Texnologik shodlikdan iqtisodiy daftar: Waitan Konferensiyasi olimlari AI o‘sishi, taqsimoti va global yangi paradigmasini muhokama qilmoqda

AI iqtisodiyotini tubdan o‘zgartiryapti, bu bugun allaqachon shubhasiz haqiqat.

Haqiqiy tartibga soluvchilar, olimlar va sanoat vakillarini kechayu kunduz tashvishga solayotgan savol quyidagicha: ulkan kapital sarmoya hisoblash quvvati va modellarga yo‘naltirilgan bo‘lsa, bu makro darajada haqiqiy ish unumdorligiga aylana oladimi? Taklif keskin kengaydi, lekin uning ortidan yuksalish keladimi yoki uzoq muddatli deflyatsiyaga tushib qolamizmi? Yoshlarning kasbiy imkoniyatlari texnologiya tomonidan sekin-asta qisqartirilayotgan bo‘lsa, biz tarixdagi “Engels pauzasi”ni takrorlashdan qanday qutulamiz? Dunyo bo‘ylab kurash tobora murakkablashayotgan bir vaqtda, raqamli tizim yangi global savdo va iqtisodiy qoidalarni qanday yaratishi kerak?

Bu 2026 Inclusion·Tabiiy Sohil Konferensiyasining “AI iqtisodiy o‘sishining yangi paradigmalar va jamiyat qadriyatlari qayta qurilishi” forumidagi asosiy tashvishlar.

9-sentabr kuni, bu forumda Shanxay Moliya va Iqtisodiyot Universiteti rektori Liu Yuanchun, Pekin Universiteti Milliy Taraqqiyot Tadqiqot Instituti direktori Huang Yiping, Xitoy Ijtimoiy Fanlar Universiteti professori Jiang Xiaojuan, CICC bosh iqtisodchisi Miao Yanliang hamda Nobel mukofoti sohibi Tomas Sargent va sanoat vakillari ishtirok etgan. Ular endi texnologiya amaliyotini oddiy namoyishi bilan cheklanib qolmay, o‘sish hisobi, inflyatsiya o‘zgarishlari, ish o‘rinlari almashinuvi va transchegaraviy mehnat taqsimoti kabi masalalarga to‘g‘ridan-to‘g‘ri yuzma-yuz jadallashtirib, shu bir muhim savolni o‘rtaga tashladilar: Qanday qilib AI ishtiyoq bilan texnik o‘zgaruvchidan sog‘lom va barqaror makroiqtisodiy o‘zgaruvchiga aylanadi?

01 AI iqtisodiyoti boshlandi, biroq o‘sish natijasi hali aniq emas

“AI iqtisodiyotining yangi shakli allaqachon belgilandi, lekin AI iqtisodiyoti haqiqiy ma’noda hali boshlanmagan.” – deya ta’kidlab o‘tdi Liu Yuanchun ochilishda.

Texnologik inqilobning boshlang‘ich davri, odatda, g‘oyaviy to‘qnashuv va kapital pufak bilan kechadi. Global kompaniyalar hisobotlarida AI so‘zi geometrik tezlikda tilga olinmoqda, chip narxlari oshgan, hisoblash quvvati atrofidagi infratuzilma investitsiyalari chaqqon rivojlanmoqda, hatto yaqin o'tmishdagi global savdo va eksport ham to'g'ridan-to'g'ri rag'batlantirilgan. Lekin, agar mikro shovqindan makro asosiy ko‘rsatkichlarga nazar tashlansa, tafovutlar keskin kengaymoqda.

Tijorat tashkilotlari kelajak mahsuldorligi uchun juda umidli bashoratlar bermoqda – McKinsey, Goldman Sachs va boshqalar umumiy omillar mahsuldorligi (TFP) yiliga 3% o‘sishini bashorat qilmoqda; biroq jiddiy iqtisodchilar, jumladan MIT olimi Daron Acemoglu va boshqalarga ko‘ra, AI yaqin o‘n yillikda TFPga yiliga hatto mingdan bir qismini ham qo‘sha olmaydi, bu esa deyarli e’tiborga loyiq emas.

Nima uchun mikro darajada hamma foydalanadi, lekin makro raqamlarda natijalar hanuz ko‘rinmayapti?

Huang Yiping eslatadiki, biz bugun texnologiyalar iqtisodiyotining klassik “Solow paradoksi” va “J egri effekti”ni boshdan kechirayotgan bo‘lishimiz mumkin. 20-asr oxirida kompyuter ommaviylashgan ilk yillarda ham ishlab chiqarish hajmi uzoq vaqt o‘zgarmagan. Biror inqilobiy umumiy texnologiya (GPT) haqiqiy sanoat tizimiga kirishi uchun uzoq tizimli o‘zgarishlar, texnologik moslashuv, jarayon yangilash va xodimlarni qayta tayyorlash zarur – dastlab natijada ishlab chiqarish portlashi bo‘lmasligi mumkin, aksincha, og‘ir moslashuv xarajatlari xavfi bo‘ladi.

