AI, пузырь — это маховик?

Экономист Массачусетского технологического института Рикардо Кабальеро в своей последней рабочей статье «Спекулятивный рост и «пузырь» ИИ» выдвинул очень интересную точку зрения:
Настоящая проблема не в том, является ли ИИ пузырём, а в том, может ли сам пузырь создать будущие фундаментальные показатели.
Традиционные финансы считают, что оценка исходит из фундаментальных показателей. Будущие денежные потоки определяют сегодняшнюю цену. Если цена значительно превышает денежный поток, это пузырь. Это логика, которой следуют практически все стоимостные инвестиции, модели DCF и теории эффективного рынка.
Кабальеро же дополняет причинно-следственную связь до замкнутого цикла. Цена не только отражает будущее, но и формирует его. Высокая оценка приносит способность к финансированию, способность к финансированию ведёт к формированию капитала, формирование капитала повышает производительность, а производительность в конечном итоге улучшает будущие денежные потоки. Таким образом, изначально кажущаяся оторванной от фундаментальных показателей оценка становится частью формирования будущих фундаментальных показателей (немного напоминает рефлексивность Сороса?).
В статье утверждается, что, когда оценка может влиять на инвестиции, сам рост цен может помочь создать будущие фундаментальные показатели.
Ключевым моментом, почему эта логика будет работать в случае с ИИ, является то, что ИИ — это не капитал в традиционном понимании.
Обычный капитал подчиняется закону убывающей предельной отдачи. Строительство большего количества заводов в конечном итоге приведёт к недостаточному спросу и переизбытку мощностей, а доходность капитала будет всё ниже и ниже.
Но Кабальеро считает, что ИИ больше похож на «трудовой капитал», который может постоянно расширяться. GPU, модели и агенты не просто увеличивают количество машин, а постоянно увеличивают эффективный труд во всей экономике. В статье ИИ напрямую моделируется как капитал, способный выполнять задачи, которые раньше выполнялись трудом, поэтому с увеличением капитала трудовая способность также расширяется синхронно, а убывающая отдача капитала значительно ослабляется.
Если копнуть глубже, можно обнаружить ещё более важное открытие: инвестиции в ИИ меняют распределение доходов.
Всё больше доходов направляется владельцам капитала, а владельцы капитала по своей природе имеют более высокую склонность к сбережению. Увеличение сбережений означает увеличение долгосрочного предложения средств, снижение долгосрочных процентных ставок, и больший объём капитала становится легче для экономики в целом. В статье это называется «Funding Feedback» (обратная связь финансирования). Чем больше формируется капитала, тем ниже будущая стоимость финансирования; чем ниже стоимость финансирования, тем больше поддерживается формирование капитала. Во всей системе начинает возникать положительная обратная связь, а не отрицательная, как в традиционных моделях роста.
Таким образом, в экономике начинают появляться два совершенно разных долгосрочных равновесия.
В одном мире инвестиции в ИИ всегда недостаточны, формирование капитала медленное, а производительность долгое время остаётся на низком уровне роста.
В другом мире ИИ получает постоянное финансирование, масштабно строятся дата-центры, GPU, модели и агенты, что в конечном итоге формирует новое равновесие с высоким уровнем капитала и высокой производительностью.
Самое интересное в том, что, хотя равновесие с высоким уровнем капитала существует, его невозможно достичь автоматически только за счёт рационального рынка. Статья доказывает, что, отправляясь из сегодняшнего состояния низкого капитала, даже если все инвесторы полностью рациональны, они не перейдут активно к тому лучшему будущему. Причина проста. Сегодня нет достаточного капитала, не будет и будущего высокого роста; нет будущего высокого роста, не будет и высокой оценки сегодня; нет высокой оценки, не будет и формирования капитала. Вся система попадает в самоблокировку.
Пузырь как раз и разрушает этот цикл.
Высокая оценка позволяет компаниям привлекать финансирование, финансирование позволяет строить больше GPU, обучать более крупные модели, развёртывать больше агентов и в конечном итоге реально повышать производительность всей экономики. Пузырь — это не долгосрочное равновесие, а мост к долгосрочному равновесию.
Именно поэтому в статье неоднократно подчёркивается Fragility (хрупкость). Настоящий вопрос никогда не в том, лопнет ли пузырь, а в том, лопнет ли он слишком рано. Если капитал ещё не сформирован, а финансирование прекратится, то всё строительство ИИ прервётся, и будущий рост исчезнет. Если до того, как пузырь лопнет, уже будет построено достаточное количество дата-центров, моделей, агентов и инфраструктуры, то даже если оценка в конечном итоге вернётся к норме, равновесие с высоким уровнем капитала всё равно сохранится. В статье прямо указывается, что ключевым является не то, произойдёт ли коррекция, а то, произойдёт ли она слишком рано.
Интернет — классический пример. Пузырь доткомов лопнул полностью в 2000 году, но оптоволокно, серверы, программное обеспечение, дата-центры и интернет-специалисты остались. Пузырь исчез, но интернет-революция действительно началась. С ИИ, вероятно, произойдёт аналогичный процесс, только останется не сеть, а сам интеллект.
Однако я считаю, что рамки Кабальеро можно продвинуть ещё на шаг вперёд.
В статье ИИ моделируется как «воспроизводимый труд», но в реальности ИИ всё больше приближается к «воспроизводимому научному исследователю». Если ИИ сможет не только заменять труд, но и участвовать в научных исследованиях, писать код, проектировать чипы, открывать новые материалы, разрабатывать новые модели, то он изменит не только производственную функцию, но и инновационную функцию.
В прошлом инновационные способности в основном зависели от количества учёных, инженеров и талантливых людей, поэтому крупные технологические революции обычно требовали десятилетий накопления, что и было важной причиной долгосрочного существования циклов Кондратьева. Дело не в том, что экономика по своей природе совершает революцию каждые шестьдесят лет, а в том, что инновационные ресурсы сами по себе растут слишком медленно.
ИИ впервые начинает нарушать это ограничение.
В будущем инновационные способности больше не будут зависеть только от человеческого мозга (Human brain), а могут стать Human + Millions of AI Agents. Более того, инновационные способности могут даже зависеть только от вычислительных мощностей (算力).
Вычислительные мощности продолжают расти, и инновационные способности также продолжают расти. Инновации впервые становятся фактором производства, который можно капитализировать и масштабировать.
Если объединить это с быстро развивающимися сегодня Coding Agent, Research Agent, автоматическими научными исследованиями и рекурсивным самосовершенствованием (RSI), эта обратная связь станет ещё сильнее. Больше ИИ приводит к более быстрым научным исследованиям, более быстрые научные исследования создают лучшие модели, а лучшие модели продолжают повышать эффективность научных исследований, образуя настоящий Intelligence Flywheel (маховик интеллекта). Скорость самих инноваций начинает ускоряться, а не только повышается эффективность производства.
Именно поэтому я всегда считал, что экономическая отдача от ИИ, скорее всего, соответствует принципу «Медленно, а затем внезапно» (Slowly, Then Suddenly).
Сегодня все видят инвестиции в GPU, обучение моделей, строительство дата-центров, ROI кажется невысоким, и многие начинают сомневаться, не является ли ИИ пузырём. Но эти инвестиции на самом деле покупают не сегодняшнюю прибыль, а будущий интеллектуальный капитал. Когда возможности моделей пересекут определённый порог, большое количество агентов начнёт внедряться в предприятия, начнётся замена труда, производительность может совершить нелинейный скачок, и казавшаяся завышенной оценка последних лет начнёт действительно реализовываться.
Это означает, что предложенная Кабальеро петля обратной связи:
Оценка → Инвестиции → Формирование капитала → Фундаментальные показатели
в будущем, вероятно, эволюционирует в:
Оценка → Инвестиции → Вычислительные мощности → Интеллект → Инновации → Больше идей → Более высокая производительность → Более высокая прибыль → Более высокая оценка
Здесь настоящую положительную обратную связь формирует не просто капитал, а инновационные способности всего общества.
Если этот процесс верен, то изменения, вызванные ИИ, могут быть не просто очередной технологической революцией, а изменением самого механизма возникновения технологических революций.
Исторические длинные волны Кондратьева длились сорок-пятьдесят лет во многом не из-за экономических законов, а из-за постоянной нехватки инновационных ресурсов: ограниченное количество учёных, ограниченные возможности НИОКР, медленное распространение знаний. ИИ меняет эту предпосылку.
В будущем мы, возможно, увидим не укорачивающиеся циклы Кондратьева, а непрерывное возникновение множества промышленных революций на одной платформе ИИ: ИИ в лекарствах, ИИ в материалах, ИИ в чипах, ИИ в робототехнике, ИИ в биопроизводстве... Инновации начинают индустриализироваться, технологические революции начинают происходить непрерывно.
Если Шумпетер сделал инновации ядром роста, а Ромер сделал знания ядром роста, то RSI и Кабальеро вместе указывают на центральную проблему следующего этапа теории роста:
Прежняя теория экономических циклов Шумпетера опиралась на созидательное разрушение, которое, в свою очередь, опиралось на человеческий мозг и редких гениев; ИИ же впервые делает такого гения капиталом, который можно инвестировать, массово производить, постоянно усиливать и постоянно самоусиливать.
С этой точки зрения, каким бы большим ни был пузырь сегодня, перед лицом экспоненциально растущих инноваций он может быть быстро переварен.