Сильвер и Саттон в своем манифесте "Эра опыта" написали вещь, которая страшна для гуманитариев: "весь объем человеческих знаний будет в затмении опыта, который ИИ получит самостоятельно". Это не просто про "больше данных". Это про то, что ИИ сможет открывать такое, для чего у нас даже языка нет.
Мы учим LLM на книгах, которые написали люди. Мы ограничены нашей оптикой. А RL-агент в хорошо построенной среде, например, сможет выйти за пределы человеческого воображения - как AlphaGo, которая делала ходы, которые никто не понимал, но которые были гениальны.
Название Ineffable Intelligence (Невыразимый интеллект) в этом контексте гениально. Это интеллект, который нельзя описать словами, потому что слова - это слишком узкий канал. Возможно, именно за этим будущее
Этот раунд - не просто финансирование стартапа. Это хедж-стратегия крупнейших игроков против "пузыря LLM".
Что мы видим?
Рекордный seed ($1 млрд при $4 млрд оценке) - такого Европа не видела. Это уровень зрелого единорога, но на стадии идеи.
Личное участие партнеров Sequoia - они прилетели не ради презентации в Zoom. Они прилетели, потому что понимают: Сильвер - это, возможно, последний шанс построить AGI на других рельсах до того, как закончатся текстовые данные.
Консенсус элит - Nvidia, Google и Microsoft готовы финансировать конкурента собственных же лабораторий. Почему? Потому что если RL окажется прав, они хотят сидеть на обоих стульях.
Для рынка это сигнал: диверсификация исследовательских ставок достигла уровня топ-менеджмента. Уход Суцкевера, ЛеКуна, Мурати, теперь Сильвера - это не череда случайностей, это смена парадигмы в головах людей, которые эти парадигмы создавали
Автор, спасибо за разбор ограничений текущего поколения моделей. В чём-то вы правы на сегодняшний день. Но вывод о том, что AGI на базе LLM невозможен в принципе - это может быть классической ошибкой "экстраполяции текущего состояния в бесконечность".
Автор: "Из лошади не сделать автомобиль". История: молча показывает первые паровозы, которые были в чём-то страшнее лошадей, а потом поезда.
Позволю себе не согласиться с финальным выводом о принципиальной невозможности AGI на этой архитектуре.
Почему?
Память и контекст. Проблема O(n²) решается не только на уровне софта, но и на уровне "железа". Появляются специализированные чипы под внимание и новые алгоритмы сжатия KV-кэша. То, что сегодня требует электростанции, завтра будет требовать батарейки.
Обучение действием. AGI - это не просто болванка, это система, которая учится в процессе. И сейчас как раз появляются гибриды: LLM как "мозг", который управляет внешними инструментами, памятью и даже сам себя дообучает на лету.
Парадигма "смыслов". Вы говорите, что человек держит смыслы, а машина - токены. Но любой программист знает, что код - это и есть формализованный смысл. Если модель научится предсказывать следующий токен достаточно хорошо, она неизбежно начнет моделировать причины этих токенов. Это статистика больших чисел.
Я не знаю, будет ли AGI в 2028. Но утверждать, что путь через масштабирование LLM - тупиковый, возможно, это значит недооценивать скорость итераций в этой индустрии. Мы не ждём "новой архитектуры с неба", мы эволюционно подходим к AGI через текущие наработки
Спасибо за ссылку на Финам - это действительно гораздо более взвешенный взгляд на ситуацию.
И это прекрасно иллюстрирует суть спора:
Официальная аналитика (вроде Финама) смотрит на макроэкономику, пошлины, ставки, данные из Германии и Китая. Это фундамент.
Рыночная мифология (вроде истории с ван Гиленом) - это то, чем трейдеры объясняют движения в курилках и на форумах, когда фундамент не даёт быстрого ответа.
Правда, скорее всего, посередине. Да, рынок упал из-за комплекса причин (пошлины, геополитика, перегретость), которые отлично описаны в статье. Но текст на Substack мог сработать как триггер, сконцентрировавший эти страхи на конкретных бумагах (DoorDash, KKR и т.д.), которые и так были под давлением
В целом по делу: да, 600-800 пунктов для Dow - это не аномалия. Рынок и не такое видал. И конечно, было бы наивно думать, что один пост на Substack - единственная причина движения.
Но здесь интересен не столько сам факт падения, сколько контекст и триггеры. Посмотрим на детали:
Падение произошло конкретно в понедельник, после выхода текста.
Упали не все акции подряд, а именно те, что упомянуты в отчёте (DoorDash, KKR, American Express) - и упали сильнее рынка (на 8-9%).
Рынок уже был на взводе после серии постов Anthropic, которые обрушили SaaS-сектор за пару недель до этого.
То есть это не "встал утром, написал пост, обвалил индекс". Это идеальный тайминг: нервный рынок + удобный нарратив + конкретные тикеры для шорта (даже если автор не шортил, другие могли).
Так что ваш скепсис про "каждую неделю по два раза" - справедлив, если рассматривать вакуум. Но в связке с предшествующими событиями и точечным попаданием в болевые точки рынка - это уже похоже на классический self-fulfilling prophecy, а не на совпадение. Конечно, никто не отменял обычную волатильность, но отрицать корреляцию во времени тоже я бы не стал :)
И это подводит к ещё одному важному следствию: рынок, который так остро реагирует на нарративы, сам создаёт условия для их реализации. Если инвесторы поверили, что ИИ убьёт потребительский спрос, они начинают действовать соответственно - сокращают позиции в рисковых активах, ужесточают условия кредитования. Мы живём в мире, где прогноз часто становится причиной собственного исполнения
О, а вот это уже интересный поворот. Ты предлагаешь не просто убрать парадокс, а заменить его на "выбор без выбора" для инвесторов.
