Федеральна резервна система (ФРС) заступник голови: оцінка AI-бульбашки з чотирьох вимірів

Автор: Чжан Фен

Штучний інтелект (ШІ) в unprecedented швидкості перетворює глобальну економіку та фінансовий ландшафт. Оскільки капітальні ринки продовжують проявляти ентузіазм щодо компаній, пов'язаних із ШІ, неминуче виникає питання: чи спостерігаємо ми спекулятивний бум, схожий на інтернет-бульбашку наприкінці 90-х років?

У 2025 році заступник голови Федеральної резервної системи Філіп Н. Джефферсон на конференції з фінансової стабільності Федерального резервного банку Клівленда систематично виклав своє порівняльне аналізування поточної хвилі штучного інтелекту та епохи інтернет-бульбашки, а також запропонував чотири ключові показники для оцінки, чи існує бульбашка навколо штучного інтелекту. Цей виступ не тільки відображає обережне спостереження найбільш важливого центрального банку світу за новими технологіями, але й надає учасникам ринку чітку рамку для раціональної оцінки хвилі штучного інтелекту.

!

Одне. Спостереження Федеральної резервної системи: Подвійна місія та фінансова стабільність

Усі політики та спостереження Федеральної резервної системи зосереджені навколо її законного «подвійного завдання» — максимізація зайнятості та стабільність цін. Джефферсон чітко зазначив, що оцінка впливу штучного інтелекту повинна виходити з цього фундаментального завдання. Це означає, що Федеральний резерв звертає увагу на ШІ не лише через його технологічні досягнення або ринкові результати, але й через те, як він впливає на загальний рівень зайнятості, продуктивність праці, потенціал економічного зростання та тенденції інфляції.

З точки зору зайнятості, AI демонструє подвійний ефект. З одного боку, він сприяє зайнятості, підвищуючи ефективність роботи та створюючи нові робочі місця (такі як розробка, впровадження та обслуговування AI); з іншого боку, його ефект автоматизації може призвести до скорочення деяких професій, особливо для молодих працівників з меншим досвідом. Джефферсон зазначає, що якщо AI лише замінює існуючу робочу силу, не створюючи нових робочих місць, це може призвести до уповільнення економіки в короткостроковій перспективі. Ця динамічна рівновага “заміни та доповнення” є ключовою для оцінки структурного впливу AI на ринок праці.

З точки зору стабільності цін,AI підвищення продуктивності допомагає знизити виробничі витрати, що створює тиск на зниження цін. Ефективне розподілення ресурсів, оптимізація ланцюга постачання, допомога в прийнятті рішень та інші застосування можуть стримувати інфляцію. Але в той же час, будівництво інфраструктури AI (такої як дата-центри) підвищує ціни на землю, енергію та інші вхідні матеріали, а підвищення зарплат AI-спеціалістів також може призвести до інфляції, що викликана витратами. Цей двосторонній вплив робить чистий ефект AI на інфляцію дуже невизначеним, що потребує постійного моніторингу.

Для досягнення подвійної місії надійна та стійка фінансова система є вкрай важливою. Федеральна резервна система постійно моніторить системні ризики через піврічний «Звіт про фінансову стабільність» (FSR). Останнє опитування показало, що 30% учасників ринку вважають «зміни в ставленні до ШІ» значним ризиком для фінансової системи, що є суттєвим зростанням у порівнянні з 9% у весняний період. Це, здається, попереджає про те, що якщо оптимістичні очікування ринку щодо ШІ раптово зміняться, це може спричинити посилення фінансових умов та економічний спад. Тому включення ШІ до рамок моніторингу фінансової стабільності Федеральною резервною системою має на меті запобігання можливим бульбашкам активів та фінансовій уразливості, які можуть виникнути внаслідок технологічного буму.

Два. Моніторингова структура: FSR та відстеження ринкових настроїв

Моніторинг Штатного казначейства за штучним інтелектом не є ізольованим процесом, а інтегрований у загальну систему оцінки фінансової стабільності. FSR не лише зосереджується на традиційних ризиках, таких як рівень важелів, оцінка активів, ризик фінансування тощо, але також враховує структурні зміни, викликані новітніми технологіями. Джефферсон наголосив, що політики повинні розрізняти “циклічні коливання” та “структурні зміни”, і штучний інтелект, ймовірно, належить до останнього. Це означає, що підвищення продуктивності, викликане штучним інтелектом, може змінити взаємозв'язок між зайнятістю та інфляцією, що, в свою чергу, вплине на механізм передачі монетарної політики.

