❗️Реальность против истерии: что на самом деле происходит с рынком труда из-за ИИ

Несмотря на громкие заголовки о «конце белых воротничков» и волнах увольнений в Coinbase, Meta и Cisco, экономические данные не подтверждают массового вытеснения работников искусственным интеллектом. Уровень безработицы в профессиях, наиболее уязвимых перед ИИ, даже ниже, чем в остальных секторах, а массового перетока кадров в «безопасные» физические профессии не наблюдается.

Эрика МакЭнтарфер, бывший глава Бюро статистики труда США, а ныне научный сотрудник Стэнфорда, отмечает: «Все доступные данные говорят о том, что влияние ИИ на рынок труда пока минимально. Это удивляет многих, но не должно — исторически инновациям требуется время, чтобы трансформировать бизнес, и лишь затем — рынок труда». По данным переписи США, лишь одна из пяти компаний использует ИИ в каких-либо бизнес-функциях.

Рынок труда действительно сложен для молодых специалистов — безработица среди недавних выпускников колледжей достигла 5,6%, что сравнимо с периодами после пандемии и кризиса 2008 года. Однако связывать это исключительно с ИИ преждевременно: экономисты говорят о «low-fire, low-hire» экономике, вызванной комплексом макроэкономических факторов. Пока нет убедительных доказательств, что текущие проблемы — предвестник тотальной автоматизации, а не временное явление.

#AI #Economy #JobMarket #Business

🗂 Экономист против паники: ИИ не уничтожит рабочие места

Трудовой экономист Кэтрин Энн Эдвардс разбирает главный миф Силиконовой долины — что искусственный интеллект создаст «праздный класс» безработных. Она категорически отвергает эту идею, называя её классовой и унизительной для американских работников. «Американский работник — невероятное существо, и он не заслуживает того, чтобы его списывали со счетов», — заявляет Эдвардс.

Эдвардс согласна с тем, что паника вокруг ИИ преувеличена, но предупреждает: США совершенно не готовы к массовой безработице. Она указывает, что уже сейчас существует множество людей без работы, которым просто отказали в помощи. Решения известны: реформа страхования по безработице и системы здравоохранения, субсидии на переезд для поиска новой работы, повышение налога на наследство. Вопрос лишь в политической воле.

Экономист называет себя «циничным оптимистом»: «Самая низкая планка — это и есть источник наибольшего оптимизма, потому что я чувствовала бы себя совсем иначе, если бы мы хоть что-то попробовали».

#BUSINESS #economy #labormarket #unemployment #technology

↗️ Deepseek возглавил рейтинг быстрорастущих софтверных вендоров Ramp в июне 2026 года

Китайская AI-модель Deepseek стала лидером среди самых быстрорастущих софтверных вендоров по версии платформы Ramp, отслеживающей реальные транзакции более 50 000 компаний. Главный экономист Ramp Ара Харазанян отмечает, что американские компании платят Deepseek напрямую и передают данные через его платформу — речь не о self-hosted open-source, а о прямом использовании китайского сервиса.

Deepseek V4, запущенный в конце апреля, не дотягивает до лучших западных моделей по общей производительности, но стоит на порядок дешевле. Разрыв в цене значительно превышает разрыв в качестве, что и движет спросом. В январе 2025 года Deepseek уже переживал краткий хайп (0,3% внедрения среди американских компаний), но затем упал до 0,1%. Теперь — новый всплеск.

Харазанян предупреждает о рисках безопасности и конкуренции при прямом использовании китайских моделей и сомневается, что тренд устойчив. Тем не менее, данные Ramp показывают: растут и инференс-платформы (Fireworks AI, fal AI, DeepInfra), через которые компании запускают open-source модели вместо оплаты OpenAI или Anthropic. Это ранние признаки «токен-экономики», где выбор модели всё чаще определяется соотношением цены и производительности.

