Кризис доверия к ИИ: материальные основания

В октябре 2026-го к стану скептиков по части дальнейшего бесконтрольного и безудержного развития систем искусственного интеллекта присоединилась организация, далёкая, на первый взгляд, от материй такого рода, а именно — Международный валютный фонд. Атанасиос Вамвакидис (Athanasios Vamvakidis), заместитель директора департамента денежно-кредитных операций и рынков капитала МВФ, выразил опасение — нет, не что искусственный разум вот-вот осознает себя и сметёт с лица планеты всех человеков; до столь пещерного алармизма солидный финансист не опустился. Всё прозаичнее, но вместе с тем и куда правдоподобней: господин Вамвакидис страшится внезапной коррекции сложившегося вокруг ИИ рынка вследствие утраты доверия к этой технологии со стороны широких инвесторских масс. Отток же средств из отрасли непременно обернётся обесценением акций и резким снижением капитализаций — как создающих всё новые генеративные модели компаний, так и заводчиков дата-центров, набитых серверами, на которых эти модели тренируются и исполняются, а заодно и поставщиков самого разнообразного «железа» для указанных ЦОДов.

Вклад связанной с ИИ компьютерной инфраструктуры в американский ВВП формально не слишком велик, но динамика его роста с 2024 года завораживает — особенно на фоне крайне неторопливого увеличения доли классического «железа» (источник: Bureau of Economic Analysis)

⇡#Слишком дорого, чтобы (не) упасть

И дело тут не только в возможном обрушении собственно американских биржевых котировок: мировые инвестиции в активы, «портом приписки» для которых выступают США (global exposure to US assets), находятся в настоящее время на высочайшем за всю историю уровне. Международная инвестиционная позиция Америки (МИП; балансовая величина финансовых активов и обязательств страны перед нерезидентами) к началу 2026-го выросла до 27,6 трлн долл., превысив 90% ВВП. Притом надо понимать, что МИП рассчитывают вычитанием из всей суммы, в которую оцениваются финансовые активы США в иностранном владении, общей стоимости аналогичных зарубежных активов в руках американских резидентов. А всего заграничные инвесторы владеют американскими активами на 68,9 трлн долл., что в два с лишним раза превосходит оценку ВВП страны на 2026-й. Отсюда очевидно, что если ощутимая доля этих активов резко потеряет в цене, серьёзную встряску испытают не одни только американские биржи.

Занимательная деталь: на связанные с ИИ капиталовложения в текущем году приходится, по осторожным оценкам, не так уж много; от 1,9 до 2,5% американского ВВП. Зато динамический показатель — прирост этого самого ВВП — только в первом квартале 2026-го оказался в значительной мере, на величину от 33 до аж до 75% (зависит от того, как именно учитывать в балансе импортированное «железо» для дата-центров), обусловлен именно инвестициями в ИИ-сектор экономики США. То бишь резкий отток средств акционеров из этого сектора болезненно отразится не только на биржевых игроках, но и на всём хозяйстве страны в целом. МВФ прогнозирует общий рост американского ВВП по итогам текущего года на уровне 2,3%; это не так много, чтобы страна могла безболезненно перенести потерю от одной трети до трёх четвертей абсолютной величины прироста своего валового внутреннего продукта.

По состоянию на 1-е июля 2026 года доля капитализаций полупроводниковых компаний в индексе S&P 500 взлетела почти до 20% — а всех прочих соответствующим образом рухнула (источник: Bloomberg)

