„Ekonomika arba klesti, arba yra ant recesijos ribos. Sąžiningai, galima būtų argumentuoti abiem atvejais.
Plačiausias ekonomikos rodiklis – infliacijos pakoreguotas bendrasis vidaus produktas – trečiąjį ketvirtį augo stulbinamu 3,8 % metiniu tempu, prognozuoja Atlantos federalinio rezervo banko modelis.
Vis dėlto užimtumas ir dirbtų valandų skaičius per tris mėnesius iki rugpjūčio vos išaugo. Rugsėjo mėnesio duomenys penktadienį nebuvo paskelbti dėl vyriausybės darbo uždarymo. Darbo užmokesčio tvarkytoja ADP prognozuoja, kad rugsėjį privačių įmonių darbo vietų skaičius sumažėjo.
BVP ir užimtumas kartais juda skirtingomis kryptimis, bet retai tiek daug.
Yra keletas galimų paaiškinimų. Pirma, vartojimo, investicijų ir prekybos duomenys, įtraukiami į BVP, ir užimtumo duomenys už praėjusius mėnesius gali būti neteisingi ir gali būti peržiūrėti.
Antra, atotrūkis yra anomalinis ir tikriausiai išnyks – dėl lėtesnio BVP augimo, daugiau darbo vietų arba abiejų. Neilas Dutta iš „Renaissance Macro Research“ teigė, kad vartotojų išlaidas lėmė netvarus santaupų sumažėjimas ir, remiantis kredito kortelių duomenimis, jos jau sumažėjo rugsėjį.
Trečioji galimybė yra įdomiausia: gali būti, kad gresia produktyvumo bumas, o tai reiškia, kad ekonomika galėtų augti sparčiau, esant mažesnei infliacijai.
Padidėjusi produkcija nedidinant valandų skaičiaus, darbo produktyvumas, per metus išaugo apie 3,5 % – tai tvirtas tempas.
Kadangi skirtumas tarp BVP ir užimtumo greičiausiai nebus ilgalaikis, neišliks ir produktyvumo rodikliai. Nepaisant to, įskaitant trečiojo ketvirčio įvertį, produktyvumas per pastaruosius dvejus metus augo apie 2 % per metus. Tai nemažas padidėjimas, palyginti su 1–1,5 % tempu, kuris vyravo dešimtmetį iki pandemijos, ir rodo, kad kažkas vyksta.
Tas kažkas labai tikėtina susijęs su technologijomis. Vienas iš kandidatų yra generatyvinis dirbtinis intelektas, įkūnytas dideliuose kalbos modeliuose arba LLM, tokiuose kaip „ChatGPT“, išleistuose mažiau nei prieš trejus metus. Priėmimas buvo stebėtinai greitas: birželį „Gallup“ nustatė, kad 19 % darbuotojų naudojosi dirbtiniu intelektu kelis ar daugiau kartų per savaitę. „Walmart“ neseniai pareiškė, kad per ateinančius trejus metus užimtumo lygis išliks nepakitęs, nes dirbtinis intelektas pakeis „tiesiogine prasme kiekvieną darbą“.
Vis dėlto prireikė dešimtmečių, kol elektra ir kompiuteriai transformavosi. verslas ir ekonomika, ir tas pats gali būti pasakytina ir apie dirbtinį intelektą.
Vienoje plačiai cituojamoje „Nanda“, Masačusetso technologijos instituto dirbtinio intelekto iniciatyvos, paskelbtoje ataskaitoje nustatyta, kad 95 % iš 52 apklaustų organizacijų negavo jokios grąžos iš savo dirbtinio intelekto iniciatyvų. Tai rodo, kad dirbtinis intelektas dar nepadarė pakankamai poveikio, kad padidintų bendrą ekonomikos produktyvumą.
Tačiau teisės magistro studijos remiasi esamomis investicijomis į elektroninę prekybą, programinę įrangą, didžiuosius duomenis, debesų kompiuteriją ir mašininį mokymąsi. Neseniai atliktoje „Goldman Sachs“ analizėje nustatyta, kad produktyvumo augimas buvo sutelktas technologijų ir susijusiuose sektoriuose, tokiuose kaip moksliniai tyrimai, inžinerija ir konsultavimas. Tai taip pat labiau pastebima tarp sparčiausiai augančių „superžvaigždžių“ įmonių.
