Крупнейшие состояния могут скрываться не в чипах и языковых моделях, а в рынках, которые Кремниевая долина попросту не замечает — от системы Medicaid до трудоустройства бывших заключённых.
Автор статьи Роланд Фрайер, профессор экономики Гарварда, основатель Equal Opportunity Ventures и старший научный сотрудник Manhattan Institute — рассказывает, что провёл значительную часть лета в разговорах с руководителями технологических компаний об искусственном интеллекте. По его наблюдению, чаще слова «ИИ» в этих беседах звучит только слово «изобилие», а сразу за ним — «социализm», обычно произносимое с недоумением: технологические лидеры не понимают, почему так много американцев, особенно молодых, тянутся к экономической системе, повсюду доказавшей свою несостоятельность. Фрайер начинает подозревать, что их энтузиазм по поводу изобилия и их недоумение по поводу симпатий к социализму связаны между собой.
Идея «изобилия» звучит соблазнительно: интеллект дешевеет, производительность растёт, научные открытия ускоряются, люди живут дольше и богаче. Но стоит автору задать один вопрос — изобилие для кого именно и кто это решает, — как разговор обычно быстро сворачивается, замечает он с иронией.
Не вопрос перераспределения, а вопрос выбора задач
Фрайер подчёркивает: он спрашивает не о том, как делить богатство, которое создаст ИИ (налоги, безусловный доход и подобные схемы), а о более раннем вопросе — что именно мы вообще собираемся создавать с помощью ИИ. Прежде чем делить плоды, предприниматели и инвесторы должны решить, какие проблемы стоит решать.
Он описывает нынешнюю ситуацию как настоящую золотую лихорадку, приводя примеры крупных раундов финансирования ИИ-стартапов на посевной стадии с оценками в миллиарды долларов. По словам уважаемых им технологических руководителей, сейчас просто слишком много денег можно заработать здесь и сейчас, чтобы отвлекаться на что-либо ещё.
Автор признаёт, что у такого подхода есть разумное обоснование: понятие «инвестиции в ИИ» объединяет очень разные ставки — базовые модели, чипы и вычисления, физическую инфраструктуру и прикладные решения. Технологические революции нередко сначала строят инфраструктуру, и лишь потом становится ясно, какие приложения она сделает возможными. Возможно, по-настоящему трансформационные применения ИИ ещё просто не появились. Но если мы их только ищем, то важно, где именно мы ищем — и кто ищет.
Что упускает Кремниевая долина
Фрайер задаётся вопросом: что, если Кремниевая долина смотрит не туда — не потому, что у неё есть моральный долг спасать мир, а потому что крупнейшие состояния могут скрываться именно в тех проблемах, которые она игнорирует. Он приводит цифры: расходы программы Medicaid превысили 900 млрд долларов в 2024 году, а, по оценке Gallup, недостаточная вовлечённость сотрудников обходится американской экономике примерно в 1,9 трлн долларов упущенной производительности. Автор недоумевает, почему проблемы подобного масштаба не привлекают больше внимания в Кремниевой долине.
Ссылаясь на исследование Элиаса Эйнио, Джоша Фенга и Хавьера Харавеля, принятое к публикации в American Economic Review, Фрайер отмечает: инноваторы непропорционально часто создают продукты для людей, похожих на них самих — по полу, доходу и возрасту, — даже с учётом размера рынка. Женщины-предприниматели создают продукты с заметно более высокой долей женской аудитории, чем мужчины в той же категории; выходцы из состоятельных семей чаще создают продукты для состоятельных потребителей. Особенно показательно, что предприниматели, во время учёбы столкнувшиеся с менее обеспеченными сверстниками, с большей вероятностью впоследствии заходят в отрасли товаров первой необходимости. Похожая закономерность прослеживается и в биомедицинских инновациях: женщины-изобретательницы непропорционально чаще создают разработки, связанные со здоровьем женщин.
Founder-market fit и его тёмная сторона
В венчурном мире это явление называют «соответствием основателя рынку» (founder-market fit): предприниматель, лично столкнувшийся с проблемой, знает то, чего не знают посторонние, — что действительно причиняет неудобства, за что клиенты готовы платить, какими обходными путями они уже пользуются и какое элегантное решение развалится при первом столкновении с реальностью.
У этого давно известного венчурного принципа, отмечает Фрайер, есть неприятное следствие: если определённые категории американцев редко становятся основателями стартапов с венчурным финансированием, то проблемы, которые они понимают изнутри, реже превращаются в идеи для бизнеса. При этом сами венчурные инвесторы прекрасно умеют использовать этот принцип там, где видят рынок: в оборонной отрасли они ценят основателей, разбирающихся в вооружениях, закупках и работе Пентагона, — успех таких компаний, как Anduril, подтверждает правоту этой стратегии. Просто, иронизирует автор, инвесторы лучше умеют находить основателей, разбирающихся в ракетах, чем в Medicaid.
