Szybka ekspansja infrastruktury sztucznej inteligencji budzi pytania, czy pracownicy i konsumenci mogą zostać zmuszeni do opłacania boomu, z którego korzystają firmy technologiczne i inwestorzy. Ostatnie wydarzenia w Chinach i Stanach Zjednoczonych nasiliły obawy dotyczące trwałości finansowej sektora AI, jego wpływu na zatrudnienie i koszty energii elektrycznej oraz ryzyk dla społeczności w przypadku spowolnienia inwestycji.

Reuters poinformował, że boom akcji związanych z AI i półprzewodnikami w Chinach uległ gwałtownemu odwróceniu. Indeks STAR50, śledzący pekińskie firmy z branży AI i chipów w sposób porównywalny z Nasdaq, spadł o 40 procent w mniej niż cztery miesiące, tracąc około 480 miliardów dolarów wartości rynkowej. Unitree, chińska firma robotyczna, której debiut giełdowy trzy miesiące wcześniej był subskrybowany 8 000 razy przez drobnych inwestorów, stracił połowę swojej wartości. „I teraz widzimy pęknięcie bańki” – powiedział pekiński zarządzający funduszem Dong Baozhen w oświadczeniu dla Reutersa.

W Stanach Zjednoczonych Microsoft zaproponował dobrowolne odprawy dla 60 000 pracowników – około 27 procent globalnej załogi – ponieważ firma planuje zastąpić część pracy AI, według doniesień. Anthropic, firma stojąca za Claude, ujawniła w dokumencie rejestrowym stratę netto w wysokości 80,7 miliarda dolarów oraz około 657 miliardów dolarów w umowach infrastrukturalnych z Microsoftem, Amazonem i SpaceX. Około 498 miliardów dolarów z tych zobowiązań jest nienegocjowalnych, nawet jeśli Anthropic nie wykorzysta zarezerwowanej mocy obliczeniowej, zgodnie z relacją z dokumentu.

Microsoft i Alphabet następnie opublikowali wyniki podkreślające skalę ich wydatków na AI. Alphabet zużył 9,1 miliarda dolarów wolnych przepływów pieniężnych po raz drugi z rzędu. NPR w programie 1A obliczyło, że transakcje związane z AI ogłoszone w jeden poniedziałek wyniosły łącznie około 235 miliardów dolarów, prawie 1 procent amerykańskiego PKB, zgodnie z raportem.

Tygodnikowy AI Bubble Monitor ekonomisty Deana Bakera zwrócił również uwagę na presję finansową na firmy dostarczające moc obliczeniową. Uważa się, że CoreWeave, wynajmujący moc obliczeniową głównym firmom AI, jest tak głęboko w obszarze obligacji śmieciowych, że według doniesień musi płacić 16 procent odsetek od swojego długu długoterminowego, aby przyciągnąć inwestorów.

Centralne założenie stojące za większością obecnej budowy centrów danych, elektrowni i linii przesyłowych to założenie, że popyt na moc obliczeniową będzie nadal rósł. Ale współzałożyciel Intela Gordon Moore zaproponował w 1965 roku, że liczba tranzystorów w układzie scalonym podwoi się około co dwa lata. Prawo Moore’a sprawdziło się w dużej mierze, podczas gdy koszt sprzętu cyfrowego zazwyczaj spadał wraz ze wzrostem jego możliwości.

Ten trend budzi możliwość, że obiekty budowane dla dzisiejszych systemów AI mogą stać się przestarzałe technologicznie wcześniej niż się spodziewano. The Wall Street Journal niedawno opisał przejście od konwencjonalnych mikrochipów do obliczeń w skali wafla pod nagłówkiem: „Era mikrochipów dobiega końca. Przyszłość jest w waflach. Centra danych będą miały rozmiar pudełka, a nie ogromne konstrukcje pochłaniające energię.”

George Gilder napisał, że technologia zbliża się do produkcji komercyjnej. „Cerebras z Palo Alto w Kalifornii wykorzystał tę koncepcję w swoim waflowym silniku WSE-3,” napisał. „WSE-3 szczyci się około czterema bilionami tranzystorów – 14 razy więcej niż chip Nvidia Blackwell – z 7 000 razy większą przepustowością pamięci. Cerebras umieścił pamięć bezpośrednio na waflu, zamiast umieszczać ją w odległych chipach i chipletach w labirntach pamięci o wysokiej przepustowości. Firma ułożyła swoje waflowe silniki 16-krotnie, zmniejszając w ten sposób centrum danych do małego pudełka z 64 bilionami tranzystorów.”

