Звіт дослідження від червня 2028 року: коли штучний інтелект перевищує очікування, економіка руйнується

CitriniResearch та Alap Shah у своїй статті «Макроекономічна пам’ятка з майбутнього» висувають уявну гіпотезу: Множинне перевищення AI оптимістичних очікувань не обов’язково є бичачим сигналом для активів та економіки, навпаки, надлишок машинного інтелекту може через тиск на доходи від праці та споживчий цикл спричинити скорочення попиту, що породить «благоденство продуктивності» та переоцінки фінансових активів.

У цьому мисловому експерименті з часовою точкою «червень 2028 року» зазначається, що безробіття в США зросло до 10,2%, що на 0,3 відсоткових пункти вище за очікування. Після публікації даних ринок впав на 2%, а індекс S&P 500 від «жовтня 2026 року» знизився на 38%. У пам’ятці йдеться, що трейдери вже звикли до ударів, і подібні дані шість місяців тому могли б спричинити автоматичне призупинення торгів.

У звіті розбивається шлях кризи на дві взаємодіючі ланцюги: одна — у реальній економіці, де зростання AI сприяє заміщенню білих комірців, зниженню реальних зарплат, скороченню споживання, що веде до «людсько-центричної» економіки з високою часткою споживання. Це породжує негативний зворотний зв’язок без природних гальм, і ринок починає зосереджуватися лише на AI, але сама економіка починає деформуватися, з’являється так зване «Ghost GDP» — виробництво, яке враховується у національних рахунках, але не циркулює у реальній економіці.

Інша — у фінансовій системі, де структурні пошкодження доходів починають руйнувати ціноутворення активів, заснованих на доходах білих комірців, таких як приватне кредитування та іпотека. Це прискорює регуляторні та політичні дискусії, але водночас затримки у політиці та зниження довіри до уряду посилюють ризик дефляційної спіралі.

Можливо, як каже Citrini, «коли машинний вихід дорівнює 10 тисячам білих комірців і не споживає жодної соціальної послуги, це не економічне диво, а економічна чума».

Привабливі прибутки не гарантують здоров’я економіки: гроші більше не проходять через домогосподарства

За сценарієм, перша хвиля звільнень у 2026 році, викликана «застарілістю людства», відповідає перевагам фондового ринку: зниження витрат, зростання прибутковості, перевищення очікувань — і ціни зростають. До жовтня 2026 року індекс S&P 500 наближався до 8000 пунктів, а Nasdaq — понад 30000. Прибутки компаній знову «заливаються» у AI-обчислювальні потужності, створюючи прискорювач.

Загалом, макроекономічна картина теж «гарна»: номінальний ВВП кілька разів демонструє середньо-високі річні темпи зростання, а реальний виробіток за годину досягає рівнів, яких автор називає «незнаними з 1950-х років» — AI-агенти не втомлюються, не хворіють і не потребують медичного страхування.

Але у пам’ятці наголошується, що основна частка багатства зосереджена у власників обчислювальної потужності, тоді як доходи працівників падають. Реальні зарплати починають знижуватися, білий комірець змушений опускатися на нижчі зарплатні позиції, а споживання — «людський двигун», що становить близько 70% ВВП — починає скорочуватися. Автор прямо ставить питання: «Скільки коштує машинам необмежене споживання?» Відповідь — нуль.

SaaS — перша жертва: коли «самостійно написати» стає стандартною опцією закупівлі

Перша доміно-ліжка цієї ланцюга — програмне забезпечення. Автор ставить точку перелому наприкінці 2025 року: здатність агентних інструментів програмування різко зростає. Кваліфікований розробник у парі з Claude Code або Codex за кілька тижнів може відтворити ядро середнього SaaS-продукту — недосконалого, але достатнього, щоб змусити CIO запитати: «Ми можемо зробити це самі?»

Оскільки бюджет компаній зазвичай закладається ще в останньому кварталі попереднього року, середина 2026 року стає першим «реальним» періодом для закупівель із застосуванням «дійсної готовності». У тексті наведено приклад переговорів: менеджер із закупівель у компанії Fortune 500 повідомляє, що він використав аргумент «обговорюємо з OpenAI заміну постачальників AI-інженерами», щоб отримати 30% знижки на продовження контракту; ситуація з SaaS-постачальниками типу Monday.com, Zapier, Asana ще гірша.

