ИИ, безусловно, увеличивает продуктивность, но он не сделает бедные/отстающие страны и компании автоматически богаче. Причина очень простая: эффект от зависит от способность эту технологию конвертировать в экономическое преимущество. А это больше про человеческий капитал, чем его замену. Выиграют от ИИ те страны и те компании, которые наиболее энергичны, адаптивны, мобильны и имеют человеческий капитал для трансформации технологий в реальный экономический эффект. Представьте себе трактор, который привезли в бедную африканскую страну. В теории он должен увеличить продуктивность, но на деле без тракториста, механика, топливной инфраструктуры, запасных частей и адаптации процесса пахоты, посева и все такое. С ИИ эта аналогия х100 важнее: он заменяет в первую очередь высокооплачиваемый и интеллектуальный труд. Компания со 100 юристами и до экономика с 5% ВВП в юриспруденции получит огромный буст производительности, а ферма или аграрная страна - почти никакого. Еще более важно построение системы для внедрения ИИ. Компания с супер мобильной, адаптивной и переводовой инженерной культурой и огромной личной ответственностью на местах (NVIDIA, Anthropic, Stripe) получают х2 производительности в год, тогда как традиционные ИТ-галеры застрявшие в мире «я начальник - ты дурак», ненужных планерках, кодерах с неподвижными мозгами, немотивированными сотрудниками, дай Бог, 25%. Богатые от ИИ будут богатеть не только из-за роста ценности капитала (это тоже), но и из-за возможности более эффективно внедрять технологический капитал. Они имеют систему менеджмента, институты, системные подходы, инженерную культуру и подход основанный на реальных инновациях вместо бумажек, отчетов, карьерных войн, распила и бюрократической возни. Важно не образование или наличие технологий, а способность (и скорость) эти технологии внедрить в общую систему и получить экономически значимые результаты. Это отличит тех, кто иксанется от тех кто помрет вследствие ИИ.

Если лабы это экономика масштаба, цены должны падать дальше. Они и падают, токен при том же качестве дешевеет в десятки раз за год, и на днях это случилось прямо на фронтире. Anthropic выпустила Opus 5.5, сильнее предыдущего, дешевле и быстрее, а OpenAI в тот же день ответила GPT-6 Sol и Luna вдвое дешевле предшественников. Но тут есть контраргумент куда сильнее истории про венчурные субсидии. Компьюта не хватает. Сразу после запуска Astra OpenAI остановила продажи тарифа за $200, потому что спрос обогнал мощности. А если у тебя дефицитный товар, совершенно не обязательно отдавать пользователю весь выигрыш от снижения себестоимости. Частично так и будет, только не там, где ждут. Дефицитный компьют отдают туда, где с мегаватта получают больше выручки, в API и энтерпрайз, а подписчикам режут лимиты и подсовывают модель попроще. Цена та же, продукт хуже. Но дефицит мощности не то же самое, что плохая юнит-экономика. Его можно уменьшать строительством новых датацентров, а контракты на новые мощности уже идут на десятки и сотни миллиардов долларов. Запас на снижение цен тоже пока большой, потому что вся цепочка сейчас жирная. У Nvidia валовая маржа 75%, у TSMC под 70%, у самих лаб на API 80–90%, так что юзер, который выжег токенов на $400 по прайсу API, обошёлся им в условные $40–80. Сами модели тоже недооптимизированы, проще завалить задачу GPU, чем сидеть и ужиматься, разменивая на это упущенный рынок. DeepSeek показал, сколько там запаса, когда железа было в обрез и пришлось выжимать из каждой карты всё. Если рынок перейдёт в режим экономии, первым сгорит этот жир, потом пойдут давить маржу поставщиков, уменьшать внутренние расходы и замедлять рост R&D. Даже банкротства отдельных лаб не означают, что построенная ими инфраструктура исчезнет. Датацентры, GPU и