Искусственный интеллект готов трансформировать производительность труда, рынок труда и структуру экономики. Однако, прежде чем эти эффекты станут в полной мере видны в статистике, ИИ уже вызвал значительный приток инвестиций в центры обработки данных, полупроводники, энергетику и сети.
Таким образом, первая макроэкономическая фаза этой трансформации может представлять собой не скачок производительности, а инвестиционный шок, имеющий последствия для роста, стоимости капитала, инфляции и распределения инвестиций по странам и секторам.
Инвестиции опережают производительность
Эта последовательность хорошо описана концепцией J-образной кривой производительности Эрика Бринйолфссона, Даниэля Рока и Чада Сиверсона. На первом этапе внедрения технологий компании несут расходы на материальные и нематериальные активы, реорганизуют работу и учатся использовать новые инструменты.
Часть этих расходов практически не отражается в национальных счетах, в то время как другие потребляют существующие ресурсы, прежде чем начнут приносить измеримые результаты. Следовательно, нет противоречия между быстрым ростом инвестиций и все еще скромным влиянием на совокупные статистические данные о производительности.
В случае с ИИ этот механизм имеет дополнительное измерение. Искусственный интеллект иногда изображают как неосязаемую технологию — модель, алгоритм или программное обеспечение. Однако его разработка оказалась исключительно осязаемой: она требует центров обработки данных, специализированных процессоров и памяти, сетевой инфраструктуры, систем охлаждения, трансформаторов, новых соединений и постоянно растущего энергоснабжения. Таким образом, цифровая революция представляет собой очень ощутимый и измеримый инвестиционный расчет.
Масштабы этого бума приобретают макроэкономический характер
К 2026 году сложно рассматривать эти расходы как отраслевое явление. Международное энергетическое агентство (МЭА) оценивает капитальные затраты пяти крупнейших технологических компаний — Alphabet, Amazon (AWS), Meta, Microsoft и Oracle — в 2025 году в более чем 400 миллиардов долларов, и, согласно объявленным планам, ожидается, что к 2026 году они увеличатся еще на 75 процентов. Не все эти расходы можно отнести исключительно к искусственному интеллекту, но центры обработки данных и вычислительная инфраструктура являются ключевым фактором роста.
Макроэкономические данные еще более показательны. Банк международных расчетов (BIS) оценивает, что в Соединенных Штатах расходы на центры обработки данных, включая ИТ-оборудование, и ИТ-производственные предприятия достигли примерно 0,8% ВВП, в то время как в Австралии расходы на центры обработки данных превысили 1% ВВП. Международный валютный фонд (МВФ), тем временем, оценивает, что инвестиции в технологии, связанные с ИИ, добавили около 0,5 процентных пункта к росту ВВП США в 2025 году.
МВФ также приводит внешние оценки, согласно которым глобальные частные инвестиции в ИИ могут превысить 2 триллиона долларов к 2026 году. Однако эти оценки не полностью сопоставимы, поскольку они охватывают разные категории расходов и основаны на разных методах измерения. Цифра в 2 триллиона долларов также взята из внешних оценок, приведенных МВФ.
В Соединенных Штатах связь с текущей экономической ситуацией особенно очевидна. Федеральная резервная система (ФРС) сообщает, что инвестиции в бизнес увеличатся на 5,5% в 2025 году и на 11% в первом квартале 2026 года в годовом исчислении по сравнению с предыдущим кварталом.
По оценкам учреждения, большая часть этого изменения связана с созданием инфраструктуры, необходимой для предоставления услуг в области искусственного интеллекта, в то время как инвестиционные расходы вне категорий, связанных с ИИ, остаются относительно слабыми. В то же время сама ФРС указывает на еще один фактор, поддерживающий инвестиции: налоговые изменения, которые восстанавливают полный учет некоторых расходов. Таким образом, не весь рост инвестиций в технологии обусловлен исключительно ИИ.
