AI kontra matematyka: czy gigantyczne inwestycje w sztuczną inteligencję zdążą się zwrócić

Ten news ukazał się 1 godzina po komunikacie źródła.

👁 114 przeczytań

Globalne wydatki na same centra danych mogą do 2050 roku przekroczyć 30 bilionów dolarów - wynika z analizy PwC przytoczonej przez Reuters. To kwota porównywalna z wartością wszystkich outstanding US Treasuries i - jak podkreśla PwC - „przewyższa” to, co pochłonęły razem wzięte boom kolejowy i bańka dot-comów, nawet po uwzględnieniu inflacji. Tyle że historia tych poprzednich boomów to nie tylko triumf technologiczny. To też cmentarzysko inwestorów, którzy postawili na infrastrukturę, zanim pojawiły się przychody zdolne ją uzasadnić.

Liczby, które trudno ogarnąć

Żeby poczuć skalę, warto przyjrzeć się kilku konkretnym danym. Anthropic - jedna z firm w wyścigu AI, choć daleka od lidera pod względem przychodów - ujawniła w prospekcie IPO plany wydania 518 miliardów dolarów w nadchodzących latach. To ponad 100-krotność jej przychodów z 2025 roku. Backerzy firmy porównują potencjał AI do rewolucji parowej i industrializacji, którą ta wywołała. Sam entuzjazm jest zrozumiały: Anthropic, OpenAI, Google DeepMind czy Meta AI pracują nad technologiami, które rzeczywiście mogą przekształcić wszystko - od biurowej pracy po laboratoria badawcze.

Problem polega na tym, że między wizją a bilansem leży przepaść, którą bardzo trudno zasypać samym optymizmem. Stany Zjednoczone odpowiadają za około trzy czwarte globalnych inwestycji w AI, więc tamtejsze dane makroekonomiczne są tu najważniejszym testem. I ten test póki co oblewa.

Produktywność, której nie widać w statystykach

JP Morgan napisał w sierpniu wprost: szerokie wzrosty produktywności w USA „pozostają nieuchwytne” - co podważa zdolność do utrzymania obecnych wycen w branży AI. To nie jest opinia marginalnych sceptyków. To wniosek jednego z największych banków świata, który od lat analizuje cykle inwestycyjne w technologii.

„Historyczne precedensy sugerują, że booomy napędzane technologią często kończą się, gdy rozbudowa infrastruktury przestaje przynosić wystarczające zwroty” - napisał JP Morgan.

Bain & Company poszedł jeszcze dalej. Firma obliczyła, że wzrosty produktywności generowane przez istniejące rynki nie wystarczą, żeby uzasadnić obecne nakłady. Muszą pojawić się „zupełnie nowe rynki” - Bain wymienia tu między innymi AI-sterowane roboty oraz rozwój nowych materiałów do baterii i półprzewodników. Co ważniejsze, Bain oszacował, że tzw. hiperscalerzy - Google, Amazon, Microsoft i inni rozwijający globalną infrastrukturę - muszą łącznie wygenerować ponad 4,2 biliona dolarów nowych przychodów w ciągu zaledwie pięciu lat, żeby sfinansować dalszą rozbudowę. Jak podsumował raport opublikowany w zeszłym miesiącu: „Pytanie brzmi, czy aplikacje pojawią się wystarczająco wcześnie, żeby za to zapłacić”.

Nvidia jako papierek lakmusowy

JP Morgan posłużył się przykładem Nvidii - firmy, której chipy stanowią kręgosłup całej rewolucji AI - żeby pokazać, co musiałoby się stać, żeby obecne wyceny miały sens. Odpowiedź: roczne wzrosty produktywności w USA musiałyby przez kolejne 10 lat wynosić od 3 do 5 procent. Dla porównania - bazowe prognozy Biura Budżetowego Kongresu (CBO) zakładają wzrost produktywności na poziomie 1,75 procent rocznie w tym samym okresie. Różnica między tymi liczbami to nie tylko statystyczna rozbieżność; to pytanie o to, czy wycena Nvidii jest zakorzeniona w rzeczywistości, czy w życzeniowym myśleniu.

Warto dodać, że akcje Nvidii straciły i odbiły się kilkakrotnie w ostatnich dwóch latach, reagując na każdy sygnał z rynku - od chińskich regulacji eksportowych po wyniki kwartalne. Sam fakt, że jedna firma może być traktowana jako proxy dla całej rewolucji technologicznej, mówi coś ważnego o strukturze tego boomu: kapitał skoncentrował się w infrastrukturze, zanim wiadomo, kto i czym będzie po niej jeździł.

Czy to już bańka, czy jeszcze budowa?

Odpowiedź na to pytanie zależy od tego, jakiego rodzaju historycznym analogiem posługujemy się w analizie. Boom kolejowy w XIX wieku pochłonął ogromny kapitał, przyniósł liczne bankructwa - i zmienił świat. Bańka dot-comów zmiotła setki firm - i dała nam Google, Amazon i współczesny internet. Obie rewolucje wiązały się z fazą, w której infrastruktura powstawała szybciej niż przychody zdolne ją uzasadnić.

Różnica polega na tempie i skali. 30 bilionów dolarów wydanych na centra danych to coś, czego nie da się porównać do żadnego poprzedniego cyklu technologicznego. Przy takiej liczbie nawet częściowe rozczarowanie - powiedzmy, że wzrost produktywności wyniesie 2 procent, a nie 4 - może oznaczać korekty wycen, które odczuje cały rynek finansowy, nie tylko branża tech.

Dla polskiego czytelnika kontekst jest taki: Polska jest jednym z ważniejszych miejsc budowy europejskiej infrastruktury data center - Microsoft, Google i inne firmy inwestują tu miliardy złotych. Te inwestycje są realne i tworzą miejsca pracy. Ale ich długoterminowa opłacalność zależy od tych samych założeń dotyczących wzrostu produktywności, które ekonomiści z JP Morgan i Bain nazywają dziś pytaniami bez odpowiedzi.

Wyścig trwa. Pieniądze płyną. Matematyka cierpliwie czeka na swoje.