O atenție sporită e îndreptată către marile companii tehnologice americane și asupra efectelor pe care le are inteligența artificială asupra piețelor și societății: Amazon, Apple, Alphabet, Tesla, Microsoft, Meta și Nvidia au propulsat bursa americană, iar dezbaterea despre sustenabilitatea acestei creșteri amintește de prăbușirea dotcom din martie 2000. De atunci au intervenit transformări importante: unii dintre cei care au supraviețuit acelui val au devenit astăzi lideri în AI, iar discuția se concentrează acum pe evaluări, procese legale și impactul asupra forței de muncă la scară largă.
Pe hârtie, paralela cu 2000 pare justificată: activele legate de AI par să influențeze direct prețurile acțiunilor, iar fenomenul „magnificent 7” a multiplicat valorile de piață. Aceste companii se tranzacționează la peste 30 de ori câștigurile estimate, comparativ cu aproximativ 19x pentru restul S&P, ceea ce indică o desprindere de economia reală. Totuși, diferența crucială față de 2000 este că marile firme de azi nu sunt startupuri fantomă: au afaceri consolidate, fluxuri de venit și bilanțuri care le sprijină operațiunile. Asta nu exclude o corecție, dar un colaps de 78% ca cel al Nasdaq pare puțin probabil pentru jucătorii care deja generează profit.
Inteligența artificială generativă a făcut saltul rapid de la teorie la utilizare cotidiană, integrându-se în desktopuri, aplicații și servicii într-un timp scurt. Rămân însă întrebări serioase despre modelele de business: cine plătește pentru acces, cum se va stabili prețul utilizării acestor modele și câte vor reuși să transforme pierderile inițiale în profit real. În plus, disputele privind proprietatea intelectuală încep să coste. Decizii recente ale instanțelor, inclusiv împotriva unor furnizori importanți, arată că folosirea materialelor protejate pentru antrenarea modelelor poate necesita compensații financiare, iar estimarea acestor costuri la nivelul întregii industrii rămâne nesigură.
Pe lângă povara juridică apare o dilemă socială mai complicată: automatizarea amenință numeroase locuri de muncă care nu sunt în vârful lanțului tehnologic. Ideea că AI va elibera timp pentru activități creative sună bine pentru programatorii din marile orașe, dar e mai puțin valabilă pentru operatorii de call center, funcționarii sau lucrătorii cu sarcini repetitive. Statul va trebui să găsească surse pentru plăți sociale atunci când productivitatea crește, iar profiturile rămân concentrate: impozitarea câștigurilor sau a capitalului devine o temă complicată, mai ales când guvernele sunt dornice să fie prietenoase cu tehnologia. Aici intră în discuție redistribuirea veniturilor și felul în care societatea dorește să împartă beneficiile automatizării.
Nvidia este unul dintre numele care au alimentat creșterea pieței. Schimbarea adusă de hardware-ul specializat și de modelele generative nu mai e doar teorie; ea obligă companii, autorități și guverne să regândească reguli, impozite și responsabilități. Un caz concret este disputa juridică privind antrenarea modelelor pe conținut protejat, care poate transforma costuri neprevăzute în facturi uriașe pentru firme precum OpenAI sau altele. De asemenea, diferența între multiplii de evaluare, peste 30x pentru giganți versus circa 19x pentru restul pieței, ilustrează cât de polarizată este capitalizarea. Ce înseamnă toate acestea pentru angajați, pentru bugete publice și pentru reglementări? Răspunsul va apărea pe măsură ce normele se împletesc cu forțele pieței, iar cele mai bune soluții vor combina claritate legală și politici fiscale adaptate realităților automatizate.
Crezi că reglementările actuale și taxarea pot ține pasul cu ritmul în care AI schimbă munca și profitul companiilor?
Fii primul care comentează