a16z: Наступит ли с AI конец занятости?

marsbitОпубликовано 2026-05-08Обновлено 2026-05-08

Введение

В статье a16z оспаривается распространённый страх, что искусственный интеллект (ИИ) вызовет массовую безработицу. Авторы называют эту идею «заблуждением о фиксированном объёме труда» — ошибочным мнением, что количество работы в обществе ограничено, и если ИИ выполняет больше задач, то людям остаётся меньше. История показывает обратное: технологические прорывы, такие как механизация сельского хозяйства, электрификация и электронные таблицы, действительно устраняли некоторые профессии, но в итоге создавали ещё больше новых отраслей и рабочих мест, расширяя экономику. Авторы утверждают, что ИИ, снижая стоимость когнитивного труда, действует скорее как инструмент повышения производительности, чем как «убийца профессий». Он может заменить некоторые рутинные задачи, но одновременно усилит и сделает более ценными такие роли, как инженеры-программисты, менеджеры по продукту и системные архитекторы. Данные указывают, что компании чаще рассматривают ИИ как средство «усиления» сотрудников, а не их «замены», и это уже ведёт к росту зарплат в соответствующих областях. Ключевой вывод: ИИ не остановит экономику, а перенаправит трудовые ресурсы. Вместо того чтобы фокусироваться на исчезающих профессиях, стоит ожидать появления совершенно новых видов деятельности и отраслей, которые сегодня трудно представить, — как это всегда происходило в ходе технологических революций.

Редакторская заметка: Останется ли множество людей без работы из-за ИИ — это одна из самых распространённых технологических тревог современности.

В данной статье утверждается, что эта «теория апокалипсиса занятости из-за ИИ» не нова. По своей сути она всё ещё следует старой логике «фиксированного объёма работы», считая, что в обществе существует лишь определённое количество рабочих мест, и чем больше делает ИИ, тем меньше остаётся людям.

Автор возражает, говоря, что история развивалась не так. Тракторы сократили число фермеров, но привели к появлению обрабатывающей промышленности, сферы услуг и софтверной индустрии; электричество заменило старые источники энергии, но реорганизовало фабрики и промышленность товаров народного потребления; Excel не уничтожил бухгалтерскую работу, а, наоборот, породил больше вакансий финансовых аналитиков. Технологии действительно устраняют некоторые задачи и рабочие места, но более значительным результатом часто становится создание новых потребностей и новых рабочих мест.

Применительно к ИИ, реальный вопрос — не «будет ли человек полностью заменён», а «какие рабочие места будут переопределены ИИ». ИИ сократит часть рутинного труда, но также сделает такие позиции, как разработчик ПО, продакт-менеджер, проектировщик систем, более эффективными и важными. Другими словами, ИИ скорее похож на инструмент повышения производительности, чем на простого убийцу рабочих мест.

Ключевой вывод статьи: ИИ не остановит экономику, а лишь заставит рынок труда перераспределиться. Сторонники апокалипсиса видят только исчезающие рабочие места, игнорируя тот факт, что технологические революции всегда создавали новые отрасли, новые профессии и новое пространство для роста.

Далее следует оригинальный текст:

Панические заявления пессимистов об ИИ относительно «постоянного низшего класса» не являются убедительным нарративом. Это даже не новая история. Это просто переодетая версия «заблуждения о фиксированном объёме труда».

«Заблуждение о фиксированном объёме труда» — это точка зрения, согласно которой общее количество работы, которую необходимо выполнить в обществе, является фиксированным. Оно предполагает, что между существующими работниками и любыми субъектами, которые могли бы выполнять аналогичную работу, существует конкуренция с нулевой суммой — будь то другие работники, машины или, на этот раз, ИИ. Если общий объём полезной работы фиксирован, то чем больше делает ИИ, тем меньше обязательно остаётся людям.