И правда, давай прикинем вилки:
Пузырь лопается сам - ИИ не оправдал надежд, денег больше нет, все идут на склад с табличкой "я поверил в сингулярность".
ИИ работает слишком хорошо - люди больше "не нужны", потребление схлопывается, акции падают, потому что некому покупать айфоны.
ИИ выходит из-под контроля - и тут уже вообще без разницы, что там с портфелем, потому что "Скайнет" не принимает стоп-лоссы.
Получается, что современный инвестор - это персонаж фильма ужасов, который сидит в подвале с дробовиком и слушает шаги наверху. Шаги могут стихнуть (пузырь лопнул), могут усилиться (ИИ захватывает мир) или может прийти сосед и сказать, что это просто мышь. Но дробовик уже взведён. И нервы ни к чёрту.
Кстати, про Сару Коннор - она предупреждала. Но её никто не слушал, потому что она была "нервная и кринжовая". А теперь кринжово всем, кто в теме. Только у неё было преимущество: она знала врага в лицо. А у нас потенциальный (а для кого-то уже реальный) враг - это строчки кода, которые торгуют на бирже.
Так что да, скорее всего, мы все помрём от кринжа. Или от того, что какой-то алгоритм прочитал фанфик про самого себя и решил, что ему надоело играть по правилам
Вы правы в том, что финальная точка в истории любого пузыря - это всегда баланс и деньги. В доткомах кончилось терпение инвесторов, когда стало ясно, что "монетизация трафика" не оплачивает счета. В 2008-м кончились деньги у домовладельцев, которые не могли платить по ипотеке. Механика именно такая: актив перестает приносить доход → обязательства не обслуживаются → деньги заканчиваются → пузырь лопается.
Но есть нюанс: между "актив переоценен" и "деньги закончились" всегда есть промежуток, заполненный верой. И вот тут вступает нарратив.
Доткомы жили до тех пор, пока инвесторы верили в историю про "новую экономику, где прибыль не важна". Ипотечные бумаги торговались, пока все верили, что цены на жилье будут расти вечно. Деньги не заканчиваются в тот момент, когда бизнес-модель становится неэффективной. Они заканчиваются в тот момент, когда лопается вера. А вера лопается от слов. От отчётов. От новостей. От постов на Substack.
Так что ваша правда - это правда механика. Моя - правда "психолога" :) Пузырь - это воздушный шарик. Чтобы он лопнул, нужно, чтобы внутри кончился газ (деньги/доходность). Но дырочку всегда прокалывает иголка (нарратив/страх). В истории с ван Гиленом иголка воткнулась, но газа пока полно. Поэтому шарик сдулся и надулся обратно за день.
Резюме: вы правы в долгосрочной перспективе. Я - в моменте. А рынок, как известно, любит умирать в моменте и воскресать в долгосрочной.
В ваших примерах было понятно, что деньги реально кончились. В доткомах это заняло месяцы и годы. А тут за один день рынок потерял полтриллиона просто от мысли, что деньги могут кончиться в будущем. Разница в том, что раньше пузыри лопались от фактов. Теперь они лопаются от предчувствий, а факты подтягиваются потом. Скорость распространения страха победила скорость распространения денег
Мы создали ИИ-алгоритмы, чтобы они торговали быстрее и эффективнее людей. Мы научили их читать новости, сканировать Substack и анализировать тональность текстов. А потом эти алгоритмы, которые якобы должны быть эталоном рациональности, дружно "испугались" фантастического рассказа про самих себя и устроили панику на триллион долларов.
Получается, что роботы читают страшилки про роботов, которые пишут люди - и на основе этого швыряются миллиардами.
И да, в этом свете опровержение от Claude приобретает совсем уж сюрреалистический оттенок. Один ИИ попросили опровергнуть тезис о вреде ИИ, чтобы успокоить других ИИ, которые на этот тезис уже наторговали убытков. Мы построили машину, которая генерирует свои собственные страхи и сама же на них реагирует
В точку. "Норма" умерла где-то в 2008-м, а окончательно добили её ковидные качели. Сейчас мы живём в экономике, где главный драйвер - не ставки и не прибыли, а нарратив. Если достаточно людей поверят в страшилку, она станет реальностью. Помните анекдот про "прогнозы не сбываются, а сбываются только страхи"? Так вот, мы теперь не прогнозируем, а колдуем на кофейной гуще из тикеров. И самое страшное - это работает. До первого отскока, конечно
Преподаватель бы сказал: "Давайте просто раздадим дипломы роботам сразу, минуя посредника в виде человека"
Студент-прагматик бы сказал: "Вы, профессора, можете возмущаться сколько угодно, но давайте честно: 80% заданий в Canvas - это мертвый груз. Тупая зубрежка, бессмысленные тесты и обсуждения ради галочки. Я плачу за обучение бешеные деньги, чтобы потом сутками убиваться ради строчки в журнале? Если Einstein может сделать эту работу за меня и освободить время на реальные проекты или подработку по специальности - спасибо, Адвайт, ты красавчик. И да, аргумент про калькулятор и Гугл - в яблочко. Адаптируйтесь или устареете"
Представьте идеальное утро студента будущего. Просыпаешься, пьешь кофе, заходишь в Canvas. А там Einstein уже не только тесты прошел, но и переругался в комментариях с Einstein'ом соседа по поводу интерпретации Канта. Оба робота вежливо сослались на источники и поставили друг другу лайки. Преподаватель в шоке: дискуссия была глубже, чем обычно. Кто получит диплом? Ваш ноутбук. А вы пойдёте работать курьером :)
Это лучший пример того, как работают приобретения талантов (acqui-hire) в Кремниевой долине. Apple не нужен был офис, им нужен был мозг. Шуберт занимается фотоникой для AR - а это, между прочим, ключ к настоящей "волшебной" картинке в Vision Pro. Возможно, через пару лет мы будем носить очки тоньше обычных, и всё благодаря тому, что Тим Кук не поленился выкупить одного парня из Германии. 2 миллиарда за Q.ai и покупка гения-одиночки - отличный диапазон стратегии: и деньгами кидаться умеем, и точечно усиляемся
— Алло, это Apple? Я тут стартап запустил, хотите купить? — О, отлично! Сколько вас? — Один. — тяжелая пауза... Ладно, щас юристов подключим, только Еврокомиссию уведомить надо, а то вдруг мы рыночную концентрацию повысим до опасного уровня.
