На конференции Stripe я увидел будущее экономики ИИ

Автор: Гао Фэй

Перевод: Цзяжуань, ChainCatcher

В 1987 году широко распространилась фраза экономиста Роберта Солоу: «Вы можете повсюду видеть тень компьютерной эпохи, кроме статистики производительности».

Эта фраза мучила экономистов почти десять лет. Пока в середине 90-х годов компьютерный вклад в производительность наконец-то начал проявляться в данных.

Сегодня, в 2026 году, та же самая загадка вновь окружает ИИ. Много споров о пузыре. Не утихают академические дебаты. Компании колеблются. Макроэкономические сигналы остаются размытыми.

Но в одном месте влияние ИИ на экономику уже не вызывает споров.

Это — Stripe.

Последние несколько дней я участвовал в конференции Stripe Sessions в Сан-Франциско. Объем транзакций Stripe составляет почти 2% мирового ВВП, годовой объем платежей достигает 1,9 трлн долларов, на платформе работает более 5 миллионов предприятий.

В списке AI 50 Forbes 86% компаний используют Stripe. Если экономика ИИ — это новорожденный младенец, то Stripe — это монитор сердечного ритма в родильном отделении. Он раньше и точнее всех фиксирует биение этого младенца.

Исследование Федерального резервного банка Сан-Луиса, опубликованное в начале 2026 года, показывает, что инвестиции, связанные с ИИ, уже внесли около 40% в прирост предельного ВВП США, превзойдя пик технологического бума интернет-компании. А когда эти инвестиции превращаются в доходы, большая часть расчетов происходит через Stripe.

Более того, Stripe не только фиксирует биение экономики ИИ.

На конференции он объявил о продвижении совершенно новой формы экономики: агентного коммерции (agentic commerce), то есть агент становится субъектом сделки.

В одном из групповых интервью со СМИ сооснователь и президент Stripe Джон Коллисон заявил, что ожидает, что агенты, выступающие в роли покупателей в бизнес-транзакциях, станут мейнстримом в течение 12–18 месяцев.

Два дня. 288 продуктов и функций. Более 10 тысяч участников. Одно определяющее слово: агентный бизнес. Ниже — мои впечатления и размышления о конференции Stripe 2026 и о том, что я там увидел.

Насколько быстро развивается экономика ИИ?

Перед обсуждением агентного бизнеса важно понять общий контур экономики ИИ. Солоу в 1987 году говорил, что в статистике нет следов компьютеров. Почти через 40 лет после этого, данные Stripe ясно показывают влияние ИИ.

В первый день утра CEO Патрик Коллисон продемонстрировал набор данных. С начала пандемии количество новых компаний, созданных на Stripe, держится на высоком уровне, но кривая растет относительно медленно. С начала 2026 года эта кривая почти вертикально взлетает.

Самая очевидная причина — снижение порога входа в предпринимательство благодаря инструментам программирования ИИ. Многие разработчики теперь могут за несколько дней создать платный продукт с помощью vibe coding.

Патрик определил это как часть более масштабной концепции: вся экономика сейчас перестраивается вокруг ИИ.

Руководитель по доходам в AI-бизнесе Stripe Maia Josebachvili добавила внешние данные: до 2024 года количество приложений, публикуемых в App Store, постоянно снижалось. Но после появления инструментов программирования ИИ, выпуск приложений вырос на 24% по сравнению с предыдущим периодом.

Это изменение — не только количественное, но и качественное. Stripe Atlas — один из самых удобных способов зарегистрировать компанию в США.

На прошлой неделе он отметил 100 тысяч зарегистрированных компаний. На конференции я услышал потрясающие цифры: в той же стадии жизненного цикла, в 2025 году доходы компаний, зарегистрированных через Atlas, в два раза превышали аналогичные показатели 2024 года. А новые компании 2026 года, созданные всего несколько месяцев назад, уже приносят в пять раз больше, чем аналогичный период прошлого года.

