Снимка: iStock

Докато американските фондови индекси продължават да поставят рекорди, а технологичните компании инвестират стотици милиарди долари в изкуствен интелект, все повече влиятелни финансисти започват да предупреждават за рисковете, които се натрупват под повърхността на този инвестиционен бум. След Джейми Даймън и Рей Далио към тях се присъединява и Робърт Рубин, бивш финансов министър на САЩ по време на интернет революцията през 90-те години. Неговото предупреждение обаче е малко по-различно. Проблемът не е само във високите оценки, огромните капиталови разходи или растящата цена на финансирането. Според Рубин най-опасният риск може да се крие във финансовите зависимости между самите участници в AI индустрията.

Той използва понятието circularity risk, което може да бъде преведено като риск от кръгова финансова зависимост. Става дума за ситуация, при която доставчици, клиенти и инвеститори са свързани чрез поредица от финансови ангажименти, а изпълнението на всеки от тях зависи от изпълнението на останалите. Една компания обещава да закупи огромно количество изчислителна мощност. Друга инвестира в инфраструктура, за да изпълни тази поръчка. Трета отпуска финансиране срещу очакваните бъдещи приходи. Ако първоначалното търсене се окаже по-слабо от очакваното, проблемът вече не остава ограничен до една компания. Той може да премине през цялата финансова верига.

Това е съществена разлика спрямо обикновения инвестиционен риск. Ако компания построи център за данни със собствени средства и търсенето се окаже по-слабо, тя може да отчете по-ниска възвръщаемост или загуба. Но ако същият проект е финансиран с дълг, обезпечен с дългосрочни договори, а контрагентите по тези договори също разчитат на външно финансиране, последствията могат да бъдат много по-големи. Проблемът на един участник започва да поставя под съмнение платежоспособността на други.

Именно това тревожи Рубин. По време на Greenwich Economic Forum той отбелязва, че някои от най-големите AI компании са поели огромни ангажименти, докато множество техни доставчици са използвали тези обещания като основа за нови заеми. Въпросът е какво ще се случи, ако част от ангажиментите не могат да бъдат изпълнени. Според него вероятността от подобно сътресение не е пренебрежимо малка.

Това предупреждение заслужава внимание, защото поставя под въпрос начина, по който пазарът измерва реалното търсене в AI индустрията. Когато технологична компания обяви многомилиарден договор, инвеститорите обикновено го възприемат като доказателство за бъдещи приходи. Но договорът не е същото като реализиран паричен поток. Между обещанието и действителното плащане стоят изграждането на инфраструктурата, финансовото състояние на клиента, възможността за предоговаряне и най-вече икономическата логика на крайния продукт.

Ако значителна част от бъдещите приходи зависи от компании, които самите още не генерират достатъчно пари, за да финансират обещаните покупки, пазарът може да надценява устойчивостта на търсенето. Това не означава, че всички подобни договори са проблемни. Означава, че качеството на приходите и източникът на финансирането им стават толкова важни, колкото и техният размер.

Тук се появява и най-интересният парадокс на настоящия AI цикъл. Огромните капиталови разходи на технологичните гиганти се превръщат в приходи за производителите на чипове, оборудване и енергийна инфраструктура. Тези приходи подкрепят прогнозите за печалбите, а по-високите прогнози оправдават по-високи пазарни оценки. От своя страна високите оценки улесняват достъпа до капитал и позволяват инвестиционният цикъл да продължи. Докато търсенето расте, системата изглежда изключително силна. Но ако част от този растеж е зависима от постоянното увеличаване на финансовите ангажименти, устойчивостта му става по-трудна за оценяване.

Подобни зависимости не са новост за финансовите пазари. Преди световната финансова криза през 2008 г. сложните връзки между ипотечните кредити, секюритизираните продукти и институциите, които ги финансираха, направиха системата много по-уязвима, отколкото изглеждаше при анализ на отделните участници. Това не означава, че AI индустрията повтаря ипотечния балон. Активите, бизнес моделите и структурата на финансирането са различни. Но принципът е сходен: когато множество финансови задължения зависят от едни и същи очаквания, привидната диверсификация може да прикрива общ източник на риск.

Още по-важно е, че тези зависимости се развиват в момент, когато цената на капитала се повишава. Доходността по 10-годишните американски държавни облигации достигна най-високите си равнища от 2002 г., а увеличеното търсене на финансиране от компании, изграждащи центрове за данни и AI инфраструктура, според редица пазарни участници допринася за натиска върху лихвите. Това означава, че инвестиционният бум може едновременно да създава нови приходи за корпоративния сектор и да увеличава разходите за финансиране на цялата икономика.

Рубин поставя този процес в още по-широк контекст. САЩ вече имат значителни бюджетни дефицити и нарастващи разходи за обслужване на държавния дълг. Когато доходността по облигациите се повишава, новото финансиране става по-скъпо и за правителството. Така бюджетната ситуация започва да влияе върху финансовите пазари по начин, който според бившия финансов министър дълго време не е бил достатъчно видим.

Това е особено важна промяна. В продължение на години инвеститорите свикнаха с идеята, че американските държавни облигации са практически неограничен източник на сигурност и ликвидност. Те продължават да изпълняват централна роля в глобалната финансова система, но инвеститорите вече изискват значително по-висока доходност, за да държат дългосрочен американски дълг. Част от причините са инфлацията, икономическият растеж и очакванията за паричната политика. Друга част може да е свързана с размера на бъдещото предлагане на облигации и несигурността около публичните финанси.

Когато държавата, технологичните гиганти и инфраструктурните компании се конкурират за огромни количества капитал едновременно, възниква въпросът кой ще понесе по-високата цена на финансирането. Най-големите компании с огромни парични потоци вероятно ще имат повече възможности да се приспособят. За по-малките доставчици, силно задлъжнелите оператори и проектите, които все още не генерират положителен свободен паричен поток, ситуацията може да бъде значително по-трудна.

Това е и връзката между предупрежденията на Рубин, Даймън и Далио. Тримата разглеждат различни части от един и същ процес. Даймън се тревожи, че глобалната конкуренция за капитал ще увеличи кредитните надбавки и ще притисне корпоративните заематели. Далио предупреждава, че по-високите лихви и необходимостта финансовото богатство да бъде превръщано в ликвидни средства могат да ускорят края на инвестиционния балон. Рубин добавя риска, че финансовите задължения в самата AI индустрия са взаимно зависими и евентуален проблем при един участник може да се разпространи към останалите.

Тези предупреждения не доказват, че предстои непосредствена криза. Но очертават механизъм, който заслужава много по-сериозно внимание от обикновеното сравнение на пазарните оценки.

Рубин оспорва и една от най-популярните оптимистични тези около изкуствения интелект: че ускоряването на производителността ще бъде достатъчно, за да реши голяма част от бюджетните проблеми на САЩ. На теория аргументът изглежда логичен. Ако AI позволи на икономиката да произвежда повече с по-малко ресурси, реалният БВП може да расте по-бързо. По-високият растеж би увеличил данъчните приходи и би направил държавния дълг по-лесен за обслужване спрямо размера на икономиката.

Проблемът е, че по-високата производителност не означава автоматично по-висока заетост, по-високи доходи за всички или достатъчно голямо подобрение на публичните финанси. Технологията може да увеличава печалбите на компаниите, като едновременно намалява нуждата от определени категории труд. Ако значителна част от ползите се концентрира при собствениците на капитал, а голям брой работници трябва да преминат към нови професии, икономическата трансформация може да създаде сериозни социални и бюджетни разходи.

Именно тук Рубин очаква най-силни сътресения. Според него AI може да засегне особено тежко професиите, основани на знания и обработка на информация. Адвокати, счетоводители, служители в телевизионната индустрия и множество други специалисти могат да се сблъскат с намаляващо търсене на част от традиционните си умения. Това не означава, че тези професии ще изчезнат изцяло. По-вероятно е голяма част от дейностите им да бъдат реорганизирани, автоматизирани или изпълнявани от по-малко хора. Но преходът може да бъде болезнен, особено ако новите работни места не се появяват със същата скорост, с която старите се променят.

Това е съществен проблем за инвестиционната теза, защото потреблението остава основен двигател на американската икономика. Ако AI увеличава производителността, но едновременно създава значителна несигурност на трудовия пазар, положителният ефект върху корпоративните печалби може да бъде съпроводен с натиск върху доходите и потребителското търсене. В такъв сценарий общият икономически резултат няма да зависи само от технологичните възможности, а и от способността на икономиката да пренасочва работната сила към нови дейности.

Рубин смята, че САЩ все още не разполагат с достатъчно ефективни механизми за подобен преход. Това е важна институционална слабост, защото исторически големите технологични революции създават нови професии и индустрии, но не непременно в същите региони, със същите умения и в същия момент, в който старите работни места изчезват. Общият икономически ефект може да бъде положителен, докато последствията за отделни групи от обществото са тежки.

Има и още едно измерение, което рядко присъства в стандартните анализи на технологичните акции. Рубин определя безопасността на AI и климатичните промени като два огромни екзистенциални риска. Той посочва и противоречието между необходимостта от ограничения върху все по-мощните системи и конкуренцията между САЩ и Китай. Ако едната страна въведе строги предпазни механизми, а другата продължи да развива технологията без сравними ограничения, възниква риск от изоставане. Ако обаче всички участници поставят скоростта на развитие над безопасността, системните рискове могат да се увеличат.

Това вече не е въпрос само на корпоративни оценки. Става дума за управление на технология, която може да променя икономическите решения, информационните системи и организацията на обществото. Колкото по-голяма става ролята на AI, толкова по-важно е да съществуват ясни граници между способността на една система да генерира решения и правото ѝ самостоятелно да ги изпълнява. Технологичният напредък и надеждният контрол не трябва да се разглеждат като взаимно изключващи се цели.

Въпреки предупрежденията си Рубин продължава да определя САЩ като най-доброто място за инвестиции. Това също е важно. Неговата теза не е, че американската икономика е загубила структурните си предимства. Напротив, тя разполага с огромен капиталов пазар, водещи технологични компании, силна предприемаческа среда и институции, които исторически са подкрепяли иновациите. Но запазването на тези предимства зависи от способността на страната да управлява бюджетните, технологичните и социалните предизвикателства.

За инвеститорите най-важният извод от предупреждението на Рубин е необходимостта да се гледа отвъд прогнозирания ръст на приходите. При компаниите, свързани с AI, все по-голямо значение ще имат качеството на договорите, концентрацията на клиентите, източниците на финансиране, задълженията за бъдещи капиталови разходи и реалният свободен паричен поток. Особено внимание заслужават бизнесите, при които очакваните приходи са обезпечили нов дълг, а способността на клиентите да изпълнят ангажиментите си зависи от продължаващия приток на външен капитал.

Точно там може да се крие разликата между устойчивата технологична инвестиция и финансовата конструкция, която работи само докато всички участници продължават да изпълняват оптимистичните си планове.

Изкуственият интелект вероятно ще създаде огромна икономическа стойност. Но това не означава, че цялата стойност ще остане при компаниите, които днес привличат най-много капитал, нито че всички финансови ангажименти, поети в очакване на бъдещия растеж, ще бъдат изпълнени без затруднения. Част от инвестициите могат да се окажат изключително успешни, други да донесат посредствена възвръщаемост, а трети да доведат до значителни загуби.

Това е може би най-важното послание на Робърт Рубин. Пазарът е способен да оцени сравнително добре очаквания растеж на отделна компания, но много по-трудно оценява последствията от финансовите зависимости между множество компании, особено когато всички те разчитат на един и същ инвестиционен цикъл.

И ако AI бумът действително навлезе в по-трудна фаза, най-големият проблем може да не бъде, че технологията не е оправдала очакванията.

А че твърде много финансови обещания са били изградени върху предположението, че тя непременно ще ги оправдае.

Материалът има аналитичен и информационен характер и не представлява препоръка за покупка или продажба на финансови инструменти. Анализът е базиран на предоставената публикация на Bloomberg и разглежда описаните рискове като възможни сценарии, а не като установена предстояща криза.