Ще важливіше — як ця «самостійна побудова» змінює структуру галузі: AI прискорює розробку та ітерацію, зменшуючи диференціацію, цінова конкуренція перетворюється на «бій із старими та новими гравцями одночасно», а бар’єри входу — не функціональність, а витрати та фінансовий ресурс.

Компанії, під загрозою AI, — найактивніші: циклічність починається тут

Головний меседж пам’ятки — «відмінний від історичних підручників» — полягає в тому, що у 2026 році ті, хто зазнає руйнування, не мають вибору «боротися». Автор порівнює з шляхами Kodak, Blockbuster, BlackBerry, і вважає, що під ударом AI багато компаній «не можуть повільно вмирати», а мають швидко діяти, щоб врятуватися.

У сценарії ServiceNow у третьому кварталі 2026 року з’являються перші сигнали: швидкість зростання нових контрактів (ACV) зменшується з 23% до 14%, одночасно компанія оголошує про 15% скорочення штату, а ціна акцій падає на 18% у день. Причина проста: вона продає ліцензії на кількість користувачів, і якщо клієнт скорочує 15% співробітників, автоматично зменшується кількість ліцензій. А причина скорочень — підвищена ефективність завдяки AI.

Отже, виникає те, що у пам’ятці називається «колективна раціональність, загальна катастрофа»: компанії економлять на скороченнях і знову інвестують у AI, що підвищує його можливості, і знову сприяє новим скороченням. Всі дії логічні, але разом вони руйнують механізм гальмування.

Після зняття «фрикцій» починається руйнування посередницького рівня: від підписки, комісій до тарифів платіжних систем

До початку 2027 року використання великих мовних моделей стає стандартом — багато хто «як користується автозаповненням» застосовує AI-агента без усвідомлення. Потім, з’являється відкритий проект Qwen — «агентський шопінг-помічник», що стає каталізатором: усі допоміжні системи швидко інтегрують агентські функції електронної комерції; дистиляція моделей дозволяє запускати агентів на смартфонах і ноутбуках, знижуючи граничні витрати на обчислення.

Найбільш тривожне — агенти не потребують активного запуску, вони постійно працюють у фоновому режимі, враховуючи переваги користувача. До березня 2027 року в США середній день споживання токенів становить близько 400 тисяч, що у 10 разів більше за рівень кінця 2026 року. Транзакції перестають бути окремими рішеннями людей і перетворюються на цілодобову оптимізацію.

Це руйнує старі моделі «залежності від людської обмеженості»: автоматичне продовження підписок, неочікуване підвищення цін після пробного періоду, заміна порівняння цін брендами — все це, що зароджувалося на фрикціях, тепер перетворюється на «переговорний шантаж».

У переліку перших «загиблих» — туристичні платформи, страхові компанії, що залежали від автоматичного поновлення, фінансові консультанти, податкові служби, юридичні фірми. Навіть ріелтори не уникнули: після отримання MLS-даних та історії транзакцій через AI-агента середня комісія у США у великих містах зменшилася з 2,5–3% до менше ніж 1%, і дедалі більше угод укладається без участі людини.

Коли агент контролює транзакцію, він починає шукати «більший цінник»: у машинних торгах між агентами комісійні платіжки у 2–3% стають непривабливими. Автор припускає, що багато агентів перейдуть на стабілізовані криптовалюти на Solana або Ethereum L2, де комісії — кілька десятих цента. У цій частині Mastercard названо «незворотною точкою»: у фінансових звітах згадуються «ціноутворення агентами» та «тиск на необов’язкове споживання», і ціна акцій падає; ризики поширюються на банки-емітенти та платіжні системи, зокрема AmEx, що найбільше постраждає — через скорочення клієнтів і зменшення комісійних.

Це не «індустріальна криза»: потреба у сервісах для білих комірців руйнується через леверидж

У 2026 році ринок ще сприймає негативний вплив як «секторні історії» — програмне забезпечення, консалтинг, платіжні системи. Але у пам’ятці прямо заперечується: Америка — це сервісна економіка для білих комірців, які становлять 50% зайнятих, але забезпечують 75% необов’язкового споживання.

