«Я не согласен с тем, что рынок ИИ сейчас перегрет»

С 4 по 6 июня Т-Банк в рамках своего 20-летия в третий раз откроет в Санкт-Петербурге «Т-Двор» — пространство для дискуссий о технологиях будущего, мире и бизнесе, каким он может стать через несколько десятилетий и даже столетий. Кирилл Петров, сооснователь и CEO Just AI — о том, как новым поколениям сохранить критическое мышление в эпоху гигантских инвестиций в ИИ.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— На фоне многомиллиардных вложений в ИИ-технологии по всему миру некоторые эксперты предупреждают о том, что этот рынок сильно переоценен. Где, на ваш взгляд, граница оправданных вложений в эти технологии?

— Я не согласен с тем, что рынок ИИ сейчас перегрет. Еще год назад главный аргумент скептиков звучал так: «Инвестиции в инфраструктуру измеряются триллионами, а где же выручка от прикладных решений?» Сегодня ответ уже виден в цифрах: OpenAI в 2025 году вышла на годовой run-rate более $20 млрд (с $6 млрд в 2024-м), а к февралю 2026-го показатель достиг $25 млрд.

Anthropic за тот же период совершил рывок практически в десять раз: с $1 млрд в начале 2025 года до ~$30 млрд run-rate в марте-апреле 2026 года; собственный прогноз компании по выручке 2027 года — около $55 млрд. Это уже не «хайп», а объективный рост, отражающий реальную способность моделей встраиваться в бизнес-процессы — кодирование, агентные сценарии, мультимодальные сервисы (Veo, Nano Banana Pro), углубленный ризонинг.

При этом нужно признать: хоть рост выручки реален, но юнит-экономика пока не сошлась. OpenAI сжигает порядка $17 млрд в год и, по прогнозам, потратит свыше $100 млрд до конца десятилетия, не выйдя на прибыльность. При валовой марже около 48% операционная маржа остается отрицательной.

Параллельно идут колоссальные вложения в инфраструктуру: по оценкам Dell’Oro и McKinsey, CapEx на дата-центры в 2026 году превысит $1 трлн, а кумулятивно к 2030 году в мире потребуется порядка $7 трлн капитальных вложений. Глобально я оцениваю этот цикл инвестиций в $2–3 трлн в ближайшие годы и до $7 трлн — к концу десятилетия. Все это не повод говорить о пузыре, но это повод говорить о горизонте. Рынок ИИ не переоценен с точки зрения долгосрочного потенциала. Но вопрос о том, когда инфраструктурные вложения начнут окупаться, остается открытым — и именно здесь проходит граница между обоснованными инвестициями и ставками на опережение.

— Одновременно с высокими ожиданиями относительно эффективности ИИ нарастают демографические проблемы в мире, и это серьезный удар по рынку труда. Сможет ли ИИ компенсировать дефицит рабочей силы и обеспечить глобальный экономический рост?

— Да, ИИ способен в значительной мере закрыть демографическую яму. Уже сейчас агенты замещают целые классы офисных задач: от анализа документов до написания кода (Claude Code за полгода вышел на run-rate $2,5 млрд). И это только начало: Goldman Sachs оценивает вклад генеративного ИИ в глобальную производительность труда в 1,5% в год на протяжении следующего десятилетия, а McKinsey — в $2,6–4,4 трлн ежегодно. Это примерно как добавлять к мировой экономике еще одну Германию каждый год.

Я думаю, что в краткосрочной перспективе — три-четыре года — сохранится дефицит «ручного» труда: строители, электрики, операторы станков. Но появление гуманоидных платформ (Unitree, уже отгрузивший около 5,5 тыс. единиц в 2025 году, Figure AI с пилотом на BMW, Boston Dynamics с Atlas 3) делает реальным массовое внедрение роботов на заводах уже к концу десятилетия. Tesla Optimus пока не выполняет полезной работы на производстве по собственному признанию компании, но траектория отрасли очевидна.