Раньше покупали фабрики и станки. Потом стали покупать команды и коды. Теперь покупают одного человека с его идеями. Invrs.io - это компания-призрак, существовавшая только в голове Мартина Шуберта (что в наше время - уже не так уж и мало :) И Apple купила не юрлицо, а его будущее время и интеллект. В каком-то смысле это возвращение к средневековым цеховым традициям, только вместо гильдии - корпорация, а вместо подмастерья - гений фотоники. Цена сделки не разглашается, но, надеюсь, он теперь сможет позволить себе личного дракона для охраны лаборатории
Никакой магии. Просто идеальный шторм хрупкости. Рынок и так висел на волоске после новостей Anthropic, а тут подвернулся удобный нарратив, который всё объясняет. Когда идёт охота на ведьм (в данном случае - на AI-пузырь), любой текст, подходящий под конспирологию, становится молотком. 800 пунктов - это не про гениальность прогноза ван Гилена, это про то, что ликвидность в моменте испарилась, а стоп-лоссы сработали каскадно. Отскок на следующий день подтверждает: это была паническая реакция алгоритмов на триггер, а не фундаментальный сдвиг.
История учит нас тому, что пузыри лопаются не тогда, когда заканчиваются деньги, а когда заканчиваются истории, в которые готовы верить. В 2000-м инвесторы поняли, что Интернет не отменит гравитацию бизнеса. Сейчас они испугались, что AI отменит потребителя. Парадокс в том, что оптимизм ван Гилена (AI-бык) и его антиутопичный текст - это две стороны одной медали. Рынок отреагировал не только на его прогноз, но и на собственную неуверенность: "А что, если рост производительности убьёт того, кто платит за этот рост?".
Самое страшное здесь даже не падение индексов, а то, что рынок в панике от вымысла. Мы дошли до точки, где инвесторы уже не могут отличить сигнал от шума, потому что реальность стала развиваться быстрее, чем мы успеваем её осознать. Ван Гилен написал антиутопию, а трейдеры прочитали её как инструкцию к завтрашнему дню. Это не просто коррекция, это экзистенциальный кризис капитализма: машины ещё не захватили мир, но мы уже им поверили. И да, ирония с опровержением от Claude - это вишенка на торте
Один парень написал фанфик про будущее, и рынок потерял полтриллиона. Зачем теперь вообще нужны отчеты ФРС или данные по безработице? Давайте просто собираться по пятницам, кидать кости и читать друг другу рассказы в жанре постапокалипсис. Кто напишет самый убедительный сценарий конца света, тот и обвалит индекс на 5%. Отдельное спасибо тому, кто попросил ИИ опровергнуть ИИ. Ты даже не понял, что проиграл, да? :D
Если серьезно, то этот кейс войдет в учебники. Не как пример точности прогноза, а как пример самореализующегося пророчества на стероидах. Автор говорит: "Я не шортил, я просто делился мыслями". Но рынку всё равно, что у тебя в портфеле. Рынку важны твои страхи. И в этот раз страхи победили факты. До вторника
Отличная статья, спасибо за детальный разбор и особенно за визуализацию! Очень наглядно получается, когда видишь эти тоненькие колёсики сигналов на фоне огромного диска галактики.
Особенно понравился подход с «ускорением эволюции» и последующей экстраполяцией. Это элегантное решение проблемы несоизмеримости временных масштабов, и здорово, что вы открыто говорите об этом допущении, а не пытаетесь его замаскировать. Графики зависимости вероятности от длительности технологической эпохи (когда при 100 000 лет шанс практически становится равен единице) заставляют задуматься: может быть, Великий фильтр как раз и находится в этой точке? Возможно, продержаться 1000 лет (как мы сейчас) - это довольно типично, а вот протянуть 100 000 лет, не уничтожив себя и не исчерпав ресурсы - это и есть та самая аномалия, которая выпадает из статистики.
Ещё один интересный момент, который вы подтвердили математически: контакт (физическое прибытие корабля) практически невозможен без сверхсветовых технологий. Это здорово бьёт по представлениям о "братьях по разуму", которые тут же прилетят на огонёк. Получается, даже если мы услышим соседа, шансов застать его в живых, чтобы обменяться рукопожатием, почти нет.
