ИИ разгонит рынки, но убьет экономику
Перевод статьи "THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS". Приятного!
Предисловие
А что если наша бычья позиция по ИИ окажется правильной… и именно поэтому - медвежьей?
То, что вы прочитаете ниже, - это сценарий, а не прогноз.
Это не думерская фантазия и не “медвежье порно”.
Задача текста - это смоделировать вариант развития событий, о котором пока говорят слишком мало. Наш друг Алап Шах задал вопрос - мы вместе попробовали на него ответить. Эту часть написали мы, две другие - он (их можно найти отдельно).
Надеемся, после прочтения вы будете лучше готовы к левым хвостам - к тем рискам, которые возникают, когда ИИ будет делать экономику все более странной.
Перед вами - макро отчет CitriniResearch из июня 2028 года, в котором разбирается развитие и последствия Глобального кризиса интеллекта.
Разбор сценария
Последствия избыточного интеллекта
CitriniResearch
Сегодня уровень безработицы вышел на отметке 10,2% - на 0,3% выше ожиданий. Рынок на цифре упал на 2%, а суммарная просадка S&P с максимумов октября 2026 года достигла 38%.
Трейдеры уже притупились. Полгода назад такая публикация вызвала бы остановку торгов.
Два года. Этого оказалось достаточно, чтобы из “локальной, секторальной проблемы” мы пришли к экономике, которую никто из нас не узнает. Этот разбор - попытка восстановить цепочку событий. Посмертный анализ докризисной экономики.
Эйфория была ощутимой. К октябрю 2026 года S&P 500 подходил к 8000, Nasdaq пробивал 30 000. Первая волна увольнений из-за “устаревания человека” началась в начале 2026-го - и сначала все выглядело рационально. Маржи росли, отчетности били ожидания, акции летели вверх. Рекордные корпоративные прибыли направлялись обратно - в развитие AI.
Заголовочные показатели оставались сильными. Номинальный ВВП рос средними и высокими однозначными темпами в годовом выражении. Производительность взлетела. Производительность труда росла такими темпами, которых не видели с 1950-х - благодаря ИИ-агентам, которые не спят, не болеют и не требуют страховки.
Владельцы вычислительных мощностей богатели стремительно - издержки на труд исчезали. В то же время реальный рост зарплат рухнул. Несмотря на заявления властей о рекордной производительности, белые воротнички (прим. - офисные работники, айтишники, аналитики и так далее) теряли работу и уходили в менее оплачиваемые роли.
Когда в потребительской экономике начали появляться трещины, экономисты ввели термин “Ghost GDP” - выпуск, который отражается в статистике, но не циркулирует в реальной экономике.*
Примечание: что такое Chost GDP? Это "призрачный ВВП". Короче, когда в отчетах все хорошо, а на практике - все плохо.
Во всем ИИ превосходил ожидания. Рынок был ИИ. Проблема в том, что экономика - нет.
С самого начала должно было быть очевидно: один GPU-кластер в Северной Дакоте, генерирующий выпуск, который раньше обеспечивали 10 000 офисных работников в Манхэттене, - это скорее экономическая пандемия, чем панацея. Скорость обращения денег остановилась. Человекоцентричная потребительская экономика, составлявшая 70% ВВП, начала чахнуть. Возможно, мы бы поняли это раньше, если бы просто спросили: сколько денег машины тратят на дискреционные товары (прим. это товары, которые люди режут первыми в случае кризиса - подписки, отпуска и так далее)?
ИИ улучшался, компаниям требовалось меньше людей, увольнения росли, уволенные тратили меньше, давление на маржи толкало бизнес инвестировать еще больше в ИИ, ИИ снова улучшался…
Замкнутая петля без естественного тормоза. Спираль вытеснения человеческого интеллекта.
Доходная способность белых воротничков структурно ухудшалась - а вместе с ней и их потребление. Их доходы были фундаментом ипотечного рынка на $13 трлн - и андеррайтеры начали задаваться вопросом: а “прайм-ипотека” все ещё безрисковая?
Примечание: Андеррайтеры – это люди, которые оценивают риск перед выдачей кредита. Прайм-ипотека это люди с высоким кредитным рейтингом. И в основном это были люди из кругов айтишников и аналитиков.
Именно к этой категории относились айтишники, аналитики и другие белые воротнички - люди с высокими и стабильными доходами. Если их доходы становятся нестабильными из-за ИИ, ломается главное допущение системы: что этот заемщик будет хорошо зарабатывать следующие 20–30 лет. Проблема не в том, что “им перестают выдавать займы”. Проблема в том, что уже выданные кредиты внезапно перестают быть железобетонными.
Семнадцать лет без полноценного дефолтного цикла раздули private-рынки сделками PE в софте, где предполагалось, что ARR останется “recurring”. Первая волна дефолтов из-за ИИ.
Примечание: Private-рынки – это сделки вне биржи: private equity – фонды, которые покупают компании целиком (часто в долг), private credit – фонды, которые этот долг выдают.
PE-фонды активно скупали софт-компании, потому что считалось: если бизнес дает услугу по подписке (SaaS это называется) и имеет ARR - ежегодную повторяющуюся выручку - значит доходы у него стабильны.
Под “стабильность” и выдавались крупные кредиты.
Проблема в том, что ИИ начал резко сокращать спрос на часть такого софта.
ARR, который считался “повторяющимся”, оказался не таким уж повторяющимся.
Когда клиенты начали отказываться от контрактов, пошли первые дефолты - и выяснилось, что модели оценки были построены на предположении, которое больше не работает.
Это было бы управляемо, если бы все ограничилось софтом. Но не ограничилось. К концу 2027 года под угрозой оказались все бизнес-модели, построенные на посредничестве. Целые сектора, зарабатывавшие на человеческом трении, начали распадаться.
