Valentin M. IONESCU

Summary. The development of generative AI has pushed human society to a critical point, where several yet uncharted directions are emerging simultaneously. It is a critical junction located in a sequence with multiple choice points, like the branching tree model located in a “tissue confluence zone.” One direction on one branch can close the others. Therefore, human society is in the sequence where a transformation creates a new “path dependency”. Economic institutions are in the initial phase of their transformation. Markets undergo structural adjustments depending on the degree of adaptation of firms to generative AI, which is not observable in political institutions.

Following generative AI, changes in “leaps” / discontinuities in the economy will have a high frequency, and periods of stability when there is a “dependence on a certain path” / path dependence will be significantly compressed. Also, with each stage of evolution of generative AI, will contract the time intervals in which it passes from the “antecedent conditions” / “antecedent conditions” to the event (trigger) and then to the adaptation phase. I have a question regarding the magnitude of the “legacy” of the critical junction with generative AI as a factor exogen.

The critical point / critical junction that we are crossing is a window of opportunity for a limited number of large corporations and countries that can afford significant investments in generative AI, which can change the balance of power at a global level, although this will also be influenced by the speed of structural changes in political institutions.

Market fragmentation will increase against the background of competition between states for generative AI, and access to rare metals, microprocessors and highly qualified human resources will be limited to create absolute advantages for certain states. The ongoing wars in various places around the world, such as the one in Ukraine, are “testing grounds” for generative AI, as well as means to control access to certain resources, especially rare metals.

Therefore, for some countries these wars are “necessary” because they accelerate technological competition and can create absolute advantages in the long run. The match is zero sum. The gain of one is proportional to the loss of the other.

Can asymmetric interdependence between countries be removed by generative AI? Probably not. It will be the opposite. I noticed the relationship between the USA and China in which each has a “strategic leverage of power” with blocking points / “chokepoints”. The USA still maintains a tech-nological advantage in AI, and China still has control over some rare metals used in IT.

Generative AI will produce transformations in political institutions in the free world. The magnitude and amplitude of these changes depend on the quality of democracy. At the same time, generative artificial intelligence will support captive institutions in dictatorial countries or countries with fragile democracies, because it facilitates social and political control among people, control over resource allocation and the rent-seeking system preservation. In dictatorial countries generative AI becomes a “panopticon”. Therefore, generative AI does not cause structural changes in political institutions in the absence of democracy. Moreover, in the absence of strict regulations, generative AI can remove democratic regimes.

On the other hand, generative AI will fuel social polarization in all countries where educational systems and labor markets do not adapt, which will lead to great cleavage.This situation is easily observable today, through the prism of political evolution in the free world: the USA, the countries of the European Union, especially those in Eastern Europe.

COMPETIŢIA PENTRU PUTERE GEOECONOMICĂ

Comparativ cu perioada 2008-2010 (Marea Recesiune) sau cu anul 2020 (pandemia Covid 19), trecem printr-o perioadă, în care, pe fondul evoluţiei rapide a inteligenţei artificiale generative, schimbările structurale în economia globală sunt inevitabile.

Există câteva centre de putere în IA generativă, precum SUA, China, Uniunea Europeană, Marea Britanie, unde se conturează alegerea în privinţa evoluţiei inteli-genţei artificiale generative dintre mai multe căi disponibile. Fiecare centru de putere, dintre cele pe care le-am enumerat mai sus (SUA, China, Uniunea Europeană, Marea Britanie), se află într-o secvenţă, în care îşi conturează transformarea / „dependenţa de o cale”, în funcţie de obiectivele de securitate naţională şi poziţia, pe care vor să o ocupe sau să o păstreze la scară globală.

