Goldman Sachs: «Генеративный ИИ: слишком много трат, слишком мало пользы?»

Месяц назад Goldman Sachs опубликовали очередной выпуск глобального макроэкономического исследования, на сей раз посвященный инвестициям (конечно - пиндосским) в генеративный ИИ. Даже поверхностное ознакомление с материалом позволяет сделать вывод, что не все там кукухой поехали, и многие вполне себе трезво оценивают как перспективы этого самого «генеративного ИИ», так и целесообразность инвестирования в разработку и развитие ИИ. Ну, то есть откровенно хайповая накачка темы, продвигаемая Нвидией, Майкрософтом и Ко – скажем так, косвенно подтверждается. Но обо всём – по порядку.

Обещание генеративной технологии искусственного интеллекта трансформировать компании, отрасли и общества продолжает рекламироваться, ведущие технологические гиганты, другие компании и коммунальные предприятия потратят в виде капитальных затрат в ближайшие годы, в том числе значительные инвестиции в центры обработки данных, чипы, другую инфраструктуру искусственного интеллекта и энергосистему, по оценкам, порядка 1 триллиона долларов США.

Но несмотря на такие расходы, пока мало что удается показать в качестве результатов. Преобладают лишь сообщения о повышении эффективности ведения собственно разработки. Возможно по этой причине даже акции компании, пожинающей на сегодняшний день больше всего выгод, - Nvidia - резко скорректировались.

Goldman Sachs обратились к специалистам в области промышленности и экономики за комментариями по вопросу окупятся ли эти большие расходы с точки зрения выгод и отдачи от ИИ.

Дарон Ачемоглу, профессор Массачусетского технологического института, настроен скептически. По его оценкам, только для четверти задач из числа потенциально подверженных воздействию развиваемого ИИ, будет экономически эффективно применение ИИ в течение следующих 10 лет. При этом, по его оценке, лишь менее чем на 5% всех задач, стоящих перед людьми, потенциально может повлиять ИИ.  Ачемоглу не согласен, что технологии улучшаются и становятся менее дорогостоящими со временем, утверждая, что прогресс в модели ИИ, вероятно, не произойдет быстро, и не будет таким впечатляющим, как многие считают. Анализируя вопрос, создаст ли внедрение ИИ новые задачи и продукты, он также выражает сомнение, обращая внимание на то, что эти воздействия «не являются законом природы». Дарон предполагает, что ИИ увеличит производительность США всего на 0,5%, а рост ВВП - всего на 0,9% в совокупности в течение следующего десятилетия.

RE: В действительности Дарон Ачемоглу – автор ряда книг (включая, в том числе – «Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty» и «Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity») уже много лет занимается макроэкономическими исследованиями в части касающейся потенциального влияния технологий ИИ на общество. В своей работе, опубликованной в середине мая текущего года он довольно подробно обосновал свои оценки и сделал весьма печальные для разного рода хайпующих выводы касательно генеративного ИИ.

Глава GS Global Equity Research Джим Ковелло идет еще дальше, утверждая, что для получения адекватной прибыли от триллионной оценочной стоимости разработки и запуска технологий ИИ, в результате эти технологии должны быть в состоянии решать сложные проблемы, что, по его словам, не сделано. Он отмечает, что действительно изменяющие жизнь изобретения, такие как Интернет, позволили недорогим решениям нарушить дорогостоящие решения даже в зачаточном состоянии, в отличие от дорогостоящих технологий ИИ сегодня. И он скептически относится к тому, что затраты ИИ когда-либо снизятся достаточно, чтобы сделать автоматизацию большой доли задач доступной, учитывая высокую начальную цену, а также сложность построения критически важных входных данных - таких как микросхемы GPU - которые могут предотвратить конкуренцию. Он также сомневается в том, что ИИ повысит оценки стоимости компаний, которые используют эти технологии, поскольку любое повышение эффективности, вероятно, будет компенсировано, и путь к фактическому увеличению доходов, по его мнению, неясен. И он задается вопросом, смогут ли модели, обученные историческим данным, когда-либо воспроизвести самые ценные возможности людей.

RE: Получается, что глава подразделения Goldman Sachs по анализу акций, с некоторыми оговорками, в целом – поддерживает скепсис профессора Ачемоглу в отношении перспективности генеративного ИИ, его реальной полезности для экономики и возможных результатов его применения. Пожалуй, на этом можно было бы и остановиться, но поскольку материал носит обзорный характер и по некоторым соображениям должен быть в целом более нейтральным (ну не топить же явно «мелкомягких» с их триллионными запросами на инвестиции) – авторы пошли искать альтернативные точки зрения.  

Старший глобальный экономист GS Джозеф Бриггс настроен более оптимистично. По его оценкам, генеративный ИИ в конечном итоге автоматизирует 25% всех рабочих задач и повысит производительность США на 9%, а рост ВВП на 6,1% совокупно в течение следующего десятилетия. В то время как Бриггс признает, что автоматизация многих задач, подверженных воздействию ИИ, сегодня не является экономически эффективной, он утверждает, что большой потенциал экономии средств и вероятность того, что затраты будут снижаться в долгосрочной перспективе - как это часто, если не всегда, в случае с новыми технологиями - должны в конечном итоге привести к большему развитию возможностей ИИ.

И, в отличие от Ачемоглу, Бриггс включает в свои оценки производительности как потенциал перераспределения труда, так и создание новых задач, в соответствии с сильным и долгим историческим воздействием технологических инноваций, стимулирующих новые возможности.