часть интеллектуальных активов останутся и сменят владельца. В моём разборе Бена Томпсона как раз была эта мысль: инфраструктура пузыря часто переживает тех, кто её построил. Хотя здесь есть важная оговорка. Если игроков станет сильно меньше, конкуренция ослабнет, и это само по себе может толкнуть цены вверх. Банкротство не уничтожает компьют, но вполне может изменить рынок вокруг него. У гонки при этом есть потолок, и ставит его не бюджет, а ограничения мира, в котором все происходит. Чипов выпускает конечное число фабрик TSMC, электричества тоже конечное число станций. Игорь в Сиолошной продолжил мысль. К 2028 году две-три компании будут забирать больше половины всех новых чипов, и удваивать расходы на компьют станет физически негде, а выручка расти сможет. И цену за токен никто не удержит ниже своей себестоимости, а выручка с мегаватта у фронтира выше, чем у всех остальных. Настоящая угроза сидит с другой стороны. В первом посте рядом стояли два тезиса, остановить обучение нельзя, и сидеть в минусе это выбор. Но есть нюанс! Выйти в прибыль, урезав R&D, можно ровно на один ход. Кто первым перестал учить, тот проиграл рынок. Остановиться не могут и Uber с Amazon и Netflix, их тоже сожрут конкуренты, разница в скорости, у них продукт устаревает годами, у лаб за условный квартал. Гонка в трейн это равновесие, из которого никто не выходит добровольно. Выходят из него только все сразу, когда выручка встаёт у всех по внешним причинам, тогда R&D режут одновременно и никто не отстаёт. И вот здесь появляется риск, который мне кажется куда интереснее венчуров, оплачивающих банкет. Рынок разработки, на котором лабы растут быстрее всего, конечен, switching costs между моделями низкие, и конкуренция уже дошла до ценовой. Это первый признак коммодитизации. Пока себестоимость падает быстрее цены, всё хорошо. Если цена токена начнёт падать быстрее себеса, никакой масштаб не спасёт, фикс кост просто не на что будет размазывать. Поэтому лабы так и лезут в смежные вертикали, заворачивая в обучение данные и траектории из CAD, финансов, биологии, всего, где есть non consumption. Захватить софтверный рынок и остановиться не выйдет, после него наступит зима.

Выходит новая модель LLM, каналы сразу заполняют посты про сравнение моделей: какая модель умнее? У кого бенчмарк выше. Кто лучше пишет код и тд. Но, возможно, главный вопрсо сейчас совсем другой: AI превращается в дешёвый ресурс (См график) Корпоративный рынок AI находится не на frontier. Большинству компаний не нужна самая умная модель в мире. Им нужна модель, которая достаточно хорошо решает конкретную задачу за приемлемые деньги. И это принципиально меняет экономику рынка. Представьте: модель A решает задачу с качеством 98% и стоит $10. Модель B - с качеством 94% и стоит $2. Если для бизнеса достаточно 92%, дополнительные четыре процентных пункта практически не создают ценности. Способности моделей растут чрезвычайно быстро. Но требования большинства бизнес-процессов растут гораздо медленнее. Условно, вчера для обработки клиентского обращения вам требовалась frontier-модель. Через год ту же задачу решает модель в пять раз дешевле. Задача не изменилась. значит, сама модель становится всё менее дефицитным ресурсом. Но ценность прирастает от знания контекста. AI value = model capability*context quality*workflow quality И по мере того как первый множитель становится commodity, значение второго и третьего только растёт. Поэтому настоящая единица экономики AI - вообще не токен, а cost per successfully completed task. Не сколько стоил миллион токенов, а сколько стоило обработать обращение, закрыть тикет, найти ошибку, принять решение, провести сделку. Узкое горлышко смещается к контексту и полной стоимости workflow, а не цене модели как таковой.