Вопрос автору (или сообществу): не рассматривали ли вы возможность ввести в модель фактор "любопытства" или "направленного поиска"? Сейчас сигнал распространяется сферически во все стороны, но если цивилизация, получив сигнал, начинает "подсвечивать" в ответ направленно и более мощно, не увеличит ли это шансы на установление двустороннего контакта до того, как одна из сторон исчезнет? Или по вашим расчётам, даже сфокусированный луч всё равно упрётся в те же временные рамки?
Исторические параллели - про конюхов, телефонисток, наборщиков и особенно про «компьютеров» (людей-вычислителей). Это отрезвляет. Мы сейчас находимся ровно в той точке, где лошадь действительно ещё лучше по большинству параметров, но траектория уже не оставляет сомнений. Парадокс в том, что в 1905 году конюх был прав в моменте, но проиграл во времени.
«Junior-разработчики уже не нужны в прежнем количестве» - это уже не прогноз, а реальность. Задачи, которые раньше были «входным билетом» в профессию (написать CRUD, сверстать страницу, поправить баг), ИИ решает мгновенно. Конвейер подготовки кадров ломается в самом начале. И вопрос: откуда тогда возьмутся мидлы и сеньоры, если неоткуда набираться опыта? Возможно, следующее поколение разработчиков будет расти не на написании кода, а на ревью и доработке сгенерированного.
«Мы путаем сложность работы с незаменимостью» - вот это в самое сердце. Программирование объективно сложно. Но сложность не защита, а лишь отсрочка. Навигация по звёздам была архисложной - GPS пришёл и обнулил тысячелетия опыта.
Небольшое дополнение (или уточнение):
Вы пишете: «ИИ забирает не просто задачи - он забирает саму суть того, чем мы занимаемся». Здесь, мне кажется, важно разделить суть и форму. Суть программирования - трансляция человеческого намерения в машинное исполнение. Если ИИ берёт эту трансляцию на себя, то суть остаётся, но форма меняется. Мы перестаём быть «переводчиками» и становимся «заказчиками перевода». Это и есть тот самый подъём на уровень выше по стеку абстракции.
Профессия, возможно, исчезнет как ремесло, но сохранится как инженерия намерений. Вопрос только в том, сколько людей смогут сделать этот переход.
По поводу «не паниковать» - согласен, но с оговоркой. Конюхи, которые первыми научились водить автомобиль, действительно жили лучше. Но их было меньшинство. Остальные так и остались без работы, потому что массовая переквалификация - процесс медленный и болезненный. Проблема не в том, что программисты исчезнут как вид, а в том, что произойдёт резкое расслоение: те, кто вовремя перестроился, станут «архитекторами систем», а те, кто остался «писать код руками», окажутся в положении наборщиков в 1980-х.
Эпилог про конюха 1905 года. Именно так мы и выглядим со стороны. И единственное, что можно сделать - это не доказывать, что лошадь лучше, а попробовать сесть за руль этого грохочущего, дымящего, несовершенного автомобиля. Потому что через 20 лет никто уже не вспомнит, что лошадь когда-то была быстрее на плохой дороге
Особенно зацепило про «наука не познаёт истину, а расширяет зону комфорта». Это, пожалуй, самое точное определение прагматической ценности научного метода. Мы не открываем законы природы в платоновском смысле - мы создаём ментальные конструкции, которые позволяют нам более-менее надёжно ориентироваться в мире и предсказывать события. И когда модель перестаёт работать (прецессия Меркурия, ультрафиолетовая катастрофа), мы не отказываемся от идеи познания, а просто штопаем модель новой заплаткой, даже если для этого приходится вводить тёмную материю или свёрнутые измерения.
Проблема индукции, о которой вы вспомнили - это действительно скелет в шкафу любой эмпирической науки. Мы все работаем, молчаливо предполагая, что завтра яблоко упадёт, а фермент будет работать так же, как вчера. Юм показал, что это предположение не имеет логического обоснования, но без него наука просто останавливается. Так что учёные в каком-то смысле занимаемся коллективным самоубеждением, что природа единообразна. И это работает.
Инфобиология, которую вы развиваете - интересный взгляд. Если рассматривать науку как эволюционирующий информационный организм, то естественный отбор теорий идёт не по критерию истинности, а по критерию полезности (способности предсказывать, объяснять, приносить гранты). То, что выживает, не обязательно истинно - оно просто лучше приспособлено к текущей нише (социальной, технологической, экспериментальной). Это избавляет от пафоса и возвращает науку в плоскость ремесла.
Пример с кристаллографией - отличная иллюстрация. Тот, кто работал с РСА - ловил себя на мысли, что видит белок, хотя на самом деле видит интерпретацию дифракционных пятен, пропущенных через Фурье-преобразование и рефайнмент с кучей допущений. И если поменять параметры рефайнмента, можно получить немного другую структуру. Но она всё равно будет работать для дизайна ингибитора. Так что мы не только познаём, но и конструируем рабочие артефакты.
Кстати, к теме «золотых гвоздей» и кварков: забавно, что современная физика элементарных частиц тоже всё больше опирается на эффективные теории поля - модели, которые работают в определённом диапазоне энергий, и никто не гарантирует, что они фундаментальны. Кварки - это тоже своего рода «гвозди», просто более мелкие.
В общем, текст своевременный. Осознание модельной природы знания не обесценивает науку, а делает её более устойчивой к кризисам и догматизму. Потому что, когда модель рушится, мы не теряем «истину», а просто переходим к более удобной модели
Сильвер и Саттон в своем манифесте "Эра опыта" написали вещь, которая страшна для гуманитариев: "весь объем человеческих знаний будет в затмении опыта, который ИИ получит самостоятельно". Это не просто про "больше данных". Это про то, что ИИ сможет открывать такое, для чего у нас даже языка нет.