Система оказалась цепочкой взаимосвязанных ставок на рост производительности белых воротничков. Крах ноября 2027 года лишь ускорил уже запущенные негативные петли.
Почти год рынок ждал, что “плохие новости станут хорошими”. Государство обсуждает меры, но доверие к его способности что-то спасти падает. Политика всегда отставала от экономики - но отсутствие цельного плана теперь грозит разогнать дефляционную спираль.
Как все началось
В конце 2025 года инструменты “агентного кодинга” сделали резкий скачок в возможностях.
Компетентный разработчик, работая с Claude Code или Codex, уже мог за несколько недель воспроизвести базовую функциональность среднего SaaS-продукта. Не идеально, не с учетом всех крайних кейсов - но достаточно хорошо, чтобы директор, продлевающий контракт на $500 000 в год, задался вопросом:
“А что если мы просто сделаем это сами?”
Финансовые годы у компаний в основном совпадают с календарными, поэтому бюджет на 2026 год был утвержден в четвертом квартале 2025-го - когда “агентный ИИ” еще звучал как модный термин. Но уже к середине 2026-го команды закупок впервые принимали решения, понимая, что эти системы реально умеют. Некоторые видели, как их собственные команды за несколько недель создают прототипы, заменяющие SaaS-контракты на сотни тысяч долларов.
Тем летом мы общались с менеджером по закупкам из компании Fortune 500. Он рассказывал о переговорах по бюджету. Продавец ожидал стандартный сценарий: повышение цены на 5%, аргумент “ваша команда зависит от нас”. В ответ ему сказали, что ведутся переговоры с OpenAI о привлечении “forward deployed engineers”, которые с помощью ИИ могут полностью заменить поставщика. Контракт продлили со скидкой 30%. И это еще был хороший исход. “Длинный хвост SaaS” - вроде Monday.com, Zapier и Asana - пострадал гораздо сильнее.
Примечание: “Длинный хвост SaaS” – это множество небольших корпоративных сервисов по подписке: таск-менеджеры, автоматизации, инструменты для команд и т.д. Это не ключевые системы компании, а вспомогательные сервисы. Поэтому от них проще отказаться или заменить их ИИ-решением.
Инвесторы ожидали, что “длинный хвост” будет под ударом. Он составлял до трети расходов типичной корпоративной IT-структуры, и был очевидно уязвим. Но ключевые “системы учета” считались защищенными.
Механизм самоускоряющегося эффекта стал понятен только после отчета ServiceNow за третий квартал 2026 года.
Рост нового ACV (прим. сколько компания получает с одного клиента по контракту) у ServiceNow замедлился до 14% с 23%; компания объявила о сокращении 15% персонала и программе “структурной эффективности”; акции упали на 18% | Bloomberg, октябрь 2026
SaaS не умер. По-прежнему существовал расчет “сделать самим или платить”. Но “сделать самим” стало реальной опцией - и это влияло на переговоры о ценах. Более того, конкурентная среда изменилась. ИИ упростил разработку новых функций, дифференциация схлопнулась. Старые игроки оказались в ценовой войне - сражаясь и друг с другом, и с новыми стартапами, у которых не было тяжелой наследственной структуры затрат. Эти новички быстро забирали долю рынка.
Взаимосвязанность системы стала очевидной не сразу. ServiceNow продавала лицензии “по головам”. Когда клиенты из Fortune 500 сокращали 15% персонала, они отменяли 15% лицензий. Те же ИИ-сокращения, которые улучшали маржи их клиентов, автоматически разрушали выручку ServiceNow.
Компания, продававшая автоматизацию рабочих процессов, оказалась вытеснена более продвинутой автоматизацией. В ответ она сократила персонал и направила сэкономленные средства на ту самую технологию, которая ее и подрывала.
А что им оставалось? Сидеть и умирать медленнее?
Компании, которым ИИ угрожал больше всего, стали его самыми агрессивными пользователями.
Задним числом это кажется очевидным. Но тогда - нет. Историческая модель дисрапшна предполагала, что старые игроки сопротивляются новой технологии, теряют долю и медленно умирают. Так было с Kodak, Blockbuster, BlackBerry. В 2026-м все произошло иначе: старые игроки не сопротивлялись - они не могли себе этого позволить.
Когда акции упали на 40–60%, а советы директоров требовали решений, у компаний оставался один путь: сокращать персонал, направлять экономию в ИИ и поддерживать выпуск при меньших издержках.
Для каждой компании по отдельности это было рационально. В сумме - катастрофично.
Каждый доллар, сэкономленный на зарплатах, усиливал ИИ - и делал возможным следующий раунд сокращений.
И софт был лишь первым актом. Пока инвесторы спорили, достигли ли мультипликаторы SaaS дна, рефлексивная петля уже вышла за пределы сектора. Та же логика, которая заставила ServiceNow сокращать людей, применялась к любой компании с высокой долей офисного труда.
Когда трение обнулилось
К началу 2027 года использование LLM стало нормой. Люди пользовались ИИ-агентами, даже не осознавая, что это “агенты” - так же, как миллионы людей пользовались стримингом, не понимая, что такое “облако”. Это воспринималось как автозамена или проверка орфографии - просто еще одна функция телефона.
Открытый агент-покупатель от Qwen стал триггером: ИИ начал принимать потребительские решения. Через несколько недель почти каждый крупный ассистент получил функцию “агентной коммерции”. Дистиллированные модели позволили агентам работать прямо на телефонах и ноутбуках, а не только в облаке, резко снижая издержки.
Самое тревожное инвесторы недооценили: агенты не ждали запроса. Они работали в фоне, исходя из предпочтений пользователя. Торговля перестала быть набором отдельных человеческих решений и превратилась в непрерывную оптимизацию 24/7. К марту 2027 года средний американец “потреблял” 400 000 токенов в день - в 10 раз больше, чем в конце 2026-го.