Ще більш гостро — дані про концентрацію доходів: найбагатші 10% американців витрачають понад 50% споживання, а 20% — близько 65%. Тому, якщо удар припаде на високий рівень доходів, навіть при високій безробітності, це матиме великий вплив на споживчий попит. Автор наводить приклад: зниження зайнятості білих комірців на 2% може спричинити скорочення необов’язкового споживання на 3–4%; при цьому у них є заощадження, і вплив проявиться із затримкою, але з більш глибокими наслідками.

Конкретні сигнали у сфері зайнятості: у жовтні 2026 року кількість вакансій за даними JOLTS опустилася нижче 5,5 мільйонів, що на 15% менше за попередній рік; кількість білих комірців різко зменшується, тоді як кількість робіт для робітників нижчого рівня залишається стабільною. На ринку боргу перша реакція — зниження доходності 10-річних облігацій США з 4,3% до 3,2%.

Водночас інвестиції у AI не зменшуються через слабкий попит, оскільки автор визначає їх як «операційні витрати, що замінюють капітальні», — компанії перерозподіляють мільярди з людських ресурсів у AI, зменшуючи загальні витрати, але збільшуючи витрати на AI. Це породжує дивну ситуацію: інфраструктура AI залишається у високій точці циклу — Nvidia отримує рекордний дохід, TSMC використовує понад 95% потужностей, а великі хмарні провайдери витрачають 150–200 мільярдів доларів на дата-центри щоквартально; тоді як споживчий сектор починає втрачати обсяги.

Автор поширює цю нерівномірність і на рівень країн: Південна Корея, яка отримує вигоду від «чистого профілю», значно випереджає; індійський ІТ-сектор (більше 2000 мільярдів доларів на рік) через «модельний підхід до AI-кодингу» зазнає скорочення контрактів, рупія девальвується на 18% за чотири місяці, і у першому кварталі 2028 року МВФ починає попередні консультації з Індією.

Приватне кредитування — не «захищена зона»: страхові зобов’язання витягують його у центр уваги

Перший поштовх у фінансовому секторі — приватне кредитування. У пам’ятці наведено масштабні зміни: з 2015 року воно зросло з менше ніж 1 трлн доларів до понад 2,5 трлн у 2026, значна частина — у сферах софту та технологічних LBO, на основі припущення, що SaaS-доходи можуть «довго стабільно зростати з реінвестуванням».

Коли AI руйнує «стійкість ARR», проблема вже не у збитках, а у тому, що їх визнають у момент виникнення. У тексті наведено кілька ключових подій: у квітні 2027 року Moody’s знижує кредитний рейтинг 14 емітентів на суму 180 мільярдів доларів, що підтримують софт-підприємства; у третьому кварталі 2027 року починають дефолти за кредитами, забезпеченими софтом. Zendesk — «палаюча зброя»: його кредитна лінія у 5 мільярдів доларів, підтримувана ARR, знижується до 58 центів за долар, ставши «рекордним» випадком дефолту за приватним софт-кредитом.

Якщо зупинитися тут, автор визнає, що ситуація «може бути контрольованою» — оскільки приватне кредитування зазвичай закрите, з фіксованими термінами, і теоретично без примусових продажів. Але «постійний капітал» у сценарії відкриває інший бік: великі альтернативні інвестиційні фонди через купівлю страхових компаній перетворюють зобов’язання з пенсійних фондів у базу для приватних кредитів (згадуються Apollo/Athene, Brookfield/American Equity, KKR/Global Atlantic). Коли дефолти за софтом поширюються, регулятори починають посилювати вимоги до ризикових капіталів, змушуючи інституції додатково капіталізуватися або продавати активи, але ринок не дає їм можливості за адекватною ціною. Moody’s знижує кредитний рейтинг Athene до негативного прогнозу, а акції Apollo за два дні падають на 22%, що поширюється і на інші подібні структури.

Автор додає ще один рівень — «загрозливу складність»: офшорні реіншуринг та SPV-структури роблять втрати надто непрозорими, і навіть у короткостроковій перспективі важко визначити, «хто саме несе збитки». У сценарії, у листопаді 2027 року, відбувається «обвал», що описується як перехід ринку від «циклічного відкату» до «системної ланцюгової реакції»; у цьому контексті президент ФРС Вош називає цю ситуацію «ланцюжком, що базується на ставках на зростання продуктивності білих комірців».

