Скільки грошей може заробити ШІ, залежить від того, скільки він може взяти з фонду заробітної плати людства.

AI-моделі великих компаній скільки насправді можуть заробити? Останній звіт Guojin Securities дає революційну відповідь: Не дивіться на ринок програмного забезпечення, дивіться на зарплатні відомості людей.

Підприємства купують AI не для того, щоб слідувати трендам, а заради економії коштів. Заміна частини людської праці за допомогою AI, підвищення ефективності, зниження витрат – ось справжня причина, чому компанії готові платити. Тому справжньою стелею доходів AI є не розмір ринку програмного забезпечення, а те, наскільки великим є пул зарплат, який можна переоцінити за допомогою AI. Guojin Securities називає це «пулом зарплат, який можна переоцінити за допомогою AI».

Останній звіт Guojin Securities підрахував: із загальної річної зарплати в США приблизно 10,83 трильйона доларів, 1,45 трильйона доларів уже піддаються впливу AI – тобто робота на цих позиціях може виконуватися AI або значною мірою за допомогою AI.

Скільки ж заробили AI-компанії з цих грошей? Візьмемо провідну компанію Anthropic, її річний дохід становить приблизно 470 мільярдів доларів, що становить лише 3,2% від 1,45 трильйона. Інакше кажучи, вони взяли лише незначну частину.

Пул зарплат, а не ринок програмного забезпечення, є якорем оцінки ARR

У звіті Guojin Securities зазначається, що найбільш інтуїтивним способом зрозуміти «епічну межу зростання» доходів AI в цьому раунді є обчислення того, наскільки великим є «пул зарплат, який можна переоцінити за допомогою AI».

Звіт зіставляє рівень впливу AI на різні професії з 830 посадами з дослідження OEWS 2025 Бюро статистики праці США (BLS). Результати показують, що із загального доходу від зарплат у США приблизно 10,83 трильйона доларів, за фактичним рівнем впливу Anthropic, близько 1,45 трильйона доларів зарплат уже знаходяться під впливом AI, що становить 13,4%; за теоретичним рівнем впливу OpenAI/Eloundou, потенційний масштаб може досягати приблизно 5,68 трильйона доларів, що становить понад 52%.

За кількістю зайнятих, із приблизно 156 мільйонів працівників у США, фактична кількість під впливом становить близько 18,35 мільйона, або 11,8%; теоретична кількість – до 68,3 мільйона, або 43,9%.

У звіті наголошується, що 1,45 трильйона доларів зарплат слід розуміти як «ідеальну стелю ARR-доходу за поточного рівня проникнення та технологічних можливостей», і ця стеля також піддається дисконту – підприємству може знадобитися лише 10 000 доларів витрат на AI, щоб еквівалентно замінити 100 000 доларів витрат на людську працю. Навіть так, поточний ARR великих мовних моделей у сотні мільярдів доларів все ще має дуже низький рівень проникнення порівняно з вищезазначеним пулом зарплат.

Вплив AI має «високозарплатний ухил», насамперед страждають інтелектуальні позиції

На відміну від попередньої автоматизації, яка в основному впливала на виробництво та повторювану фізичну працю, цей раунд AI більше стосується високооплачуваних, інтелектуально насичених та сервісних позицій.

Дані звіту показують, що теоретичний рівень впливу AI на професії має явний правий ухил відносно розподілу середньорічної зарплати – високооплачувані категорії населення зазнають значно вищого впливу AI, ніж середньо- та низькооплачувані. На прикладі конкретних професій: групи з найнижчим квартилем доходу (наприклад, працівники пральні, пекарі, шиномонтажники) мають загалом низький рівень впливу; натомість серед високооплачуваних груп – менеджери з фінансових продуктів (квартиль доходу 96,6%, вплив 78,6%), HR-менеджери (квартиль доходу 95,3%, вплив 76%) та аерокосмічні інженери (квартиль доходу 92,5%, вплив 89,3%) стикаються з високим ризиком заміщення.

З галузевого виміру три галузі з найвищим теоретичним впливом – це комп’ютери та математика (87,6%), бізнес та фінанси (78,2%) та право (78,0%). Однак фактичний порядок впливу не збігається з теоретичним: найвищий фактичний вплив мають комп’ютери та математика (35,3%), офісна та адміністративна підтримка (33,2%) та продажі (24,6%).

