Глобальный интеллектуальный кризис 2028

Перевод статьи от Citrini Research

Предисловие
Что, если наш оптимизм в отношении ИИ окажется правильным... и что, если на самом деле это будет пессимистичный прогноз?

Ниже приводится сценарий, а не прогноз. Это не пессимистическая фантастика и не фанфик про конец света из-за ИИ. Единственная цель этой статьи — смоделировать сценарий, который до сих пор был относительно малоизучен. Наш друг Алап Шах задал этот вопрос, и мы вместе пришли к ответу. Мы написали эту часть, а он написал две другие, которые вы можете найти здесь.

Надеемся, что после прочтения этой статьи вы будете лучше подготовлены к потенциальным рискам левого хвоста, поскольку ИИ делает экономику все более странной.

Это макроэкономическая заметка CitriniResearch от июня 2028 года, в котором подробно описывается развитие и последствия глобального кризиса интеллекта.

Макроэкономическая заметка

Последствия изобилия интеллекта
CitriniResearch

22 февраля 2026 года 30 июня 2028 года

Сегодня утром уровень безработицы составил 10,2%, что на 0,3% превысило ожидания. Рынок отреагировал на эту новость падением на 2%, в результате чего совокупное падение индекса S&P составило 38% по сравнению с максимумом октября 2026 года.

Трейдеры стали безразличными. Шесть месяцев назад такие данные вызвали бы срабатывание механизма защиты.

Два года. Столько понадобилось, чтобы из «ограниченной» и «секторальной» экономики превратиться в экономику, которая больше не похожа на ту, в которой мы выросли. Макроэкономическая заметка за этот квартал — наша попытка реконструировать последовательность событий, провести постмортем докризисной экономики.

Эйфория была ощутимой. К октябрю 2026 года индекс S&P 500 приблизился к отметке 8000, а Nasdaq превысил 30 тысяч. Первая волна увольнений из-за устаревания человеческого потенциала началась в начале 2026 года, и они принесли именно тот эффект, который и должен был быть. Маржа увеличилась, прибыль превысила ожидания, акции выросли. Рекордные корпоративные прибыли были сразу же направлены на развитие искусственного интеллекта.

Цифры в заголовках по-прежнему были отличными. Номинальный ВВП неоднократно демонстрировал средний и высокий однозначный годовой рост. Производительность труда бурно росла. Реальный объем производства в час рос темпами, невиданными с 1950-х годов, благодаря ИИ-агентам, которые не спят, не берут больничные и не нуждаются в медицинской страховке.

Владельцы вычислительных мощностей видели, как их богатство растет в геометрической прогрессии, поскольку затраты на рабочую силу исчезли. Между тем реальный рост заработной платы рухнул. Несмотря на то, что администрация неоднократно хвасталась рекордной производительностью, белые воротнички теряли работу из-за машин и были вынуждены переходить на менее оплачиваемые должности.

Когда в потребительской экономике начали появляться трещины, экономические эксперты популяризировали термин «фантомный ВВП»: объем производства, который отражается в национальных счетах, но никогда не циркулирует в реальной экономике.

В каждом отношении ИИ превосходил ожидания, и рынок был ИИ. Единственная проблема... экономика не была.

С самого начала должно было быть ясно, что один кластер графических процессоров в Северной Дакоте, генерирующий объем производства, который ранее приносили 10 000 офисных работников в центре Манхэттена, является скорее экономической пандемией, чем экономической панацеей. Скорость обращения денег упала до нуля. Потребительская экономика, ориентированная на человека, которая на тот момент составляла 70% ВВП, пришла в упадок. Вероятно, мы могли бы понять это раньше, если бы просто спросили, сколько денег машины тратят на дискреционные товары. (Подсказка: ноль)

Возможности ИИ улучшились, компаниям потребовалось меньше работников, увольнения белых воротничков участились, уволенные работники стали тратить меньше, давление на маржу подтолкнуло компании к увеличению инвестиций в ИИ, возможности ИИ улучшились...

Это была петля отрицательной обратной связи без естественного тормоза. Спираль вытеснения человеческого интеллекта. Белые воротнички увидели, что их доходы (и, рационально, их расходы) структурно ухудшилась. Их доходы были основой ипотечного рынка объемом 13 триллионов долларов, что заставило страховщиков переоценить, остаются ли первоклассные ипотечные кредиты выгодными.

Семнадцать лет без реального цикла дефолтов привели к тому, что частные компании раздулись за счет сделок с программным обеспечением, поддерживаемыми PE, которые предполагали, что ARR будет оставаться постоянным. Первая волна дефолтов из-за сбоев в работе ИИ в середине 2027 года поставила под сомнение это предположение.

Это было бы управляемо, если бы сбои оставались ограниченными программным обеспечением, но это не так. К концу 2027 года оно угрожало всем бизнес-моделям, основанным на посредничестве. Множество компаний, построенных на монетизации трений между людьми, распались.

Система оказалась одной длинной цепочкой взаимосвязанных ставок на рост производительности белых воротничков. Крах в ноябре 2027 года только ускорил все уже существующие циклы отрицательной обратной связи.

Мы уже почти год ждем «плохих новостей, которые являются хорошими новостями». Правительство начинает рассматривать предложения, но доверие общественности к способности правительства организовать какую-либо помощь ослабло. Политические меры всегда отставали от экономической реальности, но отсутствие комплексного плана теперь угрожает ускорить дефляционную спираль.

Как все началось
В конце 2025 года инструменты агентного программирования сделали скачкообразный скачок в своих возможностях.

Компетентный разработчик, работающий с Claude Code или Codex, теперь мог за несколько недель воспроизвести основные функции SaaS-продукта среднего уровня. Не идеально и не с учетом всех крайних случаев, но достаточно хорошо, чтобы CIO, рассматривающий ежегодное продление на 500 тысяч долларов, начал задаваться вопросом: «А что, если мы просто создадим это сами?».

Финансовые годы в основном совпадают с календарными годами, поэтому расходы предприятий на 2026 год были установлены в четвертом квартале 2025 года, когда «агентный ИИ» еще был модным словом. В ходе промежуточного обзора в середине года команды по закупкам впервые принимали решения, имея представление о том, на что на самом деле способны эти системы. Некоторые наблюдали, как их собственные внутренние команды за несколько недель создавали прототипы, дублирующие шестизначные контракты SaaS.

Тем летом мы поговорили с менеджером по закупкам из компании Fortune 500. Он рассказал нам об одном из своих переговоров по бюджету. Продавец рассчитывал использовать ту же стратегию, что и в прошлом году: 5-процентное ежегодное повышение цен, стандартный аргумент «ваша команда зависит от нас». Менеджер по закупкам сказал ему, что вел переговоры с OpenAI о том, чтобы их «инженеры, работающие на передовой», использовали инструменты ИИ для полной замены поставщика. Они продлили контракт с 30-процентной скидкой. По его словам, это был хороший результат. «Длинный хвост SaaS», такой как Monday.com, Zapier и Asana, оказался в гораздо худшем положении.

