Amerykański przemysł sztucznej inteligencji jest rozciągany przez silne siły działające w całkowicie przeciwnych kierunkach. Część najwybitniejszych liderów branży wspólnie wzywa do spowolnienia tempa rozwoju, podczas gdy prezydent USA Donald Trump chce pędzić z pełną parą, aby wyprzedzić Chiny, i ogłosił utworzenie tak zwanej „Super Intelligence Force” pod przewodnictwem byłego przewodniczącego SEC Jaya Claytona. Tymczasem Goldman Sachs oczekuje, że pięć największych amerykańskich hyperscalerów AI wpompuje w tym roku 800 miliardów dolarów w budowę infrastruktury AI. Przy czym giełda amerykańska i wzrost PKB są coraz bardziej uzależnione od kondycji branży AI — czy spowolnienie tempa rozwoju AI może doprowadzić gospodarkę do krachu? Pytanie to zaostrzyło się w ostatnich miesiącach, wychodząc poza artykuły opinii i sceny konferencji, i trafiając do ustawodawstwa, rynków obligacji oraz ostrzeżeń banków centralnych.

Kto chce spowolnienia, a kto nie?

Dyrektor generalny Anthropic Dario Amodei chce „tempować granicę” (pace the frontier), spowalniając postęp w najbardziej zaawansowanych modelach AI, aby badania nad bezpieczeństwem mogły nadążyć. Jego wrześniowa propozycja łączy niezależnych ewaluatorów wewnątrz laboratoriów, wspólne standardy bezpieczeństwa, ograniczenia dla deweloperów w krajach demokratycznych oraz docelową międzynarodową koordynację, która obejmowałaby także Chiny.

Sam Altman z OpenAI publicznie poparł to podejście, podobnie jak współzałożyciel Google DeepMind Demis Hassabis, a The Guardian poinformował, że Altman i założyciel xAI Elon Musk poparli apele o zahamowanie rozwoju AI. Chociaż Amodei wprost mówi, że tempowanie pozwoliłoby kontynuować trenowanie modeli i postęp techniczny, niektórzy politycy chcą nałożyć ostrzejszą hamulec. „Ban Artificial Superintelligence Act”, wprowadzony 23 września przez senatora Berniego Sandersa i kongresmena Grega Casara, trwale zakazywałby superinteligencji i wstrzymywał rozwój zaawansowanej AI do momentu ustanowienia federalnych przepisów o bezpieczeństwie, według oświadczenia biura Sandersa. Na razie projekt ustawy pozostaje propozycją, a nie prawem, i to, czy zyska poparcie w Kongresie, jest jednym z nierozstrzygniętych pytań w tej debacie.

Senator Elizabeth Warren również wezwała do natychmiastowego wstrzymania rozwoju zaawansowanej AI. Przewodnicząca Komisji Europejskiej Ursula von der Leyen wyraziła poparcie dla tempowania badań nad graniczną AI.

Trump natomiast sprzeciwia się spowolnieniu, argumentując, że ograniczenia wyszłyby na korzyść Chin. „Nie zabijajcie złotej kury znoszącej złote jaja!” — ostrzegał na Truth Social. Mark Zuckerberg z Mety opowiada się za tym, aby każde laboratorium samo określało swoje bezpieczne tempo, wskazując na konkurencję i odpowiedzialność jako motywacje. Jensen Huang z Nvidii podobnie wzywa do szybkiego rozwoju, jednocześnie wyraźnie wspierając pauzy na poziomie pojedynczych firm, gdy produkty są niebezpieczne lub kontrola jest niepewna — ich sprzeciw dotyczy skoordynowanego spowolnienia, a nie każdej formy ograniczeń.

