ה-BIS מזהיר: מרוץ ההשקעות ב-AI עלול להפוך לסיכון ליציבות הפיננסית

הבינה המלאכותית יכולה להיות מנוע צמיחה משמעותי — ובאותה עת ליצור תנאים למחזור השקעות פיננסי פגיע. זהו המסר המרכזי של פבלו הרננדס דה קוס, המנהל הכללי של הבנק להסדרי סליקה בינלאומיים (BIS), גוף המאגד ומסייע לשיתוף פעולה בין בנקים מרכזיים. לפי ה-BIS, הבעיה אינה שעצם ההשקעה ב-AI מיותרת, אלא האפשרות שהוצאות הון, מינוף והתחייבויות הדדיות בין חברות יקדימו את ההכנסות בנות-הקיימא שהטכנולוגיה אמורה לייצר. 17

השקעה בהיקף שכבר נוגע לכלכלה העולמית

ה-BIS מעריך כי חמש חברות הטכנולוגיה הגדולות בעולם ישקיעו יחד יותר מ-טריליון דולר ב-AI במהלך 2025 ו-2026. בהיקף כזה, המרוץ אחר מרכזי נתונים, כוח מחשוב ותשתיות נלוות אינו עוד סיפור ענפי של חברות טכנולוגיה בלבד: הוא עשוי להשפיע על השקעות, על תנאי אשראי ועל שווקים פיננסיים רחבים יותר. 1

התחרות להשיג יכולות מחשוב מוקדם ככל האפשר עשויה לדחוף חברות להתחייב להוצאות עצומות עוד לפני שהתברר מה יהיה היקף ההכנסות משירותי AI. במחקר של ה-BIS התופעה מתוארת כ"מרוץ השקעות", שבו גם מבנה המימון עצמו עלול להגדיל את השבריריות הפיננסית. 14

חוב ואשראי פרטי: מה משתנה בתרחיש של אכזבה

לדברי הרננדס דה קוס, בשלבים הראשונים פיתוח ה-AI מומן בעיקר ממקורות פנימיים ומהון מניות. עם התרחבות ההשקעות, המימון נשען יותר על מקורות חיצוניים — ולעיתים קרובות על קרנות וחברות של אשראי פרטי. 25

המשמעות היא שאם ההכנסות או התשואות לא יעמדו בציפיות, החוב לא נעלם: הלווים עדיין נדרשים לעמוד בתשלומים. ה-BIS מזהיר כי השקעות הממומנות בחוב עלולות להוביל, בעת מפנה, למכירות כפויות של נכסים ייעודיים. הסיכון בולט במיוחד בתשתיות יקרות שנבנו למטרה ספציפית וקשה להסב אותן לשימוש אחר. 14

אשראי פרטי כשלעצמו אינו בהכרח בעיה. השאלה היא אם לרגולטורים ולמשקיעים יש תמונה מספקת של המינוף, הבטוחות והחשיפות הסופיות — לפני שמגיע אירוע לחץ בשווקים.

מהו "מימון מעגלי" ולמה השקיפות חשובה

ה-BIS מצביע על סיכון הנובע מהחזקות צולבות ומסידורים המקשרים בין יצרניות שבבים, ענקיות ענן ומחשוב בקנה מידה עצום (hyperscalers), חברות AI וספקיות תשתית. קשרים אלה יכולים לכלול השקעות הון והתחייבויות מסחריות שמאפשרות לצדדים השונים להרחיב פעילות במקביל. 1425

הסדרים כאלה יכולים להאיץ את בניית התשתית, אך הם גם מקשים למפות את מסלול הסיכון. כאשר אותן חברות הן בו-זמנית ספקיות, לקוחות, משקיעות ומממנות זו של זו, ירידה בציפיות לביקוש ל-AI עלולה לפגוע בכמה מאזנים בעת ובעונה אחת. לפי ה-BIS, מימון בחוב והחזקות מעגליות מגדילים את הפגיעוּת הפיננסית ואת הסיכוי לתיקון חריף. 14

השאלה המעשית היא פשוטה: מי סופג את ההפסד אם תזרימי המזומנים הצפויים מ-AI אינם מגיעים? ככל שמבני המימון עמומים יותר, התשובה עשויה להתברר מאוחר מדי — ולהפוך תמחור מחדש של נכסים לבלתי מסודר.

תמחורים גבוהים אינם הוכחה לבועה — אך הם מעלים את הרגישות

תמחורי מניות גבוהים אינם מוכיחים שקיימת בועה, ואינם מבטלים את הפוטנציאל הכלכלי של AI. עם זאת, הם הופכים את השוק רגיש יותר לכל שינוי בהנחות על רווחים עתידיים. ה-BIS מצביע על תמחורים גבוהים ועל האפשרות שמרוץ ההשקעות ייצור התחייבויות עודפות, אם חברות ומשקיעים משליכים את ציפיות הרווח רחוק מדי קדימה. 114

ההשוואה ההיסטורית אינה טענה ש-AI זהה לכל בועת טכנולוגיה קודמת. הנקודה היא שטכנולוגיות משנות-משחק לוו בעבר לעיתים בבניית יתר, במינוף ובהפסדים פיננסיים — עוד לפני שהתועלת הכלכלית ארוכת הטווח שלהן התבררה. הסיכון הוא פער בין קצב הזרמת ההון כיום לבין העיתוי והגודל של תזרימי המזומנים בעתיד.