#AI #Deepseek #Money #Vendors #Economy

💵Китай вложит $295 млрд в ИИ-инфраструктуру с 80% отечественных чипов

Пекин готовит масштабную пятилетнюю программу инвестиций в размере 2 трлн юаней ($295 млрд) для создания национальной сети центров обработки данных. Согласно проекту Госкомитета по развитию и реформам, не менее 80% оборудования, включая ИИ-чипы, должно быть отечественного производства — в первую очередь от Huawei. Это фактически заблокирует поставки Nvidia и AMD.

Основными операторами дата-центров выступят госкомпании China Mobile и China Telecom. Финансирование пойдет за счет сверхдолгосрочных гособлигаций, госфондов, банковских кредитов и частного капитала. К 2028 году разрозненные ЦОДы планируется объединить в единую сеть. С учетом инфраструктуры энергоснабжения общий объем вложений может достичь 5 трлн юаней.

Параллельно Тайвань впервые рассматривает введение уголовной ответственности за контрабанду ИИ-чипов в Китай. Сейчас такие действия не являются уголовным преступлением — власти могут преследовать только по второстепенным статьям, например за подделку документов. В мае уже были арестованы подозреваемые в переправке серверов Nvidia через Японию в Гонконг.

#Ai #Business #Chips #Economy #Nvidia

💵Компании тратят $7 500 на сотрудника в месяц на ИИ

Согласно отчёту Ramp AI Index, компании, наиболее активно внедряющие искусственный интеллект, тратят около $7 500 в месяц на одного сотрудника на ИИ-инструменты и вычислительные мощности. Эта сумма пока не превышает зарплату инженера, но тренд очевиден: расходы на AI стремительно растут.

Недавно топ-менеджер Nvidia заявил, что стоимость вычислений уже превышает зарплаты его сотрудников. А CEO стартапа Mercor сообщил, что компания тратит больше на токены для внутренних AI-агентов, чем на фонд оплаты труда. Предприятия буквально «сжигают» бюджеты на токены, пытаясь масштабировать использование больших языковых моделей и автоматизировать рабочий процесс.

Эксперты отмечают, что такая динамика ставит перед бизнесом новый вопрос: не приведёт ли тотальное внедрение AI к тому, что затраты на «цифровых сотрудников» превысят расходы на живых людей? Пока это скорее исключение, но индекс Ramp показывает, что разрыв сокращается.

#Business #AI #Price #Economy #Tokens #Salary

💲Эндрю Янг: следующая большая стартап-возможность - снижение стоимости жизни

Бывший кандидат в президенты США и предприниматель Эндрю Янг считает, что на фоне сжатия доходов из-за AI главная ниша для стартапов - не извлечение прибыли, а возврат денег клиентам. Вдохновившись примером Cost Plus Drugs Марка Кьюбана (продажа лекарств по себестоимости), Янг запустил Noble Mobile - виртуального оператора сотовой связи, который возвращает абонентам часть платы за неиспользованный трафик.

«AI высосет много стоимости и рабочих мест, а американцы оглянутся и спросят: как мне удовлетворить базовые потребности?» - заявил Янг в интервью TechCrunch. Он убеждён, что бизнес-модели, построенные на снижении стоимости жилья, еды, топлива, образования и связи, станут «очень богатой жилой возможностей». Noble Mobile уже приносит «миллионы долларов выручки» и обслуживает «тысячи и тысячи» клиентов, оставаясь прибыльным на уровне одного пользователя.

Янг остаётся сторонником универсального базового дохода, но признаёт: государство может неэффективно распределять собранные средства. Рынок способен создать «прямую связь между деньгами и людьми» быстрее, чем политика. Однако инвесторы пока скептичны: один из них прямо сказал Янгу: «Люблю тебя, Эндрю, хочу работать с тобой - если бы ты только сделал из этого AI-компанию, мы бы вложились».