Modelele de guvernare a inteligenţei artificiale (principii, organizare, manage-mentul riscului, etica), care conduc la această „nouă dependenţă de o cale”, sunt diferite. SUA şi Marea Britanie au ales politici, care încurajează dezvoltarea rapidă a IA generative cu investiţii public-privat, în care inovaţia este condusă de firme private, cu o interferenţă minimă a guvernului. Uniunea Europeană pune accent pe etică şi securitate, în care trebuie să se asigure confidenţialitatea datelor şi să se limiteze dezinformarea. China are o politică dirijistă şi agresivă, prin care caută să folosească IA generativă în scopuri politice, economice şi militare, care să-i asigure poziţia de lider tehnologic global, în care controlează şi manipulează informaţia la scară naţională şi globală. Fiecare model are puncte slabe. SUA şi Marea Britanie sunt mai expuse la deep-fake, dar pot dezvolta modele de IA generativă mai rapid decât ţările Uniunii Europene constrânse să pună accent pe etică şi securitate în detrimentul inovării. Prin urmare, Uniunea Europeană riscă să nu ţină ritmul.

China a exploatat modelele open-source create în lumea liberă şi creează pro-priile modele open-source de tip colaborativ (de ex. DeepSeek), cu costuri reduse şi accesibile unui număr mare de operatori. Dar aceste modele open-source sunt şi capcane, întrucât sunt accesibile dezvoltatorilor de software, care le pot utiliza la propriile programe customizate, ce devin astfel vulnerabile în materie de securitate. Pe de altă parte, China îşi dezvoltă propriile modele cu sursă închisă, dar nu poate investi la aceeaşi scară precum firmele nord-americane. Deşi face eforturi considerabile, China va rămâne câţiva ani în spatele SUA în ceea ce priveşte dezvoltarea inteligenţei artificiale generative.

Competiţia între state pentru IA generativă menţine fragmentarea pieţelor la scară globală, care s-a accentuat în 2022 odată cu atacul Rusiei asupra Ucrainei. SUA impun restricţii Chinei în materie de semiconductori şi în ceea ce priveşte pregătirea resursei umane, odată cu închiderea universităţilor americane studenţilor străini. China pare să reziste acestor restricţii şi politicilor tarifare, încercând să-şi dezvolte propriile tehnologii. Totuşi, colaborarea Chinei cu SUA şi alte ţări din lumea liberă nu se închide total. Fiecare deţine o „pârghie strategică de putere” cu puncte de blocare / „chokepoint”. SUA păstrează un avantaj tehnologic în materie de semicon-ductori şi inteligenţă artificială, iar China deţine încă un control asupra anumitor metalelor rare cu aplicaţii în IT şi în sectorul militar.

Competiţia între lumea liberă şi China se extinde în domeniul militar, unde echipamentele convenţionale, care nu sunt concepute modular şi fără inteligenţă artificială, sunt depăşite şi devin o investiţie nerentabilă. Mai mult, inteligenţa artificială generativă forţează statele lumii să investească permanent în echipamente militare pentru adaptare cu inteligenţă artificială inclusă. Războiul din Ucraina demonstrează că echipamentele militare sunt depăşite la aprox. 9-12 luni, urmare a inovaţiilor, care se produc în inteligenţa artificială.

TENDINŢE LA SCARĂ GLOBALĂ

a. Fragmentarea pieţelor şi restricţii
în ceea ce priveşte circulaţia liberă a tehnologiilor înalte

Odată cu războiul din Ucraina, pieţele la scară globală s-au fragmentat. Acest proces se accentuează urmare a războiului comercial declanşat de către administraţia Trump. SUA caută să ridice un zid, care să limiteze utilizarea tehnologiilor înalte de către China şi Rusia. Războiul tarifar atinge ţările Uniunii Europene, tocmai ca acestea să înţeleagă şi să se asocieze acestei politici, care limitează accesul Chinei şi Rusiei la tehnologii înalte. De exemplu, ASML, compania olandeză, care domină producţia de maşini de litografie utilizate pentru a crea semiconductori, a încetat să mai vândă Chinei echipamentele sale. Cu toate acestea relaţia Uniunii Europene cu China nu este închisă, întrucât ambele părţi au un punct comun de interes legat de tarifele comerciale şi pieţele de desfacere. Accesul limitat la tehnologii înalte (pro-ducţia şi accesului la semiconductori de înaltă performanţă) nu afectează doar China sau Rusia, ci şi ţări aliate SUA.