Sargent ham hozirgi AI rivojlanishini astrofizikadagi “Kepler bosqichi”ga qiyosladi: AI allaqachon osmon miqyosidagi ma’lumotdan aniqlik bilan qonuniyatlarni topa oladi, biroq inson hali uning iqtisodiy va struktura mantig‘ini to‘liq anglay olmagan.

Xo‘sh, hozirgi yuqori kapital sarmoyalari va qiymat pufaklari nega shunchalik muhim? Liu Yuanchun so‘nggi ilmiy paradigmani sharhlab, pufakning o‘zi ham bir “muvofiqlashtirish mexanizmi” ekanini aytmoqda. Agar bu pufak yetarli uzoq davom etsa, ko‘p miqdordagi umumiy jismoniy kapital (hisoblash tarmog‘i, energiya infratuzilmasi, raqamli aktivlar) jamlanib ostonadan o‘tsa, hatto so‘ng moliyaviy bozor keskin qadrsizlansa ham, qolgan qattiq infratuzilma iqtisodiyotni yuqori mahsuldorlikda ushlab tura oladi.

Shunday qilib, iqtisodchilar hozirgi birinchi konsensusga kelgan: texnologiya yo‘nalishi aniq, biroq o‘sish ritmi, ko‘lami va real aktivlarning samarali jamlanishi hali ham katta kechikish va noaniqliklarga boy.

02 “AI sarmoya”dan “AI orqali pul topish”gacha — yangi talablar yaratish muhim

Agar o‘tgan bosqichda AI hikoyasining asosi kapital xarajatga urg‘u bo‘lsa, endi hayot-mamot masalasi – bu tijorat taniqli bozorga aylana oladimi-yo‘qmi.

Ant Group CEOsi Han Xinyi ta’kidlaydi: AI iqtisodiyoti faqat kapital sarmoyaga tayanmasligi kerak, AI dasturi ham faqat mavjud hajmda unumdorlikni oshirish bilan to‘xtab qolmasligi lozim. Agar kompaniyalar AI ni faqat “xarajatni kamaytirish, samaradorlikni oshirish” vositasi deb ko‘rsa, oldingi ish jarayonini tezlashtirsa, biroq umuman yangi qiymat va talab yaratmasa, natijada jiddiy taklif talab nomutanosibligi va sarmoya-hosila uzilishi ro‘y beradi. Tashkilotlar oddiy sekinlashtirishdan haqiqiy qiymat yaratish sari o‘tishi kerak.

Ant Group Research Institute direktori Li Zhenhua ham sanoat tarmog‘idagi farqni belgilab berdi: yuqori qatlamda hisoblash va chiplar savdosi aniq bo‘lsa ham, o‘rta qatlamda yirik model va pastki qatlamda dasturlarning tijoratlashtirish bosimi og‘irligicha qolmoqda. AI biznes ssenariysi chinakam amalga oshishi uchun, aynan pastki qatlam real sanoatga kirishi va yangi qiymat yo‘llarini ochishi zarur.

Pekin Universitetidan Zhao Bo esa “bitim chegarasini kengaytirish” deb nomlanuvchi ortiqcha qiymat mantiqini beradi. AI asosiy iqtisodiy qadri, maxsus bilim olish va innovatsion xatolar narxini ancha pasaytirishda. Bu, ilgari amalga oshirib bo‘lmaydigan yoki haddan ziyod qimmat, murakkab yoki keng masshtabda bo‘lmagan ishlarni birinchi marta raqamli mahsulot qilish, sotish va tartibli almashishda qulaylik yaratadi, degani.

Samaradorlikdan ko‘ra qo‘shimcha qiymatni tanlash – kapital sarmoya jarligidan o‘tishning yagona yo‘li aynan shu.

03 Masofadan Elon Musk’ning savoliga javob: deflyatsiya bosimi va yoshlar ish topishining “imkoniyat qisqarishi”

Taklif AI ta’sirida eksponent ravishda oshsa, yanada nozik makro muammo paydo bo‘ladi: agar mashinalar tezroq va ko‘proq mahsulot ishlab chiqara boradigan bo‘lsa, odamlarda yetarlicha haqiqiy daromad bormi iste’molga?

Huang Yiping bunga uzoq muddatli “kuchli taklif, zaif talab” deb nom berdi. Agar texnologik dividendlardan asosan kapital egalari foydalansa va mehnat haqlari doimiy bosim ostida bo‘lsa, umumiy talab hech qachon taklif ortidan yetib bormaydi, yoshirin iqtisodiy aylanish buziladi.