Следующее звено в цепи уже трещало.
За последние 50 лет экономика США построила гигантский слой извлечения ренты на человеческих ограничениях: людям лень сравнивать цены, они устают, доверяют бренду и готовы переплатить, лишь бы сделать меньше кликов. Триллионы капитализации зависели от того, что эти ограничения сохранятся.
Сначала все выглядело просто. Агенты убрали трение.
Подписки, которые автоматически продлевались месяцами без использования. “Промо-цены”, которые удваивались после пробного периода. Все это агенты начали воспринимать как ситуацию, которую можно переиграть. Показатель lifetime value клиента - основа подписочной экономики - начал падать.
Потребительские агенты изменили почти все транзакции.
Человек не будет сравнивать пять платформ перед покупкой батончиков. Машина - будет.
Тревел-платформы пострадали первыми - они были проще всего. Уже к четвертому кварталу 2026 года агенты могли собрать полный маршрут (перелеты, отели, трансфер, бонусные программы, бюджет, возвраты) быстрее и дешевле любой платформы.
Страхование, где модель держалась на инерции клиента, тоже изменилось. Агенты, ежегодно пересматривающие условия, разрушили 15–20% премий, которые страховщики получали за счет пассивных продлений.
Финансовые консультации. Налоговая отчетность. Рутинная юридическая работа. Все, где ценность была в том, чтобы “разобраться за вас”, оказалось под ударом. Агенты не считают сложное утомительным.
Даже там, где казалось, что все держится на “человеческих отношениях”, система оказалась хрупкой. Недвижимость десятилетиями жила на комиссии 5–6% из-за информационной асимметрии. Когда ИИ-агенты с доступом к MLS и десятилетиям данных смогли мгновенно воспроизводить знания брокеров, комиссии обрушились. В крупных городах комиссия покупателя упала с 2,5–3% до менее 1%, а всё больше сделок закрывалось вообще без агента со стороны покупателя.
Мы переоценили ценность “человеческих отношений”.
Оказалось, что часто это было просто трение с дружелюбным лицом.
Машины, оптимизирующие цену и параметры, не испытывают лояльности к “любимому приложению” и не ведутся на красивый checkout. Они не устают и не выбирают по привычке.
Так исчезла одна из ключевых основ бизнеса - привычное посредничество.
DoorDash (прим. типа "Яндекс Еда" или "Деливери") стал показательным примером.
Агентный кодинг резко снизил барьер входа. Запустить конкурирующее приложение доставки стало вопросом недель. Десятки стартапов так и сделали, передавая 90–95% комиссии водителям. Панели для мультиаппов позволяли курьерам одновременно отслеживать заказы с десятков платформ. Рынок фрагментировался, маржи схлопнулись.
Агенты ускорили обе стороны разрушения: они помогали создавать конкурентов - и затем пользовались ими.
База DoorDash строилась на простой логике: “ты голоден, тебе лень, вот приложение на главном экране”. У агента нет главного экрана. Он сравнит DoorDash, Uber Eats, сайт ресторана и еще двадцать альтернатив - и выберет самый дешевый и быстрый вариант.
Лояльность к приложению для машины не существует.
Иронично, что это стало почти единственным моментом, когда агенты помогли вытесняемым белым воротничкам: когда они уходили в доставку, их заработок уже не так сильно съедался комиссиями платформ. Правда, ненадолго - автономный транспорт быстро догнал эту историю.
Когда агенты начали контролировать транзакции, они пошли дальше.
Самый большой способ экономить - убрать комиссии.
Агенты начали искать альтернативы быстрее и дешевле карт. Многие перешли на стейблкоины через Solana или L2 Ethereum, где расчеты почти мгновенные, а комиссии - доли цента.
MASTERCARD Q1 2027: выручка +6% г/г; рост объема покупок замедляется; менеджмент отмечает “оптимизацию цен агентами” и “давление в дискреционных категориях” | Bloomberg, 29 апреля 2027
Отчет Mastercard за первый квартал 2027 года стал точкой невозврата. Агентная коммерция перестала быть “продуктовой историей” и стала инфраструктурной. Акции MA упали на 9%. Visa тоже просела, но меньше - аналитики отметили ее более сильную позицию в инфраструктуре стейблкоинов.
Агентная коммерция, обходящая карточные комиссии (interchange), создавала гораздо больший риск для банков и эмитентов карт, ориентированных именно на этот бизнес. Они зарабатывали большую часть тех самых 2–3% комиссии и выстроили вокруг нее целые сегменты - включая программы лояльности, финансируемые за счет торговых сетей.
Сильнее всего пострадал American Express. По нему ударило сразу с двух сторон: сокращение белых воротничков подрывало клиентскую базу, а агенты, обходящие карточные комиссии, разрушали саму модель доходов. Synchrony, Capital One и Discover в следующие недели также упали более чем на 10%.
Их основы были построены на трении. А трение стремилось к нулю.
От секторального риска к системному
В течение 2026 года рынки воспринимали негативное влияние ИИ как историю отдельных секторов. Софт и консалтинг падали, платежи и другие “пункты сбора комиссий” шатались, но в целом экономика выглядела устойчивой. Рынок труда слабел, но не рушился. Консенсус был прост: “созидательное разрушение” - естественная часть технологического цикла. Да, в отдельных сегментах будет больно, но суммарная польза от ИИ перекроет издержки.
В нашем январском разборе 2027 года мы утверждали, что это неверная ментальная модель. Экономика США - это экономика сервисов и белых воротничков. Белые воротнички составляли около 50% занятых и обеспечивали примерно 75% дискреционных потребительских расходов. Бизнесы и рабочие места, которые ИИ начал “поедать”, не были периферией экономики - они и были экономикой.