Проблема этой предпосылки в том, что она противоречит нашему базовому пониманию людей, рынков и экономики. Желания и потребности человека никогда не были фиксированными. Кейнс около века назад известным образом предсказывал, что автоматизация приведёт к 15-часовой рабочей неделе, но история показала, что он ошибался. Он был прав в одном: автоматизация действительно создала «избыток рабочей силы»; но мы не стали лежать и наслаждаться досугом, а постоянно находили новые, разные производительные занятия, чтобы заполнить своё время.

Конечно, ИИ уничтожит некоторые задачи и сократит некоторые роли — и уже есть некоторые свидетельства того, что такие изменения, возможно, уже происходят. Форма рынка труда изменится, как это происходило каждый раз при выходе трансформационной технологии. Но утверждать, что ИИ вызовет повсеместную, постоянную безработицу в масштабах всей экономики, — это и бесполезный маркетинговый ход, и плохой экономический анализ, и неверное прочтение истории. Напротив, рост производительности должен увеличить спрос на труд, потому что сам труд станет более ценным.

Вот наше обоснование.

Человечеству шах и мат?

Мы согласны с оценкой сторонников апокалипсиса — откровенно говоря, это видит любой, кто открывает глаза, — стоимость когнитивных функций рушится. ИИ становится всё лучше в обработке тех вещей, которые до недавнего времени считались исключительной прерогативой человеческого мозга.

Логика апокалиптиков такова: «Если ИИ может думать за нас, то «защитный ров» человека исчезнет, а наша конечная стоимость обратится в ноль». Шах и мат, человечество. Как будто мы уже выполнили всё необходимое и желаемое мышление; и теперь, раз ИИ возьмёт на себя всё большую часть когнитивной нагрузки, человеку останется лишь скатиться к устареванию и бесполезности.

Но проблема в том, что как исторические прецеденты, так и интуиция говорят нам, что когда стоимость мощного вводимого ресурса снижается, экономика не остаётся вежливо на месте. Снижение издержек, повышение качества, ускорение темпа делают возможными новые продукты, кривая спроса сдвигается вправо. Здесь по-прежнему работает Парадокс Джевонса. Когда ископаемое топливо сделало энергию дешёвой и обильной, мы не просто оставили без работы китобоев и лесорубов; мы изобрели пластик.

Вопреки апокалиптикам, у нас есть все основания ожидать, что ИИ произведёт аналогичный эффект. Поскольку ИИ возьмёт на себя всё большую часть когнитивной нагрузки, люди смогут высвободить руки, чтобы исследовать более амбициозные рубежи, чем когда-либо прежде.

Если исторический опыт ещё имеет какую-то ценность, то мы можем ожидать, что технологические изменения сделают весь экономический пирог больше.

Каждый доминирующий когда-либо экономический сектор в конечном итоге уступал место преемнику большего масштаба; а тот, в свою очередь, ещё больше увеличивал общую экономику.

Сегодня технологическая отрасль по масштабу превзошла размеры, которых когда-то достигали финансы, железные дороги или промышленный сектор, но её доля в общей экономике или на всём рынке всё ещё меньше. Рост производительности — это отнюдь не игра с отрицательной суммой, а чрезвычайно усиленная положительная сила. После того как мы передали так много труда машинам, конечным результатом стало не сокращение экономики и рынка труда, а их увеличение, диверсификация и усложнение.

Сторонники апокалипсиса хотят, чтобы вы проигнорировали историю инноваций, сосредоточились лишь на одном кадре — «когнитивные издержки рушатся» — и представили его как весь фильм. Они видят замену задач и на этом останавливаются.

«Наша когнитивная производительность вырастет в 10 раз, но мы не станем думать о большем количестве вещей, а похлопаем по животу и пойдём обедать пораньше; и все остальные тоже». Эта мысль не только демонстрирует колоссальное отсутствие воображения, но и показывает провал в наблюдении за базовой реальностью. Апокалиптики называют это «реализмом», но это совершенно не то, что происходило в истории — никогда.

Провал луддизма

Давайте посмотрим, что на самом деле происходит, когда великий скачок производительности охватывает экономику.

