Arthur Hayes vo svojom novom eseji „Safety First“ otvorene spochybnil, prečo sa poprední predstavitelia amerického AI sektora začali v posledných dňoch zhodovať na potrebe spomaliť vývoj najvýkonnejších systémov. Anthropic CEO Dario Amodei vyzval na opatrnejšie tempo vývoja, pričom jeho postoj následne podporili Sam Altman z OpenAI aj Elon Musk. Všetci pritom argumentujú rastúcimi bezpečnostnými rizikami pokročilej umelej inteligencie.
Hayes však ponúka inú interpretáciu. Tvrdí, že rétorika „Safety First“ môže byť čiastočne reakciou na ekonomický tlak, ktorému čelia firmy vyvíjajúce najvýkonnejšie modely. Jeho hlavnou tézou je, že používatelia síce o AI záujem majú, no nechcú za ňu platiť ceny zodpovedajúce obrovským nákladom amerických modelov. Ako príklad uvádza rýchlo sa zlepšujúce čínske modely, ktoré dokážu ponúkať inteligenciu výrazne lacnejšie. Hayes používa veľmi ostré prirovnanie, podľa ktorého trh chce AI za „čínsku cenu“, teda rádovo lacnejšie než dnes.
Časovanie podľa neho nie je náhodné ani vzhľadom na Anthropic. Firma sa pripravuje na možný vstup na burzu a podľa správ Bloombergu si už vybrala Nasdaq. Potenciálne IPO by mohlo patriť medzi najväčšie technologické burzové vstupy v histórii. To prirodzene zvyšuje záujem investorov o ekonomiku firmy – najmä o náklady na výpočtový výkon, marže a schopnosť premeniť prudký rast tržieb na dlhodobý zisk.
Tu však Hayesova argumentácia naráža na dôležitý protiargument. Dostupné čísla nenaznačujú, že by Anthropic čelil kolapsu dopytu. Podľa správ z trhu firma očakáva v roku 2026 veľmi vysoký rast tržieb a investorom mala oznámiť pozitívny upravený prevádzkový výsledok už druhý kvartál po sebe. To ešte neznamená, že jej ekonomika je bezproblémová – tréning nových modelov a prevádzka obrovských výpočtových systémov sú mimoriadne drahé – ale tvrdenie, že bezpečnostný obrat je iba „zásterkou slabého biznisu“, dnes nie je nezávisle potvrdené.
Ekonomické riziko AI sektora je napriek tomu reálne. OpenAI podľa medializovaných finančných projekcií očakáva obrovské výdavky na infraštruktúru a výpočtový výkon počas druhej polovice desaťročia. Celý AI boom zároveň podporuje masívne investície do čipov, dátových centier, elektrickej infraštruktúry a dlhu. Ak by najväčšie laboratóriá skutočne spomalili tréning čoraz väčších modelov a sústredili sa viac na efektivitu, mohlo by to znížiť očakávaný rast dopytu po výpočtovej kapacite.
Hayes práve na tomto stavia širšiu investičnú tézu. Podľa neho je dnešný AI infraštruktúrny boom natoľko prepojený s financovaním čipov, dátových centier a technologických firiem, že výrazné spomalenie by mohlo ovplyvniť aj širšie finančné trhy. Jeho záver smeruje tradične aj ku kryptomenám: očakáva, že prípadný problém vo financovaní AI infraštruktúry by mohol nakoniec prinútiť americké úrady a centrálnu banku podporovať finančný systém väčšou likviditou, čo podľa neho môže prospieť Bitcoinu.
Ani tento scenár však nemožno považovať za fakt alebo spoľahlivú predpoveď. Hayes je známy tým, že svoje makroekonomické analýzy často spája s výrazne býčím pohľadom na Bitcoin. Aktuálna situácia skôr ukazuje na reálny konflikt dvoch síl: AI firmy čelia rastúcim bezpečnostným rizikám a zároveň obrovským ekonomickým nákladom. Nie je zatiaľ možné spoľahlivo určiť, akú úlohu hrá každý z týchto faktorov v súčasných výzvach na spomalenie vývoja.
Najzaujímavejšia otázka preto nemusí byť, či Hayes má alebo nemá pravdu. Podstatnejšie bude sledovať, čo sa stane s reálnymi investíciami AI firiem. Ak budú zároveň hovoriť o spomalení vývoja, no naďalej prudko zvyšovať výdavky na čipy a dátové centrá, jeho ekonomická interpretácia bude slabšia. Ak sa však začne brzdiť aj výstavba infraštruktúry, investori dostanú prvý konkrétny signál, že sa ekonomika AI boomu skutočne mení.