Инвесторы были готовы — даже ожидали — что длинный хвост сильно пострадает. Они, возможно, составляли треть расходов типичного корпоративного стека, но были явно уязвимы. Однако системы учета должны были быть защищены от сбоев.

Только после публикации отчета ServiceNow за 3 квартал 26 года механизм рефлексивности стал более понятным.

РОСТ НОВОЙ ЧИСТОЙ СТОИМОСТИ CONTRACT (ACV) SERVICENOW ЗАМЕДЛИЛСЯ С 23% ДО 14%; ОБЪЯВЛЕНО О СОКРАЩЕНИИ ПЕРСОНАЛА НА 15% И «ПРОГРАММЕ СТРУКТУРНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ»; АКЦИИ ПАДЛИ НА 18% | Bloomberg, октябрь 2026 г.

SaaS не был «мертв». Все еще существовал анализ затрат и выгод, связанных с эксплуатацией и поддержкой внутренних разработок. Но внутренние разработки были одним из вариантов, и это учитывалось при переговорах о ценах. Возможно, еще более важным было то, что изменилась конкурентная среда. ИИ упростил разработку и поставку новых функций, поэтому дифференциация исчезла. Существующие игроки вступили в гонку по снижению цен — в ожесточенную борьбу как друг с другом, так и с новыми выскочками, которые появились на рынке. Воодушевленные скачком в возможностях агентского кодирования и не имея старой структуры затрат, которую нужно было защищать, они агрессивно захватывали долю рынка.

Взаимосвязанность этих систем также не была полностью оценена до момента публикации этой статьи. ServiceNow продавала лицензии. Когда клиенты из списка Fortune 500 сократили 15% своего персонала, они отменили 15% своих лицензий. То же сокращение штата, основанное на ИИ, которое увеличивало прибыль их клиентов, механически разрушало их собственную базу доходов.

Компания, которая продавала автоматизацию рабочих процессов, подвергалась разрушительному воздействию более совершенной автоматизации рабочих процессов, и ее реакцией было сокращение штата и использование сэкономленных средств для финансирования той самой технологии, которая ее разрушала.

Что еще они могли сделать? Сидеть сложа руки и умирать медленнее? Компании, наиболее угрожаемые ИИ, стали его наиболее агрессивными пользователями.

Сейчас это кажется очевидным, но тогда (по крайней мере, для меня) это было не так. Историческая модель разрушения гласила, что действующие игроки сопротивляются новым технологиям, теряют долю рынка в пользу гибких новичков и медленно умирают. Так произошло с Kodak, Blockbuster и BlackBerry. В 2026 году все было иначе: действующие игроки не сопротивлялись, потому что не могли себе этого позволить.

В условиях падения акций на 40-60% и требований совета директоров дать ответы компании, которым угрожал ИИ, сделали единственное, что могли. Сократили штат, перераспределили сэкономленные средства на инструменты ИИ и использовали эти инструменты для поддержания производительности при меньших затратах.

Реакция каждой компании в отдельности была рациональной. Совокупный результат был катастрофическим. Каждый доллар, сэкономленный на штате, пошел на развитие ИИ, что сделало возможным следующий раунд сокращений.

Программное обеспечение было лишь началом. Инвесторы, обсуждая, достигли ли мультипликаторы SaaS дна, упустили из виду, что рефлексивная петля уже вышла за пределы сектора программного обеспечения. Та же логика, которая оправдывала сокращение штата ServiceNow, применялась ко всем компаниям с структурой затрат на белых воротничков.

Когда трение стало нулевым
К началу 2027 года использование LLM стало нормой. Люди использовали ИИ-агентов, даже не зная, что такое ИИ-агент, так же, как люди, которые никогда не узнавали, что такое «облачные вычисления», использовали стриминг-сервисы. Они думали об этом так же, как об автозаполнении или проверке орфографии — о том, что теперь просто делал их телефон.

Open-source агент-покупатель Qwen стал катализатором для ИИ, принимающего решения потребителей. В течение нескольких недель все основные ИИ-помощники интегрировали некоторые функции агентской коммерции. Дистиллированные модели означали, что эти агенты могли работать на телефонах и ноутбуках, а не только в облаке, что значительно снижало предельные затраты на вывод.

Часть, которая должна была обеспокоить инвесторов больше, чем это было на самом деле, заключалась в том, что эти агенты не ждали, пока их попросят. Они работали в фоновом режиме в соответствии с предпочтениями пользователя. Коммерция перестала быть серией отдельных человеческих решений и стала непрерывным процессом оптимизации, работающим 24/7 от имени каждого подключенного потребителя. К марту 2027 года средний человек в США потреблял 400 000 токенов в день — в 10 раз больше, чем в конце 2026 года.

Следующее звено в цепочке уже ломалось.

Посредничество.

За последние пятьдесят лет экономика США построила гигантский слой извлечения ренты на основе человеческих ограничений: все требует времени, терпение заканчивается, знакомство с брендом заменяет усердие, и большинство людей готовы принять невыгодную цену, чтобы избежать дополнительных кликов. Триллионы долларов стоимости предприятий зависели от сохранения этих ограничений.

Все начиналось достаточно просто. Агенты устраняли трения.

Подписки и членство, которые пассивно продлевались, несмотря на месяцы неиспользования. Вводные цены, которые незаметно удваивались после пробного периода. Каждый из них был переименован в ситуацию с заложниками, которую агенты могли обсудить. Средняя пожизненная ценность клиента, показатель, на котором была построена вся экономика подписок, заметно снизилась.

Агенты потребителей начали менять то, как работали почти все потребительские транзакции.

У людей нет времени сравнивать цены на пяти конкурирующих платформах, прежде чем купить коробку протеиновых батончиков. А у машин есть.

Платформы бронирования путешествий стали первыми жертвами, потому что они были самыми простыми. К четвертому кварталу 2026 года наши агенты могли составить полный маршрут (авиабилеты, отели, наземный транспорт, оптимизация лояльности, бюджетные ограничения, возврат средств) быстрее и дешевле, чем любая платформа.

Была реформирована система продления страховых полисов, где вся модель продления зависела от инерции страхователей. Агенты, ежегодно пересматривающие вашу страховку, лишили страховщиков 15-20% премий, которые те получали от пассивного продления полисов.

Финансовые консультации. Подготовка налоговых деклараций. Рутинная юридическая работа. Любая категория, в которой ценностное предложение поставщика услуг в конечном итоге сводилось к «Я разберусь в сложностях, которые вам кажутся утомительными», была разрушена, поскольку агенты не находили ничего утомительного.