הפריון עשוי לעלות, אבל זה לא קורה מעצמו

ה-BIS ממשיך להעריך של-AI יש פוטנציאל משמעותי להעלות את הפריון. ואולם, מודלים חזקים אינם מספיקים: ארגונים צריכים לעצב מחדש תהליכי עבודה, להשקיע במערכות משלימות ולהטמיע את הטכנולוגיה מעבר לקבוצת החברות המובילות בחזית. 17

התועלת הכלכלית הרחבה תלויה גם בתשתיות דיגיטל ואנרגיה אמינות, בכוח עבודה בעל כישורים מתאימים וביכולת של עסקים ומוסדות ציבור לאמץ את הכלים ביעילות. לכן, השקעה גדולה במרכזי נתונים לבדה אינה מבטיחה צמיחת פריון שתתחלק על פני המשק כולו.

תעסוקה, חלוקת התועלות וסיכוני סייבר

המעבר לכלכלה מבוססת AI כרוך גם בעלויות הסתגלות. ככל שכלים מתקדמים יותר מיושמים ביותר משימות ומקצועות, תזוזת עובדים ממשרותיהם עלולה להתעצם. עדיין לא ברור אם עבודה חדשה וביקוש מוגבר בתחומים אחרים יקזזו במלואם את האובדן הזה. 3

מכאן שהכשרות מקצועיות, למידה לאורך החיים וניידות עובדים אינן נושאי שוליים, אלא חלק ממדיניות כלכלית מרכזית. עולה גם שאלת חלוקת התועלות: הרווחים מהפריון עלולים להתרכז אצל חברות, עובדים ומדינות שכבר נהנים מגישה טובה יותר להון, למחשוב, לנתונים ולמיומנויות.

בנוסף ישנם סיכונים תפעוליים וסיכוני סייבר. הרננדס דה קוס ציין ש-AI עלול להעצים סיכון מודלים, התנהגות מתואמת בין שחקנים ושרשראות קבלת החלטות שאינן שקופות במערכת הפיננסית. 18 תלות רחבה במספר קטן יחסית של ספקיות ענן, מודלים ושבבים עלולה ליצור גם נקודות כשל משותפות. לכן נדרשים ממשל תאגידי אפקטיבי, מבחני עמידות ופיקוח אנושי ממשי — לצד מעקב אחר הסיכונים הפיננסיים.

מה הבנקים המרכזיים וקובעי המדיניות צריכים לעקוב אחריו

העמדה של ה-BIS אינה קריאה להתייחס להשקעות ב-AI כאל דבר מזיק מעצם טבעו. היא קוראת לערנות: לחזק תנאים שיגדילו את הסיכוי לרווחי פריון — כישורים, תחרות, תשתיות וגישה רחבה — ובמקביל לנטר מינוף, תמחורים וקשרים נסתרים במערכת הפיננסית. 1725

שיתוף פעולה בינלאומי חיוני, משום ששרשראות האספקה של AI, שוקי ההון ואיומי הסייבר חוצים גבולות. ה-BIS מגדיר יציבות פיננסית כטובת ציבור עולמית, ולכן מדגיש את חשיבותם של שיתוף מידע וכלי ניתוח משותפים בין בנקים מרכזיים, מפקחים ורגולטורים. 21

השלב הבא עשוי לשנות את זהות המרוויחים

גם שינוי במחזור ההשקעות ב-AI עשוי להיות מקור סיכון. בגולדמן זאקס מתארים גידול בהטמעה ארגונית ומעבר הדרגתי משלב הקמת התשתיות לשלב ה"הסקה" (inference) — הפעלת מודלים לצרכים ממשיים — ולשימוש רחב יותר בהם, לאחר התחלה איטית. 32

אין בכך תחזית שלפיה ההשקעות בתשתית חייבות לקרוס. אבל ייתכן שהתשואות יחולקו אחרת ככל שהשוק עובר מבניית קיבולת לשימוש בה. עבור פרויקטים ממונפים מאוד וספקי תשתית שנכנסו מאוחר למחזור, ההבחנה הזאת קריטית: כלכלת AI רווחית יכולה עדיין לייצר מפסידים אם הביקוש, המחירים או קצב המשך השקעות ההון לא יתאימו להנחות שעליהן נבנה המימון. אזהרת ה-BIS, אם כן, מבקשת להפריד בין הפוטנציאל ארוך הטווח של AI לבין חוסנו הפיננסי של הנתיב שנבחר כדי לבנות אותו. 1417