Ринкові настрої є одним з основних питань, на які звертає увагу FSR. Опитування показує, що близько третини учасників ринку вже усвідомили потенційні ризики зворотного емоційного настрою AI. Це узгодження само по собі може стати “самозбуджувальним пророцтвом” — як тільки оптимістичний наратив зміниться, швидке виведення капіталу може призвести до різких коригувань цін на активи. У порівнянні з періодом інтернет-бульбашки, швидкість поширення інформації сьогодні і поширення алгоритмічної торгівлі можуть посилити коливання ринку. Тому відстеження емоційних показників Федеральною резервною системою фактично є раннім попередженням про потенційні системні ризики.

**Крім того,AIвласне в фінансовій сфері також приносить нові виклики для моніторингу.**Високочастотна торгівля, інтелектуальні інвестиційні консультації, ризикові моделі та інші інструменти AI, покращуючи ефективність, можуть також викликати нові ризики гомогенізації та циклічності. Федеральна резервна система посилює ідентифікацію та оцінку цих нових ризиків, розширюючи свій аналітичний інструментарій (включаючи використання самих AI технологій).

Три-чотири основні показники: камінь спотикання для оцінки AI-бульбашки

Джефферсон, порівнюючи нинішній бум AI з інтернет-бульбашкою кінця 1990-х років, виділяє чотири ключові відмінності, які можуть стати основними показниками для оцінки наявності серйозної бульбашки в сучасній сфері AI.

(І) Основи прибутку: від “історії, що керує” до “підтримки прибутку”

У період інтернет-бульбашки багато компаній виходили на біржу лише з концепцією «.com», не маючи сталих моделей прибутку, доходи були мізерними або навіть нульовими, вони покладалися на зовнішнє фінансування та ринковий бум для підтримання своєї діяльності. На відміну від цього, провідні компанії в галузі ШІ сьогодні (такі як деякі технологічні гіганти) зазвичай мають міцні та різноманітні канали прибутку. Вони не лише безпосередньо заробляють на послугах ШІ, але й глибоко інтегрують ШІ в існуючу продуктову систему, підвищуючи конкурентоспроможність основного бізнесу. Така модель розвитку «підтримки прибутку» робить інвестиції в ШІ більш обґрунтованими з точки зору фундаментальних показників, зменшуючи простір для чисто спекулятивних маніпуляцій.

Проте Джефферсон також зазначив, що активність у приватному ринку може частково приховувати прибуткові труднощі ранніх компаній у сфері ШІ. Велика кількість венчурного капіталу надходить до стартапів у сфері ШІ, які, хоча й не були представлені на біржі, мають високу оцінку; якщо в майбутньому вони не зможуть досягти прибутковості, це все ще може стати джерелом ризику. Тому спостереження за показниками прибутковості має враховувати як публічний, так і приватний ринки.

(II) Рівень оцінки: відносно помірний коефіцієнт ціни до прибутку

На піку інтернет-бульбашки ціни акцій інтернет-компаній часто досягали сотень, а то й тисяч разів, що відображає ірраціональний оптимізм ринку щодо майбутнього зростання. Наразі, хоча акції компаній з концепцією ШІ значно зросли в ціні, їхній коефіцієнт ціни до прибутку все ще значно нижчий за історичні максимуми. Це певною мірою свідчить про те, що інвестори, намагаючись отримати вигоду від ШІ, все ж певною мірою орієнтуються на фактичний прибуток і грошовий потік компаній.

Звичайно, обґрунтованість оцінки потрібно комплексно оцінювати, враховуючи особливості галузі та етапи зростання. Штучний інтелект як технологія загального призначення має величезний потенціал для створення довгострокової цінності, помірна надбавка має свою обґрунтованість. Але якщо оцінка занадто швидко відходить від основ, це все ще може спричинити бульбашки. Федеральна резервна система звертає увагу на показники оцінки, щоб розрізнити раціональні складові ринкового ентузіазму від сигналів перегріву.

(三) Кількість компаній на ринку: обмежена спекулятивна широта

1999-2000 роки, понад 1000 інтернет-компаній вийшли на біржу, утворивши «квітковий» спекулятивний бум, навіть зміна назви на «.com» могла підвищити ціну акцій. Наразі кількість компаній, що чітко класифікуються як «ядерні AI компанії», становить близько 50 (згідно з певними показниками), що значно менше, ніж в період інтернет-бульбашки. Це свідчить про те, що спекулятивна поведінка на ринку відносно зосереджена і ще не поширилася на весь ринок.

Але Джефферсон також застеріг, що на ринку приватних інвестицій може приховуватися велика кількість стартапів у сфері штучного інтелекту, які, хоча й не є публічно торгованими, активно залучають фінансування. Якщо ці компанії в майбутньому масово вийдуть на біржу або якщо умови фінансування різко зміняться, це може стати новим фактором нестабільності. Тому показник “кількість компаній” потрібно динамічно спостерігати, охоплюючи як публічний, так і приватний сектори.

