Сценарий "Citrini"

Экономический сценарий внедрения ИИ от небольшой инвестиционно-аналитической фирмы "Citrini Research" вызвал огромный фурор в финансовых кругах. Почему? Ну, во-первых, это хороший экономический анализ. Во-вторых, он написан в ясной и доступной форме - "легко заходит". В-третьих, "Citrini" - в отличие от финансовых кругов - думает головой, а не стадным инстинктом и подгонкой нарратива под пузыристые мультипликаторы.

А в-четвертых, этот сценарий очень и очень пессимистичен. И потому потрясает самые устои Уолл-Стрит, славящегося своим профессиональным оптимизмом. Почва уходит из под ног. Вместо того, чтобы быть "новой большой штукой", мотором для следующего эпизода роста до небес, ИИ вдруг обнажил свою деструктивную натуру и грозит оттоптаться на наивных представлениях о стабильном росте рынков.

Начнем с TL;DR сценария. ИИ-агенты автоматизируют офисную работу и потребительские решения. Привычные софтверные продукты - от офисного ПО до маркетплейсов - теряют востребованность. И разработчики софтверных продуктов, и другие компании сферы услуг начинают массовые увольнения офисного персонала.

Занятость "белых воротничков" падает, "синих воротничков" - стабильна. Безработица растёт. Среди потерявших работу растёт конкуренция за еще остающиеся позиции. Это приводит к падению зарплат. И падению потребительского спроса: безработным не на что шиковать.

Падение выручки побуждает компании реального сектора сокращать персонал и ускорять внедрение ИИ, чтобы остаться на плаву. Чем шире внедряется ИИ - тем больше денег у его разработчиков на дальнейшее совершенствование продукта. Возникает положительная, самоусиливающаяся обратная связь.

Падение выручки ведет к корпоративным дефолтам. Безработица - к дефолтам физлиц по ипотеке. Чем дальше - тем больше. На финансовых рынках возникает всепоглощающая паника, перед которой меркнут события 2008 года. И никто не знает, как остановить эту набирающую скорость гигантскую лавину...

...На этом "Citrini" завершает свой сценарий, предоставляя волю читательскому воображению. Ну а я всё же предлагаю повременить с воображением. Давайте сначала попробуем ответить на самый животрепещущий вопрос:

Неужели всё будет настолько плохо?

Сама "Citrini" - как и положено грамотной инвестфирме - хеджирует свой нарратив ремарками, что это лишь один из возможных сценариев. И что он интересен исключительно своей противоположностью мейнстримным взглядам Уолл-Стрит.

Тем не менее, этот сценарий совсем не стоит воспринимать как фантастику. Более того, его авторы нигде не нарушают экономическую логику. Повторюсь, это хороший анализ.

Но будущее - непредсказуемая штука. А непредсказуемо оно потому, что в экономике полным-полно нюансов. И некоторые из этих нюансов при внимательном рассмотрении позволяют более благосклонную трактовку. Давайте разбираться с ними по порядку.

1. Америкэн вэй

"Citrini" сосредотачивается исключительно на американской экономике. Американскую экономику же характеризует довольно уязвимое положение рабочей силы. Поскольку ИИ-революция подразумевает существенную угрозу для рабочей силы, в США эти два фактора взаимно умножаются. Что и приводит к печальным последствиям, описанным в сценарии.

В других развитых странах корпорациям сложнее избавляться от работников, и корпоративная культура склонна принимать такие решения с большей осторожностью. Вдобавок в некоторых юрисдикциях фирмы связаны коллективным договором с профсоюзами.

Этот фактор не является фундаментальным. Но он позволяет выиграть время, сгладить масштаб шока. И "Citrini Research", и мои дальнейшие выкладки не раз подчеркивают важность темпа.

2. Америкэн вэй, Трамп эдишн

Из "Массовой автоматизации: пошагового руководства" можно сделать один важнейший вывод. Государство имеет критическую роль в стабилизации социально-экономических процессов во время ИИ-революции. Никто и ничто, никакая "невидимая рука рынка" больше не в состоянии справиться с этой задачей.