b. Blocurile politice şi economice remodelează legăturile globale

Pe măsură ce globalizarea devine istorie, se conturează blocurile aliniate politic şi economic. Pot fi identificate 4 blocuri: Uniunea Europeană +, America de Nord – Pacific, BRICS extins în zona africană având ca lider China şi Orientul Mijlociu. Uniu-nea Europeană + înseamnă o apropiere de zona Mercosur şi Canada. Ţările Orientului Mijlociu nu sunt încă unitare şi pendulează între Occident şi BRICS, fără să stabi-lească o linie de demarcaţie clară, cu excepţia Iranului.

Fiind deocamdată singura beneficiară a războiului ruso-ucrainean, China îşi consolidează influenţa în ţările ex-sovietice din Asia centrală şi creează o relaţie de dominare economică a Rusiei, deşi terenul în această ţară este nesigur şi situaţia se poate răsturna brusc. Pe de altă parte, China are un spaţiu de manevră destul de larg pe continentul african, unde a investit în comerţ, infrastructură şi sectorul minier.

c. Uniunea Europeană îşi ajustează relaţiile comerciale

Uniunea Europeană îşi întăreşte relaţiile cu Canada şi zona Mercosur, distan-ţându-se în acelaşi timp de Rusia. În acelaşi timp, Uniunea Europeană caută o deschi-dere faţă de unele ţări ex-sovietice din Asia centrală pentru a limita influenţa Rusiei şi a Chinei.

BĂTĂLIA PENTRU METALELE CRITICE ŞI PĂMÂNTURI RARE

Metalele critice şi mineralele din pământuri rare sunt resurse, ce ţin de secu-ritatea naţională a fiecărei ţări, având în vedere modul de utilizare în diferite industrii şi rezervele limitate, care se găsesc în diferite părţi ale lumii. Cel puţin 9 din 30 de minerale critice sunt esenţiale pentru infrastructura IT¹ şi 9² din 17 minerale din pământuri rare sunt critice pentru infrastructura IT.

„Conform datelor Conferinţei Naţiunilor Unite pentru Comerţ şi Dezvoltare (UNCTAD), China deţine 98,18% din producţia globală de galiu³, 95% din magneziu şi 82,72% din producţia de tungsten. China produce două treimi din metalele extrase din pământuri rare. Deşi este un producător de litiu, China nu controlează piaţa mondială. 80% din producţia de litiu este realizată de companii din ţări cu economii puternice: SUA, Australia, Chile, Portugalia, Argentina, Brazilia, Canada. Acelaşi lucru este valabil pentru cupru, cobalt, nickel, mangan, unde China, deşi este un producător semnificativ, nu are control.

China domină producţia de HPA – alumină de înaltă puritate (aplicaţie: energie regenerabilă, aplicaţii militare, baterii litiu-ion), dar Southern Ionics, cel mai mare producător de HPA din America de Nord, a lansat un proiect pilot în Mississippi în 2023 pentru a adapta HPA pentru aplicaţii în baterii”⁴.

China deţine 60% din producţia mondială de germaniu (susţine transmisia de date de mare viteză). Dar acest metaloid este produs şi în Canada, Finlanda, Rusia şi Statele Unite. Cea mai mare parte a germaniului este extras ca produs secundar din zinc. Se estimează o creştere de 60% a cererii globale de germaniu până în 2034. Prin urmare, China nu deţine un control absolut.

Japonia şi Coreea de Sud sunt lideri în producţia de „tiny wafers” din siliciu, care izolează cipurile, în timp ce China domină producţia de siliciu brut (79%) şi polisilicon de puritate ultra-înaltă (75%)⁵.

