Сможет ли Искусственный Интеллект ускорить развитие российского бизнеса? Попробуем разобраться.
Влияние современных технологий на бизнес-ландшафт по всему миру уже становится объективным фактом. Да, продолжают оставаться люди, которые считают все происходящее лишь пузырем – но лопаться этот пузырь не спешит.
Одна из ключевых трансформаций – взрывной рост рынка генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Согласно прогнозам экономистов, в нашей стране этот сегмент вырастет в 5 раз уже к следующему году. Такая впечатляющая динамика обусловлена прежде всего высоким спросом крупных российских компаний.
Что такое генеративный ИИ и почему он так интересен бизнесу?
Это технологии, которые кроме простой обработки данных, еще и генерируют новый оригинальный контент – будь то тексты, графика, аудио или видео. Такие возможности автоматизации творческих и рутинных задач открывают широкие перспективы для повышения эффективности бизнес-процессов: от подготовки документов до разработки ПО. При этом вся информация останется внутри компании, без необходимости использовать сторонних подрядчиков, что значительно обезопасит данные.
Быть может, именно поэтому в отличие от популярной в мире облачной модели, российские компании предпочитают размещать ИИ в собственных дата-центрах. Да, это более серьезное, капиталоемкое вложение, но именно поэтому российский рынок показывает высокие темпы роста и, по прогнозам, к 2030 году может достичь 778 млрд рублей (10-тикратный рост)
Кто пользуется услугами генеративного ИИ?
Наибольшие доли рынка на данный момент занимают банки, страховщики, IT-компании и ритейл, где решения ИИ используются для автоматизации клиентского сервиса, технической поддержки, маркетинга и продаж. Впрочем, о полноценном внедрении ИИ-проектов пока говорить еще рано – доля полноценно работающих внутренних решений пока еще невелика. Так что технологическая ИИ-революция лишь набирает обороты в нашей стране.
Но рынок этот уже демонстрирует взрывной рост, что отражает высокую заинтересованность отечественного бизнеса. Впереди нас ждет увлекательный технологический марафон, который неизбежно трансформирует российский бизнес-ландшафт, даже если вся эта история и окажется в конечном итоге большим технологическим пузырем, готовым в любой момент «лопнуть».
Надо сразу сказать, что это очередной шок-прогноз аналитиков Saxo Bank, предполагающий маловероятные события, которые при реализации могут существенно повлиять как на ситуацию на финансовых рынках, так и в целом на развитие человечества. Эти прогнозы призваны не напугать, а «расширить воображение и обострить споры о том, что может произойти».
Один из таких прогнозов на 2026 год — стремительный рост влияния искусственного интеллекта на все отрасли: финансы, логистику, производство. При этом нескольких не очень существенных сбоев могут разрастись до масштабного кризиса, а ошибочные алгоритмы — вызвать обвал рынка и аварии на предприятиях.
Такая или схожая ситуация спровоцирует появление новой профессии — «умных уборщиков», высококвалифицированных программистов, которые будут отслеживать возможность таких сбоев, предотвращать их и, конечно, исправлять последствия.
В то же время, государства будут вводить жесткие требования к прозрачности и безопасности технологий, а бизнесу придется инвестировать огромные средства в защиту инфраструктуры.
В то же время, другой прогноз допускает, что модель искусственного интеллекта станет гендиректором компании из списка Fortune 500 (список 500 крупнейших компаний США по размеру выручки, составляемый журналом Fortune). Отсутствие человеческих мотивов и эгоизма заставит советы директоров задуматься о партнерстве человека и машины во главе управления.
Также аналитики предположили, что в 2026 году может наступить некий «день Q» — когда квантовые компьютеры смогут взломать все нынешние стандарты цифровой безопасности и шифрования.
Это обрушит не только криптовалюты, но и традиционные банки, поскольку нарушится надежность и безопасность платежей, банковских переводов, да и частной переписки даже через самые надежные мессенджеры и электронную почту. Люди начнут выводить активы, уходить в наличные и золото, цена которого вырастет в разы.
После такого кризиса банкам и правительствам придется восстанавливать доверие к «постквантовой» системе безопасности.