Даже те сферы, которые мы считали защищенными ценностью человеческих отношений, оказались уязвимыми. Рынок недвижимости, где покупатели десятилетиями терпели 5-6% комиссионных из-за информационной асимметрии между агентом и потребителем, рухнул, как только ИИ-агенты, имеющие доступ к MLS и десятилетиям данных о сделках, смогли мгновенно воспроизвести базу знаний. В статье от марта 2027 года, посвященной продажам, это было названо «насилием агентов над агентами». Средняя комиссия по покупке в крупных мегаполисах сократилась с 2,5-3% до менее 1%, и все больше сделок заключалось без участия человеческого агента со стороны покупателя.

Мы переоценили ценность «человеческих отношений». Оказалось, что многое из того, что люди называли отношениями, было просто трением с дружелюбным лицом.

Это было только началом перелома в сфере посредничества. Успешные компании потратили миллиарды на то, чтобы эффективно использовать особенности поведения потребителей и человеческой психологии, которые больше не имели значения.

Машины, оптимизирующие цену и соответствие, не заботятся о вашем любимом приложении или веб-сайтах, которые вы привыкли открывать в течение последних четырех лет, и не чувствуют притяжения хорошо продуманного процесса оформления заказа. Они не устают и не принимают самый простой вариант или по умолчанию «Я всегда заказываю только здесь».

Это разрушило особый вид защиты: привычное посредничество.

DoorDash (DASH US) был ярким примером.

Агенты по кодированию разрушили барьер для запуска приложения по доставке. Компетентный разработчик мог за несколько недель создать функционального конкурента, и десятки разработчиков так и поступили, переманивая водителей из DoorDash и Uber Eats, передавая им 90–95% комиссии за доставку. Многофункциональные панели управления позволяют работникам-фрилансерам отслеживать поступающие заказы с двадцати или тридцати платформ одновременно, устраняя зависимость от существующих игроков рынка. Рынок раздроблен за одну ночь, а маржа сократилась почти до нуля.

Агенты ускорили разрушение с обеих сторон. Они дали возможность конкурентам, а затем использовали их. Преимущество DoorDash заключалось буквально в том, что «ты голоден, ты ленив, это приложение на твоем главном экране». У агента нет домашнего экрана. Он проверяет DoorDash, Uber Eats, сайт самого ресторана и двадцать новых альтернатив, чтобы каждый раз выбирать самую низкую плату и самую быструю доставку.

Привычная лояльность к приложению, вся основа бизнес-модели, просто не существовала для машины.

Это было странно поэтично, поскольку, пожалуй, это был единственный пример в всей этой саге, когда агенты оказали услугу скоро уволенным белым воротничкам. Когда они оказались в роли курьеров, по крайней мере половина их заработка не уходила Uber и DoorDash. Конечно, эта услуга от технологий продлилась недолго, поскольку автономные транспортные средства стали широко распространенными.

Как только агенты контролировали транзакции, они стали искать более крупные скрепки.

Было только столько, сколько нужно было сделать для сопоставления цен и агрегирования. Самый большой способ постоянно экономить деньги пользователя (особенно когда агенты начали совершать транзакции между собой) заключался в устранении комиссий. В торговле между машинами 2-3% комиссия за обмен картами стала очевидной целью.

Агенты стали искать более быстрые и дешевые варианты, чем карты. Большинство остановилось на использовании стейблкоинов через Solana или Ethereum L2, где расчеты происходили практически мгновенно, а стоимость транзакции измерялась долями цента.

MASTERCARD Q1 2027: ЧИСТАЯ ВЫРУЧКА +6% ГОДОВОЙ РОСТ; РОСТ ОБЪЕМА ПОКУПОК ЗАМЕДЛИЛСЯ ДО +3,4% ГОДОВОЙ РОСТ С +5,9% В ПРЕДЫДУЩЕМ КВАРТАЛЕ; РУКОВОДСТВО ОТМЕЧАЕТ «ОПТИМИЗАЦИЮ ЦЕН ПОД УПРАВЛЕНИЕМ АГЕНТОВ» И «ДАВЛЕНИЕ В ДИСКРЕТНЫХ КАТЕГОРИЯХ» | Bloomberg, 29 апреля 2027 г.

Отчет Mastercard за 1 квартал 2027 г. стал точкой невозврата. Агентский коммерческий обмен превратился из истории о продукте в историю о водопроводе. На следующий день MA упала на 9%. Visa тоже упала, но сократила убытки после того, как аналитики указали на ее более сильную позицию в инфраструктуре стейблкоинов.

Агентский коммерческий обмен, обходящий межбанковские комиссии, представлял гораздо больший риск для банков, ориентированных на карты, и монолинейных эмитентов, которые собирали большую часть этой 2-3% комиссии и построили целые сегменты бизнеса вокруг программ вознаграждений, финансируемых субсидиями продавцов.

American Express (AXP US) пострадала больше всех: совокупный негативный эффект от сокращения белых воротничков, что привело к утрате клиентской базы, и от маршрутизации агентами в обход межбанковских комиссий, что привело к утрате модели доходов. Synchrony (SYF US), Capital One (COF US) и Discover (DFS US) также упали более чем на 10% в течение следующих недель.

Их конкурентные преимущества были основаны на трении. А трение сводилось к нулю.

От секторального риска к системному риску
До 2026 года рынки рассматривали негативное влияние ИИ как проблему отдельного сектора. Программное обеспечение и консалтинг терпели крах, платежи и другие сборы были нестабильны, но в целом экономика казалась в порядке. Рынок труда, хотя и ослабевал, не находился в состоянии свободного падения. По общему мнению, творческое разрушение было частью любого цикла технологических инноваций. Оно было бы болезненным в отдельных сегментах, но в целом положительные эффекты от ИИ перевешивали бы любые отрицательные.

В нашей макро-заметке от января 2027 года мы утверждали, что это неправильная ментальная модель. Экономика США — это экономика услуг для белых воротничков. Белые воротнички составляли 50% занятых и обеспечивали примерно 75% дискреционных потребительских расходов. Бизнес и рабочие места, которые поглощал ИИ, не были второстепенными для экономики США, они были самой экономикой США.

«Технологические инновации уничтожают рабочие места, а затем создают еще больше». Это был самый популярный и убедительный контраргумент на тот момент. Он был популярен и убедителен, потому что был прав на протяжении двух столетий. Даже если мы не могли представить, какими будут рабочие места будущего, они обязательно появились бы.

Банкоматы удешевили работу отделений, поэтому банки открыли больше отделений, и в течение следующих двадцати лет занятость кассиров выросла. Интернет разрушил туристические агентства, «Желтые страницы», традиционную розничную торговлю, но на их месте он создал совершенно новые отрасли, которые породили новые рабочие места.

Однако для выполнения каждой новой работы требовался человек.

ИИ сейчас представляет собой общий интеллект, который совершенствуется в тех самых задачах, которые люди перераспределяют. Уволенные программисты не могут просто перейти к «управлению ИИ», потому что ИИ уже способен на это.