#Business #AI #Startup #Economy #NobleMobile #AndrewYang

↗️ Акции Zhipu взлетели на 48% после повышения таргета от JPMorgan

Акции китайского разработчика AI-моделей Zhipu резко выросли после того, как JPMorgan Chase & Co. повысил целевую цену бумаг компании и назвал её фаворитом в борьбе с прямым конкурентом MiniMax. Zhipu, торгующаяся под тикером Knowledge Atlas Technology JSC, подорожала на 48% в понедельник - это один из самых сильных скачков с момента успешного первичного размещения в Гонконге в начале года.

Вместе с MiniMax, чей дебют на рынке состоялся на день позже, Zhipu находится на передовой волны китайских стартапов, разрабатывающих инструменты искусственного интеллекта, способные конкурировать с лучшими американскими аналогами. Рост котировок подтверждает сохраняющийся интерес инвесторов к китайскому AI-сектору, несмотря на общую волатильность рынка.

#Ai #Business #Zhipu #Stock #Economy

❓Почему Южная Корея так любит ИИ?

Южная Корея демонстрирует самый высокий уровень оптимизма в отношении ИИ среди всех развитых стран: лишь 16% корейцев испытывают беспокойство по поводу технологий (для сравнения — 50% в США). Большинство жителей страны используют ИИ ежедневно — от автоматизированных иммиграционных стоек в аэропорту до «ИИ-остановок» с мультиязычными киосками в Gangnam и роботов-доставщиков у подъездов.

Энтузиазм не случаен: правительство последовательно продвигает ИИ как двигатель экономического роста. Президент Lee Jae-myung поставил цель войти в «тройку ведущих ИИ-держав» вместе с США и Китаем. Уже запущен проект национальной ИИ-модели, закуплены огромные вычислительные мощности, а Samsung и SK Hynix (ключевые поставщики памяти для Nvidia) получают щедрые налоговые льготы. В 2024 году принят AI Basic Act — один из первых в мире законов, стимулирующий развитие ИИ при минимальном регулировании.

Ключевой фактор — исторический опыт: технологии вытащили страну из бедности после Корейской войны. Сначала сталь и корабли, затем полупроводники, широкополосный интернет, смартфоны — и теперь ИИ. Корейцы верят, что технологический прогресс — единственный путь укрепить место страны в мире.

#AI #Tech #Economy #SouthKorea #Progress

🖤 CFO и новая экономика ИИ: Cursor запускает совет финансовых директоров

Расходы на ИИ перешли из разряда экспериментальных в операционные — в 2025 году они достигли $1,5 трлн по всему миру. Однако, по данным McKinsey, лишь 39% организаций могут отследить связь между инвестициями в ИИ и ростом EBIT. Чтобы решить эту проблему, Cursor анонсировал CFO Council — рабочую группу финансовых лидеров, которая займётся созданием метрик и фреймворков для оценки окупаемости AI-трат.

Совет будет собираться ежеквартально в разных городах мира. Участники обсудят, как привязать расходы на ИИ к реальной ценности для бизнеса. В основу лёг анализ BCG с использованием данных Cursor: компании из верхнего квинтиля по потреблению токенов показали медианный рост выручки на 16,5% год к году против 5,1% у нижнего квинтиля.

Исследование Cursor также выявило сильную неравномерность: p99 разработчики пишут в 46 раз больше AI-строк в день, чем средний пользователь, а стоимость одного агент-запроса варьируется почти в 9 раз между разными моделями. 84% опытных пользователей Cursor уже используют несколько моделей еженедельно — это снижает затраты при росте производительности.

#AI #Cursor #Economy #CFO #Business

✔️ «Это афера»: Эд Зитрон в The Diary of a CEO объясняет, почему ИИ-пузырь лопнет в 2027‑м

Полезный противовес к потоку релизов: британский критик Эд Зитрон - автор рассылки «Where's Your Ed At» и подкаста «Better Offline» - пришёл к Стивену Бартлетту с тезисом, что генеративный ИИ по своей сути con, афера. Не потому, что технология не работает вообще, а потому что её продают как магию, которая заменит все работы и вылечит рак, тогда как по факту это «скучный облачный софт» - дорогой, убыточный и ненадёжный в основе.