Тот же господин Вамвакидис утверждает, что нынешние биржевые котировки ИИ-компаний базируются на завышенном сверх всяких приличий отношении заёмного капитала к физическим активам — в сочетании со сложно структурированными схемами циклического финансирования и сверхконцентрацией внимания акционеров. Грубо говоря, поскольку все прочие отрасли экономики растут медленнее, чем связанные с ИИ, множество не слишком квалифицированных инвесторов предпочитают не рисковать (ну, так им представляется) — и нести свои деньги туда же, куда и все; каноничнейшая иллюстрация к энциклопедической статье «Эффект снежного кома». Всего на семь крупнейших ИТ-компаний США уже приходится более 32% рыночной капитализации индекса S&P 500, что делает сам этот важный для средне- и долгосрочных прогнозов показатель крайне чувствительным к малейшим капризам динамики акций семи монстров. Получается, ИИ как сектор мировой — не только американской — экономики вырос уже настолько, что даже не слишком глубокое разочарование широких масс инвесторов в нём приведёт к масштабным потрясениям, купировать последствия которых МВФ, центробанкам и правительствам будет чрезвычайно трудно: глобальные финансы и торговые связи в наши дни и без того пребывают, мягко говоря, не в лучшей своей форме.

Но вот вопрос: раз упомянутые широкие массы настолько крепко (и так долго; уже почти четыре года прошло с открытия широкого доступа к легендарному уже ChatGPT) верят в ИИ, а новые модели исправно становятся всё более умелыми и полезными в самых разных отраслях, — какие же тогда имеются основания полагать, что вера эта в один не самый прекрасный момент дрогнет? Чем развитие искусственного интеллекта отличается от эволюции всех прочих высоких технологий, аппаратных и программных, — то бишь от ставшего привычным за многие десятилетия процветания ИТ-сектора поступательного (пусть и не без циклических, временных, не слишком болезненных откатов) движения вперёд и выше? О, на эту тему критикам слепой веры во всемогущество, пусть и отсроченное во времени, больших языковых моделей (БЯМ) есть что сказать! Да и не одним только критикам.

Компания с многомиллиардными (и ежегодно нарастающими) убытками продолжает упорно настаивать на верности избранного ею пути. Впрочем, а что ей остаётся делать? (Источник: The Information)

⇡#«Некоторым из вас не повезёт, но эту жертву я готов принять»

Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) — один из наиболее ярых евангелистов искусственного разума, причём истово верящий в достижимость сильного ИИ (AGI) на актуальной ныне полупроводниковой элементной базе ещё до конца 2026 года. И этот же самый человек не далее как в самом конце сентября призвал ограничить темпы совершенствования генеративных моделей — поскольку-де скорость развития тех превышает скудные возможности кожаных мешков по части контроля над творениями своих собственных рук. Лидер OpenAI высказался в поддержку Дарио Амодеи (Dario Amodei), главы конкурирующей компании Anthropic, — тот несколькими днями ранее предложил «авангарду перейти с рыси на шаг» (pacing the frontier), дабы специально назначенные для «приведения ИИ в меридиан» (AI alignment) исследовательские структуры, действуя совместно с общественными организациями и под чутким руководством правительств, успевали реализовывать пресловутый контроль.

И эти двое из генеративного ларца вовсе не одиноки: Илон Маск (Elon Musk) называет ИИ «потенциально более опасной штуковиной, чем ядерные бомбы», и ему вторят Демис Хассабис (Demis Hassabis) из Google DeepMind вместе с Сатьей Наделлой (Satya Nadella) из Microsoft. Альтман, кстати, и тут не поступился своей репутацией отчаянного ИИ-энтузиаста, допустив, что хотя усилия по сдерживанию машинного разума могут и не увенчаться полным успехом, переживать из-за этого в исторической перспективе не следует: «Мы считаем, что миру придётся смириться с некоторыми плохими вещами, — ведь всё в конечном итоге делается во благо как самой этой технологии, так и ответственных за свой выбор людей». Таким образом, те, кто активнее прочих способствует развитию способностей ИИ, не видят объективных барьеров на пути этого развития — а лишь переживают из-за возможных негативных его последствий для не слишком подготовленного к тому общества. Вроде бы, опасения Атанасиоса Вамвакидиса таким образом не подтверждаются: повода снижать объёмы инвестиций в ИИ нет. Просто часть этих средств будет направлена на ограничение и контроль чересчур прытко набирающейся ума-разума машины, из-за чего скорость генеративного прогресса несколько замедлится, но только и всего.