Сельское хозяйство

В начале XX века, до широкого распространения механизации сельского хозяйства, около трети занятого населения США работало в аграрном секторе. К 2017 году эта доля упала примерно до 2%.

Если автоматизация ведёт к постоянной безработице, то тракторы должны были бы давно разрушить рынок труда. Но происходит прямо противоположное: сельскохозяйственное производство выросло почти втрое, обеспечив масштабный рост населения; а те работники, которые покинули фермы, не остались постоянно безработными, а перешли в ранее немыслимые новые отрасли — фабрики, магазины, офисы, больницы, лаборатории, а в итоге и в сферу услуг и софтверную индустрию.

Так что, конечно, можно сказать, что технология действительно разрушила карьерные перспективы обычного сельскохозяйственного рабочего; но именно в этом процессе она высвободила глобальный избыток рабочей силы и ресурсов и открыла новую экономическую систему.

Электрификация

История электрификации похожа.

Электрификация — это не просто замена одного источника энергии другим. Оно заменило трансмиссионные валы и ремни независимыми электродвигателями, заставило фабрики реорганизоваться вокруг совершенно новых рабочих процессов и создало совершенно новые категории потребительских и промышленных товаров.

Это типичная черта, которую технологические революции демонстрируют на разных этапах. Карлота Перес в своей книге «Технологические революции и финансовый капитал» документирует этот процесс: на начальном этапе происходит огромное инвестирование и проявляется высокий интерес финансового капитала, стоимость товаров длительного пользования резко падает, за чем следует цикл роста производителей таких товаров продолжительностью в целое поколение.

Электричеству тоже потребовалось довольно много времени, чтобы по-настоящему раскрыть свою производительную магию. На рубеже XX века только 5% американских фабрик использовали электричество для привода машин, а в домах с электричеством жило менее 10% населения.

К 1930 году электричество обеспечивало почти 80% энергии в американской обрабатывающей промышленности, и темпы роста производительности труда в последующие десятилетия удвоились.

Оно не уничтожило спрос на рабочую силу. Как раз наоборот, более высокая производительность означала больше производственной активности, больше продавцов, больше кредитования и больше деловой активности. Не говоря уже о вторичных эффектах от трудосберегающих устройств, таких как стиральные машины и автомобили, — все они позволили большему количеству людей высвободиться из изначально низкоэффективного труда и включиться в деятельность с более высокой добавленной стоимостью, в которой раньше они не могли участвовать.

По мере снижения цен на автомобили произошёл взрывной рост как их производства, так и числа занятых в этой отрасли. Это именно то, что происходит с по-настоящему универсальной технологией широкого назначения: она реорганизует экономику и расширяет границы «полезной работы».

Мы видим это снова и снова. VisiCalc и Excel положили конец бухгалтерам? Очевидно, нет. Вычислительные технологии, резко повысившие эффективность, напротив, привели к расширению бухгалтерских должностей и созданию целой индустрии FP&A (финансового планирования и анализа).

Мы потеряли около 1 миллиона должностей «бухгалтеров», но добавили около 1.5 миллионов должностей «финансовых аналитиков».

Те новые рабочие места в сфере услуг

Конечно, замена задач не всегда приводит к росту занятости в смежных областях экономики. Иногда высвобождаемый благодаря росту производительности избыток проявляется в виде совершенно нового роста занятости в абсолютно не связанной отрасли.

Но что, если ИИ означает, что некоторые люди станут невероятно богатыми, а другие останутся позади?

По меньшей мере, эти невероятно богатые люди должны где-то тратить свои деньги, создавая тем самым совершенно новые сферы услуг с нуля. Именно так это происходило и раньше:

Массовый рост производительности и последующее создание богатства породили множество совершенно новых типов работы. Без роста доходов и повышения доступности рабочей силы эти работы, возможно, никогда бы не появились — даже если технически они были возможны ещё до 1990-х годов. Независимо от того, как люди относятся к сфере услуг для богатых, конечный результат — всем стало лучше: более высокий спрос подтолкнул к значительному росту медианной заработной платы и, следовательно, создал больше «богатых».