Рынки сегодня 🔶 Иран предложил США через посредников открыть Ормузский пролив и возобновить переговоры о прекращении войны в течение семи дней. 🔶 Спецпредставитель президента России Кирилл Дмитриев встретился в Нью-Йорке с представителями президента США Стивом Уиткоффом и Джаредом Кушнером, сообщает CNN со ссылкой на источники. Они обсудили урегулирование российско-украинского конфликта, а также вопрос сотрудничества России и США. 🔶 Ограниченный спрос и призывы регуляторов в Китае к восстановлению добычи привели к резкому снижению цен на российский металлургический уголь. Его стоимость в дальневосточных портах упала на 7,7% за неделю к 18 сентября, до $166 за тонну (FOB), пылеугольное топливо на этом базисе подешевело на 15%, до $181 за тонну. 🔶 Эксперт РА опубликовал исследование о ПИФах. Из важного: • за последние два года ПИФы в доходности проиграли банковскому вкладу; • последние два года были успешными для денежного и долгового рынков, рынок акций с учетом инфляции для инвестора был убыточным; • позитивных изменений на рынке акций раньше 2027 года не произойдет. 🔶 Франция направит военных и системы ПВО для защиты НПЗ и нефтепровода в саудовском Янбу, работа которого возобновилась после 11-дневной остановки. 🔶 Минфин предложил с 2027 года обложить зарубежные онлайн-покупки НДС 22%, налоговыми агентами станут маркетплейсы. 🔶 СалютДевайсы (SberDevices), дочерняя компания Сбера, подала иск к М.Видео на ₽6,6 млрд, суть его не раскрывается. Ранее ретейлер сообщил о нехватке оборотных средств. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Агент знает твою цену Google знает, что ты искал, Amazon что купил, банк - сколько потратил. Но никто из них не знает, сколько ты был готов заплатить. Но агент, который торгуется за тебя, это знает. В посте про экономику лени я писал, что агенты убирают ренту, которую бизнес собирал на нашей лени, но сама рента не исчезает, она переезжает к тому, кто владеет агентом. Продолжу эту мысль. Напрямую данные никто продавать не будет. Google и Meta двадцать лет на них живут и не продают: продают доступ к человеку, а данные держат внутри как moat. Владелец агента будет делать так же. Только у него в руках то, чего не было ни у кого: он видел, где ты сломался - тут согласился доплатить, тут ушёл. Экономисты называют это reservation price, то есть максимальная цена, которую ты готов отдать. Ритейл давно пытается её угадывать: Orbitz показывал владельцам Mac более дорогие отели, Staples менял цены по почтовому индексу. Получалось грубо, а агент знает её точно. Монетизировать это можно на трёх уровнях. Невинный - обезличенная панель для фондов и брендов, как Mastercard SpendingPulse. В ней видно каждую покупку и отмену 100 млн человек в реальном времени. Полезный - агент раскрывает данные в твою пользу: «три года истории, низкий риск, дай скидку». Так работает Tesla Insurance, где данные о вождении снижают цену полиса. Опасный - продавец платит за доступ к твоей reservation price. Четыре ренты Citrini из прошлого поста были трением на пути к лучшей цене. Здесь под ударом уже сама цена. Самая сильная позиция у того, кто держит агентов с обеих сторон и знает, сколько готов заплатить покупатель и какая маржа у продавца. Это маркет-мейкер, который видит всю книгу заявок. Amazon за использование данных сторонних продавцов уже получил антимонопольные претензии в ЕС и США. В финансах десять лет воевали за fiduciary rule: брокер продаёт то, что подходит, а советник обязан продать то, что лучше для клиента. AI-агентов ждёт та же война, только ставки выше: советник распоряжался сбережениями, а агент видит всю твою жизнь. Главное здесь, кому принадлежат эти данные. Если тебе, агент раскрывает их, когда это выгодно тебе. Если платформе, ты каждый раз платишь максимум, который готов заплатить. Какой из этих миров наступит, решит битва за потребителя. @maxvotek | linkedin | substack

Про увольнения из-за AI, ч.3. По вчерашнему опросу 20%+ из вас считают, что AI их может заменить в ближайшие 5 лет. А 40% - что их рабочие навыки обесценятся. Но пока с рынком труда все в порядке: 1️⃣ В The Economist недавно вышла статья с данными, что AI не сокращает рабочие места, а создает их: середины'23 он забрал 200 тыс, но добавил 1 млн! При этом молодежь, которую часто называют первой жертвой AI, держится хорошо: разрыв между безработицей 20-24-летних и общей близок к минимуму за несколько десятилетий. Точечно увольнения из-за AI есть, но это крохи: 16 тыс/мес в общем массиве 1,7 млн/мес. 2️⃣ В более серьезной аналитике, вроде Yale Budget Lab, влияния AI на рабочие места почти нет. Аналитики Challenger изучают конкретно увольнения, причем даже заявленные причины (которые не всегда соответствуют реальным). Так вот в августе AI опустился на 4 место среди причин увольнений, хотя бывал на первом. Это означает, что AI не то что не влияет на рынок труда, он даже перестает быть достойным оправданием увольнений. 