Рост ради чего: вопрос в конце «Ловушки ускорения»

Кофейный сайфер

Я пришёл в D Coffee поработать. Это в соседнем районе Дананга, удобное место, чтобы на пару часов уткнуться в ноутбук, что я и делал: открытый экран, несколько архитектурных задач, обычное дело. Где-то ближе к вечеру, часа в четыре-пять, на улице врубили колонку и начала собираться толпа. Это был сайд-ивент брейкинг-фестиваля. Кто-то поставил старую школу, на асфальте сложился круг, и би-бои пошли по очереди: один заходит в центр, тридцать секунд выкладывается, отходит, заходит следующий. Толпа реагирует, оседает, реагирует снова.

Я закрыл ноутбук и вышел смотреть с кофе в руке. Ничего загадочного там не происходило. Люди танцевали, немного соревновались, рисовались, ловили кайф. Телефоны доставали и убирали обратно. Обычное человеческое дело, которым люди в кругу занимаются уже очень давно.

Зацепило меня не это, а контраст с тем, чем была занята моя голова весь день. Два часа подряд я думал про системы, у которых единственная цель — превращать усилие в измеримый результат, быстрее и дешевле с каждым кварталом. А рядом пара сотен человек вкладывали уйму сил в то, что не легло бы ни на один дашборд. Не протест, не высказывание. Просто другое, происходящее в то же время, в нескольких метрах от того места, где я только что оптимизировал. Через какое-то время я вернулся к ноутбуку — была назначена встреча с клиентом, а работа не останавливается из-за того, что кто-то танцует на асфальте. Но контраст не отпускал, и за эту ниточку я и хочу потянуть дальше.

Три недели апреля и мая

В тот же отрезок недель в экономике AI случились четыре события, которые я всё время ставлю рядом с этим кругом. Не потому, что они рифмуются. Потому что не рифмуются — и зазор между ними и есть суть.

21 апреля 2026 года Reuters сообщил, что Meta тихо начала ставить на рабочие ноутбуки сотрудников в США следящий софт. Программа под внутренним названием Model Capability Initiative записывает нажатия клавиш, движения мыши, клики и периодические скриншоты, пока человек работает на сотнях сайтов и в приложениях — Google, LinkedIn, GitHub, Slack, Wikipedia. Технический директор Эндрю Босворт подтвердил во внутренней переписке, что отказаться на корпоративном ноутбуке нельзя. Европейских сотрудников это не касается — GDPR не разрешает. Самый залайканный комментарий во внутреннем треде запуска, который видел CNBC: «Мне от этого очень не по себе. Как отказаться?»

На следующий день Meta подтвердила то, о чём уже несколько дней писали: 8 000 увольнений, примерно десятая часть штата, старт в мае, под нож идут рекрутинг, HR, поддержка клиентов, модерация контента и продуктовые команды, не связанные с AI. Параллельно компания заморозила 6 000 открытых вакансий, а оставшихся перераспределила в новые AI-подразделения. На отчётном звонке 29 апреля финансовый директор Сьюзан Ли сказала вслух то, что обычно держат при себе: компания сокращает штат, «чтобы заодно компенсировать те существенные инвестиции, которые мы делаем». Инвестиции — это AI-инфраструктура. Meta подняла прогноз капзатрат на 2026 год до 125–145 миллиардов долларов — с прежних 115–135 и почти вдвое больше, чем годом раньше. И квартал был совсем не слабый: 56,31 миллиарда выручки, плюс 33 процента год к году, и операционная прибыль 22,9 миллиарда при марже в 41 процент. Чистая прибыль — рекордные 26,8 миллиарда, но тут нужна оговорка: около 8 миллиардов из них дал разовый налоговый эффект, без него вышло бы примерно 18,7. И в том же квартале впервые в истории чуть просела суточная аудитория (Meta списала это на отключения в Иране и блокировку WhatsApp в России), а акция после отчёта упала на 9 процентов. И всё же выручка плюс треть и сорокаоднопроцентная операционная маржа — это не слабый квартал. Увольнения объявили не от слабости, а с позиции силы, и руководство само назвало их компенсацией счёта за капзатраты.

13 мая Бретт Адкок из Figure AI запустил прямую трансляцию: человекоподобные роботы F.03 (зрители тут же прозвали их Бобом, Фрэнком, Гэри, а позже Розой) отрабатывали то, что заявлялось как восьмичасовая автономная смена на складе. Роботы снимали посылки с конвейера, считывали штрихкоды, переворачивали посылку, если код оказался снизу, координировались между собой, чтобы линия не вставала, подменяли друг друга при разрядке батареи и сами диагностировали неполадки. Цикл — чуть меньше трёх секунд на посылку, достаточно близко к человеческой скорости, чтобы Адкок назвал это паритетом, а не превосходством. Железо — третье поколение корпуса F.03. Софт — Helix-02, собственная нейросеть Figure, работающая целиком на борту, без облака. Адкок с командой утверждали, что прогон полностью автономный; в комментариях к трансляции звучал скепсис насчёт скрытого теле­управления, и независимо это пока не проверено.

