Почему бум вокруг ИИ напоминает голландскую болезнь и чем вся эта ситуация угрожает мировой экономике
Тотальный пи***дец передел
Если посмотреть на инвестиционную структуру экономики, примерно с середины 2025 года начинают проявляться признаки механизма, сильно смахивающего на голландскую болезнь. Только теперь речь идет не о нефти, газе или золоте.
Связана она с AI. И не сулит мировой экономике ничего хорошего. Американской — особенно.
Что происходит. Сначала напомню, что такое «голландская болезнь».
В классическом виде она выглядит так:
- Появляется сверхдоходный сектор: например, нефть, газ или золото.
- Деньги, инвестиции и лучшие специалисты массово перетекают туда.
- Остальная экономика постепенно деградирует.
- Производительность вне этого сектора растет медленнее.
- После окончания бума страна остается с ослабленной экономикой.
Нидерланды столкнулись с этой проблемой после открытия в 1959 году Гронингенского газового месторождения. Экспорт газа резко вырос, в страну потекла иностранная валюта, гульден укрепился. Экспорт других товаров стал менее выгодным, в промышленности начался спад, выросла безработица.
Позже похожий «эффект Гронингена» наблюдался и в других странах. Например, в Великобритании в конце 1970-х после разработки нефтяных месторождений в Северном море или в Канаде в 2014 году из-за притока капитала в разработку нефтеносных песков.
То, что творится сейчас с AI, сильно похоже. Только хуже.
Давайте посмотрим, что там на самом деле происходит. Лично мне в глаза бросается сразу несколько симптомов. И там уже не то что где-то бумкнуло — реальный набат.
По ком звонит колокол
Первый звоночек прозвенел во второй половине 2025-го. В сентябре в The Washington Post вышел полный недоумения и обеспокоенности материал.
Как же так, вопрошал автор, десятилетиями определяющим фактором роста американской экономики был потребительский сектор, а тут вдруг оказалось, что из 1,6% роста экономики за первое полугодие 2025 года две трети пришлось на инвестиции в сфере ИИ. А именно на разработку ПО, закупку оборудования (прежде всего чипов) и строительство гигантских центров обработки данных.
И если вам кажется, что цифры выглядят странно, то вам не кажется.
Потому что ИТ-рынок составляет 6% американского ВВП, а потребительский — около 70%. Но именно инвестиции в AI обеспечили практически весь экономический рост страны. Без них экономика США прибавила бы около 0,1%.
Нет ли здесь признаков надвигающейся катастрофы, вопрошает автор?
Отвечаю: AI стал главным получателем капитала даже не вчера. И хер с ним, что существенная часть роста ВВП обеспечивается инвестициями в AI-инфраструктуру: ЦОД, программное обеспечение и вот это все. Презабавнее другое.
Капитал направляется не туда, где выше общественная отдача, а где выше ожидания инвесторов. То есть весь финансовый движ, который сегодня разгоняет крупнейшую экономику мира, — это ИИ.
Налицо зависимость от одного драйвера. Причем драйвера очень узкого и с вопросиками.
Подобные ситуации уже были. Вспомните крах рынка доткомов конца 1990-х, крипторынок, недвижимость в США в 2005-2008 годах. А до этого — железнодорожный бум XIX века. Все они были сверхинвестированы.
Но едем дальше.
AI-аппетит
Вообще ИИ оказался крайне прожорливым. Он начал вытягивать ресурсы из реальной экономики. Буквально. Например, электроэнергию.
Пример, кстати, показательный. Если еще полгода назад можно было говорить лишь о перераспределении инвестиций и человеческого капитала (крупнейшие AI-компании начали глобальную охоту на инженеров и специалистов по машинному обучению, предлагая такие компенсации, с которыми большинству отраслей даже конкурировать крайне сложно), сегодня ИИ уже пылесосит вполне материальные ресурсы.
Аппетиты современных ЦОД настолько велики — у лидера индустрии OpenAI они измеряются гигаваттами, — что технологические гиганты буквально скупают любые доступные генерирующие мощности.
Но проблема в том, что новые электростанции невозможно построить быстро. На это уходят годы.
Репортеры Tom's Hardware в октябре 2025 года выяснили, что строительство одной атомной электростанции в США по нынешним ценам обходится примерно в $50 млрд. Для простоты исчислений такая станция в среднем и дает тот самый гигаватт. Средний цикл строительства — около семи лет.