Экономист из Stripe Эрни Тедески приводит очень интересный «синтетический пример»: как технология ударила по профессии, преобразовала её и переопределила — профессия турагента.

Снизила ли технология спрос на турагентов? Да, конечно:

Сегодня в туристических агентствах работает примерно вдвое меньше сотрудников, чем в начале века, и это почти наверняка связано с технологиями.

Значит ли это, что технология — убийца рабочих мест? Ответ снова отрицательный. Потому что турагенты не остались постоянно безработными. Они нашли работу в других секторах экономики; в целом, с поправкой на возраст, доля занятого населения сегодня примерно такая же, как в 2000 году.

Между тем, для тех, кто остался в этой теперь уже технологически усиленной отрасли, рост производительности означает, что их заработная плата теперь выше, чем раньше:

«В золотую эру 2000 года средняя недельная зарплата турагента составляла 87% от общей средней недельной зарплаты. К 2025 году эта доля достигла 99%, что означает, что за этот период зарплаты турагентов росли быстрее, чем в частном секторе в целом».

Таким образом, даже в этом примере, где технология действительно сильно ударила по численности занятости турагентов, в целом занятость трудоспособного населения остаётся такой же стабильной, как и раньше, а оставшиеся турагенты живут лучше, чем когда-либо.

Усиление > Замена, и те рабочие места, которых ещё нет

Этот последний момент очень важен и снова показывает, что сторонники апокалипсиса рассказывают лишь малую часть всей истории.

Для некоторых работ ИИ действительно представляет угрозу существованию. Это правда. Но для других работ ИИ является усилителем, который сделает эти позиции более ценными. Рядом с каждой должностью, которой угрожает замена ИИ, существуют другие должности, которые могут получить выгоду от ИИ:

Эффект «замены ИИ», оценённый Goldman Sachs, уже компенсируется эффектом «усиления ИИ», причём последний даже более выражен. Похоже, менеджмент также больше сосредоточен на «усилении», а не на «замене» — это тоже стоит отметить:

На сегодняшний день в отчётных звонках компаний упоминания об «ИИ как об инструменте усиления» встречаются примерно в 8 раз чаще, чем об «ИИ как об инструменте замены».

Хотя Goldman Sachs даже не включил разработчиков ПО в свой список «усиления», они, вероятно, являются лучшим примером должностей, усиленных ИИ. ИИ — это усилитель для написания кода. Не только количество коммитов в Git взлетело, но и число новых приложений и компаний растёт, а спрос на разработчиков ПО, кажется, находится на восходящем тренде:

Как по количеству вакансий, так и по их доле на общем рынке труда, позиции в разработке ПО увеличиваются с начала 2025 года.

Связано ли это с ИИ? Честно говоря, возможно, ещё слишком рано делать окончательные выводы. Но ИИ, без сомнения, усиливает способности в разработке ПО, не говоря уже о том, что ИИ стал одной из самых волнующих тем для каждой компании и каждого руководителя.

Когда все пытаются понять, как интегрировать ИИ в свой бизнес, у компаний, естественно, есть основания для массового найма, чтобы достичь этой цели. Это сделает некоторых сотрудников более ценными, а не менее:

Должности с высокой подверженностью влиянию ИИ, по-видимому, способствуют росту заработной платы выше средних тенденций; это особенно заметно на позициях по проектированию систем.

Эти выгоды пока могут быть относительно сконцентрированы, но всё ещё очень и очень рано. По мере распространения профессиональных компетенций, будут распространяться и возможности. В любом случае, это не те данные, которые хотели бы видеть сторонники апокалипсиса.