Восемь часов растянулись надолго. Трансляция шла сутки, потом тридцать восемь часов, потом перевалила за пятьдесят. Больше 28 000 посылок за первый день. Два миллиона зрителей. 17 мая Figure устроила ивент «человек против машины»: стажёр по имени Эме разбирал посылки против робота Боба десятичасовую смену, с перерывами на еду и отдых по калифорнийскому трудовому праву. Человек выиграл, причём по обоим показателям: 2,79 секунды на посылку против 2,83 у робота, 12 924 посылки против 12 732. Адкок написал, что, по его ожиданиям, это «последний раз, когда человек вообще выигрывает». Дело было не в превосходстве. Дело было в том, что робот держит почти человеческий темп — и держит его без конца. Смысл трансляции, как его подал сам Адкок: корпус наконец дорос до настоящего тела и может работать на человеческой скорости столько, сколько захочешь.

Четвёртое — это фон, на котором стояли первые три. Meta была не одинока в сокращениях: к маю счётчик увольнений в техе за 2026 год, по данным Layoffs.fyi, перевалил за 110 000 человек. Block срезал 4 000 в конце февраля (40 процентов штата), сославшись на растущие возможности AI. Oracle избавился, по оценкам, от 20–30 тысяч в марте; корпоративные сокращения Amazon с октября 2025-го подобрались к 30 тысячам. Марк Бениофф из Salesforce сформулировал логику без обёртки: «Мне нужно меньше голов». А масштаб расходов, которые эти сокращения финансируют, в голове удержать трудно: совокупные капзатраты бигтеха на AI в 2026 году тянут примерно на 725 миллиардов долларов — плюс 77 процентов год к году.

Поставь эти четыре события рядом с кругом — и первое, что замечаешь: они не имеют друг к другу никакого отношения. Брейк-джем в Дананге и волна увольнений в Менло-Парке — не две половины метафоры. Я не собираюсь делать вид, что танцоры «отказывались» от того, что делала Meta; они в глаза не видели Model Capability Initiative, как и я до той недели. Что я заметил, сидя в одном месте и просто глядя по сторонам, — что обе картины были правдой одновременно. С одной стороны — пара сотен человек вкладывают силы в то, что никто не измерит. С другой — крупные структуры вкладывают полтриллиона долларов в то, чтобы усилие измерить, записать и в итоге автоматизировать. Май 2026-го из-за столика кофейни во Вьетнаме выглядел как обе картины сразу.

Вот этот контраст — а не какая-то аккуратная связь между частями — и есть тема статьи: куда уходят выгоды от всего этого измеренного усилия и что значит всерьёз спросить «рост ради чего». Одна оговорка про MCI, прежде чем идти дальше, потому что это легко преувеличить. Заявленная цель слежки у Meta узкая: обучать агентов общим навыкам работы за компьютером — выпадающим меню, горячим клавишам, — и компания говорит, что данные не пойдут в оценку эффективности сотрудников. Более мрачное прочтение — что люди обучают собственную замену в рабочее время — это вывод, к которому потянулись сами сотрудники Meta, а не задокументированный механизм. Я не могу доказать, что петля замыкается именно так гладко. Могу только сказать, что это была первая реакция самих работников и что остальной месяц не даёт удержаться за мягкое прочтение.

Куда ушли выгоды

Самый чистый макросигнал — это раскладка долей. Корпоративная прибыль как доля ВВП США поднялась примерно до 15,85 процента с 8 процентов в 1982 году — по недавнему анализу главного экономиста KPMG Дайан Свонк. Доля оплаты труда в ВВП упала за тот же период до 61,9 процента с 66,6. Разрыв между корпоративными доходами и оплатой труда, по мерке Свонк, — на послевоенном рекорде. Разные методики дают разные цифры (квартальные данные ФРБ Нью-Йорка показывают корпоративную прибыль ближе к 13,5 процента номинального ВВП), но направление одно во всех замерах. Тренду десятки лет. AI его не начал: расхождение пошло с волны финансиализации 1980-х и продолжилось сжатием работников среднего когнитивного звена в годы глобализации — то, что части 1 и 2 брали как фон. Что именно добавляет к этому тренду AI, по данным в реальном времени отделить трудно — для чистого причинного вывода их не хватает. Но картина на уровне фирм (рекордные капзатраты на AI рядом с явными AI-обоснованными сокращениями, иногда в одном и том же отчётном звонке) ложится в версию, где AI делает существующую кривую круче, а не чертит новую. И эта крутизна важна, даже если AI — не единственный драйвер: послевоенный рекорд ставится в десятилетие, когда AI — самый заметный ускоритель на корпоративной стороне баланса.

Историческая параллель, которая всё время всплывает в комментариях 2026 года, — «пауза Энгельса»: примерно полувековое окно в первой половине XIX века, когда промышленная производительность в Британии резко росла, а реальные зарплаты рабочих стояли или падали. Технология обеспечивала рост. Владельцы технологии забирали выгоды. В конце концов зарплаты подтянулись, но для этого понадобились политическое давление, профсоюзы и законы, а не один технический прогресс. Стоит сказать и то, что сам разрыв между «сколько можем произвести» и «сколько позволяем себе нуждаться» — наблюдение не новое: Кейнс ещё в 1930 году предсказывал, что рост производительности приведёт к пятнадцатичасовой рабочей неделе за век. Производительность подоспела примерно по графику. Пятнадцатичасовая неделя — нет.