“Технологии уничтожают рабочие места, но создают еще больше новых” - самый популярный и убедительный аргумент того времени. Он был убедительным, потому что работал два столетия. Даже если мы не понимали, какими будут новые профессии, они все равно появлялись.
Банкоматы сделали отделения дешевле - банки открывали больше филиалов, и занятость кассиров росла еще двадцать лет. Интернет разрушил туристические агентства, справочники и офлайн-ритейл - но создал целые новые индустрии и рабочие места.
Но у всех этих новых профессий была одна общая черта:
их выполняли люди.
ИИ же стал общей формой интеллекта, который совершенствуется именно в тех задачах, куда люди обычно перераспределялись. Уволенные разработчики не могут просто перейти в “управление ИИ”, потому что ИИ уже способен выполнять и эту работу.
Сегодня ИИ-агенты берут на себя задачи исследований и разработок, которые раньше занимали недели. Экспоненциальный рост возможностей смел наши представления о том, что вообще возможно - даже несмотря на то, что каждый год профессора из Wharton пытались вписать эти данные в очередную “сигмоидальную” кривую.
Они писали практически весь код. Лучшие из них были существенно умнее почти всех людей почти во всем. И при этом продолжали дешеветь.
ИИ создавал новые профессии: prompt-инженеры, специалисты по безопасности ИИ, инфраструктурные инженеры. Люди все еще оставались “в контуре” - координировали на верхнем уровне или задавали вкусовое направление. Но на каждую новую роль, созданную ИИ, приходились десятки устаревших. И новые позиции платили в разы меньше, чем прежние.
U.S. JOLTS: количество открытых вакансий падает ниже 5,5 млн; соотношение безработных к вакансиям растет до ~1,7 - максимум с августа 2020 года | Bloomberg, октябрь 2026
Найм был слабым весь год, но отчет JOLTS за октябрь 2026-го дал четкий сигнал: число вакансий сократилось ниже 5,5 млн - минус 15% год к году.
INDEED: резкое падение вакансий в софте, финансах и консалтинге по мере распространения “инициатив по повышению производительности” | Indeed Hiring Lab, ноябрь–декабрь 2026
Вакансии для белых воротничков обрушались, тогда как в “синих” секторах (строительство, здравоохранение, ремесла) ситуация оставалась относительно стабильной. Турбулентность происходила в тех профессиях, которые пишут меморандумы, согласовывают бюджеты и смазывают средние слои экономики. При этом реальный рост зарплат в обеих группах был отрицательным большую часть года и продолжал снижаться.
Фондовый рынок все еще больше интересовался новостями о том, что мощности GE Vernova по турбинам распроданы до 2040 года, чем данными JOLTS. Он колебался в перетягивании каната между негативным макро и позитивными заголовками об AI-инфраструктуре.
Рынок облигаций (который обычно умнее акций - или, по крайней мере, менее романтичен) начал закладывать удар по потреблению. Доходность 10-летних облигаций снизилась с 4,3% до 3,2% за следующие четыре месяца. Тем не менее общий уровень безработицы не взлетел резко - и многие упускали из виду важный нюанс структуры рынка труда.
В обычной рецессии причина со временем самокорректируется. Перепроизводство приводит к спаду в строительстве, затем к снижению ставок, затем к новому строительству. Избыточные запасы ведут к распродаже, затем к восстановлению складов. Циклический механизм содержит в себе семена восстановления.
Причина этого цикла была не циклической.
ИИ становился лучше и дешевле. Компании увольняли сотрудников, а сэкономленные средства направляли на покупку еще большего объема ИИ-возможностей - что позволяло увольнять еще больше людей. Уволенные тратили меньше. Компании, продающие товары и услуги потребителям, сталкивались с падением продаж, ослабевали и инвестировали еще больше в ИИ, чтобы защитить маржи. ИИ снова становился лучше и дешевле.
Петля обратной связи без естественного тормоза.
Интуитивно казалось, что падение совокупного спроса должно замедлить развитие ИИ. Но этого не произошло, потому что речь шла не о классическом капитальном строительстве инфраструктуры, а о замещении операционных расходов. Компания, которая раньше тратила $100 млн в год на персонал и $5 млн на ИИ, теперь тратила $70 млн на персонал и $20 млн на ИИ. Инвестиции в ИИ росли кратно - но при этом общие операционные расходы снижались. Бюджеты на ИИ увеличивались, даже когда общий объем расходов сокращался.
Ирония заключалась в том, что AI-инфраструктурный комплекс продолжал процветать, даже когда экономика, которую он трансформировал, начала ухудшаться. NVDA публиковала рекордную выручку. TSMC работала с загрузкой мощностей выше 95%. Гиперскейлеры (прим. гиганты типа Amazon, у кого большие вычисления) по-прежнему тратили $150–200 млрд в квартал на дата-центры. Экономики, максимально зависимые от этого тренда - такие как Тайвань и Южная Корея - демонстрировали выдающиеся результаты.
Индия оказалась противоположным примером. Ее сектор IT-услуг экспортировал более $200 млрд в год - крупнейший вклад в профицит текущего счета и компенсатор хронического торгового дефицита по товарам. Вся модель строилась на одном аргументе: индийские разработчики стоят существенно дешевле американских. Но предельная стоимость ИИ-агента по написанию кода упала практически до цены электричества. TCS, Infosys и Wipro ускоренно теряли контракты в течение 2027 года. Рупия упала на 18% к доллару за четыре месяца, поскольку профицит услуг, поддерживавший внешние балансы Индии, начал испаряться. К первому кварталу 2028 года МВФ уже начал “предварительные консультации” с Нью-Дели.
Двигатель, запустивший этот сдвиг, становился мощнее каждый квартал - а значит, ускорялся и сам сдвиг. У рынка труда не было естественного дна.
В США вопрос уже не звучал как “когда лопнет пузырь в AI-инфраструктуре?”. Вопрос был другим: что происходит с экономикой, построенной на потребительском кредите, когда потребителей начинают заменять машины?