În ceea ce priveşte mineralele din pământuri rare, acestea se concentrează în China (44 mil. tone metrice), Vietnam (22 mil. tone metrice), Brazilia (22 mil tone metrice, India (6,9 mil. tone metrice), Australia (5,7 mil. tone metrice), Rusia (între 3,8-10 mil. tone metrice), SUA (1,9 mil tone metrice), Groenlanda (1,5 mil. tone me-trice), Myanmar (pământuri rare grele: disprosiu şi terbiu), Burundi.

China, care procesează 90% din mineralele din pământuri rare uşoare la nivel mondial, depinde de Myanmar pentru 57% din importurile sale de pământuri rare grele. Nu întâmplător China a investit în minele din Myanmar, unde controlul este deţinut de o juntă militară. Myanmar, Burundi şi Groenlanda au devenit zone de mare interes în ultimii ani pentru resursele, pe care le deţin.

O poziţie specială a dobândit Ucraina în ceea ce priveşte mineralele critice şi minerale din pământuri rare. În ceea ce priveşte minereurile din pământuri rare, se crede că Ucraina are patru zone, potrivit lui Erik Jonsson, geolog senior la Geological Survey din Suedia: Yastrubetske, Novopoltavske, Azovske şi Mazurivske. S-au făcut prospecţiuni în perioada URSS, dar nu se cunosc rezervele. Potrivit Institutului de Geologie din Ucraina, ţara deţine pământuri rare precum Lantan, Ceriu, Neodim, Erbiu şi Ytriu, Scandiu. Dar datele sunt clasificate. O parte semnificativă din aceste minereuri din pământuri rare se află pe teritoriul controlat de armata rusă. În schimb, Ucraina păstrează sub control cele mai importante zăcăminte de minereuri critice: titan, grafit, litiu şi galiu, iar rezervele sunt cunoscute.

China păstrează o „pârghie strategică de putere” cu puncte de blocare / „choke-point” în ceea ce priveşte anumite minerale din pământuri rare şi în procesarea acestora. Într-o negociere cu SUA este un punct important. Dar acest avantaj este relativ. Dezvoltarea tehnologiilor de procesare a pământurilor rare în SUA şi alte ţări din lumea occidentală este costisitoare, dar nu constituie o problemă insurmontabilă. Este doar o chestiune de timp.

INVESTIŢII ÎN IA GENERATIVĂ

La scară globală, investiţiile private în IA generativă au ajuns la 33,9 mld US$ în 2024 (+18,7% faţă de 2023) cu o cotă de aprox. 20% din totalul investiţiilor private în inteligenţa artificială (252,3 mld US $)⁶. Această valoare este modestă, dar nu include cercetarea şi dezvoltarea internă a corporaţiilor, finanţarea guvernamentală, infrastructura centrelor de date, producţia de hardware, producţia de semiconductori, cheltuielile pentru resursa umană. Investiţiile din SUA în IA generativă le depăşesc pe cele din China, Uniunea Europeană şi Marea Britanie la un loc cu 25,4 miliarde de dolari”⁷.

Pentru înţelegerea poziţiei, pe care o ocupă ţările, care investesc cel mai mult în inteligenţa artificială, şi care este decalajul între acestea este necesară clasificarea inteligenţei artificiale. Totodată, o asemenea clasificare arată când se vor produce alte joncţiuni critice.

Clasificarea inteligenţei artificiale după capacităţi (sursa: IBM)

Clasificarea inteligenţei artificiale după funcţionalităţi (sursa IBM)

Clasificarea Inteligenţei artificiale arată că omenirea se află în faza, în care perfecţionează Artificial Narrow AI / Inteligenţa artificială îngustă şi că majoritatea investiţiilor private şi publice sunt focalizate deocamdată pe acest tip de inteligenţă artificială. Nu sunt informaţii cu privire la modelele cu sursă închisă, în care se dezvoltă Inteligenţa Artificială generală (după capacităţi), sau la inteligenţa emoţională ca parte din teoria minţii (după funcţionalităţi). De asemenea, se investeşte în mod uzual în „maşini reactive”.

