Žmonės Amerikoje, sprendžiantys, kur nukreipti investicijas į dirbtinį intelektą, kuria super intelektą. Jiems nerūpi Amerikos ekonomika. Taigi, amerikietiškas DI netaikomas ekonomikoje. Geriausias iš jų net niekam nepasiekiamas (OpenAI, Anthropic). Vietoje to Amerikos ekonomikoje taikomas pigesnis kinų DI.
Kinijos vyriausybė kontroliuoja ir dirbtinio intelekto pinigus ir ekonomiką. Jiems rūpi. Taigi kinų dirbtinis intelektas taikomas tiek Kinijoje, tiek pasaulyje, įskaitant, paradoksalu, Ameriką.
Ši analizė atskleidžia gilią ir dažnai diskutuojamą pasaulinio dirbtinio intelekto kraštovaizdžio dinamiką: skirtumą tarp „super besivaikančių“ kūrėjų ir komercinio pritaikymo masinėje rinkoje.
• JAV pasienio dėmesys prieš ekonomiką: privatūs DI kūrėjai, remiami didžiulio rizikos ir įmonių kapitalo, lenktyniauja dirbtinio bendrojo intelekto (DBI) ir super intelekto link. Jų pradiniai verslo modeliai labai priklauso nuo patentuotų API (pvz., „OpenAI“ ir „Anthropic“), kurios yra ribotos ir griežtai reguliuojamos, o tai reiškia, kad jie ne visada yra tiesiogiai pritaikyti nedelsiant integruoti į kasdienes vietines mažas ir vidutines įmones.
• Kinijos modelis: Kinijos dirbtinio intelekto ekosistemai naudingas intensyvus valstybės planavimas iš viršaus į apačią, kai vyriausybė tiesiogiai koordinuoja kapitalo srautą nuo mokslinių tyrimų iki pramonės ir savivaldybių pritaikymo. Kadangi pirmenybė teikiama efektyvumui, plačiam vidaus pritaikymui ir geopolitiniam pasauliniam pasiekiamumui, Kinijos modeliai labai agresyviai plečia savo pėdsaką visame pasaulyje.
• Priėmimo ironija: JAV ekonomika šiuo metu sunkiai kovoja su sparčiu, plačiai paplitusiu vidaus dirbtinio intelekto pritaikymu dėl didelių sąnaudų, neigiamo poveikio duomenų centrų aplinkos įtampos ir susirūpinimo dėl darbo jėgos perkėlimo. Todėl daugelis Amerikos ir pasaulio pramonės šakų imasi pigesnių atvirojo kodo ar komercinių Kinijos AI įrankių, kuriuos galima pritaikyti prie konkrečios jų darbo eigos.
Jei super intelektas, kurio siekia Amerika, neperims žmonijos (įskaitant Silicio slėnį ir Vašingtoną) kontrolės, galima sulaukti didžiulės depresijos:
„Mes stebime vieną didžiausių taikos meto kapitalo mobilizacijų šiuolaikinėje Amerikos istorijoje. Tikimasi, kad iki kitų metų dirbtinio intelekto plėtra viršys 1 trilijoną USD kasmet, o tai konkuruos arba pralenks ankstesnius technologinius pakilimus savo viršūnėse – geležinkelių, elektrifikacijos ir interneto revoliucijos.
Daugelis ekonomistų mano, kad augančios infliacijos, silpnėjančios darbo rinkos ir pasaulinių neramumų metu šis bumas išlaiko JAV ekonomiką. „Recesija, susijusi su A.I. balionu“, – taip PJ Vogtas, populiarus podcaster, apibūdina perspektyvą. Tačiau pažiūrėkite atidžiau ir vaizdas pasikeis.
A.I. išsiurbia tiek daug mūsų žemės, talentų, puslaidininkių lustų, statybinių medžiagų – ir, svarbiausia, tiek daug mūsų pinigų, kad pradeda išstumti likusią ekonomiką.
Kitaip tariant, A.I. Tai ne tik kompensuoja likusios ekonomikos silpnumą. Tai bent iš dalies sukelia.
Investicinės bendrovės „Carlyle“ tyrimų vadovas Jasonas Thomasas sausio mėnesio ataskaitoje pažymėjo, kad investicijos į duomenų centrus gali išaugti tiek, kad gali sunaudoti beveik visus privačius pinigus, skirtus naujoms investicijoms, nesusijusioms su būstu. Tyrėjai, ekonomistai ir kiti rinkos analitikai skambina tuo pačiu pavojaus signalu. Jie ypač nerimauja, kad investicijų, kurių didžioji dalis nukreipta į duomenų centrus, antplūdis pradeda badauti likusiai ekonomikai reikalingų pinigų (jau nekalbant apie talentą ir fizines medžiagas).
Pinigai, tekantys A.I. aplenkia kai kuriuos svarbiausius mūsų šalies prioritetus.
