Разговор об искусственном интеллекте всегда крутится вокруг одного: машины научатся делать за нас больше и быстрее, издержки упадут, а вместе с ними и цены. Логика убедительна, пока не разложить рост производительности на составные части и не посмотреть, как именно он проходит через экономику. Рост эффективности сам по себе не гарантирует дефляцию, а при определенных условиях провоцирует инфляцию — причем именно тогда, когда правительства и центробанки меньше всего этого ждут.
Ключ в различии между разовым скачком производительности и устойчивым ускорением ее роста. Если производительность выросла один раз и на этом остановилась, экономика получает временный подарок: товаров и услуг стало больше при тех же затратах, цены на них естественным образом снижаются, а через какое-то время все возвращается к прежней траектории.
Совсем другая история, если производительность начинает расти быстрее из года в год и люди верят, что это надолго. Тогда меняется не разовый доход, а ожидание постоянного дохода на годы вперед — а именно это ожидание, а не текущая зарплата, определяет решения о тратах и инвестициях. Люди и компании довольно быстро закладывают в свои решения будущие, еще не заработанные доходы — тратят и инвестируют уже сейчас. Спрос обгоняет предложение, равновесная процентная ставка в экономике поднимается, и если центральный банк не поднимает следом свою ставку, инфляция ускоряется, а не замедляется.
Экономисты называют этот эффект предвосхищающим спросом — спрос реагирует на обещание будущей производительности раньше, чем производительность реально появляется в цехах и офисах. В этом смысле нынешний ажиотаж вокруг ИИ — компании перекраивают бюджеты, нанимают под будущую автоматизацию, закладывают ускоренную выручку в свои прогнозы — сам по себе уже действует на спрос, независимо от того, когда и в каком объеме обещанный прирост производительности реально материализуется в статистике. Опыт внедрения крупных технологий прошлого показывает, что разрыв между вложениями и измеримым эффектом может растягиваться на годы — сначала бизнес тратится на переобучение, перестройку процессов и оборудование, и только потом появляется отдача. Пока этот разрыв не закрыт, спрос уже подрос, а предложение — еще нет.
Именно так стоит перечитывать историю бума информационных технологий конца девяностых в США. Тогда рост производительности преподносился как подарок без побочных эффектов — больше выпуска, меньше инфляции, всем хорошо. На деле базовая инфляция ползла вверх все следующие несколько лет, вплоть до рецессии 2001 года, потому что более высокая производительность подняла равновесную ставку, а денежная политика вынуждена была догонять эту новую реальность через ужесточение. Показательно, что вся дискуссия вокруг того бума — как и большая часть сегодняшних рассуждений про ИИ как технологию общего назначения — обычно останавливается на вопросе роста выпуска и почти не идет дальше, к вопросу о том, что это означает для ставок и цен.
Есть и вторая ловушка — скорость. Один и тот же итоговый прирост производительности через десять лет дает совершенно разный эффект на цены в зависимости от темпа, с которым он реализуется. Если весь прирост случается сразу, предложение опережает спрос и цены на внутренние товары и услуги падают, а равновесная ставка почти не сдвигается — экономика просто получает единоразовый выигрыш. Если тот же прирост растягивается во времени, люди начинают тратить в счет будущих доходов раньше, чем эти доходы материализуются в реальном выпуске, и в этом случае итог обратный — цены и ставка идут вверх. Получается, что чем более постепенным и растянутым окажется путь искусственного интеллекта в экономику — а именно так, судя по исследованиям внедрения крупных технологий, обычно и происходит — тем выше шансы, что по дороге он подтолкнет цены вверх, а не вниз.
Третий поворот касается того, где именно случается прорыв, и здесь картина усложняется еще сильнее. Если производительность растет в секторах, завязанных на мировую конкуренцию — сырье, промышленный экспорт — их цены и так определяются на глобальном рынке, и рост эффективности внутри страны почти не отражается на этих ценах напрямую. Зато выросшие доходы из этого сектора утекают на внутренний спрос — жилье, услуги, транспорт — и именно там разгоняют инфляцию, причем сильнее всего это заметно, если прирост производительности в экспортном секторе случился быстро и сразу.
Если же скачок производительности в экспортном секторе, наоборот, растянут во времени и его начинают закладывать в ожидания заранее, включается другой канал — валютный. Ожидание будущего роста экспортных доходов укрепляет курс национальной валюты уже сегодня, до того как прирост реально произошел, а более крепкая валюта удешевляет импорт и охлаждает инфляцию. Похожая логика, только с обратным знаком, разворачивалась вокруг референдума о выходе Британии из Евросоюза — рынки восприняли его как плохую новость о будущей производительности экспортного сектора страны, и фунт немедленно подешевел, хотя ни один реальный завод в тот момент не остановился и не потерял в выпуске. Вывод простой и неудобный: курс валюты может двигаться на одних лишь ожиданиях задолго до того, как экономика хоть что-то реально произвела или потеряла.
Если же технологический скачок происходит в секторах, которые работают только на внутренний рынок — розница, бытовые услуги, строительство, — логика намного проще: их цены действительно снижаются, причем тем сильнее, чем быстрее реализуется прирост. То есть автоматизация в добыче или на экспортном производстве совсем не обязательно облегчит жизнь потребителю внутри страны, а порой делает прямо противоположное — в то время как автоматизация в сфере услуг почти всегда работает на снижение цен для конечного покупателя.
Для экономики вроде казахстанской, где значимая часть производительного потенциала завязана на экспортные сырьевые сектора, а немалая доля товаров и технологий импортируется, весь этот набор сценариев — не абстрактная модель, а рабочая карта рисков. Быстрая и заметная автоматизация в добыче и переработке способна поднять доходы в этих секторах быстрее, чем в сфере услуг, и тогда логика подсказывает не охлаждение внутренних цен, а их разгон через спрос на жилье, стройку и услуги — при этом курс тенге и импортные цены могут вести себя вполне спокойно, маскируя нарастающее давление внутри экономики. Если же рынок заранее поверит в устойчивый, растянутый во времени рост производительности казахстанского экспорта, эффект может пойти через курс — ожидание будущих доходов укрепит тенге уже сегодня и потянет вниз импортную составляющую инфляции, создавая иллюзию, что все идет по плану, пока ставка так и не приведена в соответствие с новой реальностью.
В такой ситуации важно смотреть не только на headline-инфляцию и не только на курс, а на то, куда двигается равновесная процентная ставка по мере цифровизации разных секторов экономики. Одна и та же по силе технологическая новость — в зависимости от сектора, скорости и того, поверили в нее рынки заранее или нет — может через год привести и к укреплению тенге с дефляцией в импорте, и к скрытому перегреву спроса на жилье и услуги. Решение о ставке, принятое по одной только текущей инфляционной картинке, рискует запоздать ровно так же, как решение ФРС в конце девяностых.
Таким образом, производительность может быть как антиинфляционной силой, так и инфляционной — в зависимости от того, разовый это скачок или устойчивое ускорение, случился он сразу или растянут во времени, в каком секторе экономики произошел и успели ли рынки заложить его в курс валюты заранее. Единственный компас, который в этой неопределенности реально работает — не текущий уровень инфляции и не курс валюты сами по себе, а то, изменилась ли равновесная ставка в экономике. Тем, кто ждет от искусственного интеллекта дефляционного чуда, возможно, стоит для начала приготовиться к обратному — и уж точно не терять бдительность только потому, что цены пока ведут себя тихо.
Шынгыс Ерболат, исследовательская группа EconomyKZ, специально для EconomyKZ.org