3️⃣ По данным Indeed Hiring Lab вакансий разработчиков стало на 15% больше с фев'25 (совпадает с выходом клодкода), причем основной прирост на сеньоров. Но тут сложно выделить именно влияние AI, скорее просто позитивный тренд, который возможно обусловлен ставками, состоянием экономики США и конкретно их техсектора (пост). Стройки датацентров создают огромное число вакансий, даже фаанги стали больше нанимать вне своих хабов (10% вместо 2%). 4️⃣ Проще говоря, не существует серьезных данных о том, что AI негативно влияет на рынок труда. Да, в некоторых профессиях есть небольшие сдвиги. И есть влияние на джуниоров (не такое большое, как многим кажется). Но двухтриллионный AI капекс не может не влиять позитивно на рабочие места. Другой вопрос, что будет, когда или если этот капекс не оправдает себя. Потому что конечный спрос на AI и конкретно инференс не экстраполируется до триллионов даже оптимистами. Короче, сейчас - прекрасное время зарабатывать деньги. Дальше может быть намного хуже 🥲 @kyrillic

Всё чаще встречаю тейк, что ИИ-лабы живут на субсидии. Подписки и API продаются в убыток, разницу доплачивают венчурные фонды, и когда инвесторам надоест, цены взлетят. В строгой версии такого тейка субсидируется вообще любой сервис с отрицательной EBITDA. Убытки у лаб есть, и миллиардные. Но слово "субсидия" вредное и мешает понять, что происходит. За ним стоит картина, где кто-то оплачивает банкет, как условный олигарх убыточный ресторан "для души". Быть убыточным можно двумя разными способами. Каждая единица товара продаётся ниже себестоимости, а разницу доплачивает кто-то третий. У раннего Uber и WeWork этим третьим были фонды. Каждая поездка и каждый сданный стол уходили в минус, и чем больше продаж, тем глубже яма. Выход из неё один, поднять цену или уронить себестоимость. Uber в итоге сделал и то и другое, поднял цены, срезал бонусы и ушёл с убыточных рынков, а плотность сети улучшила себестоимость. WeWork не смог. Это и есть субсидирование. Второй способ это завод, построенный под млн машин в год, который пока выпускает сотню тысяч. Каждая машина уходит с маржой, а завод в минусе, потому что его стоимость размазана по маленькому выпуску. Единица прибыльна, компания нет. Лечится это ростом выпуска при тех же ценах и называется экономикой масштаба. Лабы живут по второму сценарию. Anthropic перед IPO называла инвесторам маржу на инференсе выше 80% (до расходов на обучение и доли партнёров), у OpenAI на платных продуктах прошлой осенью было около 70%. В минус их утаскивает обучение и R&D. А они стоят одинаково, делишь ты условный млрд на 100к юзеров или на 100 млн. В первом случае на каждого приходится $10к обучения, во втором $10, а платят они одну и ту же двадцатку в месяц. Поверить в это тяжело, думаю, из-за масштаба. Капекс в датацентры и обучение настолько огромные, что окупающая их база должна быть исторически рекордной. Версия, что венчуры просто доплачивают за каждого пользователя, воспнимается многими правдоподобнее. Обучение при этом нельзя провести один раз и забыть. Перестанешь выпускать новые модели, и через полгода клиенты уйдут туда, где фронтир свежее. Но новое поколение не начинается с чистого листа: остаются данные, архитектура, обучающая инфраструктура, веса, экспертиза в команде и прочее, так что это переоснащение линии под новую модель, а не стройка с котлована. И рекуррентный не значит переменный. Станет пользователей в десять раз больше, обучение в десять раз от этого не вырастет. Так живут многие. TSMC под каждый новый техпроцесс строит фабрики, и на разгоне они тянут маржу вниз. Netflix каждый год обязан покупать контент, иначе люди разбегутся. Но один каталог обслуживает 300 млн подписчиков так же, как 30, бюджет на него растёт медленнее выручки, и операционная маржа за десять лет уехала с 4% за 30%. Всё упирается в то, растёт ли выручка быстрее фиксированного расхода. Поэтому смотреть надо на то, что происходит с убытком, когда продажи растут. При субсидии он растёт вместе с ними. У Anthropic квартальная выручка за год выросла в 14 раз, и компания впервые вышла в скорректированный операционный плюс. Прибыль, правда, скорректированная, что именно из неё вычли, узнаем из проспекта. У OpenAI пока наоборот: за Q2 выручка прибавила 18%, а операционный убыток треть, и сотни миллионов бесплатных пользователей тут явно не помогают. Бесплатный тариф вообще единственное место, где цена честно ниже себестоимости. Только работает он как маркетинг. Качает привлечение в платные тарифы, занимает рынок, пока конкуренты не выросли, разгоняет виральность и делает бренд. Так ChatGPT уже стал именем нарицательным. Сидеть в минусе при такой марже это выбор. Можно тратить на R&D меньше и стать прибыльным уже сейчас, но тогда быстро потеряешь фронтир. Amazon два десятилетия держал прибыль около нуля, потому что рост был важнее. Пока рынок растёт кратно, а капитал доступен, на внешних деньгах вырастешь сильно больше, чем на своей прибыли. Если это субсидия, цены поднимут, как только инвесторы устанут. Пока же токен при том же качестве дешевеет в десятки раз за год.

