Удешевление технологий означает их повсеместность, а не спад.
Уже больше года повсюду — от разговоров с друзьями до ленты X и YouTube — звучит одна и та же мысль: бум искусственного интеллекта вот-вот лопнет, как пузырь доткомов. Оценки компаний кажутся запредельными, а ощущение «слишком хорошо, чтобы быть правдой» витает в воздухе. Я понимаю, откуда берутся такие сравнения. Но убеждён: они глубоко ошибочны. Разница между тогдашним и нынешним 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 произошёл потому, что за многими компаниями не стояло ничего, кроме пустых обещаний. Pets.com терял деньги на продаже корма для собак. Webvan обещал доставку продуктов, которая так и не стала рентабельной. Некоторые проекты были откровенным мошенничеством. Когда наступила реальность, индекс Nasdaq с 2000 по 2002 год рухнул на 78%.
Современные лидеры ИИ — это совсем другие игроки. В 2025 финансовом году Nvidia отчиталась о выручке в 130,5 млрд долларов — рост на 114% по сравнению с предыдущим годом. Операционная прибыль составила 81,5 млрд долларов. В последнем квартале выручка достигла 57 млрд долларов (рост на 62%), а годовой показатель уверенно приближается к 200 млрд. Только сегмент центров обработки данных принёс 115,2 млрд долларов за год — рост на 142%.
Это не стартапы, сжигающие венчурный капитал в надежде найти бизнес-модель. Облачные провайдеры уже зарабатывают на ИИ-сервисах. Azure от Microsoft, облачный сегмент Google и AWS от Amazon получают реальные деньги от корпоративных клиентов за вычислительные мощности. Инфраструктура существует. Клиенты есть. Продукт работает. В 1999 году ни одна среднестатистическая компания из эпохи доткомов не могла этим похвастаться.
Могут ли котировки оторваться от реальности? Конечно — на то он и рынок. Могут ли ИИ-стартапы с нулевым доходом исчезнуть? Безусловно. Но сравнение с пузырём, построенным на фиктивной отчётности и пустых счетах, не выдерживает критики. Даже если завтра закроется каждый второй ИИ-стартап, у Nvidia останется 130,5 млрд долларов выручки. Дата-центры никуда не денутся. Чипы — это физическое оборудование, которое продолжит обрабатывать данные. От Pets.com остались лишь кукольный носок из рекламы и склад нераспроданных лежанок. В этом и вся разница.
Парадокс Джевонса: почему дешёвый ИИ — это больше ИИ, а не меньше
Вот в чём главная причина, почему нынешний бум — не спекулятивная лихорадка, а глубокий структурный сдвиг.
В 1865 году Уильям Стэнли Джевонс заметил парадокс: когда Джеймс Уатт сделал паровые двигатели эффективнее, ожидания были, что Британии понадобится меньше угля. На деле потребление угля резко выросло. Удешевление энергии сделало паровые машины доступными для множества заводов. Эффективность не снизила спрос — она его высвободила.
То же самое происходит сейчас со стоимостью инференса — работы готовых моделей. Платформа Vera Rubin от Nvidia (представлена на CES 2026 и уже запущена в производство) снижает стоимость одного токена в 10 раз по сравнению с архитектурой Blackwell. Скорость выросла в 5 раз, а для обучения тех же моделей нужно в 4 раза меньше GPU.
Наивный взгляд: «Отлично, теперь нам понадобится меньше чипов». Взгляд через призму Джевонса: «Инференс стал в 10 раз дешевле — значит, задачи, которые раньше не окупались, теперь становятся выгодными». Появляются специализированные внутренние инструменты, микроавтоматизация, ИИ-агенты для сложных процессов, вайбкодинг — когда человек описывает задачу, а агенты её реализуют. Каждое новое приложение порождает постоянный спрос на инференс. Стоимость одного токена падает, но общее потребление токенов уходит в стратосферу.
