Удешевление технологий означает их повсеместность, а не спад.

Вот уже больше года из каждого утюга – от друзей и родных до ленты в X и роликов на YouTube – я слышу одно и то же: бум искусственного интеллекта вот-вот лопнет, как пузырь доткомов. Оценки компаний кажутся безумными, все только об этом и твердят, и витает это стойкое ощущение “слишком хорошо, чтобы быть правдой”. Я понимаю, откуда берутся такие сравнения. Но я убежден, что они в корне неверны, и разница здесь куда существеннее, чем принято считать.

Пока все спорят, не переоценены ли акции Nvidia, настоящие экономические угрозы скромно прячутся в тени этих дискуссий.

Стоит взглянуть на цифры, и сходство испаряется

Крах доткомов случился потому, что за плечами многих фирм не было ничего, кроме пустых обещаний. Pets.com торговала кормом для собак себе в убыток. Webvan сулила доставку продуктов, которая так и не вышла на окупаемость, а иные проекты и вовсе были чистейшим мошенничеством. Когда реальность постучала в дверь, индекс Nasdaq в период с 2000 по 2002 год рухнул на 78%.

Нынешние титаны ИИ – птицы совсем другого полета. В 2025 финансовом году компания Nvidia отчиталась о выручке в 130,5 млрд $ – это на 114% больше, чем годом ранее, при операционной прибыли в 81,5 млрд $. В последнем отчетном квартале выручка достигла 57 млрд $ (рост на 62% к прошлому году), а в годовом исчислении компания уверенно приближается к отметке в 200 млрд $. Доход одного лишь сегмента центров обработки данных составил 115,2 млрд $ за фискальный год, показав рост на 142%.

Это не стартапы-пустышки, которые сжигают венчурный капитал в надежде когда-нибудь нащупать бизнес-модель. Облачные провайдеры уже вовсю зарабатывают на ИИ-сервисах. Azure от Microsoft, облачный сегмент Google, AWS от Amazon – все они генерируют реальные денежные потоки, получая плату от корпоративных клиентов за вычислительные мощности. Инфраструктура существует. Клиенты на месте. Продукт работает. В 1999 году ни одной “среднестатистической” компании из эпохи доткомов такое и не снилось.

Могут ли биржевые котировки оторваться от реальности? Разумеется, на то он и рынок. Могут ли некоторые ИИ-стартапы с нулевым доходом обнулиться? Бесспорно. Но сравнение с пузырем, построенным на фиктивной отчетности и пустых счетах, просто не выдерживает критики. Даже если завтра закроется каждый первый ИИ-стартап, у Nvidia останутся ее 130,5 миллиарда выручки. Дата-центры никуда не денутся. Чипы – это физическое оборудование, которое продолжит обрабатывать данные. От Pets.com остались лишь кукольный носок из рекламы да склад нераспроданных лежанок для собак. В этом и вся разница.

Парадокс Джевонса: почему дешевый ИИ – это не меньше, а больше ИИ

Вот в чем кроется главная причина, почему я считаю нынешний бум не спекулятивной лихорадкой, а глубоким структурным сдвигом.

В 1865 году Уильям Стэнли Джевонс подметил одну курьезную вещь, касающуюся угля. Когда Джеймс Уатт сделал паровые двигатели более эффективными, все решили, что Британии теперь нужно будет меньше угля. Произошло ровно обратное: потребление взлетело до небес. Удешевление энергии на единицу работы сделало паровые машины доступными для множества заводов. В итоге суммарно угля стали жечь больше, а не меньше. Эффективность не снизила спрос – она высвободила его.

Ровно это мы наблюдаем сейчас со стоимостью инференса (работы готовых моделей). Платформа Vera Rubin от Nvidia (представленная на CES 2026 и уже запущенная в производство) обеспечивает десятикратное снижение стоимости токена по сравнению с архитектурой Blackwell. Скорость работы выросла в пять раз, а для обучения тех же моделей теперь требуется вчетверо меньше графических процессоров!