В отчете о экономике ИИ в первый день после обеда Maia перечислила несколько компаний, которые способствовали росту экономики ИИ.

Lovable за восемь месяцев заработала 100 миллионов долларов, а за следующие восемь — уже 400 миллионов. Cursor за менее чем два года достиг 1 миллиарда долларов годового дохода, а через три месяца — удвоил его до 2 миллиардов.

Лидирующие компании в области AI-native на Stripe выросли на 120% в 2025 году. В 2026 году их рост достиг 575%.

Рост потребительского сегмента также впечатляет. Самая активная группа потребителей тратит на AI-продукты 371 доллар в месяц — больше, чем средний американец тратит на интернет, стриминг и мобильную связь вместе взятые. Я примерно подсчитал свои ежемесячные расходы на токены — они давно превысили мои мобильные платежи.

Патрик также привел сравнение: скорость роста компаний на Stripe в 17 раз превышает глобальный рост экономики.

На второй день Джон Коллисон прямо упомянул парадокс Солоу и провел историческую аналогию.

В 1882 году Эдисон зажег первые электросветильники для клиентов в Манхэттене. Но в течение тридцати лет после электрификации производительность практически не росла. Причина — не в том, что электричество было бесполезным. Тогдашные фабрики проектировались под паровые машины. Пока не перестроили всю фабрику, рост производительности был невозможен.

Джон считает, что сейчас ИИ находится в подобной стадии. Изменения уже произошли, но старые модели еще не успели их усвоить. «Но», — говорит он, — «я думаю, что ИИ не потребует тридцати лет».

Данные Stripe подтверждают его оптимизм. На платформе экономика ИИ уже взорвалась. Почти все традиционные компании, с которыми я общался, руководители которых очень чувствуют необходимость внедрять ИИ.

Рожденные глобальными

Помимо скорости, эти AI-компании отличаются еще одним важным качеством: они с первого дня глобальны. В Stripe есть выражение: «по умолчанию — глобализация» (go global by default).

С тех пор как я стал блогером о ИИ, у меня есть ощущение: создание контента на ИИ — это без разницы по часовым поясам. Новости о ИИ за Тихим океаном так же важны, как и местные.

То же самое касается работы AI-продуктов. Большие языковые модели стирают границы, которые раньше зависели от интерфейса и привычных способов взаимодействия с программным обеспечением. Единый чат-окно позволяет пользователям по всему миру использовать продукты на естественном языке. В этом смысле, большие языковые модели впервые делают возможным единый глобальный рынок программного обеспечения.

Данные конференции подтверждают это наблюдение. В ранних волнах самые быстрорастущие SaaS-компании за первый год охватывали около 25 стран, а к третьему — уже 50.

Развитие AI-компаний идет совершенно иначе: за первый год — 42 страны, за третий — 120.

Maia отметила, что в Казахстане уже появляется множество AI-компаний. Во второй день в сегменте «Индекс экономики» Stripe привел медианные данные: первые 100 AI-стартапов уже за первый год продавали свои продукты в 55 странах.

Одна компания привела конкретный пример. Emergent Labs, основанная в США в 2024 году, уже более 70% доходов получает за рубежом. Как минимум в 16 странах она зарабатывает не менее 1% дохода каждая.

В числе ведущих AI-компаний 48% доходов приходится на рынки за пределами родной страны. Три года назад этот показатель был 33%. Глобальные доходы перестали быть дополнением — это основа.

Скорость и глобализация — два ключевых признака экономики ИИ, и оба связаны с Stripe. AI-компании нуждаются в быстром создании платежных возможностей. Им нужно принимать платежи в 40 странах и регионах уже в первую неделю после основания. Именно это Stripe делает с момента своего основания.

Здесь стоит немного вспомнить о происхождении Stripe.

Основатели Stripe — братья Патрик и Джон Коллисон — оба ирландцы. Они сами — международные предприниматели.