Звучит как сценарий финансовой серии «Черного зеркала». Однако, несколько сбывшихся предсказаний Saxo Bank приводит «Коммерсант»: рост стоимости золота до $3 тыс. за унцию, мировая гонка вооружений и сильное влияние импортных тарифов и в целом политики Дональда Трампа на мировые рынки, в частности на курс доллара и биткоина.
Да, это не всегда случается в прогнозируемый год, но на такую точность аналитики Saxo Bank и не преследуют.
Ещё больше интересных постов про экономику, финансы и законодательство в нашем ТГ-канале.
Nvidia стоит $3.3 триллиона — больше, чем ВВП России, Франции или Канады. AI-стартапы собирают сотни миллионов долларов на красивых презентациях, где главный аргумент — «мы используем GPT». Каждая вторая компания добавляет в своё описание магические буквы «AI».
Знакомо?
Ровно так же было в 1999-м с приставкой «.com». Тогда пузырь лопнул, индекс NASDAQ рухнул на 78%, инвесторы потеряли $5 триллионов, сотни компаний обанкротились за считанные месяцы. Но знаете что? Интернет никуда не делся. Более того — изменил мир настолько, что мы уже не представляем жизнь без него.
Сейчас мы проходим тот же путь с искусственным интеллектом. И да, будет больно. Но давайте разберёмся, почему это нормальный этап развития технологии, кто выживет в этой гонке, и стоит ли вообще паниковать.
Краткий ликбез: что такое пузырь и почему они случаются
Финансовый пузырь — это когда цена актива растёт не потому, что он реально стоит дороже, а потому что все вокруг сходят с ума и боятся упустить свой шанс разбогатеть. Классическая схема: кто-то находит что-то новое и перспективное → ранние инвесторы зарабатывают → все остальные видят их успех и бросаются вкладываться → цены взлетают до небес → рано или поздно становится очевидно, что король-то голый → паника → крах.
Модель финансового пузыря
Человечество регулярно наступает на эти грабли. Были тюльпаны в Голландии (да, серьёзно, в 1637 году за одну луковицу давали цену хорошего дома), была железнодорожная лихорадка в XIX веке, был dot-com в конце 90-х, были криптовалюты в 2017-м и NFT в 2021-м.
Главный парадокс: технология обычно реальна и меняет мир. Проблема в том, что большинство компаний, которые пытаются на ней заработать, не доживают до того момента, когда технология становится мейнстримом.
Dot-com бум: как все сходили с ума по интернету
Цифры безумия
Представьте: 1999 год, интернет только-только начинает проникать в дома обычных людей. Модемы пищат, сайты грузятся по минуте, никто толком не понимает, как на этом зарабатывать. Но все уверены: кто первым займёт нишу в интернете — тот станет миллиардером.
Рост индекса NASDAQ 1995-2003 — классическая парабола с пиком в марте 2000
Интернет-магазин корма для собак. IPO 11 февраля 2000 года при оценке $290 миллионов. Бизнес-модель была... скажем так, сомнительной: они теряли 26 центов на каждом заработанном долларе. Привлечение одного клиента стоило $400, средний чек — $30.
Компания потратила $70 миллионов за 7 месяцев, заработав при этом всего $619,000. В их послужном списке — реклама на Super Bowl за $1.2 миллиона, которая стала хрестоматийным примером того, как нельзя тратить деньги.
От IPO до ликвидации прошло 268 дней. Финальная цена акции — $0.19.
Webvan — самый дорогой провал
Амбициозный проект доставки продуктов. Основатель Луис Бордерс (тот самый, из книжной сети Borders) хотел построить склады стоимостью $30-50 миллионов каждый в 26 городах. Проблема? Они работали меньше чем на 30% мощности.
Привлекли $830 миллионов инвестиций, включая $275 млн от SoftBank. Пиковая оценка — $8 миллиардов. Выручка до IPO — $395,000. Да, вы правильно прочитали: почти миллиард инвестиций при выручке меньше полумиллиона.