Честное усложнение в том, что сама история про производительность спорна. Карл Бенедикт Фрей из Оксфорда в Project Syndicate 27 апреля 2026 года (за неделю до событий, на которых держится это эссе) утверждает, что прирост производительности от AI окажется скромнее даже умеренного эффекта эпохи доткомов. Его довод: заголовочный рост производительности труда в США был 1,8 процента в годовом выражении в четвёртом квартале 2025-го, но более чистая мера ФРБ Сан-Франциско, очищающая от циклической интенсивности, показывает всего 0,2 процента год к году. Диагноз Фрея: AI автоматизирует «само производство когнитивных результатов», а это создаёт узкие места на проверке и на самом производстве результата, которых прежние цифровые инструменты по большей части избегали. Если он прав, часть того, что забирается наверх, — это вообще не реализованная производительность. Это капитализированное ожидание будущей производительности. Капзатраты, увольнения и падение доли труда — всё это реально и измеримо; а вот существуют ли сами выгоды в том макромасштабе, на который намекают заголовочные цифры, — вопрос по-настоящему открытый. И это делает картину не слабее, а страннее: наверх течёт отчасти само ожидание, заложенное в котировки и в обязательства по капзатратам ещё до того, как оно доказуемо проявилось в выработке на час. Извлечение стоимости работает в любом случае.

Исследование PwC AI Performance за апрель 2026-го, опрос 1 217 топ-менеджеров в 25 отраслях, сообщает, что 74 процента экономической ценности AI достаётся всего 20 процентам организаций. Это опрос руководителей, самооценка, а не независимый замер, так что точную цифру стоит читать как указание направления, не больше. А направление тут и важно, и оно устойчивое: разрыв между лидерами AI и остальным корпоративным миром расширяется, а не сужается. Динамика «турникета», которую я описывал в части 2 (провайдеры вычислений и фронтирных моделей стоят выше по течению любого продуктивного использования и берут долю с каждой транзакции, кому бы она ни приносила прибыль), проявляется здесь чисто — и не останавливается на инфраструктуре. Внутри самих компаний, использующих AI, повторяется та же концентрация: небольшое меньшинство забирает большую часть выгод.

А что с работниками, которые пользуются AI? Исследование Цзяна и соавторов по американскому опросу использования времени, на которое я ссылался в части 1, показало, что работники, затронутые AI, работали примерно на 3,15 часа в неделю больше и проводили на 3,20 часа меньше в отдыхе. Исследование Adecco 2024-го и продолжение BCG 2026-го сошлись на похожем числе: примерно 21–27 процентов сэкономленного AI времени уходит в личную жизнь, а оставшиеся 70 с лишним процентов реинвестируются в работу. Более дробный срез — опрос Pollfish тысячи штатных работников в США в феврале 2026-го (самоотчёт, так что с поправкой на это) — нашёл, что 47 процентов заканчивают быстрее и тратят освободившиеся часы на личные дела в рабочее время, без ведома работодателя. Эти два числа меряют разное — суммарное время против числа людей — и не противоречат друг другу: большая часть сэкономленных часов уходит обратно в работу, при этом немало людей умудряются урвать чуть-чуть себе. Оба указывают на одно несоответствие. Экономия есть, работники о ней знают, а структурный ответ — это больше работы, а не более короткий день.

У работника, впрочем, и время не вполне своё. Сколько бы он ни отыгрывал себе тихой ленцой, всё это держится на том, что начальник не видит, — а это условие сейчас целенаправленно убирают. Запуск MCI у Meta — наглядный пример: тот же захват нажатий и скриншотов, что обучает заменяющий AI, заодно делает видимым любой несанкционированный простой. Инструменты, благодаря которым человек мог урвать себе час-другой, превращаются в инструменты, которые этот час-другой отслеживают. Окно для тихого отказа сужается, пока разрыв в макроцифрах растёт.

И ещё, чтобы перевести макроцифру на язык текущих данных: ранний анализ KPMG за 2026-й, авторства Свонк, назвал происходящее «бумом без рабочих мест». Пересмотр Бюро статистики труда подтвердил, что за весь 2025 год США создали 181 000 рабочих мест — слабейший год по созданию рабочих мест вне рецессии с 2003-го. Производительность на работника растёт. Численность стоит или падает. Капзатраты на AI-инфраструктуру — на рекордных уровнях. Доля труда в полученном выпуске продолжает сжиматься. Крупнейшее контролируемое исследование четырёхдневной недели, опубликованное в Nature Human Behaviour в июле 2025-го (2 896 сотрудников, 141 компания, шесть стран), показало, что сокращённый график снижает выгорание и поднимает удовлетворённость работой, ментальное и физическое здоровье — при сохранении прежней зарплаты. По данным самих пилотов (4 Day Week Global и британские прогоны), выручка при этом держится ровной, а текучка падает, и около 90 процентов компаний сохраняют график после окончания эксперимента. Иными словами, мы умеем перераспределять время. Данные есть. Решение его не перераспределять — это не пробел в знании. Это пробел в структуре.

Два честных возражения ко всему этому, оба стоит назвать. Первое: выгоды от производительности возвращаются не только зарплатой, но и более дешёвыми товарами и услугами, так что часть потери работник отыгрывает как потребитель. В принципе верно, но 2026-й — не год падающих цен; тот же анализ Свонк описывает кризис доступности, а не дефляцию, которая возвращала бы выгоды на кассе. Второе: деление «капитал против труда» слишком чистое, ведь работники сами — владельцы капитала через пенсионные счета и индексные фонды, так что ралли акций, которое подпитывают капзатраты, частично оседает на их пенсиях. Это правда, и часть 2 это всерьёз учитывала, но тут есть нюанс: выгоды приходят неликвидной пенсионной бумагой на десятилетия вперёд, а потерянные часы и придавленные зарплаты ощущаются сейчас. Право требования к будущему рынку — это не то же самое, что время с детьми в этом году.

