Экономисты Goldman Sachs считают, что в ближайшие годы мировые расходы на ИИ-агентов и связанную инфраструктуру способны выйти за отметку в 1 трлн долларов. При этом значительная часть затрат уже формируется в Соединённых Штатах: американские компании, по оценке банка, ежегодно тратят около 150 млрд долларов на трудовые издержки, напрямую связанные с перестройкой рабочих процессов в рамках ИИ-перехода.
ИИ-агенты требуют не только «железа»
В аналитическом материале Global Economics Analyst подчёркивается: внедрение ИИ — это не сводится к покупке вычислительной техники. Помимо аппаратной части компаниям нужны дополнительные элементы экосистемы — прежде всего данные, программные разработки и изменения в организации.
Под «инфраструктурой» в данном контексте понимают комплекс решений, обеспечивающих работу ИИ: от качества и доступности данных до платформ для разработки и интеграции моделей, а также перестройки команд и бизнес-процессов. Отмечается, что заявления компаний и динамика выручки у поставщиков решений в сферах data intelligence (управление и аналитика данных) и cloud-сервисов свидетельствуют об ускорении подобных инвестиций.
Сколько стоит организационная перестройка
Goldman Sachs оценивает организационные затраты через перераспределение времени топ-менеджеров: по этой логике речь может идти примерно о 40 млрд долларов в год на инвестиции в «организационный капитал». Этот термин часто используют в экономике для обозначения нематериальных активов компании — знаний, процессов, управленческих практик и способности выстраивать работу команд так, чтобы технология давала эффект.
Кроме того, банк прогнозирует, что перестройка численности и функций персонала в течение всего периода внедрения ИИ может обойтись в 800–900 млрд долларов. Оценка опирается на расходы на трудовую реструктуризацию, которые уже понесены компаниями в ходе текущих изменений.
Почему сумма в 1 трлн выглядит реалистично
В отчёте проводится параллель с историческими закономерностями: когда развивались информационные и коммуникационные технологии, эффект для экономики возникал не только из-за роста затрат на «железо», но и благодаря дополняющим инвестициям — в данные, софт и организационный капитал. Именно этот набор расходов, не относящихся напрямую к оборудованию, Goldman и связывает с оценкой в 1 трлн долларов на ИИ-агентов и сопутствующую инфраструктуру.
Нематериальные инвестиции растут как «второй двигатель» экономики
Отдельное внимание уделяется тому, что ИИ-вложения формируют интangible capital — нематериальные активы. В экономической статистике их часто трудно «увидеть» так же явно, как традиционные капитальные расходы на заводы или оборудование, но они напрямую влияют на производительность и устойчивость бизнеса.
С опорой на данные EU KLEMS, Goldman отмечает: в странах G10 нематериальные инвестиции уже выросли примерно до уровня традиционных затрат на капитальные нужды. Подчёркивается, что значительная часть ускорения за последние 20 лет объясняется ростом расходов на организационный капитал и управление программным обеспечением.
Почему рост производительности может быть «недосчитан»
Goldman приводит экономическую механику, связанную с тем, как нематериальные инвестиции отражаются на результатах. В типичном сценарии повышение затрат на внедрение технологий сначала направляет ресурсы на внутренние задачи — обучение, интеграцию систем, перестройку процессов и организационную адаптацию. Эти активности не всегда корректно или полно отражаются в показателях валового внутреннего продукта.
Поэтому, считают в банке, недавнее ускорение темпов роста производительности в США может выглядеть менее впечатляющим, чем оно есть на самом деле: часть эффекта формируется внутри компаний и связана с нематериальными улучшениями, которые трудно полностью измерить стандартными методами.
Кто выигрывает: инвесторы в «организацию» и данные
В отчёте отмечается закономерность: компании, которые системнее и эффективнее наращивают нематериальный капитал, исторически чаще получают более высокие доли выручки, показывают лучшую производительность и обеспечивают более сильную окупаемость инвестиций. В качестве одного из факторов указывается снижение трудовых затрат — но не только за счёт «оптимизации штата», а благодаря тому, что технологии и новые процессы делают работу более результативной.
Что это значит для рынка: ИИ-агенты как источник стоимости
Ранее аналитики Goldman указывали на два ключевых направления, которые, по их мнению, способны раскрыть экономическую ценность ИИ. Во-первых, ставка на структуры данных и практики развёртывания ИИ — то есть на то, как именно компании организуют данные и запускают модели в бизнес-среде. Во-вторых, влияние рыночных факторов: рост концентрации на рынках и снижение трудовых издержек могут поддерживать более высокие оценки (valuation) для тех игроков, которые эффективнее инвестируют в ИИ-агентов.
В сумме вывод банка выглядит так: ИИ-агенты — это не только технологический тренд, но и масштабная программа перестройки капитала компаний, где значительная доля затрат приходится на нематериальные активы, организационные изменения и инфраструктуру данных. Именно поэтому общий объём расходов в глобальном масштабе может превысить 1 трлн долларов в ближайшие годы.