Искусственный интеллект и промышленная революция: где мы находимся сегодня

Автор: Вилл Аванг

За прошедший год я посетил несколько отраслевых конференций по ИИ. На сцене гости по очереди демонстрировали фишки ИИ, а в зале люди держали телефоны, снимали экраны, после чего делились в соцсетях и продолжали листать ленту. Но возвращаясь в офис, всё было как обычно — те же еженедельные собрания, те же одобрения, те же отчёты. В крупных компаниях уже включили расход токенов в KPI, кто-то с помощью скриптов накручивает показатели и становится трудягой. В соцсетях те же люди — сегодня революция Claude, завтра Codex — круто, послезавтра Gemini — да здравствует — это ли революция или быстрый бег по сценарию?

Это всё шум, и это не тот ответ, который я ищу.

Настоящая проблема не в том, достаточно ли силен ИИ — паровая машина уже готова, — а в том, кто первым сломает старый цех.

Истинное начало промышленной революции — не улучшение паровой машины Ватта, а решение фабрикантов Ланкастершира оставить реки и перестроить цеха вокруг паровой машины. ИИ — такой же важный момент — не день изобретения больших моделей, а день, когда первая организация решит демонтировать старые процессы и перестроить производство вокруг ИИ. Этот день ещё не наступил, но он уже на подходе.

Об этом давно задумывались двое. Генеральный директор Notion Ивэн Чжао в конце 2025 года написал статью «Пар, сталь и бесконечные умы», в которой с холодной оценкой отметил: мы всё ещё на этапе «замены водяных мельниц» — добавляем ИИ-чатботы к существующим инструментам, но никто не переосмыслил фабрику. А Лёопольд Ашенбреннер, бывший сотрудник OpenAI, пошёл другим путём: написал 165 страниц «Situational Awareness», затем создал фонд, который вырос с 225 миллионами до 13,68 миллиарда долларов, полностью делая ставку на инфраструктуру ИИ. Один смотрит внутрь, другой — наружу.

Эта статья не о них. Она о нас — о том, где мы сейчас находимся и какую часть истории мы повторяем.

(Рисунок: ткацкий станок с мощным приводом, гравюра Дж. Тингла по Томуасу Аллому, 1835 / Wikimedia Commons)

1. Цех или старое

Большинство людей проводят день так: утром пишут письмо с помощью ИИ, экономя десять минут; потом два часа проводят на ненужном еженедельном собрании; после обеда копируют и вставляют одни и те же данные в три инструмента; вечером публикуют пост в соцсетях «ИИ — это круто». Эти десять минут, сэкономленные утром, тут же съедаются старым процессом.

Точно так же, когда появилась паровая машина, фабриканты сначала просто заменили водяную мельницу на паровую, ничего не меняя — фабрика всё так же стоит у реки, всё так же многоэтажная, всё так же приводится в движение центральным валом. Мы вставляем ChatGPT в Slack, добавляем Copilot в Office, внедряем чат-окна в рабочие процессы — делаем одно и то же. Инструменты обновились, цехи остались прежними.

Но установка новых машин не равносильна смене цеха. Мэрилин Мэ́лхолл говорил правильно:

Мы едем в будущее через зеркало заднего вида. Использовать старые процессы для внедрения новых инструментов — всё равно что снимать ранние фильмы на сцене театра. Истинный прорыв — когда кто-то полностью избавится от реки и перестроит весь производственный цикл вокруг нового двигателя.

Если сопоставить хронологию промышленной революции и ИИ, можно примерно понять, где мы на карте:

Современная временная шкала сильно сжата. От паровой машины до железных дорог прошло 60 лет, а от Transformer до волны строительства дата-центров — всего 7.

Скорость — не проблема, проблема в том, где мы застряли — все четыре первых шага — это установка новых машин в старый цех: паровая машина уже есть, железные дороги укладываются, но производственный процесс остался прежним. Только шестой шаг — настоящий перелом. Вероятнее всего, мы застряли между этими двумя.

