Открытый ИИ и облигации: парадоксы рыночных ожиданий

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как восприятие рынка влияет на долгосрочные процентные ставки при выпуске моделей искусственного интеллекта с открытым и закрытым доступом.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Выпуск новых моделей искусственного интеллекта и расширение границ их возможностей демонстрируют закономерность, отражающую не столько технологический прогресс, сколько экспоненциальный рост ожиданий и, как следствие, усиление тревог, визуализированных в графиках, где каждая новая кривая - это лишь отражение коллективной надежды на решение проблем, которые, возможно, никогда не существовали. — Выпуск новых моделей искусственного интеллекта и расширение границ их возможностей демонстрируют закономерность, отражающую не столько технологический прогресс, сколько экспоненциальный рост ожиданий и, как следствие, усиление тревог, визуализированных в графиках, где каждая новая кривая — это лишь отражение коллективной надежды на решение проблем, которые, возможно, никогда не существовали.

Выпуск моделей ИИ с открытыми весами коррелирует с ростом долгосрочных государственных облигаций, а моделей с закрытыми весами — со снижением.

Неоднозначность влияния искусственного интеллекта на экономику требует детального анализа различных факторов, определяющих рыночные ожидания. В работе ‘Market Beliefs about Open vs. Closed AI’ исследуется, как выпуск AI-моделей с открытым и закрытым исходным кодом влияет на динамику долгосрочных облигаций. Полученные результаты показывают, что выпуск открытых моделей приводит к росту, а закрытых — к снижению долгосрочных процентных ставок, что указывает на различные ожидания рынка относительно экономических последствий в зависимости от доступности технологий. Каким образом различия в лицензировании и открытости AI-моделей формируют макроэкономические прогнозы и инвестиционные стратегии?

Искусственный интеллект и долговые рынки: зарождающаяся взаимосвязь

Наблюдаемые в последнее время колебания долгосрочных процентных ставок по облигациям указывают на появление новой взаимосвязи с развитием искусственного интеллекта. Анализ показывает, что традиционные экономические показатели больше не в полной мере объясняют динамику рынка, и именно анонсы и достижения в сфере ИИ оказывают заметное влияние на поведение инвесторов. В частности, выход новых моделей машинного обучения и масштабные инвестиции в соответствующие технологии зачастую приводят к переоценке перспектив экономического роста и инфляции, что, в свою очередь, отражается на доходности облигаций. Эта зависимость требует от участников рынка пересмотра существующих стратегий прогнозирования и учета новых факторов, связанных с развитием искусственного интеллекта, для более точной оценки рисков и возможностей.

Наблюдаемые колебания на рынке долгосрочных облигаций демонстрируют всё меньшую корреляцию с традиционными экономическими показателями, такими как инфляция или уровень безработицы. Это несоответствие побудило исследователей обратить внимание на роль анонсов и обновлений в сфере искусственного интеллекта как потенциального фактора, влияющего на динамику процентных ставок. Анализ показывает, что значимые события, связанные с разработкой и внедрением ИИ — будь то выход новых моделей, публикации научных работ или крупные инвестиции в эту область — всё чаще сопровождаются заметными изменениями в доходности облигаций, что указывает на формирующуюся взаимосвязь между технологическим прогрессом и финансовыми рынками. Данный феномен требует дальнейшего изучения для более точной оценки рисков и прогнозирования будущих тенденций в экономике.

Понимание взаимосвязи между искусственным интеллектом и рынком облигаций становится ключевым фактором для точной оценки рисков и прогнозирования в современной экономической среде. Традиционные методы анализа, основанные исключительно на макроэкономических показателях, уже не всегда способны адекватно объяснить динамику долгосрочных процентных ставок. В эпоху стремительного развития ИИ, его внедрение и последующие технологические прорывы оказывают ощутимое влияние на инвестиционные стратегии и поведение участников рынка. Игнорирование этого нового фактора может привести к неверной оценке стоимости активов и, как следствие, к значительным финансовым потерям. Поэтому, интеграция данных об ИИ в модели прогнозирования и риск-менеджмента представляется необходимостью для обеспечения стабильности и эффективности инвестиционных процессов в будущем.

Выпуски новостей об искусственном интеллекте оказывают заметное влияние на динамику доходности казначейских облигаций США.

Снижение доходности: влияние проприетарных моделей ИИ

Выпуск проприетарных больших языковых моделей (LLM) искусственного интеллекта коррелировал с измеримым снижением долгосрочных процентных ставок по облигациям, приблизительно на 10 базисных пунктов. Анализ событий, подкрепленный перестановкой тестов, выявил статистическую значимость этой взаимосвязи. Наблюдаемое снижение ставок произошло после объявления о выпуске новых LLM и предшествовало другим значительным экономическим событиям, что позволяет предположить причинно-следственную связь, подлежащую дальнейшему исследованию. Изменение ставок было рассчитано на основе данных о доходности облигаций с различными сроками погашения, учитывая средние значения и стандартные отклонения для обеспечения точности.