Это не теория. Согласно прогнозу JLL Global Data Center Outlook на 2026 год, мощность дата-центров в мире к началу 2026 года достигла 103 ГВт, из которых 25% приходится на ИИ. К 2030 году мощности удвоятся до 200 ГВт, а доля ИИ вырастет до 50%. Годовой рост в 14% — это не спекуляции, а ответ на реальный спрос. JLL резюмирует: «Показатели рынка недвижимости не указывают на наличие пузыря». Глобальная занятость мощностей — 97%, а 77% строящихся объектов уже забронированы.
Мы уже видели подобное: суперкомпьютеры стали смартфонами, электромобили BYD вытесняют машины с ДВС, а массовое производство сделало доступными технологии, которые раньше были узкоспециализированными. ИИ не просто заменяет рынок — он создаёт под ним новый, более масштабный пласт, который растёт по мере удешевления технологий.
Аналогия с печатным станком
Ближайший исторический аналог — вовсе не доткомы, а изобретение печатного станка.
До Гутенберга чтение и письмо были уделом избранных — узкой касты при церкви или королевском дворе. Переписывание книги занимало месяцы. Появление станка сделало тиражирование дешёвым, и за одно поколение грамотность взлетела. Возникли новые формы знаний, а переписчики стали учёными, редакторами, переводчиками — их труд стал продуктивнее.
Сейчас мы находимся в аналогичной точке для интеллектуального труда. Элитарный навык становится массовым. Даже простая автоматизация через bash-скрипты и API делала меня эффективнее большинства офисных сотрудников. Причина не в умении, а в доступе к инструментам, которые раньше были слишком сложными.
Сейчас такие инструменты, как Claude и Cursor, дают эти возможности даже моим родителям — через будущие версии Siri в их телефонах.
Печатный станок не уничтожил учёных. Он умножил их продуктивность и вызвал всплеск творчества. Скорее всего, с ИИ произойдёт то же самое.
ИИ как машина дефляции
За последние 20 лет промышленные товары в США (одежда, электроника, ПО) подешевели благодаря глобализации и автоматизации. В то же время услуги, требующие живого труда (здравоохранение, образование, жильё), резко подорожали.
Закономерность ясна: всё, что можно автоматизировать или вынести в офшор, дешевеет. Всё, где нужен человек на месте — дорожает. Кризис стоимости жизни в США — это кризис секторов с неподъёмными затратами на труд.
ИИ меняет правила. Он не заменит врачей и учителей, но сделает каждого из них в разы эффективнее. В здравоохранении, например, катастрофически не хватает рентгенолаборантов. ИИ-диагностика не устраняет потребность в человеке, но делает обследования дешевле и доступнее. Это увеличивает спрос на квалифицированных специалистов. Человек остаётся с пациентом — для решений, суждений, взаимодействия. ИИ же устраняет заторы в обработке данных.
К 2030 году поколение бэби-бумеров будет уходить на пенсию по 4 миллиона человек в год — это самый массовый уход из рабочей силы в истории США. Без роста производительности инфляция в сфере услуг ускорится, расходы на медицину и соцобеспечение взлетят, а финансовая система может затрещать. ИИ — один из немногих инструментов, способных противостоять этой демографической арифметике.
Чего ИИ не сделает
Я не питаю иллюзий. Любой инструмент сам по себе аморален — выбор делают люди.
Развитие больших языковых моделей (LLM) рано или поздно столкнётся с «плато» по закону Парето. Экспоненциальный рост замедлится. ИИ станет фундаментом для других прорывов, но некоторым из них потребуется время — пока не появятся новые архитектуры, пока энергетика не догонит потребности, пока не будут устранены другие барьеры. Сочетание технологий важнее каждой в отдельности. Первые спутники-баллоны Bell Labs были лишь шагом к Telstar, который стал возможен только с появлением солнечных батарей.
