Примечание: Эта статья носит умозрительный характер, надеемся, у вас хватит терпения её прочитать
Автор: Сяо Бин
26 июля Сэм Олтман стоял на сцене Chase Center в Сан-Франциско и сказал: «Глупо говорить, что если не попадешь в передовую лабораторию, то окажешься на постоянном дне».
«Постоянное дно» — этот модный термин снова попал в поле зрения.
Он постепенно стал популярным в технологических кругах в Твиттере летом 2025 года, его теоретический каркас был взят из «Проклятия интеллекта», а также статьи Траммелла и Пателя «Капитал двадцать второго века».
Эта концепция не просто предсказывает, что «ИИ оставит многих без работы», она описывает еще более крайнее будущее: когда ИИ сможет выполнять подавляющее большинство когнитивного и физического труда, предприятиям для создания богатства больше не потребуется нанимать так много людей. Значение заработной платы в экономике соответственно снижается, а прибыль все больше перетекает к тем, кто владеет моделями, вычислительными мощностями, энергией и центрами обработки данных.
Это не просто временное обнищание группы людей, а потеря ценности труда, на который они полагались для продвижения вверх; это не просто то, что богатые стали богаче, чем раньше, а то, что люди без капитала не могут стать владельцами капитала через работу — вот что называется «постоянным дном».
В отсутствие масштабного перераспределения богатства, общественной собственности или глобального прогрессивного налога на капитал, эта теория в конечном итоге приводит к тревожному выводу:
Почти все активы могут постепенно перетекать к тем, кто уже был самым богатым на момент начала трансформации ИИ.
Конечно, это всего лишь умозрительная модель, но она заставила меня вспомнить одну маленькую историю.
За последний год писательница Жасмин Сун провела почти что кропотливое полевое исследование. Она встречалась по отдельности с исследователями из передовых лабораторий ИИ, разговаривая по часу каждый раз, не записывая и не ведя записей, как антрополог, пытаясь выяснить их реальные взгляды на будущее ИИ.
Был один вопрос, который она задавала почти всегда:
Представьте, что перед вами стоит обычный 17-летний американский подросток. Он не гениальный программист, его оценки на уровне «B», и он не очень интересуется ИИ. Что бы вы посоветовали ему для подготовки к будущему?
Почти никто не мог ответить.
У этих исследователей были разные политические взгляды, их суждения об ИИ варьировались от оптимистичных до пессимистичных, но ответы были удивительно одинаковыми:
Не знаю. Сейчас ситуация пугающая; для него, вероятно, останется немного работы, и он как раз окажется запертым в самом болезненном переходном периоде...
Но настоящая проблема, с которой сталкивается тот 17-летний подросток, возможно, не в том, станет ли он бедным.
Не бедность является постоянной
В любую эпоху были бедные и были низшие слои общества, но в прошлом «дно» не обязательно было постоянным статусом.
Человек мог продавать свой труд за заработную плату, а затем превращать заработную плату в образование, жилье и активы; рабочие также могли через организацию, забастовки и коллективные переговоры требовать от капитала, чтобы часть роста производительности превращалась в более высокую зарплату и лучшие социальные гарантии.
Этот механизм не был справедливым, но по крайней мере сохранял канал для продвижения вверх.
То, что действительно ранит в «постоянном дне», — это идея о том, что сам этот канал может исчезнуть.
Оглядываясь на историю труда, профсоюзы, минимальная заработная плата и выходные дни были основаны на одном и том же факте: капитал и труд не могут полностью заменять друг друга.
Владельцам фабрик были нужны рабочие, технологическим компаниям — инженеры, поэтому стороны должны были садиться за стол переговоров.
Маркс предсказывал высокую концентрацию капитала, но также предлагал решение. Потому что в его мире у рабочих все еще было то, что нужно капиталу, но что нельзя создать из ничего: труд.
Забастовка была эффективной, потому что работники могли временно его удерживать. Рабочие не приходят на завод — машины не работают; инженеры не пишут код — продукт не выходит.
