AI의 경제적 영향과 회의론의 현실

### 인공지능의 현실: 기대와 경제적 영향 대치
* 🤖 인공지능은 **생산성 향상부터 일자리 손실과 실존적 위험에 대한 우려**에 이르기까지 큰 기대의 대상이 되어 왔습니다.
* 📊 골드만삭스는 AI가 향후 10년간 전 세계 GDP를 **최대 7%까지 증가**시켜 **약 7조 달러의 부가가치**를 창출할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.
* 💼 반면 컨설팅 업체인 McKinsey는 **제너레이티브 AI가 경제에 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러까지 기여**할 수 있을 것으로 예상합니다.
* 💸 그러나 현실적으로 현재 AI 서비스를 통해 상당한 수익을 창출하는 기업은 거의 없으며, **OpenAI와 Anthropic이 대표적인 예외**입니다.
* 💡 골드만 삭스의 짐 코벨로는 AI 개발 및 유지에 드는 높은 비용으로 인해 비용 효율성이 제한될 수 있다고 경고하며, 비용을 정당화하기 위해서는 **"AI 애플리케이션이 매우 복잡하고 중요한 문제를 해결해야 한다"**고 제안합니다.
* 📉 MIT의 대런 아세모글루는 AI가 고용과 경제에 미치는 영향은 예상보다 훨씬 작을 것이며, **GDP 증가 가능성은 1%에 불과할 것**이라고 다시 계산했습니다.
* 💔 세쿼이아 캐피털의 데이비드 칸은 **"수십억 달러의 자본이 거의 확실하게 소각될 것"**이라며 AI 생태계의 수익 기대치와 실제 성장 사이에 차이가 있다고 지적합니다.
* 🧠 장기적으로는 **소수의 대기업만이 AI 시장에서 살아남을 수 있을 것**이며, 이는 많은 AI 스타트업의 미래를 불확실하게 만들 것입니다.

AI의 경제적 영향을 둘러싼 회의론은 부풀려진 생산성 기대치에 도전하며 잠재적인 거품을 드러내고 있습니다.

Todos hemos escuchado cómo la inteligencia artificial supuestamente generará enormes aumentos en la productividad, quitará nuestros empleos y nos matará a todos, no necesariamente en ese orden. Bueno, hoy tengo algunos ejemplos muy interesantes de anti-hype. Varios expertos en negocios piensan

que la IA no tendrá ni remotamente un impacto tan grande como otros han dicho. Echemos un vistazo. Primero, aquí están los optimistas. Goldman Sachs, una de las principales instituciones financieras mundiales,

ha dicho que la IA podría aumentar el PIB mundial hasta en un 7 por ciento en los próximos diez años, añadiendo alrededor de 7 billones de dólares de valor a la economía mundial.

La consultora McKinsey es aún más optimista. Ha dicho que la IA generativa podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares a la economía mundial anualmente. Y una encuesta realizada en una conferencia en el Centro de Investigación de Política Económica el año pasado encontró que

la mayoría de los economistas asistentes esperaban un aumento del PIB del 4 al 6 por ciento. Son cifras asombrosas. Un billón aquí, un billón allá, pronto estaremos hablando de dinero real.

La realidad es… diferente. Porque, al menos hasta ahora, muy pocas empresas obtienen ingresos por la venta de servicios de IA. Sí, OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, está ganando mucho dinero y, según se informa, ya ha llegado a los 2000 millones de dólares. Anthropic,

La empresa detrás de Claude espera unos 850 millones de dólares para finales de año. Para Meta y Microsoft es difícil decir cuánto de sus ingresos proviene de qué fuente, así que quién sabe. Pero además de esos grandes actores, las únicas personas que parecen estar enriqueciéndose son

las empresas de hardware como Nvidia y TSMC, que producen microchips especialmente adecuados para la IA. El problema es que esos pocos ejemplos están impulsando un enorme auge de startups en el que todos están creando

su propia IA para uno u otro propósito. Es probable que se trate de una burbuja que explotará pronto. Entonces, aquí vienen los escépticos. Primero, Jim Covello, director de investigación de acciones globales de

Goldman Sachs. El problema que ve es que el costo inicial de la IA es enorme y será muy difícil recuperar esa cantidad de dinero. Dice: "Mi principal preocupación es que el costo sustancial de desarrollar y ejecutar la tecnología de IA significa que las aplicaciones de IA deben resolver problemas extremadamente complejos e

importantes para que las empresas obtengan un retorno adecuado de la inversión. Estimamos que el desarrollo de la infraestructura de IA costará más de 1 billón de dólares solo en los próximos años... Entonces, la pregunta crucial es:

¿Qué problema de un billón de dólares resolverá la IA? Básicamente, el problema es que, si las empresas que proporcionan IA fueran rentables, sería menos costoso quedarse con trabajadores con salarios bajos.

Luego tenemos a Daron Acemoglu del MIT, quien recientemente publicó un artículo en el que reevalúa el impacto de la IA en la economía estadounidense. Dice que será mucho menor de lo esperado por dos razones.