Тем временем, по данным Ленни Рачицкого — автора Lenny's Newsletter и одного из важных внутренних сообществ технологической индустрии, — открытые вакансии продакт-менеджеров продолжают расти, восстановившись после обвала, вызванного процентными ставками, и достигли самого высокого уровня с 2022 года:

Совместный рост найма разработчиков ПО и продакт-менеджеров — это краткий пример того, почему «заблуждение о фиксированном объёме труда» ошибочно. Если бы ИИ заменял мышление в пропорции 1:1, то вы могли бы разумно ожидать: «продакт-менеджерам нужно меньше инженеров» или, наоборот, «инженерам нужно меньше продакт-менеджеров». Но это не та реальность, которую мы наблюдаем. Мы видим, что спрос на обе категории вакансий продолжает восстанавливаться, потому что важно то, что люди могут выполнить больше работы.

Вот почему провал сторонников апокалипсиса по своей сути является провалом воображения. Они сосредотачиваются только на задачах, которые автоматизируются, игнорируя новый рубеж спроса, который создаст рабочие места, о которых мы даже не можем пока представить:

Большинство новых рабочих мест, созданных с 1940 года, даже не существовали в 1940 году. К 2000 году было легко представить, что множество турагентов останутся без работы, но тогда было трудно представить появление среднерыночного технологического сервисного сектора, построенного вокруг «миграции в облако», — ведь до реального расцвета облачных вычислений оставалось более десяти лет.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QВ чем заключается «ошибка фиксированного объема труда» и почему автор считает, что она не применима к AI?

A«Ошибка фиксированного объема труда» — это ошибочное убеждение, что общий объем полезной работы в обществе постоянен и представляет собой игру с нулевой суммой: если ИИ выполняет больше работы, то людям остается меньше. Автор опровергает это, указывая, что история показывает обратное: технологии (например, тракторы, электричество, Excel) устраняли одни задачи, но создавали новые отрасли, продукты и рабочие места, расширяя экономику и увеличивая спрос на труд в новых сферах.

QКак автор использует исторические примеры, такие как механизация сельского хозяйства и электрификация, для аргументации своей позиции?

AАвтор приводит примеры: механизация сельского хозяйства (тракторы) сократила долю занятых в нем с ~33% до ~2%, но высвободившиеся работники перешли в промышленность, сферу услуг и ПО, что привело к экономическому росту. Электрификация не просто заменила старые двигатели, но реорганизовала производство, создала новые товары и рабочие места. Эти примеры показывают, что технологические скачки увеличивают экономический «пирог», а не сокращают общую занятость.

QКакие аргументы приводит автор в пользу того, что ИИ скорее усилит (augment) рабочие места, чем заменит их?

AАвтор приводит несколько аргументов: 1) Данные Goldman Sachs показывают, что эффект «усиления» рабочих мест ИИ перевешивает эффект «замещения». 2) В корпоративных отчетах упоминание ИИ как инструмента усиления встречается в 8 раз чаще, чем как инструмента замены. 3) Примеры: спрос на разработчиков ПО и продуктовых менеджеров растет, так как ИИ повышает их производительность, позволяя выполнять больше работы и создавать новые приложения. 4) Рост зарплат в профессиях, тесно связанных с ИИ (например, проектировщики систем).

QКак, по мнению автора, изменится рынок труда под воздействием ИИ, согласно историческим аналогиям?

AПо мнению автора, рынок труда не остановится и не сократится, а перераспределится. ИИ, как и предыдущие прорывные технологии, устранит некоторые конкретные задачи и должности (особенно рутинные), но одновременно создаст новые отрасли, профессии и виды «полезной работы», которые сегодня сложно представить. Рабочая сила будет перемещаться в эти новые сферы, а производительность труда в целом возрастет, что приведет к экономическому росту и, в конечном итоге, к увеличению спроса на труд.

QПочему автор считает пессимистичный сценарий «конца работы» из-за ИИ ошибочным и неисторичным?

AАвтор считает этот сценарий ошибочным, потому что он основан на «ошибке фиксированного объема труда» и игнорирует исторические прецеденты. Каждый технологический скачок (сельхозтехника, электричество, компьютеры) порождал панику о массовой безработице, но в итоге создавал больше рабочих мест и более крупную, сложную экономику. Пессимисты фокусируются только на кадре «замещения» задач, игнорируя последующие кадры «создания» новых возможностей, отраслей и профессий, что автор называет «провалом воображения».