Moliyaviy va nomlangan o‘zgaruvchilarning nuqtai nazaridan, CICC bosh iqtisodchisi Miao Yanliang sanab, tarixiy misollar asosida, Ikkinchi sanoat inqilobi va axborot texnologik inqilobi uzoq davom etuvchi deflyatsiya jarayoniga turtki berganini ko‘rsatib berdi. “Say Qonuni” (taklif ehtiyojini o‘z-o‘zidan yaratadi degan) texnologik inqilob davrida odatda ish bermaydi, chunki daromad taqsimotidagi notekislik va iste’mol xulqidagi farq taklif va talab jipslashuvini to‘sadi.

Miao Yanliang ta’kidlaydi: texnologik inqilob inflyatsiyani belgilovchi to‘rtta kuchga ega:

• Bo‘g‘in effekti va kutilmalar effekti (qisqa muddatda inflyatsiyani oshiradi): Dastlab muhim resurslar (masalan, xotira chipi, yuqori darajadagi hisoblash quvvati) narxi keskin oshadi, biroq bu bo‘g‘in odatda uch-besh yil ichida o‘tib ketadi, hozir eng baland nuqtalari ortda qolmoqda.
• Taklif effekti va o‘rin bosish effekti (uzoq muddatli narxlarni pasaytiradi): AI texnologiyasi juda tez kengayadi va yuqori darajadagi intellektual topshiriqlarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri egallab oladi, kapital va mehnatning o‘zaro o‘rnini bosishi avvalgidan ancha katta. Kapital egalarining chekka iste’mol moyilligi past bo‘lgani uchun, mehnat ulushining kamayishi uzoq vaqt davomida talab orqali narxlarni tushirib qo‘yadi.

“Uzoq muddatda deflyatsiya yoki hatto inflyatsiya bosimi oldingisidan ham kuchli bo‘lishi mumkin.” deydi Miao Yanliang. Agar bu tendensiya qaror topsa, an’anaviy pul siyosati vositalari likvidlik tuzog‘iga tushadi, makro tartibga solish esa chuqur fiskal siyosat, qayta taqsimlash va mehnat uchun asosiy siyosatlarga og‘ishi lozim.

Deflyatsiya bosimining orqasida esa, bandlik bozorida strukturaviy yoriqlar yashiringan.

O‘tgan IT inqiloblar o‘rtacha ko‘nikmalarni o‘rnini almashtirsa, yuqori va past ko‘nikmalar joyida qolardi, bu safar AI texnologik ta’sir darajasi daromad bilan bevosita bog‘liq – moliya, huquq, konsalting, dasturiy ta’minot ishlab chiquvchilari kabi yuqori daromadli oq yoqa kasblari eng katta tahdid ostida.

Miao Yanliang aytadi: AI hozircha umumiy ishsizlikni keskin oshirmadi, asosiy sabab, AI yetuk ish o‘rinlarini asta-sekin “vazifa bo‘lib parchalaydi”.

Huang Yiping birinchi sanoat inqilobidan keyingi “Engels pauzasi”ni yodga oldi: dastlab ishlab chiqarish ko‘payib, oddiy ishchi maoshi o‘nlab yillar turib qoldi. Lu Ming va Xing Ziqiang esa masofadan Musk savoliga shunday javob qaytaradi: AI barcha kasblarni osonlik bilan yo‘q qilmaydi, lekin kasb mohiyatini tubdan o‘zgartiradi. Standartlashtirilgan, kodlash mumkin bo‘lgan “mexanik ko‘nikmalarni” model tezda o‘rnini bosadi, empatiya, tashkiliy ko‘nikma, qadriyat baholash kabi “insoniy ko‘nikmalar” esa mehnatkashlarning asosiy himoya chizig‘i bo‘lishi kerak. “Bandlik ustuvor” degani texnologik taraqqiyotni to‘xtatish emas, balki tizimiy dizayn orqali oddiy insonlarga AI tufayli ko‘proq imkoniyatlar ochishda namoyon bo‘lishi kerak.

04 AI yangi iqtisodiyoti, yakunda muassasa salohiyati va “tug‘ma globallashuv” bilan bellashadi

Mikro individualar “insoniy ko‘nikma” transformatsiyasini boshidan kechirayotgan bo‘lsa, makro sanoat va kompaniya tuzilmalari esa boshqa bir qoidalar inqilobini boshidan o‘tkazmoqda.

