Бульбашка штучного інтелекту, борг під нею та наступне порятунок Федеральної резервної системи

Неділя, 16 серпня 2026 року

У дискусіях про штучний інтелект часто плутають два абсолютно різні твердження. Перше полягає в тому, що ШІ — це надзвичайна технологія, яка ймовірно суттєво змінить те, як люди працюють, спілкуються, досліджують, пишуть програмне забезпечення та організовують бізнес. Друге полягає в тому, що компанії, які зараз створюють інфраструктуру ШІ, тому варті величезних сум, які їм приписують фінансові ринки. Перше твердження може бути правдивим, навіть якщо друге взагалі не є правдивим.

Ця відмінність лежить в основі вражаючої статті, опублікованої Myrmikan Research 14 серпня 2026 року під назвою « Крах боргу перед штучним інтелектом призведе до нової хвилі фінансової допомоги ФРС» . Її аргументація значно складніша, ніж знайоме твердження про те, що акції компаній зі штучним інтелектом перебувають у бульбашці. Насправді, її головне завдання не в першу чергу пов'язане з акціями. Myrmikan стверджує, що під вражаючими оцінками лабораторій штучного інтелекту, виробників напівпровідників, компаній хмарних обчислень та центрів обробки даних розвинулася дедалі складніша структура боргу. Якщо очікуване підвищення продуктивності від штучного інтелекту відбуватиметься занадто повільно, щоб обслуговувати цей борг, наслідки можуть взагалі не торкнутися технологічного сектору та потрапити на страхові компанії, пенсійні фонди та, зрештою, на баланс американської держави.

Стаття написана з безпомилково австрійської школи зору. Її відправною точкою є монетарна історія. До появи фіатних валют, стверджується, депозити та зняття золота передавали інформацію про відповідну ціну кредиту. Центральні банки замінили цей розпорошений механізм визначення ціни адміністративними судженнями. З того моменту центральні банкіри були зобов'язані вирішувати, чи гроші занадто дорогі чи занадто дешеві, а політичні та інституційні стимули неодноразово спонукали їх помилятися на бік дешевизни. Велика депресія, інфляційні 1970-ті роки Артура Бернса, порятунок континентального Іллінойсу та реакція Алана Грінспена на крах 1987 року представлені як ітерації по суті одного й того ж явища. Як тільки достатньо великі фінансові структури стають залежними від дешевого кредиту, монетарна влада не може дозволити їм ліквідуватися, не поставивши під загрозу фінансову систему.

Цей історичний аргумент забезпечує архітектуру для всього, що відбувається далі. Мірмікан стверджує, що Федеральна резервна система неодноразово створювала храповий механізм. Кредитна експансія генерує інвестиції та зростання цін на активи; зростання цін на активи створює враження успішності політики; накопичується леверидж; і зрештою підвищення ставок для придушення інфляції загрожує інституціям, які стали залежними від дешевих грошей. Потім центральний банк відступає. Знаменитий «пут-опціон Грінспена» був лише найчіткішою версією цієї домовленості.

Проблема продуктивності

Найцікавіший аргумент статті стосується продуктивності. У ній проводиться аналогія між сучасним захопленням штучним інтелектом та захопленням Алана Грінспена комп'ютерами на рубежі тисячоліть. Грінспен вважав, що технологічний прогрес збільшує виробничі потужності достатньо швидко, щоб грошову експансію можна було забезпечити без інфляції споживчих цін. Мірмікан посилається на відоме спостереження Роберта Солоу про те, що комп'ютерну епоху можна побачити скрізь, окрім статистики продуктивності, і стверджує, що остаточне покращення продуктивності, пов'язане з обчислювальною технікою, виявилося повільнішим і менш вражаючим, ніж очікували ентузіасти.

Це важливо, оскільки існує величезна різниця між технологічними можливостями та виміряною економічною продуктивністю. Машина може виконувати вражаючі завдання, не роблячи економіку пропорційно багатшою. Витрати на впровадження мають значення. Мають значення організаційні збої. Має значення навчання. Має значення помилки. Має значення регулювання. Понад усе, має значення ціна технології.

Мірмікан стверджує, що саме ця складність виникає з генеративним ШІ. Він вказує на повідомлення про неочікувано високі корпоративні витрати на ШІ, невдачі впровадження та опитування, які свідчать про те, що багато підприємств ще не отримали вимірної віддачі від інвестицій у генеративний ШІ. Агентний ШІ робить проблему ще гострішою, оскільки автономна система, яка виконує завдання, може споживати значно більше обчислювальних ресурсів, ніж система, яка просто відповідає на запитання, тоді як помилки агента можуть мати фінансові наслідки, а не просто створювати неправильний абзац.

