Глобальный кризис интеллекта 2028: как ИИ убивает экономику
Мысленный эксперимент по финансовой истории из будущего
Оригинал: Citrini Research
Предисловие
Что если наш оптимизм по поводу ИИ продолжит оправдываться… и что если это на самом деле плохая новость для рынков?
То, что следует ниже — это сценарий, а не предсказание. Это не «медвежье порно» и не фанфики ИИ-думеров. Единственная цель этого материала — моделирование сценария, который оставался относительно малоизученным. Наш друг Алап Шах поставил вопрос, и вместе мы провели мозговой штурм ответа. Надеемся, чтение подготовит вас к потенциальным рискам «левого хвоста» распределения, поскольку ИИ делает экономику все более странной.
Это Макро-мемо (Macro Memo) от CitriniResearch из июня 2028 года, детально описывающее развитие и последствия Глобального Кризиса Интеллекта.
Макро-мемо: Последствия избыточного интеллекта
CitriniResearch
30 июня 2028 г.
Сегодня утром уровень безработицы составил 10,2%, превысив ожидания на 0,3%. Рынок отреагировал падением на 2%, в результате чего кумулятивная просадка S&P достигла 38% по сравнению с максимумами октября 2026 года.
Трейдеры уже ко всему привыкли. Шесть месяцев назад такие цифры спровоцировали бы автоматическую остановку торгов.
Два года. Вот и все, что потребовалось, чтобы пройти путь от «локализованного» и «секторального» воздействия к экономике, которая больше не напоминает ту, в которой мы выросли. Это квартальное макро-мемо — наша попытка восстановить последовательность событий: постмортем докризисной экономики.
Эйфория была осязаемой. К октябрю 2026 года S&P 500 подбирался к отметке 8000, Nasdaq пробил 30к. Первая волна увольнений из-за человеческой ненужности началась в начале 2026-го, и они сделали именно то, что должны были: маржа расширилась, доходы выросли, акции подскочили. Рекордная корпоративная прибыль направлялась прямиком обратно в вычислительные мощности ИИ.
Заголовочные цифры все еще были отличными. Номинальный ВВП неоднократно показывал рост в середине и верхней части однозначных чисел в годовом исчислении. Производительность 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 требуют медицинской страховки.
Владельцы вычислительных мощностей видели, как их богатство росло взрывными темпами по мере исчезновения затрат на рабочую силу. Между тем, рост реальной заработной платы обвалился. Несмотря на неоднократные заявления администрации о рекордной производительности, «белые воротнички» теряли работу из-за машин и были вынуждены переходить на низкооплачиваемые роли.
Когда в потребительской экономике начали появляться трещины, экономические эксперты популяризировали фразу «Призрачный ВВП» (Ghost GDP): объем производства, который отображается в национальных счетах, но никогда не циркулирует в реальной экономике.
Во всем ИИ превосходил ожидания, и рынок был ИИ. Единственная проблема… экономика — нет.
С самого начала должно было быть ясно, что один GPU-кластер в Северной Дакоте, генерирующий результат, ранее приписывавшийся 10 000 «белых воротничков» в Мидтауне Манхэттена, — это скорее экономическая пандемия, чем экономическая панацея. Скорость обращения денег упала до нуля. Человекоцентричная потребительская экономика, составлявшая в то время 70% ВВП, увяла. Мы, вероятно, могли бы понять это раньше, если бы просто спросили, сколько денег машины тратят на потребительские товары. (Подсказка: ноль.)
Возможности ИИ улучшались → компаниям требовалось меньше рабочих → увольнения «белых воротничков» росли → уволенные рабочие тратили меньше → давление на маржу толкало фирмы инвестировать больше в ИИ → возможности ИИ улучшались…
Это была петля отрицательной обратной связи без естественного тормоза. Спираль вытеснения человеческого интеллекта. «Белые воротнички» увидели, что их способность зарабатывать (и, соответственно, тратить) структурно подорвана. Их доходы были основой ипотечного рынка объемом 13 триллионов долларов, что заставило андеррайтеров пересмотреть вопрос о том, являются ли первоклассные ипотечные кредиты по-прежнему надежными.