Xitoy Ijtimoiy Fanlar Universiteti professori Jiang Xiaojuan aytadiki, AI iqtisodiyoti an’anaviy globallashuv yo‘lini tamoman tugatmoqda. Oldin sanoatda transmilliy model “meros qilib olish” edi – texnologiyani olib kelish, qayta o‘zlashtirish, lokal adaptatsiya va mustahkamlash, so‘ngra eksportga chiqish.

Lekin AI davrida texnologiya va mahsulot “dunyoga tug‘iladi”.

AI innovatsiyasi algoritm tamoyili va global raqamli tarmoqqa tayanadi, modeli qayta ishlatish va chekka tarqatish xarajatlari juda past, va chiqgan kundanoq u butun dunyo ishlab chiquvchi va bozorini nishonga oladi.

Jiang Xiaojuan Xitoy sanoat tajribasidan quyidagi o‘zgarishni keltiradi:

Ochiq manbali yirik modellarni global ekotizimga ta’siri: Xitoy ochiq manbali modellarining xorijiy ochiq manba hamjamiyatlarida yuklab olish hajmi va chaqirish tezligi tezligi o‘smoqda va oldingi xalqaro kompaniylar “yuqori darajali – yopiq, past – ochiq” qaydasini buzdi, yuqori sifatli ochiq manbalarni global texnologik hamjamiyatga taqdim etdi.

AI4S vertikal bo‘linishi va “ko‘chat sotish” modeli: AI dorilarni tadqiqotida Xitoy kompaniyalari AI yordamida dori nishoni va molekulyar dizaynda katta natijalarga erishdi, biroq klinik bosqichlarning farqlanishi sabab, 2023 yil birinchi yarmida Xitoy innovatsion dorilarining eksport shartnomalari 100 milliard dollarni oshdi. “Ko‘chat sotish” kabi eksporning orqasida AI an’anaviy farmatsevtika bozorining global bo‘linishini tubdan o‘zgartirmoqda.

Katta sanoat ma’lumotlaridagi nuqsonlarni inobatga olish: Xitoyning ulkan qatorli ishlab chiqarish sektori juda katta va murakkab “xatolik va nuqson ma’lumotlar” jamlanmasi yaratdi, bu esa shikastlangan sanoat yirik modellarini ichki bozorda intensiv sinovdan so‘ng tezda dunyoga eksport qilish imkonini beradi.

Biroq Jiang Xiaojuan bir vaqtning o‘zida “tug‘ma globallashuv” nafaqat texnologiya eksportini, balki ichki tizim, kompaniya tafakkuri va xalqaro raqobatga ham nihoyat katta talab qo‘yayotganini ta’kidladi.

“Kompaniyalar tashkil topgan vaqtidan ehtiboran, yuqori standartli global muvofiqlik tizimini tuzishlari kerak.” Transchegaraviy ma’lumot almashinuvi, shaxsiylik muvofiqligi, algoritm etikasi va intellektual mulkga doir masalalar bo‘yicha korxonalar ilgari qo‘llangan “avval ichki, so‘ng tashqi” yondashuvdan voz kechishlari zarur. Xalqaro iqtisodiy hamkorlikda esa, Xitoy ilgari rivojlanayotgan davlat sifatida maxsus imtiyozga muhtoj deb hisoblagan bo‘lsa, endi rivojlangan mamlakatlar bilan “horizontal raqobat va hamkorlik”ga o‘tmoqda va pishiq “qo‘lma-qo‘l” yondashuvi bilan hamkorlik iqtisodiy muhitini yaratmoqda.

Xulosa

Kapital sarmoyalari poygasidan tortib makro darajadagi muvofiqlikti hisob-kitobigacha, 2026 Tabiiy Sohil Konferensiyasi radikal AI g‘alabaning oldiga aql-idrokni qo‘ydi.

AI yangi tarixiy iqtisodiy o‘sish drayveriga aylana oladimi, bu faqat hisoblash tarmoqlari hajmi va parametrlariga emas, balki chuqur, tizim samaradorligiga bog‘liq: Mikro darajadagi algoritm samaradorligi vaqt kechikishini yengib chiqib, real iqtisodiyot TFPga aylana oladimi? Taqsimot tizimi va fiskal moliya vositalari deflyatsiyaga qarshi samarali javob bera oladimi, va yosh avlodga yangi qadriyatlarga yo‘l ochib bera oladimi? Sanoat, muvofiqlik va raqobat olamida “tug‘ma global” davrning imkoniyatlarini o‘lja qila oladimi?

Xuddi Han Xinyi va Huang Yiping forum oxirida aytganidek: AI ning yakuniy qadri qiymati, aktiv va passiv balansi bo‘yicha emas, haqiqiy makro o‘sishda va ko‘proq oddiy odamlarning sezilarli darajadagi farovonligida ifodalanadi, shunda unga haqiqatda baho beriladi.