В 1962 году американский экономист Фриц Махлуп выпустил книгу «Производство и распространение знаний в США», где предложил рассматривать знания как отдельный продукт в экономике. Экономисты и социологи дружно подхватили эту идею и заговорили о постиндустриальном обществе - мире, где главным ресурсом становятся уже не нефть ,сталь и станки, а знания и технологии. Примерно с 80-х годов эта теория постепенно превратилась в экономическую стратегию многих развитых стран. Идея была красивой : Оставим у себя самое ценное - исследования, разработки, дизайн, технологии, бренды и интеллектуальную собственность. Весь остальной мир нам будет платить за наши патенты и разработки. А вот производства перенесём туда, где рабочая сила дешевле, а экологические требования попроще. Политикам идея тоже понравилась. Избирателям можно было объяснить, что эпоха грязных заводов заканчивается. Их дети будут сидеть в красивых офисах с ноутбуком и чашкой кофе , программировать, проектировать и заниматься инновациями. Поначалу всё шло по плану - производство массово уходило в Азию, а главным бенефициаром этого процесса стал Китай. Западные компании снижали себестоимость и увеличивали прибыль. Потребители получали дешёвые товары. Китай получал инвестиции, рабочие места и технологии. Что пошло не так? Выяснилось, что вместе с заводами уезжают компетенции. Потому что современное производство, это огромная экосистема - инженеры, технологи, производители оборудования, поставщики материалов, инструментальные производства, лаборатории, ремонтные службы. И все они постоянно учатся друг у друга. Когда разработка десятилетиями находится рядом с производством, они развиваются вместе. Но когда завод оказывается за десять тысяч километров, постепенно туда же начинает перемещаться и центр практических знаний. Плюс, похоже, никто не рассчитывал, что у Китая появятся амбиции и он тоже захочет стать в один ряд со странами «первого мира» И теперь в США снова говорят о реиндустриализации и возвращении стратегических производств домой. Только выяснилось, что завод можно построить за пару лет, а промышленную экосистему - нет. Для неё нужны поставщики, инженеры, технологи, рабочие с опытом и десятки лет накопленных знаний. И экономика знаний прекрасно работает только вместе с промышленностью. Сегодня американское правительство обещает щедрые субсидии компаниям, которые переносят свои производства на территорию США. Процесс идёт туго, но скорее всего, проблему решат тарифами, печатанием и раздачей долларов, и рано или поздно они заставят производителей вернуть производство в 🇺🇸 Хорошим примером такой компании, которая не имеет собственных производственных мощностей и постепенно утрачивает позицию технологического лидера я вижу компанию Apple. Подарившая миру много революционных продуктов, она много лет была образцом передовой IT компании, созданной умными и талантливыми предпринимателями практически в гараже. Но, оказывается, что в реальной жизни, чтобы стать мировым лидером одного таланта и гаража мало. Поэтому в следующем посте будет история о том, как американское правительство и спецслужбы непосредственно участвуют в появлении на свет IT гигантов, продукцией которых все мы пользуемся ежедневно. Не переключайтесь Незаметный бизнес