Спираль вытеснения интеллекта
В 2027 году макроистория перестала быть тонкой. Механизм передачи - от разрозненных, но очевидно негативных событий предыдущих двенадцати месяцев - стал очевиден. Не нужно было лезть в данные BLS. Достаточно было прийти на ужин к друзьям.
Уволенные белые воротнички не сидели без дела. Они “снижали передачу”. Многие уходили в сферу услуг и гиг-экономику на менее оплачиваемые позиции, увеличивая предложение труда в этих сегментах и давя зарплаты уже там.
Наша знакомая в 2025 году была старшим продакт-менеджером в Salesforce. Должность, страховка, пенсионный план, $180 000 в год. Она потеряла работу в третьей волне сокращений. После шести месяцев поиска начала водить Uber. Доход упал до $45 000.
Дело не в личной истории, а в арифметике второго порядка. Умножьте этот сценарий на сотни тысяч работников в каждом крупном городе. Поток сверхквалифицированных людей в сферу услуг и гиг-экономику начал давить зарплаты тех, кто и так едва держался. Секторальный удар превратился в общенациональное сжатие доходов.
Оставшийся “человекоцентричный” пул рабочих мест ждал еще один удар - он происходил прямо в момент написания этих строк. Автономная доставка и беспилотные автомобили постепенно заходили в гиг-экономику, которая поглотила первую волну уволенных.
К февралю 2027 года стало ясно: даже те профессионалы, которые все еще работали, тратили так, словно они могут стать следующими. Они работали вдвое больше (часто с помощью ИИ), просто чтобы не быть уволенными. О повышениях и бонусах можно было забыть. Уровень сбережений начал расти, расходы - снижаться.
Высокооплачиваемые специалисты использовали накопления, чтобы поддерживать иллюзию нормальности еще два-три квартала. Жесткие макроданные подтвердили проблему только тогда, когда в реальной экономике она уже стала очевидной. Затем вышла цифра, которая разрушила иллюзию.
Первичные заявки на пособие по безработице в США выросли до 487 000 - максимум с апреля 2020 года | Министерство труда, Q3 2027
Число заявок подскочило до 487 000. ADP и Equifax подтвердили: подавляющее большинство новых заявителей - белые воротнички.
S&P за следующую неделю упал на 6%. Негативная макродинамика начала побеждать в перетягивании каната.
В обычной рецессии потери рабочих мест распределены относительно равномерно. Синие и белые воротнички делят удар примерно пропорционально своей доле в занятости. Удар по потреблению также распределен широко и быстро отражается в статистике - потому что у людей с низкими доходами высокая склонность к потреблению.
В этом цикле увольнения концентрировались в верхних децилях доходов. Эти люди составляют небольшую долю занятых, но формируют непропорционально большую часть потребительских расходов. Верхние 10% обеспечивают более 50% всех потребительских трат в США. Верхние 20% - около 65%. Это те, кто покупает дома, машины, отпуска, рестораны, частные школы, делает ремонты. Они - фундамент дискреционной экономики.
Когда эти работники теряли работу или соглашались на сокращение дохода на 50%, удар по потреблению был огромным по сравнению с масштабом увольнений. Снижение занятости белых воротничков всего на 2% означало примерно 3–4% падение дискреционных расходов. В отличие от увольнений в “синих” секторах, которые сразу бьют по тратам, белые воротнички тянут за счет накоплений - но затем эффект оказывается глубже.
Ко второму кварталу 2027 года экономика вошла в рецессию. NBER официально объявил бы об этом позже (как обычно), но данные были однозначны: два квартала подряд реальный ВВП снижался. Это еще не был финансовый кризис… пока.
Цепочка взаимосвязанных ставок
Рынок private credit вырос с менее чем $1 трлн в 2015 году до более чем $2,5 трлн к 2026-му. Существенная часть этих денег была вложена в софт и технологические сделки - многие из них представляли собой LBO (выкуп с привлечением долга) SaaS-компаний по оценкам, которые предполагали стабильный рост выручки на 15%+ в год “навсегда”.
Эти допущения умерли где-то между первым демо агентного кодинга и обвалом софта в первом квартале 2026 года. Но оценки в отчетах делали вид, что ничего не произошло.
Пока публичные SaaS-компании торговались по 5–8x EBITDA (прим. EBITDA – это операционная прибыль до всякой бухгалтерской магии), частные софт-компании в портфелях PE-фондов продолжали учитываться по старым мультипликаторам выручки, которых больше не существовало. Оценки снижались постепенно: 100 центов, потом 92, потом 85 - в то время как публичные аналоги уже намекали на 50.
Moody’s понижает рейтинги $18 млрд долга софт-компаний, поддержанных PE, ссылаясь на “структурное давление на выручку из-за ИИ-конкуренции”; крупнейшее секторальное действие со времён энергетики в 2015 | апрель 2027
После понижения рейтингов сценарий стал знакомым. Ветераны рынка уже видели подобное после энергетических даунгрейдов 2015 года.
В третьем квартале 2027 года кредиты под софт начали уходить в дефолт. За ними последовали компании из портфелей PE в сфере информационных услуг и консалтинга. Несколько многомиллиардных LBO известных SaaS-компаний перешли в реструктуризацию.
Zendesk стал “дымящимся пистолетом”.
Zendesk нарушает условия по долгу, так как ИИ-автоматизация поддержки разрушает ARR; кредит на $5 млрд оценен в 58 центов на доллар; крупнейший дефолт private credit в софте в истории | FT, сентябрь 2027
В 2022 году Hellman & Friedman и Permira выкупили Zendesk за $10,2 млрд. Долговой пакет составлял $5 млрд - крупнейший в истории кредит, обеспеченный ARR, возглавляемый Blackstone при участии Apollo, Blue Owl и HPS. Вся структура строилась на предположении, что ежегодная повторяющаяся выручка Zendesk действительно останется повторяющейся. При оценке примерно в 25x EBITDA высокий долг имел смысл только при этом условии.
