- MacroStrategy afirmă că bula AI este de 17 ori mai mare decât cea dot-com și e alimentată de un deceniu de dobânzi artificiale scăzute.
- Julien Garran, analist, MacroStrategy: Modelele de limbaj AI ating limite de performanță, iar costurile uriașe ale noilor versiuni nu mai aduc îmbunătățiri clare.
- Analiza MacroStrategy avertizează că epuizarea valului AI poate declanșa o recesiune severă, dificil de combătut prin politici monetare convenționale.
Analistul Julien Garran, de la MacroStrategy Partnership, acuză distorsiuni grave în alocarea de capital și performanțe supraevaluate în AI.
Advertisment
Bula inteligenței artificiale este „epică” și poate eclipsa orice precedent financiar modern, avertizează Julien Garran, analist principal al firmei de cercetare MacroStrategy Partnership, cu un portofoliu de 220 de clienți instituționali. Potrivit unui raport recent, tehnologia AI ar fi de 17 ori mai supraevaluată decât bula dot-com din 2000 și de 4 ori mai mare decât bula subprime din 2008, ca impact economic.
În analiză, Garran aplică teoria „deficitului wicksellian”, dezvoltată de economistul suedez Knut Wicksell în secolul XIX. Acesta arată că alocarea eficientă a capitalului are loc atunci când costul datoriei este cu 2 puncte procentuale peste creșterea nominală a PIB-ului. Însă, în prezent, din cauza unui deceniu de dobânzi ultra-scăzute induse de Rezerva Federală a SUA (Fed), acest echilibru este serios afectat, iar investițiile în AI, imobiliare, NFT-uri și VC sunt puternic distorsionate.
Titlurile zilei
Costuri uriașe, rezultate minime: Modelele LLM sunt deja la limita scalabilității
Garran susține că modelele de limbaj mari (LLM), precum ChatGPT, ar fi atins deja limita scalabilității, în timp ce costurile lor cresc exponențial. Potrivit datelor citate:
- ChatGPT-3 a costat aproximativ 50 milioane dolari
- ChatGPT-4 – 500 milioane dolari
- ChatGPT-5 – 5 miliarde dolari, cu lansare întârziată și fără îmbunătățiri majore față de versiunea precedentă
Mai mult, adoptarea AI în companiile mari este în declin, arată un grafic anterior publicat de Torsten Slok, economist la Apollo, pe baza datelor din Departamentul Comerțului al SUA.
Garran aduce și exemple din viața reală: generatoare AI care nu pot crea o tablă de șah aflată cu o mutare înainte de mat, sau taskuri de programare finalizate în proporție de doar 1,5% până la 34% într-o companie de software, și acelea, inconsistent.
Bula investițională în AI nu are protecție: lipsesc valoarea comercială, bariera la intrare și marjele
În opinia lui Julien Garran, modelele AI nu dă un avantaj competitiv sustenabil. Aplicațiile comerciale:
- sunt fie prea generice (jocuri, aplicații entertainment),
- fie bazate pe conținut în domeniul public (eseuri, teme),
- fie limitate de reglementări legate de copyright.
În plus, nu există un „moat” tehnologic (barieră defensivă), modelele pot fi imitate cu ușurință. Costurile pentru antrenarea lor depășesc adesea veniturile generate prin abonamente lunare. Astfel, monetizarea este slabă, iar marjele sunt negative.
Recomandări de investiții: ieșire din AI, intrare în resurse și piețe emergente
MacroStrategy își sfătuiește clienții să adopte o strategie defensivă și să iasă din acțiunile companiilor AI și din platformele tehnologice. În schimb, recomandările includ:
- Long pe acțiuni din domeniul resurselor naturale și mineritului de aur – ex: ETF-ul GDX
- Long pe obligațiuni americane pe termen scurt
- Long pe volatilitate – ex: indicele VIX
- Long pe yen față de monedele non-USD
- Expunere pe piețe emergente – în special India și Vietnam.