Как энергетический кризис может остановить бум искусственного интеллекта

ЛОНДОН, 19 марта (Рейтер, Breakingviews) — Спросите у инвесторов, чего они больше всего боятся, 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 глобальную экономику и, следовательно, на акции. Это особенно очевидно в США, 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), Advanced Micro Devices (AMD.O) и Intel (INTC.O). Эти капитальные затраты, вместе с расходами на программное обеспечение и связанные с ними исследования и разработки, составили в первые три квартала прошлого года 39% роста ВВП США, 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 испортить эту мечту. В результате закрытия пролива Хормуз нефть стабилизировалась примерно на уровне 100 долларов за баррель. Между тем, цена на газ на голландском хабе TTF, который служит ориентиром для важнейшего энергетического ресурса в Европе, выросла выше 50 евро за мегаватт-час по сравнению с 30 евро в конце февраля. Это вызывает опасения инфляционного шока, похожего на тот, что последовал за вторжением России в Украину в 2022 году. Еще хуже, это может даже означать «стагфляцию» — инфляцию в сочетании с рецессией, аналогично 1970-м.

Если эта историческая аналогия применима, то перспективы производительности выглядят мрачно. В 1960-х годах ежегодный рост продукции на час превышал 3% в США. Затем арабский нефтяной 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 компаниям приходилось 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. В 1970-х годах темпы роста этого соотношения начали значительно замедляться в богатых странах, согласно данным Penn World Table, что свидетельствует о сокращении инвестиций в фабричные машины и подобное. Аналогичный шаг в 2026 году, вероятно, означал бы сокращение программ внедрения ИИ со стороны руководителей, что связано с большими затратами на облачные вычисления и часто на консультационные услуги.

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, анализировались 22 страны за период с 1995 по 2020 год, и было установлено, что каждое повышение цен на энергию на 10% связано с падением трудовой производительности на 1%. Важно, что «уменьшения» цен на энергию стимулировали компании инвестировать в энергосберегающие машины, что в конечном итоге повышало производительность через несколько лет. Но «серьезные» шоки оказывали устойчивое негативное влияние.

Несмотря на то, что рост производительности в США в 1980-х годах восстановился, он оставался ниже уровня до шока 1970-х. Одной из причин является 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 уменьшалось относительно экономики. Когда энергоемкие товары становятся дорогими, потребители покупают их меньше.

Повторение этого явления происходит и 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 увеличения затрат.

Конечно, значительная часть «опустошения» западных энергоемких отраслей связана с глобализацией после 1980-х и массовым переносом производства в Китай. Также революция сланцевой добычи в США превратила страну в экспортера энергии. Это повышает вероятность того, что внутренние инвестиции американских нефтегазовых компаний, стремящихся извлечь выгоду из нефти по 100 долларов за баррель, смогут компенсировать ущерб в других сферах крупнейшей экономики мира.

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

Это вызывает еще больше сомнений в запланированных расходах в 3 триллиона долларов на новые дата-центры в ближайшие пять лет по прогнозам компании JLL. Доля заимствований в этих расходах, которая растет быстро, станет дороже, если центральные банки повысят ставки для сдерживания инфляции. Частный кредитный сектор, ставший важнейшей частью финансирования 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 для компании может быть дешевле использовать модель ИИ, чем нанимать больше работников в офисе, где нужно отопление и освещение. Аналогично, повышение цен на нефть может стимулировать компании 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 они сильно зависят от макроэкономической среды. 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