Профессор NYU предупреждает: крах рынка ИИ может быть хуже пузыря доткомов
Известный финансовый эксперт Асват Дамодаран считает, что потенциальный обвал рынка искусственного интеллекта будет иметь более серьёзные последствия, чем крах доткомов, из-за долгового финансирования тяжёлой инфраструктуры и рискованной бизнес-модели, нацеленной на замену рабочих мест.
Профессор финансов Асват Дамодаран считает, что возможный крах на рынке ИИ будет серьезнее, чем обвал доткомов в 2000 году. Его аргумент строится на фундаментальном отличии. Компании эпохи доткомов часто создавали легкое программное обеспечение с относительно небольшими затратами. Современная индустрия ИИ требует огромных капиталовложений в физическую инфраструктуру — дата-центры, серверы и специализированные чипы. Эти инвестиции, по словам профессора, часто финансируются за счет заемных средств, что создает высокий финансовый рычаг. Если пузырь лопнет, это создаст системные риски для всей экономики из-за цепной реакции в финансовой системе.
Дамодаран указывает и на проблему бизнес-модели. Даже если технология ИИ будет работать, ее ключевое экономическое обещание часто сводится к замене человеческого труда, а не к его дополнению. Модель, которая в основном сокращает издержки за счет сокращения рабочих мест, ставит под вопрос свою собственную устойчивость. Сокращение широкого круга рабочих мест может подорвать потребительский спрос, который в конечном итоге питает экономику. Это грозит не только ростом безработицы, но и более глубокой социальной нестабильностью.
Контекст сегодня — это рекордные инвестиции и завышенные ожидания, напоминающие эйфорию конца 1990-х. Однако крах доткомов в основном затронул виртуальные активы и инвесторов. Потенциальный обвал ИИ, по мнению Дамодарана, из-за его тесной связи с дорогостоящей физической инфраструктурой и долговым финансированием, может ударить гораздо шире. Если проекты ИИ станут убыточными или прогресс замедлится, это может спровоцировать кризис доверия к сектору с высоким левериджем.
Для участников рынка это сигнал трезво оценивать фундаментальные вопросы. Когда именно технологии ИИ начнут генерировать устойчивую прибыль, а не просто привлекать инвестиции? Кто будет оплачивать содержание этой дорогой инфраструктуры в долгосрочной перспективе? И какую реальную, измеримую ценность решения на основе ИИ создают для конечного бизнеса и пользователей? Успех ИИ нельзя оценивать только по технологическим прорывам или рыночной капитализации. Ключевыми становятся вопросы экономической целесообразности, долговой нагрузки, адаптации рынка труда и создания регуляторных рамок. Игнорирование этих факторов в погоне за сиюминутной выгодой увеличивает риски глубокого и продолжительного кризиса.