К середине 2027 года это условие больше не выполнялось.
ИИ-агенты уже почти год самостоятельно обрабатывали клиентскую поддержку. Категория, которую Zendesk фактически определил (тикеты, маршрутизация, управление поддержкой), была вытеснена системами, решающими проблемы без создания тикета вообще. ARR, под который выдавался кредит, оказался не “повторяющимся”, а просто еще не исчезнувшим.
Крупнейший в истории кредит под ARR стал крупнейшим дефолтом private credit в софте. Все кредитные дески одновременно задали один и тот же вопрос: кто еще сталкивается со структурной проблемой, замаскированной под циклическую?
И все же в начале консенсус в одном был прав: система должна была это выдержать.
Private credit – это не банковская система образца 2008 года. Архитектура была специально построена так, чтобы избежать принудительных распродаж. Это закрытые фонды с “запертым” капиталом. Инвесторы заходили на 7–10 лет. Нет вкладчиков, которые могут устроить “набег”. Управляющие могли пересидеть, реструктурировать, ждать восстановления. Больно, но управляемо. Система должна была гнуться, а не ломаться.
Blackstone, KKR, Apollo заявляли, что экспозиция на софт - 7–13% активов. Переживаемо. Аналитики повторяли: у private credit “постоянный капитал”, он может поглотить убытки, которые обрушили бы закредитованный банк.
“Постоянный капитал”. Эта фраза звучала на каждом звонке с инвесторами. Она стала мантрой. И как это обычно бывает, в детали никто не вникал.
За предыдущее десятилетие крупные альтернативные управляющие скупили страховые компании и превратили их в источник фондирования. Apollo купил Athene. Brookfield - American Equity. KKR - Global Atlantic. Логика была элегантной: аннуитетные* взносы создают стабильную, долгосрочную базу обязательств. Эти деньги инвестируются в private credit, который фонды сами же и создают. Управляющие зарабатывают дважды - на спреде в страховом бизнесе и на комиссиях в управлении активами. Почти идеальная машина.
Примечание: *аннуитет - что это?
Аннуитет – это финансовый продукт, который обычно продают страховые компании. Очень просто:
Человек отдает деньги страховой компании → взамен получает регулярные выплаты в будущем.
Чаще всего это пенсионный инструмент.
- Ты вложил $100 в аннуитет.
- Компания обещает платить тебе фиксированную сумму каждый месяц после 65 лет.
private credit должен быть “money good”.
Убытки ударили по балансам, где неликвидные активы сопоставлялись с долгосрочными обязательствами. “Постоянный капитал”, который должен был обеспечить устойчивость, оказался не абстрактными институциональными деньгами, а сбережениями обычных американских домохозяйств - аннуитетами, вложенными в тот самый долг софт-компаний, который теперь уходил в дефолт. Это были деньги держателей страховых полисов. А правила для них другие.
По сравнению с банковскими регуляторами, страховые регуляторы долго были мягкими - даже расслабленными. Но это стало сигналом тревоги. Уже обеспокоенные концентрацией private credit в страховых балансах, они начали ужесточать требования к капиталу под такие активы. Это вынуждало страховщиков либо привлекать капитал, либо продавать активы - что в условиях замерзающего рынка было крайне сложно.
Регуляторы Нью-Йорка и Айовы ужесточают требования к капиталу по ряду частно-оцененных кредитов у страховых компаний; ожидается рост коэффициентов риска | Reuters, ноябрь 2027
Когда Moody’s поместил рейтинг финансовой устойчивости Athene на негативный прогноз, акции Apollo упали на 22% за два дня. Brookfield, KKR и другие последовали за ним.
И дальше все стало еще сложнее. Управляющие не просто создали “страховую машину” фондирования - они выстроили сложную офшорную структуру для максимизации доходности через регуляторный арбитраж. Американский страховщик выпускал аннуитет, затем передавал риск аффилированному перестраховщику на Бермудах или Кайманах - где регулирование мягче и требуется меньше капитала под те же активы. Этот перестраховщик привлекал внешний капитал через офшоры - создавая еще один слой инвесторов, которые вместе со страховщиками вкладывались в private credit, созданный тем же управляющим.
Рейтинговые агентства – некоторые из которых сами принадлежали PE-фондам – никогда не отличались кристальной прозрачностью (что никого особенно не удивляло). Паутина компаний, связанных друг с другом через разные балансы, поражала своей непрозрачностью. Когда базовые кредиты начали уходить в дефолт, вопрос “кто в итоге несет убыток?” оказался в реальном времени практически неразрешимым.
Крах ноября 2027 года стал переломным моментом: восприятие сменилось – от обычной циклической просадки к чему-то гораздо более тревожному. Глава ФРС Кевин Уорш на экстренном заседании FOMC назвал это “цепочкой взаимосвязанных ставок на рост производительности белых воротничков”.
Дело в том, что кризис вызывает не сам убыток.
Кризис вызывает его признание.
И есть еще одна, гораздо более крупная и более важная часть финансовой системы, где мы начали бояться именно этого признания.
Ипотечный вопрос
Индекс цен на жилье Zillow падает на 11% г/г в Сан-Франциско, на 9% в Сиэтле и на 8% в Остине; Fannie Mae отмечает рост ранних просрочек в ZIP-кодах с долей занятых в техе и финансах более 40% | Zillow / Fannie Mae, июнь 2028
В этом месяце индекс Zillow снизился на 11% год к году в Сан-Франциско, на 9% в Сиэтле и на 8% в Остине. И это не единственная тревожная новость. Месяцем ранее Fannie Mae указала на рост ранних просрочек в “jumbo”-районах - местах, где живут заемщики с кредитным рейтингом 780+ и которые традиционно считались “пуленепробиваемыми”.