Но вычислительные мощности нужны сейчас.
И рынок нашел временное решение, еще несколько лет назад выглядевшее если не извращением, то уж инженерной экзотикой точно.
Для энергоснабжения дата-центров AI-компании стали использовать мобильные электростанции на базе авиационных газотурбинных двигателей. То есть оборудование, ранее создававшееся для пассажирской авиации, теперь обеспечивает работу искусственного интеллекта.
По оценкам Siemens Energy, около 60% новых заказов на крупные газовые турбины связано именно со строительством AI-центров обработки данных. Очередь растянулась до 2028 года у американской General Electric и до 2030 года — у японской Mitsubishi. И только за возможность попасть в эту очередь некоторые подрядчики платят $25 млн, сообщает Tom's Hardware.
Получается, одна отрасль вытягивает с мирового рынка мозги, производственные мощности, оборудование, инфраструктуру и электроэнергию, а все остальные сектора вынуждены конкурировать с ней за ограниченные ресурсы. Разве это не похоже на структурный перекос экономики? Причем происходящий буквально на наших глазах?
И чем «успешнее» этот процесс будет сегодня, тем сильнее может статься дефицит ресурсов в других секторах завтра.
Тюльпаномания XXI-го века
Однако в случае с AI есть принципиальное отличие.
В традиционной модели экономика получает сверхдоходы благодаря природному ресурсу. Именно экспортная рента становится причиной классической голландской болезни.
AI не производит ренту.
Более того, его долгосрочная экономическая отдача до сих пор остается предметом оживленных дискуссий. Большая часть сегодняшних инвестиций опирается не на уже достигнутую производительность. Все ожидания вокруг ИИ связаны с его гипотетической будущей эффективностью.
Такое экономическое явление называют неэффективным распределением капитала — capital misallocation. Так экономисты называют ситуацию, при которой инвестиции направляются не в наиболее продуктивные проекты, а туда, где выше ожидания инвесторов, сильнее общественный ажиотаж или мощнее административная поддержка.
Какое вообще «черное золото»? Мы наблюдаем, как поток финансовых вливаний направляется не в производительность, а в ожидание производительности. Весь кипиш возник вокруг будущей ценности. Хорошо, если не эфемерной.
Но именно эти ожидания уже определяют объем денег и готовность рынка финансировать практически любые проекты с искусственным интеллектом. А остальные отрасли конкурируют не между собой, а с AI. По сути — с одним сектором.
Честно говоря, это уже смахивает на структурную деформацию экономики. Пузырь доткомов выглядел примерно так же.
Возможно, я ошибаюсь. Но если моя гипотеза хотя бы наполовину верна, мы наблюдаем первые симптомы голландской болезни. Причем совершенно новой разновидности.
Я окрестил ее когнитивной голландской болезнью. И вполне может статься, что связана она уже не только с экономикой США, но и со всей структурой мировой экономики.
ИИ стал универсальным магнитом ресурсов. А подобное несомненно приведет к временному ослаблению множества других отраслей (по-крайней мере способно), даже если сам AI в долгосрочной перспективе окажется всего лишь фундаментальной технологией.
Новое старое
История абсолютно не умеет придумывать новые сценарии.
В 1990-е рынок был уверен, что интернет навсегда изменит экономику. И оказался прав. Ошибся только в сроках и цене ожиданий.
В 2008 году все были убеждены, что недвижимость может дорожать бесконечно. Итог мы помним.
Сегодня мы столь же искренне верим, что искусственный интеллект изменит мир. И, скорее всего, снова не ошибаемся. Вопрос лишь в том, не переплачивает ли человечество сегодня за будущее, которое наступит значительно позже, чем рассчитывают инвесторы. Успеет ли производительность ИИ-экономики вырасти раньше, чем закончится терпение инвесторов?
Каждые восемь-десять лет мировая экономика болезненно избавляется от завышенных ожиданий. Бум доткомов, ипотечный кризис, китайский фондовый пузырь…
В следующем цикле мы с вами живем прямо сейчас. И, возможно даже, не обнулимся целиком и полностью. Но если лет через двадцать в учебниках экономики рядом с тюльпаноманией XVII века, железнодорожным бумом XIX века и пузырем доткомов появится глава о «нейросетевой лихорадке» XXI века, меня это совершенно не удивит.
