ИИ может заменить почти 12% рабочих мест в США — исследование

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

Исследователи из MIT и Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) выпустили исследование о том, как ИИ может незаметно перестроить рынок труда США. В основу легла гигантская симуляция, сопоставляющая навыки 151 млн работников с возможностями современных ИИ-систем.

Инструмент получил название «Индекс айсберга». В комментарии CNBC директор ORNL и один из руководителей проекта Прасанна Балапракаш объясняет, что это — «цифровой двойник американского рынка труда». Каждый человек в модели — отдельный агент с собственными навыками, задачами, профессией и географией. Всего в систему встроено 32 тысяч навыков, охватывающих 923 профессии в 3 тысячах округов.

Ключевые выводы

ИИ уже способен заменить 11,7% рынка труда США, то есть выполнять работу, за которую американцы получают $1,2 трлн в год. Под ударом — HR, логистика, финансы и многие другие сферы. Для сравнения, заметные сейчас сокращения в технологическом секторе затрагивают лишь 2,2% рабочих мест, или примерно $211 млрд в зарплатах. Это, как подчеркивают авторы исследования, оказалось лишь «верхушкой айсберга».

ИИ-риски есть по всей стране, а не только в Кремниевой долине. Уязвимые профессии встречаются даже там, где обычно не ждут технологических перемен, — в сельских районах и индустриальном «ржавом поясе» Америки. Так, штаты вроде Огайо, Мичигана и Теннесси пока демонстрируют скромные показатели по внедрению ИИ, но высокие по «скрытой экспозиции», поскольку многие местные компании тоже зависят от офисных и других рутинных задач.

Авторы подчеркивают, что индекс не предсказывает, когда, где и какие рабочие места исчезнут. Он показывает техническую способность ИИ выполнять те или иные задачи на сегодня, без учета экономических,политических и прочих факторов.

Полезный инструмент

Три штата — Теннесси, Северная Каролина и Юта — уже тестируют платформу. Теннесси первым включил данные индекса в официальный план действий по ИИ. Власти Юты готовят аналогичный отчет.

Одна из самых полезных функций инструмента — его детализация, поясняет сенатор Северной Каролины Деандреа Сальвадор, которая работает с MIT над проектом. Модель позволяет увидеть, какие навыки востребованы в конкретном районе, какова вероятность их автоматизации и как такие изменения могут повлиять на местный ВВП и занятость.

📍 Подписаться на канал The Bell Tech

Партнеры OpenAI набрали $100 млрд кредитов

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

OpenAI пока удается задуманное руководством — строить инфраструктуру ИИ не просто в кредит, а в кредит на чужом балансе, пишет Financial Times. По подсчетам издания, ее партнеры и подрядчики совсем скоро соберут $100 млрд кредитного финансирования в интересах убыточного ИИ-стартапа.

Не меньше $30 млрд взяли в кредит SoftBank, Oracle и CoreWeave. Еще $28 млрд — фонд Blue Owl Capital с относительно мелкими подрядчиками дата-центров, а $38 млрд — снова Oracle с крупной инфраструктурной компанией Vantage. Последняя кредитная линия, которую должны согласовать через пару недель, пойдет на строительство и оснащение гигантских дата-центров проекта Stargate в Техасе и Висконсине.

Почему это важно?

Это огромная сумма, замечает газета. Если считать ее «принадлежащей» OpenAI, компания сразу же попадает в топ-10 корпоративных заемщиков мира наряду с Mercedes-Benz и Comcast. Собственная долговая нагрузка OpenAI формально остается небольшой — кредитная линия на $4 млрд от консорциума банков США при прогнозных продажах в $20 млрд.

Расходы подрядчиков на исполнение обязательств по контрактам OpenAI скорее всего будут заметно выше. Только Oracle придется занять $100 млрд в течение четырех лет. При этом многие займы под ИИ-проекты берутся на SPV и по более сложным схемам, «чтобы защитить инвесторов и девелоперов от рисков при дефолте».

В целом все это никак не развеивает фундаментальных опасений по поводу завышенных оценок и оправданности масштабных инвестиций в ИИ, а наоборот, заставляет задуматься о том, что именно вошло в суммарные $1,4 трлн инвестобязательств в отрасли, замечает FT.