На конференции я встретил ирландского коллегу, который рассказал, что в глазах ирландских AI-стартаперов эти братья — герои. В США же они столкнулись с невероятными трудностями при подключении платежных систем. Для интеграции требовалось заключать договоры с банками, проходить PCI-совместимость и работать с несколькими посредниками. Весь процесс мог занимать недели или даже месяцы.

Поэтому в 2010 году, оба — всего по 20 лет — бросили учебу, переехали в Сан-Франциско и создали решение, которое за семь строк кода позволяло разработчикам принимать платежи.

Эти семь строк кода появились как раз на пике мобильного интернета и SaaS. Shopify нужно было помогать миллионам продавцов принимать платежи. Uber — обеспечить беспрепятственные платежи пассажирам. Salesforce — управлять глобальными подписками.

Все они выбрали Stripe. И по мере роста этих клиентов, Stripe развивал локализацию в 46 странах, охватил 195 рынков и поддерживал 125 способов оплаты.

Для потребителей Stripe — это не компания, которая светится в центре внимания.

Она скрыта за страницами оформления заказа Shopify, письмами подтверждения подписки OpenAI и уведомлениями о платеже Uber. Но эта невидимость не мешает ей стать финансовым каналом интернет-экономики.

В эпоху ИИ такая глобальная финансовая инфраструктура дала Stripe преимущество при выходе AI-компаний на международный рынок.

На конференции я также встретил руководителя глобальных продуктов Stripe Абхи Тивари.

Он занял этот пост три месяца назад и переехал в Сингапур. В Stripe есть инженерные центры в Сан-Франциско, Дублине и Сингапуре, а в Сан-Паулу — офис в Латинской Америке. Абхи рассказал, что многие AI-компании при обращении к Stripe начинают с одинакового фразы: «Мы по умолчанию — глобальны. Где находятся наши пользователи — неважно».

Прошлый подход — разрабатывать продукт в штаб-квартире и затем выводить его на глобальный рынок — заменяется командой, которая сразу же разрабатывает в целевом рынке.

Достучаться до глобальных пользователей — это одно. Получить от них деньги — совсем другое. И это гораздо сложнее, потому что у каждого рынка свои валюты и платежные привычки.

Здесь Stripe помогает AI-компаниям и многим другим клиентам двумя способами: ценообразованием в местной валюте и подключением локальных платежных методов.

Первое — позволяет бразильским пользователям видеть цены в реалах, а не в долларах, что увеличивает международные доходы на 18%. Второе — позволяет индийским пользователям платить через UPI, а бразильским — через Pix, что повышает конверсию более чем на 7%.

После добавления UPI в индийский AI-инструмент Gamma, его доходы в Индии за месяц выросли на 22%. На стенде я также заметил китайскую компанию MiniMax. Насколько я знаю, многие китайские компании, выходящие за границу, используют Stripe через свои зарубежные подразделения.

Эти AI-native компании обычно очень небольшие по численности: один-два основателя, и группа агентов, которая вместе обеспечивает полноценную глобальную работу с реальными доходами.

На второй день в выступлении Эмили привела данные: на Atlas плотность солопредпринимателей уже приближается к 5000 на миллион американцев, и все больше из них зарабатывают свыше 100 тысяч долларов в год.

Эмили использовала термин solopreneur — «одинокий предприниматель»: компания, созданная одним человеком. Джон объяснил это теоремой Рональда Коэса: существование фирмы обусловлено тем, что внутренние издержки координации ниже, чем рыночные транзакционные издержки.

Но ИИ может перевернуть эту логику. Когда агент помогает находить услуги, интегрировать софт и управлять платежами, издержки внешней координации резко снижаются. Вам не нужны целые отделы сотрудников — достаточно нескольких агентов, чтобы делать то, что раньше требовало целого отдела.

От человеческой экономики к агентной

Общая картина экономики ИИ, каким бы быстрым и глобальным она ни была, — это всё равно экономика, где субъектом выступают люди. Люди покупают продукты ИИ. Люди используют инструменты ИИ для предпринимательства.