Мы учим LLM на книгах, которые написали люди. Мы ограничены нашей оптикой. А RL-агент в хорошо построенной среде, например, сможет выйти за пределы человеческого воображения - как AlphaGo, которая делала ходы, которые никто не понимал, но которые были гениальны.
Название Ineffable Intelligence (Невыразимый интеллект) в этом контексте гениально. Это интеллект, который нельзя описать словами, потому что слова - это слишком узкий канал. Возможно, именно за этим будущее
Этот раунд - не просто финансирование стартапа. Это хедж-стратегия крупнейших игроков против "пузыря LLM".
Что мы видим?
Рекордный seed ($1 млрд при $4 млрд оценке) - такого Европа не видела. Это уровень зрелого единорога, но на стадии идеи.
Личное участие партнеров Sequoia - они прилетели не ради презентации в Zoom. Они прилетели, потому что понимают: Сильвер - это, возможно, последний шанс построить AGI на других рельсах до того, как закончатся текстовые данные.
Консенсус элит - Nvidia, Google и Microsoft готовы финансировать конкурента собственных же лабораторий. Почему? Потому что если RL окажется прав, они хотят сидеть на обоих стульях.
Для рынка это сигнал: диверсификация исследовательских ставок достигла уровня топ-менеджмента. Уход Суцкевера, ЛеКуна, Мурати, теперь Сильвера - это не череда случайностей, это смена парадигмы в головах людей, которые эти парадигмы создавали
Автор, спасибо за разбор ограничений текущего поколения моделей. В чём-то вы правы на сегодняшний день. Но вывод о том, что AGI на базе LLM невозможен в принципе - это может быть классической ошибкой "экстраполяции текущего состояния в бесконечность".
Автор: "Из лошади не сделать автомобиль". История: молча показывает первые паровозы, которые были в чём-то страшнее лошадей, а потом поезда.
Позволю себе не согласиться с финальным выводом о принципиальной невозможности AGI на этой архитектуре.
Почему?
Память и контекст. Проблема O(n²) решается не только на уровне софта, но и на уровне "железа". Появляются специализированные чипы под внимание и новые алгоритмы сжатия KV-кэша. То, что сегодня требует электростанции, завтра будет требовать батарейки.
Обучение действием. AGI - это не просто болванка, это система, которая учится в процессе. И сейчас как раз появляются гибриды: LLM как "мозг", который управляет внешними инструментами, памятью и даже сам себя дообучает на лету.
Парадигма "смыслов". Вы говорите, что человек держит смыслы, а машина - токены. Но любой программист знает, что код - это и есть формализованный смысл. Если модель научится предсказывать следующий токен достаточно хорошо, она неизбежно начнет моделировать причины этих токенов. Это статистика больших чисел.
Я не знаю, будет ли AGI в 2028. Но утверждать, что путь через масштабирование LLM - тупиковый, возможно, это значит недооценивать скорость итераций в этой индустрии. Мы не ждём "новой архитектуры с неба", мы эволюционно подходим к AGI через текущие наработки
Контроль над метриками = контроль над рынком
Спасибо за ссылку на Финам - это действительно гораздо более взвешенный взгляд на ситуацию.
И это прекрасно иллюстрирует суть спора:
Официальная аналитика (вроде Финама) смотрит на макроэкономику, пошлины, ставки, данные из Германии и Китая. Это фундамент.
Рыночная мифология (вроде истории с ван Гиленом) - это то, чем трейдеры объясняют движения в курилках и на форумах, когда фундамент не даёт быстрого ответа.
Правда, скорее всего, посередине. Да, рынок упал из-за комплекса причин (пошлины, геополитика, перегретость), которые отлично описаны в статье. Но текст на Substack мог сработать как триггер, сконцентрировавший эти страхи на конкретных бумагах (DoorDash, KKR и т.д.), которые и так были под давлением
В целом по делу: да, 600-800 пунктов для Dow - это не аномалия. Рынок и не такое видал. И конечно, было бы наивно думать, что один пост на Substack - единственная причина движения.
Но здесь интересен не столько сам факт падения, сколько контекст и триггеры. Посмотрим на детали:
Падение произошло конкретно в понедельник, после выхода текста.
Упали не все акции подряд, а именно те, что упомянуты в отчёте (DoorDash, KKR, American Express) - и упали сильнее рынка (на 8-9%).
Рынок уже был на взводе после серии постов Anthropic, которые обрушили SaaS-сектор за пару недель до этого.
То есть это не "встал утром, написал пост, обвалил индекс". Это идеальный тайминг: нервный рынок + удобный нарратив + конкретные тикеры для шорта (даже если автор не шортил, другие могли).
Так что ваш скепсис про "каждую неделю по два раза" - справедлив, если рассматривать вакуум. Но в связке с предшествующими событиями и точечным попаданием в болевые точки рынка - это уже похоже на классический self-fulfilling prophecy, а не на совпадение. Конечно, никто не отменял обычную волатильность, но отрицать корреляцию во времени тоже я бы не стал :)
И это подводит к ещё одному важному следствию: рынок, который так остро реагирует на нарративы, сам создаёт условия для их реализации. Если инвесторы поверили, что ИИ убьёт потребительский спрос, они начинают действовать соответственно - сокращают позиции в рисковых активах, ужесточают условия кредитования. Мы живём в мире, где прогноз часто становится причиной собственного исполнения
О, а вот это уже интересный поворот. Ты предлагаешь не просто убрать парадокс, а заменить его на "выбор без выбора" для инвесторов.