Паровая машина уже в руках, а цех всё ещё старый.

2. Деньги — на самом дальнем уровне

Инфраструктура всегда переинвестирована. В итоге разоряются инвесторы, а не инфраструктура.

В 1846 году парламент Великобритании утвердил 263 железнодорожных закона, одобрил строительство 9500 миль новых путей. В пиковые годы инвестиции в железные дороги составляли 13% ВВП страны. Акции на железные дороги можно было купить за 10% предоплаты, и средний класс ринулся в игру. В 1847 году пузырь лопнул. Треть одобренных линий так и не построили, многие инвесторы потеряли всё. Дарвин потерял 60% на железнодорожных акциях, хотя его удача была лучше большинства.

Но железные дороги остались.

Сегодня инфраструктура ИИ движется по тому же пути. По последним оценкам Goldman Sachs, в 2026 году глобальные капитальные затраты на инфраструктуру ИИ достигнут 765 миллиардов долларов, а к 2031 году — около 1,6 триллиона ежегодно. Капитальные расходы крупнейших облачных провайдеров — около 40% их операционного денежного потока в 2023 году — к 2025 году вырастут почти до 70%. Инвестиции в ИИ уже составляют около четверти всех американских инвестиций. Ашенбреннер вложил 13,68 миллиарда — он ставит не на приложение, а на базовую вычислительную мощность.

Этот цикл капитала — как застройка дата-центров: земля — электроэнергия, материалы — GPU и хранилища, подрядчики — строители дата-центров, девелоперы — облачные компании, арендаторы — ИИ-компании, арендная плата — доходы от API. Модель облачных провайдеров — «аренда для кредитования»: доходы от API покрывают расходы на инфраструктуру, ожидая взлёта стоимости при росте спроса на ИИ.

(Недвижимость вычислительных мощностей: поколение за поколением строится инфраструктура)

Риск тот же: снизится ли цена API быстрее, чем вырастет его использование? Если арендная плата упадёт ниже уровня погашения — это самый страшный сон застройщика. Уроки 2008 года — не в том, что построили слишком много домов, а в том, что структура спроса и предложения не совпала. Аналогия для ИИ — избыток универсальной вычислительной мощности, но всё ещё дефицит профессиональных решений для сложных задач, таких как финрегуляции или медицинская диагностика.

Железные дороги, недвижимость, ИИ — три эпохи инфраструктурных инвестиций, объединяет одно правило: переинвестиции — норма, поставщики материалов всегда теряют ценовую власть, а долгосрочные прибыли — у владельцев «ключевых участков». Посмотрите на портфель фондов на Уолл-стрит в первом квартале — 80% вложений в этот уровень: NVIDIA, дата-центры, облачная инфраструктура. Но именно эта стадия — не вся картина ИИ-революции, даже не самый доходный слой.

Что такое «ключевая зона» ИИ? Уникальные отраслевые данные и глубоко встроенные рабочие процессы. Для человека — это не акции, а его неповторимое чутьё и отраслевые знания — при условии, что уже перестроил способы их использования вокруг ИИ.

Истинная отдача — на следующем уровне. Но между инфраструктурой и созданием ценности есть пропасть — и в истории она поглотила десятилетия.

3. Кто ломает цех

Ломать цех и «повышать эффективность с помощью ИИ» — разные вещи.

Соучредитель Ивэна Чжао Саймон раньше был «десятикратным программистом», сейчас он редко пишет код сам — он управляет тремя-четырьмя ИИ-агентами для кодирования, эффективность — 30-40 раз выше. В Notion сейчас работают 1000 человек и более 700 ИИ-агентов. Разница не в инструментах, а в том, что Саймон сломал свой старый цех, а большинство просто поменяли водяную мельницу.