Объем ипотечного рынка жилья в США - около $13 трлн. В основе андеррайтинга лежит фундаментальное предположение: заемщик сохранит работу и примерно текущий уровень дохода на протяжении всего срока кредита. Для большинства ипотек - это 30 лет.
Кризис занятости белых воротничков поставил это предположение под угрозу. Мы вынуждены задать вопрос, который еще три года назад казался абсурдным: а прайм-ипотека все еще “money good”?
Каждый предыдущий ипотечный кризис в истории США был вызван одной из трех причин: спекулятивный перегрев (как в 2008 году, когда кредиты выдавались тем, кто не мог их обслуживать), шок процентных ставок (как в начале 1980-х), или локальный экономический удар (например, крах нефтяной отрасли в Техасе или автоиндустрии в Мичигане).
Ни один из этих сценариев здесь не подходит. Заемщики не “сабпрайм”. У них рейтинг 780 FICO. Они внесли 20% первоначального взноса. У них чистая кредитная история, стабильная занятость и подтвержденные доходы на момент выдачи кредита. Это те клиенты, которых все модели риска считают фундаментом качества портфеля.
В 2008 году кредиты были плохими уже в день выдачи.
В 2028 году кредиты были хорошими в день выдачи.
Просто мир изменился после того, как они были выданы. Люди заняли деньги под будущее, в которое они больше не могут позволить себе верить.
Примечание: Что значит “плохие кредиты в 2008”? В 2008 году банки выдавали ипотеку людям, которые уже на старте с трудом могли ее платить. Слабые доходы, минимальный первый взнос, плавающие ставки, сомнительная проверка дохода. Риск был встроен в кредит с первого дня.
Что значит “хорошие кредиты в 2028”? В 2028 кредиты выдавались сильным заемщикам: высокий кредитный рейтинг, стабильная зарплата, большой первый взнос. На момент выдачи они выглядели безопасными.
И тут изменилась среда. Доходы, которые считались стабильными на 30 лет вперед, перестали быть такими.
В 2027 году мы отмечали первые признаки скрытого стресса: активные выборки по HELOC (кредитные линии под залог жилья), снятие средств с 401(k), рост задолженности по кредитным картам - при том, что ипотечные платежи оставались формально своевременными. По мере того как люди теряли работу, найм замораживался, а бонусы сокращались, у этих “прайм”-домохозяйств соотношение долга к доходу фактически удвоилось.
Они все еще могли платить ипотеку - но только за счет полного отказа от дискреционных расходов, проедания накоплений и откладывания ремонта или улучшений дома. Формально они оставались “в графике”, но находились в одном шоке от реальных проблем. А динамика развития ИИ намекала, что этот шок впереди. Затем мы увидели рост просрочек в Сан-Франциско, Сиэтле, Манхэттене и Остине - даже при том, что общенациональный уровень оставался в исторических пределах.
Сейчас мы на самой острой стадии. Падение цен на жилье управляемо, если маржинальный покупатель финансово здоров. Здесь же маржинальный покупатель сталкивается с тем же падением доходов.
Поводы для тревоги множатся, но это еще не полноценный ипотечный кризис. Просрочки выросли, но все еще значительно ниже уровней 2008 года. Главная угроза - не текущий уровень, а направление движения.
Спираль вытеснения интеллекта теперь получила два финансовых ускорителя падения реальной экономики.
Вытеснение труда, риски в ипотеке, турбулентность на частных рынках. Каждый фактор усиливает другой. Традиционный набор инструментов политики - снижение ставок, QE- может смягчить финансовый механизм, но не реальный. Потому что проблема реальной экономики не в жестких финансовых условиях. Она в том, что ИИ делает человеческий интеллект менее дефицитным и менее ценным. Можно обнулить ставки и выкупить весь рынок MBS и дефолтные LBO в софте…
Но это не изменит того факта, что агент Claude может выполнять работу продакт-менеджера с зарплатой $180 000 за $200 в месяц.
Если эти опасения реализуются, во второй половине года ипотечный рынок даст трещину. В таком сценарии текущая просадка рынка акций может в итоге приблизиться к масштабу GFC (минус 57% от пика к минимуму). Это означало бы падение S&P 500 примерно к 3500 - уровням, которых мы не видели с ноября 2022 года, до “момента ChatGPT”.
Очевидно одно: допущения о доходах, на которых держатся $13 трлн ипотек, структурно повреждены. Неясно лишь, успеет ли политика вмешаться до того, как рынок полностью осознает последствия. Мы сохраняем надежду — но причин для тревоги слишком много, чтобы их игнорировать.
Гонка со временем
Первый негативный цикл обратной связи возник в реальной экономике: возможности ИИ растут - фонд оплаты труда сокращается - потребление слабеет - маржа сжимается - компании покупают еще больше ИИ - возможности ИИ снова растут.
Затем это стало финансовой историей: падение доходов ударило по ипотеке, убытки банков ужесточили кредитование, эффект богатства дал трещину - и спираль ускорилась.
И оба этих процесса усугубились недостаточной реакцией политики со стороны правительства, которое, если говорить откровенно, выглядит растерянным.
Система не была спроектирована для кризиса такого типа. Доходная база федерального правительства по сути - это налог на человеческое время. Люди работают, компании платят им зарплату, государство забирает свою долю. Подоходный налог и налоги на фонд оплаты труда - основа бюджетных поступлений в обычные годы.
По итогам первого квартала доходы бюджета отставали от базового прогноза CBO (прим. Бюджетное управление Конгресса США, а вы о чем подумали?) на 12%. Поступления от payroll-налогов падают, потому что меньше людей работают на прежнем уровне зарплат. Поступления по подоходному налогу падают, потому что сами доходы структурно ниже. Производительность растет, но выгоды достаются капиталу и вычислительным мощностям, а не труду.