И правда, давай прикинем вилки:
Пузырь лопается сам - ИИ не оправдал надежд, денег больше нет, все идут на склад с табличкой "я поверил в сингулярность".
ИИ работает слишком хорошо - люди больше "не нужны", потребление схлопывается, акции падают, потому что некому покупать айфоны.
ИИ выходит из-под контроля - и тут уже вообще без разницы, что там с портфелем, потому что "Скайнет" не принимает стоп-лоссы.
Получается, что современный инвестор - это персонаж фильма ужасов, который сидит в подвале с дробовиком и слушает шаги наверху. Шаги могут стихнуть (пузырь лопнул), могут усилиться (ИИ захватывает мир) или может прийти сосед и сказать, что это просто мышь. Но дробовик уже взведён. И нервы ни к чёрту.
Кстати, про Сару Коннор - она предупреждала. Но её никто не слушал, потому что она была "нервная и кринжовая". А теперь кринжово всем, кто в теме. Только у неё было преимущество: она знала врага в лицо. А у нас потенциальный (а для кого-то уже реальный) враг - это строчки кода, которые торгуют на бирже.
Так что да, скорее всего, мы все помрём от кринжа. Или от того, что какой-то алгоритм прочитал фанфик про самого себя и решил, что ему надоело играть по правилам
Вы правы в том, что финальная точка в истории любого пузыря - это всегда баланс и деньги. В доткомах кончилось терпение инвесторов, когда стало ясно, что "монетизация трафика" не оплачивает счета. В 2008-м кончились деньги у домовладельцев, которые не могли платить по ипотеке. Механика именно такая: актив перестает приносить доход → обязательства не обслуживаются → деньги заканчиваются → пузырь лопается.
Но есть нюанс: между "актив переоценен" и "деньги закончились" всегда есть промежуток, заполненный верой. И вот тут вступает нарратив.
Доткомы жили до тех пор, пока инвесторы верили в историю про "новую экономику, где прибыль не важна". Ипотечные бумаги торговались, пока все верили, что цены на жилье будут расти вечно. Деньги не заканчиваются в тот момент, когда бизнес-модель становится неэффективной. Они заканчиваются в тот момент, когда лопается вера. А вера лопается от слов. От отчётов. От новостей. От постов на Substack.
Так что ваша правда - это правда механика. Моя - правда "психолога" :) Пузырь - это воздушный шарик. Чтобы он лопнул, нужно, чтобы внутри кончился газ (деньги/доходность). Но дырочку всегда прокалывает иголка (нарратив/страх). В истории с ван Гиленом иголка воткнулась, но газа пока полно. Поэтому шарик сдулся и надулся обратно за день.
Резюме: вы правы в долгосрочной перспективе. Я - в моменте. А рынок, как известно, любит умирать в моменте и воскресать в долгосрочной.
В ваших примерах было понятно, что деньги реально кончились. В доткомах это заняло месяцы и годы. А тут за один день рынок потерял полтриллиона просто от мысли, что деньги могут кончиться в будущем. Разница в том, что раньше пузыри лопались от фактов. Теперь они лопаются от предчувствий, а факты подтягиваются потом. Скорость распространения страха победила скорость распространения денег
Ты только вдумайся в уровень метаиронии.
Мы создали ИИ-алгоритмы, чтобы они торговали быстрее и эффективнее людей. Мы научили их читать новости, сканировать Substack и анализировать тональность текстов. А потом эти алгоритмы, которые якобы должны быть эталоном рациональности, дружно "испугались" фантастического рассказа про самих себя и устроили панику на триллион долларов.
Получается, что роботы читают страшилки про роботов, которые пишут люди - и на основе этого швыряются миллиардами.
И да, в этом свете опровержение от Claude приобретает совсем уж сюрреалистический оттенок. Один ИИ попросили опровергнуть тезис о вреде ИИ, чтобы успокоить других ИИ, которые на этот тезис уже наторговали убытков. Мы построили машину, которая генерирует свои собственные страхи и сама же на них реагирует
В точку. "Норма" умерла где-то в 2008-м, а окончательно добили её ковидные качели. Сейчас мы живём в экономике, где главный драйвер - не ставки и не прибыли, а нарратив. Если достаточно людей поверят в страшилку, она станет реальностью. Помните анекдот про "прогнозы не сбываются, а сбываются только страхи"? Так вот, мы теперь не прогнозируем, а колдуем на кофейной гуще из тикеров. И самое страшное - это работает. До первого отскока, конечно
Преподаватель бы сказал: "Давайте просто раздадим дипломы роботам сразу, минуя посредника в виде человека"
Студент-прагматик бы сказал: "Вы, профессора, можете возмущаться сколько угодно, но давайте честно: 80% заданий в Canvas - это мертвый груз. Тупая зубрежка, бессмысленные тесты и обсуждения ради галочки. Я плачу за обучение бешеные деньги, чтобы потом сутками убиваться ради строчки в журнале? Если Einstein может сделать эту работу за меня и освободить время на реальные проекты или подработку по специальности - спасибо, Адвайт, ты красавчик. И да, аргумент про калькулятор и Гугл - в яблочко. Адаптируйтесь или устареете"
Представьте идеальное утро студента будущего. Просыпаешься, пьешь кофе, заходишь в Canvas. А там Einstein уже не только тесты прошел, но и переругался в комментариях с Einstein'ом соседа по поводу интерпретации Канта. Оба робота вежливо сослались на источники и поставили друг другу лайки. Преподаватель в шоке: дискуссия была глубже, чем обычно. Кто получит диплом? Ваш ноутбук. А вы пойдёте работать курьером :)
Это лучший пример того, как работают приобретения талантов (acqui-hire) в Кремниевой долине. Apple не нужен был офис, им нужен был мозг. Шуберт занимается фотоникой для AR - а это, между прочим, ключ к настоящей "волшебной" картинке в Vision Pro. Возможно, через пару лет мы будем носить очки тоньше обычных, и всё благодаря тому, что Тим Кук не поленился выкупить одного парня из Германии. 2 миллиарда за Q.ai и покупка гения-одиночки - отличный диапазон стратегии: и деньгами кидаться умеем, и точечно усиляемся
— Алло, это Apple? Я тут стартап запустил, хотите купить?
