Pomimo setek miliardów dolarów inwestycji i niemal ciągłego szumu sztuczna inteligencja nie przyniosła wymiernych korzyści finansowych amerykańskim korporacjom poza sektorem technologicznym. Takie jest główne stwierdzenie notatki opublikowanej 24 października przez Torstena Sloka, partnera i głównego ekonomistę w Apollo Global Management, w serii Daily Spark.
„Pomimo ogromnych inwestycji i powszechnego szumu wokół sztucznej inteligencji, technologia ta przyniosła amerykańskim korporacjom zerowe korzyści finansowe poza technologią” – napisał Slok. Notatka szybko wzbudziła szerokie zainteresowanie w Internecie, stając się jednym z najczęściej dyskutowanych linków w Hacker News w ciągu kilku godzin od publikacji. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.
Co pokazują dane
Argument Sloka opiera się na trzech wykresach utworzonych na podstawie danych Bloomberga, Macrobonda i Rezerwy Federalnej:
1. Przychód na pracownika rośnie w przypadku Mag 7 – Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia i Tesla – ale pozostaje niezmieniony w przypadku pozostałych 493 spółek z indeksu S&P 500.
2. Marże zysku opowiadają tę samą historię: wzrost w przypadku gigantów technologicznych, płaski w przypadku S&P 493.
3. Wzrost produktywności nie wykazuje oznak wzmocnienia sztucznej inteligencji. Slok cytuje skorygowaną o wykorzystanie serię Total Factor Productivity prowadzoną przez Bank Rezerw Federalnych w San Francisco, która nie wykazuje żadnych zmian od czasu przyspieszenia wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji.
Schemat ma znaczenie, ponieważ na S&P 493 faktycznie skupia się większość amerykańskiej gospodarki – szpitale, producenci, sprzedawcy detaliczni, banki i firmy logistyczne. Gdyby sztuczna inteligencja była technologią ogólnego przeznaczenia, która już przekształcałaby biznes, twierdzi Slok, transformacja powinna być widoczna w zagregowanych liczbach gospodarki niezwiązanej z technologią. Jak dotąd tak nie jest.
Ta rozbieżność pomaga również wyjaśnić niezręczny fakt związany z tym cyklem inwestycyjnym: ogromne zyski przypisywane sztucznej inteligencji przypadły niemal w całości garstce hiperskali i producentów chipów, podczas gdy zdecydowana większość notowanych na giełdzie spółek wchłonęła rosnące budżety technologiczne, nie wykazując proporcjonalnych przychodów ani zysków z marży. W ujęciu Sloka nie jest to tymczasowe opóźnienie charakterystyczne dla tego cyklu — jest to widoczny znak technologii, z której korzyści ograniczają się do sprzedawców.
Wydatki na tokeny stają się centrum kosztów
Być może najbardziej uderzającym twierdzeniem zawartym w nocie jest to, w jaki sposób firmy głównego nurtu repozycjonują sztuczną inteligencję w swoich budżetach. Zamiast traktować wykorzystanie modeli jako źródło wzrostu, pisze Slok, „amerykańskie korporacje głównego nurtu wycofują się i zaczynają postrzegać symboliczne wydatki nie jako źródło wzrostu, ale jako centrum kosztów obciążające marże”.
Rysuje ostry kontrast z ekosystemem start-upów wspieranym przez przedsięwzięcia typu venture, w którym zużycie tokenów AI stale rośnie. Różnica, jego zdaniem, polega na konieczności: firmy finansowane przez venture capital tworzą produkty w oparciu o najnowsze modele, podczas gdy firmy o ugruntowanej pozycji „nie potrzebują najnowszego modelu i nie chcą za niego płacić”.
„Dopóki agentyczna sztuczna inteligencja i wydatki symboliczne będą ograniczone do niewielkiej części gospodarki, makroekonomiczne skutki sztucznej inteligencji będą bardzo ograniczone” – pisze Slok, cytując dane dotyczące wydatków na sztuczną inteligencję z indeksu Ramp AI.
„Inteligencja to głównie osąd”
Najczęściej cytowany fragment notatki wyjaśnia, dlaczego tańsza inteligencja może nie przekładać się na większe marże, nawet w przypadku spadku cen modeli.
„Sztuczna inteligencja może być świetnym kalkulatorem, ale w biznesie inteligencja opiera się głównie na osądzie” – pisze Slok. „Osąd zależy od kontekstu, a odpowiedź różni się w zależności od tego, jakiego człowieka lub modela zadasz”.
Idzie dalej, argumentując, że sztucznej inteligencji brakuje zdolności społecznych, na których buduje się zaufanie komercyjne: „Sztuczna inteligencja nie rozumie odpowiedzialności, zaufania, kultury, niepisanych zasad, kompromisów etycznych ani uczciwości, a wszystko to kształtuje ryzyko reputacji i ostatecznie napędza wzrost przychodów i marże zysku”.
Konkluzja Sloka jest prosta: „Historia sztucznej inteligencji zostanie rozstrzygnięta na indeksie S&P 493, a nie na Mag 7, i jak dotąd nie ma dowodów na to, że wzrost przychodów lub marże poprawiają się poza sektorem technologicznym”.
Ważne zastrzeżenia
Istnieją przesłanki, aby traktować wyrok jako wstępny, a nie ostateczny. Statystyki dotyczące produktywności historycznie opóźniają rozpowszechnianie technologii o lata – elektryfikacja i komputery postępowały podobnie, a wymierne zyski pojawiały się długo po rozmieszczeniu kapitału. Płaskie marże mogą również odzwierciedlać dynamikę konkurencji niezwiązaną ze sztuczną inteligencją, a wskaźniki przychodów na pracownika obejmują niezliczone czynniki niezwiązane z technologią.
Warto również zwrócić uwagę na źródło: Apollo to jeden z największych na świecie alternatywnych zarządzających aktywami, a Slok zabierał głos w debacie na temat tego, czy wydatki na infrastrukturę AI odzwierciedlają bańkę internetową. Z punktu widzenia jego firmy inwestor kredytowy obserwuje centra danych funduszy pożyczkowych wykorzystujących dźwignię finansową – jest to punkt widzenia, który kształtuje analizę, choć jej nie unieważnia.
Mimo to notatka trafia w wrażliwy moment dla handlu sztuczną inteligencją. Rynki publiczne skoncentrowały ogromną część zysków z tego cyklu w kilku hiperskalowcach, a uzasadnienie inwestycji w pozostałej części rynku w coraz większym stopniu zależy od dowodów na to, że narzędzia sztucznej inteligencji zwiększają zyski wykraczające poza firmy, które je sprzedają. Na to konkretne pytanie – które ma największe znaczenie dla tego, czy boom się pogłębi, czy zatrzyma – Slok z 24 października odpowiada, że dowody nie dotarły.
Źródło: Apollo Global Management — The Daily Spark---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
