ИЗОБРАЖЕНИЕ: CFOTO/Future Publishing via Getty Images
После пандемии мировая экономика сталкивается с замедлением роста, наиболее устойчивой инфляцией за последние десятилетия, ограниченным прогрессом в области устойчивого развития и высокой стоимостью заимствований, сдерживающей инвестиции, в том числе масштабные инвестиции, необходимые для энергетического перехода. Однако, возможно, самым сильным сдерживающим фактором является вялый рост производительности после мирового финансового кризиса.
ИИ — это отличная возможность для нас ослабить ограничения со стороны предложения, которые вызвали замедление роста, новые факторы инфляционного давления, рост стоимости капитала, бюджетные проблемы и сокращение бюджетного пространства, а также трудности в достижении целей устойчивого развития. Дело в том, что ИИ может не только переломить тенденцию к снижению производительности, но и со временем обеспечить ее значительный устойчивый рост.
Конечно, это займет время. Закон Роя Амары актуален сейчас, как и в прошлые периоды технологических преобразований: мы склонны переоценивать краткосрочные последствия и недооценивать долгосрочные. Мне представляется наиболее вероятным (и это всего лишь предположение, основанное на текущих моделях инвестиций), что мы сможем начать замечать значимое влияние на производительность труда к концу этого десятилетия.
Все это является результатом сочетания трех мощных факторов.
Первый — это потрясения, включая войну, пандемию, изменение климата, геополитическую напряженность, возрождение национализма и усиление акцента на национальную безопасность при проведении международной экономической политики. Эти все более серьезные и частые сбои побуждают принимать меры для повышения диверсификации и устойчивости глобальных сетей поставок. Однако эта нагрузка требует больших затрат и способствует инфляционному давлению.
Например, Apple наращивает перенос производства в Индию, где в настоящее время производится 15 процентов смартфонов iPhone. Между тем, только Южная Корея и провинция Китая Тайвань производят (а не только проектируют) самые передовые полупроводники — такое положение дел представляется неблагоприятным с точки зрения национальной безопасности.
Диверсификация источников подкрепляется инициативами в политике, направленными на то, чтобы вернуть важные цепочки поставок в свою страну или, по крайней мере, в дружественные государства, лишая противников доступа к товарам, технологиям и капиталу. Некоторые из этих протекционистских мер имеют целью защитить отечественных работников от иностранной конкуренции.
В результате после пандемии наблюдается быстрая фрагментация глобальных систем поставок, которые были более целостными в послевоенные годы. В то время цепочки поставок в основном формировались на основе экономических критериев: эффективности и сравнительного преимущества. Теперь же невозможно одновременно обеспечить максимальную устойчивость и свести к минимуму затраты, и мы больше не минимизируем издержки. Этот структурный сдвиг, в числе многих факторов, способствовал инфляционному давлению.
Долгосрочные тенденции
Несмотря на ослабление связанной с пандемией напряженности в цепочках поставок, существует вторая группа противодействующих друг другу факторов, которые проявляются в долгосрочных тенденциях, еще больше снижающих эластичность предложения в экономике и повышающих затраты. К ним относится снижение производительности, особенно в странах с развитой экономикой.
Эти тенденции также включают старение населения в странах, на долю которых приходится более 75 процентов мирового объема производства. Снижение уровня рождаемости и увеличение продолжительности жизни замедляют рост рабочей силы или даже сокращают ее, в результате чего меньшее число работников вынуждены обеспечивать нужды растущего числа пожилых людей. Это, в зависимости от систем социального обеспечения, создает напряженность в бюджетной сфере в период, когда ставки центральных банков остаются повышенными. Поразительно, что многие страны с развитой экономикой испытывают нехватку рабочей силы в секторах с высокой занятостью. На фоне устойчивого совокупного спроса это препятствует росту и усиливает инфляционное давление, особенно в США. Германия испытывает аналогичные проблемы с предложением рабочей силы.
В целом ряде стран последствия пандемии включали рост уровня суверенного долга. В настоящее время глобальный суверенный долг превышает мировой валовой внутренний продукт, а также продолжает расти выше этого порогового показателя в США, где это соотношение сейчас составляет 120 процентов. В Европе этот показатель составляет 88,6 процента, при этом в Бельгии, Греции, Испании, Италии, Португалии и Франции он выше среднего (в случае Греции и Италии он намного выше). Уровень суверенного долга Китая представляется более низким, если не считать долг государственных предприятий, которые составляют значительную часть корпоративного сектора. Отчасти это объясняется масштабными и успешными расходами в период пандемии в целях предотвращения человеческих страданий, закрытия предприятий и ущерба для балансов населения и компаний. Одна из причин, по которой спрос оставался устойчивым при росте процентных ставок, заключается именно в том, что в экономике периода пандемии ущерб для балансов был гораздо меньше, чем во время мирового финансового кризиса.