Но как ни странно, настоящий вызов — обратный, и он глубже, чем кажется. Исторически технологические революции — паровая машина, электричество, интернет — создавали новые рабочие места быстрее, чем уничтожали старые. С ИИ этот механизм может не сработать, потому что впервые автоматизируются не физические операции, а когнитивные — именно те функции, в которые уходили вытесненные с заводов рабочие в прошлые волны автоматизации. Масштаб виден уже сейчас. В ноябре 2025 года McKinsey радикально пересмотрел собственный прогноз: если в 2023 году речь шла о 30% задач к 2030 году, то теперь — о 57% рабочих часов в США, которые технически автоматизируемы уже сегодня, причем 44% из них приходится именно на нефизический, офисный труд. Около 40% американских профессий — это роли, состоящие преимущественно из задач, выполнимых одним только программным агентом: административная поддержка, паралигалы, базовый код, операционные функции. CEO Anthropic Дарио Амодеи прогнозирует, что до половины всех начальных офисных позиций в консалтинге, юриспруденции, финансах исчезнут в горизонте 1–5 лет; внутренние исследования его же компании показывают потенциал замещения свыше 90% задач в административной работе. Новые профессии появятся, но вопрос в том, успеют ли образовательные системы и рынок труда адаптироваться быстро.

Именно поэтому перед обществом встают вопросы, которые еще недавно казались теоретическими: безусловный базовый доход, сокращение рабочей недели, системы массового переобучения, новые форматы занятости и распределения создаваемой ИИ ценности. Это, пожалуй, главный социально-экономический вызов ближайших лет, и ответа на него пока нет ни у кого.

— Согласны ли вы с тезисом о том, что AI лишает молодое поколение шанса на критическое мышление и забирает мотивацию к знаниям и фактчекингу?

— Лишь отчасти. Скорее мы наблюдаем смену когнитивной парадигмы, аналогичную появлению Google: тогда наша память «аутсорсилась» наружу, теперь то же самое происходит с процессом рассуждения. Важно понимать, что проблема не в самом ИИ, а в установке пользователя. Исследование Microsoft 2025 года среди работников умственного труда показало четкую обратную зависимость: чем выше доверие к ИИ, тем ниже критическое мышление. И наоборот: чем выше уверенность человека в себе, тем активнее он мыслит критически даже при работе с ИИ. Это меняет постановку вопроса: задача не в том, чтобы ограничить доступ к технологии, а в том, чтобы формировать правильную установку к ней.

А вот еще интересная статистика для размышления — в 2025 году 60% американских студентов, использующих ИИ для учебы, сами выражают обеспокоенность его влиянием на критическое мышление. Молодые люди осознают риск — они не пассивные жертвы технологии, а люди, которым нужны не запреты, а инструменты осознанной навигации. Поэтому я вижу два встречных тренда. Первый — риск когнитивной зависимости: исследования показывают, что длительное использование ИИ без осознанности может приводить к снижению памяти и аналитических способностей, даже если в краткосрочной перспективе результаты улучшаются. ИИ здесь как обезболивающее: снимает симптом, но при бесконтрольном применении формирует зависимость. Второй — рост мотивации у любознательных: сложные знания становятся достижимыми, появляется вкус к глубине.

— Можно ли этому противостоять?

— Критическое мышление в эпоху ИИ — это уже не то же самое, что критическое мышление в эпоху Google. Тогда вопрос был «где найти информацию и насколько ей доверять». Сейчас вопрос другой: как сформулировать задачу, как оценить качество ответа модели, как отличить уверенную ошибку от верного вывода. Это новый вид грамотности AI literacy — и он не возникает сам по себе. Страны и школы, которые включат его в базовую программу раньше остальных, возможно, получат поколение, для которого ИИ станет катализатором развития.

Главный фактор остается прежним — любопытство, интерес и личная ответственность. Если они есть, ИИ становится мощнейшим инструментом развития. Если нет, то самым эффективным способом не думать.

Ольга Иванова, Юлия Селиванова