Епічний сигнал! Провідні інвестиційні банки Уолл-стріт прогнозують кінцівку AI: перехрестя до раю або пекла, чи є ваш $BTC захистом багатства чи папером?

Коли загальна штучна інтелектуалізація досягне повної автоматизації, підручники з економіки можливо доведеться переписати. Межі між капіталом і працею зникнуть, а цінність праці може наблизитися до нуля. Аналіз ринку вказує, що це не фантастика, а серйозне логічне висновок, заснований на класичній економічній моделі.

Цей висновок малює два крайніх сценарії. Перший — повна заміна. У цьому світі AI-автоматизовані машини є одночасно капіталом і працею. Багатство і доходи зосереджуються у кількох власників капіталу. Звичайні люди отримують значно менше, попит знижується, економіка потрапляє у дефляційний цикл «надвиробництва при недостатній купівельній спроможності». Це відлунює стару ідею Карла Маркса про машини і автоматизацію, а також схоже на кінцеву мрію Ілона Маска щодо AI.

Другий сценарій — історія повторюється. AI виступає лише як інструмент посилення, людська праця не зникає повністю, з’являються нові робочі місця. Політична система може компенсувати шоки, економіка працює за схожими законами, що й останні десятиліття. Інфляція, відсоткові ставки і фондовий ринок, ймовірно, зростатимуть помірно.

Щоб зрозуміти руйнівну силу першого сценарію, потрібно повернутися до основ сучасної економіки. З Адама Сміта капітал і праця вважалися незалежними факторами виробництва, їх ціна визначалась їхньою рідкісністю. Попередні технологічні революції відповідали цій моделі: машини — це капітал, а їх обслуговування — праця.

Але повністю автоматизовані AI-роботи руйнують цю класифікацію. Коли машини здатні самостійно думати, виробляти і вдосконалюватися, капітал стає ідентичним праці. Вартість роботи може знизитися до нуля, і зарплати — теж. Класична економіка тут розривається, і сама капіталістична система може застаріти.

Глибші макроекономічні зміни неминучі. У світі, де AI повністю замінює людську працю, закон Сея — що пропозиція створює попит — може перестати діяти. Автоматизація зосередить багатство у руках капіталістів, тоді як їхній граничний споживчий попит буде значно нижчим за звичайних працівників.

Логіка проста: AI-заводи можуть виробляти масу товарів за низькою ціною, але прибутки залишаться у власників. Вони споживатимуть мало, а безробітні — не зможуть купити. Ланцюг від пропозиції до попиту порветься, що може спричинити структурне зниження доходів від праці, дефляцію і накопичення надлишкових заощаджень — так званий «довгостроковий застій» у економіці.

У разі ринкових збоїв можливе втручання уряду за кейнсіанською моделлю — наприклад, оподаткування AI і запровадження базового доходу. Але історія показує, що політика і системні зміни зазвичай відбуваються повільно. Якщо технологічні зміни швидші за здатність системи адаптуватися, втручання може запізнитися.

Навіть за швидкої реакції уряду глибші політико-економічні виклики залишаються. Після вирішення проблеми дефіцитності за допомогою автоматизації, суттєвим суспільним питанням стане значення власності. Як запитував Кейнс, коли праця, необхідна для виживання, стане непотрібною, яка тоді буде людська мета?

Щодо фінансових ринків, потрібно враховувати і перехідний шлях, і кінцевий сценарій. У разі повної заміни праці AI, макроекономіка зазнає сильного дефляційного тиску, реальні ставки знизяться. Бізнеси отримуватимуть високі прибутки завдяки підвищенню ефективності AI, але фондовий ринок буде коливатися через «ризик конфіскації» (наприклад, екстремальні податки) і невирішені питання розподілу прибутків.

На валютних ринках країни, які зможуть найкраще керувати перехідним періодом, можуть отримати найбільшу вигоду. У сценарії, де AI — лише інструмент підсилення, основні макроекономічні показники ймовірно, зростатимуть помірно — інфляція, відсоткові ставки і фондовий ринок.

Мета цієї моделі — не абсолютне передбачення, а створення аналітичної рамки. Для інвесторів важливо стежити за ключовими індикаторами: чи зростає структурна безробіття і швидко зменшується частка доходів від праці; чи змінюється фіскальна і антимонопольна політика — чи уряд активно впроваджує перерозподіл доходів і приймає реальні антимонопольні заходи щодо технологічних гігантів.

У часи, коли AI змінює все, цінність інфраструктури зберігання і доступу до даних стає дедалі важливішою. Це веде до розвитку децентралізованих фізичних інфраструктурних мереж. Як базовий рівень зберігання даних у екосистемі Sui, він має забезпечити ефективне і підтверджуване зберігання даних для AI і блокчейн-додатків, захоплюючи базову цінність у епоху даних як активу.

#Walrus $WAL #Sui #DePIN @Walrus

Слідкуйте за мною: отримуйте більше аналізу та інсайтів у реальному часі про крипторинок!

#Я святкую Новий рік на Gate #Чи варто зараз купувати або чекати? $BTC $ETH $SOL