Rozvoj umělé inteligence nemusí znamenat masový zánik pracovních míst. Generální ředitel Nvidia (NVDA) Jensen Huang tvrdí, že mnohem pravděpodobnějším scénářem je automatizace jednotlivých úkolů, zatímco samotná pracovní místa budou pokračovat v pozměněné podobě. Pro společnosti těžící z investičního boomu kolem AI by takový vývoj mohl odstranit jednu z největších dlouhodobých obav.
Pokud totiž umělá inteligence zvýší produktivitu bez rozsáhlého vytlačování pracovníků z ekonomiky, firmy mohou dál investovat do datových center, čipů a dalších technologií, aniž by současně docházelo k prudkému oslabení spotřebitelské poptávky. Právě tento scénář by byl pro současný AI investiční cyklus výrazně příznivější než představa, že technologie ve velkém nahradí lidskou práci.
Masové propouštění by mohlo oslabit celý ekonomický přínos AI
Jednou z hlavních obav spojených s rychlým rozvojem umělé inteligence je možnost, že se technologie stane natolik schopnou, že začne ve velkém nahrazovat pracovníky.
Příkladem může být autonomní doprava. Pokud by samořídící vozidla služby Waymo od Alphabet (GOOGL) dosáhla stejné nebo vyšší úrovně než člověk za volantem, mohlo by to snížit potřebu řidičů taxislužeb nebo lidí pracujících pro Uber Technologies (UBER).
Pokud by se podobný proces rozšířil napříč mnoha dalšími odvětvími, důsledkem by mohl být výrazný pokles zaměstnanosti. Ten by následně omezil příjmy domácností a tím také jejich schopnost nakupovat zboží a služby.
To představuje potenciální problém i pro samotné společnosti investující miliardy dolarů do umělé inteligence. Pokud by technologie vytlačila příliš mnoho lidí z pracovního trhu, firmy by sice mohly výrazně snížit náklady, současně by ale mohly čelit slabší konečné poptávce.
Huang předpokládá odlišný vývoj. AI podle něj nebude primárně rušit celé profese, ale převezme určité části práce, které dnes vykonávají lidé.
Výsledkem by mohla být ekonomika, ve které pracovníci využívají AI ke zvýšení produktivity a dokončování úkolů rychleji, místo aby byli ze svých pozic kompletně vytlačeni.
Tento pohled se liší od výrazně pesimističtějšího scénáře Elona Muska, podle kterého může být v budoucnu nutné zavést univerzální vysoký příjem financovaný prostřednictvím veřejných prostředků.
Musk zároveň předpokládá, že umělá inteligence může vytvořit výrazně vyšší životní úroveň. Takový vývoj však závisí nejen na samotné technologii, ale také na distribuci zdrojů a dalších ekonomických faktorech.
Automatizace jednotlivých úkolů může vytvořit další poptávku
Pro společnosti zapojené do AI infrastruktury není nutné, aby umělá inteligence nahrazovala celé profese. Obrovskou ekonomickou příležitostí může být už samotná automatizace jednotlivých činností.
Princip lze přirovnat k předchozím technologickým změnám.
Automobily nenahradily potřebu dopravy, ale dramaticky změnily způsob, jakým se lidé přepravují. Vyšší rychlost a nižší provozní náklady ve srovnání s koňskou dopravou následně umožnily další růst mobility.
Podobný vývoj nastal také u letecké dopravy. Nová technologie nesnížila potřebu cestování, ale naopak umožnila jeho další rozšíření.
Pokud AI sníží množství času potřebného na jednotlivé pracovní úkoly, firmy mohou zvýšit produktivitu a současně začít využívat technologii v dalších oblastech.
To může vytvořit další poptávku po výpočetním výkonu, datových centrech, síťové infrastruktuře a čipech.
Právě zde získávají význam společnosti jako Nvidia. Její grafické procesory patří mezi základní komponenty současné AI infrastruktury a pokračující růst používání umělé inteligence může znamenat další potřebu výpočetních kapacit.
Nvidia se při ceně kolem 223,96 dolaru obchodovala s tržní kapitalizací přibližně 5,4 bilionu dolarů. Tak vysoké ocenění už samo o sobě ukazuje, jak velká očekávání investoři do pokračujícího růstu AI promítají.
Hrubá marže společnosti dosahovala přibližně 74,15 %, což současně ukazuje vysokou ziskovost současného podnikání spojeného s čipy.
Investice do AI infrastruktury zatím pokračují vysokým tempem
Dalším argumentem ve prospěch pokračování AI investičního cyklu je skutečnost, že velké technologické společnosti nadále masivně navyšují výpočetní kapacity.
Elon Musk například uvedl, že pro své další projekty plánuje nakupovat právě čipy Nvidia, protože je považuje za nejlepší dostupnou technologii.
Současně se zavázal vybudovat do roku 2027 přibližně 10 gigawattů AI výpočetní kapacity.
Takové plány ukazují, že kapitál do infrastruktury pro umělou inteligenci nadále proudí ve velmi vysokém objemu. Pro výrobce čipů a další dodavatele tak zůstává hlavním motorem růstu pokračující expanze hyperscalerů a dalších velkých technologických společností.
Huangův scénář by tuto investiční tezi dále posiloval.
Pokud umělá inteligence především zvyšuje produktivitu pracovníků a nepůsobí rozsáhlé strukturální propouštění, může ekonomika využívat nové technologie bez výrazného narušení spotřebitelské poptávky.
Firmy by pak mohly pokračovat v investicích do AI s očekáváním, že poptávka po jejich produktech a službách zůstane zachována nebo dokonce poroste díky vyšší produktivitě.
To samozřejmě neznamená, že investice do AI společností jsou bez rizika.
Současné valuace některých technologických firem již zahrnují velmi vysoká očekávání a případné zpomalení investic může vyvolat výrazné cenové korekce. Stejně tak zatím není jisté, jak přesně umělá inteligence ovlivní jednotlivé profese nebo celý pracovní trh.
Huangovy výroky však nabízejí optimističtější dlouhodobý scénář, ve kterém technologie automatizuje práci spíše na úrovni jednotlivých úkolů než celých pracovních míst.
Pokud se tento vývoj potvrdí, firmy by mohly dosahovat vyšší produktivity bez zásadního oslabení pracovního trhu. To by zároveň snížilo jednu z hlavních makroekonomických obav spojených se současným AI boomem a mohlo podpořit pokračující poptávku po čipech, datových centrech a dalších součástech technologické infrastruktury.