Шок спроса или изменение экономического потенциала
Это различие важно, поскольку нынешний бум сочетает в себе два механизма с разными временными горизонтами. В краткосрочной перспективе строительство центров обработки данных, закупка процессоров и расширение сетей являются, прежде всего, сильным стимулом спроса, увеличивающим производство капитальных товаров, импорт, строительство и спрос на энергию. В долгосрочной перспективе эта же инфраструктура может увеличить потенциальный объем производства, если ИИ действительно повысит эффективность процессов и позволит создавать новые решения.
Банк международных расчетов (BIS) замечательно отражает эту проблему: влияние ИИ на спрос — через инвестиции, торговлю и оценку активов — уже велико и заметно, в то время как рост производительности со стороны предложения остается неопределенным по масштабу и срокам. Для макроэкономической политики это означает, что трудно отличить устойчивый рост потенциала от временного инвестиционного бума. Один и тот же рост ВВП может быть результатом либо увеличения будущих производственных мощностей, либо временного увеличения спроса на капитал.
Более того, ожидания могут опережать влияние предложения. Перспектива устойчивого роста будущей производительности и доходов может побудить фирмы увеличить инвестиции еще до того, как эти выгоды материализуются, в то время как рост оценки активов может одновременно поддерживать потребление. Это еще больше размывает грань между циклическим импульсом и структурными изменениями.
Аналогичная проблема существует и в сфере торговли. Всемирная торговая организация (ВТО) указывает, что более сильный, чем ожидалось, рост мировой торговли товарами в 2025 году был поддержан резким увеличением торговли продуктами, использующими искусственный интеллект. Однако выгоды распределяются неравномерно: наибольшую выгоду получают страны, производящие передовые полупроводники, память, производственное оборудование и другие компоненты цифровой инфраструктуры. Это означает, что бум ИИ уже меняет структуру мирового спроса, еще до того, как можно будет достоверно оценить его окончательное влияние на производительность.
Сначала вексель, потом дивиденды
Таким образом, наиболее точным описанием нынешнего этапа является не «пузырь ИИ» и не «революция производительности». Первое предопределяет иррациональность инвестиций, второе — масштаб будущих выгод. Данные лучше соответствуют концепции инвестиционного шока, то есть резкого увеличения спроса на определенные виды капитала, энергии и инфраструктуры, конечная норма доходности которого пока неизвестна.
Подобный шок может одновременно поддерживать рост и создавать напряженность. Он может стимулировать инвестиции, производство капитальных товаров и торговлю, одновременно усиливая давление на энергетические сети, специализированные ресурсы и отдельные сегменты финансовых рынков. Он может вытеснить некоторые проекты, но также спровоцировать новые инвестиции в энергетику, сети и полупроводники. Он может временно усилить инфляционное давление, но затем ослабить его, если производительность фактически вырастет. В каждом случае знак и величина эффекта зависят от временного горизонта и реакции предложения.
Именно поэтому важнейшие показатели на ближайшие годы не ограничиваются количеством пользователей моделей или заявленными возможностями следующего поколения ИИ. Нам необходимо отслеживать взаимосвязь между расходами и доходами, загрузкой центров обработки данных, способами финансирования инвестиций, темпами расширения энергетических сетей, распространением ИИ за пределы технологического сектора и, в конечном счете, производительностью. Только объединив эти данные, мы сможем оценить, в какой степени нынешний бум создает производительный капитал и в какой степени он приводит к его перенакоплению.
История развития технологий показывает, что эти два сценария не обязательно взаимоисключающие. Некоторые инвесторы могут понести убытки, но созданная в результате инфраструктура, тем не менее, может повысить будущий потенциал экономики. В случае с ИИ вопрос заключается не только в том, повысит ли технология производительность и насколько.
Не менее важно и то, проявятся ли преимущества достаточно быстро и широко, чтобы оправдать масштабы капитала, вложенного сегодня. Прежде чем экономика получит полную выгоду от повышения производительности благодаря ИИ, она должна профинансировать затраты на свою инфраструктуру.
Читайте на тему: Основа умной экономики – программируемые деньги