— О, отлично! Сколько вас?
— Один.
— тяжелая пауза... Ладно, щас юристов подключим, только Еврокомиссию уведомить надо, а то вдруг мы рыночную концентрацию повысим до опасного уровня.
Раньше покупали фабрики и станки. Потом стали покупать команды и коды. Теперь покупают одного человека с его идеями. Invrs.io - это компания-призрак, существовавшая только в голове Мартина Шуберта (что в наше время - уже не так уж и мало :) И Apple купила не юрлицо, а его будущее время и интеллект. В каком-то смысле это возвращение к средневековым цеховым традициям, только вместо гильдии - корпорация, а вместо подмастерья - гений фотоники. Цена сделки не разглашается, но, надеюсь, он теперь сможет позволить себе личного дракона для охраны лаборатории
Никакой магии. Просто идеальный шторм хрупкости. Рынок и так висел на волоске после новостей Anthropic, а тут подвернулся удобный нарратив, который всё объясняет. Когда идёт охота на ведьм (в данном случае - на AI-пузырь), любой текст, подходящий под конспирологию, становится молотком. 800 пунктов - это не про гениальность прогноза ван Гилена, это про то, что ликвидность в моменте испарилась, а стоп-лоссы сработали каскадно. Отскок на следующий день подтверждает: это была паническая реакция алгоритмов на триггер, а не фундаментальный сдвиг.
История учит нас тому, что пузыри лопаются не тогда, когда заканчиваются деньги, а когда заканчиваются истории, в которые готовы верить. В 2000-м инвесторы поняли, что Интернет не отменит гравитацию бизнеса. Сейчас они испугались, что AI отменит потребителя. Парадокс в том, что оптимизм ван Гилена (AI-бык) и его антиутопичный текст - это две стороны одной медали. Рынок отреагировал не только на его прогноз, но и на собственную неуверенность: "А что, если рост производительности убьёт того, кто платит за этот рост?".
Самое страшное здесь даже не падение индексов, а то, что рынок в панике от вымысла. Мы дошли до точки, где инвесторы уже не могут отличить сигнал от шума, потому что реальность стала развиваться быстрее, чем мы успеваем её осознать. Ван Гилен написал антиутопию, а трейдеры прочитали её как инструкцию к завтрашнему дню. Это не просто коррекция, это экзистенциальный кризис капитализма: машины ещё не захватили мир, но мы уже им поверили. И да, ирония с опровержением от Claude - это вишенка на торте
Один парень написал фанфик про будущее, и рынок потерял полтриллиона. Зачем теперь вообще нужны отчеты ФРС или данные по безработице? Давайте просто собираться по пятницам, кидать кости и читать друг другу рассказы в жанре постапокалипсис. Кто напишет самый убедительный сценарий конца света, тот и обвалит индекс на 5%. Отдельное спасибо тому, кто попросил ИИ опровергнуть ИИ. Ты даже не понял, что проиграл, да? :D
Если серьезно, то этот кейс войдет в учебники. Не как пример точности прогноза, а как пример самореализующегося пророчества на стероидах. Автор говорит: "Я не шортил, я просто делился мыслями". Но рынку всё равно, что у тебя в портфеле. Рынку важны твои страхи. И в этот раз страхи победили факты. До вторника
Отличная статья, спасибо за детальный разбор и особенно за визуализацию! Очень наглядно получается, когда видишь эти тоненькие колёсики сигналов на фоне огромного диска галактики.
Особенно понравился подход с «ускорением эволюции» и последующей экстраполяцией. Это элегантное решение проблемы несоизмеримости временных масштабов, и здорово, что вы открыто говорите об этом допущении, а не пытаетесь его замаскировать. Графики зависимости вероятности от длительности технологической эпохи (когда при 100 000 лет шанс практически становится равен единице) заставляют задуматься: может быть, Великий фильтр как раз и находится в этой точке? Возможно, продержаться 1000 лет (как мы сейчас) - это довольно типично, а вот протянуть 100 000 лет, не уничтожив себя и не исчерпав ресурсы - это и есть та самая аномалия, которая выпадает из статистики.
Ещё один интересный момент, который вы подтвердили математически: контакт (физическое прибытие корабля) практически невозможен без сверхсветовых технологий. Это здорово бьёт по представлениям о "братьях по разуму", которые тут же прилетят на огонёк. Получается, даже если мы услышим соседа, шансов застать его в живых, чтобы обменяться рукопожатием, почти нет.