Вот как разрыв между производительностью и оплатой выглядит на человеческом масштабе: показатели компании улучшаются, рынки капитала её вознаграждают, а работник, который выключается в два часа дня и берётся за книгу, делает это тихо — зная, что если начальник узнает, ответом будет лишняя выработка, а не свободный вечер.

Гонка, которая оказалась не одной гонкой

Если разложить юрисдикционную ось этого ускорения, стандартная схема «гонки на дно» не вполне держится. Версия гонки, которой я пользовался в части 2, была классической: страны, защищающие труд, проигрывают странам, давящим на эффективность, поэтому в итоге на эффективность давят все. Весна 2026-го дала достаточно данных, чтобы проверить эту схему, — и она гнётся.

С американской стороны картина более-менее такая, как предсказывает модель «гонки на дно». Президент Трамп подписал указ 14365 от 11 декабря 2025 года, поручив федеральным ведомствам оспаривать законы штатов об AI, которые сочтены несовместимыми с федеральной политикой. 9 января 2026-го генеральный прокурор официально создал Целевую группу по судебным спорам в области AI. Национальная рамочная политика по искусственному интеллекту, выпущенная 20 марта 2026-го, рекомендовала Конгрессу перекрыть законы штатов об AI, налагающие «излишнее бремя». Министерству торговли поручили обусловить 42 миллиарда долларов финансирования широкополосной связи по программе BEAD сотрудничеством штатов. Закон Колорадо об алгоритмической дискриминации сдвинули с февраля на июнь 2026-го. Направление недвусмысленное: федеральный демонтаж защит уровня штатов во имя конкурентоспособности.

Со стороны ЕС читается похоже. Европейская комиссия предложила пакет Digital Omnibus в ноябре 2025-го с целью «упростить» правила по AI в ответ на доклад Драги о европейской конкурентоспособности. 7 мая 2026-го Совет и Парламент достигли предварительного соглашения о том, чтобы упорядочить внедрение Закона об AI. Обязательства для систем высокого риска, которые изначально должны были вступить в силу в августе 2026-го, отодвинули — крайние сроки сдвинуты на декабрь 2027-го и август 2028-го. Обоснование то же, что у американцев: упрощение регулирования ради инноваций и конкурентоспособности, на фоне дерегуляционного давления из США.

Пока всё подтверждает «гонку на дно». А потом есть Китай.

В конце января 2026-го Министерство трудовых ресурсов и социального обеспечения Китая объявило национальный программный документ под названием «Реагирование на влияние AI на занятость». Он запускает «инициативу по стабилизации, расширению и повышению качества занятости» с адресной поддержкой отраслей и групп, столкнувшихся с вытеснением из-за AI. Это надстраивается над планом действий Госсовета «AI+» от августа 2025-го, который прямо требует оценки рисков для занятости при внедрении AI-приложений и призывает «научно калибровать» уровень автоматизации в промышленности, чтобы оберегать стабильность занятости.

28 апреля 2026-го Ханчжоуский городской суд промежуточной инстанции опубликовал подборку типовых дел про AI и защиту работников. Главное дело — про технического сотрудника, известного только по фамилии Чжоу, который работал в контроле качества и проверял точность результатов, сгенерированных AI. Когда работодатель решил, что эту роль можно автоматизировать большой языковой моделью, он предложил Чжоу перевод с урезанием зарплаты на 40 процентов (с 25 000 юаней в месяц до 15 000), а когда тот отказался — уволил. Суд признал увольнение незаконным. Логика, как её передаёт Caixin и освещают Bloomberg, NPR и Fortune, такова: решение компании внедрить AI — это стратегический бизнес-выбор, а не непредвиденное «существенное изменение объективных обстоятельств», достаточное для расторжения трудового договора. Издержки технологической трансформации, сказал суд, нельзя перекладывать на работника. Это было не первое такое решение: оно опирается на пекинское арбитражное дело 2024 года про сборщика картографических данных, заменённого AI, где коллегия так же сочла переход добровольным бизнес-выбором, а не неизбежным обстоятельством. Два решения примерно за полгода, ханчжоуское опубликовано как типовое дело — а в китайской правовой системе оно несёт полуобязывающий вес через механизм направляющих дел, не будучи строгим прецедентом.

Тут есть реальная оговорка, и она работает против того, чтобы вычитывать из этих решений слишком много. Вес типового дела — это не правоприменение в масштабе. Зазор между опубликованным направляющим делом и практикой на местах в Китае шире, чем предсказала бы англосаксонская правовая логика; страна годами держала суды, формально осуждающие культуру переработок «996», пока та продолжалась на практике. Фирма, желающая срезать заменяемый AI персонал, может переоформить увольнение как связанное с эффективностью и в основном обойти прецедент. Так что эти решения — сигнал о направлении политики, а не надёжный буфер. Отражает ли это направление принципиальную защиту работников или инструментальное управление социальной стабильностью (страна заодно разруливает молодёжную безработицу 16,9 процента по состоянию на март 2026-го — число того рода, которое замечают на самом верху) — вопрос, который я не возьмусь закрыть. Что закрыть можно: заявленное направление политики отличимо от американского и европейского отката. И именно об это отличие должен споткнуться тезис о «гонке на дно».