RE: То есть рост ожидается исключительно исходя из предположения, что в долгосрочной перспективе будет снижение стоимости. Обратная аргументация типа «с чего вдруг?» - отметается путем «ну всегда так было!». Реально всегда? Ну и тут же еще – ожидание неких новых возможностей (про которые сейчас никто ничего не знает, но они типа обязательно возникнут). Кстати, Ачемоглу тоже немного прошелся по «возможностям», создаваемым ИИ (выдержку приведем в приложении). Стоит обратить внимание на должность данного спикера и сравнить с предыдущим: вроде как несколько разные весовые категории… ИМХО.

Программный аналитик GS США Кэш Ранган и интернет-аналитик Эрик Шеридан также остаются в восторге от долгосрочного преобразования генеративного ИИ и верят в его потенциал, даже если прорывное ИИ-«приложение-убийца» еще не появилось. Несмотря на крупные технологические расходы на инфраструктуру ИИ, они не видят признаков нерационального изобилия. Действительно, Шеридан отмечает, что текущие капзатраты как доля доходов не выглядят заметно отличающимися от предыдущих циклов инвестиций в технологии, и что инвесторы верят только тем компаниям, которые могут продемонстрировать связь расходов на ИИ с будущими доходами. Ранган, со своей стороны, утверждает, что потенциал прибыли от этого цикла капитальных затрат кажется более перспективным, чем даже предыдущие циклы, учитывая, что его возглавляют действующие лица с низкими затратами на капитал и массивными распределительными сетями и клиентскими базами. Так, и Шеридан, и Ранган настроены оптимистично, что огромные расходы на ИИ в итоге окупятся.

RE: Еще один пример правильной аргументации: раз инвесторы дают деньги – значит всё будет тип-топ! Кто сказал? Ну, программный аналитик и интернет-аналитик… А что: верим, как иначе то?

Но даже если ИИ потенциально может принести значительные выгоды для экономики и прибыль для компаний, может ли нехватка ключевых ресурсов - а именно чипов и энергии - помешать технологии выполнить это обещание? Американские полупроводниковые аналитики Тошия Хари, Анмол Маккар и Дэвид Балабан утверждают, что чипы действительно будут сдерживать рост ИИ в течение следующих нескольких лет, при этом спрос на чипы опережает предложение из-за нехватки технологии High-Bandwidth Memory и упаковки Chip-on-Wafer-on-Substrate - двух важнейших компонентов чипа.

RE: Вот как! То есть ИИ – стронг, но если чипов не хватит – то ничего может не получиться. Заход вполне себе надежный, работает сразу в нескольких направлениях: во-первых, можно продолжать раздувать цены на чипы, а во-вторых – их точно не хватит, и все провалы понятно на что списать. Молодцы, чо!

Еще больший вопрос заключается в том, хватит ли электроснабжения? Аналитики GS США и европейских коммунальных служб Карли Дэвенпорт и Альберто Гандольфи, соответственно, ожидают, что распространение технологии ИИ и центров обработки данных, необходимых для этих целей будет стимулировать рост спроса на электроэнергию, подобного которому не наблюдалось ни в одном поколении (что биржевой стратег GS Хончен Вей находит ранние доказательства в Вирджинии, очаге роста центров обработки данных в США).

Брайан Яноус, соучредитель Cloverleaf Infrastructure и бывший вице-президент по энергетике в Microsoft, считает, что коммунальные службы США - которые не испытывали роста потребления электроэнергии почти два десятилетия и борются с уже устаревшей энергосистемой США - не готовы к этому грядущему всплеску спроса. Он и Дэвенпорт согласны с тем, что необходимые существенные инвестиции в энергетическую инфраструктуру не будут происходить быстро или легко, учитывая сильно регулируемый характер коммунальной промышленности и ограничения цепочки поставок, с предупреждением Яноус, что болезненный энергетический кризис, который может ограничить рост ИИ, вероятно, впереди.

RE: Кстати, очень важный момент: пиндосы искусственно создают дикий спрос на электроэнергию. Такого не было более 20 лет, энергосистема дышит на ладан – и тут появляется вполне себе платежеспособный вариант ее не только просто починить, но и заметно улучшить. За счет лохов-инвесторов в ИИ. Идея замечательная. Как будет с реализацией – вопрос (могут ведь тупо разворовать, а энергию отжать у текущих потребителей…).

Итак, что это все значит для рынков? Хотя Ковелло считает, что хотя фундаментально развитие ИИ уже вряд ли получится остановить, он предупреждает, что пузырь ИИ может лопнуть нескоро, и поставщики инфраструктуры для ИИ вполне себе продолжат извлекать выгоду от раздувания этого пузыря. Старший американский стратег по акциям GS Райан Хаммонд также видит больше возможностей для работы темы ИИ и ожидает, что число бенефициаров ИИ расширится, и помимо одинокой (на сегодня) Nvidia в него войдут хотя бы коммунальщики в лице поставщиков энергии.

Тем не менее, глядя на общую картину, старший стратег GS по активам Кристиан Мюллер-Глиссманн считает, что только наиболее благоприятный сценарий ИИ, в котором ИИ значительно повышает рост тренда и корпоративную прибыльность без повышения инфляции, приведет к долгосрочным доходам по акциям из S&P 500 выше среднего.

Немного о достижениях и провалах ИИ - одной картинкой

Приложение. Выдержки из заключительного раздела работы Дарона Ачемоглу "Простая макроэкономика ИИ"