Сегодня агенты ИИ выполняют многонедельные задачи по исследованиям и разработкам. Экспоненциальный рост перевернул наши представления о том, что возможно, несмотря на то, что каждый год профессора Уортонской школы бизнеса пытались приспособить данные к новой сигмоиде.

Они пишут практически весь код. Самые высокопроизводительные из них значительно умнее почти всех людей почти во всем. И они становятся все дешевле.

ИИ создал новые рабочие места. Инженеры по продвижению. Исследователи безопасности ИИ. Техники по инфраструктуре. Люди по-прежнему участвуют в процессе, координируя его на самом высоком уровне или направляя его по своему усмотрению. Однако на каждую новую роль, созданную ИИ, приходится десятки устаревших. Новые роли оплачиваются в разы меньше, чем старые.

JOLTS в США: количество вакансий упало ниже 5,5 млн; соотношение безработных к вакансиям выросло до ~1,7, что является максимальным показателем с августа 2020 года | Bloomberg, октябрь 2026 г.

Уровень найма был низким в течение всего года, но данные JOLTS за октябрь 2026 г. предоставили некоторые окончательные данные. Число вакансий упало ниже 5,5 млн, что на 15% меньше, чем в прошлом году.

INDEED: ЧИСЛО ВАКАНСИЙ В СФЕРЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ФИНАНСОВ И КОНСУЛЬТИРОВАНИЯ РЕЗКО СОКРАЩАЕТСЯ НА ФОНЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ «ИНИЦИАТИВ ПО ПОВЫШЕНИЮ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ» | Indeed Hiring Lab, ноябрь–декабрь 2026 г.

Число вакансий для белых воротничков резко сократилось, в то время как число вакансий для синих воротничков осталось относительно стабильным (строительство, здравоохранение, торговля). Изменения коснулись должностей, связанных с составлением служебных записок (мы, как-то так, все еще в деле), утверждением бюджетов и обеспечением бесперебойной работы среднего звена экономики. Однако реальный рост заработной платы в обеих группах был отрицательным в течение большей части года и продолжал снижаться.

Фондовый рынок по-прежнему меньше интересовался JOLTS, чем новостью о том, что все турбинные мощности GE Vernova теперь распроданы до 2040 года, и колебался между негативными макроэкономическими новостями и позитивными заголовками об инфраструктуре искусственного интеллекта.

Однако рынок облигаций (всегда более разумный, чем рынок акций, или, по крайней мере, менее романтичный) начал учитывать в ценах удар по потреблению. Доходность 10-летних облигаций начала снижаться с 4,3% до 3,2% в течение следующих четырех месяцев. Тем не менее, общий уровень безработицы не вырос, и некоторые по-прежнему не понимали нюансов его структуры.

В условиях обычной рецессии причина в конечном итоге самокорректируется. Переизбыток строительства приводит к замедлению темпов строительства, что приводит к снижению ставок, что приводит к новому строительству. Переизбыток запасов приводит к сокращению запасов, что приводит к их пополнению. Циклический механизм содержит в себе семена восстановления.

Причина этого цикла не была циклической.

ИИ стал лучше и дешевле. Компании уволили работников, а затем использовали сэкономленные средства для покупки дополнительных возможностей ИИ, что позволило им уволить еще больше работников. Уволенные работники стали меньше тратить. Компании, продающие товары потребителям, продавали их меньше, ослабевали и инвестировали больше в ИИ, чтобы защитить свою прибыль. ИИ стал лучше и дешевле.

Обратная связь без естественного тормоза.

Интуитивно ожидалось, что падение совокупного спроса замедлит развитие ИИ. Но этого не произошло, потому что это не были капитальные затраты в стиле гипермасштабируемых компаний. Это была замена операционных затрат. Компания, которая тратила 100 миллионов долларов в год на сотрудников и 5 миллионов долларов на ИИ, теперь тратила 70 миллионов долларов на сотрудников и 20 миллионов долларов на ИИ. Инвестиции в ИИ увеличились в несколько раз, но это произошло за счет сокращения общих операционных затрат. Бюджет на ИИ каждой компании вырос, в то время как ее общие расходы сократились.

Ирония заключалась в том, что инфраструктура ИИ продолжала функционировать, даже когда экономика, которую она разрушала, начала ухудшаться. NVDA по-прежнему демонстрировала рекордные доходы. TSM по-прежнему работала с загрузкой более 95%. Гипермасштабируемые компании по-прежнему тратили 150-200 миллиардов долларов в квартал на капитальные затраты на центры обработки данных. Экономики, которые были чисто выпуклыми по отношению к этой тенденции, такие как Тайвань и Корея, показали значительно лучшие результаты.

Индия была обратной стороной медали. Сектор ИТ-услуг страны экспортировал более 200 миллиардов долларов в год, что было крупнейшим вкладом в профицит текущего счета Индии и компенсацией, которая финансировала ее постоянный дефицит торгового баланса. Вся модель была построена на одном ценностном предложении: индийские разработчики стоят в разы дешевле своих американских коллег. Но предельные затраты на агента по кодированию ИИ сократились, по сути, до стоимости электроэнергии. TCS, Infosys и Wipro столкнулись с ускорением отмены контрактов до 2027 года. Рупия упала на 18% по отношению к доллару за четыре месяца, поскольку профицит услуг, который был основой внешних счетов Индии, испарился. К первому кварталу 2028 года МВФ начал «предварительные переговоры» с Нью-Дели.

Двигатель, вызвавший сбой, с каждым кварталом становился все лучше, а это означало, что сбой ускорялся с каждым кварталом. На рынке труда не было естественного дна.

В США мы больше не задавались вопросом, как лопнет пузырь в инфраструктуре ИИ. Мы задавались вопросом, что произойдет с экономикой потребительского кредитования, когда потребителей заменят машины.

Спираль замещения интеллекта
В 2027 году макроэкономическая ситуация перестала быть неоднозначной. Механизм передачи от предыдущих двенадцати месяцев разрозненных, но явно негативных событий стал очевидным. Не нужно было изучать данные Бюро статистики труда. Достаточно было пойти на ужин с друзьями.

Уволенные офисные работники не сидели сложа руки. Они перешли на более низкооплачиваемую работу. Многие устроились на менее оплачиваемые должности в сфере услуг и гиг-экономике, что увеличило предложение рабочей силы в этих сегментах и привело к снижению заработной платы.

Одна наша подруга в 2025 году была старшим менеджером по продуктам в Salesforce. Должность, медицинская страховка, пенсионный план 401k, 180 000 долларов в год. Она потеряла работу в ходе третьего раунда увольнений. После шести месяцев поисков она начала работать водителем в Uber. Ее доход упал до 45 000 долларов. Дело не столько в индивидуальной истории, сколько в математике второго порядка. Умножьте эту динамику на несколько сотен тысяч работников во всех крупных мегаполисах. Переквалифицированная рабочая сила, наводнившая сферу услуг и гиг-экономику, снизила заработную плату существующих работников, которые и без того испытывали трудности. Отраслевые потрясения переросли в снижение заработной платы во всей экономике.

