AI: Является ли пузырь на самом деле маховиком?

Экономист из Массачусетского технологического института Рикардо Кабальеро выдвигает интригующий аргумент в своей недавней рабочей статье «Спекулятивный рост и "пузырь" ИИ»:
Настоящий вопрос не в том, является ли ИИ пузырём, а в том, может ли сам пузырь создать основы будущего.
Традиционные финансы предполагают, что оценки вытекают из фундаментальных показателей. Будущие денежные потоки определяют сегодняшние цены. Если цены значительно превышают ожидаемые денежные потоки, мы называем это пузырём. Эта логика лежит в основе стоимостного инвестирования, моделей дисконтированных денежных потоков (DCF) и большей части гипотезы эффективного рынка.
Кабальеро расширяет эту причинно-следственную связь до петли обратной связи. Цены не просто отражают будущее — они помогают его формировать. Высокие оценки увеличивают способность компаний привлекать капитал. Этот капитал финансирует инвестиции. Инвестиции создают производственные мощности. Более высокая производительность в конечном итоге генерирует более сильные будущие денежные потоки. Другими словами, оценки, которые изначально кажутся оторванными от фундаментальных показателей, могут стать частью процесса, который создаёт эти самые фундаментальные показатели. (Это чем-то напоминает идею рефлексивности Джорджа Сороса.)
В статье утверждается, что всякий раз, когда рыночные оценки влияют на инвестиционные решения, рост цен может активно способствовать созданию будущих экономических фундаментальных показателей.
Ключевая причина, по которой этот механизм может работать для ИИ, заключается в том, что ИИ принципиально отличается от традиционного капитала.
Обычный капитал подвержен убывающей отдаче. Постройте больше заводов, и в конечном итоге спрос насыщается, появляются избыточные мощности, а доходность капитала снижается.
Кабальеро утверждает, что ИИ лучше понимать как форму масштабируемого трудоподобного капитала. GPU, фундаментальные модели и AI-агенты не просто добавляют больше машин — они расширяют эффективное предложение рабочей силы в экономике. В его framework капитал ИИ выполняет задачи, которые в противном случае потребовали бы человеческого труда. По мере накопления капитала ИИ производительная трудовая мощность расширяется вместе с ним, существенно ослабляя традиционный закон убывающей отдачи.
Статья идёт ещё дальше.
Инвестиции в ИИ также меняют распределение доходов.
Растущая доля доходов поступает владельцам капитала, которые склонны сберегать большую часть своих заработков. Более высокие сбережения увеличивают предложение долгосрочного капитала, снижают долгосрочные процентные ставки и позволяют экономике поддерживать больший запас капитала. Кабальеро называет это «Финансовой обратной связью»: большее формирование капитала снижает будущие затраты на финансирование, а более низкие затраты на финансирование поощряют ещё большее формирование капитала. Вместо отрицательной обратной связи, заложенной в стандартных моделях роста, система начинает демонстрировать положительную обратную связь.
Это приводит к двум принципиально разным долгосрочным равновесиям.
В одном мире инвестиции в ИИ остаются недостаточными. Капитал накапливается медленно, а рост производительности остаётся постоянно слабым.
В другом — ИИ продолжает привлекать обильное финансирование. Огромные инвестиции направляются в дата-центры, GPU, фундаментальные модели и AI-агенты, что в конечном итоге приводит к равновесию с высоким капиталом и высокой производительностью.
Интригующая часть заключается в том, что, хотя это превосходное равновесие существует, рациональные рынки могут никогда не достичь его самостоятельно.
Кабальеро показывает, что, начиная с сегодняшнего низкокапитального равновесия, даже полностью рациональные инвесторы могут не скоординироваться на лучшем результате. Логика циклическая: без достаточного капитала сегодня будущая производительность не может ускориться; без более высокой будущей производительности сегодняшние оценки остаются низкими; без высоких оценок фирмы не могут финансировать необходимые инвестиции. Экономика оказывается в ловушке самоподдерживающегося равновесия.
Именно здесь пузырь имеет значение.
Завышенные оценки позволяют компаниям привлекать капитал. Этот капитал финансирует больше GPU, более крупные модели и более автономных агентов. Эти инвестиции в конечном итоге повышают производительную мощность экономики.
Пузырь — это не пункт назначения.
Это мост.
Вот почему в статье также неоднократно подчёркивается хрупкость.
Реальная опасность не в том, что пузырь в конце концов лопнет. Опасность в том, что он лопнет слишком рано.
Если финансирование иссякнет до того, как будет создана достаточная инфраструктура ИИ, инвестиции остановятся, разработка ИИ замедлится, и ожидаемый рост производительности так и не материализуется. Но если к моменту нормализации оценок уже будет достаточно дата-центров, вычислительной инфраструктуры, моделей и AI-агентов, равновесие с высоким капиталом сможет поддерживать себя даже после исчезновения спекулятивной премии.
Сроки коррекции имеют гораздо большее значение, чем сама коррекция.
Интернет — классический пример.
Пузырь доткомов эффектно лопнул в 2000 году. Однако волоконно-оптические сети, серверы, программное обеспечение, дата-центры и инженерные таланты остались. Пузырь исчез, но интернет-революция только началась.
ИИ может пойти по аналогичному пути.
Разница в том, что на этот раз выживет не просто цифровая инфраструктура, а сам интеллект.
Шаг вперёд
Я считаю, что framework Кабальеро можно расширить ещё больше.
В его статье ИИ моделируется как воспроизводимый труд.
В реальности ИИ всё чаще становится воспроизводимыми исследователями.
Если ИИ может не только выполнять труд, но и проводить научные исследования, писать программное обеспечение, проектировать чипы, открывать новые материалы и изобретать лучшие модели ИИ, то он меняет не только производственную функцию — он меняет саму функцию инноваций.
Исторически инновации зависели от числа учёных, инженеров и исключительно талантливых людей. В результате крупные технологические революции обычно занимали десятилетия. Это одна из фундаментальных причин большой продолжительности волн Кондратьева. Экономика не порождает технологическую революцию естественным образом каждые пятьдесят-шестьдесят лет. Скорее, ресурсы для инноваций исторически расширялись очень медленно.
ИИ может стать первой технологией, способной сломать это ограничение.
Будущие инновации больше не будут зависеть исключительно от человеческого интеллекта.
Вместо этого они могут стать совокупным результатом работы людей и миллионов AI-агентов.
В конечном счёте, значительная их часть может даже в основном определяться самим ИИ, работающим на постоянно расширяющихся вычислительных мощностях.
По мере того как вычислительные мощности продолжают расти, растёт и способность экономики к инновациям.
Впервые инновации сами становятся фактором производства, который можно капитализировать, масштабировать и постоянно расширять.
Теперь объединим это с быстрым прогрессом кодирующих агентов, исследовательских агентов, автономных научных открытий и рекурсивного самоулучшения (RSI).
Петля обратной связи становится значительно сильнее.
Больше ИИ ускоряет исследования.
Более быстрые исследования порождают лучшие модели.
Лучшие модели ещё больше ускоряют исследования.
Это становится настоящим маховиком интеллекта.
Скорость самих инноваций начинает ускоряться — а не только эффективность производства.
«Сначала медленно, потом внезапно»
Вот почему я долгое время считал, что экономическая отдача от ИИ, скорее всего, будет следовать модели «сначала медленно, потом внезапно».
Сегодня инвесторы в основном видят расходы на GPU, обучение моделей и дата-центры.
Отдача от инвестиций кажется скромной, что приводит многих к выводу, что ИИ — это просто очередной пузырь.
Но эти инвестиции покупают не сегодняшнюю прибыль.
Они покупают завтрашний капитал интеллекта.
Как только возможности моделей пересекут определённые критические пороги, AI-агенты начнут работать на предприятиях, замещение труда ускорится, а производительность может испытать крайне нелинейный скачок.
В этот момент оценки, которые когда-то казались чрезмерными, могут внезапно показаться полностью оправданными.
Исходная петля обратной связи Кабальеро такова:
Оценка → Инвестиции → Формирование капитала → Фундаментальные показатели
Я подозреваю, что ИИ в конечном итоге может превратиться в нечто ещё более мощное:
Оценка → Инвестиции → Вычисления → Интеллект → Инновации → Больше идей → Более высокая производительность → Более высокая прибыль → Более высокие оценки
Объектом, генерирующим положительную обратную связь, становится уже не просто капитал.
Это вся способность общества к инновациям.
Если этот процесс окажется верным, ИИ будет представлять собой не просто очередную технологическую революцию.
Он фундаментально изменит то, как генерируются сами технологические революции.
Исторически длинные волны Кондратьева длились от сорока до пятидесяти лет не потому, что экономика требовала таких сроков, а потому, что ресурсы для инноваций были скудны: учёных было мало, возможности НИОКР расширялись медленно, а знания распространялись постепенно.
ИИ меняет эти допущения.
Вместо постепенно укорачивающихся технологических циклов мы можем стать свидетелями множества промышленных революций, происходящих одновременно на базе общей платформы ИИ:
Открытие лекарств с помощью ИИ
Материалы, спроектированные ИИ
Полупроводники, созданные ИИ
Робототехника на базе ИИ
Биопроизводство с поддержкой ИИ
...и многое другое.
Сами инновации становятся индустриализированными.
Технологические революции становятся непрерывными, а не эпизодическими.
Если Шумпетер сделал инновации двигателем экономического роста, а Ромер сделал знания двигателем роста, то RSI и Кабальеро вместе могут указывать на следующий рубеж теории роста:
Экономические циклы Шумпетера зависели от подрывных инноваций, а подрывные инновации зависели от человеческого интеллекта — и время от времени от редких гениев.
ИИ может стать первой технологией, которая превращает сам гений в форму капитала: то, что можно финансировать, масштабно воспроизводить, постоянно улучшать и в конечном итоге способное улучшать себя.
Основываясь на этом аргументе, независимо от того, насколько большим кажется сегодняшний пузырь ИИ, экспоненциальный рост инноваций может позволить экономике поглотить его гораздо быстрее, чем большинство людей ожидает.