Китай гонит в разработке AI не слабее, чем США и ЕС. Внутренние капзатраты на AI — на рекордных уровнях, а в мае 2025-го министерство классифицировало 42 новые AI-связанные профессии. Страна не тормозит AI. Она ведёт две политики параллельно: агрессивные инвестиции в AI и правово-институциональный слой, который (неполно) смягчает часть вытеснения, порождённого этими инвестициями. Какова бы ни была мотивация режима, двойная политика наблюдаема.

Это усложняет историю про «гонку на дно». Конкурентное давление между юрисдикциями реально (тезис части 2 держится: страна, защищающая работников, несёт издержки, которых не несёт страна, давящая на чистую эффективность). Но направление политики не единообразно. Одни ставят на то, что бесконтрольное вытеснение труда порождает социальную нестабильность быстрее, чем экономическое преимущество. Другие ставят на обратное. Весна 2026-го не решила, чья ставка верна, и не решит. Но одно она показала точно: выбор есть, и «у нас нет выбора, глобальный рынок вынуждает» — это удобный рассказ, а не факт.

В части 2 я сказал: на систему, которая защитит тебя от системы, рассчитывать, скорее всего, не стоит. На уровне отдельного человека это по-прежнему так. Поправка на институты только сужает картину: то, под какой версией системы ты живёшь, и определяет, какие защиты вообще есть. Я пишу это из Дананга, и Вьетнам — удобная точка, чтобы наблюдать механизм. Он как раз на принимающей стороне того офшорного перетока, который виден в данных по увольнениям: когда американская фирма сокращает позицию и работа всплывает за меньшие деньги, заметная её часть оседает в таких местах, как это. Ставки фрилансеров и подрядчиков, которые я вижу вокруг себя, пару лет движутся в такт этому перетоку, и AI давит их дальше — это локальное наблюдение, не данные, но направление совпадает с цифрами. Вьетнам не даёт ни американского дерегуляционного напора, ни китайского судебного буфера; это юрисдикция со слабой защитой, которая поглощает вытеснение, экспортируемое юрисдикциями с сильной. Честное прочтение отсюда: конкурентное давление реально, выбор внутри него тоже реален, а то, на какой ты окажешься стороне, в основном решает паспорт, задающий твою стартовую уязвимость. Это просто не одна гонка в одном направлении. И в какой бы юрисдикции ты ни сидел, базовый вопрос — рост ради чего — решают за тебя по умолчанию, пока кто-нибудь не вскроет его силой.

Вопрос Аджемоглу

В феврале 2026-го Дарон Аджемоглу — лауреат Нобелевской премии по экономике 2024 года вместе с Джеймсом Робинсоном и Саймоном Джонсоном за работу о том, как институты формируют процветание, — сказал Fortune: «Если мы пойдём этим путём — уничтожая рабочие места и наращивая неравенство, — американская демократия не выживет». 6 марта 2026-го в материале Project Syndicate, где он сам брал интервью у политического философа Майкла Сэндела, Аджемоглу заострил мысль уже своей формулировкой вопроса: демократии грозят «две связанные угрозы — одна от эрозии осмысленного труда, другая от захвата общественного достояния» AI-компаниями.

Аджемоглу был стресс-тестом в части 2 — голосом, которым я проверял, защитимая ли «зона 4» (гибридная работа, усиленная AI) позиция или временное плато. Его нынешнее утверждение куда крупнее вопроса о рынке труда. Он делает заявление цивилизационного масштаба — про демократические институты и концентрацию богатства, — а это совсем другой тип утверждения, чем те, что я как практик берусь оценивать.

А вот что я оценить могу — как этот довод выглядит вблизи, в моей собственной работе. Доля труда в ВВП на послевоенном минимуме. AI-обоснованные увольнения за первые пять месяцев 2026-го идут так, что к концу года обгонят весь 2025-й. Анализ Forrester «Будущее работы — 2026» предсказывает, что примерно половина AI-обоснованных увольнений будет тихо отыграна назад — работа всплывёт в офшоре или за меньшие деньги; Gartner опубликовал похожий прогноз в феврале. Это переоценка труда, а не сокращение труда. Издержку несёт работник по обе стороны этой сделки. Компании, объявляющие сокращения, одновременно объявляют рекордные капзатраты на AI. Перенос виден на отчётных звонках. «Мне нужно меньше голов» от Salesforce — сказано под запись. «Растущие возможности AI-инструментов» от Block — тоже зафиксировано. Издержку перекладывают с одного счёта на другой у всех на виду, по календарю, с совпадающими датами.