Соответственно, политические силы, стоящие у руля, очень серьезно влияют на возможные исходы, на успешность антикризисной политики. В нашем (их?) случае политические расклады не слишком радужные. У руля стоит впадающий в маразм правый популист, рассматривающий страну только как площадку для политического цирка самого низкого пошиба. Ключевые фигуры его аппарата, отвечающие за направление ИИ, откровенно враждебны к идеям перераспределения корпоративных сверхдоходов. Каковы шансы, что они наломают дров?

Шансы велики. Команде Трампа не хватает не то что долгосрочного видения - но даже текущей адекватности.

Тем не менее, сценарий "Цитрини" описывает де-факто ступор правительства. Ноль действий на горизонте до июня 2028, одни дебаты в парламенте. На секундочку, за окном безработица 10,2% - выше, чем на пике (!) кризиса-2008.

Это самая нереалистичная часть прогноза. Ответ правительства будет. И гораздо раньше, чем безработица подберется к 10%. Уже на 5%-ной отметки рейтинг президента затрещит по швам - и будут приниматься меры.

Да, меры популистские. Да, не факт, что они будут хорошо продуманными. Но, какими бы они ни были - это будет фискальный импульс. И тут справедлива старая поговорка: деньги не пахнут. Деньги работают вне зависимости от того, под каким идеологическим соусом они распределяются.

Дополнительно отметим, что нынешняя администрация очень чувствительна к динамике фондового рынка. Что даже породило обидную аббревиатуру TACO - "Trump Always Chickens Out". Пертурбации на рынках будут дополнительно стимулировать правительство на введение "решительных мер".

Сценарий "Citrini" вообще не описывает реакцию монетарных властей. А ведь в случае проблем с кредитными рынками, с активами страховщиков жизни и тем более с ипотечным рынком эта реакция вполне потянет на "whatever it takes!".

Монетарное стимулирование не устраняет фундаментального дисбаланса. Но неплохо успокаивает рынки. Сбивает панику. Это позволяет выиграть темп.

3. Скорость лавины

Вообще, насколько реалистично получить 6%-ный скачок безработицы за 9 кварталов? Справится ли ИИ с этой планкой?

Это интересный вопрос. И пока не очень понятно, как увязать теорию с практическим прогнозированием. Нынешний ИИ характеризует так называемая "рваность" (jaggedness) - неравномерность способностей в сравнении с человеком. Где-то машина гораздо сильнее. Где-то она безнадежно проигрывает.

Эта "рваность", непохожесть на человека затрудняет простые экстраполяции. Вместо трендов приходится опираться на качественные характеристики, на эмерджентность - непредвиденное возникновение новых свойств.

В области трендов у ИИ-оптимистов есть любимый бенчмарк, METR, показывающий максимальную продолжительность автономно выполняемых задач. Эта продолжительность растёт, и растёт с ускорением:

Спекулятивный график от "Цитрини", показывающий гипотетический рост автономной работы ИИ-моделей после февраля 2026

Проблема в том, что задачи в этом бенчмарке охватывают довольно узкую область: разработку ПО и машинное обучение. Поэтому он скорее показывает прогресс в автоматизации научных исследований, чем угрозу занятости в широкой экономике.

А с точки зрения занятости в широкой экономике любителям экстраполяции пока придётся экстраполировать горизонтальную линию: эффект ИИ здесь был и остаётся околонулевым. "Рваность" ИИ означает, что человек по-прежнему является необходимым элементом. Для преодоления этой ситуации нужен качественный прорыв.

Один из ключевых таких прорывов, называемый многими корпоративными деятелями - способность ИИ обучаться на конкретном рабочем месте. И пока достижения ИИ-лабораторий относятся к другим областям. Но не к этой.

Отсутствие серьезного прогресса в этой области означает, что остаётся некоторый шанс на медленный темп автоматизации. Впрочем, шанс этот далеко не преобладающий. Качественный скачок в обучаемости ИИ может сделать реалистичным и 16%-ный, и 26%-ный рост безработицы за 2 года.

4. Пределы роста

Сценарий "Citrini" описывает, как армии ИИ-агентов захватывают всё новые и новые области: денежные расчеты, маркетплейсы, гиг-экономику, офисную работу и так далее. Складывается ощущение, что использование ИИ обладает идеальной масштабируемостью. Менеджмент принял решение, подчиненные нажали кнопку - и в одночасье, как из волшебной шкатулки, появляется ИИ и берет на себя всю работу.

