Помните, в посте про валовый продукт метавселенной я риторически вопрошал, появится ли похожий показатель для AI-экономики?

Меня эта идея не отпустила. Поэтому я вместе с нейросетью решил пофантазировать: а что, если придумать Gross AI Product — GAIP? Что именно он должен измерять и как его вообще можно рассчитать?

Сразу оговорюсь: речь не об уже принятом экономическом показателе, а о концепции. Но интересной она становится, когда начинаешь разбирать её по частям.

Итак, что могло бы войти в GAIP? Первое — контент и интеллектуальный труд. Тексты, изображения, видео, дизайн, программный код, аналитика. Не просто количество генераций, а стоимость результата: сколько он стоит на рынке или сколько ресурсов позволяет сэкономить.

Второе — синтетические данные. ИИ создаёт искусственные наборы данных, на которых обучают и тестируют другие системы. Британское правительство и американский NIST рассматривают синтетические данные как отдельный инструмент для исследований, разработки и работы с чувствительной информацией. Но сколько они стоят, если их никто не купил, и они не принесли измеримой пользы?

Третье — автономные ИИ-агенты. Допустим, цифровой логист самостоятельно перестроил поставки, а финансовый агент провёл анализ и подготовил решение. Можно ли считать результат их работы экономическим продуктом? И как отделить вклад ИИ от инфраструктуры, данных и людей, которые его создали и контролируют?

Четвёртое — вычисления, превращённые в полезный результат. Серверы, чипы и электроэнергия необходимы для работы ИИ. Но считать ли их стоимость вкладом в GAIP? Ведь тогда можно получить странную ситуацию: чем дороже и ресурсоёмнее система, тем больше её «экономический продукт», даже если она решает ту же задачу не лучше конкурентов.

А что же говорят «ученые мужи»? McKinsey в своём исследовании оценивала потенциальный ежегодный экономический эффект генеративного ИИ в триллионы долларов. Но потенциальная выгода — ещё не деньги, которые действительно заработаны или сэкономлены. Международный валютный фонд тоже отмечает: оценки влияния ИИ на производительность и экономический рост существенно различаются, а эмпирические результаты пока неоднозначны.

Поэтому, если бы я разрабатывал GAIP, я бы попробовал считать не расходы на ИИ и не количество произведённых токенов, а добавленную стоимость, которую можно обоснованно связать с его использованием. При этом нужно исключать двойной учёт: если ИИ создал рекламный ролик, нельзя одновременно записать в GAIP полную стоимость ролика, зарплату маркетолога, выручку от кампании и всю экономию времени как четыре независимых результата. И конечно нужно отделять уже реализованную выгоду от прогнозируемой. Например, дополнительную выручку, подтверждённую экономию затрат, стоимость новых услуг и результаты автономных систем.

Вместо заключения В итоге, нам предстоит договориться, что считать вкладом ИИ, научиться оценивать гибридный труд человека и машины, учитывать трансграничные сервисы и определить для себя разницу между инвестициями в инфраструктуру и созданной ценностью. И главное — понять, помогает ли новая метрика принимать более точные экономические решения или просто делает технологический бум красивее на графиках. Иначе GAIP рискует превратиться в счётчик обещаний.

А как вы считаете где проходит граница между реальной экономической ценностью и технологическим пузырём? Мог бы GAIP стать полезным показателем новой экономики — или это очередная попытка измерить будущие доходы, которые должны оправдать бесконечные инвестиции в ИИ?

Давайте обсудим в комментариях!