Безболезненно не будет. Мы, вероятно, стоим на пороге промышленной революции для белых воротничков — с потрясениями, сравнимыми с борьбой ремесленников и фабрикантов. Но в целом жизнь станет лучше: медицина — качественнее, возможности — шире. Индустриализация лишила 90% фермеров работы, но избавила людей от голода. То же самое может произойти с интеллектуальным трудом.
Главный закон экономики, который часто забывают: человеческие желания безграничны. Их ограничивают лишь ресурсы и деньги. Индустриализация сделала доступной еду. Глобализация — товары. ИИ, скорее всего, сделает доступными вещи, которые мы можем вообразить сегодня, и те, о которых ещё не догадываемся.
Человек, родившийся в 1890 году, не мог представить высадку на Луну или появление лоукостеров вроде RyanAir. Будущее всегда неожиданно.
Настоящие риски притаились совсем не там
Если бум ИИ не несёт экзистенциальной угрозы, то где она?
Реальные угрозы — в другом: рынок частного кредитования объёмом 3,5 трлн долларов, играющий на пенсионных накоплениях; крах схем поглощения в частном капитале на фоне роста ставок; 265 млрд долларов, исчезнувших у управляющих альтернативными активами. Эти структурные риски возникли задолго до ИИ. Постковидная усталость потребителей, стагнация зарплат, политика «продлевай и притворяйся» в частном капитале, раздутом дешёвыми деньгами, кризис недвижимости в Китае и перепроизводство — ничто из этого не вызвано ИИ. Напротив, успехи ИИ-сектора маскируют эти проблемы. Винить ИИ в «сломанной» экономике — значит путать симптом с диагнозом.
«Вайб-рецессия» — когда цифры в норме, а ощущения тревожные — реальна. Рост ВВП держится на трёх китах: госрасходах, здравоохранении и технологиях. Остальная экономика растёт едва ли на 1%. ИИ — одна из опор, удерживающих показатели, а не та, что тянет их вниз.
Если ИИ возьмёт на себя бюрократию в медицине и страховании, это снизит одну из самых быстрорастущих статей расходов. Это не приведёт к массовым увольнениям. Население стареет и требует больше услуг. Автоматизация позволит персоналу сосредоточиться на пациентах, а не на бумагах, раздувающих накладные расходы до миллиардов.
Если ИИ поможет строить доступное жильё быстрее и прорубать просеки в бюрократии — это и будет экономика, работающая на людей. Снижение трудозатрат в сфере услуг станет настоящим благословением.
В свежем отчёте Citrini Research парадокс Джевонса почти проигнорирован. Там ИИ моделируется как линейное вытеснение: технологии растут — рабочие увольняются — доходы падают — наступает рецессия. Это слишком наивно. Экономический «пирог» будет расти, а не просто перераспределяться. Даже если рост окажется скромнее, чем надеются оптимисты, ИИ уже компенсирует спад в секторах, сжимавшихся задолго до его появления.
Ждёт ли нас коррекция стоимости ИИ-компаний? Безусловно. Но это нормальный рыночный механизм. Сравнивать это с 1999 годом — значит путать временное падение цен со структурным крахом. Крах доткомов показал пустоту за ценниками. Коррекция в ИИ покажет реальность: 130 млрд долларов выручки Nvidia, прибыльные облачные сервисы, физическая инфраструктура и дефляционная технология, в которой стареющий мир нуждается как в воздухе.
Вопрос не в том, упадут ли акции. Упадут. Вопрос в том, выживет ли инфраструктура и сохранится ли рост производительности. В 1999 году телекоммуникационные гиганты рушились, но оптоволокно осталось. Интернет-инфраструктура пережила компании, переплатившие за её создание. В этот раз стройку ведут те, кто прошёл огонь 1999 года. Они вкладывают не чужие венчурные копейки, а собственные колоссальные прибыли. Nvidia, Microsoft, Google, Amazon — это не Pets.com с пустыми амбициями.