Двойное счастье (перевод и тезисы из статьи “Double Happiness” Артура Хейса)
“Double Happiness - название лекции, которую Артур Хейс представил осенью на конференции Token2049 в Сингапуре. Сам же Артур Хейс - это американский предприниматель, сооснователь и бывший директор криптовалютной биржи BitMEX”
Какие тезисы?
- Этот бычий цикл будет отличаться от остальных, ведь он будет вызван взрывом фиатной ликвидности до уровней, невиданных еще в истории человечества, а также ажиотажем по поводу коммерциализации искусственного интеллекта (ИИ)
- Цена криптовалюты = Фиатная ликвидность + Технология. Центральные банки должны страдать, чтобы мы могли быть счастливы (им предстоит сделать трудный выбор: из–за инфляционного давления они могут либо сохранить покупательную способность своей национальной фиатной валюты с точки зрения энергоносителей, либо обеспечить, чтобы их федеральное правительство могло позволить себе обслуживать свою долговую нагрузку - но они не могут сделать и то, и другое)
- Согласно формуле Рауля Пэла: Рост ВВП = Рост населения + Рост производительности труда + Рост долга (Если мы становимся более продуктивными и многочисленными более быстрыми темпами, чем проценты по долгу, используемые для финансирования этой производительности, богатство общества увеличивается, однако есть парадокс)
В чем же парадоксы?
1. Демографический спад. Существует серьезное препятствие на пути к “росту населения” в формуле Рауля: богатые люди не часто размножаются. В богатом, развитом мире женщины теперь получают репродуктивное образование и получают доступ к формам контрацепции, которые позволяют им решать, когда забеременеть (если вообще забеременеть). Если формула роста ВВП такова: Рост ВВП = рост населения + Рост производительности + рост долга, а рост населения становится отрицательным, то правительствам приходится удвоить усилия по повышению производительности.
2. Производительность отложена. Ранее производительность роста всегда была связана с мегатенденциями (привлечение женщин к трудовой деятельности, повсеместное использование интернета и т.д.). Таким образом, пока не возникнет какая-то новая, непредвиденная тенденция, производительность должна оставаться на прежнем уровне. Вполне возможно, что искусственный интеллект и робототехника станут одной из тех тенденций, которые приведут к новой волне роста производительности, но даже если это окажется правдой, потребуется много десятилетий, чтобы эти достижения полностью отразились на мировой экономике.
Что дальше?
1. Вся мировая экономика основана на ошибочном представлении о том, что рост должен продолжаться до бесконечности.
2. Америка диктует свою экономическую модель, созданную после Второй мировой войны. Рост заработной платы в странах-экспортерах должен быть меньше роста производительности труда, и страна должна выставлять счета за свои товары в долларах. Эти долларовые сбережения, вызванные низкой оплатой труда с точки зрения производительности, должны быть инвестированы в финансовые рынки США. Это до сих пор имеет реализуется и имеет последствия - задерживает необходимость печатание денег, что мешает развитию.
3. Нынешний кредитный цикл будет последним, потому что никто не хочет добровольно владеть какими-либо государственными облигациями. Частному сектору они не нужны, потому что из-за инфляции им приходится накапливать капитал и приобретать все более дорогие ресурсы, если они являются бизнесом, или продукты питания/топливо, если они являются частными лицами. Банковскому сектору они не нужны, потому что они просто стали неплатежеспособными, покупая государственные облигации во время бума после COVID. Центральные банки не хотят их, потому что они должны бороться с инфляцией, сокращая свой баланс. Правительства будут пытаться – с разной степенью успеха – заставить центральные банки, банковский сектор, а затем и частный сектор покупать облигации за напечатанные деньги, деньги вкладчиков или сбережения.
4. Оценка общей суммы государственного долга, которая должна быть пролонгирована и выпущена США, Китаем, Японией и ЕС для покрытия дефицитов на период с 2023 по 2026 год будет выглядеть следующим образом. Из-за того, что в годы эпидемии COVID частный сектор был вынужден покупать государственные долговые обязательства с доходностью, достигающей 5000-летнего минимума, их портфели несут нереализованные убытки на триллионы долларов. Частный сектор не сможет в такой же степени участвовать в этом раунде выпуска долговых обязательств. Таким образом, мой базовый сценарий заключается в том, что центральные банки купят не менее 50% выпущенного долга. В результате с сегодняшнего дня и до 2026 года предложение фиатных денег в мире увеличится больше, чем это было во время COVID.
Выводы?
Огромный объем государственных заимствований вытеснит любой бизнес, нуждающийся в кредите. Даже если доходность номинально низкая, кредитов будет не хватать. Бизнес, который производит товары и нуждается в долгах для финансирования своего оборотного капитала, окажется неспособным расширяться. Некоторые предприятия сочтут невозможным пролонгировать свои долги со сроком погашения и обанкротятся.
Компаниям, занимающимся технологиями искусственного интеллекта, не нужна хорошо функционирующая банковская система. После получения финансирования, если продукт или услуга набирают популярность, норма прибыли на единицу продукции приближается к 100%. Таким образом, немногие успешные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, не будут нуждаться в капитале, предоставляемом банками. Вот почему каждый хочет найти версию искусственного интеллекта того, что Google, Facebook, Amazon, Microsoft и ByteDance значили для создания Web 2.0 в 2010-х годах.
Приток капитала в искусственный интеллект уже начался, и он будет только усиливаться по мере того, как глобальная денежная масса будет расти в геометрической прогрессии.
Проблема с искусственным интеллектом заключается в том, что сегодня мы можем представить себе очень мало бизнес-моделей, которые имели бы защиту.
Подавляющее большинство этих технологических компаний с “искусственным интеллектом” - ходячие нули. Если ваш бизнес основан на OpenAI или аналогичной компании, предоставляющей вам доступ к своим моделям, то почему бы OpenAI не скопировать ваш плагин или инструмент в совершенстве и не запретить вам пользоваться их платформой?
Искусственный интеллект “съедает” вычислительную мощность и объем хранилища данных. Это означает, что стартап соберет деньги и сразу же купит время обработки на базе графических процессоров (это компьютерные процессорные чипы) и заплатит за облачное хранение данных. У большинства стартапов закончатся наличные деньги, прежде чем они разработают что-то по-настоящему уникальное, потому что масштабы вычислительной мощности и хранения данных, необходимых для создания по-настоящему нового искусственного интеллекта, ошеломляют. К 2030 году будет финансироваться менее 1% стартапов, финансируемых сегодня, и, согласно закону средних чисел, это означает, что вы, инвестор, почти наверняка потеряете все свои деньги, пытаясь инвестировать в искусственный интеллект.
Нужно каким-то образом инвестировать в вычислительные мощности, либо нужно инвестировать в облачное хранилище данных. Для обеих групп продуктов питания ИИ стремится к децентрализации. Искусственный интеллект сталкивается с экзистенциальными рисками, если контролируемые человеком централизованные компании решают ограничить доступ к своим сервисам (например, из-за принуждения со стороны правительств).
- Остается выгодным инвестировать в хранение данных. Крупнейшим проектом децентрализованного хранения данных по емкости хранилища и общему количеству хранящихся байт данных является Filecoin (FIL). Filecoin особенно привлекателен, потому что он существует уже несколько лет и уже хранит большой объем данных.
Без данных искусственный интеллект не может учиться. Если данные будут скомпрометированы из-за сбоя в одной точке или центральный объект хранения данных изменит права доступа или свои цены, ИИ, зависящий от этого объекта хранения, перестанет существовать. Это экзистенциальный риск, и поэтому ИИ должны использовать децентрализованное решение для хранения данных.