Экс-глава BitMEX Артур Хейс опубликовал эссе «Safety First» о экономике ИИ и рисках финансирования инфраструктуры: он связывает риторику «безопасность прежде всего» с высокой стоимостью вычислений, конкуренцией со стороны Китая и возможным снижением спроса. По его оценке, спрос ведущих американских лабораторий на мощности лежит в основе более $1 трлн долговых обязательств инвестиционного уровня и сотен миллиардов долларов более рискованного долга и кредитов. В случае сбоев властям США, по мнению Хейса, придётся поддерживать либо ИИ-инфраструктуру, либо держателей проблемного долга, что в любом случае увеличит долларовую ликвидность и может поддержать крипторынок.

Китайские модели дешевле примерно в 100 раз, рынок выбирает цену

Хейс отмечает, что на фоне призывов Anthropic, OpenAI и SpaceX замедлить разработку AGI под предлогом «безопасности» американские решения сталкиваются с конкуренцией: китайские модели обходятся примерно в сто раз дешевле. Аргументы о превосходстве качества и о «дистилляции» американских моделей постепенно теряют убедительность для покупателей, которым важна итоговая стоимость вычислительного интеллекта.

Долговая цепочка кроется в дата-центрах, фондах и страховщиках

Автор разбирает, как долговое финансирование дата-центров связано с фондами и страховыми компаниями, и предупреждает: при ослаблении спроса на мощности меняется оценка активов. В таком сценарии выбор государственной поддержки между инфраструктурой и держателями долга ведёт к росту ликвидности в долларах.

Лаборатории убыточны и опираются на техгигантов

По словам Хейса, ИИ-лаборатории в совокупности не получают прибыли и опираются на прибыльные технологические компании — Nvidia, Broadcom, Google и Microsoft, которые фактически поддерживают долговое финансирование контрактов с дата-центрами и закупок полупроводников.

«Безопасность прежде всего» может снизить расходы на обучение

Если «безопасность прежде всего» станет руководящим принципом, расходы на обучение моделей не исчезнут, но вероятно снизятся, а компании будут повышать эффективность вычислений, позволяя клиентам тратить меньше на инфраструктуру. Ранее Хейс также указывал на интерес к будущей форме S-1 Anthropic и вопросам экономики обслуживания одного токена, однако ожидает, что ответы на ключевые метрики могут не прозвучать.