Снимка: iStock

Изкуственият интелект вече премина първия голям тест. Технологията работи. Моделите стават по-мощни, използването им расте, компаниите ги внедряват, а потребителите постепенно ги превръщат в част от ежедневието си. Следващият тест обаче е много по-труден и няма да се измерва с брой параметри, скорост на обучение или резултати от тестове. Ще се измерва в долари. Според Bain & Co. глобалната AI индустрия трябва да достигне около 6 трилиона долара годишни приходи до 2031 г., за да оправдае капитала, който в момента се насочва към центрове за данни и изчислителна инфраструктура. Това число променя начина, по който трябва да гледаме на AI бума. Въпросът вече не е дали изкуственият интелект ще промени икономиката. Въпросът е дали ще я промени достатъчно бързо, за да плати инфраструктурата, която строим предварително.

Мащабът на предизвикателството става по-ясен, когато разглобим тези 6 трилиона долара. Според Bain съществуващите потребителски и корпоративни AI услуги могат да генерират до 1.8 трилиона долара годишно. Остават приблизително 4.2 трилиона долара приходи, които днес практически не съществуват. Те трябва да бъдат създадени само за няколко години от нови пазари като автономни машини, роботика, откриване на лекарства, приложения в психичното здраве, енергетиката и други все още ранни направления. Това означава, че настоящата инвестиционна теза за AI предполага не просто растеж на ChatGPT, корпоративните асистенти или автоматизацията на офисната работа. Тя предполага появата на огромни нови индустрии.

Точно тук се намира голямото противоречие на AI бума. Инфраструктурата се изгражда преди икономиката, която трябва да я използва, да е напълно създадена. Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta и Oracle инвестират огромни суми в центрове за данни, изчислителни мощности, мрежово оборудване и специализирани ускорители. Според Bain размерът и цената на центровете за данни приблизително се удвояват на всеки 12 до 16 месеца. Междувременно търсенето на графични процесори, памет и мрежово оборудване поддържа силен натиск върху цялата технологична верига, включително компании като Nvidia и SK Hynix.

Това създава необичайна инвестиционна структура. При традиционния бизнес капиталът обикновено следва търсенето. Появява се продукт, клиентите го искат, капацитетът се оказва недостатъчен и компаниите инвестират, за да го увеличат. При AI до известна степен се случва обратното. Огромен капацитет се изгражда предварително с очакването, че приложенията, които ще го запълнят и монетизират, ще се появят впоследствие. Това не означава непременно, че инвестициите са грешни. Железопътните линии, телекомуникационните мрежи и интернет инфраструктурата също често са изграждани преди пълното разгръщане на икономическата активност около тях. Но означава, че рискът постепенно се измества от технологичен към икономически.

Bain изчислява, че до 2030 г. разходите за центрове за данни могат да достигнат между 5 и 6.5 трилиона долара. Това трябва да добави поне 150 гигавата нов капацитет. До 2031 г. годишните инвестиции в AI инфраструктура, включително центрове за данни, изчислителна мощност, ускорители и памет, могат да достигнат 1.5 трилиона долара. Това вече не е нишова технологична инвестиционна тема. При подобни мащаби AI започва да се превръща в макроикономическа променлива.

Председателят на технологичната практика на Bain Дейвид Крофорд формулира проблема още по-остро: за устойчивото финансиране на този инфраструктурен цикъл ще бъде необходим принос, равняващ се приблизително на един процентен пункт към годишния растеж на световния БВП. С други думи, AI не трябва просто да направи няколко големи технологични компании още по-печеливши. Той трябва да създаде производителност, продукти, услуги и цели пазари с мащаб, който да стане видим на нивото на глобалната икономика.

Това е и причината настоящият разговор за производителността на служителите да изглежда недостатъчен. Дори ако AI позволява на програмист да пише код по-бързо, на анализатор да обработва повече информация или на маркетингов отдел да създава повече съдържание с по-малко хора, икономическата стойност трябва някъде да бъде монетизирана. Спестеният един час работа не се превръща автоматично в един час нов приход за доставчика на AI инфраструктура. Между технологичната полезност и възвръщаемостта на вложения капитал стои цяла верига от ценообразуване, конкуренция, разходи и разпределение на икономическата стойност.