Наблюдения из аудитории Гарварда
Автор описывает собственный опыт преподавания курса «Использование рынков для решения социальных проблем» в Гарварде, где студенты в качестве итогового проекта выбирают важную социальную проблему и строят вокруг её решения компанию. По его словам, выбор студентов весьма показателен: в прошлом семестре одна команда, которую возглавляла пережившая рак студентка, предложила ИИ-координатора помощи онкологическим пациентам, тогда как другая команда была всерьёз обеспокоена отсутствием доставки горячего печенья в Гарвард-сквер в три часа ночи и в качестве решения предложила соответствующий сервис.
За почти десять лет преподавания, признаётся Фрайер, ни один студент ни разу не пожаловался на то, как тяжело получать государственные пособия, искать работу после освобождения из тюрьмы или руководить полицейским участком с устаревшим программным обеспечением. Дело не в эгоизме его студентов — многие из них просто никогда не сталкивались с подобными системами. А соответствия основателя рынку не может быть на рынке, которого ты никогда не встречал.
Как в этом может помочь ИИ
Именно поэтому, пишет автор, он вместе с Биллом Хелманом основал венчурный фонд: они верили, что предприниматели, понимающие незамеченные рынки, способны построить огромные компании. Традиционный венчурный капитал часто считал такие рынки заведомо плохими, а импакт-инвесторы рассматривали их как достойные цели, требующие смириться с более низкой доходностью; авторы фонда считали, что и те, и другие неверно оценивают возможности.
Искусственный интеллект, по мнению Фрайера, делает эту ставку куда более интересной, меняя обе стороны уравнения — кто может основать компанию и какой бизнес способен масштабироваться. Долгие годы венчурный подход считал дефицитным ресурсом именно техническую экспертизу: найти талантливого инженера и выстроить вокруг него всю остальную компанию. ИИ не делает инженеров ненужными, но способен удешевить часть технической реализации — и сделать глубокое знание рынка относительно более ценным.
До недавнего времени человек, проработавший 20 лет в администрировании программ Medicaid и понимающий своего клиента лучше почти кого угодно в мире, практически не имел шансов основать софтверную компанию. Сегодня ИИ способен помочь ему создать прототип, проанализировать данные, написать код и продвинуться весьма далеко ещё до найма большой технической команды.
Меняет ИИ и то, какой бизнес способен достичь венчурного масштаба. Такие сферы, как навигация по льготам, карьерный коучинг и ведение социальных дел, традиционно были трудоёмкими: если для обслуживания вдвое большего числа клиентов нужно вдвое больше сотрудников, юнит-экономика не сходится. Сервисы, построенные на базе ИИ изначально, способны разорвать эту зависимость.
Не меньше жадности, а больше воображения
Фрайер подчёркивает: он не призывает Кремниевую долину быть менее жадной или выбирать Medicaid вместо ракет — напротив, он призывает быть жаднее, поскольку серьёзные деньги можно заработать и там, и там.
Это возвращает его к другому часто звучащему слову — «социализм». По наблюдению автора, его друзья из технологической индустрии с восторгом говорят об изобилии, неохотно обсуждают, кому оно достанется, и искренне недоумевают, почему столько американцев тревожатся об ИИ и ставят под сомнение капитализм. Сам он, в свою очередь, недоумевает по поводу их недоумения.
Он приводит статистику: почти 8 из 10 американцев ожидают, что ИИ сократит число рабочих мест в США в ближайшее десятилетие; членство в организации «Демократические социалисты Америки» 4 июля достигло рекордных 120 000 человек. При этом, по данным Gallup, положительно оценивают капитализм 54% американцев (против 60% в 2021 году), тогда как свободное предпринимательство поддерживают 81%, а малый бизнес — 95%. Отсюда вывод автора: возможно, американцы разочаровываются не в рынках как таковых, а в тех рынках, которые видят вокруг себя.
Заключение: развилка для будущего
Автор предлагает представить, что оптимисты в отношении ИИ правы и технология действительно создаст колоссальное богатство и производительность, а товары и услуги, прежде доступные только состоятельным людям, станут дешёвыми почти для всех. Но это обещание сбудется, только если предприниматели начнут строить решения не только для людей, похожих на самих себя.
Если одна часть Америки с помощью ИИ устранит любые неудобства и без того комфортной жизни, а другая по-прежнему будет тратить полдня, пытаясь разобраться, положены ли ей продуктовые талоны, не стоит удивляться, если вторая группа придёт к выводу, что капитализм её подвёл — и потребует от государства поделить это изобилие по-другому.
Настоящей трагедией, заключает Фрайер, было бы обвинять в этом капитализм — тогда как истинная причина будет в нехватке воображения. Искусственный интеллект создаст изобилие; вопрос лишь в том, насколько большим оно окажется и для кого именно, — и зависит это от того, продолжит ли Кремниевая долина решать уже знакомые ей проблемы или научится замечать те, которых пока не видит.