Семнадцать лет без реального цикла дефолтов привели к тому, что частные капиталы были раздуты сделками с софтом, в которых предполагалось, что ARR (ежегодная регулярная выручка) будет оставаться регулярной. Первая волна дефолтов из-за деструктивного воздействия ИИ в середине 2027 года поставила это предположение под сомнение.
Ситуация была бы управляемой, если бы деструкция ограничилась программным обеспечением, но этого не произошло. К концу 2027 года она угрожала каждой бизнес-модели, основанной на посредничестве. Пласты компаний, построенных на монетизации трения для людей, распались.
Система оказалась одной длинной цепочкой коррелированных ставок на рост производительности «белых воротничков». Крах ноября 2027 года лишь ускорил все петли отрицательной обратной связи.
Как это началось
В конце 2025 года инструменты агентского кодинга совершили качественный скачок в возможностях.
Компетентный разработчик, работающий с Claude Code или Codex, теперь мог воссоздать базовую функциональность SaaS-продукта среднего уровня за недели. Не идеально и не со всеми обработанными крайними случаями, но достаточно хорошо для того, чтобы CIO, рассматривающий ежегодное продление контракта на 500 000 долларов, задался вопросом: «а что, если мы просто построим это сами?»
Инвесторы были готовы — даже ожидали, что «длинный хвост» серьезно пострадает. Считалось, однако, что «системы записи» (systems of record) защищены от потрясений. Лишь отчет ServiceNow за третий квартал 2026 года прояснил механизм рефлексивности.
SaaS не «умер». По-прежнему существовал анализ затрат и выгод при запуске и поддержке собственных сборок. Но собственная сборка стала вариантом, и это учитывалось в переговорах по ценообразованию. Возможно, более важно то, что конкурентный ландшафт изменился. ИИ облегчил разработку и выпуск новых функций, поэтому дифференциация исчезла.
Компании, которым ИИ угрожал больше всего, стали его самыми агрессивными пользователями.
В ретроспективе это звучит очевидно, но в то время это не было таковым. Историческая модель дезрупции говорила, что старожилы сопротивляются новым технологиям. То, что произошло в 2026 году, было другим; лидеры не сопротивлялись, потому что не могли себе этого позволить.
Каждый доллар, сэкономленный на персонале, вливался в возможности ИИ, которые делали следующий этап сокращения рабочих мест возможным.
Софт был лишь первым актом. Пока инвесторы спорили о том, нащупали ли мультипликаторы SaaS дно, они упустили из виду, что петля рефлексивности уже вышла за пределы сектора программного обеспечения.
Когда трение упало до нуля
К началу 2027 года использование LLM стало обыденностью. Агент в роли покупателя стал катализатором того, что ИИ взял на себя потребительские решения. К марту 2027 года среднестатистический человек в Соединенных Штатах потреблял 400 000 токенов в день — в 10 раз больше, чем в конце 2026 года.
Следующее звено в цепи уже ломалось. Посредничество.
За последние пятьдесят лет экономика США выстроила гигантский слой извлечения ренты, основанный на человеческих ограничениях. Триллионы долларов корпоративной стоимости зависели от сохранения этих ограничений. Агенты убрали трение.
У людей нет времени сравнивать цены на пяти конкурирующих платформах. У машин — есть. Финансовые консультации. Подготовка налогов. Рутинная юридическая работа. Любая категория, где ценностное предложение поставщика услуг сводилось к «я разберусь со сложностью», была разрушена.
Даже недвижимость, где покупатели десятилетиями мирились с комиссией в 5-6%, посыпалась. К марту 2027 года она сжалась до менее чем 1%, и зачастую вообще без участия человека. Мы переоценили ценность «человеческих отношений». Оказалось, что многое из того, что люди называли отношениями, было просто трением с дружелюбным лицом.
Это уничтожило особый вид рва (moat) — привычное посредничество. DoorDash стал наглядным примером. Агенты по написанию кода обвалили барьер для запуска приложений доставки. Рынок фрагментировался за ночь, а маржа сжалась почти до нуля. Привычная лояльность к приложению просто не существовала для машины.
Как только агенты взяли под контроль транзакции, они начали искать возможности для более существенной оптимизации. В торговле между машинами комиссия по картам в 2-3% стала очевидной целью. Агенты искали более быстрые и дешевые варианты, используя стейблкоины через Solana или Ethereum L2.
