Как энергетический шок может сорвать бум ИИ

ЛОНДОН, 19 марта (Рейтер, Breakingviews) — Спросите инвесторов, чего они боятся больше всего, и, скорее всего, они назовут затяжной кризис в Иране или пузырь искусственного интеллекта, который лопнет. Однако наиболее страшная вероятность, которая все больше кажется реальной, — это то, что первый из них приведет ко второму.

ИИ стал синонимом оптимистичных взглядов на мировую экономику и, следовательно, на акции. Это особенно очевидно в Соединенных Штатах, где расположены крупные “гиперскейлеры” такие как Alphabet (GOOGL.O), Microsoft (MSFT.O) и Amazon.com (AMZN.O) — которые вкладывают сотни миллиардов в дата-центры — а также гиганты чипов Nvidia (NVDA.O), AMD (AMD.O) и Intel (INTC.O). Эти капитальные затраты, вместе с расходами на программное обеспечение и связанные с исследованиями и разработками, составили 39% роста ВВП США за первые три квартала прошлого года, по сравнению с 28% во время дотком-бумa, согласно данным Федерального резервного банка Сент-Луиса. Помимо прямого стимулирования инвестиций, ИИ также обещает помочь компаниям извлечь больше продукции из каждого работника. Этот рост производительности может стать ключевым драйвером роста для Запада, где рынки труда охлаждаются.

Бюллетень Reuters Iran Briefing держит вас в курсе последних событий и анализа войны в Иране. Подписывайтесь здесь.

Американские и израильские удары по Ирану и ответ Тегерана рискуют испортить эту мечту. В результате закрытия Ормузского пролива нефть стабилизировалась примерно на уровне 100 долларов за баррель. Между тем, цена на газ следующего дня на голландском хабе TTF, который служит ориентиром для важнейшего источника энергии в Европе, поднялась выше 50 евро за мегаватт-час по сравнению с 30 евро в конце февраля. Это вызывает опасения инфляционного шока, похожего на тот, что последовал за вторжением России в Украину в 2022 году. Еще хуже, это может даже означать “стагфляцию” — инфляцию и рецессию одновременно, как в 1970-х.

Если эта историческая аналогия применима, то прогноз по производительности выглядит мрачно. Годовой рост производства на час в США в 1960-х превышал 3%. Затем арабское нефтяное эмбарго и иранская революция снизили этот показатель до среднего уровня 0,4% в период с 1977 по 1982 годы. Когда покупательная способность домашних хозяйств пострадала, они стали тратить меньше. Это означало, что компаниям приходилось бороться с падением потребления и удорожанием энергии, что привело к тому, что фабрики в ноябре 1973 года были использованы на 89%, а к маю 1975 — только на 71%.

Особенно актуально для сегодняшнего случая с ИИ то, что снижение доходов также заставляет руководителей сокращать инвестиции и откладывать планы по внедрению новых технологий. Ключевое экономическое понятие здесь — “капитальное углубление”, которое означает рост соотношения машин к работникам со временем по мере автоматизации. В 1970-х годах темпы роста этого соотношения начали значительно замедляться в богатых странах, согласно данным Penn World Table, что означало сокращение инвестиций в фабричные машины и подобное оборудование. Аналогичный шаг в 2026 году, вероятно, означал бы, что генеральные директора сократят программы внедрения ИИ, которые связаны с большими затратами на облачные вычисления и часто требуют консультационных услуг.

В Организации экономического сотрудничества и развития экономист Кристоф Андре проанализировал статистику, чтобы подтвердить идею о том, что более дорогая энергия снижает производительность. В статье 2023 года, которую он соавторствовал, анализировались 22 страны с 1995 по 2020 годы, и было установлено, что каждое повышение цен на энергию на 10% связано с падением трудовой производительности на 1%. Важно, что “умеренные” повышения стимулировали компании инвестировать в энергоэффективные машины, что через несколько лет повышало производительность. Но “серьезные” шоки оказывали стойкий негативный эффект.

Несмотря на то, что рост производительности в США в 1980-х годах восстановился, он оставался ниже уровня до 1970-х. Одна из причин — постоянный удар по капитальным расходам в энергоемких отраслях, таких как химическая промышленность, металлургия и коммунальные услуги: доля этих отраслей в ВВП снизилась с 4,1% в 1979 году до всего 2,2% в 2004 году. Отдельные компании не обязательно сокращали расходы, но их производство уменьшалось относительно экономики. Когда энергоемкие товары становятся дорогими, потребители покупают их меньше.

Повтор этого явления наблюдается в Европейском союзе, где промышленное производство снизилось на 13% с 2022 года. Особенно пострадала химическая промышленность, которая и до войны в Иране показывала признаки слабости. Среди компаний, закрывающих заводы в последние годы, — британская INEOS и немецкая BASF, которая в среду объявила о повышении цен на некоторые продукты в Европе на 30% из-за роста затрат.

Конечно, большая часть “опустошения” западных энергоемких отраслей связана с глобализацией после 1980-х и массовым переносом производства в Китай. Также американская сланцевая революция превратила США в экспортера энергии. Это повышает вероятность того, что внутренние инвестиции местных нефтегазовых компаний, стремящихся заработать на цене нефти в 100 долларов, смогут компенсировать ущерб в других сферах крупнейшей экономики мира.

Тем не менее, энергетический шок — плохая новость для очень энергоемкого сектора ИИ. Согласно прогнозам Международного энергетического агентства за прошлый месяц, дата-центры должны были бы составлять почти половину роста конечного потребления электроэнергии в США в период с 2025 по 2030 годы. Большая часть этого должна была поддерживаться за счет увеличения генерации газа.

Это еще больше ставит под сомнение запланированные 3 триллиона долларов на новые дата-центры в ближайшие пять лет, согласно прогнозам компании JLL. Доля заимствований в этих расходах, которая быстро растет, станет дороже, если центральные банки повысят ставки для сдерживания инфляции. Частный кредитный сектор, который стал ключевым в финансировании дата-центров, сейчас переживает волну оттока инвесторов, обеспокоенных тем, что кредитный бум зашел слишком далеко.

Конечно, одним из больших преимуществ больших языковых моделей является то, что, хотя они потребляют много энергии при обучении, каждый дополнительный токен, который они обрабатывают, расходует относительно мало. Даже в мире дорогой электроэнергии для компании может быть дешевле использовать модель ИИ, чем нанимать больше работников в офисе, где нужно отопление и освещение. Аналогично, повышение цен на нефть может стимулировать компании ИИ вкладывать в проекты по генерации и хранению энергии.

Тем не менее, история показывает, что кризисы, подобные текущему, могут нанести долгосрочный урон энергоемким отраслям. Технологические революции кажутся в основном научными прорывами, но на самом деле сильно зависят от макроэкономической ситуации. Текущая ситуация стала еще более сложной.

Следите за Джоном Синдреу в X и LinkedIn.

Для получения дополнительных аналитических материалов нажмите здесь, чтобы бесплатно попробовать Breakingviews.

Редакция: Лиам Прауд; Производство: Стрейзанд Нето