Но если вычислительные мощности могут купить весь труд, который может предоставить один человек, то то, что работник может удержать, будет стремиться к нулю.
Тогда проблема будет не только в том, что зарплата некоторых упадет, а в том, что капиталу больше не нужно будет договариваться с большинством людей. Трудящиеся будут с трудом накапливать активы через зарплату и с трудом требовать перераспределения доходов, прекращая работу.
То, что делает «дно» «постоянным», — это демонтаж машины, которая когда-то могла вернуть бедных в средний класс: труда, права на торг и накопления активов.
Доказательства того, что эта машина расшатывается, уже перешли из теории в платежные ведомости.
Лаборатория цифровой экономики Стэнфорда, используя микроданные ADP, охватывающие 4,6 миллиона работников, обнаружила: после распространения генеративного ИИ в профессиях с наибольшим уровнем «воздействия» ИИ занятость работников в возрасте от 22 до 25 лет снизилась примерно на 16% относительно других групп; уровень безработицы среди выпускников вузов в США достиг 5,6%, что на 1,6 процентных пункта выше, чем три года назад; масштабы найма выпускников в крупных технологических компаниях за два года упали на 25%.
Лифт все еще работает нормально, просто кнопку первого этажа сняли.
Те, кто не могут ответить, покупают себе страховку
Вернемся к интервью Сун.
Те исследователи, которые не могли ответить на вопрос «что делать 17-летнему подростку», не останавливали из-за этого свою работу.
Сун продолжала спрашивать: раз вы считаете будущее таким опасным, почему продолжаете его строить?
Ответы в целом делились на три типа.
Первый искренне верит, что, пережив переходный период, ИИ в конечном итоге сможет лечить болезни, устранять нужду.
Второй верит в технологический детерминизм: даже если не сделаешь ты, это сделает кто-то другой.
Третий тип самый честный и самый неудобный:
Если действительно грядут большие потрясения, нужно хотя бы сначала занять себе место в будущем.
Этот импульс «занять место» меняет поток кадров во всей индустрии ИИ.
Одна подруга Сун, получающая докторскую степень по ИИ в Беркли, говорит, что примерно половина её однокурсников решили досрочно закончить обучение, а некоторые даже выбирали тему диссертации исходя из того, «какое направление исследований облегчает получение оффера от лаборатории ИИ».
Многие независимые писатели и исследователи политики из окружения Сун также оставили свои прежние позиции и присоединились к лабораториям ИИ.
Эти истории звучат как анекдоты, но они реально определяют жизненный выбор целого поколения и постоянно вытягивают кадры из экосистем независимых исследований и публичной политики.
А вытягиваются как раз те, кто с наибольшей вероятностью могли бы построить стол переговоров.
Одна из причин, почему автоматизация фабрик в XX веке не переросла в повсеместные острые конфликты, заключается в том, что до внедрения машин на заводе руководство обычно должно было сначала договориться с профсоюзом: автоматизацию нужно было представлять как повышение безопасности, рост зарплат нужно было привязывать к росту производительности.
Между капиталом и трудом стоял стол переговоров.
У сегодняшних «белых воротничков» этого стола нет.
Что еще тоньше, тех, кто больше всего способен построить стол переговоров — ученых, независимых исследователей и политических специалистов, — нарратив о том, что «труд скоро потеряет ценность», заманивает в лаборатории. Потому что только попадая в лабораторию, они могут получить долю в капитале, заранее перейдя на сторону капитала.
Так образуется замкнутый круг:
Чем больше людей верят, что переговорная сила труда скоро исчезнет, тем больше людей откажутся от её укрепления и вместо этого будут бороться за долю в капитале; а чем меньше строителей, тем быстрее исчезает переговорная сила труда.
Никто не находится в абсолютной безопасности
Тот 17-летний подросток не остался полностью без советов.
Перед лицом неопределенности, вызванной ИИ, люди уже дали много ответов, что напрямую породило две реакции.
