# Стив Хоу: «ИИ-пузырь неизбежен, но его мощь недооценивают из-за отсутствия навыков кодинга»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=kqdeBukSvho
Канал: Forward Guidance
Опубликовано: 29.04.2026

---

В новом выпуске подкаста **Forward Guidance** ведущий Джек Фарли обсуждает феномен «пузыря ИИ» со Стивом Хоу, старшим специалистом по количественным исследованиям (quant researcher) в Bloomberg. Хоу, обладающий докторской степенью по макроэкономике, утверждает, что нынешний технологический бум фундаментально отличается от предыдущих эпох и может стать самым масштабным инвестиционным циклом в истории человечества.

## 📈 Природа ИИ-пузыря: почему в этот раз всё иначе
[[JUMP:00:00]]

Стив Хоу сразу заявляет: отрицать наличие пузыря в сфере искусственного интеллекта бессмысленно [00:00]. Однако, по его мнению, сам факт образования пузыря не нивелирует долгосрочного влияния технологии. Главный вопрос заключается в его масштабе, длительности и текущей стадии развития.

Хоу выделяет ключевое отличие от «пузыря доткомов» конца 90-х:

*   **Мгновенная адаптация:** Если в 2000-х годах существовал избыток неиспользуемых мощностей (отложенный спрос), то инструменты ИИ сегодня внедряются и используются повсеместно практически сразу после появления [00:13].
*   **Рекурсивный спрос:** Современный ИИ начинает «использовать сам себя» (агентный подход), что может увеличить спрос на вычислительные мощности в сотни раз [00:27].

По словам гостя, многие недооценили недавнее ускорение сектора, поскольку ориентировались на старые макроэкономические лекала [00:41]. Хоу отмечает, что ещё в 2023 году он предсказывал: пузырь ИИ станет как минимум не меньше криптопузыря, а возможно, и «величайшим пузырём всех времён» [08:48].

## 🏗️ Макроэкономический эффект: капекс как двигатель ВВП
[[JUMP:11:06]]

С точки зрения макроэкономики, основное влияние ИИ на данный момент сосредоточено не в росте производительности труда, а в гигантских капитальных вложениях (Capex).

1.  **Компоненты ВВП:** Хоу напоминает формулу ВВП (потребление + инвестиции + госрасходы + чистый экспорт). Бизнес-инвестиции — самый волатильный компонент, и именно вложения в ИИ-инфраструктуру стали основным драйвером роста [11:33].
2.  **Глобальное влияние:** Мощный инвестиционный цикл в США поддерживает экономики Южной Кореи и Тайваня, которые, по словам Хоу, «буквально в огне» из-за экспорта микрочипов и памяти [12:25].
3.  **Рынок труда в строительстве:** Несмотря на стагнацию в жилом секторе из-за высоких ставок, общие показатели занятости в строительстве в США растут. Это происходит исключительно за счёт нежилого (промышленного) строительства, ориентированного на дата-центры [13:20].

Гость также указывает на «эффект богатства»: бурный рост фондового рынка, вызванный ИИ-нарративом, стимулирует потребление среди состоятельной части населения (верхняя половина K-образной экономики), что косвенно поддерживает устойчивость всей системы [13:57].

## 🤖 Агентный ИИ и «Парадокс Джевонса»
[[JUMP:19:35]]

Обсуждая развитие технологий, Стив Хоу ссылается на «парадокс Джевонса», упомянутый главой Microsoft Сатьей Наделлой: чем эффективнее и дешевле становится ресурс (в данном случае — токены ИИ), тем больше растёт его потребление [20:01].

Переломным моментом Хоу считает переход к «агентному ИИ» (Agentic AI), который произошел с появлением моделей вроде Claude 3 Opus и Claude 3.5 Sonnet [20:26]. В отличие от простого чат-бота, агентный ИИ выполняет цепочки задач, вызывая сам себя. Это меняет порядок величин в потреблении вычислений.

Гость подчеркивает: те, кто не умеет программировать, системно недооценивают мощь ИИ [21:32]. Для них ИИ — это просто отвечающая машина, тогда как для кодеров это инструмент, радикально ускоряющий производство сложного продукта.

### Вопрос ценообразования
Хоу утверждает, что текущая цена на ИИ «неправильная» — технология слишком дешева из-за субсидирования со стороны техгигантов [24:07]. Он прогнозирует переход к многоуровневой модели оплаты:

*   Аукцион за самые мощные модели.
*   Оплата по факту использования (pay-as-you-go).
*   Подписка только на базовые инструменты [25:38].

## 💼 Производительность труда и загадка ФРС
[[JUMP:27:37]]

Ведущий Джек Фарли поднимает вопрос о «буме производительности», который виден в последних данных США. Однако Стив Хоу призывает к осторожности в интерпретации.

По его мнению, текущий рост измеренной производительности — это скорее «статистический шум» или следствие сокращения штатов [28:30]. Компании после пандемии избавляются от «лишнего жира», заставляя оставшихся сотрудников работать больше. Прямую причинно-следственную связь между ИИ и ростом показателей ВВП на одного работника установить пока крайне сложно [30:54].

### Денежно-кредитная политика
Хоу скептично относится к идеям (озвученным, например, Кевином Уоршем) о том, что ФРС должна превентивно снижать ставки на фоне ожидаемой дефляции от ИИ [34:24]. Позиция Хоу:

1.  **Лаг адаптации:** Рост производительности через технологии — это медленная «J-кривая» [35:03].
2.  **Инфляционные риски:** Масштабное строительство инфраструктуры и дефицит электроэнергии, наоборот, могут подстегнуть инфляцию в краткосрочном периоде [37:28].
3.  **Метод Гринспена:** Хотя во время бума доткомов Алан Гринспен успешно «поддержал» рост экономики, Хоу считает, что ФРС должна не гадать о будущем, а следить за реальными показателями рынка труда и аренды недвижимости [39:55].

## 🏥 «Болезнь Баумоля» и физические ограничения
[[JUMP:42:07]]

Обсуждая возможность ИИ решить проблему госдолга США через ускорение роста ВВП (знаменателя в формуле Долг/ВВП), Хоу проявляет сдержанный оптимизм [44:18]. Он напоминает о «болезни Баумоля» — концепции, согласно которой в секторах с низкой автоматизацией (уход за детьми, здравоохранение, сантехника) цены растут быстрее всего [46:31].

Интересные примеры из дискуссии:

*   **Проблема сантехника:** Глава NVIDIA Дженсен Хуанг отмечал, что главным узким местом при строительстве дата-центров стали... сантехники [48:56].
*   **Личный опыт:** Хоу рассказывает о трудностях с ремонтом крыши своего 100-летнего дома: никакое развитие LLM не помогает найти квалифицированного кровельщика, который вовремя ответит на звонок и качественно выполнит работу [47:37].

Пока ИИ не начнёт массово и эффективно управлять роботами в физическом мире, надежды на мгновенное изобилие (cornucopia) остаются в области научной фантастики [45:25].

## 📊 Будущее экономической науки
[[JUMP:50:27]]

В завершение Хоу описывает, как ИИ изменит его собственную профессию. Он предвидит переход к «агентному моделированию», где вместо упрощенных формул макроэкономисты будут запускать симуляции с тысячами цифровых агентов, реагирующих на изменения политики [51:34].

ИИ также снимает барьер сложности: «Я теперь гораздо увереннее использую мощные инструменты, которые недопонимал в аспирантуре, например, фильтры Калмана. ИИ позволяет задавать вопросы моделям напрямую и быстро их адаптировать» [53:30].

---