Сколько может заработать ИИ, зависит от того, сколько он может забрать из пула зарплат человечества.

Сколько на самом деле могут заработать компании, разрабатывающие большие языковые модели? Последний отчет China Galaxy Securities дал революционный ответ: Не смотрите на рынок программного обеспечения, смотрите на зарплатные ведомости людей.

Компании покупают ИИ не ради моды, а ради экономии. Замена части человеческого труда ИИ, повышение эффективности и снижение затрат — вот настоящая причина, по которой бизнес готов платить. Таким образом, истинный потолок доходов от ИИ — это не размер рынка ПО, а размер пула зарплат, который может быть переоценен ИИ. China Galaxy Securities называет это «пулом зарплат, подлежащим переоценке ИИ».

В последнем исследовательском отчете China Galaxy Securities подсчитано: Из примерно 10,83 триллиона долларов годового фонда заработной платы в США уже 1,45 триллиона долларов подвержены влиянию ИИ — то есть работу на этих должностях ИИ может выполнять или значительно помогать в этом.

Сколько же заработали компании в сфере ИИ на этих деньгах? Возьмем ведущую компанию Anthropic: ее годовой доход составляет около 47 миллиардов долларов, что составляет лишь 3,2% от 1,45 триллиона. Другими словами, отрезана даже не мелочь.

Пул зарплат, а не рынок ПО, является якорем оценки ARR

В отчете China Galaxy Securities указывается, что самый интуитивный способ понять «эпический предел роста» доходов от ИИ в текущем цикле — это рассчитать, насколько велик «пул зарплат, подлежащий переоценке ИИ».

В отчете сопоставляется подверженность различных профессий технологиям ИИ с данными 830 должностей из Обследования занятости и заработной платы (OEWS 2025) Бюро статистики труда США (BLS). Результаты показывают, что из общего фонда заработной платы в США в размере около 10,83 триллиона долларов, по методологии фактической наблюдаемой подверженности Anthropic, около 1,45 триллиона долларов затрат на заработную плату уже находятся в зоне воздействия ИИ, что составляет 13,4%; если использовать методологию теоретической подверженности OpenAI/Eloundou, потенциальный масштаб влияния может достигать около 5,68 триллиона долларов, что составляет более 52%.

По числу занятых: из примерно 156 миллионов работающих в США фактически подвержены около 18,35 миллиона человек, или 11,8%; теоретически подвержены до 68,3 миллиона человек, или 43,9%.

В отчете подчеркивается, что 1,45 триллиона долларов затрат на заработную плату следует понимать как «идеальный верхний предел ARR-доходов при текущем уровне проникновения и технологических возможностях», и этот предел также сталкивается с дисконтом — компаниям может потребоваться всего 10 000 долларов затрат на ИИ для эквивалентной замены 100 000 долларов затрат на рабочую силу. Тем не менее, текущий ARR крупных модельных компаний в сотни миллиардов долларов все еще имеет крайне низкий уровень проникновения по сравнению с размером указанного пула зарплат.

Удар ИИ имеет «высокооплачиваемый уклон», в первую очередь страдают интеллектуальные должности

В отличие от прошлой автоматизации, которая в основном затрагивала производство и повторяющийся физический труд, нынешний цикл ИИ более непосредственно касается высокооплачиваемых, интеллектуальноемких должностей и сферы услуг.

Данные отчета показывают, что теоретическая подверженность профессий технологиям ИИ имеет явное правостороннее смещение относительно распределения среднегодовой зарплаты — высокодоходные группы сталкиваются с значительно более высокой подверженностью ИИ, чем средне- и низкодоходные. На примере конкретных профессий: у групп с самым низким процентилем дохода (например, работники прачечных, пекари, шиномонтажники) подверженность ИИ в целом низкая; у высокодоходных групп, таких как продакт-менеджеры финансовых продуктов (процентиль дохода 96,6%, подверженность 78,6%), HR-менеджеры (процентиль дохода 95,3%, подверженность 76%) и инженеры-авиастроители (процентиль дохода 92,5%, подверженность 89,3%) — все сталкиваются с высоким риском замены.

С отраслевой точки зрения, три отрасли с самой высокой теоретической подверженностью — это компьютеры и математика (87,6%), бизнес и финансы (78,2%) и право (78,0%). Однако фактический порядок наблюдаемой подверженности не совпадает с теоретическим: самая высокая фактическая подверженность наблюдается в отраслях компьютеры и математика (35,3%), офисная и административная поддержка (33,2%) и продажи (24,6%).