Первая — как можно скорее освоить ИИ, стараясь стать тем, кого заменят последним; вторая — как можно скорее обзавестись активами в области ИИ, пытаясь до того, как труд потеряет ценность, перейти на сторону капитала.
Второй импульс особенно заметен в Силиконовой долине и даже среди обеспеченных слоев Китая.
Некоторые любой ценой хотят получить долю в Anthropic, OpenAI или других передовых компаниях ИИ. Теория проста: если сингулярность действительно наступит, труд может быстро обесцениться, и тогда положение человека будет определяться не тем, что он умеет делать, а тем, чем он заранее владеет.
Следуя этой логике, если до закрытия окна возможностей превратить доход от труда в долю в компаниях ИИ, есть шанс превратиться из того, кого заменяют технологией, в того, кто ею владеет.
Это самое соблазнительное в нарративе о «постоянном дне»: он не только создает страх, но и указывает путь к спасению:
Раз капитал может заменить труд, нужно как можно скорее превратиться из работника в владельца капитала.
Проблема в том, что этот путь изначально не для большинства.
OpenAI и Anthropic — это не компании, которые обычные люди могут легко купить на открытом рынке. Те, у кого действительно есть шанс получить их доли, — это обычно сотрудники лабораторий, ранние инвесторы и состоятельные люди, имеющие доступ к рынку прямых инвестиций.
Таким образом, это почти тавтология:
Чтобы не оказаться на дне из-за отсутствия капитала, ему сначала нужно получить капитал, доступный только верхам.
Что еще важнее, даже если человеку удастся получить долю, эта страховка может оказаться не вечной.
Автор языка программирования Austral Фернандо Борретти отмечает, что внутри теории «постоянного дна» на самом деле существует противоречие.
Если ИИ действительно сможет выполнять почти любой когнитивный и физический труд с меньшими затратами, то обычные работники, конечно, могут потерять экономическую ценность, но и те, кто заранее владеет долями в компаниях ИИ, не обязательно станут «постоянной верхушкой».
Причина проста: богатство не записано в законах природы.
Человек владеет компанией, землей или вычислительными мощностями не только потому, что его имя написано в контракте, но и потому, что суды, полиция и правительство готовы признать и защитить это право собственности.
Но если продолжить рассуждение в рамках сценария «супер-ИИ заменяет всё», то в конечном итоге ИИ сможет выполнять даже производство, управление, управление государством и войну. На этом этапе нынешние богачи не предоставляют ни труда, ни реальной силы помимо машин. Тогда почему будущее государство или сверхразум обязательно будут вечно признавать всю их собственность, полученную в старую эпоху?
Покупка доли в компаниях ИИ, возможно, позволит человеку пережить переходный период, но не гарантирует, что он навсегда останется наверху.
Если владение активами ИИ — не путь для всех, то более универсальный ответ — изучение ИИ.
На этом пути возникает другой парадокс:
Чем лучше человек умеет использовать ИИ для повышения производительности, тем больше он помогает компаниям сокращать потребность в других работниках.
Возможно, он сможет временно остаться в лифте, но при этом участвует в снятии кнопок с других этажей.
Это не означает, что людям не следует изучать ИИ. Для отдельного человека умение пользоваться ИИ по-прежнему может быть самым разумным выбором на данный момент. Проблема в том, что когда все пытаются избежать замены, повышая свою собственную эффективность и замещаемость, конечным результатом может стать то, что предприятиям потребуется меньше работников.
Рациональный личный выбор в совокупности может, наоборот, ускорить снижение общей переговорной силы труда.
Есть еще один ответ — уйти из сфер, которые легче всего скопировать ИИ, и перейти к работе, требующей личного присутствия.
Если предложение цифровых продуктов стремится к бесконечности, то физические операции, ответственность на месте и межличностное доверие, которые нельзя воспроизвести удаленно, действительно могут получить более высокую премию.