Банкротство случилось в июле 2001-го, акции упали до $0.06, 2,000 сотрудников уволены одним днём.
eToys — оценка выше, чем у Toys 'R' Us
IPO в мае 1999 года. В первый день торгов акции выросли с $20 до $76. Пиковая капитализация — $7.8 миллиардов — больше, чем у физического ритейлера Toys 'R' Us с тысячами магазинов по всей стране.
Через полтора года, в феврале 2001-го, акции стоили $0.09. Активы продали за $8.7 миллионов — меньше 0.1% от пиковой оценки.
Сравнительная таблица краха доткомов
*Примечание: В тексте указана оценка при IPO. Сумма привлечения на самом IPO составляла $82.5 млн (согласно биржевым данным того времени).
Почему все верили
Понять инвесторов того времени можно. Интернет действительно был революционной технологией. E-commerce действительно имел смысл. Проблема была в трёх вещах:
Во-первых, инфраструктура не успевала за амбициями. Dialup-интернет, отсутствие онлайн-платежей, логистики — всё это появится позже.
Во-вторых, сработало стадное чувство. Когда ваш сосед заработал 300% на акциях какого-нибудь TheGlobe.com, сложно сидеть в стороне.
В-третьих, появилась мантра «старые правила больше не работают». Прибыль? Зачем, когда есть рост числа пользователей! Sustainable бизнес-модель? Да ладно, главное — первым занять рынок!
«Последнее, что я хочу — это быть прибыльным. Потому что тогда я не получу оценку интернет-компании» — типичный питч стартапа в 1999 году
Венчурные фонды заливали деньги во всё подряд, лишь бы в названии был «.com». Инсайдеры продавали акции в 23 раза больше, чем покупали за месяц до пика — они-то знали, что вечеринка скоро закончится.
$5 триллионов рыночной капитализации испарилось. Около 4,800 dot-com компаний обанкротились к 2003 году. 200,000 человек потеряли работу только в Кремниевой долине.
На восстановление индекса до уровней 2000 года ушло 15 лет — только в апреле 2015-го NASDAQ вернулся к отметке 5,000.
AI-хайп сегодня: те же грабли, но с нейросетями
Цифры нового безумия
30 ноября 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT как «research preview». Через 5 дней у них был 1 миллион пользователей. Через 2 месяца — 100 миллионов. Это самое быстрорастущее приложение в истории.
И началось.
Инвестиционная лихорадка:
2023: $55.6 миллиардов инвестиций в AI-стартапы (18% от всех венчурных инвестиций)
Почти каждый четвёртый новый стартап — AI-компания
Рост AI-инвестиций — столбчатая диаграмма с резким взлётом
Но главное не объёмы, а оценки. Давайте посмотрим на конкретные компании.
Стартапы с миллиардными оценками
OpenAI — флагман с убытками
Оценка выросла в 300 раз за 6 лет. Выручка в 2024-м — около $3.7 млрд. Убыток — $5 миллиардов. Прогноз убытков к 2026 году — $14 млрд.
Мультипликатор: 81× выручки. Для сравнения, у прибыльной Nvidia — 25-50×.
Anthropic — гонка за OpenAI
Основана бывшими сотрудниками OpenAI в 2021-м. Привлекла от $14 до $27 миллиардов суммарно. Amazon вложил $8 млрд, Google — $3.5 млрд+.
Оценка в марте 2025: $61.5 миллиардов, растут к $170 млрд. Выручка 2024 года — около $1 млрд. Рост оценки: в 9 раз за 18 месяцев.
Inflection AI — когда $1.3 млрд превращаются в $650 млн
В июне 2023 привлекли $1.3 миллиарда при оценке $4 млрд от Microsoft, Билла Гейтса, Эрика Шмидта. Сделали чатбот Pi с ~1 млн активных пользователей, но без внятной бизнес-модели.
Октябрь 2022: раунд $101 миллион при оценке $1 миллиард+. В 2023-м пытались привлечь по оценке $4 млрд — не вышло. Burn rate около $8 миллионов в месяц.
Март 2024: CEO Эмад Мостаке уходит под давлением инвесторов. Компания не платит счета AWS, задерживает зарплаты, ключевые исследователи увольняются.