Между тем работа ИИ требует массивной инфраструктуры. И, строго говоря, "работает" он сейчас только в разработке ПО - большая же часть запросов касается либо эпизодической помощи, либо вообще не связана с профессиональной деятельностью.

Очевидно, что масштабное расширение использование ИИ в серьезных областях, где требуется многоэтапный контроль качества результата, невозможно без соответствующего расширения вычислительной базы.

Вопрос: сколько именно нужно построить для реализации сценария "Цитрини"? 6%-ный рост безработицы, закладываемый "Цитрини", означают 7-10% потерявших работу (с учетом перетока в другие сектора и иных эффектов). 11-16 млн. человек. Плюс масштабный рост использования ИИ теми, кто еще держатся на рабочих местах.

Увы, дальше расчеты забуксуют. Как понять, сколько вычислительных ресурсов уйдёт на автоматизацию одного рабочего места? Теоретически, можно посмотреть на статистику с трудовыми задачами GDPVal или того же METR. METR пишет, что модель GPT-5.1-Codex эффективно работала, тратя на задачи до 5 млн. токенов, добиваясь 50%-ной вероятности успеха в автономной работе, эквивалентной ~2,5 часам человеческого труда. Что грубо соответствует 2 млн. токенов за час человеческой работы. Дороговато, больше $20. Чуть-чуть дешевле американского "офисного планктона", но дороже индийца. Это верхняя планка стоимости ИИ, выше которой автоматизация во многом теряет смысл.

На противоположном конце у нас имеется оценка по GDPVal. Где топовая модель, Claude Sonnet-4.6, делает ~1,5 тыс. часов человеческой работы за $1000. То есть 67 американских центов за человеко-час. При этом пока нет информации, насколько качественно делается эта работа и насколько она сопоставима с результатом человеческих профессионалов.

Добавим, что нам нужна не "50%-ная вероятность успеха", а что-то ближе к 99%. Что для этого потребуется множество попыток, а не одна. Что ИИ-агентам придётся выполнять не узкие изолированные задачи, как в этих бенчмарках, а встраивать их в широкий, длительный контекст. Что обучение модели на конкретном рабочем месте, которое мы упоминали в предыдущей секции, тоже требует вычислений.

И в итоге нам стоит ориентироваться скорее на верхнюю границу диапазона. Что соответствует технико-экономической логике. В абсолютном большинстве случаев технология удешевляется постепенно, а не предлагает сразу 40-кратное преимущество перед существующими альтернативами.

2-кратное преимущество ИИ-агента в себестоимости - консервативное, но вполне реалистичное - означает, что только замещенные рабочие места принесут ИИ-компаниям ARR в размере $550-900 млрд. на середину 2028 г. Не считая использования LLM в коллаборации с человеческими работниками, где подсчитать объем спроса еще затруднительнее.

В 2025 продажи ИИ-сервисов американскими компаниями составили хорошо если $30 млрд. И все заявляют, что свободных вычислительных мощностей нет. Следовательно, требуется отмасштабировать вычислительную базу в 18-30 раз за 2,5 года.

Реалистично ли это? Разумеется, нет. Достаточно посмотреть, что творится сейчас на рынке компьютерной памяти. Производственные мощности микроэлектронной индустрии ограничены. И время отклика предложения (строительство новых фабрик) примерно совпадает с горизонтом прогнозирования "Цитрини". К середине 2028 новые фабрики только-только выпустят первые чипы.

Отметим, что до последнего времени ИИ занимал относительно небольшую долю рынка микроэлектроники. Сейчас эта доля становится преобладающей. Чем дальше - тем больше ИИ-чипы будут упираться в фундаментальные ограничения индустрии. Которые устанавливают не слишком высокий потолок: рост на 20% в год в среднесрочной перспективе.

Причём дефицит микроэлектроники означает удорожание стоимости ИИ-агентов. Тормозя их внедрение еще сильнее.

Таким образом, у нас отсекается целый пласт экономических сценариев с недостаточно дешевым (вычислительно и в деньгах) ИИ. Апокалипсис требует, чтобы ИИ-агенты были гораздо дешевле человека. Хотя бы раза в четыре. В противном случае вместо 10%-ной безработицы мы получим максимум 6,5%. Неприятно, но намного менее опасно.

5. Великая ребалансировка

Некоторые экономические гуру вальяжно отмахнулись от прогноза "Цитрини". Объясняя это просто: негативной спирали спроса не может быть, потому что ее не может быть никогда.