Пул оставшихся работников, ориентированных на человека, ожидает еще одна корректировка, которая происходит в то время, как мы пишем эту статью. Автономная доставка и самоуправляемые автомобили пробиваются в гиг-экономику, которая поглотила первую волну вытесненных работников.

К февралю 2027 года стало ясно, что все еще работающие специалисты тратили деньги так, как будто они могут быть следующими. Они работали в два раза усерднее (в основном с помощью ИИ) только для того, чтобы не быть уволенными, надежды на повышение или прибавку к зарплате исчезли. Уровень сбережений вырос, а расходы сократились.

Самым опасным моментом было отставание. Люди с высоким доходом использовали свои сбережения, превышающие средний уровень, чтобы поддерживать видимость нормальной жизни в течение двух или трех кварталов. Твердые данные не подтверждали наличие проблемы, пока она не стала уже старой новостью в реальной экономике. Затем появилась публикация, которая развеяла иллюзию.

ЧИСЛО ПЕРВИЧНЫХ ЗАЯВЛЕНИЙ НА ПОЛУЧЕНИЕ ПОСОБИЯ ПО БЕЗРАБОТИЦЕ В США ВЫРОСЛО ДО 487 000, ДО САМОГО ВЫСОКОГО УРОВНЯ С АПРЕЛЯ 2020 ГОДА; Министерство труда, 3 квартал 2027 года

Число первичных заявлений выросло до 487 000, что является самым высоким показателем с апреля 2020 года. ADP и Equifax подтвердили, что подавляющее большинство новых заявлений поступило от белых воротничков.

В течение следующей недели индекс S&P упал на 6%. Негативные макроэкономические факторы начали выигрывать в борьбе.

В условиях обычной рецессии потеря рабочих мест распределяется широко. Рабочие и служащие делят между собой боль примерно пропорционально доле каждого сегмента в занятости. Удар по потреблению также распределяется широко и быстро отражается в данных, поскольку работники с более низким доходом имеют более высокую предельную склонность к потреблению.

В этом цикле потеря рабочих мест была сосредоточена в верхних децилях распределения доходов. Они составляют относительно небольшую долю от общего числа занятых, но обеспечивают непропорционально большую долю потребительских расходов. На долю 10% самых высокооплачиваемых работников приходится более 50% всех потребительских расходов в США. На долю 20% самых высокооплачиваемых приходится примерно 65%. Это люди, которые покупают дома, автомобили, отдых, обеды в ресторанах, обучение в частных школах, ремонт дома. Они являются базой спроса для всей экономики дискреционного потребления.

Когда эти работники потеряли работу или пошли на 50-процентное сокращение заработной платы, чтобы перейти на доступные должности, удар по потреблению был огромным по сравнению с количеством потерянных рабочих мест. Снижение занятости белых воротничков на 2% привело к падению дискреционных потребительских расходов примерно на 3-4%. В отличие от потери рабочих мест синими воротничками, которая, как правило, сказывается немедленно (вы уволены с завода, вы перестаете тратить деньги на следующей неделе), потеря рабочих мест среди белых воротничков имеет отложенный, но более глубокий эффект, поскольку эти работники имеют сбережения, которые позволяют им поддерживать уровень расходов в течение нескольких месяцев, прежде чем начнется изменение поведения.

К второму кварталу 2027 года экономика находилась в рецессии. NBER официально не датировал начало рецессии до нескольких месяцев спустя (они никогда этого не делают), но данные были однозначными — мы имели два квартала подряд отрицательного реального роста ВВП. Но это еще не был «финансовый кризис»... пока.

Цепочка взаимосвязанных ставок
Частный кредит вырос с менее чем 1 триллиона долларов в 2015 году до более чем 2,5 триллиона долларов к 2026 году. Значительная часть этого капитала была вложена в сделки по программному обеспечению и технологиям, многие из которых представляли собой выкуп SaaS-компаний с использованием заемных средств по оценкам, предполагавшим постоянный рост доходов на уровне 15-20%.

Эти предположения умерли где-то между первой демонстрацией кодирования агентов и крахом программного обеспечения в первом квартале 2026 года, но рынок, похоже, не осознавал, что они умерли.

В то время как многие публичные SaaS-компании торговались с коэффициентом EBITDA 5-8, программные компании, поддерживаемые PE, оставались в балансах с оценками, отражающими стоимость приобретения по кратным доходам, которые больше не существовали. Менеджеры постепенно снижали оценки: 100 центов, 92, 85, в то время как публичные компании оценивались в 50.

MOODY’S ПОНИЖАЕТ РЕЙТИНГИ ПО ДОЛГОВЫМ ОБЯЗАТЕЛЬСТВАМ НА СУММУ 18 МЛРД ДОЛЛАРОВ США, ПО 14 ЭМИТЕНТАМ, ССЫЛАЯСЬ НА «ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПРОБЛЕМЫ С ДОХОДАМИ, ВЫЗВАННЫЕ КОНКУРЕНТНОЙ РЕВОЛЮЦИЕЙ, ВЫЗВАННОЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»; КРУПНЕЙШАЯ МЕРОПРИЯТИЕ В ОДНОМ СЕКТОРЕ С 2015 ГОДА, КОГДА БЫЛО ПРИНЯТО РЕШЕНИЕ В ОТНОШЕНИИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ | Moody’s Investors Service, апрель 2027 г.

Все помнят, что произошло после понижения рейтинга. Ветераны отрасли уже видели сценарий развития событий после понижения рейтингов энергетического сектора в 2015 году.

В третьем квартале 2027 года начались дефолты по кредитам, обеспеченным программным обеспечением. За ними последовали компании из портфеля частных инвестиционных фондов, занимающиеся информационными услугами и консалтингом. Несколько многомиллиардных LBO известных SaaS-компаний вступили в процесс реструктуризации.

Zendesk стал ярким примером.

ZENDESK НЕВЫПОЛНЯЕТ УСЛОВИЯ КРЕДИТНОГО СОГЛАШЕНИЯ, ПОСКОЛЬКУ АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТОВ НА ОСНОВЕ ИИ СНИЖАЕТ РЕГУЛЯРНЫЙ ГОДОВОЙ ДОХОД (ARR); ПРЯМОЙ КРЕДИТ В РАЗМЕРЕ 5 МЛРД ДОЛЛАРОВ ОЦЕНЕН В 58 ЦЕНТОВ; КРУПНЕЙШИЙ В ИСТОРИИ ДЕФОЛТ ПО ЧАСТНОМУ КРЕДИТНОМУ ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ | Financial Times, сентябрь 2027 г.