Оценка капитализации Anthropic за 26 месяцев выросла в 52 раза, причём самый резкий скачок — в 2,5 раза — занял лишь три месяца; и это ещё до выхода компании на биржу. «Пузырь»? Нет, не слышали (источник: Anthropic)

Вдобавок, в лагере тех, кто в принципе не готов признавать необходимости ограничений на темпы развития ИИ, тоже немало знаковых фигур. Это и удачливейший в истории продавец лопат золотоискателям генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), который не считает аргументы сторонников замедления сколько-нибудь обоснованными, и глава экстремистской Meta✴* Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg), уверенный в том, что разработчики сами, в отсутствие какого-либо надзора со стороны общественности и правительств способны гарантировать безопасность даже самых передовых своих моделей для человечества. И, разумеется, президент США Дональд Трамп (Donald Trump), и вовсе убеждённый, что чрезмерное регулирование генеративной отрасли в стране грозит обернуться поражением американских ИИ-разработчиков в технологическом противостоянии с Китаем. Кстати, и в самой КНР не склонны драматизировать обсуждаемую тематику: там, скорее, рассматривают поднятый на Западе вокруг возможной небезопасности генеративных моделей шум как уловку — с целью отвлечь внимание и ресурсы восточных конкурентов на негодный объект.

Словом, с какой стороны ни взгляни, буквально все значимые фигуры в сфере разработки ИИ тверды во мнении, что нейросети и дальше продолжат развиваться исключительно вперёд и выше. Разнятся только оценки стремительности этого развития да вероятности нежелательных побочных эффектов. Так, Anthropic, OpenAI и ряд других организаций заблаговременно планируют свои действия на случай внезапного и масштабного нанесения ущерба человекам распоясавшимся ИИ, тогда как более уравновешенные их коллеги просто продолжают тренировать всё новые модели и наделять агентов на их основе дополнительными способностями — параллельно усиливая инструменты того самого AI alignment. Ну совершенно же нечего опасаться функционерам МВФ: люди работают, денежные потоки исправно хлещут, на специально разработанных тестах «подлинного интеллекта» свежеиспечённые нейросети набирают всё более внушительные баллы. Так, глядишь, и до AGI дело самой собой дойдёт!

«Ещё немного подкреплюсь, и будет вам AGI!» (Источник: ИИ-генерация на основе модели GPT Images 2.5 Sunburst)

Или всё-таки нет? Оговоримся сразу: вопрос о принципиальной достижимости сильного ИИ мы на сей раз поднимать не станем — тем более, что совсем недавно к нему обращались. Да и не об AGI речь: нервозность у Атанасиоса Вамвакидиса, как и у разделяющих его точку зрения экспертов из самых разных областей знания (не только из финансовой сферы), вызывает не гипотетический пока машинный разум сопоставимого с человеческим уровня, а самые что ни на есть актуальные генеративные модели. Вот те самые, для тренировки и исполнения всё новых версий которых возводят один мегаЦОД за другим; те самые, что стали причиной обостряющегося квартал от квартала дефицита чипов памяти и иных компьютерных комплектующих. У оппонентов дальнейшего безудержного развития ИИ вполне внятная, верифицируемая аргументация, — и ознакомиться с ней подробнее, на наш взгляд, лишним точно не будет.