Этот разрыв показывает, что замена рабочей силы ИИ определяется не только возможностями модели, но и ограничена свойствами работы, распределением ответственности и организационными процессами. Юридическая отрасль включает согласование интересов, оценку судебных стратегий и принятие пожизненной ответственности; финансовые услуги зависят от отношений с клиентами и нестандартной оценки информации; напротив, программирование благодаря четким объектам работы и короткой обратной связи фактически продвигается быстрее.

Компьютерная отрасль «ко всем одинаково», финансовая отрасль явно дифференцирована

Среди 20 профессий с самой высокой фактической подверженностью 8 относятся к категории «компьютеры и математика», охватывая около 1,59 миллиона занятых, что составляет 30,2% от общего числа работников в этой отрасли. В отчете отмечается, что для компьютерной отрасли не существует обязательной связи между уровнем зарплаты и подверженностью ИИ — перед лицом удара ИИ вся отрасль близка к «ко всем одинаково», что подчеркивает общую уязвимость отрасли в условиях технологических изменений.

Финансовая отрасль демонстрирует совершенно иную картину дифференциации. Из-за того что некоторые должности требуют принятия ответственности (например, аудит, бухгалтерия) и разной степени стандартизации результатов работы, общая фактическая подверженность в финансовой отрасли низкая, но внутренняя дифференциация значительна. Среди них аналитики рыночных исследований имеют фактическую подверженность 64,8%, финансовые и инвестиционные аналитики — 57,2%, что подвергает их большему риску замены; в то время как другие должности, требующие поддержания отношений с клиентами и нестандартной оценки, имеют относительно низкую подверженность.

С точки зрения общего объема зарплат, подверженных риску, 1,45 триллиона долларов фактически подверженной зарплаты в основном сосредоточены в пяти отраслях: офисная и административная поддержка (289,6 млрд долларов), бизнес и финансы (247,4 млрд долларов), управленческие должности (221,7 млрд долларов), компьютеры и математика (215,2 млрд долларов) и продажи (199,5 млрд долларов). В отчете считается, что это дает направление для развития B2B-бизнеса специализированных больших моделей: для достижения определенности можно углубиться в административные, компьютерные, финансовые и другие отрасли, где уже наблюдается явное замещение; для достижения «прорыва от 0 до 1» образование, медицинская диагностика и другие отрасли все еще имеют большой потенциал.

Замена не равна безработице, но перестройка зарплат уже в пути

В отчете четко разграничиваются понятия «подверженность» и «замена»: подверженность означает, что задачи могут быть автоматизированы, поддержаны или реорганизованы с помощью ИИ, но это не означает, что соответствующие зарплатные доходы исчезнут пропорционально. Что действительно определяет экономическое влияние ИИ, так это скорость внедрения предприятиями, границы возможностей моделей, преобразование организационных процессов и регуляторные ограничения.

Однако в отчете также указывается, что макроэкономическое влияние ИИ не будет просто выражаться в линейном снижении числа рабочих мест. Более вероятный сценарий: частичная замена должностей с одной обязанностью, реорганизация большого числа должностей с несколькими обязанностями; сжатие части зарплатных затрат, переоценка большего количества трудовых процессов. В особенности AI Agent обладает свойством «чем выше зарплата, тем выше уровень замещения», что делает потенциальное влияние ИИ на доходы и потребление еще более глубоким.

Для инвесторов ключевой вывод отчета таков: среднесрочный потенциал доходов от ИИ следует понимать не только через размер рынка ПО, но и через поиск якорной оценки в более крупном пуле затрат на рабочую силу. Текущий уровень проникновения ARR крупных модельных компаний все еще крайне низок, но другая сторона этой медали — это системная перестройка структуры зарплат человечества, которая еще не получила полной оценки.

Предупреждение о рисках и отказ от ответственности

        Рынок несет риски, инвестиции требуют осторожности. Данная статья не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не учитывает особые инвестиционные цели, финансовое положение или потребности отдельных пользователей. Пользователи должны учитывать, соответствуют ли любые мнения, взгляды или выводы в данной статье их конкретной ситуации. Инвестиции на основе данной статьи осуществляются на свой страх и риск.