"Парадокс Джевонса - Часть 2 (Часть 1) Представьте, что у вас есть 300 миллионов виртуальных стажёров, которые работают круглосуточно. Стоят они как будто бы копейки по сравнению с живыми, хотя это иллюзия: снизилась не стоимость их владения, а цена интеллектуального труда, который раньше лежал на плечах армии пехотинцев из креативных индустрий. По сути это агенты, но я предпочитаю называть тех из них, которые не просто заменяет дизайнеров/копирайтеров/кодеров, а еще и обучаются в процессе - ""винтернами"" (virtual intern). И потребляют энергии они прилично даже в спящем режиме. Чтобы они не простаивали, вы будете придумывать все новые и новые задачи, и на это будут уходить все ваши ресурсы. Именно в этом и проявляется парадокс Джевонса в эпоху ИИ: когда труд (раньше паровой, теперь интеллектуальный) резко дешевеет, мы не освобождаемся, а начинаем потреблять труд на порядок больше. Про этот феномен недавно выпустил очередную киллер-презентацию мой кумир Бенедикт Эванс. В прошлом он был партнером авторитетнейшего венчурного фонда Andreessen Horowitz (инвестировавшего в Facebook, Airbnb, Slack, OpenAI и другие прорывные сервисы). Сегодня Бен - один из самых востребованных аналитиков современных технологий. Если вы пролистаете его презентацию, то поймете почему. Его «AI eats the world» — по сути, огромный набор эмпирики в пользу парадокса. Опишу несколько ключевых идей, которые меня зацепили. ▶️Затраты на поддержание ИИ-инфраструктуры в $400 млрд в год больше, чем весь глобальный телеком (~$300 млрд). Строительство дата‑центров в США по объёму инвестиций обгоняет офисы. К 2030‑му их мировая мощность утроится, а годовые вложения в GenAI‑инфраструктуру достигнут $500–750 млрд, масштаба всего нефтегаза. ▶️Примерно в четверти стартапов аж до 95% кода пишет ИИ. Это не значит, что скоро отпадет надобность в десятках инженеров и огромных раундах инвестиций - они просто будут направлены на другие цели, маркетинговые или продуктовые. ▶️Accenture показывает почти линейный рост генеративных контрактов до $2 млрд в квартал, Palantir удваивает выручку за несколько лет. Это признак того, что крупные компании уже оплачивают винтернов в продакшене. Снижение цены производства креатива колоссальное: L’Oréal, Unilever, Mondelez используют GenAI, чтобы делать тысячи кастомных картинок и видео, сокращая стоимость продакшена на 30–50%, и ускоряя вывод кампаний. Логичный ответ рынка - не «сэкономить 30% бюджета», а сделать в десятки раз больше креативов, микро‑кампаний и A/B‑тестов. Подобные волны с массовыми автоматизациями уже происходили и не раз. Эванс упоминает, например, как полностью пропала профессия лифтеров. А у Дмитрия @TheEdinorog Филонова я нашел интересное наблюдение: на «Горбушке» до сих пор есть специальный человек, который закрывает двери и нажимает нужные кнопки. Видимо, проще ему платить зарплату, чем модернизировать лифт И вот здесь парадокс Джевонса превращается в вопрос стратегии для любого бизнеса. Мы хотим использовать AI, ЧТОБЫ ЧТО? ❓ делать то же самое, но дешевле, сокращая людей и расходы? ❓ делать в разы больше нового: больше функций, продуктов, экспериментов, касаний с клиентом? ❓пересобрать сам рынок: если ""единица интеллектуального труда"""" почти бесплатна, как теперь должны выглядеть ваш продукт, цепочка создания ценности и конкуренты? И пока большинство топчется на первом шаге, будущее себе забирают команды, которые сделали выводы из истории с паровыми машинами. Самые большие выигрыши получали не те, кто просто экономил уголь, а те, кто научился строить вокруг дешёвой энергии новые отрасли. С дешёвым интеллектом будет так же. ⬇️Скачать презу с сайта Эванса пока нельзя, поэтому я спарсил ее, распознал и выложил отдельным файлом в комментариях. Энджой!"