Но на конференции я почувствовал очень сильный сигнал: следующий крупный сдвиг — это экономика, в которой агент становится участником рынка. Это — агентный бизнес.

Эти изменения уже незаметно проявляются в данных Stripe.

Продукт-менеджер Stripe Вилл Гейбрик показал набор данных. Много лет командная строка (CLI) Stripe использовалась узкой группой технически подкованных пользователей, и объем ее использования практически не менялся.

Но после 2026 года использование резко выросло. Причина — агентам не нужен красивый графический интерфейс. Простая CLI зачастую более удобна.

Данные Maia показывают, что в 2025 году трафик по чтению документации Stripe агентами вырос примерно в десять раз.

Если эта тенденция продолжится, к концу года количество читателей документации Stripe среди агентов превысит число людей. API-документация, над которой Stripe работал более десяти лет, находит новых самых преданных читателей.

Если идея о том, что агенты будут тратить деньги, кажется вам все еще странной, посмотрите на два реальных сценария.

Первый — интерфейс покупок уже, возможно, переместился в окно диалога модели. Сейчас люди ищут товары через ChatGPT, Gemini или Instagram. Расстояние между поиском и покупкой сокращается до одного интерфейса. В Китае есть похожие примеры — например, история о покупке молочного чая прямо в AI-приложении.

На групповом интервью Джон Коллисон объяснил, почему такую сжатость трудно отменить, — он рассказал свой опыт покупки адаптера питания для путешествий.

Если агент завершил весь цикл — от поиска до заказа — и через несколько дней товар доставлен, человек уже не пойдет на другой сайт заполнять формы заново, даже если там чуть лучше товар. После того, как агент завершил поиск, логичным следующим шагом становится оформление покупки.

Второй пример — OpenClaw. Все, кто следит за трендом «клешней» (claw), знают, что это один из самых популярных open-source фреймворков для автономных агентов.

Пользователи через мессенджеры — Feishu, Telegram, WhatsApp — дают агентам команды, и агенты самостоятельно выполняют задачи.

Ключевой момент — OpenClaw за один день может потратить сотни долларов или тысяч токенов. Он управляет расходами и использованием токенов сам. Хотя во многих случаях требуется разрешение человека, в основном токены тратит агент, а токены — это деньги.

От управления расходами агента до прямых покупок — всего один шаг. На конференции Stripe продемонстрировал, как это реализовать.

Покупка и продажа агентами

На основном сценическом выступлении второго дня показали один из самых ярких примеров.

Джон Коллисон дал агенту простую команду: исследовать, как потребности в ИИ влияют на энергетический рынок. Агент начал искать, обнаружил, что Alpha Vantage предлагает нужный ему набор данных по энергетике за 4 цента.

Агент оценил цену как подходящую и самостоятельно через Tempo CLI купил и скачал данные, используя стабильную валюту, — ведь платить кредиткой за 4 цента — это нелогично.

Затем он подготовил полный аналитический отчет. Уже на этом этапе было впечатляюще. Но Джон сказал: «Опубликуйте и продайте этот отчет. Установите разумную цену и сделайте так, чтобы другие агенты могли его найти и купить».

Агент проверил лицензию Alpha Vantage, убедился, что можно коммерчески использовать данные, создал сайт, разместил отчет и подготовил командный файл, позволяющий другим агентам купить эти данные по одному запросу.

За несколько минут один агент завершил весь цикл — исследование, закупку, подготовку, проверку, публикацию, ценообразование и продажу. Он был и покупателем, и продавцом. После демонстрации Джон заявил: «Агентный бизнес уже наступил».

Еще два демонстрационных сценария первого дня также произвели впечатление. Вилл Гейбрик создал приложение для автоматической проверки API-кода, чтобы агент мог самостоятельно заказывать проверку. Весь процесс — без указания платежных данных.

