Экономика без диплома. Что я хотел бы знать о деньгах в восемнадцать - Ренат Фатуллин
Здесь пригодится образ из главы про ключевую ставку. Большой корабль отзывается на команду «право руля» с заметной задержкой из-за инерции воды и массы судна: рулевой видит нос корабля там же, где он был секунду назад, хотя руль уже переложен. Ставка действует похожим образом. Эффект от сегодняшнего решения проявляется в ценах и в кредите спустя несколько месяцев, а не сразу же после заседания. Поэтому признаки каждого сценария стоит искать в направлении нескольких решений подряд, а заголовок об одном отдельном заседании почти ничего не решает сам по себе.
Из практики
Почти на каждой встрече звучит один и тот же вопрос: «Когда ставку снизят и до скольки?» Ответ «точно не знаю, вот три сценария и признаки для каждого» разочаровывает в моменте: люди приходят за уверенностью и получают развилку. Но именно те клиенты, что возвращаются через полгода или год со словами «а вы ведь оказались правы, что не гадали», обычно относились к сценариям серьёзно с самого начала, вместо того чтобы мысленно выбрать один любимый вариант и забыть про остальные два. Разница почти всегда в одном: кто раньше перестал искать единственно правильный ответ и начал следить за признаками.
Медленная развилка поверх трёх быстрых: гонка за ИИ
Есть развилка совсем другого масштаба, на десятилетие вперёд: чем страна будет зарабатывать в следующую эпоху, когда заметная доля экономического роста определяется умением строить и применять системы искусственного интеллекта. Основная гонка здесь идёт между США и Китаем. У России необычная стартовая позиция для этой гонки. С одной стороны — математическая школа советских времён, давшая миру, среди прочего, теорию вероятностей Колмогорова, десятилетия сильных результатов на международных олимпиадах и инженерную культуру, ценящую именно те навыки, на которых строится современный искусственный интеллект: работу с абстракциями, алгоритмами, большими объёмами данных. С другой стороны — ограниченный доступ к дорогим вычислительным мощностям вместе с заметным оттоком специалистов после 2022 года.
Гонка за системы искусственного интеллекта устроена иначе, чем обычная технологическая конкуренция прошлых десятилетий. Здесь одновременно нужны редкие специалисты, огромные объёмы данных, доступ к самым современным микросхемам и деньги, которых хватит на годы убытков до появления прибыли. Выпасть можно из-за нехватки любого из этих четырёх компонентов, а догнать соперника, вырвавшегося вперёд по всем четырём сразу, крайне трудно даже при сопоставимом бюджете.
Мнения здесь расходятся так же сильно, как по ставке, только среди совсем других людей. Летом 2026 года основательница компании в сфере кибербезопасности Наталья Касперская публично заявила, что у России нет шансов угнаться за США и Китаем в разработке больших моделей: сравнила это с попыткой обогнать поезд, бегущий по тем же самым рельсам, и напомнила про запредельную стоимость таких моделей, убыточную даже у лидеров рынка. Её советом было переключить силы на прикладные ниши: машинное зрение, беспилотный транспорт, логистику, кибербезопасность.
Спустя месяц глава Сбербанка Герман Греф на Петербургском экономическом форуме оценил отставание России от Китая всего в шесть-восемь месяцев и назвал это некритичным. При этом он подчеркнул важную деталь: причина отставания, по его словам, лежит в нехватке вычислительных мощностей, а российские специалисты по его оценке ничем не хуже американских.
За обоими мнениями стоят реальные цифры, и они скорее подтверждают версию Грефа про мощности, чем повод для широкого оптимизма. Импорт видеокарт и специализированных чипов для обучения ИИ упал на десятки процентов после 2022 года, а значительная часть оставшихся поставок идёт окольными путями по завышенной цене. Число суперкомпьютеров России в мировом топ-500 за несколько лет заметно сократилось, а по совокупной вычислительной мощности разрыв с лидером гонки перевалил за сотню раз. Часть заметных специалистов уехала вместе с целыми командами: один из примеров — разработчики, покинувшие крупный российский поисковик вместе с выделенным зарубежным подразделением, которое за несколько лет получило рыночную оценку выше материнской компании, из которой когда-то выросло.
Ни оптимистичный, ни пессимистичный полюс не стоит принимать на веру только потому, что его высказал известный человек. Обе позиции стоит держать в голове одновременно, ровно по методу этой главы. Признаки, за которыми стоит следить: появляются ли у российских компаний собственные крупные модели, которые всерьёз цитируют и используют за пределами страны; облегчается или, наоборот, ужесточается доступ к вычислительным мощностям; возвращаются ли уехавшие специалисты или отток продолжается прежним темпом. Практический вывод для вас лично не завязан на исход этого спора: сильная математическая база и навыки работы с данными остаются ценным активом в любом из вариантов. Вопрос только в том, в какой стране и в какой компании этот актив в итоге принесёт больше.
Что делать при любом исходе
Ни один из трёх сценариев со ставкой и ни один из полюсов мнений про ИИ не заслуживает того, чтобы определять всю вашу финансовую стратегию в одиночку. Прошлая глава уже предупреждала не строить жизнь вокруг одной несущей стены. Здесь та же мысль с другой стороны: стратегия, завязанная на один прогноз, рушится ровно тогда, когда прогноз не сбывается. Сбывается он далеко не всегда, даже когда звучит очень убедительно из уст известного человека.
Практический вывод один для всех сценариев сразу: держите часть денег ликвидной и в разных сроках, чтобы решение о ставке в любую сторону не заставало вас врасплох с деньгами, запертыми в одном инструменте на одном горизонте. Детали сценариев расходятся. Правило устойчивости к неопределённости остаётся общим для всех троих.
То же правило работает и для карьерной части этой главы. Развитие в сторону данных, программирования, работы с ИИ-инструментами останется разумной ставкой почти при любом из вариантов гонки за искусственный интеллект, просто потому, что спрос на эти навыки растёт быстрее почти всего остального рынка труда в любой стране, где вы окажетесь. Именно поэтому такое решение не требует ответа на вопрос, кто выиграет гонку в целом.
Есть и обратная сторона этой же устойчивости: не стоит принимать резких необратимых решений — увольняться, брать долг, менять страну проживания — только на основании чужого прогноза, каким бы уверенным тоном он ни был произнесён. Развилка проясняется постепенно, по мере появления признаков, а не одномоментно в день чьего-то выступления на форуме.
Проверьте на себе(5 минут)
Возьмите последний прогноз, который вы слышали и которому поверили без проверки, от знакомого, блогера или таксиста. Спросите себя: этот человек назвал хотя бы один признак, по которому вы поймёте, что он ошибся? Если ответ отрицательный, вы услышали не прогноз, а чужую