Наивный взгляд: “Отлично, теперь нам понадобится меньше чипов”. Взгляд через призму Джевонса: “Инференс стал в 10 раз дешевле, а значит, задачи, которые раньше не срастались по деньгам, внезапно обрели смысл”. Специализированные внутренние инструменты, микроавтоматизация, ИИ-агенты для сложных рабочих процессов, вайбкодинг, когда человек просто описывает задачу, а агенты ее собирают. Каждое новое приложение порождает постоянный спрос на инференс. Стоимость одного токена падает, но общее потребление токенов улетает в стратосферу.

И это не пустые теории. Согласно прогнозу JLL Global Data Center Outlook на 2026 год, мощность дата-центров во всем мире в начале 2026 года составит около 103 ГВт, из которых на долю ИИ придется порядка 25%. К 2030 году прогнозируется удвоение мощностей до 200 ГВт, а доля ИИ вырастет до 50%. Совокупный годовой темп роста мощностей в 14% – это не результат чьих-то спекулятивных ставок. Это ответ на реальный и растущий спрос. Сама JLL резюмирует: “Показатели рынка недвижимости не указывают на наличие пузыря”. Глобальная занятость мощностей составляет 97%, а 77% строящихся объектов уже забронированы арендаторами.

Похожие процессы мы видели и в других отраслях. То, что когда-то было суперкомпьютером размером с цех, сегодня лежит в кармане обычного жителя развивающейся страны. Китайская BYD теснит автопром Европы и США, выпуская дешевые электромобили, которые стремительно совершенствуются и стоят дешевле машин с ДВС. Персональные компьютеры, Генри Форд – все они начинали с клиентов, которых не замечали тогдашние лидеры рынка. Кривая снижения себестоимости и масштабное производство сделали остальное. Человечество уже не раз наблюдало подобные трансформации в прямом эфире. Здесь та же динамика. ИИ не просто заменяет существующий рынок – он создает под ним новый, гораздо более масштабный пласт, который разрастается по мере удешевления технологий.

Парадокс Джевонса в действии. Автор справедливо отмечает: чем дешевле становится инференс, тем больше задач мы готовы на него загружать. Именно поэтому доступ к разным моделям – не роскошь, а необходимость для тех, кто хочет быть на передовой. BotHub даёт возможность экспериментировать с топовыми нейросетями (GPT-5.4, Claude 4.6, Gemini и др.) в одном окне, не переплачивая за отдельные подписки.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Аналогия с печатным станком

На мой взгляд, ближайший исторический аналог происходящего сейчас – вовсе не бум доткомов, а изобретение печатного станка.

До Гутенберга чтение и письмо были уделом избранных – узкой касты интеллектуалов на службе у церкви или королей, которые, к слову, сами нередко были неграмотными. Переписывание книги вручную занимало месяцы. Доступ к информации преграждало “бутылочное горлышко” – колоссальная трудоемкость процесса. Но появился печатный станок, превративший тиражирование текстов в дело копеечное, и всего за одно поколение уровень грамотности взлетел до небес. Возникли новые формы производства знаний, о которых раньше никто и помыслить не мог. А люди, которые прежде переписывали книги от руки, вовсе не остались не у дел. Они стали исследователями, редакторами, переводчиками и учеными, чья работа стала на порядок продуктивнее, потому что то самое препятствие исчезло.

То, что мы наблюдаем в сфере ПО и интеллектуального труда сегодня, – это, по сути, мир накануне появления печатного станка. Элитарный навык становится достоянием масс. Даже без всякого ИИ те задачи, которые мне удавалось автоматизировать с помощью bash-скриптов, API и вебхуков, делали меня чуть эффективнее большинства обычных офисных сотрудников. И дело было не в том, что я умнее, а в том, что я владел инструментами, которые существовали десятилетиями, но оставались слишком герметичными и сложными для большинства.

Теперь же такие инструменты, как Claude и Cursor, дают эти возможности даже моим родителям – через будущие версии Siri в их телефонах.

Печатный станок не лишил работы великих ученых. Он сделал их труд плодотворнее и вызвал небывалый всплеск человеческого творчества, плоды которого стали доступны каждому. Скорее всего, с ИИ произойдет то же самое.