Для подтверждения статистической значимости взаимосвязи между публикацией проприетарных моделей ИИ и снижением доходности облигаций был проведен регрессионный анализ событий (event study regression). В рамках данного анализа оценивалось влияние дат релизов моделей на изменение доходности долгосрочных облигаций. Для проверки надежности полученных результатов, к регрессионному анализу были применены перестановочные тесты (permutation tests), позволяющие оценить вероятность получения наблюдаемого эффекта при отсутствии реальной взаимосвязи. Результаты перестановочных тестов подтвердили, что наблюдаемое снижение доходности облигаций после публикации моделей ИИ не является случайным, и статистически значимо на уровне $p < 0.05$.

Снижение долгосрочных процентных ставок, наблюдаемое после выпуска проприетарных больших языковых моделей (LLM) в области искусственного интеллекта, вероятно, отражает изменение рыночных ожиданий. Анализ данных указывает на то, что эти выпуски могли сигнализировать об усилении экономического оптимизма или снижении склонности к риску среди инвесторов. Изменение ожиданий относительно будущего экономического роста и инфляции напрямую влияет на оценку долгосрочных облигаций, приводя к снижению доходности при увеличении спроса на активы с фиксированным доходом. Данное явление указывает на растущую роль технологических факторов в формировании макроэкономических ожиданий и, как следствие, динамики финансовых рынков.

Первоначальное снижение долгосрочных процентных ставок, коррелирующее с выпуском проприетарных моделей искусственного интеллекта, было зафиксировано по различным типам облигаций. Анализ показал, что данная тенденция проявилась как в случае с казначейскими облигациями США (US Treasury Bonds), так и с корпоративными облигациями. Это указывает на то, что влияние новых AI-моделей на финансовые рынки не ограничивалось каким-либо отдельным сегментом, а охватывало широкий спектр долговых инструментов, что подтверждает системный характер наблюдаемого эффекта.

Анализ показал, что выпуск новых моделей искусственного интеллекта оказывает статистически значимое влияние на доходность казначейских облигаций США.

Открытый исходный код: разворот тренда на долговых рынках

В отличие от тенденции к снижению, наблюдавшейся в связи с проприетарными моделями, выпуск моделей искусственного интеллекта с открытыми весами коррелировал с ростом долгосрочных процентных ставок по облигациям, приблизительно на 10 базисных пунктов. Данное увеличение свидетельствует о потенциальной связи между распространением технологий ИИ с открытым исходным кодом и изменением рыночных ожиданий относительно экономического роста и инфляции. Наблюдаемый эффект указывает на то, что более широкая доступность ИИ-технологий может оказывать иное влияние на финансовые рынки, чем ситуация с концентрацией технологий в руках ограниченного числа компаний.

Наблюдаемое изменение динамики долгосрочных государственных облигаций, выражающееся в росте доходности на 10 базисных пунктов после выпуска моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, указывает на отличие влияния широкой доступности AI-технологий от эффекта, создаваемого концентрацией владения. В отличие от сценариев, когда развитие AI контролируется ограниченным числом компаний, более широкое распространение технологий, обеспечиваемое открытым кодом, вероятно, оказывает иное воздействие на ожидания рынка. Это связано с тем, что демократизация доступа к AI может способствовать более оптимистичным прогнозам экономического роста и снижению воспринимаемых рисков, что, в свою очередь, отражается в динамике доходности облигаций. Данный эффект контрастирует с потенциальным негативным влиянием, которое может оказывать монополизация AI, связанная с опасениями по поводу концентрации власти и ограничений на инновации.

Платформа LMArena предоставляет ценные данные для оценки производительности и влияния моделей с открытыми весами. По состоянию на текущий момент зарегистрировано более 350 миллионов загрузок моделей, что позволяет анализировать их использование и распространение в различных областях. Данные, собранные на LMArena, включают в себя метрики производительности, информацию об использовании моделей в реальных сценариях и отзывы пользователей, что делает платформу ключевым ресурсом для исследователей и разработчиков в области искусственного интеллекта. Объем загрузок свидетельствует о значительном интересе к открытым моделям и их растущей популярности среди широкого круга пользователей.

