способствовать экономическому росту. (Неприятным следствием этого является потенциально значительное воздействие на окружающую среду, особенно из-за увеличения спроса на электроэнергию и воду).

Во-вторых, финансируется ли инвестиционный бум в основном за счет заемных средств (один из основных факторов кризиса 2008 года)? Для ИИ однозначного ответа нет. Крупнейшие компании имеют достаточно положительного денежного потока, чтобы покрыть уже сделанные расходы. Но некоторые уже сами финансируют поставщиков (например, чтобы другие фирмы могли покупать чипы). Кредитные риски в таких схемах, мягко говоря, неясны: какие-то залоги могут устареть еще до того, как будут погашены кредиты.

А с ростом капитальных затрат растет и риск для кредитных рынков, банковской системы и, возможно, даже правительства (хотя нельзя с точностью утверждать, что технокорпорации «слишком велики, чтобы обанкротиться» и нуждаются в госгарантиях по долгам). В октябре Meta закрыла крупнейшую в истории сделку с Blue Owl по привлечению частного капитала для финансирования своего центра обработки данных Hyperion. $27 млрд были направлены в забалансовую компанию специального назначения (SPV).

И это только капля в море. По оценкам, в ближайшие пять лет в инфраструктуру ИИ будет вложено от $3 трлн до $7 трлн. Технологические компании уже дали понять, что будут активно выходить на долговые рынки, в том числе использовать новые, более рискованные схемы финансирования. Ожидается, что объем частного кредитования составит около $800 млрд в ближайшие 2–3 года, уже к началу 2025 года он, по оценкам, достиг $450 млрд. Пока неясно, оправдаются ли эти ставки и каким образом.

Третий вопрос, возможно, самый важный на данный момент: как именно будет использоваться эта технология? Беседы с топ-менеджерами крупных корпораций традиционных отраслей — компаний, которые, как принято считать, обеспечивают высокий спрос на решения ИИ, — подтверждают, что, хотя все они рассчитывают добиться значительной экономии и эффективности за счет ИИ, почти никто из них не может с уверенностью назвать дополнительные источники дохода (например, новые направления бизнеса). 

Банки, скорее всего, смогут повысить эффективность при обработке документов, выявлении мошенничества, управлении рисками, соблюдении нормативных требований, в алгоритмических инвестициях и торговле, и/или маркетинге и анализе клиентских данных. Промышленные компании, вероятно, получат преимущества за счет сокращения числа сотрудников, занимающихся канцелярской работой, управлением запасами и ресурсами, маркетингом и инженерными работами на местах.

Если люди, которых вытеснит ИИ, смогут быстро найти новую, продуктивную и (в идеале) высокооплачиваемую работу, то мы окажемся на пути к ускорению роста производительности труда, что благотворно скажется на уровне жизни и государственных финансах. Таков был эффект железнодорожного бума XIX века, по крайней мере в тех странах, где институты были достаточно инклюзивными, чтобы позволить обычным людям создавать компании, приобретать новые навыки и участвовать в профсоюзах. Но во время других крупных волн автоматизации экономики, которые не смогли быстро создавать достаточно новых рабочих мест, возникали серьезные проблемы на рынке труда, а общие результаты по росту производительности нередко оказывались разочаровывающими.

Все это касается и бума в области ИИ. Да, есть избыток. Да, инвесторы и руководители будут совершать ошибки. И да, большинство доходов (а также убытков) от акций, скорее всего, получат люди, которые уже состоятельны, поскольку владение акциями распределено неравномерно.

Несмотря на все это, ни одна страна, ни одна компания, ни один гражданин не выиграют от того, что будут сидеть в стороне. Возможно, сейчас безопаснее ничего не делать и ждать, пока появятся более совершенные версии технологии, но это не путь к развитию навыков для будущего и созданию большего количества хороших рабочих мест. Более того, именно изобретатели и владельцы новых технологий влияют на стандарты — как технические правила, так и этические принципы — и определяют соответствующую политическую повестку дня.

Политическая элита США любит инновации, поскольку они дают ей конкурентные преимущества и служат источником политических пожертвований. Опасаясь Китая, американский технологический сектор идет полным ходом по пути расширения ИИ с минимальными ограничениями. Все остальные в США и по всему миру должны хорошенько подумать о том, как играть в эту игру.

Как ваше общество может более ответственно подойти к внедрению ИИ, например, для улучшения предоставления госуслуг? Как частный сектор может использовать ИИ для создания большего количества хороших рабочих мест? Как обеспечить достаточную защиту частной жизни? Как защитить детей и другие уязвимые группы от серьезного вреда?

Путь развития технологии можно формировать, и путь революции ИИ определяется уже сейчас. Начиная с эпохи каналов и железных дорог и заканчивая эпохой интернета, можно извлечь один суровый, но простой урок: если вы, ваша компания или страна будете сидеть сложа руки и ждать, пока осядет пыль, вы можете не получить от технологии того, что хотите и в чем нуждаетесь.

В подготовке этого материала участвовала Кори Клеммер.

Project Syndicate, 2025.

www.project-syndicate.org