⇡#Заплатите за токен чеканной монетой

«ИИ сэкономит ваши деньги», — говорили они. «ИИ открывает бездну возможностей; экспериментируйте — и подбирайте те, что для вас полезны», — говорили они. «Избавляйтесь от рутины и нетворческих задач; сокращайте штат и оставляйте только тех, кого ИИ (пока) заменить не может», — это тоже слова из вдохновенных выступлений провозвестников генеративной революции, грозящей вот-вот смести с лица планеты дряхлые, громоздкие многоуровневые социальные конструкты, в которые тысячелетиями объединяются кожаные мешки, чтобы сообща добиваться каких-то значительных целей. Ещё в начале текущего года в западной корпоративной среде бушевал ажиотаж вокруг «токенмаксинга», tokenmaxxing — так называли стремление менеджеров всех уровней стимулировать сотрудников расходовать как можно больше токенов при выполнении своих задач. Делалось это как раз с целью поощрить эксперименты с ИИ-инструментами и автоматизацией повседневных задач: подразумевалось, что через какое-то (не слишком долгое) время верные подсказки и циклограммы рутинных действий удастся зафиксировать, после чего нужда в мокрых исполнителях тех же самых задач пропадёт. Ретивость менеджмента доходила до применения санкций за неполное использование выделенных лимитов и до принятия кадровых решений на основе наблюдаемой интенсивности использования ИИ. Ситуацию подогревало отсутствие сколько-нибудь внятных объективных метрик эффективности прикладного применения генеративных моделей: руководители предпочитали ориентироваться на валовый показатель (число израсходованных одним работником токенов за сутки), чем обходиться вовсе без привычных KPI, одними качественными оценками — «сильно помогает» или «не слишком».

Оценка интенсивности использования токенов в мире (в триллионах за сутки): сплошная линия — уверенный минимум, полученный суммированием данных из всех доступных источников; прерывистая — аппроксимация до наиболее вероятных значений (источник: tokensperday.com)

Однако уже весной 2026 года интерес к токенмаксингу достиг пика, а к середине лета практически сошёл на нет. Выяснилось, что бесхитростное допущение «чем интенсивнее применяет ИИ любой сотрудник, тем лучше для бизнеса в целом» себя не оправдывает. И прежде всего — в финансовом смысле: высокие затраты на токены (и чем новее модель, тем — как правило — её токены обходятся дороже) в среднем не коррелировали ни с ростом производительности труда, ни со снижением среднего уровня забагованности выдаваемого в продакшн кода, ни с увеличением даже доходов предприятия, не говоря уже о его прибыльности. Справедливости ради отметим, что не одно несовершенство ИИ тому виной: стоило начальству сделать количество потраченных токенов мерилом качества работы сотрудника, как в свои права вступил старый добрый закон Гудхарта (Goodhart’s law). Люди на местах просто выбирали назначенные лимиты, используя нейросеть вхолостую — в своих личных целях либо вовсе ведя с машиной отвлечённые разговоры, — вместо того, чтобы сосредоточиться на значимой работе. И, разумеется, как и в любой ситуации, когда вознаграждается активность в процессе (расход токенов по нормативам), а не результат (хорошо сделанная — при помощи ИИ или без — работа), это начало задевать даже самых лояльных компании сотрудников. В итоге уже к нынешней осени крупные ИТ-компании отошли от токенмаксинга — переключившись на более изощрённые метрики, такие как повышение результативности работы персонала в пересчёте на каждый затраченный токен.

Но если бы дело ограничивалось одними только токенами! Всего только в середине 2025 года немало исполнительных директоров солидных (американских, в основном) корпораций всерьёз размышляли: что делать, когда на улицах окажется буквально до половины тех «белых воротничков», которые в настоящий момент корпят в офисах? Надо ведь продумывать какие-то экстренные меры, совместно с правительством, в том числе, — сопоставимой угрозы спонтанного взлёта безработицы не было со времён Великой депрессии! Однако уже к лету 2026-го стало кристально ясно: прогноз оказался избыточно пессимистичным (или слишком оптимистичным — если рассматривать его как оценку пригодности ИИ для выполнения офисной работы взамен мокрых). В мае сам Альтман уклончиво констатировал: «В своих технологических прогнозах мы оказались в целом правы, но вот в оценке социальных и экономических последствий изрядно ошиблись». Господин Амодеи (а как раз он предрекал скорое уполовинивание вакансий для «белых воротничков» из-за повсеместного внедрения ИИ) примерно тогда же смягчил риторику. С тех пор он склонен рассматривать нейросети лишь как подсобный инструмент в руках кожаных мешков, а не как адекватную им замену: «Можно будет выполнять прежний объём работ, затрачивая меньше ресурсов, или же делать больше с тем же их расходованием. Но это потребует творческого подхода…» То бишь мало, оказывается, привлечь к офисной работе ИИ: коммуницирующему с ним сотруднику придётся ещё каким-то образом исхитриться, чтобы творчески отыскать способ эффективно возложить на нейросеть часть своей трудовой ноши! А кто за необходимое для этого повышение квалификации заплатит, м-м?