Рынок после закрытия - Мосбиржа: 2 312 пунктов (+0,5%); - РТС: 863,1 пункта (+0,1%); - RGBI: 112,45 пункта (+0,02%). ➡️ Индексы в реальном времени 📌 Главное к этому часу 🔶 Госсекретарь США Марко Рубио признал, что временные или ограниченные прекращение огня на Украине сами по себе не завершат конфликт. Быстро договориться об отказе от ударов по энергетике также не получится. • При этом он отметил, что обе страны заинтересованы в прекращении ударов по объектам энергетики 🔶 Банк России сообщил, что устойчивый рост цен ускорился с 4–5% до 5–6% в пересчете на год. Усиление инфляционного давления стало причиной паузы в снижении ставки после десяти последовательных шагов. 🚀 Правительство рассмотрит проект бюджета 24 сентября. Параметры расходов станут ближайшим ориентиром для решения ЦБ по ставке. 🔶 Ослабление рубля в августе ЦБ связал со снижением продаж валюты экспортерами и ростом спроса импортеров. Курс при этом оставался в диапазоне последних полутора лет. ➡️ Решение ЦБ по ставке 🔶 Минфин России разместил ОФЗ на ₽15,27 млрд со сроком погашения на октябрь 2028 года. Спрос составил ₽66,47 млрд. Доходность составила 16,44%. 🔶 Инфляция в РФ с 15 по 21 сентября составила 0,06% против 0,02% неделей ранее, сообщил Росстат. 🔶 ЦБ допустил, что цены на нефть до конца 2026 года превысят базовый прогноз при длительных ограничениях судоходства через Ормузский пролив. Это напрямую влияет на экспортные доходы России. 🔶 Саудовская Аравия нарастила добычу нефти в июле на 14,2%, до 8,1 млн баррелей в сутки, а экспорт увеличила на 3,3%, до 4,1 млн. При этом экспорт остался на 31,2% ниже прошлогоднего уровня. 🔶 АКРА повысило кредитный рейтинг Позитива до AA(RU), акции компании прибавляли 1,1%. 🔶 Минэкономразвития выбрало восемь госхолдингов для частичного переноса рабочих мест из Москвы. В список вошли РЖД, Почта России, Зарубежнефть, Аэрофлот, Транснефть, Россети, Роснефть и Интер РАО. Сроки, расходы и число рабочих мест не названы. 🔶 ЦБ установил официальный курс доллара на 24 сентября на уровне ₽84,4 (+₽0,3). Евро подорожал до ₽96,7, юань вырос до ₽12,6. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Запилил видео про то что нас ждет в следующие 10 лет от развития ИИ (хорошее и плохое) ИИ развивается быстрее, чем компании успевают его внедрять. Модели берут на себя всё более сложные задачи и начинают участвовать в собственном улучшении. Даже освоение уже существующих возможностей займёт годы: придётся менять процессы, учить людей и перестраивать организации. Автоматизация будет менять состав профессий. Программист всё больше занимается постановкой задач, архитектурой и проверкой результата; код пишет агент. Похожая перестройка ждёт бухгалтерию, продажи, поддержку и другие области интеллектуального труда. Часть людей освоит новые задачи, часть столкнётся с потерей работы и дохода. Одновременно ИИ притягивает капитал в чипы, энергетику и дата-центры. Эти вложения конкурируют с другими отраслями за деньги и ресурсы, меняют кредитные рынки и требуют реакции государства. Технологический прогресс начинает влиять на всю экономику задолго до полной автоматизации труда. Самый трудный этап — «длинная ночь»: прежнее устройство жизни перестаёт работать, а новое ещё складывается. Вместе с профессией человек теряет привычный статус, чувство компетентности и смысл своей деятельности. Тревога усиливает политическую радикализацию. Страны будут экспериментировать с запретами, субсидиями, перераспределением доходов и новыми формами контроля. Продолжительность этого периода зависит от их ресурсов и решений. За этим переходом начинается «новый рассвет». Персональные учителя, врачи, юристы и другие помощники становятся доступнее; исследования и разработка лекарств ускоряются. Люди продолжают заниматься тем, что им нравится, даже когда их труд больше не нужен экономике. Писать код или ковать мечи можно ради самого занятия, без необходимости зарабатывать этим на жизнь. Самые глубокие изменения затронут управление. ИИ сможет связывать спрос, производство и распределение ресурсов через непрерывную обратную связь. Личный агент будет представлять интересы человека, а государственные системы — принимать, исполнять и проверять решения. Демократичность таких институтов зависит от того, как люди их устроят. Масштаб этой перестройки выходит далеко за пределы отдельных профессий: меняется способ организации общества.