Clasificarea inteligenţei artificiale ne ajută totodată să observăm mai corect când se poate produce o nouă joncţiune critică, respectiv când se trece de la Artificial Narrow AI / Inteligenţa artificială îngustă la inteligenţa artificială generală, întrucât odată cu această trecere se vor produce schimbări structurale semnificative, în economie, în piaţa muncii, precum şi în instituţiile politice şi sectorul militar.

Ţările care vor ajunge mai rapid la inteligenţa artificială generală (după capa-cităţi) sau teoria minţii (după funcţionalităţi) vor deţine supremaţia în plan politic şi economic la nivel global. Dacă atingerea acestor obiective se realizează simultan de mai multe ţări, putem asista la o lume multipolară, dar de alt gen decât cea prezentă. Deocamdată, după investiţiile realizate şi cele programate în parteneriat public – privat, SUA pare să aibă şansele cele mai mari să dezvolte inteligenţa artificială generală.

Totuşi, un asemenea progres este condiţionat de investiţiile realizate nu doar în modelele de inteligenţă artificială per se, ci şi în lanţul de valoare.

În inteligenţa artificială, lanţul de valoare⁸ este compus din resursa umană înalt calificată pregătită în universităţi, firmele de hardware (Nvidia în SUA, ASML în Europa şi TSMC în Taiwan) focalizate pe proiectarea şi fabricarea semiconductorilor esenţiali, firmele, care furnizează infrastructura fizică (servicii cloud şi centre de date, crearea de cipuri personalizate şi construcţia modelelor lingvistice), firme – dezvoltatori de aplicaţii, firme de tip integratori. Aş adăuga la lanţul de valoare firmele, care exploatează şi prelucrează resursele minerale critice şi mineralele extrase din pământuri rare, ca să înţelegem că trecerea de la Artificial Narrow AI / Inteligenţa artificială îngustă la Inteligenţa Artificială Generală este o competiţie, ce se desfă-şoară pe fronturi diferite şi foarte largi. De exemplu, bătălia pentru Ucraina nu are doar o miză geopolitică, ci şi una geoeconomică focalizată pe resurse minerale critice. Bătălia pentru Taiwan are ca miză semiconductorii de înaltă eficienţă, pe care China nu îi produce. Competiţia pentru câştigarea de influenţă pe continentul african are ca miză păstrarea unor puncte de blocare / „chokepoint” de către China într-o viitoare negociere cu SUA, Marea Britanie sau Uniunea Europeană.

ACCENTUAREA DECALAJELOR DE DEZVOLTARE

IA generativă alimentează disparităţile de dezvoltare economică între state, regiuni şi companii. Aceste decalaje de dezvoltare sunt influenţate de regimul politic, reglementări, infrastructura necesară dezvoltării IA generative, calificarea resursei umane, mediul cultural dintr-o ţară.

Firmele, care vor reuşi să treacă de la Artificial Narrow AI / Inteligenţa artifi-cială îngustă la Inteligenţa Artificială Generală, devin „sisteme scalabile” şi vor în-registra creşteri exponenţiale greu de recuperat de alte firme. Un asemenea fenomen cred că poate surveni în firmele, care fabrică semiconductori de înaltă tehnologie (nu orice tip de semiconductori), firmele, care furnizează cipuri personalizate, şi firme – dezvoltatori de aplicaţii. În industria manufacturieră convenţională (de ex. construcţii de maşini) se va înregistra acelaşi fenomen, pe măsura adaptării inteligenţei artificiale generale. După modelul revoluţiei industriale 4.0 este nivelul „cognitive computing”⁹.