Тут є справжнє розуміння. У багатьох публічних дискусіях припускається, що оскільки моделі швидко вдосконалюються, продуктивність повинна зростати приблизно з такою ж швидкістю. Немає жодного економічного закону, який би цього вимагав. Перехід від можливостей до продуктивності передбачає перепроектування інституцій навколо можливостей. Електрика трансформувала виробництво, але заводи довелося перебудовувати навколо електродвигунів, перш ніж вигоди стали приголомшливими. Комп'ютери зрештою перетворили офіси, але підприємства витратили десятиліття на придбання програмного забезпечення, яке було дорогим, погано інтегрованим, а іноді й контрпродуктивним. Штучний інтелект може зрештою виявитися ще важливішим, але «зрештою» – це незручне слово, коли хтось позичив гроші, які потрібно повернути наступного вівторка.

Тим не менш, цю частину аргументу Мірмікана не слід приймати надто легковажно. Парадокс Солоу був парадоксом саме тому, що обчислювальна техніка зрештою справді призвела до величезних економічних змін, значення яких традиційна статистика продуктивності іноді ледве враховувала. Штучний інтелект може аналогічним чином створювати споживчий надлишок та покращення якості, які національний облік вимірює недосконало. Юрист, який проводить три години дослідження за двадцять хвилин, зазнав реального покращення продуктивності, навіть якщо практика виставлення рахунків, організаційна інерція або статистика ВВП частково приховують це.

Отже, правильний висновок вужчий, ніж час від часу натякає риторика Мірмікана. Поки що немає переконливих доказів того, що ШІ не призведе до обіцяної йому революції продуктивності. Є вагомі підстави сумніватися, що він здійснить цю революцію достатньо швидко, щоб виправдати всі інвестиції, які зараз робляться в очікуванні цього.

Це набагато небезпечніша пропозиція для інвесторів.

Корисність – це не цінність

Мірмікан особливо ефектно проводить це розмежування у своєму висновку. Штучний інтелект може бути революційним, а інвестиції в ШІ, тим не менш, можуть бути катастрофічними. У статті порівнюється нинішній бум з каналами, залізницями та інтернетом. Залізниці залишалися корисними після того, як акціонери залізниць зазнали краху. Оптоволоконний кабель залишався корисним після краху телекомунікаційних компаній. Веб-браузери стали незамінними саме тоді, коли їх стало практично неможливо монетизувати безпосередньо. Знищення дефіциту може збільшити соціальну корисність, одночасно знищуючи економічну ренту, на яку покладалися інвестори.

Це, мабуть, найсильніший концептуальний момент у статті.

Технологічні інвестори часто ставлять неправильне питання: чи використовуватимуть люди цю технологію? Економічно доречне питання: хто отримає надлишок, що з'явиться в результаті її використання?

Штучний інтелект, безсумнівно, має корисність. Але конкуренція між моделями жорстка. Китайські розробники та моделі з відкритим кодом створюють тиск на зниження цін на логічні висновки. Алгоритми стають ефективнішими. Апаратне забезпечення вдосконалюється. Знання поширюються між лабораторіями. Можливості моделі, розробка якої коштує сотні мільйонів доларів, можуть напрочуд швидко стати товаром.

Це створює неприємну можливість. Штучний інтелект може стати повсюдним саме тому, що сам ШІ стає дешевим.

Якщо так, то переможцями зрештою можуть стати підприємства та споживачі, які використовують величезні розвідувальні дані, а не компанії, які позичали надзвичайні суми для їх виробництва.

Циркулярна економіка штучного інтелекту

Далі стаття переходить від технологій до корпоративних фінансів і стає значно тривожнішою. Вона зображує сучасну індустрію штучного інтелекту не як звичайний ланцюг поставок, а як мережу, в якій постачальники, клієнти, фінансисти та інвестори дедалі більше фінансують одне одного.

Лабораторіям штучного інтелекту потрібна обчислювальна потужність. Гіперскейлерам потрібні лабораторії штучного інтелекту як клієнти. Спеціалізованим «неохмарним» підприємствам центрів обробки даних потрібні гіперскейлери та лабораторії, які підписали б довгострокові зобов'язання щодо закупівель. Nvidia потребує, щоб усі вони продовжували купувати графічні процесори. Таким чином, капітал обертається в системі по колу.

