Daugelis nerimauja dėl galimo neigiamo poveikio Amerikos dirbtinio intelekto įmonėms, jei Kinija imsis lyderystės pasaulinėje dirbtinio intelekto plėtroje, ypač transporto ir pramonės sektoriuose.
Yra realus susirūpinimas, kad jei Kinija imsis lyderystės pasaulinėje dirbtinio intelekto plėtroje, ypač tokiose srityse kaip transportas ir pramonė, Amerikos dirbtinio intelekto įmonės gali patirti didelių nuostolių ir iššūkių.
Štai kodėl ir kokie JAV ir Kinijos dirbtinio intelekto konkurencijos aspektai prisideda prie šio galimo rezultato:
Rinkos dalis ir pasaulinis pritaikymas: Kinija aktyviai siekia savo dirbtinio intelekto modelių ir sistemų pasaulinio pritaikymo, ypač besivystančiose šalyse, įgyvendindama tokias iniciatyvas kaip „Skaitmeninis šilko kelias“ ir „Vienos juostos ir kelio“ iniciatyva. Jei Kinijai pavyks įdiegti savo dirbtinio intelekto technologijas kaip standartą šiuose regionuose, tai gali reikšti prarastą rinkos dalį ir pajamas Amerikos įmonėms.
Vyriausybės parama ir pramonės politika: Kinijos centralizuota vyriausybės strategija tvirtai remia vidaus dirbtinio intelekto plėtrą, įskaitant subsidijas, mokslinių tyrimų finansavimą ir dėmesį dirbtinio intelekto integravimui į įvairius sektorius, tokius kaip gamyba, sveikatos apsauga ir autonominės transporto priemonės. Tai prieštarauja JAV požiūriui, kuris, anot „Forbes“, labiau remiasi privačiojo sektoriaus inovacijomis ir mažiau kišasi į vyriausybę. Šis vyriausybės paramos skirtumas galėtų suteikti Kinijos įmonėms konkurencinį pranašumą plečiant ir diegiant, ypač besivystančiose rinkose.
Talentai ir skaičiavimo infrastruktūra: Tiek JAV, tiek Kinija pripažįsta talentų ir skaičiavimo galios svarbą dirbtinio intelekto lyderystei. Kinija investuoja į pasaulinių talentų pritraukimą ir tvirtos skaičiavimo infrastruktūros, įskaitant Nacionalinį integruotą skaičiavimo tinklą, kūrimą. Nors JAV šiuo metu pirmauja didelio masto dirbtinio intelekto kūrimo ir prieigos prie pažangiausių skaičiavimo technologijų srityje, Kinijos pastangos panaikinti šią spragą sparčiai plečiasi.
Alternatyvi dirbtinio intelekto strategija ir atvirojo kodo modeliai: Kinija taip pat ieško alternatyvių dirbtinio intelekto kūrimo strategijų, įskaitant atvirojo kodo dirbtinio intelekto modelių taikymą. Nors JAV tradiciškai daugiausia dėmesio skyrė uždaroms, griežtai kontroliuojamoms dirbtinio intelekto sistemoms, Kinijos atvirojo kodo požiūris kartu su tokių įmonių kaip „DeepSeek“ pastangomis kurti efektyvius ir prieinamus modelius galėtų padaryti Kinijos dirbtinio intelekto sprendimus patrauklesnius visame pasaulyje, ypač šalims, kurios baiminasi JAV apribojimų arba ieško ekonomiškai efektyvių alternatyvų.
Poveikis pasaulinėms tiekimo grandinėms: Dirbtinis intelektas gali reikšmingai pakeisti pasaulines tiekimo grandines ir prekybą. Jei Kinija pirmaus kurdama ir diegdama dirbtinio intelekto valdomus logistikos ir gamybos sprendimus, jos įmonės galėtų įgyti pranašumą pasaulinėje prekyboje, o tai gali turėti įtakos Amerikos įmonėms, veikiančioms šiuose sektoriuose.
Švelninantys veiksniai ir JAV strategija
Nepaisant galimų nuostolių, svarbu atsižvelgti į kai kuriuos švelninančius veiksnius ir JAV pastangas išlaikyti savo lyderystę dirbtinio intelekto srityje:
JAV pirmauja kuriant fundamentinius dirbtinio intelekto modelius: JAV šiuo metu pirmauja kuriant didelio masto, pažangiausius dirbtinio intelekto modelius, o 2024 m. jų modelių skaičius bus didesnis nei Kinijos.