При выполнении задачи агент обнаружил, что приложение использует протокол машинных платежей (MPP), и самостоятельно произвел оплату в 2 доллара. Человек лишь подтвердил операцию отпечатком пальца. Эта возможность автоматического обнаружения платежа — ключевая идея протокола MPP. Разработчики не должны писать отдельный платежный код — агент сам его найдет.

Затем Гейбрик продемонстрировал поток микроплатежей (streaming payments), использующий движок Metronome, блокчейн Tempo, специально предназначенный для платежей, и стабильные валюты. Он показал, как можно разбивать платежи на миллионы очень мелких сумм, и при потреблении AI-вычислений — например, токенов — деньги будут в реальном времени и непрерывно переводиться, как вода.

Приложение, которое платит за токены по мере их расхода, — цена 3 доллара за миллион токенов. Несколько агентов работают одновременно. На левом экране — график расхода токенов, на правом — микроплатежи в стабильной валюте, которые поступают в реальном времени.

Открыв браузер Tempo, можно увидеть платеж на 3,30 доллара, состоящий из тысяч микроплатежей по менее одного цента. Каждый — примерно треть цента.

Кредитные карты этого не делают. ACH — тоже. UPI и Pix — тоже. Гейбрик объявил, что это — первый в мире потоковый платеж.

Возвращение микроплатежей и новая логика потребления

В чатах для покупок и в OpenClaw — примеры, когда агент представляет человека в потреблении. Но на групповом интервью Джон Коллисон сделал более масштабное предположение: агенты могут создать совершенно новые потребности.

Он считает, что агенты могут дать новую жизнь давно неудавшейся бизнес-модели — микроплатежам. Люди плохо умеют принимать очень мелкие решения о расходах. Spotify заменил оплату за отдельные треки подпиской за 9,99 долларов, потому что никто не хочет взвешивать, стоит ли одна песня 15 центов каждый раз.

Агенты не испытывают такой когнитивной нагрузки. Если это верно, то целый класс бизнес-моделей, провалившихся из-за человеческих ограничений, вдруг станет возможен.

Maia в личной беседе тоже выразила похожую точку зрения. Она сказала, что недавно общалась с десятками основателей AI, и при обсуждении агентного бизнеса наиболее часто звучала тема ценообразования.

В каждой сделке участвуют две стороны: покупатель и продавец. А если покупатель — агент, что делать продавцу?

Я спросил у руководителя продукта Stripe Джефа Вайнштейна: «Люди говорят, что клиент — это бог. Как тогда угодить агенту?»

Он ответил, что нужно представить агента как лучшего программиста, которого вы знаете. Он хочет получать максимально структурированную, понятную информацию, быстрое чтение и всю необходимую контекстуальную информацию для принятия решений.

Людям нравятся красивые картинки и плавные анимации. Агент же хочет исходные структурированные данные, точную логистику и минимальное количество шагов для завершения сделки.

В другом разговоре вице-президент Meta по продуктам Гинджер Бейкер резюмировал этот сдвиг более радикально: «Платежи перейдут от «моментальных» к «стратегическим»».

Покупки человека — дискретны.

Вы идете к кассе, достаете кошелек, платите картой — и сделка завершена.

Потребление агентом — непрерывное.

Вы задаете правила, например: «На этой неделе расходы на товары первой необходимости не превышают 50 долларов», «Всегда используйте эту карту» или «Никогда не разрешайте автоматическую оплату свыше 500 долларов». И агент внутри этих правил продолжает самостоятельно тратить деньги.

Новая валюта — вычислительная мощность

Если агенты действительно станут новым типом потребителей, появятся новые риски. Они кардинально отличаются от рисков традиционной SaaS-торговли и рисков человеческих потребителей.

На конференции я уделил этому особое внимание и обсуждал с несколькими топ-менеджерами Stripe.

Директор по данным и AI Эмили Глассберг-Сэндс описала три быстрорастущие модели мошенничества. Первая — злоупотребление несколькими аккаунтами: один и тот же человек регистрирует разные аккаунты, получая бесплатные лимиты.