Таблица: Топ AI-стартапов — Сравнение оценок и статуса
Признаки пузыря
Если вы следите за tech-новостями, наверняка заметили эти паттерны:
1. Массовая FOMO 54% управляющих фондами считают AI-акции переоценёнными или в пузыре (опрос Bank of America). Но продолжают покупать, потому что «все покупают».
2. «Без AI ты проиграл» Любая компания, добавившая «AI» в описание продукта, получает приток инвестиций. Даже если AI там — просто обёртка над GPT API.
3. Оценки на основе будущего, а не настоящего OpenAI оценивается в $300 млрд при убытках $5 млрд в год. Объяснение: «Но ведь в будущем...»
«Рынок AI находится в пузыре, похожем на dot-com. Люди будут переинвестировать и терять деньги» — Сэм Альтман, CEO OpenAI, август 2025
Когда даже глава OpenAI говорит о пузыре — это о чём-то говорит.
5. Sequoia Capital: вопрос на $600 миллиардов
Партнёр Sequoia Дэвид Кан посчитал: чтобы окупить все инвестиции в AI-инфраструктуру (GPU, дата-центры, электричество), индустрии нужно генерировать $600 миллиардов годовой выручки.
Реальная AI-выручка сейчас — около $35 миллиардов.
Разрыв: $565 миллиардов.
Феномен Nvidia: как производитель чипов обогнал всех
В центре всего этого безумия — одна компания, которая стала символом AI-эры точно так же, как Cisco была символом dot-com.
Остальное — собственные чипы Google, Amazon, Microsoft
Когда OpenAI нужно обучать GPT-5, они покупают тысячи чипов Nvidia. Когда Anthropic масштабирует Claude, они покупают Nvidia. Когда любой AI-стартап хочет запустить свою модель — Nvidia.
Эффект «продавца лопат»:
Помните золотую лихорадку в Калифорнии XIX века? Большинство золотоискателей разорились. Но знаете, кто точно заработал? Леви Страусс, продававший джинсы и лопаты.
Nvidia — это современный Леви Страусс. Пока все копают AI-золото (причём большинство копает впустую), Nvidia продаёт им лопаты по $30,000 за штуку.
«Началась следующая промышленная революция. Nvidia находится в эпицентре — мы двигатель крупнейшей промышленной революции в истории человечества» — Jensen Huang
«Спрос на Blackwell [новое поколение чипов] зашкаливает» (off the charts)
Уверенность впечатляет. Но знаете, кто ещё был уверен? CEO Pets.com в январе 2000-го.
Что осталось после dot-com: уроки для AI-эры
Хорошая новость: не все умерли.
Выжили сильнейшие
Amazon — падение 94%, сейчас $2 триллиона
Акции рухнули с $106.69 в декабре 1999 до $5.51 в 2001 — минус 94%. Компания была на грани банкротства.
Что спасло:
За месяц до краха привлекли $1.25 миллиарда — хватило на survival mode
Была реальная бизнес-модель: люди действительно покупали книги онлайн
Первая прибыль в Q4 2001 — доказали, что умеют зарабатывать
Пивот: запуск AWS в 2006 — диверсификация от e-commerce
$1,000, инвестированные в Amazon на пике 1999 года, сегодня стоят $15,500+.
Google — не вышел на IPO во время пузыря
Основан в сентябре 1998 — в разгар роста пузыря. IPO только в августе 2004 по $85 — уже после краха.
Почему выжили:
Прибыльная бизнес-модель с первого дня: контекстная реклама работала
Eric Schmidt как CEO (2001) добавил управленческую дисциплину
Не тратили деньги на безумную экспансию
$1,000 на IPO 2004 года = $66,000+ сегодня.
Priceline/Booking Holdings — падение 99%, сейчас $158 миллиардов
Акции рухнули с $974 в апреле 1999 до $6.60 в октябре 2002 — минус 99.3%.