Una es que no todos los trabajos que potencialmente pueden ser reemplazados por IA se pueden realizar con IA de manera más barata, lo que está en línea con lo que dijo Corvello. E incluso si la IA puede hacer un trabajo más barato, no será mucho más barato.

Calcula que de aproximadamente el 20% de toda la mano de obra que podría reemplazarse, solo se reemplazará alrededor de una cuarta parte, es decir, algo menos del 5% del total, y el ahorro será de alrededor del 27%. En

este punto estamos viendo un impacto en el PIB del 1% como máximo, muy por debajo de las estimaciones anteriores. Luego está David Cahn, de la firma de capital riesgo Sequoia Capital. Acaba de publicar un breve

ensayo titulado “La pregunta de los 600 mil millones de dólares de la IA” que plantea un punto similar. Sostiene que existe una gran brecha entre las expectativas de ingresos implícitas en el desarrollo de la infraestructura de IA

y el crecimiento real de los ingresos en el ecosistema de IA, que también es un indicador del valor para el usuario final. Entonces, todos piensan que para la mayoría de las nuevas empresas de IA, los ingresos tardarán mucho

más en materializarse o nunca lo harán. Como lo resume Kia Kokalitcheva en Axios: “De cualquier manera, es casi seguro que miles de millones de dólares en capital serán incinerados”. Creo que probablemente sea correcto. Como he dicho algunas veces, el problema con la IA es que para

hacerlas bien lleva mucho tiempo entrenarlas y luego requiere mucho esfuerzo mantenerlas. Por eso, a largo plazo, solo unas pocas empresas muy grandes podrán sobrevivir en el mercado de la IA y esto ya se puede ver.

Básicamente son OpenAI, Meta, Google y tal vez Anthropic; el resto serán aplicaciones construidas sobre eso. Elon Musk es una de las pocas personas que tiene la oportunidad de ponerse al día. Y hay varios gobiernos que harían muy bien en construir su propia IA

ahora, o de lo contrario terminarán teniendo que elegir entre Musk o Zuckerberg. Hola Hola Elon, ¿Conoces la pregunta del billón de dólares? ¡Qué interesante! ¿Qué es? "¿Cómo puedo ganar un billón de dólares?" Eso es muy profundo, Elon.

Bueno, si tu IA se vuelve demasiado cara, podrías entrenar a algunos humanos baratos para que pretendan ser robots. También son más fáciles de despedir. De nada, adiós. La Inteligencia Artificial está realmente en todas partes hoy en día. Si desea obtener más información sobre

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AI Hype: “Billions of dollars will be incinerated” Business Analysts Warn

As simple as possible, but not any simpler! Science and technology updates and summaries. No hype, no spin, no tip-toeing around inconvenient truths. News each Wednesday, new topical video each Saturday.

Sabine Hossenfelder has a PhD in physics. She is author of the books "Lost in Math: How Beauty Leads Physics Astray" (Basic Books, 2018) and "Existential Physics: A Scientist's Guide to Life's Biggest Questions" (Viking, 2022).


Sabine Hossenfelder

AI의 경제적 영향에 대한 낙관적 전망

골드만 삭스는 10년 내에 AI로 인해 전 세계 GDP가 7% 증가할 것으로 예측합니다.

맥킨지는 세계 경제에 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러가 증가할 것으로 예상합니다.

한 컨퍼런스에서 경제학자들을 대상으로 한 설문조사에 따르면 GDP가 4~6% 증가할 것으로 예상했습니다.

현실 점검: 제한된 AI 수익과 잠재적 거품

현재 AI 서비스로 상당한 수익을 창출하고 있는 기업은 OpenAI와 Anthropic을 제외하고는 거의 없습니다.

AI 스타트업이 급증하면서 잠재적인 거품이 형성되고 있습니다.

Nvidia 및 TSMC와 같은 하드웨어 회사는 AI 마이크로칩에 대한 수요 증가로 이익을 얻고 있습니다.

AI의 경제적 영향에 대한 회의적 견해

골드만 삭스의 짐 코벨로는 높은 초기 AI 개발 비용과 ROI 달성의 어려움을 강조합니다.

MIT의 대런 아세모글루는 일자리를 대체하는 데 드는 비용과 비용 절감의 한계로 인해 AI의 영향력이 예상보다 작을 것이라고 주장합니다.

세쿼이아 캐피털의 데이비드 칸은 예상되는 AI 수익과 실제 성장 사이의 격차를 지적합니다.

AI에 대한 상당한 자본 투자가 손실될 가능성이 높습니다.

AI의 미래: 통합과 주요 플레이어

AI 개발 및 유지 관리에 드는 높은 비용으로 인해 장기적으로 살아남을 수 있는 대기업은 소수에 불과할 것입니다.

정부는 소수의 강력한 기관에 의존하지 않기 위해 자체 AI를 구축하는 것을 고려해야 합니다.

권장 사항: AI에 대한 학습 리소스

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