ИИ как машина дефляции

Уже много лет по сети гуляет график, наглядно показывающий разрыв в потребительских ценах в США. За последние два десятилетия стоимость промышленных товаров (телевизоров, одежды, программного обеспечения, игрушек) в реальном выражении рухнула благодаря глобализации и автоматизации. В то же время цены на услуги, требующие живого человеческого труда (здравоохранение, образование, жилье, страхование, уход за детьми), взлетели до небес.

Закономерность очевидна: всё, что можно перенести в офшор или автоматизировать, дешевеет. Всё, где требуется присутствие живого человека в конкретном месте и в конкретное время, дорожает. Весь нынешний кризис стоимости жизни в США – это история о секторах, где затраты на оплату труда никак не удается снизить.

Искусственный интеллект меняет правила игры. Не заменяя врачей и учителей поголовно, а делая каждого из них в разы эффективнее. Я сейчас работаю в сфере здравоохранения. Нам катастрофически не хватает рентгенолаборантов, чтобы закрыть все смены во всех клиниках. Но диагностика с применением ИИ не отменяет потребность в человеке. Она делает обследования дешевле и доступнее для большего числа медучреждений, что на самом деле лишь увеличивает спрос на квалифицированных специалистов. Человек остается в связке с пациентом – для принятия решений, для врачебного суждения, для всего, где нужны руки и глаза в кабинете. ИИ же берет на себя роль “пропускного пункта”, устраняя заторы в обработке данных.

К 2030 году поколение беби-бумеров будет выходить на пенсию темпами по 4 миллиона человек в год. Это самый массовый и продолжительный исход из рабочей силы в истории США. Без резкого роста производительности, который компенсировал бы сокращение числа работающих, инфляция в сфере услуг ускорится, расходы на соцобеспечение и медицину раздуются, и вся финансовая система затрещит по швам. ИИ – один из немногих весомых противовесов этой неумолимой демографической арифметике.

Чего ИИ не сделает

Я не питаю утопических иллюзий. Любой инструмент сам по себе лишен морали – выбор делают люди, которые его держат в руках.

Развитие больших языковых моделей (LLM) рано или поздно упрется в “плато” по закону Парето. Темпы роста, которые сегодня кажутся экспоненциальными, в какой-то момент замедлятся. ИИ станет фундаментом для других новшеств, но некоторым из них придется подождать, пока не появится иная структура интеллекта, пока производство энергии не догонит потребности или пока не будет устранено какое-то другое препятствие. Сочетание технологий важнее каждой из них в отдельности. Огромные спутники-баллоны из майларовой пленки, от которых Bell Labs отражала радиоволны, были лишь первыми робкими шагами, чтобы потом смог полететь настоящий Telstar. Но для успеха Telstar требовалась не только идея спутника, но и другие изобретения – например, солнечные батареи.

Безболезненно не будет. Скорее всего, мы стоим на пороге промышленной революции для белых воротничков и нас ждут потрясения масштаба борьбы ремесленников с промышленниками, а может, и сопутствующий хаос. Но если смотреть на картину в целом, жизнь людей станет ощутимо лучше: качественнее медицина, шире возможности. Ровно это индустриализация сделала с едой: она стала настолько доступной, что 90% фермеров лишились работы, но зато большинство людей перестали голодать.

Главный закон экономики, о котором часто забывают в подобных спорах: человеческие желания безграничны. Людям мешают получать желаемое или необходимое лишь нехватка ресурсов и денег. Индустриализация сделала доступной еду. Глобализация – промышленные товары. ИИ, скорее всего, сделает то же самое с вещами, которые мы можем вообразить сегодня, и с теми, о которых даже не догадываемся.

Подумайте о человеке, родившемся в 1890 году. Мог ли он представить, что на веку его поколения люди высадятся на Луну? Или хотя бы появление лоукостеров вроде RyanAir?

Настоящие риски притаились совсем не там

Если бум ИИ не несет в себе экзистенциальной угрозы, то где же она?

