Искусственный интеллект разгоняет инфляцию, усложняя задачу ФРС

Инфраструктурный бум ИИ: неожиданный инфляционный фактор

Видение искусственного интеллекта как двигателя беспрецедентного снижения затрат и изобилия, которое активно продвигают технологические лидеры, такие как Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск из Tesla, сталкивается с суровой реальностью. Долгосрочные перспективы роста производительности благодаря ИИ остаются, однако непосредственное экономическое влияние проявляется как краткосрочный инфляционный фактор, напрямую осложняющий и без того тонкую работу Федеральной резервной системы по управлению денежно-кредитной политикой. Обещанное снижение цен на 40% и избавление от тяжелого труда, как предсказывал Масаёси Сон из SoftBank, пока остаются отдаленными мечтами. Вместо этого, широкое внедрение ИИ в мировую экономику замедляется из-за корпоративной инерции. Эта вялая адаптация происходит одновременно с колоссальным всплеском инвестиций в дата-центры и аппаратное обеспечение для ИИ, исчисляемым триллионами долларов. Масштабные капитальные затраты создают нагрузку на цепочки поставок и повышают издержки, особенно в таких секторах, как электроэнергетика, еще до того, как появятся обещанные плоды роста производительности.

Ронни Чаттерджи, главный экономист OpenAI, признал, что непосредственные издержки более ощутимы, чем будущие выгоды. «Чтобы это повлияло на экономику, это должно быть принято организациями», - заявил Чаттерджи. «Эти организации должны осознать ценность». Он ожидает, что пройдет время, прежде чем эти последствия будут четко отражены в статистике производительности.

Капитальные затраты растут на фоне медленной интеграции ИИ

Масштабы инвестиций поражают. По оценкам Goldman Sachs Research, капитальные затраты на развитие ИИ в США достигнут 581 миллиарда долларов в этом году, а мировые расходы могут составить 1 триллион долларов. В Соединенных Штатах это составляет 1,8% валового внутреннего продукта, показатель, который, по прогнозам, вырастет до 2,8% к 2028 году. Тем не менее, уровень внедрения ИИ рисует более сдержанную картину. Недавний опрос Бюро переписи населения показал, что в настоящее время ИИ используют только 17%–20% американских компаний, причем более крупные корпорации демонстрируют значительно более высокие темпы внедрения, чем малые. Питер Буквар из One Point BFG Wealth Partners проводит параллель с интеграцией интернета, отмечая, что даже эта преобразующая технология принесла лишь 1,5% прироста производительности за три десятилетия. Он сомневается, сможет ли генеративный ИИ обеспечить существенно более высокий рост. «Технологии всегда делали людей более продуктивными. Но является ли генеративный ИИ на несколько ступеней выше? Мы просто не знаем», - заметил Буквар.

Слабые звенья в цепи принятия ИИ

Внутри корпораций руководители, внедрившие ИИ, сталкиваются с реальностью, более сложной, чем предполагал ажиотаж. Джули Аверил, бывший директор по информационным технологиям Lululemon, поделилась своим опытом руководства внедрением ИИ. «Реальность такова, что технология существует», - сказала Аверил. «Ажиотаж вокруг простоты технологии в крупной организации». Она подчеркнула, что внедрение ИИ для таких задач, как прогнозирование продаж, оказалось гораздо сложнее, чем простое использование чат-ботов. Аверил указала на то, что фундаментальные проблемы масштабных организационных изменений сохраняются. «Заставить людей изменить свое поведение, пройти с ними этот путь и заставить их доверять модели, это сложно», - объяснила она. Данные Чаттерджи подтверждают это, показывая, что активные пользователи ИИ развертывают технологию в восемь раз чаще, чем средние компании, - разрыв, который значительно увеличился всего за три месяца. Этот разрыв подчеркивает преимущество фирм, активно реорганизующих свои рабочие процессы вокруг ИИ.

Экономисты определяют эти препятствия для внедрения как «слабые звенья» - задачи, которые трудно автоматизировать. В то время как ИИ преуспевает в выполнении конкретных задач, таких как чтение медицинских снимков, многие рабочие места представляют собой совокупность разнообразных задач. Профессор Стэнфордского университета Чарльз Джонс отмечает, что инструменты ИИ дополняют существующие навыки, автоматизируя лишь часть обязанностей специалиста, а не заменяя их полностью. Полный масштаб этих слабых звеньев станет очевиден только по мере масштабирования внедрения ИИ.

Дилемма Федеральной резервной системы в отношении ИИ

Федеральная резервная система активно пытается разобраться в экономических последствиях ИИ. Председатель ФРС Кевин Уорш назначил рабочую группу, в которую входят венчурный капиталист Марк Андриссен и профессор Чарльз Джонс, для изучения влияния ИИ. В то время как некоторые, как Андриссен, предсказывают эру «гипердефляции», другие внутри ФРС выражают осторожность. Президент ФРБ Миннеаполиса Нил Кашкари напрямую связал значительные инвестиции в дата-центры с ростом инфляции. «Масштабные инвестиции в дата-центры также добавили новый элемент спроса к высокой инфляции, с которой сталкиваются американцы», - заявил Кашкари. Цены на электроэнергию для домохозяйств, например, выросли на 10,1% за два года, предшествовавших июню, опередив общий рост цен. Кроме того, ограничения цепочек поставок для основного аппаратного обеспечения ИИ, такого как чипы от Nvidia, увеличивают расходы. JPMorgan Chase оценивает, что цена DRAM, типа чипа памяти, может вырасти на 400% к концу года по сравнению с 2024 годом. Данные индекса потребительских цен показывают, что стоимость программного обеспечения и аксессуаров выросла на 22,9% с июня 2024 года. Эта сложная инфляционная картина заставила чиновников ФРС признать неопределенность относительно точного времени и масштабов влияния ИИ на стороне предложения.

Текущий нарратив вокруг ИИ представляет собой резкий контраст между его долгосрочным потенциалом дезинфляции и его немедленными инфляционными последствиями, обусловленными требованиями к инфраструктуре и трением при внедрении. Для инвесторов эта двойственность создает сложную среду. В то время как обещание повышенной производительности и снижения затрат благодаря ИИ является убедительным долгосрочным тезисом, значительные первоначальные капитальные затраты и более медленная, чем ожидалось, интеграция создают ощутимые препятствия для экономики и для целей ФРС по инфляции. Влияние на US Dollar Index (DXY) и более широкие фондовые рынки может быть существенным. Устойчивая инфляция, даже частично вызванная развитием ИИ, может вынудить ФРС поддерживать более высокие процентные ставки дольше, потенциально укрепляя доллар в краткосрочной перспективе, но также замедляя экономический рост. Акции технологических компаний, особенно тех, кто занимается инфраструктурой ИИ и производством чипов, таких как Nvidia, могут продолжить испытывать волатильность. Хотя они выигрывают от всплеска расходов, они также сталкиваются с рисками из-за узких мест в цепочках поставок и потенциальных колебаний спроса, если корпоративное внедрение замедлится. И наоборот, сектора, которые могут использовать ИИ для немедленного повышения эффективности без огромных первоначальных инвестиций, могут предложить относительную устойчивость. Трейдерам следует следить за отчетами о корпоративных прибылях на предмет конкретных доказательств повышения производительности, обусловленного ИИ, а не просто увеличения расходов. Ключевым риском остается реакция ФРС: будет ли она отдавать приоритет сдерживанию инфляции, вызванной ИИ, или рисковать ее подстегиванием, чтобы способствовать тем самым достижениям производительности, которые в настоящее время неуловимы? Фокус рынка смещается от абстрактного обещания ИИ к конкретным издержкам и их немедленным экономическим последствиям.