Vibe Economics
Материалы занятия · цифровая трансформация мировой экономики

ИИ — новая волна цифровой трансформации

Подробная версия презентации: семь блоков, графики, вопросы для обсуждения и шпаргалка цифр для кейсов. Цифры — на октябрь 2026 года, источники в конце.

Блок 1

От цифровизации к ИИ

На прошлой лекции мы разбирали Digital Evolution Scorecard — рейтинг 90 экономик по 160 индикаторам. Он смотрит на четыре фактора цифровой эволюции. Генеративный ИИ меняет все четыре одновременно — поэтому его и называют новой волной цифровой трансформации.

Спросготовы ли люди и компании пользоваться цифровым. ИИ: миллиард пользователей ChatGPT в неделю
Предложениеинфраструктура и вычисления. ИИ: дата-центры, мощность ИИ-ЦОДов в мире — 29,6 ГВт
Институтызаконы и действия государства. ИИ: AI Act в ЕС, закон 243-ФЗ в России
Инновацииталанты, капитал, связка «вуз — бизнес». ИИ: $581,7 млрд корпоративных инвестиций за 2025 год

Как ИИ вошёл в экономику

Обсудим: какой из четырёх факторов в России сейчас тормозит внедрение ИИ сильнее всего — и почему?
Блок 2

Масштаб: скорость, деньги, гонка

53%населения начали пользоваться генеративным ИИ за три года после выхода на массовый рынок — быстрее, чем в своё время интернетом (Stanford AI Index 2026)

Пользователи ChatGPT в неделю

февраль 2025400 млн
февраль 2026900 млн
август 2026>1 млрд

На DevDay 29 сентября 2026 года OpenAI назвала 1,2 млрд в неделю по всем своим продуктам.

Деньги идут в ИИ

Корпоративные инвестиции в ИИ в 2025 году — $581,7 млрд, на 130% больше, чем годом раньше. Частные инвестиции — $344,7 млрд (+127,5%). Распределены они очень неравномерно:

США$285,9 млрд
Китай$12,4 млрд

Частные инвестиции в ИИ, 2025 год: разница в 23 раза.

Гонка лабораторий

Anthropic (Claude)OpenAI (ChatGPT)
Выручка в пересчёте на год (run-rate)$65 млрд — июль 2026около $50 млрд — сентябрь 2026; план — $70 млрд к концу года
Оценка и биржаготовит выход на биржу — может стать крупнейшим IPO в историиоценка $852 млрд (раунд $122 млрд, март 2026)

В конце 2025 года run-rate OpenAI был около $20 млрд — за год выручка выросла в разы. Это один из самых быстрых ростов в истории технологий.

2,7%на столько лучшая американская модель (Anthropic) опережала лучшую китайскую в марте 2026 года. Разрыв почти исчез. Китай уже лидирует по числу публикаций, цитирований, патентов и установок промышленных роботов, а приток ИИ-исследователей в США упал на 89% с 2017 года.
Обсудим: США вкладывают в 23 раза больше частных денег, а разрыв в качестве моделей — 2,7%. Что это говорит об эффективности инвестиций и о роли государства в Китае?
Блок 3

Государства: четыре модели

СтранаМодельЧто сделано
СШАстимулировать: рынок впереди, государство расчищает дорогуплан «Американское лидерство в ИИ» (июль 2025): ставка на доминирование, минимум регулирования; указ (декабрь 2025) против разнобоя законов штатов
Китайпланировать: государственный план с целевыми процентамипрограмма «ИИ+» (август 2025): ИИ-агенты и умные устройства — в 70% ключевых отраслей к 2027 году, в 90% к 2030; «интеллектуальная экономика» к 2035
ЕСограничивать: сначала правила и права, потом рынокAI Act — регулирование по уровню риска. Прозрачность — с августа 2026; правила для систем высокого риска (кредитный скоринг, найм, образование) отложены до декабря 2027
Россиясуверенизировать: свои модели, свои данныезакон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий ИИ» (с 1 сентября 2026): суверенные и национальные большие модели с локализацией данных, маркировка ИИ-контента, поддержка своих разработчиков
ОАЭставка на ИИ как на отрасльминистр по ИИ с 2017 года, стратегия ИИ-2031, кластер Stargate UAE на 1 ГВт