По данным Stripe, каждые шесть зарегистрированных AI-компаний — это один случай такого злоупотребления. Вторая — злоупотребление в период бесплатных пробных периодов. Особенно опасно для AI-компаний, потому что каждое использование — это реальная вычислительная стоимость.

Она привела пример: для одной компании стоимость токенов на привлечение каждого платного клиента превышает 500 долларов, потому что для конверсии требуется 25 бесплатных пробных, из которых 19 — мошеннические.

Третья — «бесплатный обед»: клиенты используют много токенов и отказываются платить в конце месяца. Эмили цитирует: «Вычислительная мощность — это новая наличность». В то время как при злоупотреблении SaaS-услугами маржа почти нулевая, для AI — каждое вычисление стоит денег. Украсть токены — значит украсть деньги.

Но есть одна очень сложная проблема: многие AI-стартапы отвечают на злоупотребления просто закрытием бесплатных пробных.

Эмили рассказала, что спрашивала у всех, кто утверждает, что решил проблему, — как именно. И все их решения сводились к закрытию бесплатных уровней. Но Джеф считает, что это порождает другую проблему.

Агенты все больше становятся каналами для открытия новых сервисов. Если агент не может самостоятельно протестировать сервис, он просто перейдет по другой ссылке.

Эмили добавила, что если для агента есть только опции «записаться в очередь» или «связаться с продажами», он сразу уйдет. Закрытие самостоятельной регистрации для борьбы с мошенничеством — это как отдать самый важный канал роста конкурентам.

Stripe решает эту проблему через свою систему предотвращения мошенничества Radar. Логика проста: каждый раз при транзакции в Stripe Radar учится.

Данные о транзакциях 5 миллионов компаний объединяются в общую сеть оценки риска. Если одна компания обнаружила мошенническую схему, все получают выгоду. В прошлом месяце Radar заблокировал более 3,3 миллиона высокорискованных регистраций на бесплатных пробных.

Джеф также высказал парадоксальную мысль: покупки агентами могут оказаться безопаснее, чем у людей на веб-сайтах. Верификация доверия у человека основана на косвенных признаках — сколько времени он провел на сайте, как выглядит его путь кликов и т.п.

А у агента — все можно проверить программно. Общий платежный токен Stripe — это токенизированный платежный сертификат, и агент никогда не видит исходный номер карты. Авторизация происходит через биометрию, а лимиты, временные окна и белые списки — настраиваются.

Когда доверие переходит от косвенных признаков к прямому подтверждению, уровень безопасности может даже повыситься.

Экосистема, протоколы и история

К этому моменту понятно, что реализация агентного бизнеса невозможна без хорошо функционирующей экосистемы. На конференции я встретил человека из пищевой индустрии, который сказал, что его цель — понять, сможет ли агентный бизнес стать новой возможностью для его компании. Это — точка зрения продавца.

Поэтому это не может быть только делом Stripe. Нужна экосистема.

За два дня в выставочном зале я увидел множество стендов компаний, охватывающих все звенья финансовой цепочки.

Stripe также совместно с партнерами запустил или присоединился к ряду протоколов, связывающих части экосистемы: покупателя и продавца, человека и машину, машину и машину. Протокол машинных платежей (MPP) позволяет агентам находить и завершать платежи через HTTP.

Пакет агентного бизнеса позволяет покупателям совершать покупки прямо внутри AI-приложений Google, Meta, OpenAI и Microsoft. Общий бизнес-протокол (UCP), инициированный Shopify и поддерживаемый Meta, Amazon, Salesforce и Microsoft, — это межплатформенный протокол. Stripe входит в исполнительный совет UCP.

Группа компаний — партнеров и конкурентов — договорилась сотрудничать по общему протоколу, потому что фрагментация мешает агентам беспрепятственно работать между платформами. Это — в интересах всех.