IMPLICAŢIILE INTELIGENŢEI ARTIFICIALE ÎN PIAŢA MUNCII

Asimetriile de putere între ţări se accentuează pe măsură ce unele parcurg mai rapid faza de tranziţie de la Artificial Narrow AI / Inteligenţa artificială îngustă la Inte–ligenţa Artificială Generală. În paralel există o evoluţie către revoluţia industrială 4.0, unde s-a ajuns în stadiul interconectării sistemelor fizice cu cele digitale şi la cloud computing.

Organizarea producţiei industriale se reconfigurează concomitent cu introdu-cerea unor noi procese de producţie. Dar o asemenea ajustare structurală nu se produce rapid, întrucât costurile sunt mari, fie urmare a constrângerilor legate de Green Deal, fie din cauza politicilor SUA de majorare a taxelor vamale, care limitează schimburile economice, inclusiv transferul de tehnologii. Dacă astăzi încă domină producţia de masă şi producţia de masă customizată, peste câţiva ani producţia perso-nalizată va avea valoarea adăugată cea mai mare în SUA, Uniunea Europeană, Japonia, Australia, Canada. Fabrica de astăzi se transformă în fabrica de tip „smart”, în care se combină sistemele fizico-cibernetice / cyber-physical systems, Internet of Things / internetul lucrurilor, cloud computing şi într-un orizont de timp apropiat computaţia cognitivă.

Într-un orizont de timp de 7-10 ani cererea pentru forţă de muncă specializată în programarea inteligenţei artificiale va creşte, iar cererea pentru cei fără calificare digitală va scădea dramatic, indiferent de calificarea „principală” (constructor, inginer în industrie etc.).

Piaţa muncii este globalizată pe anumite segmente, cum este cel IT şi în furni-zarea serviciilor. Dar acest fenomen începe să se restrângă ca urmare a fragmentării pieţelor.

Dacă apare o reducere de costuri prin robotizare, fabrici întregi, care în pre-zent produc bunuri de masă customizate şi sunt localizate în Asia, se vor localiza mai aproape de ţările de origine. Vor fi păstrate în ţările Lumii a treia în principal acele fabrici pentru producţia de masă şi parţial fabricile, care produc cu valoare adăugată înaltă. Dacă luăm în considerare politica de „reshoring” / repatrierea capitalului, procesul va fi controlat şi selectiv, nicidecum un fenomen pe scară largă, întrucât relocarea este costisitoare. Mediul instituţional prielnic afacerilor, mărimea pieţei şi reducerea costurilor nu vor mai constitui singurele criterii de localizare / transfer sau de relocare / „reshoring” a capitalului productiv. Pregătirea forţei de muncă şi diversificarea furnizorilor de materii prime pentru a reduce dependenţele vor juca un rol mai important în deciziile investiţionale.

Bibliografie

1. Carsten Jung: The New Politics of AI Why Fast Technological Change Requires Bold Policy Targets, Institute for Public Policy Research, February 2025

2. Sidney Verba, “Sequences and Development,” in Leonard Binder, James S. Coleman, Joseph LaPalombara, Lucian W. Pye, Sidney Verba, and Myron Weiner, Crises and Sequences in Political Development (Princeton: Princeton University Press, 1971), 308

3. Karen Ward, Tilmann Galler, Maria Paola Toschi, Hugh Gimber, Vincent Juvyns, Aaron Hussein, Max McKechnie, Natasha May, Zara Nokes, J.P. Morgan: Asset Managemen: AI investing: More broadening than bubble, 2024

4. Giovanni Capoccia and R. Daniel Kelemen: “The Study of Critical Junctures. Theory, Narrative, and Counterfactuals in Historical Institutionalism”, World Politics 59 (April 2007), 341-69

5. Stanford University: Artificial Intelligence Index Report 2025

6. Volodymyr A. Mykhailov1, Oleksandr V. Hrinchenko and Boris I. Malyuk: Exploration and mining perspectives of the critical elements for green technologies in Ukraine, Institute of Geology, Taras Shevchenko National University of Kyiv, 2022