Доля труда в ВВП снизилась с 64% в 1974 году до 56% в 2024 - медленное четырехдесятилетнее снижение из-за глобализации, автоматизации и ослабления переговорной силы работников. За четыре года с начала экспоненциального роста ИИ она упала до 46%. Это самое резкое снижение в истории.
Объем выпуска никуда не делся. Но он больше не проходит через домохозяйства на пути обратно к компаниям - а значит, не проходит и через налоговую систему. Круговой поток разрывается, и от государства ждут, что оно это исправит.
Как и в любой рецессии, расходы государства растут ровно тогда, когда доходы падают. Но в этот раз давление на бюджет не циклическое. Автоматические стабилизаторы создавались для временной потери рабочих мест, а не для структурного вытеснения труда. Система выплачивает пособия, исходя из предположения, что люди скоро вернутся на работу. Многие - не вернутся. По крайней мере, не на прежний уровень дохода. Во время COVID государство спокойно шло на дефицит в 15%, потому что это считалось временной мерой. Людей тогда ударила пандемия, от которой можно восстановиться. Сейчас их заменяет технология, которая продолжает стремительно улучшаться.
Государству нужно увеличивать трансферты домохозяйствам ровно в тот момент, когда налоговые поступления от этих же домохозяйств сокращаются.
США не объявят дефолт - они печатают ту валюту, в которой занимают и расплачиваются. Но напряжение уже проявляется в других местах. Муниципальные облигации показывают тревожную разницу в динамике с начала года. Штаты без подоходного налога чувствуют себя относительно нормально, а вот облигации штатов, зависящих от подоходного налога (в основном «синих»), начали закладывать риск дефолта. Политики быстро это подхватили, и спор о том, кого спасать, пошел строго по партийным линиям.
Администрация, надо отдать должное, рано признала структурный характер кризиса и начала обсуждать двухпартийные инициативы - так называемый “Transition Economy Act”: прямые выплаты вытесненным работникам, финансируемые за счет дефицита и предлагаемого налога на вычисления ИИ.
Более радикальный вариант - “Shared AI Prosperity Act”. Он предполагает общественную долю в доходах самой инфраструктуры интеллекта - нечто среднее между суверенным фондом и роялти на ИИ-выработку, а дивиденды направлять домохозяйствам. Лоббисты частного сектора уже заполнили медиа предупреждениями о «скользкой дорожке».
Политическая динамика предсказуемо токсична: правые называют перераспределение марксизмом и предупреждают, что налог на вычисления отдаст лидерство Китаю. Левые говорят о риске регуляторного захвата, если налог писать вместе с действующими гигантами. Фискальные «ястребы» указывают на неустойчивые дефициты. «Голуби» напоминают об ошибке преждевременной экономии после GFC. Разлом усиливается на фоне президентской кампании.
Пока политики спорят, социальная ткань рвется быстрее, чем работает законодательный процесс.
Движение Occupy Silicon Valley стало символом более широкой неудовлетворенности. В прошлом месяце протестующие три недели блокировали офисы Anthropic и OpenAI в Сан-Франциско. Их становится больше, а медиа уделяют протестам больше внимания, чем статистике по безработице, которая их вызвала.
Трудно представить, чтобы общество ненавидело кого-то сильнее, чем банкиров после GFC, но ИИ-лаборатории близки к этому. И, с точки зрения масс, не без оснований. Их основатели и ранние инвесторы накопили состояние такими темпами, что «позолоченный век» выглядит скромно. Почти весь выигрыш от роста производительности достался владельцам вычислительных мощностей и акционерам лабораторий, что довело неравенство в США до исторических максимумов.
У каждой стороны есть свой злодей. Но настоящий злодей - время.
ИИ развивается быстрее, чем институты успевают адаптироваться. Политика движется со скоростью идеологии, а не реальности. Если государство скоро не договорится о природе проблемы, спираль сама напишет следующую главу.
Схлопывание премии за интеллект
На протяжении всей современной экономической истории человеческий интеллект был дефицитным ресурсом. Капитал был относительно доступен. Природные ресурсы - ограничены, но заменяемы. Технологии развивались достаточно медленно, чтобы люди успевали адаптироваться. Интеллект - способность анализировать, решать, создавать, убеждать и координировать - нельзя было масштабировать.
Премия за человеческий интеллект существовала именно из-за его редкости. Вся экономика - рынок труда, ипотека, налоговая система - строилась на этом предположении.
Сейчас эта премия схлопывается. Машинный интеллект стал полноценной и быстро улучшающейся заменой человеческому во все большем числе задач. Финансовая система, десятилетиями настроенная под мир редкого человеческого разума, проходит болезненную переоценку. Эта переоценка хаотична и далека от завершения.
Но переоценка - это не коллапс.
Экономика может найти новое равновесие. И прийти к нему - одна из немногих задач, которые пока остаются за людьми. Главное - сделать это правильно.
Впервые в истории самый производительный актив в экономике создает меньше рабочих мест, а не больше. Ни одна старая модель не подходит, потому что они строились для мира, где дефицитный ресурс остается дефицитным. Нам придется создавать новые модели. Успеем ли мы - вот единственный по-настоящему важный вопрос.
Но вы читаете это не в июне 2028 года. Вы читаете это в феврале 2026.
S&P близок к историческим максимумам. Негативные спирали еще не начались. Мы уверены, что часть сценариев не реализуется. Но так же уверены, что машинный интеллект продолжит ускоряться. Премия за человеческий интеллект будет сокращаться.
Как инвесторы, у нас еще есть время оценить, какая часть портфеля построена на допущениях, которые не переживут это десятилетие.
Как общество, у нас еще есть время действовать проактивно.
Автор перевод: Грязный Базар