Обсуждая протоколы, я заметил на выставке особого партнера — Visa. На мой взгляд, Visa — это по сути протокольная платформа.

Это напомнило мне книгу, которая мне очень нравится: «Микросистемы: создание и управление новыми бизнес-организациями» (Dee Hock, «The MicroSystèmes»). Автор — основатель Visa.

Книга посвящена тому, как в эпоху цифровых технологий можно переосмыслить банки, деньги и кредитные карты. Деньги уже не обязательно должны быть монетами и купюрами. Они могут быть застрахованными, записанными в сети и свободно перемещающимися по всему миру данными.

В конце 60-х годов США начали выпускать карты American Express, которые быстро распространились по всей стране. Массовый межштатный поток вызвал крах старых систем. Хок заметил, что проблема — в организационной структуре. Десятки конкурирующих банков должны были делить инфраструктуру, но существующие формы организации не позволяли им сотрудничать, оставаясь конкурентами.

Он применил идеи децентрализации, сделав все банки равноправными участниками новой организации, а сам American Express отказался от исключительного контроля над системой. Эта организация позже получила название Visa.

Итак, два разных времени и две разные компании делают похожие вещи. Есть ли между ними какая-то преемственность?

Ответ легко найти, если воспользоваться помощью любого агента. Патрик Коллисон публично благодарил Хока. После его смерти в 2022 году Патрик назвал его «недооцененным новатором» и отметил, что Хок вдохновил его и его брата.

Еще один очевидный знак влияния — это решение о найме: автор авторитетной истории о Visa — Дэвид Стёрнс — позже присоединился к Stripe.

И еще один нюанс, который вызовет улыбку у тех, кто знаком с историей платежей: на сцене CTO Tempo Георгиос Константопулос показал состав проверяющих узлов, и один из них — Visa.

Организация, основанная Хоком — Visa, — сегодня стала одним из участников блокчейн-сети, созданной Stripe. Студенты создали новую сеть, а учитель — один из ее узлов.

Когда Патрик на открытии конференции рассказывал о корнях Stripe, он сказал, что изначально был программистом, пишущим на Lisp. В Lisp есть одна идея — «код есть данные».

Он перевел эту идею в собственную терминологию Stripe: «Основная идея Stripe — деньги есть данные. Когда мы запускали Stripe в 2011 году, это было не в тренде».

Хок из теории организации пришел к выводу, что деньги — это просто «гарантия обмена ценностью». Средство их передачи может быть любым. Коллисон же из программирования прямо приравнял деньги к данным — к информации, которую можно программировать, вызывать через API и агентами.

Два человека выразили одну и ту же мысль разными словами. А в тот же день на сцене Гинджер Бейкер сказал проще: «Деньги — это еще один вид цифрового контента».

Если деньги — это данные, то и потребители данных автоматически становятся потребителями денег.

Гены Stripe

На этом этапе история экономики ИИ почти завершена. Но давайте немного свернем с пути. Stripe — это почти как коллега для создателей контента.

Эта компания не только занимается финансами. Она отлично делает и контентные продукты. Ее издательский отдел Stripe Press обладает отличным вкусом. Многие знают его благодаря книге «Богатый Чарли».

У нее есть подкаст «A Cheeky Pint», который тоже очень популярен. В нем выступали Сандал Пичаи, CEO Anthropic Дарио Амоди и соучредитель a16z Марк Андрессен.

На конференции я познакомился с ведущим редактором Stripe Press Тамми Винтер и дизайнером Пабло Дельканом. Тамми пошутила: «Stripe — это как издательство с многомиллиардной стоимостью».

Пабло рассказал о своем понимании вкуса. Он считает, что вкус — это то, что развивается со временем и требует оседания. В дизайне он отметил, что, не отказываясь от простоты и ясности, важно добавлять детали и точность, чтобы создавать ощущение сложности.

Когда разговор зашел о книгах, Тамми рассказала, что внутри Stripe Press есть серия книг для основателей и строителей — ее называют «Терпентин» (Turpentine).

