Over-accumulating AI. Rationale and fault lines beyond the US AI investment boom

In het midden van de jaren 2020 zag de wereld hoe een nieuwe golf van technologie de economie overspoelde, met de belofte de manier waarop we werken, creëren en denken te hervormen. Deze technologie, bekend als kunstmatige intelligentie, rust op enorme hoeveelheden rekenkracht die zijn opgeslagen in gigantische datacenters. Om deze centra te bouwen, begonnen een handvol reusachtige technologiebedrijven geld uit te geven in een tempo dat nog nooit eerder in de geschiedenis was vertoond. Ze pompten miljarden in de aankoop van gespecialiseerde computerchips en de constructie van faciliteiten om deze te laten draaien. Deze enorme stijging in uitgaven dreef de aandelenkoersen van deze bedrijven op en werd een belangrijke motor voor economische groei in de Verenigde Staten. Echter, dergelijke snelle en massale investeringen roepen bij economen vaak de vraag op: is deze groei gebouwd op een solide fundament, of is het een bubbel die wacht om te barsten? De zorg gaat niet alleen over de vraag of de technologie werkt, maar of het geld dat eraan wordt uitgegeven ooit kan worden terugverdiend via de producten en diensten die het creëert. Als de rendementen niet overeenkomen met de kosten, zou het hele systeem een plotselinge en pijnlijke correctie kunnen ondergaan.

Een team van onderzoekers van de Universiteit van Genève, Gaia Valenti en Cédric Durand, zette zich in om deze situatie te onderzoeken door de lens van de economische geschiedenis. Ze bekeken de huidige boom niet alleen als een technologisch succesverhaal, maar als een potentiële crisis van "overaccumulatie". In eenvoudige termen beschrijft dit concept een situatie waarin bedrijven door concurrentie worden gedwongen om zoveel geld te investeren dat er meer kapitaal beschikbaar is dan er winstgevende mogelijkheden zijn om het te gebruiken. De onderzoekers voerden aan dat hoewel de opwinding rondom kunstmatige intelligentie wordt gedreven door één enkel, optimistisch pad waarbij de productiviteit eindeloos stijgt en de vraag groeit, het pad naar een crash veel complexer is. Ze identificeerden drie verschillende manieren waarop de boom zou kunnen falen, die elk met elkaar interageren om een kwetsbare situatie te creëren.

Het eerste pad naar problemen ligt in het financiële systeem zelf. De onderzoekers vonden dat de enorme uitgaven van techreuzen niet worden betaald door de winsten die deze bedrijven momenteel maken. In plaats daarvan vertrouwen ze zwaar op schulden en complexe financiële constructies die hen aan elkaar koppelen. Zo lenen sommige bedrijven bijvoorbeeld enorme sommen om datacenters te bouwen, terwijl anderen langetermijncontracten tekenen om rekenkracht van diezelfde centra te kopen. Dit creëert een cyclus waarin de waarde van het ene bedrijf afhangt van het succes van het andere. Als de vraag naar kunstmatige intelligentie niet zo snel groeit als voorspeld, kunnen deze bedrijven voor problemen komen te staan met het betalen van hun rekeningen. Omdat hun financiën zo diep met elkaar verweven zijn, zou een probleem voor de een zich snel kunnen verspreiden naar allen, wat potentieel een bredere financiële schok kan veroorzaken.

Het tweede pad heeft betrekking op de fysieke en politieke hindernissen bij het bouwen van de noodzakelijke infrastructuur. De onderzoekers wezen erop dat hoewel bedrijven enorme hoeveelheden geld hebben veiliggesteld, het daadwerkelijk bouwen van de datacenters steeds moeilijker wordt. Deze faciliteiten vereisen enorme hoeveelheden elektriciteit en water, en ze moeten worden gebouwd op land dat vaak onderwerp is van lokaal verzet. In de Verenigde Staten zijn veel staten begonnen met het beperken of vertragen van de bouw van datacenters vanwege zorgen over energieverbruik en milieueffecten. Bovendien is de aanvoer van de gespecialiseerde chips die nodig zijn om deze systemen te laten draaien, kwetsbaar voor mondiale conflicten en verstoringen in de scheepvaart. Dit betekent dat zelfs als bedrijven het geld hebben om uit te geven, ze die investering mogelijk niet snel genoeg kunnen omzetten in werkende technologie om aan de verwachtingen van investeerders te voldoen.

Het derde en misschien meest fundamentele pad naar een crisis betreft het eigenlijke werk dat kunstmatige intelligentie zou moeten doen. De hele boom wordt gerechtvaardigd door de belofte dat deze machines menselijke werkers veel productiever zullen maken, waardoor bedrijven hun enorme investeringen kunnen terugverdienen. De onderzoekers vonden echter bewijs dat deze belofte mogelijk niet standhoudt. Hoewel kunstmatige intelligentie specifieke taken kan versnellen, verstoort het vaak de manier waarop teams samenwerken. Het kan leiden tot een situatie waarin junioren de kans verliezen om essentiële vaardigheden te leren omdat zij het werk niet zelf uitvoeren, en senioren overbelast raken door het controleren van de output van de machine. Dit kan leiden tot een afname van de algehele kwaliteit van het werk en een verlies aan motivatie. Als de technologie er niet in slaagt de verwachte verbeteringen in hoe mensen werken te leveren, zal de vraag naar de technologie stagneren en zullen de enorme investeringen die gedaan zijn om het te bouwen, niet renderen.

De onderzoekers concludeerden dat de uitkomst van deze boom onzeker is, maar zij schetsen twee mogelijke toekomsten. Eén mogelijkheid is een "AI-winter", waarbij de bubbel barst, de investeringen instorten en de technologie zich terugtrekt in een kleinere, minder invloedrijke rol in de economie. De andere, wellicht waarschijnlijkere scenario, is wat zij "AI-gloom" (AI-neerslachtigheid) noemen. In deze toekomst verdwijnt de technologie niet, maar levert zij ook niet de enorme economische winsten die waren beloofd. De bedrijven die de infrastructuur hebben gebouwd blijven machtig, maar de economie als geheel ziet niet de verwachte welvaart. In plaats daarvan worden de kosten voor het onderhouden van dit dure systeem doorbelast aan de samenleving, en de macht van een handvol grote technologiebedrijven wordt nog sterker verankerd. De studie suggereert dat hoewel de technologie echt is, de economische logica die de huidige expansie drijft, vol gevaren zit, en dat de weg vooruit veel minder zeker is dan de hype doet vermoeden.