ИИ на госслужбе

7,9–12,8 трлн ₽в год — оценка эффекта от внедрения ИИ в России к 2030 году, около 5,5% ВВП. 60–70% российских компаний уже использовали ИИ к концу 2025 года; лидеры — ИТ, телеком, банки, ритейл, нефтегаз (ТПП РФ на ПМЭФ, 2026)
Обсудим: какая модель даст больше роста, а какая — меньше рисков? Можно ли совместить суверенитет моделей и скорость внедрения?
Блок 4

Компании: все пробуют, мало кто зарабатывает

88% организаций используют ИИ
62% экспериментируют с ИИ-агентами
23% масштабируют агентов хотя бы в одной функции
~6% — «лидеры»: больше 5% прибыли от ИИ

Технологию купить можно, трансформацию — нет. Выигрывают те, кто перестраивает процессы, а не просто добавляет чат-бот. «Лидеры» внедряют ИИ в большем числе функций и в три раза чаще масштабируют агентов (McKinsey, 2025).

Как работает сама ИИ-компания

80%кода, который принимают в кодовую базу Anthropic, написал Claude (май 2026). До февраля 2025 года — единицы процентов. Типичный инженер сдаёт в день в 8 раз больше кода, чем в 2024 году.

Кейс Klarna: заменить людей — и вернуть их

2024ИИ-ассистент выполняет работу 700 операторов поддержки, время ответа — с 11 минут до 2, прогноз — +$40 млн прибыли
2025Klarna снова нанимает людей. Глава компании: «Мы слишком увлеклись эффективностью и затратами — качество упало, так нельзя»

Типичные ошибки внедрения

Обсудим: как измерить, что ИИ в компании работает? Предложите три метрики, кроме «сколько сэкономили».
Блок 5

Рынок труда

«Канарейки в шахте»: первыми страдают молодые

22–25 лет, профессии под ударом ИИ−13%
разработчики 22–25 лет, с 2024почти −20%
опытные в тех же профессияхстабильно

Падение — там, где ИИ заменяет работу, а не усиливает её. Первыми автоматизируются задачи стажёров и джуниоров; организации становятся «плоскими» — меньше уровней менеджмента. Лестница карьеры ломается снизу.

Обсудим: как войти в профессию экономиста, если работу начального уровня делает ИИ? Что вы будете уметь такого, чего не умеет модель?
Блок 6

От вайб-кодера к вайб-менеджеру

«Есть новый вид программирования, я называю его вайб-кодингом: полностью отдаёшься вайбу и забываешь, что код вообще существует».Андрей Карпати, сооснователь OpenAI, февраль 2025. В 2025 году «вайб-кодинг» стал словом года словаря Collins.
  1. Писал код сам
  2. Просит ИИ написать фрагмент
  3. Ставит задачу агенту и принимает результат

К концу 2025 года, по словам самого Карпати, около 80% его кода уже писали ИИ-агенты. В апреле 2026 года он назвал вайб-кодинг устаревшим: на смену пришла агентная инженерия — «профессиональная дисциплина координации агентов, которые ошибаются, с сохранением корректности, безопасности, вкуса и сопровождаемости». Работа сдвигается от исполнения к управлению: ставить цель, задавать критерии, проверять.

Что такое AI-управление — два смысла

AI governance — управление рисками ИИправила, роли и контроль: какие ИИ-системы работают, что им можно, как доказать, что они делали только одобренное. Стандарты: ISO/IEC 42001 (система менеджмента ИИ), NIST AI RMF («управляй, картируй, измеряй, контролируй»); закон — EU AI Act.
Управление ИИ-агентами — менеджмент нового типаставить задачу и критерии приёмки, делить работу между агентами, проверять и принимать результат, выстраивать среду: правила, инструменты, память.

Живой пример: этот сайт

Сайт, на котором вы отвечаете, за час поднял ИИ-агент: домен, сервер, защиту, задания и проверку ответов. Устройство у преподавателя такое: несколько ИИ-агентов на разных серверах, у каждого своя роль. Человек задаёт стратегию и принимает работу, агент исполняет, среда — правила, инструменты, журналы — хранит память и контролирует. Главный принцип: ценность — в приёмке и проверке. Код написать уже дёшево, понять, что сделано то, что нужно, — нет.

Навыки вайб-менеджера

  1. Сформулировать задачу и критерии приёмки — до начала работы.
  2. Разбить большое на части и раздать исполнителям.
  3. Проверять результат, а не верить ответу на слово.
  4. Знать предметную область: ИИ не знает того, чего ему не сказали.
  5. Отвечать за решение — ответственность не делегируется.
Обсудим: ИИ ошибается уверенно. Как проверить ответ нейросети по экономике за пять минут?
Блок 7

Итог: ИИ в ромбе Портера

Факторные условиявычисления, данные, таланты; ИИ-дата-центры в мире — 29,6 ГВт
Условия спросамиллиард пользователей в неделю, 88% компаний
Родственные отрасличипы, дата-центры, энергетика
Стратегия и конкуренциягонка лабораторий и стран

Выводы

  1. ИИ — следующий этап цифровой трансформации: он распространяется быстрее интернета.
  2. Государства выбирают разные модели — от стимулирования до жёстких правил; в России с сентября 2026 года действует закон об ИИ.
  3. Компании, которые просто внедряют ИИ, выигрывают мало; выигрывают те, кто перестраивает процессы.
  4. Работа сдвигается от исполнения к управлению — от вайб-кодера к вайб-менеджеру.
  5. Главный навык — ставить задачи и проверять результат.
Для кейсов

Шпаргалка цифр для кейсов

В выступлении нужен аргумент с цифрой из занятия. Вот какие цифры подходят к каждому кейсу — полный контекст в блоках выше.

1. Банк и чат-бот поддержки
Klarna: ИИ за 700 операторов, ответ с 11 до 2 минут, через год — снова люди, «качество упало» (блок 4). ЕС: кредитный скоринг — система высокого риска по AI Act (блок 3).
2. Компания и сокращения
−13% занятости 22–25-летних в профессиях под ударом ИИ; разработчики 22–25 — почти −20%; Amazon — около 30 тыс. мест; ИИ — главная причина сокращений в США в марте–июле 2026 (блок 5).
3. Стартап вайб-менеджеров
80% кода Anthropic пишет Claude, инженер сдаёт в 8 раз больше кода; агентная инженерия по Карпати; пять навыков вайб-менеджера (блоки 4, 6).
4. Ошибки внедрения
Воронка 88% → 62% → 23% → 6%; лидеры в три раза чаще масштабируют агентов; типичные ошибки внедрения (блок 4).
5. Страна выбирает модель
Четыре модели государств; Китай: 70% к 2027 году; США: $285,9 млрд против $12,4 млрд у Китая, но разрыв моделей — 2,7% (блоки 2, 3).
6. ИИ на госслужбе
ГигаЧат в Аппарате правительства; Диелла в Албании; закон 243-ФЗ — маркировка ИИ-контента; эффект ИИ для России — 7,9–12,8 трлн ₽ в год к 2030 (блок 3).
7. Правила ИИ в вузе
53% населения пользуются генеративным ИИ; четверо из пяти студентов в США используют ИИ для учёбы, а понятными школьные правила называют лишь 6% учителей (Stanford AI Index 2026); навык «проверять, а не верить» (блок 6).

Отметить кейс команды

Источники