У статті наведено приклад інвестування Nvidia у лабораторії штучного інтелекту та неохмари, в той час як ці компанії використовують фінансування для придбання обладнання Nvidia. Nvidia також взяла на себе зобов'язання щодо невикористаних обчислювальних потужностей. Заперечення Мірмікана полягає не в тому, що ці домовленості є фіктивними — чіпи та центри обробки даних, безумовно, існують — а в тому, що видимий попит в одній точці ланцюжка може частково залежати від фінансування, що надається в іншій частині того ж ланцюжка. Тому дохід може бути економічно менш незалежним, ніж це здається в бухгалтерських звітах.

Це серйозна проблема. У фінансуванні постачальників чи стратегічних інвестиціях немає нічого неправомірного. Виробники літаків, забудовники та телекомунікаційні компанії використовували подібні схеми протягом поколінь. Але циркулярне фінансування стає небезпечним, коли інвестори плутають фінансований попит з кінцевим попитом.

Ця різниця нагадує будівництво величезної кількості готелів, оскільки банки готові фінансувати будівництво готелів. Якийсь час усі учасники процвітають: будівельники будують, постачальники продають бетон, працівники отримують заробітну плату, а банки стягують комісії. Однак зрештою хтось повинен спати в кімнатах за ціною, достатньою для обслуговування боргу.

Для ШІ цим кимось зрештою є звичайний бізнес-клієнт.

Гіперскейлери

Тому Мірмікан досліджує Microsoft, Amazon, Google, Oracle та інші гіперскейлери. Ці компанії не є спекулятивними стартапами. Вони володіють надзвичайно прибутковим існуючим бізнесом. Цей факт робить бум штучного інтелекту одночасно безпечнішим і небезпечнішим.

Це робить його безпечнішим, оскільки Microsoft чи Google можуть виправити інвестиційні помилки, які б зруйнували звичайний стартап. Але це робить його небезпечнішим, оскільки їхня кредитоспроможність дозволяє їм мобілізувати капітал у масштабах, які жоден стартап не міг би собі уявити.

У статті наголошується на розбіжності між операційним грошовим потоком та капітальними витратами, пов'язаними зі штучним інтелектом. На графіках показано, що операційний грошовий потік гіперскейлерів продовжує зростати, тоді як скоригований вільний грошовий потік різко падає нижче нуля, що супроводжується зростанням чистого випуску боргових зобов'язань.

Передбачається, що деякі з найбагатших корпорацій в історії споживають дедалі більше грошей через інвестиції у штучний інтелект, ніж їхній бізнес генерує після врахування відповідних інвестиційних зобов'язань та розподілу прибутку акціонерам.

Знову ж таки, це тлумачення заслуговує на застереження. Капітальні витрати не є по суті доказом фінансової слабкості. Компанія повинна брати в борг або витрачати значні кошти, коли має надзвичайно привабливі інвестиційні можливості. Amazon витратила надзвичайні суми на будівництво інфраструктури задовго до того, як AWS стала одним із найцінніших бізнесів світу.

Отже, питання не в тому, чи витрачають гіперскейлери забагато порівняно з поточним грошовим потоком. Питання в тому, чи принесуть активи, які вони купують, дохідність, що перевищує вартість капіталу, перш ніж технологічне старіння зруйнує їхню економічну цінність.

Графічні процесори є особливо незручним активом у цьому відношенні. Вони дорогі, але відносно недовговічні. Сьогоднішній дефіцитний прискорювач може надзвичайно швидко стати другосортним чіпом завтрашнього дня. Залізниця, побудована в 1870 році, може все ще перевозити поїзди через п'ятдесят років. Центр обробки даних залишатиметься корисним протягом десятиліть, але його найдорожче обчислювальне обладнання може ні.

Прихований баланс

Наступний етап суперечки стосується неокламир, таких як CoreWeave та Nebius. Замість того, щоб гіперскейлери самостійно будували кожен центр обробки даних, вони можуть укладати контракти зі спеціалізованими постачальниками на майбутні обчислювальні потужності. Неокламира створює борги за цими контрактами та будує інфраструктуру.

З економічної точки зору, стверджує Мірмікан, це може нагадувати капітальні витрати гіперскейлерів, але по-іншому відображатися в їхній звітності. У статті наводяться оцінки величезних зобов'язань з оренди та купівлі, які не відображаються безпосередньо як звичайна балансова заборгованість.