Тут честно сделать шаг назад, потому что у этих корпоративных формулировок есть вторая сторона, и назвал её человек, которому верить в недооценку AI повода нет. В феврале на India AI Impact Summit Сэм Альтман прямым текстом сказал, что часть компаний занимается «AI-washing» — списывает на AI сокращения, которые провели бы в любом случае, а рядом идёт и настоящее вытеснение людей машиной. Цифры это подпирают: в январе 2026-го в США объявили 108 тысяч сокращений, а AI явно назвали причиной примерно в 7,6 тысячи из них; в опросе тысяч руководителей около 90 процентов сказали, что AI за три года вообще не повлиял на занятость в их компаниях. По Salesforce конкретно критики отмечали, что сокращения совпали и с охлаждением спроса на корпоративный софт, а не только с автоматизацией. Это бьёт в обе стороны. С одной — даже инсайдер признаёт, что AI стал удобной вывеской, и часть моих «чистых» датапойнтов на самом деле маркетинг. С другой — если технологию так охотно берут как вывеску для увольнений, которые иначе пришлось бы объяснять, это само по себе говорит, какую роль AI уже играет в корпоративной логике: не обязательно как исполнитель работы, но точно как разрешение её сократить.

Контрдовод — его делает Адам Тирер из R Street Institute и не он один — стандартный: технологические переходы всегда порождали сбои, работники в итоге перетекают в новые роли, долгосрочный эффект — чистый прирост рабочих мест. У довода есть историческое основание. Текстильщики начала XIX века не остались безработными навсегда; их внуки попали на фабрики, а правнуки — в офисы. Сильнейшая версия этого довода добавляет поворот, который бьёт по моей собственной рамке: «пауза Энгельса» завершилась чистым приростом рабочих мест именно из-за масштаба предшествующих инвестиций. Капитал, забравший ранние выгоды, заодно выстроил промышленную базу, которая в конце концов поглотила вытесненных. При таком прочтении волна капзатрат 2026-го — не извлечение за счёт будущего спроса на труд, а механизм, который строит новые категории (безопасность AI, обслуживание роботов, кураторство синтетических данных, надзор), где люди в итоге найдут работу. Цикл от сбоя до поглощения занял около полувека в первой волне индустриализации. «Пауза Энгельса» была долгой паузой, и те, кто прожил внутри неё, по большей части не дожили до другого берега.

Читая эти споры как практик, который выпускает продукты, собранные на AI, я замечаю, что обе стороны трактуют вопрос так, будто ответ решает, хорош или плох AI в сухом остатке. Мне этот вопрос не кажется полезным. Полезным кажется другой: даже если долгосрочное поглощение случится, что годы между вытеснением и поглощением делают с людьми, которые живут внутри них, и с институтами, в которых они живут? Утверждение Аджемоглу не в том, что AI плох. Оно в том, что опасны именно годы зазора и что в эти годы зазора может сломаться то, что назад не возвращается.

Вот что я вижу изнутри собственной работы. Большую часть того, что я строю сейчас, я делегирую AI-агентам на уровне реализации, оставляя за собой архитектуру и ответственность. Этот сдвиг заметно поднял мой заработок в час. Он же сократил число среднеуровневых технических ролей, на которые я ещё несколько лет назад нанимал бы людей в проект. Решения по-прежнему принимаются. Суждение по-прежнему моё. Но слой замещения каждый квартал поднимается по когнитивной лестнице чуть выше, и на достаточно длинном горизонте (пять лет, может десять) вопрос о том, какие решения ещё внятно мои, становится труднее ответить. Это макрокартина, на которую указывает Аджемоглу, воспроизведённая в масштабе рабочего процесса одного практика. Стоит отметить, что собственный громкий прогноз Аджемоглу по потере рабочих мест скромный — порядка 5 процентов задач за десятилетие; его тревога не о размере вытеснения, а о том, что вытеснение делает с институтами по дороге. Я — тот, кто в этой истории забрал выгоды (дешевле выпуск, лучше маржа), и я смотрю, как та же логика карабкается к работе, которую я пока считаю своей. Вот часть, о которой я могу говорить из первых рук. Цивилизационную часть оставляю Аджемоглу.

И не только Аджемоглу. 15 мая, в том же трёхнедельном окне, что увольнения Meta и трансляция Figure, папа Лев XIV подписал свою первую энциклику Magnifica Humanitas с подзаголовком «О защите человеческой личности во времена искусственного интеллекта». Он подписал её в 135-ю годовщину Rerum Novarum — письма Льва XIII 1891 года о труде и капитале в первую промышленную революцию, — и выбор имени и даты не случаен: Ватикан выставляет момент AI как разрыв того же рода, требующий ответа того же рода. Самые громкие темы энциклики — AI в войне и захват общественной сферы, а не разрыв в зарплатах; её презентация в Ватикане затянула в зал представителей AI-индустрии, что само по себе говорит, где документ видит ставки. Я выделяю одну нить из более широкого довода и богословие не оцениваю. Что цепляет меня как практика — это совпадение по той самой нити. Самая острая экономическая строка энциклики осуждает идеологию, которая приписывает «большую ценность тем, кто эффективнее или результативнее», сводя человека к «ресурсу, который используют и эксплуатируют», и предупреждает о мире, где «иметь больше» вытесняет «быть больше». Убери религиозный словарь — и это та же тревога, которую Аджемоглу формулирует в светских терминах, и та же, на которую я всё время натыкаюсь в собственной бухгалтерии. Когда нобелевский экономист и институт с историей в 135 лет сходятся на одной тревоге с противоположных концов в один и тот же месяц — пусть даже как на побочной ноте к своим главным доводам, — практику стоит хотя бы отметить ту точку, где их доводы сходятся.