„Nors tikriausiai per anksti visą pagreitį priskirti dirbtiniam intelektui, šios pramonės šakos turi vienus stipriausių dirbtinio intelekto technologijų panaudojimo atvejų“, – pažymėjo Goldmanas.
Didžiulės sumos, kurias tokios įmonės kaip „Oracle“, „Amazon.com“ ir „Meta Platforms“ išleidžia mikroprocesoriams, duomenų centrams ir elektros energijos gamybai, reikalingiems dirbtiniam intelektui valdyti, daugeliui atrodo kaip burbulas. Tačiau burbulai vis tiek gali duoti realios produktyvumo naudos.
Tai tikrai buvo tiesa, kalbant apie interneto technologijų bumą prieš kartą. „Citigroup“ ekonomistai neseniai palygino šiuos du epizodus. Ankstesnis bumas prasidėjo 1995 m., kai buvo išleista pirminė „Netscape“ akcijų emisija ir visiškai komercializuota Nacionalinio mokslo fondo sukurta tinklo infrastruktūra.
„Citi“ nustatė, kad per pirmuosius penkerius bumo metus metinės su internetu susijusios investicijos išaugo net 1,25 % BVP. Metinis produktyvumo augimas nuo 1995 iki 2004 m. vidutiniškai siekė 2,9 %, t. y. dvigubai didesnis nei per du ankstesnius dešimtmečius. Tokiu tempu pajamos vienam gyventojui padvigubėja per 24, o ne per 47 metus. Produktyvumo padidėjimas padidino metinį ekonomikos augimą iki 3,3 %.
„Citi“ apskaičiavo, kad metinės išlaidos dirbtinio intelekto įrangai nuo 2023 m. išaugo 0,9 % BVP per metus, t. y. didesnis padidėjimas nei atitinkamu 1995–2004 m. bumo laikotarpiu.
Nathanas Sheetsas iš „Citi“ teigė, kad BVP augimą skatino visų šių investicijų į dirbtinį intelektą paklausos pusės variklis, o ne jų produktyvumo nauda pasiūlos pusėje. Vis dėlto, susiejant šiandienos investicijas su interneto era „Citi“ teigimu, tai rodo produktyvumo bumą „per ateinančius kelerius metus“.
Keletas akademikų įvertino dirbtinio intelekto produktyvumo augimą, išmatuodami, kiek užduočių dirbtinis intelektas galėtų automatizuoti ir kiek su tuo susijusių išlaidų būtų sutaupyta. Remdamasi šiais vertinimais, „Citi“ daro išvadą, kad dirbtinis intelektas galėtų padidinti produktyvumo augimą 0,5–1,5 procentinio punkto per metus – mažiau nei internetas, išskyrus pačius optimistiškiausius scenarijus.
Tai ne tik paskatintų augimą, bet ir sumažintų infliaciją, sumažindama įmonių darbo sąnaudas. Tačiau neseniai „Deutsche Bank“ ekonomistų ataskaitoje kalbama apie šią perspektyvą.
Jie pažymi, kad technologijų skatinamas produktyvumo bumas 1990-aisiais nebuvo vienintelis dalykas, stabdęs infliaciją. Kūdikių bumo karta ir moterys vis dar plūdo į darbo jėgą. Šaltojo karo pabaiga, Šiaurės Amerikos laisvosios prekybos sutartis ir Urugvajaus raundas pasaulinės prekybos derybos sumažino prekybos barjerus, sumažindamos prekių kainų infliaciją.
„JAV ekonomikos deglobalizacijos poslinkis pakeis šią ankstesnę disinfliaciją“, – prognozuoja „Deutsche Bank“ ekonomistai. Tuo tarpu „senstanti pasaulio populiacija kartu su nusigręžimu nuo imigracijos srautų lems griežtesnes JAV darbo rinkas ir struktūriškai didesnį darbo jėgos sąnaudų spaudimą“.
Šis poslinkis galėtų paaiškinti kitą šiandienos duomenų dėlionės dalį: silpna darbo rinka ir didėjantis produktyvumas nelabai padėjo sumažinti infliaciją.“ [1]
1. U.S. News: Why the GDP-Jobs Split? Look to AI. Ip, Greg. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 04 Oct 2025: A2.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą