Эффект ИИ на макроуровне будет распределен крайне неравномерно между секторами (неравномерная диффузия рыночной и технологической концентрации) и сопровождаться ростом неравенства, выраженным эффектом вытеснения и концентрации рисков.
Падение спроса. Рост неравенства в доходах и сокращение среднего класса (основной удар от внедрения ИИ) приводят к снижению предельной склонности к потреблению в экономике. Высокооплачиваемые специалисты склонны сберегать большую часть дохода в условиях изначально неэластичного и высоконасыщенного потребления, в то время как уволенные или перешедшие на низкооплачиваемую работу работники сокращают свое потребление.
Эрозия информационной среды. Информационная среда переполняется синтетическим контентом, включая дипфейки, сгенерированные новости, поддельные отзывы и фишинговые сообщения будут создавать информационную асимметрию, увеличивая издержки на верификацию контента и информационную безопасность, снижая доверие к инфо-среде со всеми вытекающими последствиями, в том числе через снижение цены контента.
Монополизация рынка. Внедрение передовых ИИ-систем является чрезвычайно капиталоемким процессом. Затраты на R&D, закупку вычислительных мощностей, строительство и обслуживание дата-центров, а также оплату труда узкоспециализированных инженеров формируют беспрецедентно высокий барьер для входа на рынок разработки передовых моделей.
Высокая конкуренция не даст извлекать прибыль даже ИИ провайдерам. Всегда есть Китай с бесплатными и открытыми моделями, а конкуренция так высока, что структура рынка ИИ никогда не будет стабильной, что сильно ограничит пространство для монетизации (единственные, кто в прибыли – производители ИИ-ускорителей, типа nVidia или AMD).
Ресурсоемкость. Потенциальный рост производительности от ИИ будет систематически "съедаться" ростом реальных издержек в физическом мире (энергия, аппаратное обеспечение). Экономика оказывается привязанной к "энергетическому якорю": каждый шаг вперед в цифровом мире требует все более тяжелого и дорогого шага в мире физическом. В итоге чистый макроэкономический выигрыш стремится к нулю.
Проблема данных для обучения. ИИ, обучаясь на данных, сгенерированных человеком, в долгосрочной перспективе приведет к стагнации и коллапсу инновационного процесса, поскольку начнет обучаться на своем собственном, вторичном и обедненном контенте, вытеснив при этом людей-экспертов — первоисточников новых знаний.
Краткосрочный всплеск производительности за счет автоматизации рутинных интеллектуальных задач сменится долгосрочной стагнацией. Экономика потеряет свой главный двигатель роста - способность генерировать новые фундаментальные знания. ИИ превратится из инструмента инноваций в инструмент консервации и тиражирования существующего знания, что является определением экономического застоя.
Неравномерная диффузия эффекта ИИ. До тех пор, пока не будет внедрен качественный физический ИИ, возникнет структурный разрыв между достаточно эффективной "цифровой экономикой" и стагнирующей "физической экономикой", что приведет не к общему росту, а к усилению экономического дисбаланса. ИИ преуспевает в предсказуемых цифровых средах, однако реальный мир хаотичен, сложен и непредсказуем.
Эффект вытеснения капитала. Пузырь ИИ гипер концентрирует капитал в одном сегменте (ИИ), отвлекая венчурный и корпоративный капитал от вложений в другие технологические направления. Капитализация ИИ-компаний основана на экспоненциальных ожиданиях будущего роста. Однако, обнуление стоимости контента и вытеснение работников подрывают платежеспособный спрос на многие ИИ-продукты. Когда пузырь ожиданий лопнет, это приведет к массовым списаниям капитала.
Единственный положительный макроэффект от ИИ – это непосредственно капитальные расходы в ЦОДы, ускорители, распределительные сети и электроэнергию. Это тянет за собой строительные услуги, полупроводники, микроэлектронику, электротехнику, генерацию/сети и регулируемую энергетику.
Поэтому макроэффект, как минимум, неопределен, а влияние на технологический прогресс ранее описывал (1, 2, 3 и 4).