To porównanie jest istotne, ponieważ konwencjonalne centrum danych może zajmować budynek o powierzchni 700 000 stóp kwadratowych, zużywać gigawaty energii elektrycznej i miliony galonów wody do chłodzenia. Znacznie mniejszy system, potencjalnie zasilany energią słoneczną na dachu i bateriami, może wymagać mniej infrastruktury. Kilka firm wprowadziło również produkty AI zaprojektowane do działania na komputerach stacjonarnych, a nie w scentralizowanych centrach danych. Perplexity ogłosiło produkt pod nagłówkiem: „Perplexity Computer now runs fully local on Mac.”

Jeśli obliczenia staną się znacznie bardziej wydajne lub przeniosą się na urządzenia lokalne, społeczności budujące obecnie centra danych, elektrownie i linie przesyłowe mogą stanąć w obliczu zakłóceń gospodarczych. Obawy te przypominają wcześniejsze bańki inwestycyjne, w tym holenderskie tulipany, koleje XIX-wieczne, upadek dot-comów oraz kryzys mieszkaniowy i finansowy z 2008 roku.

Skutki odczuwalne są również na rynku pracy. Peter Thiel napisał w eseju z 2009 roku dla Cato Institute: „Nie wierzę już, że wolność i demokracja są zgodne.” Marc Andreessen skrytykował ochronę przysługującą pracownikom rządowym, w tym ochronę urzędników i związki publiczne, które opisał jako „dwie warstwy izolacji przed kiedykolwiek zwolnieniem,” zgodnie z transkrypcją podcastu.

CEO OpenAI Sam Altman napisał w eseju z 2021 roku, że wraz z postępem AI „jeszcze więcej władzy przesunie się z pracy na kapitał.” Ostrzeżenie to odzwierciedla obawy, że automatyzacja może zwiększyć władzę gospodarczą właścicieli firm i technologii, osłabiając pozycję negocjacyjną pracowników.

Amazon wyeliminował około 30 000 stanowisk korporacyjnych od października ubiegłego roku, po ostrzeżeniu CEO Andy’ego Jassy’ego, że AI „zmniejszy naszą całkowitą siłę roboczą w firmie,” według doniesień. Jeden z trackerów zwolnień odnotowuje prawie 119 000 cięć w tym roku do tej pory bezpośrednio związanych z automatyzacją AI – około cztery i pół razy więcej niż w zeszłym roku, zgodnie z Intellizence.

Robotyka rozwija się wraz z generatywną AI. Maszyny wyposażone w AI są rozwijane do montowania samochodów, szycia ubrań, sprzątania ulic i prowadzenia pojazdów. Branża stworzyła również popyt na pracowników noszących czujniki rejestrujące ich ruchy, aby dane te mogły być wykorzystane do trenowania robotów mających ich zastąpić, zgodnie z raportowaniem The Globe and Mail.

Pytanie gospodarcze brzmi: jak konsumenci będą w stanie kupować towary i usługi, jeśli automatyzacja wyeliminuje dużą liczbę miejsc pracy. Pracownicy są również klientami, podatnikami, właścicielami domów i rodzicami, a ich wydatki wspierają lokalne gospodarki. Zmniejszenie ich siły nabywczej może osłabić bazę gospodarczą, od której zależą firmy.

Wcześniejsze kryzysy finansowe oferują przykłady tego, jak koszty ekspansji gospodarczej mogą być rozdzielane. Deregulacja amerykańskiego przemysłu oszczędnościowo-pożyczkowego za administracji Reagana przyczyniła się do zachowań, które doprowadziły do poważnego krachu. Czyszczenie kosztowało podatników ponad 100 miliardów dolarów, co odpowiada około 1 bilionowi dolarów w dzisiejszych pieniądzach. Regulatorzy w tym okresie złożyli ponad 30 000 doniesień karnych do Departamentu Sprawiedliwości, który uzyskał ponad 1 000 wyroków skazujących za felony, zgodnie z BillMoyers.com i śledztwem PBS.