Наконец, в отношении факторов этой второй категории, ослабевает действовавший десятки лет мощный дефляционный фактор, связанный с ростом экономики стран с формирующимся рынком и введением больших объемов производственных мощностей в мировую экономику, особенно в Китае, но не только в нем.
Специалисты по экономике развития называют это «поворотным моментом Льюиса». Это стадия роста, на которой частично занятые и недостаточно используемые трудовые ресурсы в традиционных секторах страны с формирующимся рынком в значительной степени истощаются и поглощаются урбанизацией и более тесно связанными частями экономики.
Отдельного внимания заслуживает производительность. С 1998 по 2007 год рост производительности труда в США составлял в среднем 1,68 процента, в этот период многие американцы получили доступ к интернету, а затем и к мобильным телефонам. Затем, с 2010 по 2019 год, рост производительности замедлился до 0,38 процента.
Это снижение наблюдалось во всей экономике. Рост производительности в секторах внешнеторговых товаров и услуг, которые, как правило, более продуктивны, несмотря на то что в них занято менее четверти работников, снизился с 4,27 процента до 1,23 процента. В крупных и менее продуктивных секторах невнешнеторговых услуг произошло снижение с 0,73 процента до практически нулевого уровня.
Поразительно, но несмотря на недавнюю тенденцию замедленного роста производительности, США являются лидером по сравнению с другими странами с развитой экономикой, включая всю Европу. В Европе отставание в темпах роста и производительности отчасти объясняется менее быстрым и эффективным внедрением и распространением цифровых технологий, а также слабым развитием технологических секторов по сравнению с США и Китаем.
Во время пандемии показатели производительности повысились в основном потому, что менее производительные отрасли были частично закрыты, в то время как более производительные сектора перешли на удаленную работу. Нам потребуется больше данных, чтобы понять, продолжится ли этот подъем, но аналогичные закономерности наблюдаются и в других развитых странах.
Совокупным эффектом этих двух наборов факторов является относительно быстрый переход от спроса к предложению в качестве главного ограничения экономического роста. Рост низкий. Инфляция сохраняется. Реальные процентные ставки остаются повышенными. Многие экономисты, в том числе и я, считают, что описанные мною структурные условия означают, что стоимость заимствований, вероятно, останется повышенной и, безусловно, выше, чем в течение десятилетия после мирового финансового кризиса. Возможно, это вызовет важные изменения в мире инвестиций, в том числе за счет удержания стоимости капитала и ставок дисконтирования на высоком уровне, а также снижения стоимостных оценок.
Стоит отметить, что инвесторы расходятся во мнениях и меняют свое представление о вероятной траектории процентных ставок. Например, прошлогодние ожидания того, что в этом году Федеральная резервная система семь раз снизит процентную ставку на четверть пункта, были быстро развеяны. Теперь рынки понизили свои ожидания до одного-двух снижений. Ожидания могут и дальше меняться в сторону более длительного сохранения повышенных ставок, и на это указывают структурные условия.
Технологические революции
Это подводит нас к третьему набору разнонаправленных факторов: науке и технологиям. Сейчас происходит как минимум три революционных преобразования. Первое — это продолжающаяся несколько десятилетий цифровая трансформация, которая в настоящее время ускоряется благодаря прорывам в области искусственного интеллекта. Второе — это революция в области медико-биологических и естественных наук. Третье — это технологии, которые лежат в основе перехода к устойчивой энергетике.
Все три получают достаточные инвестиции. Ускорение прогресса обусловлено не только прорывами, но и наличием множества мощных инструментов, стоимость которых снижается, а доступность растет. За последнее десятилетие стоимость солнечной энергии резко снизилась. Распространились и другие достижения, от усовершенствованных полупроводников до секвенирования ДНК и трехмерных моделей сотен миллионов белков, находящихся в свободном доступе в открытой базе данных.
Разработка подобных технологий и их использование в производственных целях приведут к серьезным структурным изменениям в экономике стран мира. Мы не можем предсказать полный масштаб того, что предвещают эти изменения, но их последствия, безусловно, будут значительными.