Центрам обработки данных нужны электрики, стареющему обществу нужны сиделки, люди по-прежнему готовы платить за реальное присутствие врачей, учителей и обслуживающего персонала. Но это тоже не путь отступления для всех.
Вышеизложенное выглядит как три разных пути, но на самом деле все они отвечают на один и тот же вопрос:
Как продержаться подольше, прежде чем упасть?
Но настоящий ответ, который нужен тому 17-летнему подростку, возможно, таков: Почему выживание человека должно зависеть от того, нужен ли он еще капиталу?
Исследователи не могут ответить, потому что в конечном итоге этот вопрос требует не личного плана, а новой системы распределения.
Когда труд все еще незаменим, заработная плата, профсоюзы и забастовки вместе формируют механизм распределения; если труд действительно начнет терять дефицитность, то общество должно найти другой способ распределять богатство, создаваемое машинами, среди тех, кто больше не нужен машинам.
Это нельзя решить тем, что все будут усерднее изучать ИИ, и нельзя завершить тем, что каждый заранее купит несколько акций.
Лично человек может купить только время на передышку. Чего по-прежнему не хватает, так это того самого стола переговоров.
Стол переговоров
Построить стол переговоров — это не то, что можно заменить любыми личными усилиями.
Китай неожиданно предоставляет контрольный образец.
В декабре 2025 года пекинский суд постановил, что замена должности ИИ не может напрямую считаться законным основанием для увольнения. Также сотрудники государственных предприятий заявляли, что используемые ими инструменты ИИ могут выполнять работу примерно двух сотрудников, но компания обещала не увольнять по причине внедрения ИИ.
После двухнедельного пребывания в Китае Сун подвела итог: Социальная установка там — это не простой технологический оптимизм, а скорее прагматизм «сопротивляться нереально, тогда лучше сначала сесть в поезд».
Но, по крайней мере, кто-то пытается с помощью множества мелких правил и законов подхватить падающих в процессе технологической трансформации.
США же сталкиваются с чем-то более близким к институциональному вакууму.
В апреле 2026 года в дом Олтмана в Сан-Франциско бросили коктейль Молотова; в том же месяце в доме городского советника, поддерживавшего проект центра обработки данных, произошла стрельба. На церемониях вручения дипломов тоже начали слышаться освистывания в адрес руководителей компаний ИИ.
Эмоции, не находящие институционализированного выхода, найдут его сами.
Между тем, данные Федерального резервного банка Сент-Луиса показывают, что 39% роста ВВП США в 2025 году пришлось на инвестиции, связанные с центрами обработки данных и ИИ.
Вся страна делает ставку на рост благодаря технологии, от которой большинство граждан пока не ощущает выгоды.
В 2026 году в США пройдут промежуточные выборы, в 2028 году праймериз обеих партий неизбежно будут переполнены, Марк Келли, Ро Кханна и Джош Хоули уже представили свои программы действий в области ИИ.
Таким образом, возможно, самый важный показатель для наблюдения в ближайшие два года — только один:
Успеют ли поставить тот стол переговоров до того, как разразится гнев?
Это может быть закон, запрещающий предприятиям просто превращать весь рост производительности в увольнения; это может быть профсоюз нового типа, позволяющий сотрудникам одной компании, даже разных профессий, совместно участвовать в переговорах о внедрении ИИ; это может быть и чек с названием компании ИИ, который через налоги, дивиденды или общественные фонды перераспределяет доходы, созданные технологией, среди тех, кто несет издержки трансформации.
Конкретная форма еще не определена, но ключевой вопрос уже нельзя игнорировать:
Когда предприятиям больше не нужно нанимать большинство людей для создания богатства, на каком основании большинство людей будут его делить?
Что касается того 17-летнего подростка с оценками «B», он, вероятно, никогда не узнает:
Когда самых умных людей во всей отрасли спросили, «что с ним делать», они ответили: «Ответа нет».
А затем они разошлись и продолжили покупать себе страховку.