Наблюдаемое изменение доходности долгосрочных облигаций, коррелирующее с распространением открытых AI-моделей, указывает на потенциальную переоценку рыночных рисков, связанных с технологией искусственного интеллекта. Прогнозируется, что к 2025 году доля открытых моделей составит от 25% до 45% от общего объема рынка. Данная тенденция предполагает, что более широкая доступность и внедрение AI, в отличие от ситуации с проприетарными моделями, может привести к иному восприятию рисков и, соответственно, к пересмотру стратегий инвестирования в долгосрочные активы.

Выпуск значимых моделей искусственного интеллекта коррелирует с изменениями доходности казначейских облигаций США, что подтверждено перестановкой теста.

Ожидания AGI и волатильность рынка: невидимые связи

Прогнозы относительно наступления общего искусственного интеллекта (AGI), отслеживаемые платформами вроде Metaculus, оказывают заметное влияние на волатильность рынков. Исследования показывают, что изменения в сроках предполагаемого появления AGI коррелируют с колебаниями индекса VIX, который традиционно рассматривается как индикатор страха на финансовых рынках. По сути, ожидания относительно технологического прорыва, даже на стадии прогнозирования, способны формировать настроения инвесторов и, следовательно, приводить к изменениям в ценах на активы. Этот феномен демонстрирует, что восприятие технологического риска становится все более важным фактором, определяющим динамику рынков, и требует от участников тщательного анализа не только фундаментальных показателей, но и экспертных оценок относительно будущего развития искусственного интеллекта.

Исследования показывают, что изменения в прогнозах появления общего искусственного интеллекта (AGI) тесно связаны с колебаниями индекса волатильности VIX. Повышение вероятности скорого появления AGI, согласно данным платформ вроде Metaculus, часто коррелирует с ростом VIX, что указывает на усиление опасений инвесторов относительно технологических рисков и потенциальной неопределенности. И наоборот, пересмотр сроков появления AGI в сторону увеличения обычно сопровождается снижением VIX, свидетельствуя об ослаблении этих опасений. Эта взаимосвязь предполагает, что рынок воспринимает AGI не только как технологический прорыв, но и как фактор, способный вызвать значительные колебания и неопределенность, влияя на общую инвестиционную психологию и восприятие риска.

Акции технологических компаний, специализирующихся на искусственном интеллекте, демонстрируют выраженную чувствительность к изменениям в прогнозах относительно появления общего искусственного интеллекта (AGI). Исследования показывают, что пересмотр сроков наступления AGI оказывает непосредственное влияние на стоимость этих акций, вызывая колебания, отражающие настроения инвесторов. Повышение вероятности скорого появления AGI часто приводит к росту котировок, поскольку воспринимается как сигнал о потенциальном увеличении прибыли и технологического прорыва. И наоборот, отодвигание сроков реализации AGI может спровоцировать снижение стоимости акций, отражая опасения относительно замедления инноваций и долгосрочной рентабельности инвестиций в данную сферу. Такая взаимосвязь указывает на то, что рынок не только следит за развитием технологий искусственного интеллекта, но и активно реагирует на изменения в восприятии перспектив AGI, формируя специфическую динамику для компаний, работающих в этой области.

Взаимосвязь между развитием искусственного интеллекта, ожиданиями относительно появления общего искусственного интеллекта (AGI) и поведением рынков подчеркивает необходимость постоянного мониторинга и адаптивного управления рисками. Исследования показывают, что изменения в прогнозах наступления AGI оказывают заметное влияние на волатильность рынков, отражаясь в показателях, таких как VIX. Особенно чувствительны к этим прогнозам акции компаний, специализирующихся на технологиях искусственного интеллекта, что свидетельствует о секторной реакции на меняющиеся представления о перспективах развития ИИ. Таким образом, становится очевидной потребность в непрерывном анализе данных, прогнозировании потенциальных рисков и гибкой корректировке стратегий управления инвестициями, учитывающих динамику развития искусственного интеллекта и общее состояние технологического ландшафта.

Прогнозы относительно сроков появления общего искусственного интеллекта (AGI) меняются в зависимости от выхода новых моделей искусственного интеллекта.