Похожее

Война без единого названия: карта мира моделей различных крупных компаний в Китае

Модели мира (World Models) — это новая стратегическая область в сфере ИИ, где крупные китайские технологические компании и автопроизводители активно развивают свои решения, несмотря на отсутствие единой терминологии. Цель — создать у машин внутреннюю динамическую среду для прогнозирования и анализа, снижая зависимость от реальных данных. **Интернет-гиганты** фокусируются на разных аспектах. Alibaba развивает три направления: языковые (Qwen-AgentWorld), виртуальные (HappyOyster) и физические миры (Qwen-RobotWorld). Tencent концентрируется на создании 3D-миров (HY-World) для игр и соцсетей. ByteDance использует данные видео с TikTok/抖音 для разработки модели в рамках проекта Seed. Huawei и Baidu не афишируют свои «модели мира» отдельно, интегрируя их в промышленные решения (например, Pang для авто и роботов) и автономное вождение (Apollo ADFM). Xiaomi и SenseTime также разрабатывают базовые фреймворки (Xiaomi OneVL) и коммерческие решения для автомобилей и робототехники (Kairos). **Автопроизводители** используют модели мира как «симуляторы» для обучения систем автономного вождения. NIO (модель NWM), Li Auto (DrivingSphere), XPeng (X-World), Geely (WAM) и другие создают высокодетализированные симуляционные среды для генерации сложных сценариев и тестирования алгоритмов, стремясь к созданию единого «мозга» для управления транспортным средством. **Поставщики решений для автономного вождения**, такие как Momenta (R7), Horizon Robotics (HorizonDrive), Haomo.ai и DeepRoute, разрабатывают собственные «движки» моделей мира, которые интегрируются в системы автопроизводителей, предлагая возможности симуляции и генерации данных. **Конкуренция** обостряется: стартапы, обладающие гибкостью и инновациями, сталкиваются с проблемой нехватки данных, вычислительных мощностей и каналов внедрения. Крупные компании, обладая этими ресурсами, превращают модели мира из исследовательских проектов в промышленную основу для своих продуктов. Ключевым вопросом становится не наличие технологии, а её реальная способность понимать физический мир и эффективно работать в конечных продуктах.

marsbit13 мин. назад

Война без единого названия: карта мира моделей различных крупных компаний в Китае

marsbit13 мин. назад

BitMart получает австралийскую лицензию на финансовые услуги, укрепляя глобальную систему соответствия нормативным требованиям

Ведущая глобальная криптовалютная биржа BitMart, обслуживающая более 13 миллионов пользователей, объявила о получении Австралийской лицензии на предоставление финансовых услуг (AFSL). Это регулируемое разрешение, полученное в рамках нового австралийского режима для цифровых активов 2026 года, позволяет BitMart работать как регулируемый финансовый институт под надзором ASIC. Лицензия обязывает платформу соблюдать институциональные стандарты защиты потребителей, включая сегрегацию активов клиентов, прозрачность информации о продуктах и доступ к системе внешнего урегулирования споров. По словам глобального CEO Натана Чоу, это укрепляет доверие к BitMart, расширяет возможности для банковского сотрудничества и создает основу для предложения диверсифицированных продуктов международным клиентам, особенно в сфере токенизированных реальных активов (RWA) и традиционных финансов. Получение AFSL укрепляет глобальную репутацию BitMart в области соответствия регуляторным требованиям, снижает риски и усиливает привлекательность платформы для институциональных инвесторов. Компания планирует отметить свой новый статус на всех соответствующих каналах коммуникации и расширить локальные возможности в области комплаенса, права и операционной деятельности.