Агенты против экономики лени Огромная часть consumer-бизнеса зарабатывает не на продукте, а на том, что нам лень. AI-агенты этот источник дохода закрывают. Это рамка из новой статьи Citrini Research. Их прошлый текст про 2028 год и белых воротничков я разбирал. Между человеком и лучшим решением почти всегда есть трение, а бизнес берёт за него деньги. Авторы называют это рентой и делят на четыре типа: 1. Tedium rent - час висеть на линии, чтобы отменить подписку; 2. Inertia rent - лень искать лучший тариф или переложить деньги; 3. Attention rent - покупаем то, что первым попалось на глаза; 4. Asymmetry rent - посредник знает рынок лучше нас и берёт комиссию за поиск. Для агента ничего из этого не существует. Ему не скучно час висеть на линии с провайдером. Он каждый месяц проверяет подписки, раз в год переторговывает страховку, ищет рейсы напрямую у авиакомпании. Замечает, что деньги лежат под ноль процентов, хотя их можно без риска переложить в фонд денежного рынка. Я уже делился, сколько агенты сэкономили мне на авиабилетах, медицинских счетах и забытых подписках. Какие бизнесы в итоге потеряют? Вероятно, не производители. Отель нужен, Booking уже меньше. Страховка нужна, сайт сравнения страховок не очень. Ресторан нужен, агрегатор доставки под вопросом. Под ударом не продукт, а слой посредников вокруг него. С подписками то же. LTV многих consumer-компаний держится на том, что клиент забудет отменить или не захочет звонить. У каждого из нас болтается пара таких подписок. Агент превращает этого клиента в человека, который следит за своими деньгами 24/7. Два важных уточнения, которые я отметил для себя. 1. Рента не исчезает, она переезжает. Ренту за внимание сегодня собирает Google, завтра её соберёт тот, чей агент стоит у людей по умолчанию. Booking потеряет маржу, но не факт, что она достанется отелю. Скорее тому, кто владеет агентом. 2. Скидка для умного клиента существует, потому что большинство клиентов ленивые. Кэшбэк по карте во многом оплачивают те, кто платит проценты по долгу. Дешёвый тариф для тех, кто торгуется, субсидируют те, кто не торгуется. Когда агент есть у всех, торгуются все. Разница цен схлопывается. Потребитель выиграет меньше, чем кажется, а маржа посредников упадёт сильнее. В плюсе те, кто ниже интерфейса: платёжные сети, identity, cybersecurity, данные, инфраструктура и сами производители товара или услуги. Мне это кажется одной из главных идей agentic economy. AI заменяет не только работу человека, он убивает выручку, которая существовала только потому, что человеку было лень сделать пять лишних кликов. Вопрос, который я бы задал любому consumer-бизнесу: какая часть выручки исчезнет, если у каждого клиента появится помощник, которому не лень? P.S. Для себя отметил Shopify как акцию, которой готов владеть, и опционы на неё хорошо оплачиваются. Особенно интересно на фоне успеха Muse: агент может убрать витрину, но Shopify остаётся инфраструктурой: каталог, checkout, payments, Shop Pay. При такой оценке я бы скорее продавал на SHOP страховку, чем просто покупал акцию. @maxvotek | linkedin | substack

А нужны ли венчурные инвестиции стартапу в эпоху ИИ? Я часто слышу мнение основателей стартапов, что в эпоху ИИ можно все сделать без внешних инвестиций. Соответственно венчурные инвесторы вообще не нужны. Это справедливое наблюдение. Но эти же самые основатели не понимают, что они уже делают не стартап. Скоро их темпы роста рухнут, а маржа сожмется. И это уже происходило не раз, когда какая-то ниша переставала быть стартапами. Например, одно время было очень модно инвестировать в интернет-магазины. Спросите, как там у них сейчас с маржой. Почему так происходит? Все дело в экономике. Стартап - это особый вид бизнеса, который за короткое время может очень быстро вырасти в капитализации. Но стоимость компании не растет просто так. Она растет в тех случаях, когда вы делаете что-то такое сложное, что другие не могут. В итоге рынок готов платить премию за вашу уникальность. Теперь когда что-то становится просто сделать, это начинают делать все подряд. LLM и ИИ агенты демократизируют разработку ПО и в целом автоматизацию. Значит, на следующем шаге у вас появится уйма конкурентов. Этим конкурентам потребуется продавать. Значит подскочит стоимость рекламы и продаж. А это соответственно сожмет вашу маржу. В итоге у вас не останется ресурсов, чтобы стать монополистом на рынке и получить высокую оценку при продаже. Именно поэтому не будет никаких единорогов из одного человека как явления. Теперь справедливый вопрос: а должны ли VC инвестировать в такие бизнесы? Я еще в 2020 году понял, что мы доживаем последние этапы парадигмы инвестиции в софт, и что DeepTech будет расти (он кстати рос последние 10 лет). Почему? Да потому что много мозгов не нужно, чтобы вложиться в SaaS, который растет 15% месяц к месяцу с LTC/CAC > 4. А раз масса VC нащупала, то возрастет конкуренция за такие сделки. Соответственно временно вырастет цена входа в сделки, как это было а 2021 году. Ну а через некоторое время мы просто обязаны увидеть падение оценок, как это случилось с Miro и Airtable.  Просто многие технари не понимают, что законы экономики в отличие от законов физики можно какое-то время нарушать. Но их нельзя нарушать бесконечно. Вспомните об этом посте, когда через какое-то время посыпятся AI agentic стартапы. Кстати OpenAI, Anthropic, SpaceX это уже поняли. Поэтому и бегают со своим регулированием. Как ни парадоксально, но moat есть только у SpaceX, так как у них есть ракета, Starlink и надежда на дата центры в космосе (хотя это очень перепроданная тема). Так что именно поэтому VC задают свой «тупой» вопрос про moat. Надеюсь, это объяснение поможет вам лучше понять свои риски и приготовиться к надвигающейся коррекции.  Успехов вам!