(Чотири) фінансовий важіль: низький рівень залежності від боргу

В період інтернет-бульбашки багато компаній покладалися на фінансування через акції, а боргове важелеве фінансування було обмеженим, що в певній мірі зменшило прямий вплив розриву бульбашки на фінансову систему. Наразі компанії з штучного інтелекту також рідко покладаються на боргове фінансування, що допомагає обмежити передачу ризиків. Однак недавні тенденції показують, що для підтримки величезних інвестицій в інфраструктуру AI (таких як дата-центри, кластери обчислювальної потужності) деякі компанії почали збільшувати випуск облігацій та кредитне фінансування.

Джефферсон особливо зазначив, що в міру того, як ШІ розширюється з програмного забезпечення до апаратної інфраструктури, вимоги до капіталовкладень різко зростають, що може призвести до поступового зростання рівня кредитного плеча. Якщо емоції щодо ШІ зміняться, компанії з високим кредитним плечем зіткнуться з більшим тиском на виконання зобов'язань, що, в свою чергу, розповсюдить ризики через кредитні канали на ширші економічні сфери. Тому за показниками кредитного плеча необхідно уважно стежити за їхньою еволюційною тенденцією.

Чотири, натхнення для учасників ринку

Дослідження Джефферсона не лише надає аналітичну основу для політиків, але й приносить важливі висновки для інвесторів, підприємств та дослідників:

По-перше, спостереження за проблемою потрібно починати з основного завдання спостерігача. Інвестори повинні вийти за межі короткострокових ринкових емоцій і глибоко проаналізувати суттєвий вплив технології AI на основні показники компанії (прибутковість, структуру витрат, бар'єри для входу на ринок). Компанії ж повинні зосередитися на тому, як AI може підвищити їхню продуктивність і довгострокову конкурентоспроможність, а не слідувати за концепцією без розуміння.

По-друге, розрізняйте періодичні коливання та структурні зміни. Штучний інтелект представляє собою технологічну революцію, яка може тривати десятиліттями, і її вплив є структурним. У ринкових коливаннях слід відрізняти довгострокові тенденції від короткострокового шуму, уникаючи помилкового оцінювання структурних можливостей як періодичних бульбашок або навпаки.

По-третє, зверніть увагу на загальну реакцію ринку та системні ризики. Зростання окремої компанії або сектора не обов'язково свідчить про бульбашку, потрібно оцінити загальний рівень оцінки ринку, концентрацію капіталу, стан важелів та емоційну узгодженість. Особливо слід остерігатися ознак переходу наративу AI від “підтримки прибутку” до “історій, що керують”.

По-перше, ефективно використовуйте аналітичні інструменти, зокремаAIсаме по собі. Технології штучного інтелекту можуть використовуватись для більш точної оцінки ринкових ризиків, вартості підприємств та економічного впливу. Працівники повинні активно використовувати інструменти аналізу даних, машинного навчання тощо для підвищення якості прийняття рішень, водночас остерігаючись нових ризиків, які можуть виникнути через однорідність моделей.

П'ять, продовжувати, багатовимірно та динамічно брати участь з раціональністю та пристрастю

**Джефферсон у своєму остаточному висновку є відносно обережним оптимістом: на основі порівняння чотирьох вимірів – основи прибутку, рівня оцінки, кількості компаній і фінансового важеля, нинішній AI бум має суттєві відмінності від інтернет-бульбашки, і ймовірність повторення різкого краху кінця 1990-х років є низькою. **Розвиток AI ґрунтується на ряді стабільно прибуткових зрілих компаній, і загальна фінансова система є досить стійкою.

Проте, невизначеність все ще існує. Довгостроковий вплив AI на зайнятість, інфляцію та продуктивність все ще потребує часу для перевірки; ринкові настрої можуть змінитися; активність на ринку приватного капіталу може приховати ризики; інвестиції в інфраструктуру можуть підвищити ймовірність використання важелів, що заслуговує на увагу. Тому Федеральна резервна система буде продовжувати моніторити розвиток AI, щоб забезпечити його впровадження в стабільному та стійкому фінансовому середовищі, що в кінцевому підсумку служитиме максимізації зайнятості та стабільності цін.

Для ринку аналіз Джефферсона надає інструменти для раціональної оцінки інвестицій в AI. У хвилі технологічної революції та капітального ентузіазму зберегти ясність, розрізняти суть та зовнішність, зосередитися на довгостроковій вартості, можливо, є найкращою позицією, щоб уникнути бульбашок і прийняти зміни. Чи є AI бульбашкою? Відповідь не проста так чи інакше, а в постійному, багатовимірному, динамічному спостереженні та оцінці.