Dlaczego BIS widzi ryzyko finansowe w wyścigu inwestycji w AI

Bank Rozrachunków Międzynarodowych (BIS) nie twierdzi, że sztuczna inteligencja jest skazana na porażkę. Ostrzeżenie dotyczy czegoś innego: technologia mogąca wyraźnie zwiększyć produktywność może równocześnie zostać zbudowana w sposób finansowo niestabilny — jeśli nakłady, zadłużenie i wzajemne zobowiązania firm wyprzedzą trwałe przychody z AI. 17

Skala inwestycji przestaje być wyłącznie sprawą sektora technologicznego

BIS szacuje, że pięć największych firm technologicznych na świecie zainwestuje w AI ponad 1 bln dolarów w latach 2025–2026. Przy takiej skali wyścig o centra danych, moc obliczeniową i pozostałą infrastrukturę może wpływać nie tylko na branżę technologiczną, lecz także na inwestycje, warunki finansowania i szerzej — na rynki finansowe. 1

Problemem nie jest założenie, że każdy dolar wydany na AI jest zmarnowany. Chodzi o to, że silna presja, by szybko zabezpieczyć moce obliczeniowe i infrastrukturę, może skłaniać firmy do podejmowania wielkich zobowiązań zanim stanie się jasne, jakie przychody przyniosą usługi oparte na AI. Badania BIS opisują ten mechanizm jako wyścig inwestycyjny, w którym sam sposób finansowania zwiększa kruchość systemu. 14

Dług i kredyt prywatny zwiększają stawkę

Pablo Hernández de Cos, dyrektor generalny BIS, wskazywał, że początkowo rozwój AI był finansowany przede wszystkim ze środków własnych firm i kapitału udziałowego. Z czasem inwestycje coraz bardziej opierają się jednak na finansowaniu zewnętrznym, często zapewnianym przez podmioty działające na rynku kredytu prywatnego. 25

To zmienia obraz potencjalnego spowolnienia. Jeżeli przychody lub stopy zwrotu okażą się niższe od oczekiwanych, dług nadal trzeba obsługiwać. BIS ostrzega, że inwestycje finansowane długiem mogą w razie załamania zmusić firmy do wyprzedaży wyspecjalizowanych aktywów. To szczególnie istotne w przypadku drogich aktywów projektowanych do konkretnego celu, których nie da się łatwo wykorzystać gdzie indziej. 14

Kredyt prywatny poszerza dostęp do kapitału, lecz jego rosnąca rola oznacza zarazem, że nadzorcy powinni wiedzieć, gdzie ostatecznie znajduje się ryzyko. Nie chodzi o sam fakt istnienia tego rodzaju finansowania, ale o możliwość oceny zadłużenia, zabezpieczeń i wzajemnych zobowiązań jeszcze przed wystąpieniem stresu na rynku.

Czym jest „finansowanie cyrkularne”

BIS zwraca uwagę na ryzyko związane z krzyżowymi udziałami kapitałowymi i innymi porozumieniami łączącymi producentów chipów, tzw. hyperskalerów — największych dostawców chmury i infrastruktury cyfrowej — firmy AI oraz dostawców infrastruktury. Powiązania te mogą obejmować inwestycje kapitałowe i zobowiązania handlowe, które wzajemnie wspierają ekspansję tych przedsiębiorstw. 1425

Takie układy mogą przyspieszać rozbudowę infrastruktury, ale jednocześnie utrudniają ustalenie, jak przenosi się ryzyko. Gdy te same podmioty są jednocześnie dostawcami, inwestorami, klientami i finansującymi, spadek oczekiwanego popytu na AI może równocześnie uderzyć w kilka bilansów. BIS ocenia, że dług i cyrkularne powiązania kapitałowe zwiększają podatność finansową oraz podnoszą prawdopodobieństwo załamania. 14

Dla inwestorów i organów nadzoru kluczowe pytanie brzmi: kto poniesie stratę, jeśli zakładane przepływy pieniężne z AI nie nadejdą? Przy nieprzejrzystych strukturach odpowiedź może pojawić się zbyt późno, a wtedy korekta wycen może przebiegać chaotycznie.

Wysokie wyceny i ryzyko zbyt optymistycznych założeń

Wysokie wyceny firm nie są same w sobie dowodem na bańkę ani nie przekreślają gospodarczej wartości AI. Sprawiają jednak, że rynki stają się bardziej wrażliwe na zmianę oczekiwań. BIS wskazuje na podwyższone wyceny i możliwość, że rywalizacja inwestycyjna doprowadzi do nadmiernych zobowiązań, jeśli firmy oraz inwestorzy zbyt daleko ekstrapolują przyszłe zyski. 114

Analogii historycznej nie należy rozumieć jako tezy, że AI jest kopią wcześniejszych manii technologicznych. Trafniejsze jest przypomnienie, że przełomowym technologiom zdarzały się okresy nadmiernej rozbudowy infrastruktury, zadłużenia i dotkliwych strat finansowych, zanim ich długofalowe korzyści gospodarcze stały się widoczne. Ryzyko polega na rozbieżności między tempem dzisiejszych wydatków kapitałowych a momentem i skalą przyszłych przepływów pieniężnych.

