Вот вы прочитали новость выше и такие глаза выпучили: ТРИЛЛИОН? И это в дополнение к полутриллионому Stargate и полутриллионому кластеру на Ближнем Востоке? Да куда столько! Это же никогда не окупится! Это всё пузырь, хайп! Чтобы ответить, пригодится свежее исследование Epoch AI. В марте они представили модель GATE (Growth & AI Transition Endogenous). По сути это «песочница», где экономисты и технари скрестили классическую теорию роста с наблюдаемыми законами масштабирования и улучшения ИИ: больше вычислительных мощностей → сильнее модели → больше задач автоматизируется → экономика растёт, а часть прироста снова идёт на чипы в дата‑центры и исследования. Это если упрощать, под капотом учитывается ещё много факторов (а технический отчёт занимает 85 страниц). Получился замкнутый контур, позволяющий прикинуть, какие затраты на железо вообще кажутся разумными, если смотреть не на сегодняшний P&L, а на поток денег после массовой автоматизации. Про GATE стоило вообще написать отдельно, но как нибудь в другой раз. Последний же апдейт от исследователей тех же Epoch AI звучит ещё жёстче: оптимальная, подчёркиваю — оптимальная — сумма вложений на вычислительную инфраструктуру может без особого драматизма превысить 10 % мирового ВВП. Переведём в доллары — десять‑двенадцать триллионов ежегодно (и 25 триллионов в самом оптимистичном сценарии). На этом фоне Stargate, SoftBank-овский технопарк и арабский супер-кластер вместе взятые — скромная пристройка во дворе. Скептики обычно достают «эффект Баумоля»: мол, останутся профессии, которые AI (и, возможно, роботами) не закрыть, и они задавят общий темп. Авторы GATE провели симуляции с разными значениями этого эффекта и нашли, что даже при консервативных значениях, где боттлнек заметный, двузначные темпы роста появляются рано. Картина такая: — автоматизировано 30 % задач — модель уже рисует рост мирового ВВП под 20 % в год; — до «по‑настоящему взрывных» >30 % в год нужно 50–70 % автоматизации; — а если вручную добавить три тормоза — внешние эффекты R&D, неуверенность инвесторов и затруднённую переквалификацию людей (не получится быстро растить те области, которые автоматизация не задела) — рост сглаживается, но при 40 % автоматизации всё равно остаётся около 12 % в год, то есть уровень «азиатских тигров» на пике. То есть по модели GATE даже в «реалистичном» сценарии (где все параметры для модели были выведены эмпирически и/или с привлечением экспертов) нынешние вложения в AI-инфраструктуру не избыточны, а недостаточны. GATE в базовом сценарии бросает в AI-разработку такие суммы, что сегодняшние «полутриллионы» выглядят мелочью. И причина ‒ не безумный оптимизм, а арифметика: глобальный фонд оплаты труда оценивается примерно в 50 трлн $; если вы потенциально отжимаете значительную долю этой суммы с помощью «цифровых рабочих», то и несколько триллионов капексов кажутся разумной ставкой. Почему же тогда нет очереди из банков с мешками денег? (хотя ладно, пару триллионов вроде как запланировали потратить). У Epoch AI есть набор гипотез: — AI-компании не смогут забрать себе весь экономический прирост, что создают (то есть из +20% ВВП они не получат все эти 20 процентов) — неопределённость насчёт реальных потолков автоматизации — риски протестов/вмешательства регуляторов в будущем — банальное «психологическое отставание», типа инвесторы смотрят в зеркало заднего вида Но даже после того как в модель добавили несколько компенсирующих коэффициентов для учёта вышеууказанных факторов ( и «экстерналии», и страх перед регулятором, и ленивых людей, которые не хотят переквалифицироваться), оптимальные инвестиции падают лишь до 15 % ВВП — всё ещё на порядок выше текущих.