⚡️ Блестящий рекорд: КНР импортировала 1000 тонн золота с начала года Китай с января по август импортировал более 1000 тонн золота, поставив рекорд — это больше, чем страна закупила за весь 2025 год. Об этом пишет Bloomberg. Такой взрывной рост связывают с высоким инвестиционным спросом. Цены на золото на внутреннем рынке Китая немного превышают мировые — а это дополнительный стимул поставки драгметалла. Импорту также способствовали укрепление юаня к доллару и снижение мировых цен на золото. На этом фоне китайские регулирующие органы увеличивают квоты на ввоз металла. Народный банк Китая в августе увеличил золотые запасы на 650 тыс. унций, что стало крупнейшей закупкой регулятора с 2023 года. На начало сентября официальные золотые резервы КНР составляли около 2366 тонн, или 8% от мировых запасов золота. По этому показателю Китай занимает шестое место в мире. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Офигенный текст, очень мне нравится как Кеша пишет :) От себя добавлю такую мысль: да, успешных людей в мире не так много и это было всегда. Аристотель и Гомер известны нам, но за всю историю Древней Греции там жило 50 млн человек. Раньше (ну и сейчас все еще) в мире возможность разбогатеть была связана в первую очередь с интеллектом. Есть популярное попсовое мнение, что это удача и это справедливо но для совершенно мизерного количества мультимиллионеров и почти ни для одного миллиардера. Глупый человек потеряет все все состояние на следующий день, а умный но бедный, видимо, не в том направлении применяет свой ум (или в том, и деньги для него не важны и он Перельман). Но интеллект перестает быть фактором и качеством для успеха в мире. Интеллект обесценивается, потому что интеллект машины стоит в тысячи раз дешевле и его в скоро будет в тысячи раз больше, чем всех людей вместе взятых. При этом, я считаю что именно капитал станет ценнее. Если мы верим в прогнозы роста мирового ВВП в десятки % (а это имеет высокие шансы IMO), то это должно сопровождаться ростом активов (земли, equities, compute, даже частично крипты) в разы. Условный S&P (за вычетом компаний, который умрут от ИИ) должен расти не 10% CAGR, а 30-50% CAGR или больше 20% после инфляции. Проблема в том, что чтобы заработать на росте капитала, необходимо иметь капитал или брать долг но под какой-то солидный залог.

🚀 Динамика рынка Индекс Мосбиржи падает на 1,1% с начала торгов 🔥 Общий фон: нефть снова давит Главный драйвер дня — падение нефти. Brent дешевеет и торгуется по $97 за баррель. Дональд Трамп заявил, что "открыт к идее" встречи с президентом Ирана Масудом Пезешкианом. Эта новость была воспринята как очередной сигнал к деэскалации на Ближнем Востоке, что и повлияло на снижение нефтяных котировок. Для IMOEX, у которого значительную часть занимают нефтегазовые компании, это минус. Давление усиливают риски для российского экспорта. Индийские НПЗ могут сократить закупки из-за нового закона США и угрозы пошлин. В сентябре импорт из РФ может опуститься до 1,9 млн баррелей в сутки, минимума с апреля. Геополитика дает неоднозначный сигнал. Пресс-секретарь президента Дмитрий Песков заявил, что Москва открыта к возобновлению трехсторонних переговоров по Украине, но пока "нет никаких подвижек". 📈 Растут • Астра; • Интер РАО; • Русгидро; • РенСтрах; • Хэдхантер. 📉 Падают • Россети; • ММК; • ВК; • Фосагро; • Совкомбанк. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX