Апокаліпсис енергетичної кризи 50 років тому: чи найстрашніше те, що середньосхідний конфлікт прокинеться крізь бульбашку ШІ?

Запит AI · Історія нафтових криз як попередження для сучасної революції AI

Цінна новина 19 березня (редактор Сяосян): Якщо запитати глобальних інвесторів, що їх зараз найбільше турбує, вони, ймовірно, згадають тривалу кризу Ірану або розвал бульбашки штучного інтелекту (AI).

Однак, найбільш страшною можливою ситуацією — і ця ймовірність, здається, стає все більшою, можливо, саме перша спричинить другу…

За останні роки штучний інтелект став синонімом зростання світової економіки та очікувань щодо підвищення фондового ринку. Це особливо помітно в США, де зосереджені такі гіганти, як Alphabet, Microsoft і Amazon, а також провідні виробники чипів — Nvidia, AMD і Intel. За даними Федерального резерву Сент-Луїса, капітальні витрати цих компаній разом із витратами на програмне забезпечення та R&D становили 39% зростання ВВП США за перші три квартали минулого року, тоді як під час інтернет-бульбашки цей показник був лише 28%.

Крім безпосереднього стимулювання інвестицій, штучний інтелект має потенціал підвищити продуктивність кожного працівника. У країнах Заходу, де ринок праці охолоджується, цей приріст продуктивності може стати ключовим драйвером економічного зростання.

Однак, деякі експерти вже попереджають, що американські та ізраїльські удари по Ірану, а також жорстка відповідь Ірану, можуть зруйнувати цю перспективу.

З блокуванням Ормузської протоки ціна на нафту стабілізувалася біля 100 доларів за барель. Водночас, ціна на природний газ у Нідерландах (TTF), яка є ключовим орієнтиром для Європи, піднялася понад 50 євро за МВт-год, тоді як у лютому вона була лише 30 євро. Це викликає глибоку тривогу щодо повторення інфляційного шоку, що стався після конфлікту між Росією та Україною у 2022 році.

Ще гірше, це може означати «стагфляцію» — поєднання інфляції та економічної рецесії, подібно до ситуації 70-х років XX століття.

50 років тому нафтовий кризовий досвід і його уроки для продуктивності

Якщо ця історична аналогія справедлива, перспективи для продуктивності можуть бути дуже сумними.

У 1960-х США зростання продуктивності на годину праці перевищувало 3% на рік. Після арабського нафтового ембарго та Іранської революції цей показник знизився до середнього 0,4% у період 1977–1982 років. Це призвело до зниження купівельної спроможності домогосподарств і скорочення споживчих витрат. В результаті компанії були змушені боротися з двома проблемами: зменшенням споживчого попиту та зростанням цін на енергоносії, що спричинило різке падіння використання виробничих потужностей з 89% у листопаді 1973 до 71% у травні 1975 року.

Що особливо актуально для сучасної сфери AI, так це те, що зниження доходів також змушує керівників скорочувати інвестиції та відкладати впровадження нових технологій.

Ключовий економічний концепт тут — «капіталізація», тобто зростання співвідношення машин і працівників з часом у міру автоматизації. За даними Penn World Table, у період нафтової кризи 70-х років цей показник у багатих країнах почав різко сповільнюватися, що свідчить про скорочення інвестицій у обладнання для фабрик.

Можна припустити, що якщо енергетична криза 2026 року погіршиться, керівники можуть значно скоротити плани щодо впровадження AI — ці плани вже супроводжуються високими витратами на хмарні обчислення та консультаційні послуги.

Економічна організація співробітництва та розвитку (OECD) і її економісти, зокрема Кристоф Андре, вже довели, що зростання цін на енергоносії знижує продуктивність. У спільній статті 2023 року вони дослідили дані 22 країн за період 1995–2020 років і виявили, що кожне підвищення цін на енергоносії на 10% знижує трудову продуктивність на 1%. Важливо, що «м’яке» зростання цін стимулює інвестиції у енергозберігаюче обладнання і з часом підвищує продуктивність. Але «різкі» шоки мають довгострокові негативні наслідки.

Насправді, хоча у 1980-х США знову почали зростати у продуктивності після нафтової кризи, темпи цього зростання залишилися нижчими за рівень до 70-х років. Однією з причин є те, що високовитратні галузі, такі як хімічна, металургійна та комунальна, зазнали довгострокових капітальних втрат: їх частка у ВВП знизилася з 4,1% у 1979 до 2,2% у 2004. Хоча окремі компанії не зменшували витрат значною мірою, їхній внесок у економіку зменшився. Коли ціна високовитратних товарів зростає, споживання зменшується.

Ця тенденція повторювалася й у ЄС з 2022 року, коли промислове виробництво скоротилося на 13%. Особливо постраждала хімічна галузь, яка ще до війни в Ірані майже не відновилася. Серед компаній, що закрили фабрики, — британська Ineos і німецький BASF, який у середу оголосив про підвищення цін на деякі продукти на 30% через зростання витрат.

Обережно: енергетична криза може «відключити» AI?

Звісно, зменшення енергоспоживання у високовитратних галузях Заходу багато в чому пов’язане з глобалізацією 80-х і перенесенням виробництва до нових ринків (наприклад, у Китай). Крім того, революція сланцевої газової та нафтової промисловості у США перетворила країну на експортера енергії, що може частково компенсувати втрати у інших сферах через внутрішні інвестиції у нафту і газ за ціною понад 100 доларів за барель.

Однак, навіть за цих умов, енергетична криза залишається поганою новиною для AI-індустрії, яка споживає багато електроенергії.

За прогнозами Міжнародного енергетичного агентства минулого місяця, у 2025–2030 роках майже половина зростання кінцевого споживання електроенергії у США припаде на дата-центри. Більша частина цього зростання планувалася підтримувати за рахунок швидшого розвитку природного газу.

Це ставить під сумнів плани компаній, таких як JLL, інвестувати 3 трильйони доларів у нові дата-центри протягом наступних п’яти років. Якщо центральні банки підвищать ставки для боротьби з інфляцією, вартість боргів за цими проектами зросте ще більше.

Поточний сектор приватного кредитування, який фінансує дата-центри, вже стикається з відтоком інвесторів, які побоюються, що бум кредитування вже закінчився.

Звісно, одна з переваг великих мовних моделей у тому, що, хоча їх навчання споживає багато енергії, обробка кожного додаткового токена — відносно економічна. Навіть за високих цін на електроенергію, для компаній використання AI може бути дешевшим, ніж найм додаткових працівників (які потребують офісів із опаленням і освітленням). Аналогічно, зростання цін на нафту може стимулювати AI-компанії інвестувати у генерацію та зберігання енергії.

Однак, історія показує, що подібні кризи можуть завдати довгострокової шкоди високовитратним галузям. Технологічна революція, хоча й залежить від наукового прогресу, значною мірою залежить від макроекономічних умов.

А сучасна ситуація ускладнює цю картину ще більше…

(Цінна новина, Сяосян)