Возврат инвестиций (ROI) даже для наиболее успешно внедривших ИИ в свои бизнес-процессы компаний (а доля их крайне невелика!) не превышает 5:1 — что вовсе не похоже на обещанные евангелистами искусственного разума златые горы (источник: инфографика скомпилирована GPT-6 Luna на основе данных masterofcode.com/blog/ai-roi)

Согласно недавнему исследованию EY-Parthenon, хотя 50% руководителей компаний называют ИИ главным фактором значимого роста производительности своих бизнесов, лишь 16% из них уверены в своей способности адекватно оценивать темпы и сроки окупаемости инвестиций в эту новомодную технологию. Почти четверть (23%) опрошенных руководителей признали, что выгоды от внедрения ИИ часто нивелируются до того, как успевают отразиться на итоговых финансовых показателях. Выходит, даже если деятельная эксплуатация нейросети формально позволяет сотрудникам на местах повышать производительность своего труда, это вовсе не означает, будто у руководства тут же вырисовывается возможность сократить часть нанятых мокрых, оставив прочим зарплату на прежнем уровне — и тем самым сделать свой бизнес эффективнее. Напротив, ИИ ввергает компании в дополнительные расходы (в пассив идёт та же самая плата за токены; а если генеративную модель из соображений информационной безопасности разворачивают локально, это огромные капитальные затраты), а получаемый в итоге выигрыш настолько ничтожен, что никак не желает трансформироваться в устойчивую ценность для бизнеса. Если ещё в январе 2025 года 46% участников опроса EY-Parthenon были уверены, что инвестиции в ИИ позволят им ощутимо сократить штат без ущерба для дела, то уже в мае 2026-го доля таких оптимистов рухнула до 20%.

Доходит до смешного: опубликованное PRNewswire в середине лета исследование Ramp Economics Lab свидетельствует, что чем активнее компания инвестирует в ИИ, тем быстрее распухает её штат — начиная, кстати говоря, с тех самых не требующих опыта стартовых должностей, как раз для которых, по заверениям генеративных евангелистов, нейронки годятся наилучшим образом. В числах: на выборке более чем в 21 тыс. американских фирм показано, что «активные пользователя ИИ» (которые в среднем тратят на оплату токенов для от 30 долл. США в месяц на одного сотрудника в течение первого квартала) нарастили за время наблюдений свой штат в среднем на 10,2%. Особенно радует отсутствие какого-то одного, выделенного направления этого роста: чем крепче ставка руководства на применение ИИ в бизнес-процессах, тем больше компании требуется разработчиков, администраторов, маркетологов, финансистов и т. д. Да, методология исследования содержит определённые оговорки: в частности, в выборке превалировали ИТ-компании, а ИТ-сектор сейчас в целом на подъёме, так что напрямую утверждать, что штаты таких фирм растут только из-за применения ими ИИ, некорректно. Важно, однако, что при всём при том статистика уверенно опровергает мнение о сплошном выжигании нейросетями позиций для кожаных мешков на вакансиях начального уровня: именно в ИТ-компаниях количество мокрых новичков выросло на 12%. Исследователи, кстати, вовсе не склонны подвергать сомнению полезность генеративных моделей: те действительно способствуют снижению производственных затрат и росту эффективности бизнес-процессов успешных коммерческих проектов. Просто когда бизнес работает эффективнее, он волей-неволей наращивает своё присутствие на рынке; количество операций растёт — и людей, соответственно, требуется больше. Вновь подтверждён приведённый чуть ранее скорректированный тезис Амодеи: ИИ в бизнесе — он не для замены людей, он для повышения эффективности их труда. То есть… без него тоже, выходит, можно было бы обойтись? Тогда для чего же все эти эти огромные затраты, от которых бросает в дрожь высших функционеров МВФ?