TheNewsCrypto35 мин. назад

BitMart получает австралийскую лицензию на финансовые услуги, укрепляя глобальную систему соответствия нормативным требованиям

TheNewsCrypto35 мин. назад

Возможности Claude были массово извлечены? Anthropic обвиняет связанные с Alibaba стороны в «дистилляции» модели

Anthropic сообщила Сенату США, что операторы, связанные с Alibaba и её AI-лабораторией Qwen, использовали около 25 000 поддельных аккаунтов для крупномасштабного извлечения возможностей модели Claude с 22 апреля по 5 июня 2026 года. Было совершено более 28,8 миллионов взаимодействий в ходе так называемой «атаки дистилляции модели» — техники, при которой выводы мощной модели используются для обучения другой. Хотя напрямую исходный код не крадётся, это может привести к передаче передовых возможностей в таких областях, как программная инженерия и рассуждения агентов. Инцидент произошёл на фоне ужесточения американского экспортного контроля в сфере ИИ и включения Пентагоном Alibaba в список «китайских военных компаний». Anthropic призывает к усилению координации между правительством и компаниями для контроля доступа к моделям и обмена разведданными об угрозах. Alibaba не прокомментировала обвинения. Этот случай подчёркивает, что выводы моделей ИИ становятся объектом регулирования и конкурентной борьбы.

marsbit37 мин. назад

Возможности Claude были массово извлечены? Anthropic обвиняет связанные с Alibaba стороны в «дистилляции» модели

marsbit37 мин. назад

Криптоиндустрия вступает в эпоху «Покажи мне»: только лишь видения уже недостаточно

В криптоиндустрии наступает эпоха «докажи это» (Show Me Era), когда простого видения и обещаний уже недостаточно. Раньше достаточно было идеи и white paper, чтобы привлечь внимание. Сейчас, с приходом крупных традиционных финансовых институтов (например, BlackRock, Fidelity, JPMorgan) и их реальных продуктов, а также с ростом скептицизма и зрелости аудитории, изменились правила игры. Теперь ключевое значение имеют конкретные доказательства: реальные партнёрства с подписанными контрактами, фактические данные об объёмах транзакций, активных пользователях и доходах (проверяемые в сети), а также органическое сообщество пользователей. Коммуникация должна строиться от фактов — что уже построено и кем используется — а не от гипотетического видения. Хотя видение по-прежнему важно, его доля в сообщениях должна уступить место результатам. Более высокие требования отсеивают шум и помогают настоящим проектам заявить о себе.

链捕手45 мин. назад

Криптоиндустрия вступает в эпоху «Покажи мне»: только лишь видения уже недостаточно

链捕手45 мин. назад

Meta вступает в рынок прогнозов: Сможет ли компания избежать ошибок метавселенной?

Meta формирует команду для разработки прогнозного приложения Arena, где пользователи смогут делать ставки на политические, спортивные и мировые события с использованием внутриигровых баллов. Это происходит на фоне огромных убытков Reality Labs (около 900 млрд долларов) и неудачного развития метавселенной. Рынок прогнозов демонстрирует сильный рост: объемы торгов Kalshi и Polymarket в 2026 году составляют около 240 млрд долларов в месяц, а к 2030 году могут достичь 1 трлн долларов. Meta, имея 3,56 млрд ежедневных активных пользователей, может вывести эту нишу на массовый рынок. Однако у Meta серьезные проблемы с доверием из-за прошлых неудач в финансовых продуктах, таких как Diem (Libra), и сложностей с модерацией контента. Регуляторы (например, CFTC) уже активно следят за рынком прогнозов, выписывая штрафы и возбуждая дела об инсайдерской торговле. Использование баллов вместо реальных денег может помочь обойти строгое регулирование на старте, но это снизит точность прогнозов, сместив акцент на вовлеченность. Главное преимущество Meta — огромная аудитория, которая может познакомиться с прогнозами через Instagram, Facebook или WhatsApp. Но репутационные риски и пристальное внимание регуляторов к выборам и дезинформации могут привести к проблемам еще до масштабирования Arena. Успех будет зависеть от способности Meta построить доверие, а не только от ее размера.

Foresight News1 ч. назад

Meta вступает в рынок прогнозов: Сможет ли компания избежать ошибок метавселенной?

Foresight News1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片