Рыночная капитализация компаний, связанных с искусственным интеллектом, за последнее десятилетие выросла в десять раз
Как недавно отметил Джон Ланкастер, все, кроме одной, из десяти крупнейших мировых компаний завязаны на спрос на искусственный интеллект в будущем. Все они, кроме одной, американские, и вместе их стоимость составляет более половины экономики США. В последние несколько лет ожидание «революции» в области ИИ привело к резкому росту инвестиций в эти американские технологические компании. Надежды на радикальный прорыв постгуманистического интеллекта и чудесное повышение производительности настолько захватили инвесторов, что, как выразился Ручир Шарма из Financial Times, «Америка теперь — это одна большая ставка на ИИ». Инвестиции в этот сектор настолько велики, что он стал основным двигателем роста экономики США в 2025 году. Обучение и эксплуатация моделей ИИ требуют огромных объемов строительства центров обработки данных, закупки вычислительного оборудования, систем охлаждения, сетевого оборудования, подключений к электросетям и систем электроснабжения. Ожидается, что технологические компании потратят колоссальные 5 триллионов долларов на эту дорогостоящую инфраструктуру, которая по-прежнему в основном сосредоточена в США, чтобы удовлетворить прогнозируемый спрос в период с настоящего момента до 2030 года.
Но вся проблема в том, что цифры не сходятся. Для удовлетворения своих колоссальных финансовых потребностей сектор перешел от модели, в которой господствуют денежные потоки и акционерное финансирование, к заемному финансированию. В принципе, этот переход к займам мог бы просто отражать растущие возможности получения прибыли и ожидание грядущего процветания. Однако все более экзотические финансовые сделки говорят об обратном. Значительная часть ажиотажа подпитывается финансовыми циклами, в которых поставщики инвестируют в своих клиентов и наоборот. OpenAI — яркий тому пример. Ведущий поставщик чипов, Nvidia — самая дорогая компания в мире — планирует инвестировать 100 миллиардов долларов в OpenAI, фактически финансируя спрос на свою собственную продукцию. OpenAI, тем временем, тратит почти вдвое больше своей прибыли на облачную платформу Microsoft Azure, которая предоставляет вычислительные мощности для запуска ее сервисов, тем самым обогащая своего основного инвестора и накапливая долг.
Сейчас активно используются и креативные схемы финансирования. Возьмем, к примеру, планы Meta[1] по строительству огромного центра обработки данных в Луизиане. Объект стоимостью 30 миллиардов долларов будет принадлежать Beignet Investor LLC, совместному предприятию Meta и частной инвестиционной компании Blue Owl. Однако ни клиенты Blue Owl, ни Meta не будут предоставлять основную часть финансирования, которое поступает со стороны огромного пула держателей облигаций. Meta в основном берет на себя долгосрочную аренду объекта. Как отмечает Alphaville FT, «самое забавное, что Beignet выигрывает в результате кредитоспособности Meta, но кредитоспособность Meta волшебным образом не страдает от финансовых обязательств, которые представляет собой гарантия долгосрочной аренды».
Тем не менее, за хитроумными финансовыми уловками скрывается тот факт, что Meta готова потратить около 1% своего баланса на финансирование строительства центра обработки данных. Причина в том, что, вопреки заявлениям, повторяемым инвесторам в облигации, компания стремится к защите на случай, если обещанное будущее сверхинтеллекта и сверхизобилия не материализуется. Сделка Meta по строительству центра обработки данных является симптомом рыночной конъюнктуры, которую один финансовый аналитик описал как «совпадение серьезной потребности в капитале, эмитентов, менее охотно принимающих на себя остаточные риски… и свободных средств», то есть доступных денежных средств. В этих обстоятельствах задача инвестиционных банкиров состоит в том, чтобы убедить кредиторов взять на себя риски, которые они на самом деле себе не представляют. «Мы видели эту историю миллион раз», — предупреждает аналитик, особенно в преддверии финансового кризиса 2008 года.