Капитальные затраты пяти ведущих гиперскейлеров США по годам, млрд долл. (источник: Citi Research)

⇡#Невыносимая тяжесть гигаватт

Осенью 2026-го в очередной раз напоминать о негативном воздействии ажиотажа вокруг ИИ на глобальную энергетику и на поставки компьютерных комплектующих, в первую очередь микросхем памяти, как-то даже неловко. Напомним только для примера, что Google вводит ограничения (с 2027 года) на использование оперативной памяти для приложений ОС Android — по той, разумеется причине, что смартфоны даже с 8 Гбайт ОЗУ перекочёвывают при нынешних ценах из разряда «рабочих лошадок» в категорию предметов роскоши. Так что программисты, страшно сказать, возвращаются к оптимизации приложений с сокращением фактически используемого ими объёма оперативной памяти — в чём, к счастью, кодерский агентный ИИ становится очень даже неплохим подспорьем.

Впрочем, пусть даже на изготовление смартфонов потребуется меньше DRAM, а высвобожденные мощности чипмейкеры бросят на выпуск высокопроизводительной памяти HBM для серверных ИИ-ускорителей (и верно; пора уже владельцам смартфонов запускать свои приложения в облаке, используя гаджет лишь как терминал, — чай, не в каменном веке живут, чтобы локально всё обсчитывать!), разом это проблему дефицита микросхем не решит. Во-первых, существенно многослойная HBM в процессе работы немилосердно греется, а эффективный отвод тепла от неё существенно затруднён. Со временем эта ситуация будет только усугубляться: помимо оперативной памяти, разработчики уже планируют размещать ради ускорения ИИ-вычислений слоями и ячейки NAND (HBF), и даже SRAM (память HBS); без помощи специализированных по части дизайна микросхем ИИ-моделей наладить в такой «многостолбчатой» системе надёжный теплоотвод будет ох как непросто. Во-вторых, возможности новых нейросетей волей-неволей продолжат упираться в «барьер памяти» (memory wall): пропускная способность HBM неуклонно отстаёт от производительности серверных GPU, что ведёт к неэффективному использованию доступной вычислительной мощности и росту затрат. По оценке специалистов Micron, именно на сбои HBM пришлось 17% прерываний при обучении модели Llama 3 — и для более требовательных к «железу» нейросетей всё наверняка будет ещё хуже. Всё дело в том, что вычислительные возможности серверных GPU утраиваются каждые два года, тогда как пропускная способность HBM — менее чем вдвое за тот же период.

Реальный мир жесток: просто влить ещё больше денег в отрасль недостаточно, чтобы заставить чипмейкерские фабрики сразу выдавать нужные микросхемы (источник: инфографика скомпилирована GPT-6 Luna на основе данных Nikkei Asia и Counterpoint Research)