Как я отмечал в прошлом году в статье о потенциале генеративного ИИ (написанной в соавторстве с Джеймсом Маньикой из Google), новые технологии могут обеспечить устойчивый рост производительности. Это согласуется с другими оценками, например, оценкой Глобального института McKinsey.
Генеративный ИИ — это первый ИИ, обладающий способностью, подобной человеческой, работать в нескольких сферах, а также определять предметные области и переключаться между ними только на основе диалоговых подсказок. Он может рассуждать об инфляции, писать компьютерный код, выполнять некоторые математические вычисления — хотя еще есть над чем поработать. Сверхчеловеческая способность распознавать закономерности делает его мощным цифровым помощником. В отличие от полной автоматизации, более эффективной моделью является совместная работа машины и человека, или, как иногда говорят, «дополнение».
Джеффри Хинтон, пионер современного ИИ на основе нейронных сетей, обладает особым пониманием возможных последствий. Он приводит в пример опытного врача. Хотя он, возможно, и вылечил тысячи пациентов, медицинский ИИ может проанализировать и переработать данные сотен тысяч. Это может сделать его полезным для опытного врача, а тем более для врачей с меньшим стажем. Это согласуется с исследованиями применения ИИ в других областях, таких как обслуживание клиентов, где цифровые помощники на базе ИИ, обученные на прошлых взаимодействиях, обеспечили большой прирост производительности в целом и еще более значительные преимущества для менее опытных агентов.
ИИ — технология общего назначения, которая находит применение во всей экономике, в разных секторах и типах работ. Это важно потому, что только технологии общего назначения могут привести к росту производительности в масштабах всей экономики.
Приложения на основе ИИ уже встраиваются в персональные устройства, такие как телефоны, отчасти благодаря передовым полупроводникам.
Тем не менее для реализации их потенциала необходимо преодолеть трудности. Одна из них — внедрение нормативных положений для предотвращения неправомерного использования технологий и данных. Эта программа мер в сфере регулирования, направленная на снижение рисков, находится в процессе разработки по всему миру.
Другая — преодоление необъективности в отношении автоматизации, или того, что Эрик Бриньолфссон называет ловушкой Тьюринга, сильной тенденции рассматривать эту технологию как полную автоматизацию и, таким образом, замену людям.
Это распространенное мнение в СМИ, бизнесе и обсуждениях вопросов политики. Оно отражается в широкой обеспокоенности по поводу возможного резкого сокращения занятости.
Вероятно, самый важный вопрос политики связан с потенциальными выгодами. Для того чтобы ИИ со временем обеспечил полный экономический эффект, он должен быть доступен для всех секторов экономики, а также для крупных и малых компаний. Нет никаких сомнений в том, что масштабные инвестиции, сделанные в такие отрасли, как технологии и финансы, окажут значительное влияние, но применение ИИ должно проникнуть в сектора с высоким уровнем занятости, которые имеют тенденцию к отставанию, такие как государственное управление, здравоохранение, строительство и сфера гостеприимства. Исследования внедрения цифровых технологий до появления ИИ показывают, что такая широкая модель проникновения не гарантирована, что если его полностью предоставить воле рыночных сил, возможно или даже вероятно расхождение в результатах.
Меры политики в отношении доступности, распространения и навыков, помогающих реализовать весь потенциал ИИ, в настоящее время слабые по сравнению с пристальным вниманием к снижению рисков и неправомерному использованию. Расширение первого без отказа от второго является важным элементом перебалансировки политики. Речь идет не о том, чтобы правительство выбирало победителей или ведущие национальные компании. Напротив, эффективная политика в области конкуренции должна быть частью портфеля мер политики. Кроме того, часть внимания должна быть сосредоточена на секторах и направлениях, которые могут отставать в освоении и внедрении ИИ, например, на малых и средних предприятиях. А поскольку с помощниками на базе ИИ рабочие места будут меняться, переквалификация и приобретение новых навыков заслуживают приоритетного внимания.
Трудности, которые необходимо преодолеть
Потенциальные выгоды от ИИ выходят далеко за рамки решения проблем, связанных с производительностью и ростом после пандемии. Они призваны повлиять на научные и технологические исследования, от биологии до физики и материаловедения, а также сыграть ключевую роль в энергетическом переходе.