600 миллионов китайских пользователей использовали генеративный ИИ — рост на 142% — это крупнейший спрос в мире. Но почти ни одна китайская компания не перестроила свои ключевые рабочие процессы вокруг ИИ. Самый крупный спрос — и почти неподвижное предложение. Этот контраст — сигнал: проблема не в инструментах, а в организации. Знания разбросаны по десяткам инструментов и сотням голов, результат — неверифицируем, никто не знает, как оценить эффективность стратегического документа.

(Влияние ИИ на рынок труда: новый показатель и ранние данные)

Anthropic уже действует на более масштабных уровнях. Они запустили Economic Index — реальными данными показывают, какие задачи и отрасли первыми заменит ИИ, и по этой карте создают совместные предприятия с Goldman Sachs, Blackstone, Hellman & Friedman; с KPMG — глобальный альянс, 276 000 сотрудников подключены к Claude; с Accenture — бизнес-группа, 30 000 обученных специалистов, фокус — финансы, биотехнологии и медицина.

Эти консалтинговые компании — не пользователи ИИ, а его инженеры железных дорог — они не создают паровые машины и не укладывают рельсы, а помогают компаниям демонтировать старые фабрики и перестроить производственные линии вокруг нового двигателя. Без этой роли большинство фабрикантов не знают, с чего начать.

Сигналы уже ярко светятся. Особенно остро — на рынке труда.

Молодые люди 22–25 лет, входящие в высокоэкспонированные профессии ИИ, с меньшей вероятностью найдут работу — на 14% ниже, чем их сверстники в менее экспонированных сферах. Начинающие уже вытесняются.

Если я — выпускник, эта цифра напрямую влияет на мои шансы. Если я — менеджер, следующая волна начальных позиций, скорее всего, уже не будет человеком.

А что с организацией? Мой диплом, мой опыт, мои годы в отрасли — это мои водяные мельницы. Они раньше приводили мою линию, а паровая уже есть. Вузы типа 985 и 211 — не щит, а просто подтверждение, что я когда-то построил хорошую фабрику у реки.

Теперь вопрос — есть ли у нас силы уйти от этой реки?

Данные Anthropic показывают: у тех, кто использует ИИ более полугода, уровень успеха задач выше на 10%. Те, кто начал раньше — уже на 10% впереди, и этот эффект будет накапливаться.

Но пока ни одна компания не обанкротилась из-за отсутствия ИИ, по крайней мере, моя юридическая фирма всё ещё активно работает с ИИ. Победитель пока не выбран. Учебная кривая — реальна: те, кто пошёл раньше, уже получают преимущества, а большинство всё ещё на старте.

4. Моя следующая профессия пока без названия

Останется ли мой титул через десять лет? Сколько из инструментов, которыми я пользовался пять лет назад, осталось? Возможно, всё — нет. Но я не знаю, как назвать то, что заменит их — потому что эти вещи ещё не появились.

История показывает: всё новое — не планируется заранее, оно появляется, когда исчезают старые ограничения.

До появления железных дорог Великобритания была набором изолированных экономик. Цена на хлопок в Манчестере могла отличаться от Лондона на 30%. У каждого города был свой стандарт времени, никто не считал это проблемой. После строительства железных дорог за двадцать лет всё изменилось: появился единый рынок, цены выровнялись; стандартное время — не изобретение, а вынужденная мера; появились станционные начальники, телеграфисты, туристические агенты — эти профессии до железных дорог не существовали.

Никто не предвидел появление универмагов, пока не строили железные дороги. Никто не предвидел стандартизацию времени, пока не построили паровые машины.

(Пар, сталь и бесконечный разум ИИ)

История городов — та же. Несколько сотен лет назад города были масштабом человека — 40 минут пешком по Флоренции. Стальные каркасы позволили возвести небоскрёбы, железные дороги связали города с пригородами, появились лифты, метро, автомагистрали. Токио, Чунцин, Даллас — не просто большие Флоренции, а новые образцы жизни.