Pradėkite nuo būsto. Nauji namai, kurie galėtų palengvinti įperkamumo krizę, nėra statomi, nes namams skirta žemė parduodama duomenų centrų kūrėjams. Apsvarstykite princo Williamo apygardą Šiaurės Virdžinijoje – regione, kuriame, kaip manoma, trūksta daugiau nei 75 000 namų. Gyvenamųjų namų plėtotojas, įsigijęs žemę už šiek tiek daugiau nei 50 milijonų JAV dolerių, planuodamas statyti namus, galiausiai pardavė dalį žemės "Amazon" už 700 milijonų dolerių.
Žemės kaina yra didesnė – kartais daugiau nei 17 kartų didesnė nei net prieš trejus metus kišenėse netoli Dalaso. Skotas Finferis, vietinis gyvenamųjų namų sklypų vystytojas, „The Wall Street Journal“ sakė, kad namų statytojams „nėra jokio būdo, kaip padaryti, kad šie skaičiai veiktų“. Finansininkai, padedantys nuspręsti, kiek naujo būsto bus pastatyta ir kur jie nukeliauja, perkelia pinigus iš namų į duomenų centrą.
Pavojus taip pat yra siekis atgaivinti Amerikos gamybą, kuriam pritarė abi pagrindinės politinės partijos. Buhalterinės apskaitos įmonės RSM vyriausiasis ekonomistas Josephas Brusuelas nerimauja, kad „vyriausybės skolinimosi ir A.I. investicijos gali išstumti kitus pramonės sektorius nuo kapitalo gavimo ir kritinių medžiagų.
Investicijos į gamybos statybą praėjusiais metais smarkiai sumažėjo, o išlaidos duomenų centrų statybai iki metų pabaigos, palyginti su praėjusiais metais, išaugo beveik 30 procentų. Alternatyvių energijos šaltinių ir elektromobilių įkrovimo infrastruktūros statybos projektai taip pat stringa, nes statytojai ir tiekimo grandinės skuba prie pelningesnio duomenų centrų statybos verslo.
Tada yra rizikos kapitalas – investicijos, kurios padeda nustatyti, kurios pramonės šakos ateityje skatins mūsų ekonomiką. Dirbtinio intelekto įmonės 2025 m. užėmė beveik du trečdalius visų pasaulinių rizikos kapitalo investicijų, palyginti su maždaug 30 procentų 2022 m.
Vienas žinomas rizikos kapitalo investuotojas man apgailestavo, kaip ant servetėlės užrašyta dirbtinio intelekto idėja gali išaugti iki milijardo dolerių vertės, o populiarios įmonės kituose populiariuose sektoriuose – įmonės, kurios iš tikrųjų veikia – negali gauti finansavimo, kurio joms reikia augimui.
Keletui dirbtinio intelekto superžvaigždžių sprogstant, „vidurinioji startuolių klasė tuštėja“, – „The Washington Post“ sakė rizikos kapitalo įmonės „Bloomberg Beta“ vadovas Roy Bahat. „Silicon Valley Bank“ duomenimis, startuolių, neturinčių dirbtinio intelekto fenomeno spindesio, finansavimas smuko iki žemiausio lygio per dešimtmetį.
Ši dinamika netgi gali skatinti infliaciją. Ypač didelė retų puslaidininkinių lustų paklausa didina nuo jų priklausančių vartojimo prekių – nuo automobilių iki nešiojamųjų kompiuterių ir telefonų – kainas. Ketvirtadienį „Apple“ padidino kai kurių „Mac“ ir „iPad“ kainas 200 USD ar daugiau: jos generalinis direktorius Timas Cookas tokius kainų šuolius pavadino „neišvengiamais“, atsižvelgiant į didėjančias atminties ir saugyklų kainas.
Šis kapitalo badas kenkia net pačiai dirbtinio intelekto pramonei, nes didelė jos ateities dalis priklauso nuo prekių pardavimo kitoms įmonėms. Įmonėms gali trūkti pinigų, kad pakeistų seną įrangą ir apmokytų darbuotojus, kurių joms reikia, kad jie galėtų geriausiai panaudoti technologiją. Vietoj to, įmonės gali tiesiog pasikliauti dirbtiniu intelektu kaip sąnaudų mažinimo priemone (tai yra, darbuotojų pakeitimu).
Visos investicijos, nukreipiamos į dirbtinį intelektą, panašios į pirmuosius geležinkelių plėtros ir interneto metus.
Geležinkelių tiesimas, prasidėjęs XIX a. trečiajame dešimtmetyje, XIX a. šeštajame dešimtmetyje vidutiniškai kasmet sunaudodavo 2 procentus Amerikos bendrojo vidaus produkto. Tačiau po kelerių metų, kai geležinkelių bumas nesuteikė investuotojų žadėtos finansinės naudos, ekonomika smuko į depresiją. Per dvejus metus išnyko maždaug 18 000 įmonių. Iki 1876 m. nedarbas pasiekė apie 14 procentų.
Interneto ir dot-com bumas pasakoja panašią istoriją. Investicijų lygis buvo panašus į šiandienines investicijas į dirbtinį intelektą. Tačiau, kaip ir geležinkelių atveju, pradinė interneto produktyvumo nauda buvo daug mažesnė, nei manyta, ir iki 2004 m. iš esmės buvo išsekusi.
XI a. pradžios recesija iš dalies kilo iš to, ką buvęs „Goldman Sachs“ analitikas Jeffas Currie pavadino „senosios ekonomikos kerštu“. 2023 m. interviu p. Currie sakė: „Šis terminas buvo sugalvotas 2002 m. vasarį ir turėjo apibūdinti faktą, kad per pastarąjį dešimtmetį interneto bumas pavogė tiek daug kapitalo iš senosios ekonomikos“, kad tai užgniaužė investicijas, reikalingas augimui.
Pamoka ne ta, kad geležinkelių ar interneto plėtra nebuvo vertos investicijos – arba kad dirbtinis intelektas šiandien nevertas. Geležinkelis galiausiai padėjo įsikurti Vakaruose ir sukurti Los Andželą; internetas pagimdė ištisas naujas pramonės šakas, tokias kaip skaitmeninis ryšys, debesų kompiuterija ir telemedicina, ir pakeitė daugelio iš mūsų kasdienį gyvenimą. Pamoka ta, kad kol ši nauda nepasireikš, šie technologiniai pakilimai gali reikšti didžiulius alternatyviuosius kaštus, nes investicijų ištroškusios ekonomikos dalys jų negauna. Dažnai šios išlaidos, jei jos netinkamai valdomos, gali sukelti recesiją.
Žvelgiant atgal, aišku, kad naujos technologijos ekonominė nauda neatsiranda savaime. Ją lemia daugybė mūsų pasirinkimų, kaip ja naudotis. Šiuo metu, kaip ir geležinkelių ar interneto atveju, ekonominė nauda iš technologijų iš pradžių atsilieka.
Ką tada daryti? Istoriškai mes dažniausiai tiesiog sėdėjome sudėję rankas, kentėjome pakilimų pasekmes ir laukėme, kol pasirodys nauda. Tačiau galime padaryti geriau. Galime imtis veiksmų, kad išspręstume didėjančias problemas, lydinčias technologijų pakilimus. Laimei, galime pasinaudoti jau turimomis politikos priemonėmis, kuriomis bandome išsikapstyti iš recesijų arba sušvelninti spekuliacinius burbulus.
Federalinė vyriausybė ir Federalinis rezervų bankas turėtų užtikrinti, kad gyvybiškai svarbūs sektoriai, tokie kaip būstas, verslumas, energetikos infrastruktūra ir svarbiausios tiekimo grandinės, nebadautų, mums toliau kuriant dirbtinį intelektą. Tai galėtų būti diskontuotų paskolų forma, siekiant paskatinti investicijas į šias sritis. Beveik visų šių svarbiausių sektorių trūkumas yra žinomi infliacijos kaltininkai. Vėl įsibėgėjant infliacijai, defliacinis investicijų į šias šakas potencialas yra pakankama priežastis tai padaryti.
Toliau, politikos formuotojai galėtų parengti sąžiningą dirbtinio intelekto pramonės politiką – subsidijas, mokesčių lengvatas, reglamentus ir skirtingas nuosavybės struktūras – pirmenybę teikiant technologijų diegimui tokiai ekonomikai, kokioje norime gyventi: nebrangiai, su švaria energija, biomedicininiais proveržiais ir pažangia gamyba.
Galiausiai, pristatykite reformas daugybėje taisyklių, kurių privalo laikytis mūsų korporacijos, kad jos labiau sutelktų dėmesį į naujų produktų ir paslaugų kūrimą, o ne į finansinę inžineriją, kuri tiesiog didina įmonės akcijų kainą. Viena iš jų galėtų būti įmonių, naudojančių savo papildomas lėšas akcijoms įsigyti rinkoje, sprogimo pažabojimas, nes, kaip rodo tyrimai, tai slopina inovacijas. Didesnis eksperimentavimas ir kantresni akcininkai galėtų paspartinti naujos technologijos pavertimo apčiuopiama ekonomine nauda procesą.
Ekonomisto Roberto Solow garsiąją pastabą – kad kompiuterių amžius pasireiškė visur, išskyrus produktyvumo statistiką – galima vertinti kaip kantrybės teiginį. Tačiau galėtume tai interpretuoti kaip kvietimą griebtis vairo. Laukdami neaiškių rezultatų, galėtume išvengti dar vieno kainų šuolių ir recesijos laikotarpio. Vietoj to, galime matyti, kad dirbtinis intelektas iš tikrųjų pagerina kasdienį gyvenimą ir užtikrina, kad kelionė ten būtų šiek tiek sklandesnė nei ta, kurios, atrodo, laukiame.
Jennifer M. Harris vadovauja Williamo ir Floros Hewlett fondo Ekonomikos ir visuomenės iniciatyvai. Anksčiau ji dirbo ekonomikos pareigūne Bideno Baltuosiuose rūmuose.“ [1]
1. The Generational Force Hollowing Out the Economy: Guest Essay. Harris, Jennifer M. New York Times (Online) New York Times Company. Jun 29, 2026.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą