Inwestycje w AI? “Nie mamy do czynienia z bańką spekulacyjną”

Globalny poziom inwestycji w AI jest makroekonomicznie uzasadniony – ocenili analitycy Goldman Sachs w najnowszym raporcie. Jednocześnie wyrazili obawy o to, czy firmy obecnie inwestujące w AI, ostatecznie odniosą korzyści z poniesionych wydatków.

Jak wskazali analitycy Goldman Sachs w raporcie “The AI Spending Boom Is Not Too Big”, globalny poziom inwestycji w AI jest makroekonomicznie uzasadniony i zrównoważony. “Nie mamy do czynienia z bańką spekulacyjną” – podkreślili.

Mamy do czynienia z bańką AI? Eksperci nie mają złudzeń, dowiedz się więcej.

Ile wyniosą wydatki na AI?

Z raportu wynika, że Stany Zjednoczone od 2023 r. inwestują w infrastrukturę związaną z AI 300 mld dolarów rocznie, co stanowi mniej niż 1 proc. PKB tego kraju. Jak wskazano, historyczne impulsy inwestycyjne w infrastrukturę osiągały zazwyczaj szczyt na poziomie od 2 do 5 proc. PKB.

Natomiast cykle inwestycyjne w okresie elektryfikacji przemysłu w latach 20., czy w okresie boomu internetowego pod koniec lat 90. – osiągały szczyt na poziomie około 1,5-2 proc. PKB. “Nie martwimy się więc globalną kwotą wydawaną na inwestycje w AI” – zaznaczyli analitycy.

Oszacowali, że skumulowane wydatki inwestycyjne hiperskalerów w latach 2025–2027 wyniosą łącznie 1,4 biliona dol. Do 2030 roku wydatki na infrastrukturę AI mogą natomiast wynieść łącznie 3–4 biliony dolarów.

Przyszłe inwestycje będą motywowane m.in. wzrostem zapotrzebowania na moce obliczeniowe (o 400 proc. rocznie) i energię, przy jednoczesnym spodku ich kosztów (w przypadku mocy obliczeniowych – 40 proc. rocznie).

Firmy nie są gotowe na AI? Polska przegrywa z Niemcami, dowiedz się więcej.

O ile wzrasta produktywność tam, gdzie wdrożono AI?

Według analityków, inwestycje w AI są też uzasadnione ze względu na potencjalne korzyści ekonomiczne związane z wdrożeniem generatywnej sztucznej inteligencji. Te korzyści to m.in. prognozowany 15 proc. wzrost wydajności pracy w USA, po pełnej adopcji AI do 2035 r.

Z raportu wynika, że w firmach, które wdrożyły AI, produktywność wzrosła o 25–30 proc. Jednocześnie bank powołał się na badanie MIT, które pokazało, że mniej niż 10 proc. amerykańskich przedsiębiorstw wdrożyło AI w regularnej produkcji, a 95 proc. pilotażowych projektów generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach nie przynosi oczekiwanych rezultatów biznesowych.

“Tylko” 2,5 proc. zatrudnienia jest zagrożone automatyzacją związaną z AI; zagrożone są głównie stanowiska związane z kodowaniem, obsługą klienta i wsparciem konsultingowym – ocenili analitycy.

Ten odsetek prawdopodobnie zmniejszy się w miarę wdrożenia AI w obszarach, które trudniej zautomatyzować – dodali.

Poznaj 20 zawodów, które zastąpi AI!

Czy firmom faktycznie zwrócą się wydatki w AI?

Eksperci Goldman Sachs wskazali, że zasadne są obawy na poziomie mikroekonomicznym o to, czy firmy obecnie inwestujące w AI faktycznie skorzystają na tych wydatkach, zwłaszcza że sprzęt technologiczny szybko traci na wartości. Półprzewodniki i serwery stanowiące znaczną część łącznych wydatków na AI w USA będą podlegały szybkiej amortyzacji, równocześnie z gwałtownym rozwojem sprzętu obliczeniowego – podano.

Analitycy wzięli też pod uwagę m.in. 5-letni cykl życia sprzętu i oszacowali stopę amortyzacji obecnych inwestycji w AI na około 18 proc. rocznie. “To zwiększa ryzyko czasowego rozstrzału między budową infrastruktury a momentem materializacji przychodów’ – zaznaczono.

Obecna struktura rynku sztucznej inteligencji nie daje jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, czy dzisiejsi liderzy AI będą nadal odnosić sukcesy w przyszłości – podkreślono. Historia pokazuje, że pionierzy (firmy, które jako pierwsze wprowadzały nowy produkty na rynek) nie zawsze okazywali się największymi zwycięzcami; często lepiej radzili sobie konkurencyjni naśladowcy – dodano.

AI i człowiek – duet nie do zastąpienia? Kariera przyszłości, dowiedz się więcej.

Tak było w przypadku brytyjskich kolei w XIX w., czy kabli światłowodowych – sprawna konkurencja osiągnęła nieproporcjonalnie duże zyski, m.in. kupując aktywa po niskich wycenach, po początkowym spadku.

Solidna analiza makroekonomiczna będzie wskazywać na zasadność inwestycji w sztuczną inteligencję tak długo, jak firmy będą wierzyć, że przewaga liderów pozwoli im przejąć znaczną część przychodów związanych z produktywnością sztucznej inteligencji lub tak długo, jak inwestycje w moc obliczeniową będą poprawiać wydajność modeli AI i potencjalnie doprowadzą do powstania ogólnej sztucznej inteligencji (AGI) – podsumowali eksperci.