Об этом я подробно рассуждал в статье “Несущая стена”: это и рынок частного кредитования объемом 3,5 трлн $, который азартно играет на пенсионные накопления; и крах схем поглощения в частном капитале на фоне нормализации процентных ставок; и 265 млрд $ рыночной капитализации, в одночасье испарившихся у управляющих альтернативными активами. Структурные риски, подтачивающие экономику, возникли еще за десять лет до всякого ИИ. Постковидная усталость потребителей, стагнация реальных зарплат в сфере услуг, политика “продлевай и притворяйся” в частном капитале, раздутая дешевыми деньгами эпохи пандемии, а также дефицит на рынке недвижимости Китая и кризис перепроизводства – ни одна из этих проблем не вызвана искусственным интеллектом. Напротив, невероятные успехи ИИ-сектора частично маскируют эти бреши, и винить ИИ в том, что экономика кажется “сломанной”, – значит перепутать симптом с диагнозом.

“Вайб-рецессия” – когда цифры вроде бы в норме, а ощущения у людей тревожные – вполне реальна. Рост ВВП сейчас держится на трех китах: государственных расходах, здравоохранении и инвестициях в технологии. Остальная часть экономики – та, в которой живет большинство из нас, – растет едва ли на 1%. ИИ – это одна из тех опор, что удерживают общие показатели от падения, а вовсе не то, что тянет их вниз.

Если ИИ возьмет на себя бюрократическую волокиту в медицине и страховании, став верным помощником врачей, это снизит одну из самых быстрорастущих статей расходов для населения. И это не приведет к массовым увольнениям. Население стареет и потребляет всё больше медицинских услуг. Автоматизация позволит персоналу сосредоточиться на живом общении с пациентами, а не на заполнении бесконечных бланков и отчетности, раздувающей накладные расходы до миллиардов.

Если ИИ поможет застройщикам быстрее возводить доступное жилье и прорубать просеку в бюрократических дебрях, или строить высокоскоростные магистрали (что в реальности упирается не в нехватку бетона, а в кипы согласующих бумаг) – это и будет экономика, работающая на благо людей. Снижение трудозатрат в сфере потребительских услуг станет для всех нас настоящим благословением.

На мой взгляд, в свежей работе Citrini Research парадокс Джевонса практически проигнорирован. Они моделируют влияние ИИ как процесс линейного вытеснения: мол, технологии становятся лучше, рабочих увольняют, доходы падают, наступает рецессия. Но это слишком упрощенный, наивный подход. Экономический “пирог” будет расти, а не просто перераспределяться. И даже если он не будет расти так стремительно, как надеются оптимисты, ИИ уже сейчас компенсирует упадок в тех секторах, что начали сжиматься еще до его появления. Если верить урокам Джевонса, дешевый ИИ породит новые сценарии использования, новый спрос и новые виды деятельности. Печатный станок не уничтожил рынок идей, изложенных на бумаге, – он создал новый рынок, который оказался больше прежнего в миллионы раз.

Ждет ли нас коррекция стоимости ИИ-команий? Безусловно. Коррекция – это нормальный механизм работы рынка. Но сравнивать это с 1999 годом – значит путать временное падение цен со структурным крахом. Крах доткомов показал, что за раздутыми ценниками стояла пустота. Коррекция в сфере ИИ покажет, что за ними стоит реальность: 130 млрд $ выручки Nvidia, прибыльные облачные сервисы, физическая инфраструктура и дефляционная технология, в которой стареющий развитый мир нуждается как в воздухе.

Вопрос не в том, упадут ли цены на акции. Упадут. Вопрос в том, выживет ли созданная инфраструктура и сохранится ли рост производительности. В 1999 году телекоммуникационные гиганты рушились, но оптоволоконные кабели так и остались лежать в земле. Интернет-инфраструктура пережила компании, которые переплатили за ее создание. В этот раз стройкой занимаются те, кто закалился в огне 1999-го. Они не рискуют чужими венчурными копейками – они вкладывают собственные колоссальные прибыли. Nvidia, Microsoft, Google, Amazon – это не Pets.com с голыми амбициями.