Deregulacja banków pod koniec lat 90. została nastąpiła przez kryzys finansowy z 2008 roku. Miliony Amerykanów straciły domy, konta emerytalne gwałtownie spadły, a pracownicy stracili źródła utrzymania. Skala tego kryzysu została opisana jako 70 razy większa niż upadek oszczędnościowo-pożyczkowy, podczas gdy niewielu wyższych kierowników bankowych stanęło przed sądem karnym, zgodnie z analizą współczesną i rejestrami kongresowymi.

Przemysł AI jest bardziej powiązany niż poprzednie bańki technologiczne z wojskiem, agencjami wywiadowczymi, infrastrukturą bezpieczeństwa narodowego oraz strategiczną rywalizacją między Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Dyrektor finansowa OpenAI Sarah Friar powiedziała na konferencji The Wall Street Journal w listopadzie ubiegłego roku, że firma chce federalnego „backstopu” dla finansowania związanego z jej centrami danych. Gdy zapytano, czy chodzi o gwarancję rządową, Friar odpowiedziała: „Dokładnie,” zgodnie z cytowanymi uwagami.

One Big Beautiful Billionaire’s Bill pozwala firmom odliczyć pełny koszt sprzętu centrów danych w roku zakupu, zamiast stosować harmonogramy amortyzacji obowiązujące w wielu innych branżach. Środek ten zwrócił uwagę na publiczne wsparcie dostępne dla infrastruktury AI oraz na powiązania polityczne wokół branży. Elon Musk wydaje prawie pół miliarda dolarów w tym roku na wsparcie kandydatów Republikanów, zgodnie z szacunkami.

Konsumenci już teraz ponoszą wyższe koszty energii elektrycznej. Ceny energii elektrycznej dla gospodarstw domowych wzrosły o 6,9 procent w zeszłym roku, ponad dwukrotnie więcej niż stopa inflacji. Analitycy Goldman Sachs spodziewają się, że centra danych będą odpowiadać za 40 procent wzrostu popytu na energię do końca dekady, zgodnie z CNBC.

Trzynaście stanów Mid-Atlantic i Środkowego Zachodu poniosło 23 miliardy dolarów wzrostu cen energii dla konsumentów do co najmniej 2028 roku w wyniku popytu z centrów danych AI, zgodnie z Fortune. Właściciel domu w Manassas w stanie Wirginia otrzymał rachunek za prąd w wysokości 281 dolarów w styczniu, w porównaniu z około 100 dolarami miesiąc wcześniej. Consumer Reports zbadało również wpływ centrów danych na rachunki za prąd, zużycie wody i lokalne społeczności w swoim raportowaniu.

Jeśli obecny boom inwestycyjny spowolni lub upadnie, konsumenci i podatnicy mogą zostać z kosztami częściowo ukończonych linii przesyłowych, centrów danych i elektrowni. Ta sama obawa pojawiła się po bańce dot-comowej, gdy internet okazał się trwałą technologią, nawet jeśli załamanie rynku w latach 1999–2002 uszkodziło konta emerytalne i stworzyło ogromne fortuny dla przedsiębiorców, w tym Marka Zuckerberga, Jeffa Bezosa i Billa Gatesa.

Koncentracja władzy korporacyjnej ukształtowała również sektor technologiczny. W 1983 roku administracja Reagana nakazała Departamentowi Sprawiedliwości, Federalnej Komisji Handlu i Komisji Papierów Wartościowych ograniczenie egzekwowania Sherman Antitrust Act i innych praw antymonopolowych. Rezultatem był okres rozległych fuzji i przejęć. Reagan poparł również dekryminalizację odkupu akcji własnych, tworząc bodźce, które krytycy wiążą ze spadkiem konkurencji, słabszą ochroną pracowników i obniżeniem standardów obsługi. Podobna konsolidacja zachodzi obecnie w AI.

Główną kwestią jest to, czy gospodarka AI wygeneruje szeroką pomyślność, czy skoncentruje władzę gospodarczą i polityczną wśród właścicieli maszyn. Technologia może znacznie wzbogacić Stany Zjednoczone, ale pracownicy mogą wciąż mieć mniej bezpieczeństwa ekonomicznego, mniej władzy politycznej i większą ekspozycję na koszty spekulacji finansowej.

Doświadczenie bańki internetowej i kryzysu finansowego z 2008 roku pokazuje, że ekspansje technologiczne i finansowe mogą przynosić trwałe korzyści, jednocześnie nakładając poważne straty na gospodarstwa domowe. W miarę kontynuacji inwestycji w AI rozkład korzyści i ryzyk pozostaje centralną kwestią gospodarczą i polityczną.