Вираз, який використовується в документі, — «відмивання капітальних витрат», — є навмисно провокаційним і, ймовірно, занадто сильним. Позабалансові договірні зобов'язання не обов'язково приховуються, а правила бухгалтерського обліку розрізняють оренду, угоди купівлі-продажу, гарантії та фінансовану заборгованість з законних причин.

Однак, під цією полемікою криється слушне аналітичне питання: хто зрештою несе ризик, якщо прогнозований попит на обчислювальну потужність не виправдається?

Гіперскейлер може не володіти центром обробки даних. Але якщо хтось позичив мільярди на його будівництво, тому що гіперскейлер підписав довгостроковий контракт «бери або плати», економічний зв'язок залишається реальним.

У статті повідомляється про оцінку боргу в 1,2 трильйона доларів, пов'язаного зі штучним інтелектом, та описуються запропоновані структури фінансування з використанням обчислювальних потужностей як застави. Тому небезпека все більше полягає не лише в тому, що акціонери заплатили абсурдні ціни за компанії, що займаються штучним інтелектом. Акціонери можуть втратити все, не обов'язково спричиняючи фінансову кризу. Кредитування — це інша справа.

Борг пов'язує бульбашки з установами, які не можуть дозволити собі збитків.

Від штучного інтелекту до страхування життя

Тут Мірмікан висуває свій найоригінальніший аргумент.

Компанії з управління приватним акціонерним капіталом та альтернативними активами все частіше придбають або співпрацюють зі страховиками життя. Привабливість очевидна. Традиційні фонди приватного акціонерного капіталу періодично повертають капітал і повинні залучати нові кошти. Страховики життя отримують постійний потік премій за зобов'язання, що поширюються на десятиліття вперед. Таким чином, вони забезпечують щось, що наближається до постійного інвестиційного капіталу.

Приватні кредитні менеджери також надають саме ті види позик, які потрібні центрам обробки даних та іншим капіталомістким проектам інфраструктури штучного інтелекту.

Потенційний конфлікт очевидний. Керуючий активами може створювати приватні кредити, збирати комісії за їх організацію та розміщувати частину отриманих активів у страхових компаніях, на які та сама фінансова група має суттєвий вплив. Мірмікан стверджує, що страховик отримує обмежений прибуток, пов'язаний з боргом, але зрештою несе значну частину ризику зниження.

Масштаб значний. У статті наводяться оцінки розміщення активів страхування життя, контрольованих приватним акціонерним капіталом, від сотень мільярдів до приблизно 1,5 трильйона доларів, залежно від визначення. У ній також вказується на непропорційно великий апетит страховиків, що належать приватному капіталу, до інструментів, що розміщені приватно.

Перестрахування додає ще один рівень. Зобов'язання можуть бути передані афілійованим офшорним перестраховикам, які працюють за різними режимами капіталу, бухгалтерського обліку та розкриття інформації. У документі зазначається, що страховики життя США до 2023 року передали резервів на суму 2,1 трильйона доларів, причому частка офшорних перестраховиків швидко зростала. Тим часом страховики життя володіли 849 мільярдами доларів із приблизно 2 трильйонів доларів приватного кредитування.

Саме тут аналогія з 2008 роком стає справді цікавою.

Наступна фінансова криза не обов'язково має бути інституційно схожою на попередню. До 2008 року системний леверидж помітно накопичувався в банках, іпотечних цінних паперах та тіньовому банківництві. Згодом регулятори зробили банки суттєво безпечнішими. Але капітал не зникає, коли один канал регулюється; він шукає інший. Приватне кредитування, страхові баланси, кептивне перестрахування та довгострокове фінансування інфраструктури можуть представляти собою частини сучасної тіньової фінансової системи.

Мірмікан може перебільшувати, скільки боргу, пов'язаного зі штучним інтелектом, фактично перейшло до страховиків життя — справді, у статті визнається, що непрозорість приватних ринків унеможливлює точне визначення цієї суми. Це важлива прогалина в доказах. Демонстрація того, що страховики володіють значною часткою приватного кредитування та що інфраструктура штучного інтелекту все більше залежить від приватного кредитування, не встановлює точно, скільки ризиків, пов'язаних зі штучним інтелектом, мають страховики життя.

Але відсутність прозорої інформації не зовсім обнадіює. Непрозорість сама по собі є однією з характеристик, що ускладнює управління фінансовим зараженням.