Эти книги сосредоточены на операционных знаниях, инструментах, технологиях, обслуживании и практических вопросах, чтобы все работало гладко. Это не абстрактная теория. Они помогают решать конкретные операционные задачи.

Название серии — от истории о Пикассо, где художники обсуждали формы, структуру и смысл, а художники — где искать дешевый терпентин. Эта серия — как дешевый терпентин для основателей. А для AI-компаний, выходящих за границу, финансовые услуги Stripe — это тоже своего рода терпентин. Не нужно думать о платежах, регулировании или валюте — можно сосредоточиться на продукте.

Этот эпизод кажется не связанным с основной историей, но на самом деле — в нем есть скрытая связь.

Stripe также выпускает журнал «Works in Progress», посвященный тому, как растет экономика. В нем интервью с лидерами AI-экономики. Само Sessions — это своего рода лекция по экономике.

На следующий день утром Джон Коллисон целиком посвятил разговор экономическим данным, теории Коуза и парадоксу Солоу. Мне кажется, что одна из причин, почему финансовая компания так интересуется экономикой, — это понимание структурных изменений, которые помогают ей находить новые продукты.

Я — любитель подкастов, и когда в первый день я увидел Джона Коллисона, мне было интересно не о финансах спрашивать, а о подкастах. Я спросил его, есть ли у него главный вопрос, который он задает всем гостям.

Он подумал и ответил, что его интересует, как эти компании работают, в каком они находятся конкурентном равновесии и как они понимают свой бизнес.

Кстати, в конце первого дня случилась небольшая неожиданность. Последняя панель — это интервью Патрика с соучредителем OpenAI Грегом Брокманом, но за несколько минут до выхода на сцену его заменил Сэм Альтман. Патрик объяснил, что «ИИ — быстро развивающаяся область».

Это вызвало бурю аплодисментов.

Они знакомы почти 19 лет. Альтман — один из первых ангельских инвесторов Stripe, он инвестировал, когда братья Коллисон были еще подростками. Поэтому он чувствовал себя очень расслабленно.

В конце Патрик задал личный вопрос: почему Альтман тогда инвестировал в двух подростков? Он ответил, что помнит, что их продукт решал проблему, с которой он сам сталкивался, и он видел возможность масштабировать, потому что многие другие тоже нуждались в этом.

Я считаю, что его ответы о подкастах и инвестициях — это одна и та же идея: искать настоящие потребности и решать реальные проблемы.

В ходе беседы Альтман разделил трансформацию OpenAI на три этапа: от исследовательской лаборатории до продуктовой компании и до «фабрики токенов» — предоставляющей интеллектуальные услуги всему миру. Каждый этап — с разными задачами.

Stripe тоже так же.

В 2010 году два ирландских подростка решили проблему — как упростить онлайн-платежи. Они прошли долгий путь и решили ту же проблему для 5 миллионов пользователей. А в 2026 году они обнаружили новую проблему: их клиенты скоро могут перестать быть людьми.

Один занимается подкастами, другой — издательским бизнесом. На сцене обсуждают теорию Коуза и парадокс Солоу, а в зале — протоколы и API. Stripe — не только создает экономику ИИ, он ее фиксирует.

И вдруг мне пришла в голову идея, которая может показаться безумной: Stripe обладает почти 2% транзакционных данных ВВП мира. Он видит, откуда и куда идут деньги в ИИ-экономике, как быстро растет доход.

Если бы Солоу тогда имел такой монитор сердечного ритма, он, возможно, не ждал бы десять лет, чтобы увидеть следы компьютеров в статистике.

Может быть, однажды Stripe сможет построить модель экономики ИИ. Не большую языковую модель, а — модель уровня Нобелевской премии. Кто скажет, что это невозможно? Еще за несколько лет до того, как Демис Хассабис из DeepMind получил Нобелевскую премию, кто мог предсказать такую сцену?