Как выжили:
Была реальная выручка (хоть и небольшая прибыль)
CEO Jeff Boyd (2002) пивотнул от «Name Your Own Price» к классическому бронированию отелей
Приобретение Booking.com в 2005 — вовремя увидели международный рынок
$10,000, инвестированные в октябре 2002, превратились в $1.47 миллиона к 2013.
Сравнение выживших и погибших dot-com — критерии успеха
Технология осталась и выросла
Вот что важно понять: интернет не исчез после краха 2000-го.
Наоборот:
E-commerce вырос в десятки раз
Появились соцсети (Facebook, 2004)
Облачные сервисы (AWS, 2006)
Стриминг (Netflix перешёл на стриминг в 2007)
Смартфоны и мобильный интернет (iPhone, 2007)
85-95% оптоволокна, проложенного в dot-com эру, не использовалось 4 года после краха. Но потом именно эта инфраструктура обеспечила рост YouTube, Netflix, облачных сервисов.
Инвесторы переоценили скорость adoption, но недооценили масштаб влияния.
Критерии выживания
Что отличало Amazon, Google, eBay от Pets.com и Webvan?
1. Реальная бизнес-модель Не «мы будем терять на каждом клиенте, но компенсируем объёмом», а «вот как мы зарабатываем прибыль».
2. Unit-экономика, которая сходится CAC (cost of acquisition) < LTV (lifetime value). Простая формула, которую 48% выживших соблюдали, а 100% провалившихся — игнорировали.
3. Умение генерировать выручку Не «у нас 10 миллионов посетителей сайта», а «у нас $50 миллионов годовой выручки».
4. Решение реальной проблемы Люди действительно хотели покупать книги онлайн (Amazon), искать информацию (Google), бронировать отели (Priceline). Люди не хотели покупать корм для собак с доставкой дороже самого корма (Pets.com).
5. Финансовая дисциплина Расходы соответствуют выручке. Не $70 миллионов затрат при $600,000 выручки.
Существующие продукты, в которые они встраивают AI
Собственные дата-центры и инфраструктура
Не зависят от венчурного капитала
Microsoft интегрирует AI в Office, Azure, Windows. Google — в Search, Gmail, YouTube, Cloud. Meta — в Instagram, WhatsApp, рекламу. Amazon — в AWS, Alexa, e-commerce.
2. Поставщики инфраструктуры (с коррекцией)
Nvidia, AMD, облачные провайдеры — они продают лопаты, а не копают сами. Но:
Оценка Nvidia может упасть на 30-50%
Появятся новые игроки (кастомные чипы от Microsoft, Google, Amazon)
Маржа снизится с текущих космических 73-75%
3. Вертикальные AI-решения
Не «AI для всего», а AI для конкретной индустрии:
AI для медицинской диагностики (уже работает лучше врачей в некоторых областях)
AI для legal tech (анализ контрактов, поиск прецедентов)
AI для финтеха (fraud detection, кредитный скоринг)
У них есть проприетарные данные и глубокая интеграция в workflow.
Кто в зоне риска
1. «Обёртки над GPT»
Стартапы, которые просто вызывают API OpenAI/Anthropic и добавляют красивый UI. Барьер входа — ноль, конкурентное преимущество — ноль.
Если у тебя оценка $5 миллиардов, убыток $100 миллионов в год и выручка $20 миллионов — у тебя проблемы.
3. Consumer AI hardware
Humane AI Pin (закрылся в 2025), Rabbit R1 — красивая идея, плохое исполнение, нет product-market fit.
4. Стартапы без собственной технологии
Если твоё конкурентное преимущество — «мы раньше других начали использовать GPT-4», у тебя нет конкурентного преимущества.
Как изменится рынок
Консолидация Крупные купят перспективных по 10-20% от пиковой оценки. Microsoft + Inflection, Google + Character.AI — это только начало.
Падение оценок на 50-70% Компании, оценённые в $5 миллиардов в 2024-м, будут стоить $1.5-2.5 миллиарда в 2026-м.
AI станет коммодити Как сейчас облачные сервисы: необходимая инфраструктура, но не источник сверхприбылей.
Рост практического применения Меньше хайпа, больше real use cases. McKinsey: 80% компаний используют AI, но 80% не видят значимого влияния на выручку. Это изменится — но через 3-5 лет, не сейчас.
Выводы: стоит ли бояться и как действовать
Для инвесторов
Не покупайте на хайпе Когда Uber-водитель даёт вам советы по AI-акциям — пузырь близок к пику. Классический индикатор.
Смотрите на фундаментальные показатели
P/E больше 60-70 без безумного роста выручки = красный флаг
Отсутствие прибыльности + огромная оценка = ещё один красный флаг
Зависимость от одного тренда = третий красный флаг
Диверсифицируйте Не ставьте 50% портфеля на AI. Даже если вы уверены. Особенно если вы уверены.
Помните статистику 48% dot-com выжили до 2004, но по гораздо более низким оценкам. Выживут и AI-компании — но какие именно, мы узнаем только после.
Для бизнеса
Внедряйте AI там, где это даёт реальную пользу Не «давайте добавим AI куда-нибудь», а «эта конкретная задача решается AI в 10 раз быстрее/дешевле/точнее».
Не переплачивайте Когда AI-консультанты говорят «вам нужна custom LLM за $500,000» — в 90% случаев вам хватит ChatGPT Enterprise за $60/месяц на сотрудника.
Готовьтесь к снижению стоимости AI-инструментов Цены на AI упадут в 5-10 раз за 3-5 лет. Не стройте бизнес-модель на том, что AI будет вечно дорогим.
Для обычных людей
AI точно останется Это не очередной blockchain или metaverse, который обещали и забыли. AI реально работает и реально полезен.
Учитесь работать с инструментами ChatGPT, Claude, Midjourney, Notion AI — изучайте их сейчас. Через 5 лет это будет базовая грамотность, как Excel в 2000-х.
Не паникуйте от новостей о крахе стартапов Когда закроется очередной AI-стартап с $500 миллионов оценки — это нормально. Это как гибель Pets.com не означала смерть e-commerce.
Помните: технология ≠ конкретная компания Интернет остался, хотя Webvan умер. AI останется, хотя многие AI-стартапы умрут.
Финал: что будет дальше
Давайте смотреть правде в глаза.
Да, будет больно. Многие потеряют деньги. Около 85-90% AI-стартапов закроются. Инвесторы, вложившиеся на пике, увидят портфели в минусе на 50-70%. Nvidia может упасть с $4.4 триллионов до $2-2.5 триллионов.
Но искусственный интеллект не исчезнет.
Он станет такой же обыденностью, как интернет сегодня. Помните, что после краха dot-com'ов появились Google (2004 IPO), Facebook (2004), iPhone (2007), AWS (2006). Вся современная цифровая экономика выросла на руинах dot-com пузыря.
После AI-пузыря появится что-то ещё круче. AGI? Персональные AI-ассистенты в каждом устройстве? AI-first операционные системы? Мы не знаем. Но это будет.
Просто не все доживут до этого момента.
Три ключевых урока:
Технология реальна, но тайминг решает всё Интернет в 1999-м был реален. AI в 2024-м реален. Но большинство компаний, пытающихся на этом заработать прямо сейчас, провалятся.
Выживают те, кто умеет зарабатывать, а не только тратить Amazon выжил, потому что научился быть прибыльным. Pets.com умер, потому что только жёг кэш.
Пузыри — нормальная часть развития технологий Они больно лопаются, но без них не было бы ни смартфонов, ни соцсетей, ни облаков. Пузыри концентрируют капитал и таланты в одной области. Да, 90% провалятся. Но 10%, которые выживут, изменят мир.
Что делать вам прямо сейчас?
Если вы инвестор — пересмотрите портфель. Если вы предприниматель — проверьте unit-экономику. Если вы обычный человек — начните изучать AI-инструменты.
И помните слова Марка Твена: «История не повторяется, но рифмуется».
Мы уже видели этот фильм в 1999-м. Концовка будет похожей, но не идентичной.
Статья написана на основе публичных данных, финансовых отчётов компаний и аналитических исследований. Автор не даёт инвестиционных рекомендаций. Все инвестиционные решения вы принимаете на свой страх и риск.