ИИ же удешевляет услуги и товары за счет снижения затрат на "белых воротничков" и профессиональных посредников? Удешевляет. Значит, на конкурентном рынке цены на них упадут. Спрос на такие услуги и товары увеличится.

Но часть сэкономленных денег пойдет не на те же самые товары, а на другие - эффект роста реальных доходов. Например, семья сэкономила на комиссии страховому агенту - и потратила эти деньги на косметику для мамы и крафтовое пиво для папы.

Там, где ИИ-агенты помогают без труда масштабировать производство услуг, этот дополнительный спрос будет легко удовлетворен. Но те области, которые ИИ-агенты не осиливают, для удовлетворения дополнительного спроса потребуют новые человеческие ресурсы. Вот туда-то - гуру многозначительно поднимают палец вверх - невидимая рука рынка будет мягко, но настойчиво подталкивать бывших офисных работников.

Ура? Рынок труда в безопасности?

Не совсем. Потому что гуру умалчивают - кто намеренно, а кто по незнанию - о двух ключевых факторах. Первый - это структурный дисбаланс между навыками офисных работников и навыками, на которые ИИ пока не покушается. Ведь экономике нужны не абстрактные "человеческие ресурсы". Экономике нужны те, кто может делать востребованный продукт.

Второй фактор - это та самая скорость ИИ-лавины. Важен он потому, что мы можем "накачать" человеческие ресурсы необходимыми навыками. Можем обучить их новой специальности. Но на это требуется время. Невозможно стать хорошим бульдозеристом за 1 день. И хорошим косметическим хирургом тоже невозможно.

И главный вопрос: сможем ли мы "накачивать" рабочую силу навыками быстрее, чем эти навыки будет осваивать ИИ? Вопрос нетривиальный. И ответ на него сейчас дать очень сложно. Именно из этих соображений в "Массовой автоматизации" я упираю на щедрое финансирование интенсивных программ переобучения, построенных на новых технологиях. Без решительного стимулирования и без радикального сокращения сроков такого переобучения шансы безработных "убежать" от ускоряющегося катка автоматизации выглядят не очень хорошими...

Именно поэтому темп подрывных изменений имеет такое большое значение. У экономики есть свои пределы адаптации. Как только они превышены - экономика начинает ломаться.

"[Скорость прогресса] просто означает, что краткосрочный переход будет необычайно болезненным по сравнению с прошлыми технологиями, поскольку люди и рынки труда медленно реагируют и приходят в равновесие", - пишет Дарио Амодеи в эссе "Юность технологии". И ключевая проблема заключается в том, что с приближением технологической сингулярности, с ускорением изменений равновесие становится недостижимой роскошью. Чтобы не сломаться окончательно, экономика будет требовать возрастающие объемы нерыночного вмешательства.

В сухом остатке

...И вот теперь мы можем вновь вернуться к вопросу: неужели всё будет настолько плохо?

Честный ответ: пока неизвестно. Где-то самые негативные сценарии отсечет гуманное трудовое законодательство и корпоративная этика. Где-то государство закроет самые угрожающие бреши. Прогресс в ИИ может идти с более медленными темпами. Как с точки зрения способностей ИИ, так и с точки его себестоимости. Кого-то спасет радикальный пересмотр профессиональных программ переобучения (но на это самые слабые надежды).

Однако все эти факторы снижают вероятность сценария "Цитрини" далеко не так сильно, как хотелось бы. Моя субъективная экспертная траст-ми-бро оценка - ниже 40%. Но выше 20%.

Чтобы перейти от траст-ми-бро к чему-то более фундаментальному, остро не хватает "известных неизвестных". Темпа роста безработицы. И стоимости замещения трудовых задач в реальной работе (а не в теоретических бенчмарках). Пока ИИ-революция еще не начиналась. Пока все только строят прогнозы и описывают свои хотелки. А вот когда она начнется - на основе этих вводных уже можно будет прикинуть S-образную кривую дальнейшей траектории безработицы.

Пока же, друзья, готовимся. К самому худшему. И адаптируемся, не дожидаясь, пока ИИ-революция подорвёт твое рабочее место. Можно надеяться на добрый менеджмент, на Трампа и на медленную скорость прогресса в ИИ. Но лучше брать инциативу в свои руки.