Современная интеллектуальная работа — тоже человеческого масштаба. Команды из десятков человек, встречи и письма по расписанию, — всё, что больше сотни — уже трудно. Мы строим Флоренцию из камня и дерева. ИИ делает возможным «Токио» — организации из тысяч ИИ-агентов и людей, работающих по всему миру. Старые еженедельки, квартальные планы, годовые обзоры — могут стать устаревшими.

Саймон уже не пишет код — его работа теперь «управление ИИ-агентами». Два года назад такой роли не было. Моя следующая профессия, возможно, пока без названия. Но кто-то уже строит то будущее, которое мы пока не можем назвать.

5. Как выглядит новый цех

После демонтажа старого цеха — что строить? Ответ YC: дать компаниям возможность совершенствоваться самостоятельно.

Их внутренние системы сейчас могут ночью сами менять свой код. Один сотрудник днём отправил запрос, он не прошёл. Агент, который его прочитал, сам нашёл причину, написал исправление, отправил на проверку, внедрил. На следующий день тот же запрос работает. Всё происходит, пока все спят.

Это не просто увеличение производительности на 30%. Это система, которая завершает весь цикл, сама ищет, как стать лучше.

Партнёр YC Том Бломфилд в внутренней презентации назвал такую организацию «рекурсным циклом самосовершенствования ИИ». Он говорит прямо: большинство компаний — это римский легион — командные цепочки, где информация передаётся сверху вниз и снизу вверх, а люди — просто каналы передачи данных. ИИ разрушает не отдельный этап, а всю эту иерархическую структуру.

Его новая идея — тратить токены, а не людей. Узкое место — не кадры, а вычислительные мощности. Данные YC показывают: компании, вышедшие на Demo Day, за 18 месяцев увеличили доход на 5 раз. Роль среднего менеджмента — передана ИИ — «координация» больше не нужна человеку. Каждый — исполнитель, создатель, оператор, у каждого есть ответственный — без комитетов.

И ещё — компания должна быть «читабельной» для ИИ. Всё, что не зафиксировано — для ИИ — не существует. YC сейчас записывает все письма, Slack, записи встреч. Один партнёр за три месяца собрал 2000 часов аудио, и ИИ создал из них 150-страничный внутренний справочник — лучше оригинала. Он обновляется автоматически, превращаясь в «живой мозг».

Том задал вопрос:

Если бы сегодня нужно было построить компанию с нуля, стал бы ты так её строить? А если уже есть иерархия — стоит ли её разрушать, чтобы не было хуже, чем продолжать по старому сценарию?

Люди — не в центре цеха, а на периферии — там, где ИИ пока не может проникнуть: в оффлайн-решения, новые ситуации, моменты высокой ставки и эмоций. Центр компании — это «мозг», собранный из данных, записей и отраслевых знаний. Программы — расходный материал, их можно создавать заново. Самое ценное — в головах людей: как работают бизнес-процессы, какие шаги требуют оценки — это и есть настоящее богатство.

Ивэн Чжао в «Пар, сталь и бесконечный разум» описывает именно этот аспект — организацию, где 1000 сотрудников и 700 ИИ-агентов работают вместе: человек отвечает за判断, агент — за исполнение. Ашенбреннер делает ставку на инфраструктуру, Чжао — на организацию. Обе дороги ведут к одному результату: перестройка производства вокруг ИИ.

6. Итог

Между 1840-ми и 1850-ми годами — железные дороги уже проложены, фабрики ещё не перестроены.

Где мы? Саймон уже не пишет код — он сам сломал свой водяной мельник.

Проблема всегда не в том, насколько хороша паровая машина, а в том, кто первым сломает старый цех.

Я не буду предсказывать будущее универмагов — я просто буду делать свою работу — убедиться, что я стою на железной дороге, а не у пересохшей реки.

А ты?