Ладно; допустим, проблемы с теплоотводом для HBM решили, имеющиеся мощности на выпуск чипов в основном для дата-центров перенаправили (но как же мы, рядовые энтузиасты локальных ИИ, без обновления своих картофелин-то, а?!), даже новые построили — всё, дефициту амба? Нет, шалишь! Сама великая и ужасная TSMC признала ещё в апреле, что не сможет полностью удовлетворять спрос на микросхемы в ближайшие годы — даже если последовательно продолжит вводить в строй всё новые фабрики как в США, так и на Тайване. Для амбициозного проекта Маска по размещению ИИ-ЦОДов на земной орбите (даже оставляя в стороне вопрос о его инженерной реализуемости — теплоотвод в вакууме, знаете ли) может банально не хватить чипов, принимая в расчёт и те, что предположительно будут выпускаться на его же фабрике TeraFab, которая пока даже не начала строиться. Тут можно долго ещё расписывать, кому и сколько микросхем требуется для полного генеративного счастья, но сделанное в середине октября заявление голландской ASML буквально сметает все фигуры с доски. Этот единственный в мир поставщик оборудования для EUV-литографии официально признал, что не в состоянии удовлетворить все заявки своих клиентов на такого рода оборудование вплоть до 2028 года — невзирая на то, что ранее обязался нарастить производственные мощности на 30% к 2027-му. Всё, расходимся: экстенсивное наращивание возможностей новых ИИ-моделей если пока не упёрлось в весьма жёсткий (ибо «железный») потолок, то уже совсем скоро это сделает. И это, повторимся, мы за полной очевидностью вопроса даже не поднимали тему нехватки на планете энергии и чистой воды для новых гигаваттных ИИ-ЦОДов: для этой проблемы тоже, конечно, инженеры изо всех сил стараются отыскать нерядовое решение, но что-то пока у них плоховато выходит. Вот теперь нервозность господина Вамвакидиса становится куда более объяснимой!

Что же в итоге? Ещё в конце лета аналитики S&P Global Market Intelligence подсчитали, что лидеры американской ИИ-отрасли, владельцы гиперскейлерских дата-центров — Microsoft, Google, Amazon, Meta✴* и Oracle, — тратят на генеративные модели настолько огромные средства, что в ближайший год их ждут серьёзные финансовые потери. По итогам текущего года совокупный свободный денежный поток для этих компаний практически обнулится, а в 2027-м уйдёт глубоко в минус — на 125 млрд долл. Инвесторы, мягко говоря, фраппированы: если даже это не моментальное схлопывание пресловутого «ИИ-пузыря», то уже определённо похоже на постепенное, плавное его сдувание, — что репутацию всей генеративной отрасли в целом отнюдь не укрепляет. Дошло до того, что глава Anthropic связал растущую негативную реакция на развитие ИИ с масштабным «кризисом доверия» к компаниям, правительствам и технологическому сектору в целом. Амодеи, к чести его будь сказано, посетовал, что и сам в этом частично виноват: не оказался, мол, в должной мере убедителен. А ведь целое эссе «Машины, полные любви и благодати» написал — как раз по той причине, что другие ИИ-энтузиасты не рисовали, на его взгляд, «достаточно вдохновляющей картины того, как эта технология может радикально изменить мир к лучшему». Потому и страшатся финансисты и прочие мокрые, что не разъяснили их им как следует благостную неизбежность генеративного будущего!

Большие языковые модели идут сегодня с людьми ноздря в ноздрю в деле генерации интернет-текстов. Сумеют ли мокрые и дальше хотя бы здесь удерживать шаткий паритет? (источник: graphite.io)

Констатировав, что «общественность относится к ИИ негативно», и признав это «серьёзной проблемой», Амодеи выдал чеканную формулировку: «Обычные люди не доверяют компаниям, правительствам или технологическому сектору; они постоянно подозревают нас в том, что мы замышляем очередной способ их обмануть или навредить им». Самоотверженное заявление для главы компании, которая намеревается вот-вот выйти на IPO с предварительной оценкой капитализации в два триллиона долларов — что примерно вдвое больше, чем у 35 ведущих мировых SaaS-компаний (SAP, Salesforce, Adobe, Intuit и проч.) вместе; это притом, что выручка Anthropic за II кв. 2026-го была в 4,6 раз меньше совокупной выручки этих 35 фирм. Действительно, откуда же могли у людей взяться такие подозрения?

Надо спросить у ИИ; наверняка он-то даст точный, беспристрастный ответ. Он ведь для этого и создан, верно же?