Dėmesys inovacijoms ir moksliniams tyrimams: JAV ir toliau pabrėžia inovacijas ir mokslinius tyrimus dirbtinio intelekto srityje, siekdamos išlaikyti savo technologinį pranašumą.
Tarptautinis bendradarbiavimas ir standartai: JAV siekia bendradarbiauti su Kinija dirbtinio intelekto projektuose, kartu bendradarbiaudamos su demokratiniais sąjungininkais ir partneriais, kad sukurtų tvirtas dirbtinio intelekto normas ir standartus, siekdamos formuoti dirbtinio intelekto valdymo ir diegimo ateitį.
Iššūkių sprendimas ir ekosistemos stiprinimas: JAV vyriausybė daugiausia dėmesio skiria tokių iššūkių sprendimui kaip talentų ugdymas, pakankamo energijos tiekimo duomenų centrams užtikrinimas ir universitetų bei startuolių prieigos prie didelio našumo dirbtinio intelekto skaičiavimo skatinimas.
Išvada
Kinijos dirbtinio intelekto lyderystės transporto ir pramonės srityse potencialas neigiamai paveikti Amerikos dirbtinio intelekto bendroves kelia didelį susirūpinimą. Kinijos strateginis požiūris, įskaitant vyriausybės paramą, dėmesį praktiniam pritaikymui ir pasaulinę veiklą, gali kelti rimtą iššūkį JAV dominavimui dirbtinio intelekto srityje. Tačiau JAV aktyviai stengiasi išlaikyti savo lyderystę diegdamos inovacijas, ugdydamos talentus ir bendradarbiaudamos tarptautiniu mastu.
Galiausiai, pasaulinės dirbtinio intelekto aplinkos ateitis priklausys nuo to, kaip JAV ir Kinija įveiks šią sudėtingą ir daugialypę konkurenciją, subalansuodamos inovacijas, konkurenciją ir galimą bendradarbiavimą, kad formuotų dirbtinio intelekto plėtros ateitį ir jos poveikį pasauliui.
„Per pastarąsias dvi savaites viena po kitos didelės technologijų bendrovės pranešė apie stulbinančius pelnus, kai dirbtinis intelektas tapo plačiai paplitęs.
Pažvelgus atidžiau, išryškėja ir labiau nerimą kelianti dirbtinio intelekto bumo pusė. Visos išlaidos lustams, duomenų centrams ir kitai dirbtinio intelekto infrastruktūrai sekina Amerikos korporacijų pinigus.
Tai pabrėžia paslėptą dirbtinio intelekto bumo riziką. Neabejotina, kad jis ilgainiui gali padidinti ekonomikos augimą ir produktyvumą. Tačiau šio pakilimo finansavimas kelia įtampą įmonėms ir kapitalo rinkoms.
Nuo 2023 m. pirmojo ketvirčio investicijos į informacijos apdorojimo įrangą išaugo 23 %, atmetus infliaciją, o bendras bendrasis vidaus produktas išaugo tik 6 %. Pirmąjį pusmetį investicijos į informacijos apdorojimą sudarė daugiau nei pusę lėto 1,2 % bendro augimo tempo. Iš esmės, dirbtinio intelekto išlaidos rėmė ekonomiką, o vartotojų išlaidos stagnavo.
Didžiąją dalį šių investicijų sudaro grafikos apdorojimo įrenginiai, atminties lustai, serveriai ir tinklo įranga, skirti apmokyti ir paleisti didelius kalbos modelius, kurie yra pakilimo centre. O visai šiai skaičiavimo galiai reikia pastatų, žemės ir elektros energijos gamybos.
Tai keičia didžiųjų technologijų įmonių verslo modelius.
Daugelį metų investuotojai mylėjo šias įmones, nes jos buvo „neturtingos turto“, uždirbančios pelną iš nematerialiojo turto, pavyzdžiui, intelektinės nuosavybės, programinės įrangos ir skaitmeninių platformų su „tinklo efektais“. Vartotojai plūdo į „Facebook“, „Google“, „iPhone“ ir „Windows“, nes tai darė ir kiti vartotojai. Pajamų didinimui nereikėjo beveik jokių naujų pastatų ir įrangos, todėl jie tapo pinigus generuojančiomis mašinomis.
Tai matyti iš laisvo pinigų srauto, maždaug iš veiklos atėmus kapitalo išlaidas.
