Galimas dirbtinio intelekto kracho poveikis
Krachas gali įvykti dviem pagrindiniais būdais, kiekvienas iš jų gali turėti „epinį“ ekonominį poveikį.
A. Dirbtinio intelekto burbulo sprogimas
Šis scenarijus panašus į interneto bendrovių krachą 2000-ųjų pradžioje, tačiau gali turėti sunkesnių pasekmių.
Akcijų rinkos krachas: Koncentruota su dirbtiniu intelektu susijusių įmonių akcijų rinkos galia reiškia, kad burbulo sprogimas gali sukelti platų akcijų rinkos krachą ir sunaikinti trilijonus dolerių namų ūkių turto.
Staigus skatinimo nutraukimas: Jei burbulas sprogtų, didžiulės išlaidos dirbtinio intelekto infrastruktūrai staiga nutrūktų. Tai pašalintų pagrindinį ekonomikos augimo šaltinį ir galėtų įstumti šalį į recesiją.
Kredito krizė: Dirbtinio intelekto pramonės plėtra daugiausia finansuojama skolomis. Rinkos krachas gali sukelti įsipareigojimų nevykdymo bangą, dėl kurios kiltų finansų krizė.
B. Dirbtinis intelektas yra „pernelyg sėkmingas“ ir sukelia masinį darbo vietų praradimą
Šis rezultatas reiškia, kad pati technologija sėkmingai veikia, bet sukuria kitokio pobūdžio ekonominę katastrofą.
Vartotojų išlaidų žlugimas: jei dirbtinis intelektas automatizuos milijonus baltųjų apykaklių darbo vietų, masinis nedarbas gali lemti vartotojų išlaidų, kurios sudaro apie 70 % JAV ekonomikos, smukimą.
Darbo jėgos pokyčiai: nors dirbtinis intelektas kai kuriose srityse kuria darbo vietas, pesimistai prognozuoja, kad jis pakeis daug daugiau darbo vietų, ypač tarp geriau apmokamų, aukštąjį išsilavinimą turinčių darbuotojų.
Ilgalaikė recesija: sumažėjus vartotojų paklausai, sumažėtų įmonių pelnas, o tai gali sukelti užsitęsusį ir didelį ekonomikos nuosmukį.
Nuostabesnė realybė
Dauguma analitikų netiki, kad JAV ekonomiką palaiko tik dirbtinis intelektas. Jie mano, kad situaciją lemia didelė ir potencialiai rizikinga pernelyg didelė priklausomybė nuo dirbtinio intelekto sektoriaus augimo. Ekspertai taip pat pabrėžia, kad dirbtinis intelektas gali žlugti dėl kur kas paprastesnių priežasčių nei burbulas ar darbo vietų praradimas:
Valdymo nesėkmės: standartizuoto valdymo stoka gali sumažinti pasitikėjimą dirbtiniu intelektu, dėl ko technologijos rinka gali sustoti arba žlugti.
Įgyvendinimo problemos: tyrimai rodo, kad daugelis įmonių nesugeba gauti grąžos iš savo investicijų į dirbtinį intelektą dėl prasto įgyvendinimo – problema, kuri gali sukelti laipsniškesnę, bet vis tiek žalingą korekciją.
Dabartinė ekonominė situacija atspindi didelę riziką dėl dirbtinio intelekto perspektyvų. Jo galima nesėkmė dėl įvairių priežasčių kelia didelę riziką JAV ir pasaulio ekonomikai.
„Jei dirbtinio intelekto modeliai turi gimtąjį miestą, tai greičiausiai yra Ašburnas, šiaurinė Virdžinija, netoli Vašingtono. Atidžiai į Dulles oro uostą atskridę keleiviai prie langų gali pastebėti baltų stogų dėžių sankaupą, kyšančią šalia priemiesčių akligatvių eilių. Šie duomenų centrai yra didžiausio pasaulyje klasterio, kuris praėjusiais metais sunaudojo daugiau nei ketvirtadalį pagrindinės Virdžinijos elektros energijos tiekėjo pagamintos energijos, dalis.
Amerikoje gajus sulėtėjimo nuogąstavimas, nes didelės palūkanų normos ir tarifų chaosas slegia didžiąją dalį ekonomikos. Tačiau jie mažai ką daro, kad sumažintų stulbinantį tempą, kuriuo įmonės kuria dirbtiniam intelektui reikalingą infrastruktūrą.
Maždaug šeštadalis iš 2 % Amerikos BVP augimo per pastaruosius metus atsirado dėl investicijų į kompiuterinę ir ryšių įrangą, įskaitant lustus, ir duomenų centrus.