Рубильник, который никто не ставит

К чему я всё время возвращаюсь — рубильник по крайней мере устанавливаем. Четырёхдневка (см. выше) показала, что более короткие часы можно ввести без падения выручки и с меньшей текучкой, а благополучие сотрудников при этом растёт. Ограничение тут в составе выборки: компании в пилотах вызывались сами — то есть это были как раз те фирмы, что и так склонны заставить короткую неделю работать, — поэтому 90-процентное удержание не доказывает, что модель чисто ложится на любой бизнес. Что оно доказывает — что механизм работает, когда фирма решает его запустить. Это и есть утверждение, которое мне нужно. Оно означает, что барьер для коротких часов не технический и даже не главным образом экономический. Он структурный: рубильник не ставят не потому, что никто не знает как, а потому, что структура наказывает того, кто поставит его первым.

У тех, кто перенаправляет эту экономию в капзатраты, а не во время, есть честный довод, и его стоит выложить в самой сильной форме, прежде чем разбивать. С точки зрения оператора 725 миллиардов капзатрат на AI — это не бесплатное корпоративное извлечение. Это ставка на инфраструктуру с огромными капитальными затратами на годы вперёд, сделанная под конкурентным давлением со стороны соперников, которые делают ту же ставку, на фоне того, что развитые экономики стоят перед демографическим спадом (в Японии, Южной Корее, большей части ЕС и всё больше в Китае сжимается рабочая сила и растёт коэффициент иждивенчества). Защитники ускорения скажут, что AI здесь не столько заменяет изобильный труд, сколько компенсирует труд, которого не будет через пятнадцать лет, и подпирает налоговую базу под те социальные системы, которые этот труд и должен был кормить. У этого довода есть вес. Он объясняет часть капзатрат.

Он не выдерживает столкновения с двумя фактами. Первый: демографическая история проверяема сейчас, а не через пятнадцать лет — Япония и Южная Корея уже глубоко в сжатии рабочей силы, и если бы сокращение труда надёжно возвращало работникам долю капитала, ранний сигнал был бы виден в экономиках, ушедших дальше всех по этой кривой. Сигнал в лучшем случае неоднозначный; их доли труда не сдвинулись в ту чистую сторону, которую предсказывает логика компенсации. Второй: довод «капзатратам нужна маржа» доказывает меньше, чем заявляет. Маржа прибыли у фирм, которые тратят, заметно выше того, что реально требуют разработки и инфраструктура; ту же стройку можно было бы профинансировать долгом, суверенным и пенсионным капиталом или государственными инвестициями — не концентрируя сперва выгоды от производительности наверху. Решение финансировать её из придавленной доли труда — это решение, а не инженерное ограничение. Демографическая компенсация — история про будущее. Кривая доли труда — история про то, что уже случилось, а структура финансирования — история про то, кого заставили платить. Демографический довод не растворяет ни ту, ни другую.

Приняв всё это, признаём: структурная проблема реальна. Чтобы поставить рубильник в масштабе страны, нужно скоординированное решение, а система не умеет принимать скоординированные решения ни о чём, кроме ускорения. Система здесь — это просто сплав из конкурентного рынка, регуляторной среды и потоков капитала. Внутри неё отдельная фирма, которая добровольно сокращает часы и делится выгодами от производительности, может сделать это один раз, сделать хорошо, опубликовать кейс — и затем смотреть, как конкурент на тех же AI-инструментах и более длинных часах подрезает её по цене. Выгоду тут же съедает арбитраж. Это та самая проблема «карманов эффективности» из части 2, и она масштабируется от фирмы к стране: и защитное равновесие Китая, и дерегуляционное США по-прежнему стиснуты глобальным капиталом, который течёт туда, где доходность выше, — отчасти поэтому даже явный режим защиты не смягчил молодёжную безработицу в Китае.

Так что рубильник лежит на верстаке, но не стоит в здании. Короткие часы закрыли бы разрыв между производительностью и оплатой, но короткие часы упираются в конкурентное давление, которое упирается в потоки капитала, которые упираются в регуляторную среду, которая в 2026-м движется в обратную сторону в двух из трёх юрисдикций, что важнее всего. Ни один актор не сидит в той точке, откуда мог бы поставить рубильник в одиночку. Способность принять это решение размазана по структуре, которую никто не проектировал и никто не координирует. Исторически такие структуры менялись. Сорокачасовая неделя, антимонопольное право, выходные, пенсия, оплачиваемый отпуск — каждое было скоординированным решением, которое казалось невозможным, пока профсоюзы, политическое давление и законы не делали его возможным. Ни одно из этих изменений не пришло изнутри логики производительности. Они пришли извне неё.

Скажу прямо, к чему это нас приводит, потому что есть очевидное возражение, и оно верное. Если сорокачасовая неделя пришла от профсоюзов и законов, то честный ответ на то, что выгоды AI стягиваются наверх, тоже коллективный: профсоюзы, трудовое право, налоговая политика на автоматизацию, скоординированное политическое давление. Это то, что действительно работало. Это лучший ответ, чем тот, что я собираюсь предложить, и я не стану делать вид, что это не так. Причина, по которой это эссе заканчивается чем-то меньшим, не в том, что коллективное действие не сработало бы; а в том, что я не могу честно сказать тебе, что оно на подходе. Политическая траектория 2026-го в двух из трёх важнейших юрисдикций направлена в обратную сторону, профсоюзное движение, выигравшее выходные, — лишь тень себя прежнего, и я бы тебе кое-что впаривал, закрывая текст практика призывом «иди организуйся», будто у меня есть движение, на которое можно указать. Поэтому дальше — намеренно меньшее: не вместо коллективного ответа, а на тот отрезок времени, пока он не появится, если появится. Считай это полом, а не потолком.