Чи може страхова компанія постраждати від паніки з банку?

У статті стверджується, що це можливо.

Зобов'язання зі страхування життя менш ліквідні, ніж банківські депозити, оскільки страхувальники можуть зіткнутися з комісіями за викуп та податковими наслідками. Але вони не є повністю заблокованими. Зі строком дії полісів штрафи за викуп зменшуються. Якщо страхувальники починають турбуватися про платоспроможність страховика, раціональні особи можуть віддати перевагу негайним податковим витратам, аніж потенційно більшим майбутнім збиткам.

Тоді страховик повинен знайти готівку. Спочатку продаються ліквідні активи, що залишає страхувальників дедалі більш схильними до ризику неліквідних приватних активів, ринкові ціни яких можуть бути невизначеними. Результат може нагадувати уповільнену паніку з банку.

У статті як прецедент вказується порятунок AIG у 2008 році. Сучасних страховиків у деяких аспектах може бути важче стабілізувати, оскільки активи приватного кредитування не обов'язково можна швидко продати за спостережуваними цінами.

Це вирішальний місток між крахом інвестицій у штучний інтелект та крахом Федеральної резервної системи.

Якщо лабораторія штучного інтелекту зазнає невдачі, Вашингтону не потрібно її рятувати. Якщо центр обробки даних оголошує дефолт, Вашингтону не потрібно рятувати і його. Якщо страхова компанія, яка тримає борг, збанкрутує, справи політично змінюються. Якщо кілька страховиків стикаються з одночасними виплатами, пенсійні фонди тримають знецінені цінні папери, а фінансові ринки не можуть встановити, які установи є платоспроможними, уряд стикається зі знайомою проблемою системного зараження.

У цей момент походження кризи стає майже неважливим.

Пастка Федеральної резервної системи

Мірмікан прогнозує, що Федеральна резервна система зрештою відреагує точно так само, як і під час попередніх криз: вона створить ліквідність.

У статті стверджується, що монетарна політика стикається з нерозв'язною політичною асиметрією. Високі процентні ставки можуть зберегти стабільність валюти, але викрити неправильні інвестиції. Низькі ставки зберігають інституції з високим рівнем левериджу, але сприяють інфляції та подальшому залученню левериджу. Коли вибір стає між негайним фінансовим колапсом або майбутнім монетарним знеціненням, уряди майже незмінно обирають останнє.

Звідси й пам’ятне остаточне формулювання статті: «друкуй або помри».

Цей висновок є риторично ефективним, але економічно занадто детермінованим. Федеральна резервна система має інструменти, окрім простого друку грошей на невизначений термін. Екстрені ліквідні кошти можуть бути забезпечені заставою та тимчасовими. Неплатоспроможних акціонерів можна ліквідувати, водночас захищаючи системно важливі зобов'язання. Фіскальні органи можуть рекапіталізувати установи. Регулятори можуть примушувати до злиттів або реструктуризації. Кількісне пом'якшення не обов'язково має автоматично перетворюватися на інфляцію споживчих цін.

Тим не менш, Мірмікан правильно визначає політичну економію. Уряди, що стикаються із системною фінансовою панікою, неодноразово надавали перевагу втручанню, а не ліквідації. Цікаве питання не в тому, чи могли б вони допустити безладний крах. Цікаве питання в тому, чи допустив би це будь-який обраний уряд.

Історія свідчить про значну обережність, перш ніж робити ставку на героїчну грошову стриманість посеред паніки.

Де аргумент найсильніший — і найслабший

Ця стаття є найсильнішою, якщо розглядати її не як точний прогноз, а як карту вразливостей.

Його найпереконливіші твердження такі: технологічна важливість ШІ не підтверджує поточні оцінки; підвищення продуктивності може відбуватися набагато повільніше, ніж покращуються можливості моделювання; інфраструктура ШІ є надзвичайно капіталомісткою; обладнання швидко знецінюється; частини попиту в галузі є фінансово взаємозалежними; позабалансові зобов'язання ускладнюють оцінку левериджу; приватне кредитування стало важливим джерелом фінансування інфраструктури ШІ; а страхові компанії все більше тісно пов'язані з ринками приватного капіталу та приватного кредитування.

Ці твердження разом описують фінансову систему, яка заслуговує на значно ретельнішу увагу, ніж це може здатися бадьорою фразою «бум інвестицій у штучний інтелект».