Pridėkite tinklo atnaujinimus, skirtus dirbtinio intelekto modeliams maitinti, ir pačios programinės įrangos intelektinės nuosavybės vertę, ir vienas vertinimas rodo, kad bumo indėlis į BVP augimą siekia 40 %. Tai stulbinantis skaičius sektoriui, kuris sudaro vos kelis procentus viso Amerikos BVP.
Techninė parama
DI plėtra nėra įprastas investicijų bumas. Iki šiol didžiąją dalį jos finansavo didelės technologijų įmonės iš savo pajamų ir grynųjų pinigų. Dabar statybų mastai yra per dideli net ir šiems milžinams, todėl jie kreipiasi į skolinimąsi. Jie stato duomenų centrus tikėdami, kad DI per kelerius metus paskatins sprogstamąjį ekonomikos augimą, taigi ir skaičiavimo galios paklausą. Tai ne tas pats, kas statyti namus ar gamyklas. Tai didelio pelno, laimėtojas gauna viską rinka, kurioje įprastus rūpesčius, tokius kaip skolinimosi kaina, lengva ir viliojanti pamiršti.
Būtent tai ir daro didelės technologijų įmonės. Susidūrusios su jų ryžtu bet kokia kaina kurti DI infrastruktūrą, didesnės palūkanų normos mažai ką atgraso. Taip pat neatbaido ir elektros energijos kaina: gigavatų dydžio duomenų centrų, kuriems reikia tiek pat energijos, kiek mažam miestui, schemos tampa vis madingesnės. Visos šalies elektros tinklai ruošiasi spaudimui.
Jei „dotcom“ bumo istorija 1990-ųjų pabaigoje Remiantis bet kuo, manija gali tęstis dar ilgai. Tuomet daugelį metų tęsėsi brangių technologijų, reikalingų internetui sukurti, diegimas, o tai turėjo daug didesnį poveikį BVP nei Amerika iki šiol patyrė dėl dirbtinio intelekto. O ankstyvas entuziazmas dėl dirbtinio intelekto tikriausiai buvo dar didesnis nei interneto jaunystėje.
Nepaisant viso Y2K eros jaudulio, mažai kas tikėjosi, kad internetas lems masinę automatizaciją ar precedento neturintį spartų ekonomikos augimą. Abi šios prognozės dabar yra gana populiarios Silicio slėnio gyventojų tarpe, net jei laipsniška „OpenAI“ GPT-5 modelio pažanga šiek tiek prislopino šį šurmulio priepuolį.
Problema ta, kad būtent ta pramonės šaka, kuri skatina didelę dalį Amerikos ekonomikos augimo, spaudžia likusią jos produkcijos dalį. Pavyzdžiui, namų statytojai negali sau leisti lengvabūdiškai vertinti didesnių skolinimosi išlaidų. Taip pat negali ir daugybė įprastų įmonių. Duomenų centrai taip pat varžė likusią ekonomikos dalį, palaikydami aukštas energijos kainas. Vidutinės amerikiečių sąskaitos už elektrą 2025 m. išaugo 7 %, bent iš dalies dėl papildomos apkrovos, kurią duomenų centrai sukėlė šalies elektros tinklams.
Žinoma, pažvelgus toliau nei dirbtinis intelektas, didžioji ekonomikos dalis atrodo vangi. Realus vartojimas nuo gruodžio mėnesio nepakito. Darbo vietų augimas silpnas. Namų statyba smuko, kaip ir verslo investicijos į ne dirbtinio intelekto ekonomikos sektorius. Abi veiklos rūšys yra labai jautrios palūkanų normoms, todėl veikia kaip platesnės produkcijos rodikliai.
Kitaip tariant, vyksta visos ekonomikos perskirstymas: palūkanų normoms ir energijai jautrūs sektoriai mažiau prisideda prie augimo, o investicijos į dirbtinį intelektą – daugiau. Ir jei norima, kad tai tęstųsi, didelės technologijų įmonės turi toliau didinti išlaidas. Bet koks kapitalo išlaidų sulėtėjimas, tarkime, jei energijos ar lustų prieinamumo apribojimai pakenktų bendram ekonomikos augimui.
Jei taip atsitiktų, būtų ir teigiamas ženklas, kad palūkanų normos ir energijos kainos tikriausiai taip pat sumažėtų, o tai sumažintų spaudimą likusiai ekonomikos daliai. Tačiau istorija pateikia ir įspėjimų. Po interneto bumo atėjo žiaurus nuosmukis. Panašus investicijų į dirbtinį intelektą sumažėjimas pašalintų nemažą Amerikos augimo šaltinį, kai likusi ekonomikos dalis pradeda atrodyti trapi. Jei duomenų centrų poreikis atvės, problemų gali turėti ne tik Ašburnas.” [1]
1. Everything’s computer. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9462, (Aug 23, 2025): 67, 68.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą