Citrini ще не вщухли, і ринок все ще сперечається про що?

Автор: SpecialistXBT

Оригінальна назва: Citrini ще не закінчився

Відмінні статті здатні змусити ринок плутати «сценарне моделювання» з «пророчими передбаченнями».

22 лютого 2026 року з’явився звіт під назвою «Глобальна криза розвідки 2028 року», який викликав бурхливу реакцію у соцмережах та фінансових колах, його переглянули понад 27 мільйонів разів. У день публікації акції IBM впали на 13%, DoorDash, American Express, KKR та інші компанії — більш ніж на 6%.

Цей звіт створив засновник Citrini Research Джеймс ван Гелен. Цей 33-річний дослідник має понад 180 тисяч підписників у X, його Substack — найпопулярніший серед фінансових авторів, основна тема — акціонерні інвестиції та глобальні макроекономічні дослідження. Стиль його викладу відомий міжіндустріальними асоціаціями та горизонтальними асоціаціями, реальний інвестиційний портфель з 2023 року приніс понад 200% доходу. Звіт у формі сценарного моделювання уявляє майбутнє 2028 року: за два роки штучний інтелект масово замінює білого комірця, що спричиняє скорочення споживання, дефолти програмних активів, кредитний стиснення, і врешті-решт — економіку у стані «технічного буму» та «соціального занепаду» одночасно. Відкриваючи статтю, ван Гелен зазначає: «Ця стаття описує можливий сценарій, а не пророчество». Однак ринок явно не має терпіння розрізняти ці поняття.

Проте, більш цікавою за короткочасну паніку є широка дискусія, яку ця стаття викликала за останні кілька днів. Від академічної спільноти до інвестиційних кіл, від Уолл-стріт до китайського інтернету — з’явилися десятки відповідних статей з різних точок зору. Можливо, з урахуванням «розбіжностей і перехресть» у поглядах ми зможемо скласти більш чітке уявлення про майбутнє.

Що каже Citrini

Логіка Citrini у статті досить проста: прорив у можливостях штучного інтелекту призводить до масової заміни білого комірця → зростання безробіття спричиняє скорочення споживання → структуровані фінансові продукти на основі SaaS зазнають дефолтів → кредитний стиснення поширюється на широку фінансову систему → економіка входить у стан «технічного буму» та «соціального занепаду» одночасно.

Кожен ланцюг причинно-наслідкових зв’язків не є вигаданим. Однак, щоб поєднати їх у цілісну картину і передбачити кризу, потрібно зробити низку досить радикальних припущень.

Існує багато способів розбити цю ланцюг. Ми розглянемо три ключові точки: швидкість і масштаб заміни робочої сили, механізми передачі колапсу попиту, ймовірність фінансової кризи, — і подивимося, які суперечності виникають у кожному з цих аспектів.

Не руйнуй — щоб збудувати

Початок сценарію Citrini — масова заміна білого комірця штучним інтелектом. У його уявленні цей процес у 2026–2028 роках різко прискорюється, першими під удар потрапляють юристи, фінансові аналітики, розробники програмного забезпечення, працівники сфери обслуговування.

Зміна у витратах компаній на закупівлю моделей AI та на онлайн-платформи для працівників, згрупована за рівнем AI-експозиції галузей

Є докази, що підтверджують цю точку зору Citrini. Емпіричне дослідження Біка, Бландін і Демінга на основі корпоративних витрат показало, що після виходу ChatGPT компанії з високим рівнем AI-експозиції (тобто ті, що раніше витрачали найбільше на онлайн-робочу силу) значно збільшили витрати на постачальників моделей AI і одночасно зменшили витрати на онлайн-робочу силу, зменшення склало близько 15%. Важливо, що цей процес не є «еквівалентною заміною» — кожен долар, витрачений на робочу силу, супроводжується додатковими 0,03–0,30 доларами витрат на AI. Іншими словами, AI виконує ту ж роботу значно дешевше.

Однак, можливо, Citrini перебільшує швидкість змін. Контраргументи наводять приклад ринку нерухомості у США: хоча технології давно здатні суттєво зменшити кількість агентів, у цій галузі досі працює понад 1,5 мільйона людей. Інституційна інерція, регуляторні бар’єри, внутрішньогалузеві інтереси — це набагато міцніша оборона, ніж технології. Вони вважають, що Citrini недооцінює «інституційний потенціал» опору.

Ще один аргумент — дослідження Кімбала, Басу і Фернальда 1998 року, яке показує, що технологічний шок у історії зазвичай стимулює позитивний ефект на пропозицію — короткостроково може спричинити структурні зміни у зайнятості, але довгостроково створює значний додатковий обсяг виробництва, що перевищує втрати робочих місць.

Історія кожної хвилі поширення універсальних технологій підтверджує, що процес від лабораторії до широкого впровадження завжди значно повільніший за швидкість розвитку самої технології. Електрика поширювалася 30 років, щоб досягти 50% проникнення у домогосподарства, телефон — 35 років, навіть швидкісні смартфони потребували 5 років. Можливо, здатність AI руйнувати галузі вже є, але розрив між технічним потенціалом і здатністю системи його засвоїти — це перешкода, яку не здолати лише технологією.

Другий важливий аспект — це зниження попиту: безробіття → зменшення доходів → скорочення споживання → зниження прибутків компаній → додаткові скорочення.

Citrini у цій частині плутає дефляцію з боку попиту і з боку пропозиції. Перша — зменшення купівельної спроможності споживачів, друга — зниження виробничих витрат через технологічний прогрес. Зниження цін під впливом AI — це швидше другий сценарій, схожий на цінову динаміку електроніки та телекомунікацій за останні десятиліття. Деякі аналітики вважають, що «парадокс Джевонса» залишиться чинним: коли AI знизить вартість юридичних консультацій, медичних діагностик, розробки софту, попит, раніше обмежений високими цінами, звільниться і почне стрімко зростати. Також «парадокс Моравіка» — для машин справжні труднощі не у складних логічних задачах або обробці великих даних, а у людських рухах, сенсорному сприйнятті та емоційній комунікації. Це означає, що фізична праця і сфери обслуговування, що вимагають тонкої чутливості, можуть бути більш стійкими, ніж здається.

Проте, «парадокс Джевонса» може і не спрацювати. Професор економіки Чиказького університету Алекс Імас вказує, що якщо AI автоматизує більшу частину праці і доходи від праці зменшуються, то хто купуватиме ці високоефективно вироблені товари і послуги? Це зачіпає механізм розподілу. Коли виробничі можливості стають майже безмежними, а ефективний попит зосереджений, ми можемо зіткнутися не з рецесією, а з дисбалансом, який ще не описаний у підручниках — матеріальні блага є, але купити їх не може хто-небудь.

Заглядаючи за межі

Найбільший розрив у сценарії Citrini — це перехід від удару по зайнятості до фінансової кризи. У його уявленні, структуровані фінансові продукти на основі SaaS (він називає їх «Software-Backed Securities») зазнають масових дефолтів у процесі AI-революції, що викликає кризу, схожу на 2008 рік.

Проте, критики зауважують, що порівнювати з 2008 роком неправильно: рівень заборгованості у сучасних американських корпорацій набагато здоровіший, банківська система — міцніша після реформ Dodd-Frank і стрес-тестів.

Порівняно з передкризовим 2008 роком, сучасна фінансова система США має значно кращі показники стійкості: рівень капіталу першого рівня зросла з 8,1% до 13,7%, борги домогосподарств у співвідношенні з доходами знизилися з 130% до 97%, рівень проблемних кредитів — з 1,4% до 0,7%.

Навіть якщо деякі SaaS-компанії справді зазнають зниження доходів, їх масштаб недостатній для системної кризи. Колишній фінансовий аналітик Bloomberg Нік Сміт вважає, що Citrini робить поширену помилку, екстраполюючи мікроекономічні галузеві шоки у макроекономічний системний ризик. За його словами, у разі колапсу попиту уряд має інструменти — фіскальна політика. Якщо безробіття справді зросте, держава здатна і має намір застосувати масштабні стимули для підтримки попиту.

Реакція інституцій теж, ймовірно, недооцінена. Наприклад, у відповідь на пандемію COVID у 2020 році, коли 11 березня ВООЗ оголосила пандемію, за 16 днів був ухвалений і підписаний закон CARES на 2,2 трильйони доларів. За наступний рік США запустили фіскальні стимули на 5,68 трильйона доларів, що становить близько 25% ВВП 2020 року.

Якщо AI справді викличе масове безробіття у описаних масштабах, політика швидше за все не залишиться осторонь.

Крім того, є й більш фундаментальні зауваження. Техно-апокаліптичні сценарії часто виникають через недовіру до людської сутності. Citrini у своїй моделі зображує ринок як безлюдну машину, яка сама по собі розвиває «причинно-наслідкові» ланцюги до краху. Насправді ж економіка — це складна система, яка визначається законами, інституціями, політикою, культурою, ідеологією. Вони глибоко впливають на те, як суспільство засвоює технологічні зміни.

Згода і розбіжності

Ми можемо спробувати позначити кілька спільних точок і розбіжностей.

Практично всі погоджуються, що AI вже змінює і буде змінювати структуру попиту на білого комірця, і ця зміна неминуча. Розбіжності — у швидкості і масштабах. Також, більшість визнає, що перехідний період буде болісним і не слід ігнорувати його. І, нарешті, якість і швидкість політичних реакцій багато в чому визначать кінцевий результат.

Розбіжності — у глибших логічних основах. Одні вважають, що цей технологічний шок може бути швидшим і масштабнішим за будь-який історичний досвід, тому порівняння з минулим — недоречні; інші — більше довіряють здатності інституцій адаптуватися і повторювати історію.

Підсумки

Загалом, у статті Citrini багато недоліків: надто щільна логіка, недооцінка інституційної реакції, перехід від мікро-до макроекономіки без достатніх аргументів. Але найголовніше — це, можливо, недооцінка людської природи: вона передбачає статичне інституційне середовище, у якому технології швидко і безперешкодно руйнують усе. Історія техно-апокаліпсисів показує, що вони часто базуються на логіці, яка здається бездоганною, але майже всі ігнорують «людину». Людська складність, її трения, резерви, і ті, здавалося б, неефективні інституції — це потужний розподілений механізм опору. У нас є час уникнути сценаріїв катастрофи, якщо ми не дозволимо їм налякати нас самих.

Але оптимістичні історії? «Парадокс Джевонса» — це спостереження за довгостроковими тенденціями. «Парадокс Моравіка» — попереджає, що фізична праця ще безпечна, але не каже, що робити з білого комірця, яких замінили. Історичні аналогії корисні, але історія ніколи не повторюється дослівно — вона лише римами. Оптимізм потребує часу для перевірки, а ми вже на старті цього випробування.

Кінцева відповідальність за апокаліпсис — у страху. Створюйте власний розуміння, беріть на себе ризики, керуйте позиціями, а не занурюйтесь у безліч «пророцтв».