Новая эра экономического прогнозирования: за пределами традиционных моделей

Наблюдаемая чувствительность рынка облигаций к публикациям, связанным с искусственным интеллектом, указывает на фундаментальный сдвиг в методологиях экономического прогнозирования. Традиционные модели, опирающиеся на исторические данные и макроэкономические показатели, всё чаще демонстрируют неадекватность в условиях стремительного развития ИИ. Рынок, похоже, начинает оценивать не только текущие экономические реалии, но и ожидаемые изменения, вызванные внедрением и прогрессом технологий искусственного интеллекта. Это проявляется в мгновенной реакции на новости о прорывах в области ИИ, изменениях в инвестициях в соответствующие компании и даже на публикации исследовательских работ, сигнализирующих о потенциальных будущих возможностях. В результате, для точного прогнозирования необходимо учитывать не только текущие показатели, но и динамику развития ИИ, а также ожидания рынка относительно его влияния на производительность, инфляцию и другие ключевые экономические факторы.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на усовершенствование моделей, учитывающих не только текущий прогресс в области искусственного интеллекта, но и ожидания, связанные с появлением общего искусственного интеллекта (AGI). Анализ показывает, что рыночное поведение, в частности динамика облигаций, всё сильнее зависит от прогнозов развития ИИ и степени уверенности в достижении AGI. Важно разработать инструменты, способные количественно оценивать влияние этих ожиданий на инвестиционные решения и макроэкономические показатели. Уточнение взаимосвязи между этапами развития ИИ, общественным восприятием AGI и реакцией финансовых рынков позволит создавать более точные и надежные прогнозы, необходимые для эффективного управления рисками и принятия обоснованных решений в условиях быстро меняющейся экономики.

Понимание тонкостей взаимосвязи между развитием искусственного интеллекта и динамикой экономических рынков представляется критически важным для широкого круга заинтересованных сторон. Политикам необходимо учитывать эти новые факторы при разработке стратегий экономического планирования и регулирования, чтобы обеспечить стабильный и устойчивый рост. Инвесторам, в свою очередь, требуется адаптировать свои аналитические модели и стратегии управления рисками, чтобы эффективно использовать возможности и минимизировать потенциальные потери в условиях быстро меняющейся технологической среды. Для всех, кто стремится ориентироваться в сложностях современной AI-экономики, глубокое понимание этой взаимосвязи является необходимым условием для принятия обоснованных решений и успешной адаптации к новым реалиям.

Углубляющаяся интеграция искусственного интеллекта в экономические системы требует принципиально нового подхода к управлению рисками и прогнозированию. Традиционные методы, основанные на анализе исторических данных и статичных моделях, оказываются неэффективными в условиях динамично меняющейся среды, формируемой алгоритмами машинного обучения. Необходимо разрабатывать адаптивные системы, способные оперативно реагировать на изменения в поведении рынков, вызванные как внедрением новых AI-технологий, так и корректировкой ожиданий относительно развития общего искусственного интеллекта. Эффективное управление рисками в данной ситуации предполагает не только выявление потенциальных угроз, но и создание гибких стратегий, позволяющих быстро перестраиваться и использовать возможности, которые открывает AI. Игнорирование этой необходимости чревато значительными финансовыми потерями и снижением конкурентоспособности в условиях глобальной цифровой экономики.

В 2023 году выход новостей об искусственном интеллекте привел к заметным колебаниям цен на казначейские облигации США.

Исследование показывает, что рынки реагируют на выпуск моделей искусственного интеллекта не как на абстрактные технологические достижения, а как на сигналы, формирующие ожидания относительно будущего. Повышение доходности долгосрочных облигаций после выпуска моделей с открытым исходным кодом указывает на веру в то, что более широкая доступность ИИ стимулирует инновации и экономический рост, но также создает новые риски. Как заметил Мишель Фуко: «Власть не подавляет, она производит». В данном случае, распространение технологий ИИ само по себе становится формой власти, перераспределяя возможности и формируя финансовые потоки, что находит отражение в колебаниях долгосрочных ставок и, следовательно, в рыночном восприятии будущих экономических возможностей.

Что дальше?

Представленные результаты, связывающие доступность моделей искусственного интеллекта с динамикой долгосрочных облигаций, заставляют задуматься не столько о технологических инновациях, сколько о психологии рынков. Очевидно, инвестор не ищет прибыли — он ищет смысл, и открытые модели, возможно, воспринимаются как предвестники более широкого, но менее контролируемого технологического распространения, что и вызывает повышение премий за риск. Рынок — это коллективная медитация на тему страха, а не рациональный расчет.

Однако, необходимо признать, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Следующие исследования должны сосредоточиться на более детальном изучении механизмов, посредством которых ожидания относительно технологического прогресса влияют на ценообразование на финансовые активы. Необходимо учитывать, что наблюдаемые эффекты могут быть усилены или ослаблены макроэкономическими факторами, политическими рисками и, что немаловажно, степенью доверия к заявлениям разработчиков.

В конечном счете, вопрос заключается не в том, как искусственный интеллект изменит экономику, а в том, как экономика изменит восприятие искусственного интеллекта. Представленная работа лишь указывает на необходимость более глубокого понимания того, что на самом деле движет рынками — не логика, а иррациональные надежды и страхи, облеченные в графики.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14969.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-18 17:26