29 września Trump i czołowi przedstawiciele branży AI podpisali dobrowolne porozumienie w zakresie bezpieczeństwa skoncentrowane na wewnętrznych kontrolach, niezależnych audytach i nadzorze. Porozumienie ustanawia zobowiązania dotyczące bezpieczeństwa bez nakładania zbiorowego wstrzymania rozwoju, pozostawiając rzeczywiste tempo rozwoju samym firmom. Jednak w obliczu rosnącego globalnego niepokoju związanego z tą technologią następny głośny incydent związany z bezpieczeństwem AI może odnowić naciski na spowolnienie.

Czy spowolnienie obali wielkie zakłady?

Ogromne sumy wlewane są obecnie w budowę infrastruktury AI. SoftBank niedawno uruchomił kolejną emisję obligacji o wartości 10 miliardów dolarów i 1 miliarda euro (1,15 miliarda dolarów), aby sfinansować swoją inwestycję w OpenAI — według Reuters, byłaby to największa niefinansowa emisja oblig korporacyjnych w regionie Azji i Pacyfiku oraz w Japonii i jedna z 20 największych na świecie w tym roku. Do końca lipca SoftBank zainwestował już około 54,6 miliarda dolarów w OpenAI.

Dane sugerują, że tempo inwestycji w AI rośnie w takim tempie, że wywiera istotny wpływ na szerszą gospodarkę USA. Styczniowa analiza Fed w St. Louis oszacowała, że szeroko rozumiane inwestycje związane z AI stanowiły 39% wzrostu realnego PKB w pierwszych dziewięciu miesiącach 2025 roku:

„Łącznie kategorie AI wniosły 0,97 punktu procentowego do wzrostu realnego PKB w pierwszych trzech kwartałach 2025 roku [...] Do trzeciego kwartału 2025 roku kategorie te stanowiły 39% (36% z wyłączeniem centrów danych) całkowitego wzrostu PKB w porównaniu z 28% w 2000 roku.”

Spowolnienie AI nie automatycznie doprowadzi do katastrofy gospodarczej w USA — ale z pewnością miałoby wpływ. Może prowadzić do zmiany oczekiwań rynkowych, skłonić firmy do anulowania planów infrastrukturalnych, doprowadzić inwestorów do przewartościowania aktywów AI i skłonić kredytodawców do wycofania finansowania. Właśnie dlatego ta debata ma znaczenie wykraczające daleko poza branżę technologiczną: ten sam kapitał, który finansuje centra danych i układy scalone, obecnie przenika przez dane PKB, wyceny akcji i rynki kredytowe.

W kwietniu MFW oszacował, że odwrócenie inwestycji w AI przyniosłoby 20-procentowy spadek amerykańskich rynków akcji i zaostrzenie kredytu, przy czym PKB USA byłby o 1,5% poniżej poziomu bazowego, a produkcja światowa o 1,2% niższa. Scenariusz opublikowany w tym miesiącu przez główną agencję ratingową Fitch jest jeszcze ostrzejszy — konkluduje, że 35-procentowy szok na rynkach akcji w połączeniu z cięciami wydatków kapitałowych — cofnięciem wydatków na centra danych i infrastrukturę stanowiących sedno tej budowy — doprowadziłby do recesji w USA.

Optymistyczny punkt widzenia

Bardziej optymistyczne spojrzenie zakłada, że pełnyencjał istniejącej już technologii AI dopiero zaczyna być wykorzystywany. David Minarsch, dyrektor generalny usługi agentów telefonicznych AI Valory i członek założycielski systemu agentów AI Olas, powiedział Magazine, że spowolnienie postępu możliwości granicznej AI nadal przyniesie znaczące wzrosty produktywności dzięki rozwojowi systemów agentowych.

„Jest obfite dowody na to, że adopcja AI poważnie odstaje w wielu branżach, a nawet w ramach inżynierii oprogramowania różni się w zależności od typu firm i organizacji” — wyjaśnia. „Nawet przy całkowitym wstrzymaniu trenowania nowych modeli rozpowszechnianie istniejących modeli w gospodarce by kontynuowane, przynosząc związane z tym korzyści.”

Shiv Shankar, założyciel i dyrektor generalny platformy obliczeniowej AI Boundless, zgadza się. Powiedział Magazine, że „w miarę jak ludzie znajdują coraz więcej zastosowań, przynajmniej w krótkim i średnim okresie, czyli przez najbliższe kilka lat, widzimy jedynie pionowy wzrost popytu na inferencję”. Byłoby to prawdziwe niezależnie od spowolnienia rozwoju modeli. Inferencja — uruchamianie już wytrenowanych modeli dla użytkowników końcowych — to inna działalność niż trenowanie graniczne, które propozycje spowolnienia chciałyby tempować. „Będzie dalej rosnąć i może powstać całkiem sporo możliwości” — zakończył.

Pesymistyczny punkt widzenia

Chociaż nie odnosząc się wprost do debaty o spowolnieniu, Międzynarodowy Fundusz Walutowy (MFW) ostrzegał w styczniu, że słabsze oczekiwania dotyczące produktywności AI mogą prowadzić do zmniejszenia inwestycji, wywołać korektę na rynku i podważyć majątek gospodarstw domowych — skutki te miałyby następnie odbijać się echem w gospodarce, obciążając konsumpcję i dalsze inwestycje:

„Ryzyka dla perspektyw pozostają przechylone w stronę scenariusza negatywnego. Przewartościowanie oczekiwań dotyczących wzrostu produktywności AI może prowadzić do spadku inwestycji i wywołać gwałtowną korektę na rynkach finansowych, rozprzestrzeniając się z firm związanych z AI na inne segmenty i podważając majątek gospodarstw domowych.”

Administrator Banku Rozliczeń Międzynarodowych (BIS) Pablo Hernández de Cos wyjaśnił wcześniej w tym miesiącu, że „gdyby zwroty z AI rozczarowały, wycofanie inwestycji mogłoby przekształcić dzisiejszy boom wydatków kapitałowych w załamanie”. Dodał, że historia oferuje pewne pouczające paralele:

„Mania kanałowa lat 30. XIX wieku, brytyjska mania kolejowa lat 40. XIX wieku, boom elektryfikacji lat 20. XX wieku i hossa dot-comów pod koniec lat 90. — wszystkie opierały się na ważnych przełomach technologicznych. Wszystkie przyciągnęły więcej kapitału, niż ostateczne zwroty mogłyby uzasadnić. W każdym z tych przypadków następująca po tym korekta miała skutki dla całej gospodarki.”

Lipcowy roboczy dokument BIS oszacował, że nadmierne inwestycje w infrastrukturę AI wynoszą około 1,5 raza więcej niż poziom społecznie efektywny — wskazując na zadłużenie i cykliczne struktury kapitałowe, które czynią załamanie i szerszą zaraźliwość gospodarczą bardziej prawdopodobnymi:

„Wyścig AI generuje znaczne nadmierne inwestycje, przekraczające społecznie efektywny poziom o około 50% przy konserwatywnym scenariuszu bazowym. Większe boomy kończą się bardziej destrukcyjnymi załamaniami.”

Union Bank of Switzerland argumentował w zeszłym tygodniu, że „tempowanie niekoniecznie oznacza niższe wydatki kapitałowe”, ogłaszając, że bank utrzymuje swoją „prognozę wydatków kapitałowych branży AI na 2027 rok w wysokości 1,2 biliona dolarów, wzrost o 33% w stosunku do naszego szacunku 900 miliardów dolarów w tym roku”. Konkretne punkty orientacyjne w nadchodzących miesiącach powinny pomóc wyjaśnić debatę: czy proponowane legislacyjne wstrzymania zyskają jakiekolwiek poparcie w Kongresie, czy rzeczywiste wydatki będą zgodne z prognozami Goldman Sachs i UBS oraz czy audyty i kontrole nowego porozumienia dotyczącego bezpieczeństwa wytrzymają w miarę postępu technologii.

A może spowolnienie mogłoby w rzeczywistości złagodzić część tego raportowanego nadmiernego zainwestowania? Czas pokaże.