📍 Подписаться на канал The Bell Tech

Банки против маркетплейсов: из-за чего Герман Греф пошел войной на Wildberries и Ozon

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL, ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

Скоро мы узнаем, у кого в России лоббистский ресурс больше — у Германа Грефа и главы ЦБ Эльвиры Набиуллиной или у полюбивших онлайн-торговлю Юрия Ковальчука и сенатора-миллиардера Сулеймана Керимова. Две недели подряд банки и маркетплейсы обменивались ударами, обвиняя друг друга во всех грехах — от неуплаты налогов до вредительства малому бизнесу и вообще всем россиянам. Но пока счет 0:0.

Что именно не поделили крупнейшие российские маркетплейсы и госбанк, который давно не страдал от избытка конкуренции? Формально предмет спора — скидки, которые маркетплейсы щедро раздают покупателям через собственные цифровые банки. Но на самом деле причина конфликта — в скрытой угрозе, которую сама бизнес-модель Wildberries и Ozon несет всем крупным российским банкам — и не только им.

Почему скидки на маркетплейсах — это, в общем-то и не скидки вовсе? Кто платит за то, чтобы айфон по карте банка маркетплейса стоил на 15 тысяч дешевле? И почему Кремлю в этом конфликте в любом случае придется пойти на очень непростой выбор, а ситуация на рынке все равно станет хуже? Разбираемся в новом выпуске Технорассыки

📍 Подписаться на канал The Bell Tech

🇨🇳 vs 🇺🇸: как Китай обходит Долину в гонке открытых ИИ-моделей

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

Кажется, что ИИ-модели OpenAI, Anthropic и других ведущих американских разработчиков задают тон всей индустрии. Но сделавшие ставку на открытость китайские компании неожиданно их теснят — причем на собственном американском рынке.

За последний год в США все больше ИИ-стартапов опирались на открытые китайские модели, которые становятся полноценной альтернативой дорогим американским решениям. К такому выводу пришли в NBC после разговора с 15 основателями стартапов, ML-инженерами, отраслевыми экспертами и инвесторами.

🔎 И вот почему это происходит:

◽️При всех успехах моделей от OpenAI и других американских игроков их китайские конкуренты оказались дешевле, проще в настройке и достаточно надежными для многих задач, признают респонденты. Вот как об этом говорит руководитель ML-отдела разработчика ИИ-поисковика Exa с оценкой в $700 млн: по его словам, запуск китайских моделей на собственных серверах компании во многих случаях оказался намного быстрее и дешевле, чем работа с GPT-5 или Gemini.

◽️Китайские ИИ-модели — в частности, R1 от DeepSeek и большинство моделей семейства Qwen от Alibaba — бесплатные, а также открытые. Это значит, что параметры можно скачать, настроить и крутить локально, в отличие от проприетарных GPT или Claude. И хотя открытые модели долго оставались в тени, уступая по качеству ответов, за последний год DeepSeek, Alibaba и другим удалось совершить технологический скачок. По данным независимой лаборатории Artificial Analysis, во многих задачах китайские open-source вплотную приблизились или уже сравнялись с ведущими американскими closed-source.

◽️Основатель приложения для продуктивности Dayflow, рассказал, что около 40% пользователей его сервиса теперь выбирают именно открытые модели. В приложении доступны разные варианты, и, по словам Лю, Qwen показывает себя так же уверенно, как GPT-5. Он полагает, что важную роль при выборе играет приватность. Открытые модели можно запускать прямо на устройстве без передачи данных во внешнее облако. Для Dayflow, где ИИ анализирует экран и рабочую активность, это особенно чувствительный момент.

◽️У китайских моделей, вроде Qwen, огромное сообщество с кучей гайдов, говорят в Circlemind AI, разработчике ИИ-агентов. Для разработчиков, которые хотят настроить модель под свои задачи, большое количество материалов про китайский open-source становится отправной точкой. Например, в приложении Kilo Code для генерации кода с помощью ИИ из 20 самых востребованных моделей — семь китайских, шесть из которых опенсорс.

ИИ по-китайски

Согласно исследованию MIT и Hugging Face, доля скачиваний новых открытых моделей за год на август выросла до 17% у китайских разработчиков по сравнению с 15,8% у американских.

Китайские компании впервые обогнали американских конкурентов благодаря переходу к иному ритму и формату выпуска моделей, писала FT. Вместо того чтобы представлять обновления раз в полгода или год, китайские компании выпускают новые модели еженедельно или раз в две недели, предлагая сразу несколько вариантов на выбор. В итоге, средний интервал релизов Alibaba в этом году составлял примерно 20 дней, а у Anthropic — 47.

📍 Подписаться на канал The Bell Tech