Стаття слабшає, коли можливість стає певністю. Неохмари можуть зазнати краху; з цього не випливає, що вони неминуче зазнають краху. Лабораторії штучного інтелекту можуть потребувати реструктуризації; так само витрати на логічний висновок можуть впасти досить швидко, щоб створити величезний новий попит. Інвестиції в гіпермасштабування можуть виявитися надмірними; натомість вони можуть побудувати інфраструктуру для справді трансформованої економіки. Страховики життя можуть мати значний приватний кредит, пов'язаний зі штучним інтелектом; у статті не можна точно встановити, наскільки. А криза приватного кредитування не вимагатиме автоматично грошового втручання в уявному масштабі.

Також існує ідеологічна тенденція нав'язувати розрізнені епізоди в одному австрійському монетарному наративі. Твердження, що практично кожна велика криза є результатом адміністративно пригнічених процентних ставок, є надто спрощеним. Фінансові кризи включають леверидж, трансформацію термінів погашення, регулювання, очікування, технологічні зміни, шахрайство, міжнародні потоки капіталу та звичайні людські помилки. Грошово-кредитна політика має величезне значення, але вона не єдина змінна.

Деяка політична риторика статті також відволікає від її фінансового аналізу. Не потрібно погоджуватися з її характеристикою кейнсіанства, уряду чи сучасних американських політичних партій, щоб усвідомити ризики балансу, які вона визначає. Дійсно, ці риторичні екскурси часом полегшують ігнорування цікавого фінансового аргументу скептично налаштованим читачам.

Глибша проблема

Отже, найглибше питання, порушене в статті, полягає не в тому, чи є ШІ бульбашкою.

Майже кожна революційна технологія створює бульбашку, оскільки людям важко відрізнити остаточну важливість винаходу від поточної вартості компаній, які його продають.

Залізниці були трансформаційними. Проте залізничні інвестори збанкрутували.

Інтернет змінив цивілізацію. Pets.com , проте, зник.

Телекомунікаційний трафік різко зріс після краху доткомів. Це не врятувало акціонерів, які фінансували надлишкове оптоволоконне волокно за цінами, що набули популярності.

Таким чином, штучний інтелект міг би виконати майже всі екстравагантні технологічні прогнози, зроблені щодо нього, одночасно призводячи до одного з найбільших інвестиційних крахів у сучасній історії.

У статті особливо добре висвітлено ширшу небезпеку. У ній стрімко зростаючі позики за полісами страхування життя розміщуються поруч із маржинальним брокерським кредитуванням під заголовком «Кредитне плече на кредитне плече». Річ не лише в тому, що існує борг. Сучасний капіталізм навряд чи міг би функціонувати без нього. Проблема виникає, коли одна кредитна вимога стає заставою для іншої кредитної вимоги, вартість якої зрештою залежить від припущень щодо активів, прибутковість яких ніколи не перевірялася протягом повного економічного циклу.

І саме тому стаття про Мірмікан заслуговує на увагу навіть тих читачів, які відкидають її апокаліптичний висновок.

Центральний ризик може полягати не в тому, що штучний інтелект провалиться. Можливо, ШІ досягне вражаючого успіху, ставши набагато дешевшим, ніж очікують інвестори. Якщо обчислювальний інтелект стане поширеним, ціни на моделі впадуть, ефективність обладнання зросте, а конкуренція усуне надмірну маржу, суспільство може отримати надзвичайні технологічні дивіденди, тоді як власники інфраструктури отримають невтішні фінансові прибутки.

Це була б чудова новина для цивілізації та жахлива новина для будь-кого, хто позичив трильйон доларів, припускаючи, що дефіцит збережеться.

Мірмікан зрештою прогнозує послідовність падіння оцінок технологій, краху облігацій, підкріплених штучним інтелектом, тиску на пенсійні фонди та страховики, втручання уряду та відновлення монетарної експансії. Така точна послідовність аж ніяк не є неминучою. Фінансова історія рідко повторюється з такою театральною акуратністю.

Однак, основне попередження важче ігнорувати. Небезпечна стадія бульбашки починається, коли ентузіазм переходить з акцій у кредити. Інвестори в акції можуть втратити статки. Крах боргів може зруйнувати інституції. Щойно зобов'язання цих установ неявно гарантуються державою, приватні спекуляції отримують державний баланс.

На цьому етапі дебати вже не стосуються штучного інтелекту.

Йдеться про те, хто платить, коли всі виявляють, що щось надзвичайно корисне виявилося зовсім не таким цінним, як вони собі уявляли.