Цей розрив показує, що заміщення робочої сили AI не визначається лише можливостями моделі, але й обмежується характером роботи, розподілом відповідальності та організаційними процесами. Юридична сфера передбачає узгодження інтересів, стратегічні рішення щодо судових позовів та довгострокову відповідальність; фінансові послуги залежать від відносин з клієнтами та нестандартного аналізу інформації; натомість програмування має чітку мету та короткий цикл зворотного зв’язку, тому фактичне заміщення відбувається швидше.

Комп’ютерна галузь «однаково ставиться до всіх», фінансова галузь чітко диференційована

Серед 20 професій з найвищим фактичним рівнем впливу 8 належать до категорії комп’ютерів та математики, що охоплює приблизно 1,59 мільйона працівників, або 30,2% від загальної кількості в цій галузі. Звіт зазначає, що для комп’ютерної галузі немає обов’язкового зв’язку між рівнем зарплати та впливом AI – перед обличчям AI вся галузь майже «однакова», що підкреслює загальну вразливість цієї галузі в умовах технологічних змін.

Фінансова галузь демонструє зовсім іншу картину диференціації. Оскільки деякі позиції потребують відповідальності (наприклад, аудит, бухгалтерія), а рівень стандартизації результатів роботи різний, загальний фактичний рівень впливу у фінансовій галузі нижчий, але внутрішня диференціація значна. Наприклад, аналітики ринкових досліджень мають фактичний рівень впливу 64,8%, фінансові та інвестиційні аналітики – 57,2%, що свідчить про високий ризик заміщення; натомість позиції, які потребують підтримки відносин з клієнтами та нестандартного аналізу, мають нижчий рівень впливу.

З точки зору загальної суми зарплат під впливом, 1,45 трильйона доларів фактичних зарплат під впливом зосереджені в основному в п’яти галузях: офісна та адміністративна підтримка (289,6 мільярда доларів), бізнес та фінанси (247,4 мільярда), управлінські позиції (221,7 мільярда), комп’ютери та математика (215,2 мільярда) та продажі (199,5 мільярда). Звіт вважає, що це дає напрямок для розвитку B2B-бізнесу спеціалізованих великих моделей: для досягнення визначеності можна поглиблюватися в галузі, де вже відчутна заміна – адміністративну, комп’ютерну, фінансову; для «прориву з 0 до 1» – освіта та медична діагностика все ще мають великий потенціал.

Заміщення не дорівнює безробіттю, але реструктуризація зарплат уже в дорозі

У звіті чітко розрізняються поняття «вплив» і «заміщення»: вплив означає, що завдання можуть бути автоматизовані, допоміжні або реорганізовані за допомогою AI, але це не означає, що ці зарплати зникнуть пропорційно. Справжнім визначальним фактором економічного впливу AI залишаються швидкість впровадження підприємствами, межі можливостей моделі, реорганізація організаційних процесів та регуляторні обмеження.

Однак звіт також зазначає, що макроекономічний вплив AI не обмежиться лінійним зниженням рівня зайнятості. Більш імовірним сценарієм є: частина позицій з єдиними обов’язками буде замінена, велика кількість позицій з багатьма обов’язками буде реорганізована; частина витрат на зарплату буде стиснута, більше трудових процесів буде переоцінено. Особливо AI-агенти мають властивість: «чим вища зарплата, тим вищий рівень заміщення», що робить потенційний вплив AI на споживання доходів більш глибоким.

Для інвесторів основний висновок звіту: середньостроковий простір для доходів AI слід розуміти не лише з точки зору ринку програмного забезпечення, а шукати орієнтир у більшому пулі витрат на робочу силу. Поточний рівень проникнення ARR великих мовних моделей все ще дуже низький, але зворотною стороною цього є те, що структура зарплат людства стикається з системною реорганізацією, яка ще не повністю врахована в цінах.

Попередження про ризики та застереження

        Ринок має ризики, інвестувати потрібно обережно. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією і не враховує специфічні інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувачі повинні враховувати, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цій статті їхнім конкретним обставинам. Інвестиції на основі цього – на ваш власний ризик.