Как энергетический кризис может остановить бум искусственного интеллекта

ЛОНДОН, 19 марта (Рейтер, Breakingviews) — Спросите у инвесторов, чего они боятся больше всего, и, скорее всего, они назовут затяжной кризис в Иране или пузырь искусственного интеллекта. Однако наиболее страшной возможностью, которая все больше кажется вероятной, является то, что первый приведет ко второму.

ИИ стал синонимом оптимистичных взглядов на мировую экономику и, следовательно, на акции. Это особенно очевидно в Соединенных Штатах, где расположены крупные “гиперскейлеры” такие как Alphabet (GOOGL.O), Microsoft (MSFT.O) и Amazon.com (AMZN.O) — которые вкладывают сотни миллиардов в дата-центры — а также гиганты чипов Nvidia (NVDA.O), AMD (AMD.O) и Intel (INTC.O). Эти капитальные затраты, вместе с расходами на программное обеспечение и связанные с ними исследования и разработки, составили 39% роста ВВП США за первые три квартала прошлого года, по сравнению с 28% во время дотком-бумa, согласно данным Федерального резервного банка Сент-Луиса. Помимо прямого стимулирования инвестиций, ИИ также обещает помочь компаниям извлечь больше продукции из каждого работника. Этот рост производительности может стать ключевым драйвером роста для Запада, где рынки труда охлаждаются.

Бюллетень Reuters Iran Briefing держит вас в курсе последних событий и анализа войны в Иране. Подписывайтесь здесь.

Американские и израильские удары по Ирану и ответ Тегерана рискуют разрушить эту мечту. В результате закрытия Ормузского пролива нефть стабилизировалась примерно на уровне 100 долларов за баррель. Между тем, цена на газ на голландском хабе TTF, который служит эталоном для важнейшего источника энергии в Европе, выросла выше 50 евро за мегаватт-час по сравнению с 30 евро в конце февраля. Это вызывает опасения инфляционного шока, аналогичного тому, что последовал за вторжением России в Украину в 2022 году. Еще хуже, это может даже означать “стагфляцию” — инфляцию в сочетании с рецессией, подобно 1970-м.

Если эта историческая аналогия применима, то перспективы производительности выглядят мрачно. Годовой рост производства на час в США в 1960-х годах превышал 3%. Затем арабское нефтяное эмбарго и иранская революция снизили этот показатель до среднего уровня 0,4% в период с 1977 по 1982 годы. Когда покупательная способность домашних хозяйств пострадала, они стали тратить меньше. Это означало, что компании пришлось бороться с падением потребления и удорожанием энергии, что привело к тому, что фабрики в ноябре 1973 года были использованы на 89%, а к маю 1975 — только на 71%.

Особенно актуально для сегодняшнего случая с ИИ то, что снижение доходов также заставляет руководителей сокращать инвестиции и отказываться от планов внедрения новых технологий. Ключевым экономическим понятием здесь является “капитальное углубление”, которое означает рост соотношения машин к работникам со временем по мере автоматизации предприятий. В 1970-х годах темпы роста этого соотношения начали значительно замедляться в развитых странах, согласно данным Penn World Table, что свидетельствует о сокращении инвестиций в фабричное оборудование и подобное. Аналогичный шаг в 2026 году, вероятно, означал бы сокращение программ внедрения ИИ руководителями компаний, что связано с большими затратами на облачные вычисления и часто консультационными услугами.

В Организации экономического сотрудничества и развития экономист Кристоф Андре проанализировал статистику, подтверждающую, что более дорогая энергия негативно влияет на производительность. В статье 2023 года, которую он соавторствовал, исследовались 22 страны с 1995 по 2020 годы, и было установлено, что каждое повышение цен на энергию на 10% связано с падением трудовой производительности на 1%. Важно, что “умеренные” повышения стимулировали компании инвестировать в энергоэффективные машины, что через несколько лет повышало производительность. Однако “серьезные” шоки оказывали стойкий негативный эффект.

Несмотря на то, что рост производительности в США в 1980-х годах восстановился, он оставался ниже уровня до шока 1970-х. Одной из причин было то, что капитальные расходы в энергоемких отраслях, таких как химическая промышленность, металлургия и коммунальные услуги, понесли постоянный урон: доля их в ВВП снизилась с 4,1% в 1979 году до всего 2,2% в 2004 году. Отдельные компании не обязательно сокращали расходы, но их производство по отношению к экономике уменьшилось. Когда энергоемкие товары становятся дорогими, потребители покупают их меньше.

Такая же ситуация развивается в Европейском союзе, где промышленное производство снизилось на 13% с 2022 года. Особенно пострадала химическая промышленность, и даже до войны в Иране показатели восстановления были минимальны. Среди компаний, закрывающих заводы в последние годы, — британская INEOS и немецкая BASF, которая в среду объявила о повышении цен на некоторые продукты в Европе на 30% из-за роста затрат.

Конечно, значительная часть сокращения энергоемких отраслей Запада связана с глобализацией после 1980-х и массовым переносом производства в Китай. Также американская сланцевая революция превратила США в экспортера энергии. Это повышает вероятность того, что внутренние инвестиции местных нефтегазовых компаний, стремящихся заработать на цене нефти в 100 долларов, смогут компенсировать ущерб в крупнейшей экономике мира.

Тем не менее, энергетический шок — плохая новость для очень энергоемкого сектора ИИ. Согласно прогнозам Международного энергетического агентства за прошлый месяц, дата-центры должны были составлять почти половину роста конечного потребления электроэнергии в США в период с 2025 по 2030 годы. Большая часть этого должна была поддерживаться за счет увеличения генерации газа.

Это вызывает еще больше сомнений в запланированных 3 триллионах долларов на строительство новых дата-центров в ближайшие пять лет, согласно прогнозам компании по недвижимости JLL. Доля заимствований в этих расходах, которая быстро растет, станет дороже, если центральные банки повысят ставки для сдерживания роста цен. Частный кредитный сектор, ставший ключевым в финансировании дата-центров, сейчас переживает волну оттока инвесторов, обеспокоенных тем, что кредитный бум зашел слишком далеко.

Конечно, одним из больших преимуществ больших языковых моделей является то, что, хотя они потребляют много энергии при обучении, каждый дополнительный токен, который они обрабатывают, расходует относительно мало. Даже в мире дорогой электроэнергии использование ИИ может оказаться дешевле, чем нанимать больше работников в офисе, где нужно отопление и освещение. Аналогично, повышение цен на нефть может стимулировать компании в сфере ИИ вкладывать в проекты по генерации и хранению энергии.

Тем не менее, история показывает, что кризисы, подобные текущему, могут нанести долгосрочный урон энергоемким отраслям. Технологические революции кажутся в основном научными достижениями, но на самом деле сильно зависят от макроэкономической ситуации. Текущая ситуация стала еще более сложной.

Следите за Джоном Синдреу в X и LinkedIn.

Для получения дополнительных аналитических материалов нажмите здесь, чтобы бесплатно попробовать Breakingviews.

Редакция: Лиам Прауд; Производство: Стрейзанд Нето