AI jako ropný vrt: velké investice, nejisté výnosy

V době optimismu ohledně přínosů AI na ekonomiku (a finanční trhy) je dobré poslouchat i názory z druhé strany, které jsou skeptičtější, a které nás nutí kriticky přemýšlet o potenciálních dopadech. Dobré paralely přináší rozhovor Paula Krugmana s Jimem Chanosem, který známý svou schopností identifikovat investiční bubliny.

Upozorňuje, že Investice do umělé inteligence (AI) dnes připomínají něco, co na první pohled nemá s technologiemi nic společného – těžbu ropy frakováním. Stejně jako kdysi těžařské firmy slibovaly revoluci v ropném průmyslu, dnešní technologičtí giganti nalévají stovky miliard dolarů do AI, věříce v obrovské budoucí výnosy. Ale co když realita bude jiná?

Boom frázování probíhal v letech 2014–2015. Tehdy těžařské firmy získaly obrovské investice na rozvoj frakování, ale jejich byznys model se ukázal jako daleko méně ziskový, než se předpokládalo. Firmy musely neustále investovat do nových vrtů, protože ty stávající rychle ztrácely výnosnost. Podobná dynamika se nyní může opakovat u AI – obrovské investice do datových center a špičkových čipů nemusí přinést odpovídající návratnost, protože technologie zastarává extrémně rychle.

Běžné srovnání AI revoluce s internetovým boomem 90. let podle Chanose kulhá na obě nohy. Zatímco internet zvýšil efektivitu a snížil kapitálovou náročnost, AI jde opačným směrem – vyžaduje extrémně nákladnou infrastrukturu. Jen pár největších firem (Microsoft, Google, Amazon) utrácí mezi 300 až 500 miliardami dolarů ročně na vývoj AI. Pokud se AI byznys ukáže jako méně profitabilní, než se očekává, může to znamenat obrovské finanční ztráty pro investory – stejně jako v případě frakování ropy.

Další problém je rychlost technologického zastarávání. Klíčové komponenty AI infrastruktury – především čipy – se rychle stávají zastaralými. Firmy musí neustále nahrazovat staré modely novými, což vytváří tlak na účetní praktiky a může vést k „kreativnímu účetnictví“, jaké jsme viděli u frakovacích firem.

Takže je tady podle Chanose několik paralel, které je potřeba sledovat:

1. Obrovské kapitálové investice – Stejně jako u frakování, AI průmysl spotřebovává obrovské množství kapitálu na výstavbu infrastruktury (datová centra, výkonné čipy).

2. Nejasná návratnost investic – Zatímco internet jasně zvýšil produktivitu, AI zatím vykazuje smíšené výsledky, přičemž náklady na provoz jsou enormní.

3. Rychlé zastarávání technologií – Firmy investující do AI musí neustále upgradovat hardware, což může ztížit dosažení dlouhodobých zisků.

4. Falešná představa o dominanci – Investoři sází na to, že dnešní AI lídři (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic) si udrží monopolní postavení, ale historie ukazuje, že první hráči na trhu často nebývají ti, kdo na nové technologii nejvíc vydělají.

5. Možné účetní machinace – Pokud firmy budou maskovat skutečné náklady a návratnost, můžeme se dočkat podobného skandálu, jaký postihl ropný sektor.

Podobně jako frázování přineslo benefity pro ekonomiku USA a energetickou bezpečnost, tak AI bude mít pozitivní dopady na produktivitu. Ale je potřeba mít na paměti, že trhem aktuálně vybraní vítězové nemusí být ti finální vítězové.