В 2022 году Hellman & Friedman и Permira приобрели Zendesk за 10,2 млрд долларов. Пакет задолженности составлял 5 млрд долларов в виде прямого кредита, что на тот момент было крупнейшим кредитом, обеспеченным ARR, во главе с Blackstone, Apollo, Blue Owl и HPS в составе кредитной группы. Кредит был явно структурирован исходя из предположения, что годовой повторяющийся доход Zendesk останется повторяющимся. При примерно 25-кратном EBITDA, левередж имел смысл только в этом случае.

К середине 2027 года это не произошло.

ИИ-Агенты в течение большей части года самостоятельно занимались обслуживанием клиентов. Категория, определенная Zendesk (выдача билетов, маршрутизация, управление взаимодействиями с человеческой поддержкой), уже была заменена системами, которые решали проблемы, не генерируя билетов вообще. Годовая повторяющаяся выручка, на основе которой был гарантирован кредит, больше не была повторяющейся, это была просто выручка, которая еще не ушла.

Крупнейший в истории кредит, обеспеченный ARR, стал крупнейшим в истории дефолтом по частному кредитному программному обеспечению. Все кредитные отделы сразу задали один и тот же вопрос: у кого еще есть долгосрочные проблемы, замаскированные под циклические?

Но вот в чем консенсус был прав, по крайней мере на первых порах: это должно было быть преодолимо.

Частный кредит — это не банковская система 2008 года. Вся архитектура была специально разработана для предотвращения принудительной продажи. Это закрытые инструменты с заблокированным капиталом. LP взяли на себя обязательства на срок от семи до десяти лет. Нет вкладчиков, которые могут сбежать, нет репо-линий, которые можно использовать. Менеджеры могли держать обесцененные активы, работать с ними в течение определенного времени и ждать восстановления. Болезненно, но управляемо. Система была такова, что должна была изгибаться, а не ломаться.

Руководители Blackstone, KKR и Apollo указали на риск по программному обеспечению в размере 7-13% активов. Это было поддающимся контролю. Все аналитические отчеты говорили об одном и том же: частный кредит имеет постоянный капитал. Они могли поглотить убытки, которые в противном случае разрушили бы банк с высоким уровнем заемных средств.

Постоянный капитал. Эта фраза появлялась в каждом отчете о прибылях и письме инвесторам, призванном успокоить. Она стала мантрой. И, как и большинство мантр, никто не обращал внимания на мелкие детали. Вот что она на самом деле означала...

За предыдущее десятилетие крупные управляющие альтернативными активами приобрели компании по страхованию жизни и превратили их в инструменты финансирования. Apollo купила Athene. Brookfield купила American Equity. KKR приобрела Global Atlantic. Логика была элегантной: аннуитетные депозиты обеспечивали стабильную базу обязательств с длительным сроком погашения. Управляющие инвестировали эти депозиты в частные кредиты, которые они сами выдавали, и получали двойную выгоду, зарабатывая на спреде со стороны страхования и на комиссионных сборах со стороны управления активами. Это была вечная машина, работающая на комиссионных сборах, которая прекрасно функционировала при одном условии.

Частные кредиты должны были быть надежными.

Убытки ударили по балансам, построенным для удержания неликвидных активов в отношении долгосрочных обязательств. «Постоянный капитал», который должен был сделать систему устойчивой, не был абстрактным пулом терпеливых институциональных денег и искушенных инвесторов, принимающих на себя сложные риски. Это были сбережения американских домохозяйств, «Мэйн-стрит», структурированные как аннуитеты, инвестированные в то же программное обеспечение и технологические бумаги, поддерживаемые частным капиталом, которые теперь оказались дефолтными. Заблокированный капитал, который не мог работать, представлял собой деньги держателей полисов страхования жизни, и здесь правила немного другие.

По сравнению с банковской системой, регуляторы страхового рынка были покладистыми — даже самоуспокоенными — но это стало тревожным сигналом. Уже обеспокоенные концентрацией частных кредитов у страховщиков жизни, они начали понижать риск-ориентированный подход к капиталу этих активов. Это вынудило страховщиков либо привлекать капитал, либо продавать активы, но ни то, ни другое было невозможно на привлекательных условиях на рынке, который уже замер.

НЬЮ-ЙОРК, РЕГУЛЯТОРЫ ШТАТА АЙОВА ПРИНИМАЮТ МЕРЫ ПО УЖЕСТОЧЕНИЮ ПОДХОДА К ОЦЕНКЕ КАПИТАЛА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕННЫХ ЧАСТНЫХ КРЕДИТОВ, ДЕРЖИМЫХ СТРАХОВЩИКАМИ ЖИЗНИ; ОЖИДАЕТСЯ, ЧТО РЕКОМЕНДАЦИИ NAIC ПОВЫСЯТ КОЭФФИЦИЕНТЫ RBC И ВЫЗОВУТ ДОПОЛНИТЕЛЬНУЮ ПРОВЕРКУ SVO | Reuters, ноябрь 2027 г.

Когда Moody's присвоило рейтингу финансовой устойчивости Athene негативный прогноз, акции Apollo упали на 22% за две сессии. Brookfield, KKR и другие последовали их примеру.

С этого момента ситуация только усложнилась. Эти компании не просто создали свою страховую машину, они построили сложную офшорную архитектуру, предназначенную для максимизации доходов за счет регуляторного арбитража. Американская страховая компания выписывала аннуитет, а затем передавала риск аффилированной перестраховочной компании на Бермудах или Каймановых островах, которая также принадлежала ей и была создана для использования более гибкого регулирования, позволяющего держать меньший капитал при тех же активах. Эта аффилированная компания привлекала внешний капитал через офшорные SPV, новый уровень контрагентов, которые вместе со страховщиками инвестировали в частные кредиты, выданные подразделением по управлению активами той же материнской компании.

Рейтинговые агентства, некоторые из которых сами принадлежали частным инвестиционным фондам, не были образцом прозрачности (что практически никого не удивляло). Паутина различных компаний, связанных с разными балансами, поражала своей непрозрачностью. Когда базовые кредиты оказались дефолтными, вопрос о том, кто на самом деле понес убытки, был действительно невозможно ответить в режиме реального времени.

Крах ноября 2027 года ознаменовал переход восприятия от потенциально обычного циклического спада к чему-то гораздо более неприятному. «Цепочка взаимосвязанных ставок на рост производительности белых воротничков» — так назвал это председатель ФРС Кевин Уорш во время экстренного заседания FOMC в ноябре.

Видите ли, кризис вызывают не сами потери, а их признание. И есть еще одна, гораздо более обширная и гораздо более важная область финансов, в которой мы стали бояться этого признания.