Самый наглядный его аргумент это сравнение с AWS. Amazon шёл к прибыльности облака двенадцать лет, с 2003 по 2015 год, потратив за всё это время 29,7 млрд долларов капзатрат с поправкой на инфляцию. По словам Зитрона, около 70% всей ИИ-выручки у крупных игроков приходит от OpenAI и Anthropic, то есть от двух убыточных компаний, которые не могут существовать без денег от тех же самых корпораций: Amazon отправил OpenAI $50 млрд и Anthropic $5 млрд, Google - Anthropic $10 млрд.
У Microsoft за только что закончившийся 2026 финансовый год, по данным Bloomberg, ИИ принёс около $34,33 млрд, из которых $24,1 млрд - от OpenAI; остаётся примерно $10 млрд при $115 млрд капзатрат за год и планах на $175 млрд. NVIDIA продала GPU на $215,9 млрд. Арифметика, по Зитрону, не сходится ни в одном месте.

Второй удар - по экономике подписок. Ссылаясь на исследование SemiAnalysis, он приводит цифры: на тарифе ChatGPT за $200 в месяц можно сжечь токенов на $14 000, у Anthropic - на $8 000, а на двадцатидолларовом плане - на $400. Пользователь этого не видит, он видит «двадцатку в месяц». Отсюда убыток OpenAI в $20,9 млрд за прошлый год. Показательный момент: когда примерно в марте 2026 года попытались перевести корпоративных клиентов на реальную стоимость, Uber выжег годовой бюджет на токены за три месяца, а Сэм Альтман признал, что у людей с этим «большая проблема». Ещё один неудобный тезис: качество софта в больших компаниях, по наблюдению Зитрона, не растёт, а падает - по мере того как бизнес не просто разрешает, а требует использовать LLM.

Основные тейки Зитрона ⬇️

1. ИИ не создаёт экономического роста - все эти компании работают с ужасающим убытком, и никто не может сказать, что идёт к прибыльности.
2. ИИ не заменит все рабочие места: экономических данных, подтверждающих это, просто нет.
3. США не нужно тратить триллионы, чтобы победить Китай, - гонка ведётся ради самой гонки.
4. «Что если модели попадут не в те руки?» Они уже в них - у Цукерберга, Альтмана и Амодеи.
5. Сверхинтеллект - миф, который продают техномиллиардеры.
6. Дата-центры могут обернуться долговой бомбой на $500 млрд.
7. После этого пузыря не останется даже истории спасения: ИИ-GPU ни на что другое не годятся, в отличие от железных дорог или оптоволокна.
8. Годовой run-rate как метрика ничего не значит - компании нигде его не определяют и меняют смысл каждый раз.
9. Галлюцинации безопасны, пока это цена акции в черновике; в медицинской транскрипции или финансовой модели хедж-фонда - уже нет.
10. Точка обрушения, по его прогнозу, - 2027 год, и за ним последует «технологическая депрессия».

Бартлетт спорит по делу - приводит аналогию с автомобилями, которые тоже сначала ломались и не имели экономики, и данные по внедрению: 88% организаций регулярно используют ИИ хотя бы в одной функции, в его собственной компании - 95% сотрудников ежедневно. Зитрон отвечает двумя ходами.
Во-первых, это не добровольное внедрение: Gemini лезет из Google Docs, Copilot из Word, Rufus из Amazon, а медиа три года пугают людей отставанием. Во-вторых, закон Мура к GPU не применяется, и аналогия с машинами хромает: тогда в автопром не шли все математики мира и правительства не твердили об неизбежности. На вопрос про рост продуктивности он замечает, что метрика «больше отгруженного кода» так же абсурдна, как «лучший писатель в мире, потому что у него длинная рассылка».

#Business #AI #Bubble #OpenAI #Economy