Да и нынешний расклад никто специально не выбирал. Система ведёт себя как живая: у неё есть инерция, есть собственные интересы — в том смысле, что построенные нами структуры действуют так, будто интересы у них свои. Никакого заговора или скрытой руки для этого не нужно. Достаточно, чтобы миллионы по отдельности разумных решений, принятых никак не связанными между собой людьми, складывались в узор, которого никто из них не выбирал.

Практический вывод из этого скромный и не слишком утешительный. Системы, внутри которых ты работаешь, скорее всего не вернут тебе время, которое сэкономил AI. Они склонны пускать его на расширение. Компании, на которые ты работаешь, скорее всего не поделятся выгодами от производительности сколько-нибудь устойчивым образом. Они склонны перенаправлять их в капзатраты или выкуп акций. Страна, в которой ты живёшь, скорее всего не примет закон о рубильнике. Какая-то страна может. Если ты живёшь в одной из них — у тебя больше буфера; если нет — меньше. Структурный дрейф реален, и твой личный выбор, как пользоваться AI, его не меняет.

Остаётся то, что человек реально может сделать внутри этой структуры, — а это меньше, чем подсказывает структурная критика, и больше, чем ноль. Вопрос «рост ради чего», в конце концов, не из тех, на которые структура ответит за тебя. Это вопрос, с которым ты сидишь сам, с тем местным материалом, что есть там, где ты оказался.

Обратно к кругу

Хочу вернуться к кругу у D Coffee — и оставить его таким же простым, каким он и был. Танцоры не выигрывают. Они зарабатывают не больше, чем разработчики выше по улице. Они не выходят из экономики, не строят позиций, не перебираются в защитимые зоны. Им надо есть. У них есть дневная работа. Они внутри той же системы, что и все остальные, и брейк-джем был просто танцами под вечер, а не манифестом.

А запомнился он мне из-за контраста, и контраст указывает на что-то настоящее. Весь день я провёл внутри логики, которая управляет четырьмя событиями этого эссе: усилие стоит ровно столько, сколько производит, а задача — выжимать его всё больше в час, в доллар, в квартал. Круг жил по другой логике или вообще без неё. Люди вкладывали настоящие силы в то, чья ценность не имела никакого отношения к выработке. Раньше из этого состояла большая часть жизни. А ускорение тихо превращает такое усилие в роскошь или в пустую трату — потому что оно нигде не всплывает там, где система ведёт счёт. Энциклика тянулась к той же мысли на более старом языке, и Rerum Novarum тянулось к ней же 135 лет назад: ценность человека — это не ценность его выработки.

Я не думаю, что эта сцена — образец того, как жить, и не думаю, что ответ на ускорение AI — стать би-боем, закрыть ноутбук или переехать на пляж. Ответ, скорее всего, вообще не один. Кто-то из читателей окажется в зоне 1 (контроль и капитал) и будет накапливать выгоды. Кто-то будет ехать на премии зоны 4 (гибрид суждения и AI), пока она держится. Кто-то осядет в работе человек-человеку, с более низким потолком и более устойчивым полом. Кто-то окажется вытеснен и зол, и немалая их часть будет права в своей злости.

Но вопрос, с которым я остаюсь после трёх эссе, — трогает ли хоть одна из этих позиций сама по себе настоящую проблему. Проблема не в том, где ты стоишь внутри системы. Проблема в том, что сама система на нынешней траектории ускоряется в сторону ещё большего ускорения и ничего другого. Рубильник можно поставить, но он не поставлен. Выгоды стягиваются наверх. Защиты где-то демонтируют, где-то подпирают по причинам, которые могут не удержаться.

Так что вот она, та малость — пол, который я назвал раньше, а не потолок. В какой бы точке экономики AI ты ни оказался, почти каждый день доступна версия вопроса размером с тротуар: сделать что-то, что не производит ничего измеримого, для аудитории, которая не платит, ради результата, который никуда не копится, — и дать самому занятию быть смыслом. Отказаться, пусть в малом, быть топливом для чего-то ещё. Это не стратегия и едва ли вообще ответ. Это просто единственный кусок, который я так и не сумел растворить за три эссе анализа.

Мы научились производить больше, чем любое поколение в истории. Мы не научились нуждаться меньше. Этот разрыв не закроется изнутри логики, которая управляет структурой; если он закроется, то закроется снаружи — в тех местах, куда логика не смотрит.

Круг со временем рассыпался сам собой, как это обычно и бывает, и я вернулся к ноутбуку, потому что работа не останавливается из-за того, что кто-то танцует на асфальте. Но круг был там до того, как я сел, и был там после того, как я снова закрыл экран. Он не нуждался ни во мне, ни в разработчике выше по улице, ни в роботах F.03 на их пятидесятичасовой смене за три часовых пояса отсюда. Он просто случился — потому что людям этого захотелось. И это, как выясняется, единственное, чему у ускорения нет применения, и единственное, что оно не может отнять, пока ты сам не отдашь.