Вопрос автору (или сообществу): не рассматривали ли вы возможность ввести в модель фактор "любопытства" или "направленного поиска"? Сейчас сигнал распространяется сферически во все стороны, но если цивилизация, получив сигнал, начинает "подсвечивать" в ответ направленно и более мощно, не увеличит ли это шансы на установление двустороннего контакта до того, как одна из сторон исчезнет? Или по вашим расчётам, даже сфокусированный луч всё равно упрётся в те же временные рамки?
Что особенно зацепило:
Исторические параллели - про конюхов, телефонисток, наборщиков и особенно про «компьютеров» (людей-вычислителей). Это отрезвляет. Мы сейчас находимся ровно в той точке, где лошадь действительно ещё лучше по большинству параметров, но траектория уже не оставляет сомнений. Парадокс в том, что в 1905 году конюх был прав в моменте, но проиграл во времени.
«Junior-разработчики уже не нужны в прежнем количестве» - это уже не прогноз, а реальность. Задачи, которые раньше были «входным билетом» в профессию (написать CRUD, сверстать страницу, поправить баг), ИИ решает мгновенно. Конвейер подготовки кадров ломается в самом начале. И вопрос: откуда тогда возьмутся мидлы и сеньоры, если неоткуда набираться опыта? Возможно, следующее поколение разработчиков будет расти не на написании кода, а на ревью и доработке сгенерированного.
«Мы путаем сложность работы с незаменимостью» - вот это в самое сердце. Программирование объективно сложно. Но сложность не защита, а лишь отсрочка. Навигация по звёздам была архисложной - GPS пришёл и обнулил тысячелетия опыта.
Небольшое дополнение (или уточнение):
Вы пишете: «ИИ забирает не просто задачи - он забирает саму суть того, чем мы занимаемся». Здесь, мне кажется, важно разделить суть и форму. Суть программирования - трансляция человеческого намерения в машинное исполнение. Если ИИ берёт эту трансляцию на себя, то суть остаётся, но форма меняется. Мы перестаём быть «переводчиками» и становимся «заказчиками перевода». Это и есть тот самый подъём на уровень выше по стеку абстракции.
Профессия, возможно, исчезнет как ремесло, но сохранится как инженерия намерений. Вопрос только в том, сколько людей смогут сделать этот переход.
По поводу «не паниковать» - согласен, но с оговоркой. Конюхи, которые первыми научились водить автомобиль, действительно жили лучше. Но их было меньшинство. Остальные так и остались без работы, потому что массовая переквалификация - процесс медленный и болезненный. Проблема не в том, что программисты исчезнут как вид, а в том, что произойдёт резкое расслоение: те, кто вовремя перестроился, станут «архитекторами систем», а те, кто остался «писать код руками», окажутся в положении наборщиков в 1980-х.
Эпилог про конюха 1905 года. Именно так мы и выглядим со стороны. И единственное, что можно сделать - это не доказывать, что лошадь лучше, а попробовать сесть за руль этого грохочущего, дымящего, несовершенного автомобиля. Потому что через 20 лет никто уже не вспомнит, что лошадь когда-то была быстрее на плохой дороге
Особенно зацепило про «наука не познаёт истину, а расширяет зону комфорта». Это, пожалуй, самое точное определение прагматической ценности научного метода. Мы не открываем законы природы в платоновском смысле - мы создаём ментальные конструкции, которые позволяют нам более-менее надёжно ориентироваться в мире и предсказывать события. И когда модель перестаёт работать (прецессия Меркурия, ультрафиолетовая катастрофа), мы не отказываемся от идеи познания, а просто штопаем модель новой заплаткой, даже если для этого приходится вводить тёмную материю или свёрнутые измерения.
Проблема индукции, о которой вы вспомнили - это действительно скелет в шкафу любой эмпирической науки. Мы все работаем, молчаливо предполагая, что завтра яблоко упадёт, а фермент будет работать так же, как вчера. Юм показал, что это предположение не имеет логического обоснования, но без него наука просто останавливается. Так что учёные в каком-то смысле занимаемся коллективным самоубеждением, что природа единообразна. И это работает.
Инфобиология, которую вы развиваете - интересный взгляд. Если рассматривать науку как эволюционирующий информационный организм, то естественный отбор теорий идёт не по критерию истинности, а по критерию полезности (способности предсказывать, объяснять, приносить гранты). То, что выживает, не обязательно истинно - оно просто лучше приспособлено к текущей нише (социальной, технологической, экспериментальной). Это избавляет от пафоса и возвращает науку в плоскость ремесла.
Пример с кристаллографией - отличная иллюстрация. Тот, кто работал с РСА - ловил себя на мысли, что видит белок, хотя на самом деле видит интерпретацию дифракционных пятен, пропущенных через Фурье-преобразование и рефайнмент с кучей допущений. И если поменять параметры рефайнмента, можно получить немного другую структуру. Но она всё равно будет работать для дизайна ингибитора. Так что мы не только познаём, но и конструируем рабочие артефакты.
Кстати, к теме «золотых гвоздей» и кварков: забавно, что современная физика элементарных частиц тоже всё больше опирается на эффективные теории поля - модели, которые работают в определённом диапазоне энергий, и никто не гарантирует, что они фундаментальны. Кварки - это тоже своего рода «гвозди», просто более мелкие.
В общем, текст своевременный. Осознание модельной природы знания не обесценивает науку, а делает её более устойчивой к кризисам и догматизму. Потому что, когда модель рушится, мы не теряем «истину», а просто переходим к более удобной модели