Три зеркала будущего: когда ИИ делит мир, сражается за трон и теряет чужие секреты
2 декабря 2025 года в Женеве Программа развития ООН (UNDP) представила доклад с говорящим названием "The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries". Главный экономист UNDP по Азиатско-Тихоокеанскому региону Филип Шеллекенс предупреждает: искусственный интеллект может обратить вспять десятилетия прогресса, которые помогали бедным странам догонять богатые.
Речь не о том, что кто-то отстанет в разработке очередного чат-бота. Речь о новой глобальной иерархии, где доступ к вычислительным мощностям, данным и AI-талантам становится критерием деления мира на касты.
Страны без цифровой инфраструктуры рискуют оказаться не просто позади — они рискуют исчезнуть из экономической картины будущего, стать сырьевыми придатками эпохи нейросетей. Миграционное давление, социальные волнения, геополитическая нестабильность — все это UNDP называет прямыми последствиями AI-неравенства.
В тот же день, 2 декабря, в Сан-Франциско разворачивалась другая драма. OpenAI объявила внутренний "code red" — режим чрезвычайного положения.
Сэм Альтман приказал заморозить почти все побочные проекты (рекламу, шоппинг, health agents, личного ассистента Pulse) и бросить все силы на улучшение ChatGPT. Причина: Google Gemini 3 и другие модели догоняют, а по некоторым бенчмаркам — уже обгоняют.
Компания, которая два года назад сама объявляла "code red" конкурентам, теперь в панике защищается. Ежедневные созвоны разработчиков, внутренние перестановки команд, гонка на выживание.
Это не просто корпоративная битва — это борьба за то, кто будет задавать правила игры в мире, где ИИ становится операционной системой цивилизации. И если OpenAI споткнётся, вопрос не в том, кто займёт её место, а в том, каким будет этот новый мир под управлением победителя.
А пока корпорации сражаются за трон, обнаружилась третья история — о том, что происходит, когда AI-инфраструктура строится без оглядки на приватность и права людей.
The Verge выяснил, что филиппинские аннотаторы обрабатывали изображения американских автомобильных номеров из систем видеонаблюдения Flock — компании, которая продаёт свои камеры местной полиции, US Border Patrol и ICE. После того как издание 404 Media связалось с Flock, датасет таинственно исчез.
Это не техническая ошибка. Это архитектура современного AI: чувствительные данные, собранные правоохранителями в одной стране, обрабатываются низкооплачиваемыми работниками на другом конце света, без прозрачных правил, без контроля, без гарантий.
Наблюдение перестаёт быть локальным — оно становится глобальным, фрагментированным, невидимым. И если раньше можно было спросить: "Кто смотрит за мной?", то теперь вопрос звучит иначе: "Кто обучает модель, которая смотрит за мной, и где хранятся мои данные?"
Три новости, три зеркала одного будущего. ООН предупреждает: ИИ делит мир на победителей и проигравших. OpenAI в панике: ИИ-монополии хрупки, и корона переходит быстрее, чем мы успеваем заметить. Flock напоминает: ИИ-машина работает на данных, которые собираются о нас без спроса и обрабатываются без присмотра.
Ле Гуин в "Обездоленных" писала о мире, где стены строятся не из камня, а из доступа к ресурсам и знаниям. Похоже, мы строим именно такие стены прямо сейчас — только вместо камня используем GPU и датасеты.
И главный вопрос не в том, успеет ли OpenAI догнать Google или обгонит ли Китай США в AI-гонке. Главный вопрос в том, останется ли в этом новом мире место для тех, кто не попал в число избранных... или мы уже согласились жить в будущем, где алгоритмы решают, кто достоин будущего, а кто — нет.
~~~
Источники:UN Development Programme — "The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries" (December 2, 2025)Tech Startups — "Top Tech News Today, December 2, 2025" — https://techstartups.com/2025/12/02/top-tech-news-today-dece... Jazeera — "AI threatens to widen inequality among states: UN" (December 2, 2025)The Verge / 404 Media — расследование о Flock Safety и обработке данных видеонаблюдения (декабрь 2025)