Их рвы были сложены из трения. А трение стремилось к нулю.
От секторального риска к системному риску
В течение 2026 года рынки относились к негативному влиянию ИИ как к истории одного сектора. В нашем макро-мемо за январь 2027 года мы утверждали, что это неверная ментальная модель. «Белые воротнички» и были экономикой США.
«Технологические инновации уничтожают рабочие места, а затем создают еще больше». Это было верно раньше. Но каждая новая работа требовала человека для ее выполнения. ИИ теперь — это общий интеллект, который совершенствуется именно в тех задачах, на которые люди могли бы переключиться.
«Белые воротнички» сталкивались с коллапсом вакансий, в то время как вакансии для «синих воротничков» оставались стабильными. В нормальной рецессии причина в конечном итоге самокорректируется. Причина этого цикла не была циклической.
ИИ становился лучше и дешевле. Компании увольняли рабочих, использовали сэкономленные средства для покупки новых мощностей ИИ, что позволяло увольнять еще больше рабочих. Петля обратной связи без естественного тормоза.
Интересно, что Индия стала обратным примером: сектор ИТ-услуг рухнул, когда цена ИИ-агента упала до стоимости электричества. В США мы начали спрашивать, что происходит с потребительской экономикой, когда потребителей заменяют машинами.
Спираль вытеснения интеллекта
Уволенные «белые воротнички» не сидели сложа руки. Они переходили на более низкий уровень, наводняя экономику гиг-услуг и сжимая зарплаты там тоже. Секторальная дезрупция метастазировала в общеэкономическое сжатие зарплат.
Даже те, кто остался при работе, тратили с осторожностью. Профессионалы работали в два раза усерднее просто чтобы не быть уволенными. К второму кварталу 2027 года экономика была в рецессии. Но это еще не был «финансовый кризис»… пока еще нет.
Цепочка коррелированных ставок
Частный кредит (private credit) вырос до $2,5 трлн к 2026 году. Значительная часть капитала была в софтверных сделках. Кредиты под залог софта начали дефолтить в 2027 году. Zendesk стал «дымящимся пистолетом». Крупнейший в истории кредит под залог ARR стал крупнейшим дефолтом, когда ИИ-агенты устранили саму потребность в тикетах поддержки.
Все считали, что «постоянный капитал» (страховые деньги) выдержит. Но этот капитал оказался сбережениями домохозяйств, вложенными в бумаги, которые теперь дефолтили.
Вопрос об ипотеке
В 2028 году индекс цен на жилье посыпался в технологических центрах (СФ, Сиэтл, Остин). Рынок ипотеки США в $13 трлн строится на том, что заемщик будет платить 30 лет. Кризис занятости подорвал это предположение.
Каждый прошлый ипотечный кризис был вызван спекуляциями или ставками. Здесь — ничего подобного. Это заемщики с рейтингом 780 FICO. В 2008 году кредиты были плохими в первый день. В 2028 году кредиты были хорошими в первый день. Просто мир изменился спустя три года после выдачи.
Двигатель реальной экономики сломан тем, что ИИ делает человеческий интеллект менее дефицитным и менее ценным. Вы можете снизить ставки до нуля… это не изменит того факта, что агент Claude делает работу менеджера за $200 в месяц.
Битва со временем
Налоговая база правительства — это налог на человеческое время. Поступления падают, потому что заработки структурно ниже. Производительность растет, но выгоды текут к капиталу и вычислениям, а не к труду.
Правительству нужно передавать больше денег домохозяйствам именно в тот момент, когда оно собирает с них меньше налогов. ИИ-агенты развиваются быстрее, чем институты адаптируются.
Завершение премии за интеллект
На протяжении всей современной истории человеческий интеллект был дефицитным ресурсом. Сейчас мы переживаем завершение (unwind) этой премии. Машинный интеллект — замена человеку в огромном диапазоне задач. Финансовая система переоценивается.
Экономика может найти новое равновесие. Это первый случай в истории, когда самый производительный актив создал меньше, а не больше рабочих мест.
Успеем ли мы построить новые модели вовремя — единственный вопрос, который имеет значение.
Вы читаете это в феврале 2026-го. У нас все еще есть время действовать на опережение.
Канарейка в шахте все еще жива.