Wzrost produktywności jest możliwy, lecz nie gwarantowany

BIS nadal dostrzega duży potencjał AI do zwiększania produktywności. Nie wystarczą jednak same zaawansowane modele. Firmy muszą przeprojektować procesy, inwestować w systemy uzupełniające i wdrażać technologię szerzej, poza niewielką grupą najbardziej zaawansowanych przedsiębiorstw. 17

Szerokie korzyści gospodarcze będą zależeć także od niezawodnej infrastruktury cyfrowej i energetycznej, dostępności odpowiednich kompetencji oraz zdolności firm i instytucji publicznych do skutecznego wykorzystania technologii. Same wysokie nakłady na serwery i centra danych nie gwarantują więc powszechnego wzrostu produktywności.

Rynek pracy, nierówności i cyberodporność

BIS podkreśla również koszty dostosowania gospodarki do AI. W miarę jak narzędzia stają się zdolne do wykonywania większej liczby zadań i znajdują zastosowanie w kolejnych zawodach, presja na wypieranie części pracy może się nasilać. Nie jest pewne, czy nowe miejsca pracy i wzrost popytu zdołają w pełni zrekompensować te straty. 3

Dlatego przekwalifikowanie, uczenie się przez całe życie i mobilność pracowników są elementami polityki gospodarczej, a nie jedynie dodatkiem do niej. Pojawia się też pytanie o podział korzyści: zyski z produktywności mogą koncentrować się w firmach, wśród pracowników i w krajach mających już lepszy dostęp do kapitału, mocy obliczeniowej, danych i umiejętności.

AI rodzi ponadto ryzyka operacyjne i cybernetyczne. Hernández de Cos wskazywał, że może ona wzmacniać ryzyko błędów modeli, skorelowane zachowania uczestników rynku oraz nieprzejrzyste łańcuchy decyzyjne w finansach. 18 Rosnąca zależność od stosunkowo niewielkiej liczby dostawców chmury, modeli i chipów może tworzyć wspólne punkty awarii. Równolegle z monitoringiem ryzyka finansowego potrzebne są zatem dobre zasady zarządzania, testy odporności i realny nadzór człowieka.

Co powinny obserwować banki centralne i regulatorzy

Stanowisko BIS jest wezwaniem do czujności, a nie argumentem za uznaniem inwestycji w AI za z definicji szkodliwe. Polityka publiczna powinna wspierać warunki sprzyjające wzrostowi produktywności — rozwój umiejętności, konkurencję, infrastrukturę i szeroki dostęp do technologii — a zarazem monitorować zadłużenie, wyceny oraz ukryte powiązania w systemie finansowym. 1725

Współpraca międzynarodowa jest niezbędna, ponieważ łańcuchy dostaw AI, rynki kapitałowe i zagrożenia cybernetyczne nie zatrzymują się na granicach państw. BIS określa stabilność finansową jako globalne dobro publiczne, co wzmacnia znaczenie wymiany informacji i wspólnych metod analizy między bankami centralnymi, nadzorcami i regulatorami. 21

Kolejna faza może zmienić rozkład korzyści

Zmiana fazy cyklu inwestycji w AI sama w sobie stanowi ryzyko przejściowe. Goldman Sachs wskazuje na rosnące wdrażanie AI przez przedsiębiorstwa oraz przesunięcie akcentu ku inferencji, czyli korzystaniu z wytrenowanych modeli, i praktycznym zastosowaniom po początkowo powolnym starcie. 32

Nie oznacza to, że wydatki na infrastrukturę muszą się załamać. Może jednak oznaczać, że przyszłe zwroty będą trafiać do innych uczestników rynku, gdy punkt ciężkości przesunie się z budowania mocy do ich wykorzystania.

Dla projektów silnie zadłużonych i dostawców infrastruktury działających w późnej fazie cyklu to istotne rozróżnienie. Rentowna gospodarka oparta na AI wciąż może mieć swoich przegranych, jeśli popyt, ceny albo tempo kolejnych nakładów kapitałowych nie spełnią założeń wpisanych w obecne finansowanie. Ostrzeżenie BIS warto więc czytać jako apel o oddzielenie długoterminowego potencjału AI od odporności finansowej drogi prowadzącej do jego realizacji. 1417