Кадровый потенциал, вычислительные мощности и быстрый рост спроса на электроэнергию являются основными препятствиями для создания все более мощных моделей генеративного ИИ. Доступность данных не является серьезным ограничением. В интернете предостаточно данных для обучения ИИ. Конечно, есть еще мощный и важный ИИ, который не входит в категорию генеративного ИИ. Примером может служить AlphaFold, система ИИ, которая прогнозирует трехмерные структуры белков. Для этого приложения необходимы специализированные биологические данные и экспертные знания о том, как происходит сворачивание белка.
Верно и то, что мегаплатформы, которые определяют развитие генеративного ИИ, используют бизнес-модели, которые полагаются на персональные данные и очень точное обеспечение адресности. Однако для обучения больших языковых и подобных им моделей персонализированные и конфиденциальные данные не нужны.
Системы, достаточно мощные для обучения моделей с миллиардами параметров, преимущественно находятся в системах облачных вычислений в частном секторе, в основном в США и Китае. Это, а также конкуренция за кадровые ресурсы, ставит научные и академические круги в невыгодное положение. Расширение вычислительной инфраструктуры для широкого сообщества исследователей и новаторов является важным политическим шагом, необходимым для демократизации создания открытого сообщества с хорошим балансом между инновациями, созданными в академических кругах и частном секторе. Достижение такого баланса будет способствовать широкому распространению технологий.
Европа рискует отстать от США и Китая в разработке и применении ИИ по трем причинам. Первая — относительное недофинансирование фундаментальных исследований в Европейском союзе. Вторая — его отставание в вычислительной мощности для поддержки исследований. Третья — неспособность в полной мере использовать масштабы европейской экономики. Благодаря высоким фиксированным затратам на разработку и относительно низким переменным затратам в сфере цифровых технологий и ИИ масштаб является огромным преимуществом, влияющим на доходность инвестиций. Европейские рынки капитала остаются фрагментированными; интеграция рынка услуг не завершена и затруднена разрозненным регулированием на национальном уровне. Сохранится ли такая ситуация после недавних выборов в Европейский парламент или произойдет смена направления, еще предстоит выяснить. В двух докладах для Европейской комиссии (авторы: Энрико Летта, Марио Драги (его доклад готовится к выпуску)) рекомендуется увеличить инвестиции в цифровые технологии.
Китай является мощным игроком в сфере ИИ. Индия с ее прочными корнями в цифровых технологиях, крупным и развивающимся внутренним рынком и большими ресурсами инженерных кадров, вероятно, будет растущей силой.
Остальные страны с формирующимся рынком могут получить значительные выгоды от применения ИИ, но, по крайней мере, в течение следующих нескольких лет они будут в основном потребителями передовых технологий ИИ, созданных в основном в США и Китае.
ИИ будет вызывать масштабные структурные изменения и потрясения в течение десятилетий. В то время как одни потеряют работу из-за автоматизации или быстрого роста производительности, а другие будут наняты на новые рабочие места, созданные за счет технологий, наиболее сильному воздействию подвергнутся работники, которые находятся посередине. Их рабочие места не обязательно исчезнут, но они изменятся. Это будет разрушительный процесс, требующий иных навыков и множества организационных изменений. Как частный, так и государственный секторы играют важную роль в сглаживании переходных процессов.
При помощи мер политики, направленных на ускорение распространения технологий во всей экономике, ИИ может значительно ускорить экономический рост и способствовать повышению производительности. Если он ослабит ограничения, связанные с предложением, которые являются одним из факторов инфляции, косвенно это может привести к снижению реальных процентных ставок и стоимости капитала с течением времени. Это принесет пользу в сегодняшнем мире, в котором требуются триллионы долларов инвестиций, чтобы изменить уравнение энергоэффективности и перехода к «зеленой» экономике. А в стареющей части мировой экономики это поможет молодому трудоспособному населению поддерживать группу старшего поколения без чрезмерных жертв для себя.
Несмотря на потрясения и долгосрочные препятствия на пути экономического роста, мы обладаем кадровым потенциалом и инструментами для содействия росту и инклюзивному и устойчивому развитию мировой экономики, однако это станет возможным только если у нас есть воля использовать их решительно, но разумно.
МАЙКЛ СПЕНС — старший научный сотрудник Института Гувера, профессор-стипендиат фонда Филипа Х. Найта и почетный декан Высшей школы бизнеса Стэнфордского университета. В 2001 году ему была присуждена Нобелевская премия по экономике.
© 2026 International Monetary Fund. All rights reserved.
