Про искусственный интеллект (ИИ) сейчас говорят почти на каждом углу: ИИ — это одно, ИИ — это другое, он заменит миллионы сотрудников, а прежние работники будут лежать на диване, плевать в потолок и получать базовый безусловный доход.
Некоторые пугают: ИИ захватит мир и уничтожит человечество, поскольку мы неразумны. В общем, шумихи много. Насколько она оправдана? Вот, к примеру, МВФ выразил скептическое предупреждение, утверждая, что на рынке ИИ возник большой «пузырь», многие ожидания не сбываются, а самое главное — неоправданны высокие прогнозы по прибыли и производительности. При этом инвестиции в развитие ИИ и сопутствующих отраслей колоссальны. Но окупятся ли эти вложения и когда? А если рынок осознает наличие «пузыря», то он может «лопнуть» даже сильнее, чем во время «краха доткомов» в начале нулевых, когда восстановление заняло более десяти лет. Это, в свою очередь, окажет крайне негативное влияние на мировую экономику. Для России это обернется резким снижением спроса на ее основные экспортные товары.
Опрос управляющих инвестиционными фондами, проведенный Bank of America, показал, что 54% инвесторов считают акции компаний, работающих в сфере ИИ, пузырем, 38% не верят в его перспективы. Среди последних, например, экономист Goldman Sachs Джозеф Бриггс, который убежден, что миллиарды долларов инвестиций в центры обработки данных обязательно окупятся и принесут прибыль. По его оптимистичным прогнозам, американские компании смогут получить до 8 трлн долларов выручки благодаря ИИ. Однако это произойдет в долгосрочной перспективе. А вот сколько она будет длиться, никто не может сказать. В конце концов, те же «доткомы» оказали ощутимое экономическое и социальное воздействие. Лишь через 20 лет после краха, когда цифровизация действительно достигла нового уровня.
Недавно ведущий производитель микросхем корпорация Nvidia анонсировала планы инвестировать до 100 миллиардов долларов в OpenAI для финансирования нового поколения центров обработки данных, в то время как OpenAI обязалась закупить миллионы чипов Nvidia для этих объектов. Несколько дней спустя OpenAI подписала аналогичное многомиллиардное соглашение с другим производителем чипов AMD. Но когда же окупятся эти колоссальные суммы? При том, что текущие большие языковые модели (LLM) — это хит систем ИИ, обученных на огромных объемах текстовых данных для понимания и генерации человеческого языка, часто оказываются убыточными. А массовое внедрение ИИ не приводит к значительному росту производительности труда и, что самое важное, не создает новых рабочих мест. Происходит лишь замещение сотрудников, выполняющих рутинные функции.
Так же было и перед крахом «доткомов». Когда огромные инвестиции хлынули в телекоммуникационную и компьютерную инфраструктуру, делая ставку на экспоненциальный спрос на интернет. Но его тогда не оказалось, и начались массовые банкротства. Проблема заключалась не в недостатке потенциала у интернета (в чем мы убедились лишь сейчас), а в том, что темпы освоения капитала опережали внедрение технологий в производственную практику. Так и сейчас: концентрация рынка достигла тревожного уровня: на семь крупнейших технологических компаний Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta (признана экстремистской в РФ), Nvidia и Tesla приходится более трети индекса S&P 500, что вдвое превышает показатели крупнейших технологических компаний во время пузыря 2000 года. В создание инфраструктуры и программного обеспечения для ИИ уже было вложено от 3 до 6 трлн долларов, что обеспечило практически весь экономический рост США за последний год. Десять крупнейших американских компаний, занимающихся разработкой ИИ, обеспечили значительную часть прироста фондового рынка США за последние два года и сейчас оцениваются в 35 трлн долларов, что составляет почти половину всего рынка.
Однако эти рыночные оценки компаний, работающих в сфере ИИ, основаны скорее на агрессивных сверхоптимистичных прогнозах, нежели на текущих доходах. Огромные средства направляются в центры обработки данных, цепочки поставок чипов и новые модели LLM, тогда как внедрение на уровне корпораций происходит намного медленнее.
Да, число пользователей чат-бота ChatGPT быстро достигло 100 миллионов, став рекордом среди любых приложений, но на уровне компаний массовое внедрение не происходит. Он остается на уровне «развлечений». Главное, что не наблюдается роста производительности труда. Хотя, согласно подсчетам Стэнфордского университета, уровень внедрения технологий в бизнесе возрос с 55% в 2023 году до 78% в 2024 году. То есть ажиотаж на уровне потребительского использования не привел к масштабным изменениям в производственных компаниях. Просто потому, что такие компании не имеют четкого представления о финансовой отдаче. Что они получат на выходе в деньгах? А есть еще ограничения по потреблению энергии. Те же центры обработки данных требуют ее в огромных объемах. И потребление энергии в центрах обработки данных только в США удвоится к 2030 году, что поставит под угрозу экономику дальнейшего масштабирования ИИ и может создать энергодефицит для других отраслей.
Интересное сравнение приводит ряд исследователей ИИ, ссылаясь на период с 1790 по 1840 год, который получил название «пауза Энгельса», в честь Фридриха Энгельса, который впервые обозначил данное явление применительно к британской экономике. В этот период зарплата британского рабочего класса оставалась на месте, в то время как безработица заметно возросла. На этом фоне ВВП на душу населения стремительно рос благодаря новым технологиям промышленной революции. «Простым людям» с этого роста ВВП ничего не перепадало, так было целых полвека.
Мы пока не понимаем, что принесет нам ИИ: отнимет у нас рабочие места или станет мощным помощником. А вдруг он приведет, скажем, к 50-60 процентной безработице без создания новых мест? В этом случае потребуется полное переосмысление всей системы налогообложения и социального обеспечения. И, возможно, этот период наступит раньше, чем мы думаем. Впрочем, «пузырь» ИИ может и лопнуть, отложив необходимость решения на несколько десятилетий. А там что-нибудь придумаем. Уже не мы, а будущее поколение.
Фото: hi-tech.mail.ru