Именно тук може да се намира най-важният инвестиционен въпрос за следващите няколко години: кой всъщност ще прибере икономическата стойност, създадена от AI? Производителите на чипове? Облачните компании? Собствениците на центровете за данни? Енергийните компании? Създателите на моделите? Или предприятията, които използват AI, за да намалят собствените си разходи?

Това не е академичен въпрос. Възможно е AI да се окаже изключително успешна технология, без всички компании, които финансират инфраструктурата му, да се окажат еднакво добри инвестиции. Интернет промени света, но това не означаваше, че всяка телекомуникационна компания или всеки собственик на оптична мрежа, построена в края на 90-те години, получи добра възвръщаемост върху капитала си. Огромната технологична промяна и добрата инвестиция не са едно и също нещо.

Точно затова числото от 6 трилиона долара е толкова важно. То поставя летва пред индустрията. Ако съществуващите AI приложения могат да донесат 1.8 трилиона долара, остава дупка от 4.2 трилиона. Тя трябва да бъде запълнена с бизнеси, които в някои случаи още не са достигнали масовия пазар. Това е залог не само върху технологичния прогрес, а върху скоростта на неговата комерсиализация.

Има и втори проблем. Колкото повече инфраструктура се изгражда, толкова по-висока става цената на грешката. Според Bain вече има недостиг на трансформатори, електроенергия и вода, а местната съпротива срещу нови центрове за данни е блокирала или забавила проекти за 68 млрд. долара само през тримесечието до юни в САЩ. AI следователно постепенно напуска виртуалния свят на софтуера и се сблъсква с ограниченията на физическата икономика. Не можеш да изтеглиш повече електричество от интернет. Не можеш да създадеш трансформатор с езиков модел. Не можеш мигновено да построиш електропреносна мрежа само защото търсенето на изчислителна мощност е нараснало.

Това може да създаде странен парадокс. Колкото по-бързо расте AI, толкова повече капитал изисква. Колкото повече капитал изисква, толкова повече приходи трябва да произведе. А колкото по-високи стават необходимите приходи, толкова по-голяма част от икономиката трябва да бъде трансформирана, за да оправдае направените инвестиции.

Затова следващата фаза на AI цикъла вероятно ще бъде различна от първата. Досега инвеститорите награждаваха компаниите за това, че могат да осигурят чипове, центрове за данни и изчислителен капацитет. Следващият въпрос ще бъде колко приходи и свободен паричен поток може да произведе всеки долар от този капитал.

Това постепенно измества фокуса от capacity growth към return on invested capital.

И точно тук може да започне голямото разделение между победителите и губещите в AI бума. Ако приходите започнат да догонват инвестициите, сегашният цикъл може да се окаже началото на една от най-големите трансформации на производителността в съвременната история. Ако обаче капацитетът продължи да расте значително по-бързо от монетизацията, индустрията може да открие нещо, което финансовите пазари периодично забравят: една технология може да бъде революционна и едновременно с това капиталът, вложен в нея, да носи незадоволителна възвръщаемост.

Затова истинският тест за AI вече не е дали следващият модел ще бъде по-интелигентен от предишния. Тестът е дали автономните системи, роботиката, медицината, енергетиката и корпоративната автоматизация могат достатъчно бързо да създадат онези липсващи 4.2 трилиона долара годишни приходи.

AI вече доказа, че може да промени начина, по който работим. Сега трябва да докаже нещо много по-трудно: че може да произведе достатъчно икономическа стойност, за да плати сметката за собствената си революция.

Материалът има информационен и аналитичен характер и не представлява инвестиционен съвет или препоръка. Прогнозите за бъдещи инвестиции, приходи и капацитет са оценки на Bain & Co., цитирани в публикацията на Bloomberg, и не представляват гарантирани бъдещи резултати.