Вопрос ипотеки

ИНДЕКС СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ ZILLOW ПАДАЕТ НА 11% В ГОДОВОМ ИЗМЕРЕНИИ В САН-ФРАНЦИСКО, НА 9% В СИЭТЛЕ И НА 8% В ОСТИНЕ; FANNIE MAE ОТМЕЧАЕТ «ПОВЫШЕННЫЙ УРОВЕНЬ ПРОСРОЧЕННЫХ ПЛАТЕЖЕЙ НА РАННЕЙ СТАДИИ» В ПОЧТОВЫХ ИНДЕКСАХ С БОЛЕЕ 40% ЗАНЯТОСТЬЮ В СФЕРЕ ТЕХНОЛОГИЙ/ФИНАНСОВ | Zillow / Fannie Mae, июнь 2028 г.

В этом месяце индекс стоимости жилья Zillow упал на 11% в годовом исчислении в Сан-Франциско, на 9% в Сиэтле и на 8% в Остине. Это не единственная тревожная новость. В прошлом месяце Fannie Mae отметила рост просроченной задолженности на ранней стадии в почтовых индексах с высокой долей крупных кредитов — районах, где проживают заемщики с кредитным рейтингом 780+ и которые обычно считаются «безопасными».

Рынок ипотечного кредитования в США составляет примерно 13 триллионов долларов. Ипотечное кредитование основано на фундаментальном предположении, что заемщик будет оставаться трудоустроенным с примерно таким же уровнем дохода на протяжении всего срока кредита. В случае большинства ипотечных кредитов это тридцать лет.

Кризис занятости среди белых воротничков поставил под угрозу это предположение, вызвав устойчивое изменение ожиданий в отношении доходов. Теперь мы вынуждены задать вопрос, который еще три года назад казался абсурдным: выгодны ли ипотечные кредиты с первоклассными условиями?

Каждый предыдущий ипотечный кризис в истории США был вызван одним из трех факторов: спекулятивным перегревом (кредитование людей, которые не могли позволить себе покупку жилья, как в 2008 году), шоком процентных ставок (рост ставок, делающий ипотечные кредиты с плавающей ставкой недоступными, как в начале 1980-х годов) или локальными экономическими потрясениями (коллапс одной отрасли в одном регионе, как нефтяная в Техасе в 1980-х или автомобильная в Мичигане в 2009 году).

Ни один из этих факторов не применим в данном случае. Заемщики, о которых идет речь, не являются субстандартными. У них 780 баллов по шкале FICO. Они внесли 20% первоначального взноса. У них чистая кредитная история, стабильная занятость и доходы, которые были проверены и задокументированы при выдаче кредита. Они были заемщиками, которых каждая модель риска в финансовой системе рассматривает как основу кредитного качества.

В 2008 году кредиты были плохими с самого первого дня. В 2028 году кредиты были хорошими с самого первого дня. Мир просто... изменился после того, как были выданы кредиты. Люди брали кредиты под залог будущего, в которое они больше не могут позволить себе верить.

В 2027 году мы заметили ранние признаки невидимого стресса: снятие средств с кредитных линий HELOC, снятие средств с пенсионных счетов 401(k) и резкий рост задолженности по кредитным картам, в то время как выплаты по ипотеке оставались текущими. По мере потери рабочих мест, замораживания найма и сокращения бонусов, эти домохозяйства с высоким уровнем дохода увидели, как их соотношение долга к доходу удвоилось.

Они все еще могли выплачивать ипотеку, но только за счет отказа от расходов, истощения сбережений и отсрочки любого ремонта или благоустройства дома. Технически они не просрочили ипотеку, но были всего в одном шаге от кризиса, и траектория развития возможностей ИИ предполагала, что этот шок неизбежен. Затем мы увидели, как просроченные платежи начали расти в Сан-Франциско, Сиэтле, Манхэттене и Остине, даже несмотря на то, что средний показатель по стране оставался в пределах исторической нормы.

Сейчас мы находимся в самой острой стадии. Падение цен на жилье можно контролировать, когда покупатель находится в хорошем финансовом положении. В данном случае покупатель сталкивается с тем же снижением доходов.

Несмотря на растущую обеспокоенность, мы еще не находимся в состоянии полномасштабного ипотечного кризиса. Просроченные платежи выросли, но остаются значительно ниже уровня 2008 года. Реальная угроза заключается в траектории развития событий.

Спираль замещения интеллекта теперь имеет два финансовых ускорителя спада реальной экономики.

Замещение рабочей силы, проблемы с ипотекой, потрясения на частном рынке. Каждый из них усиливает другой. А традиционный набор политических инструментов (снижение ставок, количественное смягчение) может повлиять на финансовый двигатель, но не может повлиять на двигатель реальной экономики, потому что двигатель реальной экономики не зависит от жестких финансовых условий. Он приводится в движение искусственным интеллектом, который делает человеческий интеллект менее дефицитным и менее ценным. Вы можете снизить ставки до нуля и выкупить все ипотечные ценные бумаги и все просроченные долги по программному обеспечению LBO на рынке...

Это не изменит того факта, что агент Claude может выполнять работу менеджера по продукту с зарплатой 180 000 долларов за 200 долларов в месяц.

Если эти опасения оправдаются, рынок ипотечного кредитования рухнет во второй половине этого года. В таком сценарии мы ожидаем, что текущее падение акций в конечном итоге сравнится с падением во время глобального финансового кризиса (57% от пика до минимума). Это приведет к падению индекса S&P500 до ~3500 — уровня, которого мы не видели с ноября 2022 года, за месяц до появления ChatGPT.

Ясно, что допущения о доходах, лежащие в основе ипотечных кредитов на жилье на сумму 13 трлн долларов, структурно несостоятельны. Неясно, сможет ли политика вмешаться до того, как рынок ипотечного кредитования полностью осознает, что это означает. Мы полны надежды, но не можем отрицать причины, по которым не стоит на нее надеяться.

Битва со временем
Первая отрицательная обратная связь возникла в реальной экономике: возможности ИИ улучшаются, заработная плата сокращается, расходы снижаются, маржа сокращается, компании покупают больше возможностей, возможности улучшаются. Затем это перешло в финансовую сферу: снижение доходов ударило по ипотечным кредитам, убытки банков привели к ужесточению кредитования, эффект богатства исчез, и обратная связь ускорилась. И то, и другое усугублялось недостаточной реакцией правительства, которое, честно говоря, выглядит растерянным.

Система не была рассчитана на такой кризис. Доходная база федерального правительства в основном состоит из налогов на рабочее время людей. Люди работают, компании им платят, правительство берет свою долю. Налоги на доходы физических лиц и на заработную плату являются основой доходов в обычные годы.

В первом квартале этого года федеральные доходы были на 12% ниже базовых прогнозов CBO. Доходы от заработной платы падают, потому что меньше людей работают с прежними уровнями вознаграждения. Доходы от подоходного налога падают, потому что доходы, которые зарабатываются, структурно ниже. Производительность растет, но прибыль идет в капитал и вычислительную технику, а не в труд.