Tai, ko gero, yra gryniausias verslo pagrindinio pinigus generuojančio potencialo matas. Pavyzdžiui, „Amazon.com“ investuotojams sako: „Mūsų finansinis dėmesys sutelktas į ilgalaikį, tvarų laisvo pinigų srauto augimą.“
Nuo 2016 iki 2023 m. „Alphabet“, „Amazon“, „Meta Platforms“ ir „Microsoft“ laisvas pinigų srautas ir grynasis pelnas augo maždaug vienodai. Tačiau nuo 2023 m. šių dviejų bendrovių rodikliai skyrėsi.
Remiantis „FactSet“ duomenimis, antrąjį ketvirtį keturių bendrovių bendros grynosios pajamos, palyginti su dvejais metais anksčiau, padidėjo 73 % iki 91 mlrd. JAV dolerių, o laisvas pinigų srautas sumažėjo 30 % iki 40 mlrd. JAV dolerių.
Nepaisant akivaizdaus dirbtinio intelekto ekonominio potencialo, finansinė grąža išlieka klaustukas. „OpenAI“ ir „Anthropic“, dvi pagrindinės savarankiškos didelių kalbų modelių kūrėjos, nors ir sparčiai auga, patiria nuostolių.
Daugelio didžiųjų technologijų bendrovių naujausio pelno duomenys atspindi jų nusistovėjusias franšizes: reklamos išlaidos „Meta“ ir „Alphabet“, „iPhone“ – „Apple“. Kalbant apie tai, kada jų dirbtinio intelekto įranga atsipirks, jos pataria kantrybės.
„Meta“ pranešė, kad antrąjį ketvirtį pelnas išaugo 36 %, tačiau laisvas pinigų srautas sumažėjo 22 %. „Amazon“ per pastaruosius metus padidino investicijas į „Amazon Web Services“, kuri talpina duomenis ir valdo dirbtinio intelekto modelius išorės klientams, o laisvas pinigų srautas, palyginti su praėjusiais metais, sumažėjo dviem trečdaliais.
Kol kas investuotojai didžiąsias technologijų bendroves vertina taip, tarsi jų turtu turtingas verslas būtų toks pat pelningas, kaip ir jų turtu mažai turtingi modeliai.
„Dotcom“ stiliaus griūtis atrodo neįtikėtina. Didelės dirbtinio intelekto išlaidos yra brandžios ir pelningos, o skaičiavimo galios paklausa viršija pasiūlą. Tačiau jei jų pajamų ir pelno prielaidos pasirodys pernelyg optimistiškos, jų kapitalo išlaidų tempą bus sunku išlaikyti.
Po pasaulinės finansų krizės didžiosios technologijų bendrovės buvo ir mažų palūkanų normų naudos gavėjos, ir priežastis. Šios įmonės iš veiklos generavo penkis–aštuonis kartus daugiau pinigų, nei investavo, ir šios laisvos lėšos buvo grąžintos į finansų sistemą, skaičiuoja Jasonas Thomasas, „Carlyle Group“ tyrimų vadovas. Tai padėjo išlaikyti žemas ilgalaikes palūkanų normas, kaip ir infliacija, nukritusi žemiau Federalinio rezervo 2 % tikslo, bei FED pirko obligacijas. Savo ruožtu žemos palūkanų normos privertė investuotojus dar labiau vertinti šių įmonių būsimą pelną.
Šiandien vyriausybės deficitas yra didesnis, infliacija viršija 2 %, o FED mažina savo obligacijų portfelį. Tuo tarpu korporacijos susiduria su dideliais investicijų poreikiais, kad galėtų išnaudoti dirbtinį intelektą ir perkelti gamybą į kitas šalis, kad išvengtų tarifų.
Thomasas skaičiuoja, kad nuo 2020 m. jų bendras laisvas pinigų srautas, palyginti su BVP, buvo 78 % mažesnis nei tuo pačiu laikotarpiu po 2009 m.
Visa tai rodo, kad ateinančiais metais palūkanų normos turi būti gerokai didesnės nei metais iki pandemijos. Tai dar viena rizika ekonomikai ir šioms įmonėms, kurios investuotojai gali iki galo neįvertinti.” [1]
1. U.S. News -- Capital Account: Boom in AI Carries Hidden Economic Risk. Ip, Greg. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 05 Aug 2025: A2.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą