ИИ поглотит 9% ВВП США: расходы сравнимы с продовольствием

На фоне масштабных инвестиций технологических гигантов в искусственный интеллект, совокупные расходы американских корпораций и домохозяйств на эти технологии могут достичь эквивалента 9% годового ВВП США. Данный показатель приближается к объему средств, которые жители страны тратят на продукты питания из своих доходов.

Указанный уровень расходов примерно вдвое превышает государственные затраты на все виды энергии или компьютерное оборудование и программное обеспечение. Кроме того, он равен приблизительно семикратному объему потребительских расходов на услуги телефонной связи, стриминга и интернета в совокупности.

Необходимая выручка для окупаемости

Расчет базируется на исследовании Стейна ван Ньивенбурга, профессора финансов Колумбийского университета. Эксперт заключил, что текущее расширение сектора ИИ превосходит любые предыдущие инвестиционные бумы в истории США. Ключевой вопрос заключается в объеме выручки, которую должна генерировать отрасль для обоснования подобных капиталовложений.

Ван Ньивенбург исходил из реальных планов строительства дата-центров и средней стоимости их возведения. Он предположил, что каждый доллар выручки генерирует 50 центов денежного потока, а инвесторам требуется нефинансируемая доходность на вложенный капитал в размере 10%. Согласно этой модели, к 2032 году выручка от ИИ должна составить 3,5 трлн долларов, что соответствует 8,8% ВВП США при условии роста экономики на 4% в год без учета инфляции.

Риски конкуренции и ценового давления

Сценарий предполагает сохранение компаниями текущего уровня цен за вычислительную мощность. Однако исследователь отмечает, что дефицит мощностей сейчас поддерживает высокие цены и маржу прибыли. Компании неявно рассчитывают на возможность диктовать условия рынка вплоть до 2032 года, но реальная ситуация указывает на усиление конкуренции.

Вычислительные мощности удваиваются каждые четыре месяца, что создает риск снижения цен по мере расширения производственных возможностей. В технологическом секторе падение цен не всегда означает сокращение рыночной стоимости; оно может отражать рост эффективности. Данные показывают, что возможности моделей ИИ удваиваются примерно каждые 4–5 месяцев.

Парадокс Джевонса и прогнозы роста

По информации компании Epoch AI, фактическая цена за определенный уровень возможностей ИИ снижалась на 47% ежеквартально начиная с 2023 года. Этот темп падения примерно в шесть раз быстрее, чем снижение стоимости вычислительных мощностей. Оптимистичная гипотеза опирается на «парадокс Джевонса», названный в честь британского экономиста Уильяма Стэнли Джевонса: снижение цен и рост производительности способны расширить спрос настолько, чтобы компенсировать падение стоимости единиц.

Текущие показатели спроса частично подтверждают эту теорию. Группа экспертов, опрошенных под руководством Эзры Каргера из Федерального резервного банка Чикаго, прогнозирует, что суммарная годовая выручка OpenAI и Anthropic достигнет 300 млрд долларов к 2030 году. Этот прогноз может казаться консервативным, так как комбинированный операционный показатель этих компаний уже составляет около 180 млрд долларов, демонстрируя двузначный квартальный рост.

Трансформация рынка труда и налоговые последствия

Сторонники развития ИИ утверждают, что технология станет третьим фактором производства наряду с капиталом и трудом. Если этот сценарий реализуется, расходы в размере 9% ВВП могут не выглядеть чрезмерными, учитывая, что доля труда в ВВП США сейчас составляет около 51%. Однако такой переход повлечет значительные изменения на рынке занятости.

Как сообщает Wall Street Journal, резкое снижение уровня найма может вынудить правительства ввести налоги на искусственный интеллект для компенсации утраченных доходов и поступлений от налога на зарплату. Главный парадокс бума ИИ заключается в способности повышать производительность без гарантии того, что каждое увеличение продуктивности автоматически трансформируется в дополнительные доходы или огромную отдачу от инвестиций.

Искусственный интеллект способен изменить методы производства товаров и услуг, повысить эффективность бизнеса и увеличить экономический выпуск. Тем не менее, это не гарантирует, что объем расходов на технологию достигнет уровня, необходимого для оправдания колоссальных текущих вложений. Цифра в 9% ВВП становится реальным тестом экономической ценности, которую должен создать ИИ, чтобы обосновать существующий инвестиционный бум.