Доля труда в ВВП снизилась с 64% в 1974 году до 56% в 2024 году, что является результатом четырех десятилетий снижения, вызванного глобализацией, автоматизацией и постоянным ослаблением переговорной силы работников. За четыре года с момента начала экспоненциального совершенствования ИИ эта доля снизилась до 46%. Это самое резкое снижение за всю историю.

Производство по-прежнему существует. Но оно больше не проходит через домохозяйства на пути обратно к предприятиям, а это означает, что оно больше не проходит и через IRS. Круговой поток нарушается, и ожидается, что правительство вмешается, чтобы исправить эту ситуацию.

Как и в любой рецессии, расходы растут, а доходы падают. Разница на этот раз заключается в том, что давление на расходы не является цикличным. Автоматические стабилизаторы были созданы для временной потери рабочих мест, а не для структурного вытеснения. Система выплачивает пособия, предполагая, что работники будут вновь трудоустроены. Многие не будут, по крайней мере, не с такой же зарплатой, как раньше. Во время COVID правительство свободно приняло 15-процентный дефицит, но было понятно, что это временная мера. Люди, которые сегодня нуждаются в государственной поддержке, не пострадали от пандемии, от которой они оправятся. Их заменила технология, которая продолжает совершенствоваться.

Правительству необходимо перечислять больше денег домохозяйствам именно в тот момент, когда оно собирает с них меньше денег в виде налогов.

США не объявят дефолт. Они печатают валюту, которую тратят, ту же валюту, которую используют для выплаты заемщикам. Но этот стресс проявился и в других местах. Муниципальные облигации демонстрируют тревожные признаки расхождения в результатах с начала года.

Штаты, не имеющие подоходного налога, чувствуют себя нормально, но муниципальные облигации с общими обязательствами, выпущенные штатами, зависимыми от подоходного налога (в основном «голубые» штаты), начали учитывать в своей стоимости некоторый риск дефолта. Политики быстро сориентировались, и дискуссия о том, кому предоставить финансовую помощь, развернулась по партийным линиям.

К чести администрации, она рано признала структурный характер кризиса и начала рассматривать предложения обеих партий по так называемому «Закону о переходной экономике»: рамки для прямых выплат уволенным работникам, финансируемые за счет дефицитного бюджета и предлагаемого налога на вычисления искусственного интеллекта.

Самое радикальное предложение идет еще дальше. «Закон о совместном процветании ИИ» устанавливает право общественности на доходы от интеллектуальной инфраструктуры, что-то среднее между суверенным фондом благосостояния и роялти на продукцию, созданную ИИ, а дивиденды будут финансировать выплаты домохозяйствам. Лоббисты частного сектора наводнили СМИ предупреждениями о «скользкой дорожке».

Политика, стоящая за этими дискуссиями, была непредсказуема и усугублялась громкими заявлениями и рискованными действиями. Правые называют выплаты и перераспределение марксизмом и предупреждают, что налогообложение вычислений передает лидерство Китаю. Левые предупреждают, что налог, разработанный с помощью действующих политиков, становится регуляторным захватом под другим названием. Фискальные ястребы указывают на неустойчивый дефицит. Голуби указывают на преждевременную жесткую экономию, введенную после глобального финансового кризиса, как на предупреждающий пример. Разрыв только усиливается в преддверии президентских выборов этого года.

Пока политики спорят, социальная структура разрушается быстрее, чем может двигаться законодательный процесс.

Движение «Захвати Силиконовую долину» стало символом более широкого недовольства. В прошлом месяце демонстранты в течение трех недель блокировали входы в офисы Anthropic и OpenAI в Сан-Франциско. Их число растет, и демонстрации привлекли больше внимания СМИ, чем данные по безработице, которые их вызвали.

Трудно представить, что после глобального финансового кризиса общественность может ненавидеть кого-то больше, чем банкиров, но лаборатории ИИ пытаются это сделать. И с точки зрения масс, на то есть веские причины. Их основатели и первые инвесторы накопили богатство такими темпами, что «золотой век» по сравнению с ними выглядит скромным. Выгоды от бума производительности, которые почти полностью достались владельцам вычислительной техники и акционерам лабораторий, работающих на ней, увеличили неравенство в США до беспрецедентного уровня.

У каждой стороны есть свой злодей, но настоящий злодей — это время.

Возможности ИИ развиваются быстрее, чем могут адаптироваться институты. Политические меры реагирования движутся в темпе идеологии, а не реальности. Если правительство в ближайшее время не придет к соглашению о том, в чем заключается проблема, цикл обратной связи напишет для них следующую главу.

Интеллектуальная премия исчезла
На протяжении всей современной экономической истории человеческий интеллект был дефицитным ресурсом. Капитал был в изобилии (или, по крайней мере, воспроизводим). Природные ресурсы были ограниченными, но заменяемыми. Технологии совершенствовались достаточно медленно, чтобы люди могли адаптироваться. Интеллект, способность анализировать, принимать решения, создавать, убеждать и координировать, был тем, что нельзя было воспроизвести в больших масштабах.

Человеческий интеллект получал свою присущую ему премию за счет своей редкости. Каждая институция в нашей экономике, от рынка труда до рынка ипотеки и налогового кодекса, была разработана для мира, в котором действовало это предположение.

Сейчас мы наблюдаем снижение этой премии. Машинный интеллект в настоящее время является полноценной и быстро совершенствующейся заменой человеческого интеллекта в растущем спектре задач. Финансовая система, оптимизированная на протяжении десятилетий для мира с ограниченным количеством человеческих умов, переживает переоценку. Эта переоценка является болезненной, беспорядочной и далекой от завершения.

Но переоценка цен не равнозначна коллапсу.

Экономика может найти новое равновесие. Достижение этого равновесия — одна из немногих задач, которые могут выполнить только люди. Мы должны сделать это правильно.

Впервые в истории самый продуктивный актив в экономике привел к сокращению, а не увеличению числа рабочих мест. Ни одна из существующих моделей не подходит, потому что ни одна из них не была разработана для мира, в котором дефицитные ресурсы стали доступными в изобилии. Поэтому нам нужно создать новые модели. Единственный вопрос, который имеет значение, — успеем ли мы их создать вовремя.

Но вы читаете это не в июне 2028 года. Вы читаете это в феврале 2026 года.

Индекс S&P близок к историческим максимумам. Циклы отрицательной обратной связи еще не начались. Мы уверены, что некоторые из этих сценариев не реализуются. Мы также уверены, что развитие искусственного интеллекта будет продолжаться. Преимущество человеческого интеллекта будет сокращаться.

Как инвесторы, у нас еще есть время оценить, какая часть наших портфелей построена на предположениях, которые не выдержат испытания десятилетием. Как общество, у нас еще есть время действовать проактивно.

Канарейка еще жива.