Если рассматривать в первую очередь устойчивые балансы ведущих гипермасштабных компаний — Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet — бум ИИ может показаться устойчивым. Но по мере появления трещин в более слабых игроках, таких как Oracle, и в некоторых сегментах бизнеса по разработке ИИ, нарастает опасение, что прибыли может оказаться недостаточно для поддержания тенденции в экосистеме в целом. Бурный рост ИИ происходит после нескольких лет бурного роста фондового рынка США и многолетнего суперцикла фиктивного капитала, что влечет за собой свои собственные уязвимости. Отсюда и растущая обеспокоенность, скрывающаяся за бюрократическим языком Банка международных расчетов: «Если снижение инвестиций в ИИ будет сопровождаться значительной коррекцией фондового рынка, негативные последствия могут быть более значительными, чем предполагают предыдущие бумы. Инвесторы отдавали предпочтение акциям США, чтобы получить доступ к компаниям, занимающимся ИИ, и скрытое кредитное плечо может привести к негативным последствиям на кредитном рынке».
Ограниченные данные полевых исследований свидетельствуют о том, что существенное повышение производительности труда наблюдается только при выполнении таких задач, как подготовка текстов, программирование и обслуживание клиентов в колл-центрах. На начальном этапе наблюдается задержка, поскольку компании несут расходы на обучение использованию технологии, но со временем пользователи начинают получать выгоду. Поскольку ожидается, что технология получит широкое распространение и будет стимулировать непрерывные инновации и улучшения, в том числе в НИР, ожидания экономической выгоды высоки. Если искусственный интеллект повысит производительность, как и обещано, пользователи будут готовы платить значительно больше за доступ к нему. По данным JP Morgan, учитывая размер ожидаемых капитальных затрат, поставщикам ИИ потребуется «около 650 миллиардов долларов годового дохода на постоянной основе», чтобы получить 10% прибыли — «невероятно большая сумма». Это эквивалентно примерно 35 долларам в месяц на каждого из 1,5 миллиарда активных пользователей iPhone, или 0,55% мирового ВВП. На данный момент цены искусственно занижены, поскольку компании, занимающиеся ИИ, скрывают реальный объем издержек, чтобы удержать клиентов. Если повышение эффективности действительно произойдет, проблем не возникнет; у процветающих компаний будет достаточно ресурсов, чтобы оплатить счета. Даже если эффект будет незначительным, инвесторы в ИИ все равно могут получить огромные прибыли. Через пару лет, когда ИИ настолько проникнет в рабочие процессы, что затраты на выход станут непомерно высокими, клиенты не смогут отказаться от инвестиций и будут вынуждены платить. Мир подсядет на ИИ, а технологические компании получат солидную прибыль.
Никто не должен сомневаться в том, что это стратегия крупных технологических компаний, и что даже череда неудач в бизнесе ИИ не заставит их от неё отступить. История капитализма полна фаз кризиса, за которыми следуют драматические моменты консолидации, и ведущие технологические компании могут даже извлечь выгоду из отраслевых потрясений. Более того, учитывая огромное политическое влияние миллиардеров из Силиконовой долины на правительство США, можно ожидать, что они будут изо всех сил бороться за мобилизацию политической поддержки для достижения своих целей. При необходимости они всегда могут подкрепить свою позицию относительно будущего геополитическими интересами, представив победу в гонке ИИ над Китаем как экзистенциальную проблему для страны и наращивая выгодные военные контракты.
А между тем нарастают серьёзные проблемы. Внедрение ИИ стало вирусным после запуска ChatGPT 30 ноября 2022 года, и стоимость компаний резко возросла. Но темпы внедрения в бизнесе оказались не такими высокими, как ожидалось. Несмотря на ажиотаж, использование ИИ на рабочем месте не стремительно растёт и, возможно, даже замедляется, и касается лишь небольшой части рабочей силы. Последние данные свидетельствуют об отсутствии немедленного повышения производительности труда при использовании ИИ. Короче говоря, хотя некоторая автоматизация и происходит, нет никаких доказательств скорого прорыва ИИ, способного обеспечить прогнозируемые огромные экономические выгоды.
Как хорошо известно радикальным критикам и убедительно доказывают Дарон Асемоглу и Саймон Джонсон, капиталистического развития, движимого исключительно повышением эффективности, не существует; повышение технической эффективности — это макроэкономический результат, зависящий от институциональной среды. Мощные технологии могут оказаться нерентабельными и не быть внедрены, если структура рынка не позволяет инвесторам получить от этого выгоду; и они могут привести к обнищанию рабочей силы, если повлекут за собой массовые увольнения. В случае с ИИ непосредственной опасностью, по-видимому, является эпидемия деморализации рабочей силы. Исследования показывают, что интенсивное использование ИИ демотивирует и снижает квалификацию сотрудников, провоцируя у них утрату мотивации и спонсируя посредственность. Мы даже можем увидеть обратную «J-образную кривую производительности»: краткосрочный рост производительности быстро нивелируется ухудшением качества рабочей силы.
Еще одна проблема — это потери, которые могут возникнуть в результате квазирелигиозной ставки на ИИ со стороны крупных технологических компаний, чему способствует частное лидерство в отрасли и склонность рынков к мании. Контраст между американским и китайским подходами к ИИ показателен. Капиталистические экономики сталкиваются с серьезной проблемой координации, как подчеркнул Майкл Робертс: «В Китае существует план достижения ключевых технологических целей, которые поднимут всю экономику», но «в крупнейших капиталистических экономиках все яйца ИИ находятся в одной корзине, принадлежащей частным компаниям, занимающимся гипермасштабированием ИИ, и семи гигантским технологическим медиакомпаниям — и для них ключевым фактором является прибыльность, а не технологические результаты».
В дальнейшем, если финансовое давление на сектор усилится, неясно, будут ли материальные последствия бума сопоставимы с последствиями предыдущих пузырей. Действительно, строительство и инфраструктура составляют лишь меньшую часть расходов на создание мощностей центров обработки данных; почти три четверти инвестиций приходится на ИТ-оборудование – в основном на передовые чипы (графические процессоры). В отличие от оптоволоконных кабелей эпохи доткомов или железных дорог XIX века, чипы для ИИ необходимо часто заменять по мере снижения их производительности и совершенствования технологий. Если из-за опасений по поводу прибыльности инвестиции внезапно прекратятся, то существенное сокращение доступности ИИ по сравнению с его нынешним изобилием станет вполне вероятным. Теоретически, если сокращение капитальных затрат перевесит снижение затрат за счет улучшения процессов ИИ, последствия бума ИИ будут недолговечными, и доступная вычислительная мощность для обычных запросов ИИ может снизиться.
Проблема морального устаревания имеет решающее финансовое значение. Действительно, кредиты для центров обработки данных «почти всегда являются неамортизируемыми: платежи не идут на уменьшение суммы долга. Наоборот, они представляют собой бессрочное финансирование того, что считается бессрочным активом. Предполагается, что по истечении срока кредита — обычно от пяти до семи лет — вся сумма будет рефинансирована». Но если чипы практически ничего не стоят через пять лет, кто будет рефинансировать актив, ключевой компонент которого полностью обесценился?
Это не говоря уже об экологическом стрессе, вызванном растущим спросом на землю, энергию и воду для работы центров обработки данных, что ставит всю эту гонку за ИИ в неустойчивое положение. В этом контексте идеологическая функция нарратива крупных технологических компаний о завоевании космоса заключается в том, чтобы придать убедительность фантазии о полностью цифровом будущем. Как объясняет проект Google «Suncatcher», «спрос на вычислительные мощности для ИИ — и энергию — будет продолжать расти», и «на подходящей орбите солнечная панель может быть в 8 раз продуктивнее, чем на Земле, и производить энергию почти непрерывно, снижая потребность в батареях», поэтому «в будущем космос может стать лучшим местом для масштабирования вычислительных мощностей для ИИ».
На Земле растущий спрос на дешевую энергию и редкоземельные элементы проявляется в форме старомодного империализма. Новая доктрина безопасности США ясно дает понять, что они хотят сохранить за собой «полушарие… которое поддерживает критически важные цепочки поставок». Конфискация администрацией Трампа венесуэльской нефти и экспансионистские претензии на Гренландию в отношении критически важных полезных ископаемых, желанных технологическими миллиардерами, показывают, насколько серьезны их намерения. Если искусственный интеллект продолжит разочаровывать, империалистические авантюры вполне могут усилиться – дигитальная жажда химерического повышения эффективности сменится хищнической гонкой за снижением затрат в новую эпоху того, что Дэвид Харви так точно назвал «накоплением путем грабежа».
[1] Экстремистская организация, запрещенная в РФ.