Головна катастрофа — у іпотеці: кредити були хорошими, але світ змінився

У пам’ятці залишено питання щодо «більш важкої та смертельної» проблеми — іпотечних кредитів. Обсяг іпотечного ринку США — близько 13 трлн доларів, і під час видачі передбачалося, що позичальники зможуть протягом довгого часу (часто 30 років) зберігати стабільність доходів і зайнятості.

У сценарії ризик полягає у тому, що це не «кредитна криза 2008 року», коли кредити були поганими з самого початку. Навпаки, позичальники — з FICO понад 780, 20% внеску, підтверджений дохід, чиста кредитна історія. Проблема у тому, що через структурне зниження доходів білих комірців, їхні «фундаментальні» грошові потоки стають недовірливими — люди позичають у майбутнє, яке вони все менше вірять.

Автор наводить ознаки «передпогашення» — використання HELOC, дострокове зняття з 401(k), зростання боргів по кредитках, але іпотека ще обслуговується вчасно; потім у Сан-Франциско, Сієтлі, Манхеттені, Остіні починають з’являтися перші ознаки затримок платежів. До червня 2028 року індекс цін Zillow показує: у Сан-Франциско —11%, у Сієтлі —9%, в Остіні —8%; у високоризикових районах з переважанням jumbo-кредитів — ще гірше. Фінансові інституції починають отримувати сигнали: у високоризикових районах понад 40% зайнятих у техніці та фінансах, і там починаються ранні затримки.

Автор навмисне залишає межі сценарію: «ще не почалася повномасштабна криза іпотеки», рівень затримок ще нижчий за 2008 рік, але ризик зростає. Якщо у другій половині року іпотека почне масово руйнуватися, автор прогнозує, що ринок може втратити до 57% капіталу, а індекс S&P — опуститися до близько 3500 пунктів — рівня, що був перед «ChatGPT моментом» у листопаді 2022 року.

Головний ворог політики — час: податковий базис будується на людському часі

У пам’ятці жорстко оцінюється політика: традиційні інструменти (зниження ставок, кількісне пом’якшення) можуть врятувати фінансовий сектор, але не зможуть виправити реальну економіку, бо причина у тому, що «людський інтелект став менш цінним».

Більш конкретно — у фіскальній політиці. Автор підсумовує так: податковий базис — це фактично «податок на людський час» — праця, підприємницька діяльність, податки з доходів. У першому кварталі 2028 року доходи федерального бюджету на 12% нижчі за прогноз, зроблений Конгресом. Продуктивність зросла, але більша частина доходів йде до капіталу та власності на обчислювальні ресурси, а не до доходів фізичних осіб.

Довгострокове зниження частки доходів від праці у ВВП — з 64% у 1974 році до 56% у 2024-му — і ще більше зменшення до 46% за чотири роки після значного покращення AI — автор називає це «найрізкішим падінням за всю історію». Це створює структурний парадокс: потрібно більше перерозподілу на користь домогосподарств, але податкові надходження з них зменшуються.

У сценарії обговорюється «Transition Economy Act» — прямий перерозподіл через дефіцит і оподаткування AI-інтелекту, а також більш радикальний «Shared AI Prosperity Act» — створення громадських прав на «інтелектуальні інфраструктури», схожих на суверенні фонди або ліцензії на AI-виробництво, з дивідендами для перерозподілу. Політичні розбіжності — гострі: праві вважають це марксизмом і бояться, що податки на обчислювальну потужність дадуть перевагу Китаю; ліві — що це перетвориться на регулятивне захоплення, а «економіка перехідного періоду» — на передвісник кризи.

Соціальні конфлікти: у сценарії «Occupy Silicon Valley» блокують офіси Anthropic і OpenAI у Сан-Франциско на три тижні, і медіа більше говорять про протести, ніж про безробіття. Автор робить висновок, що швидкість технологічних змін перевищує здатність політики реагувати, і ця зворотня реакція визначатиме майбутнє.

«Втрата інтелектуальної премії»: потрібно переоцінити старі припущення про грошові потоки

У фіналі пам’ятки автор зводить усе до глибшої зміни у цінуванні: у сучасній економіці людський інтелект був дефіцитним ресурсом, навколо якого будувалися ринок праці, іпотека, податки, конкурентні переваги компаній. Тепер машинний інтелект став дешевшим і доступнішим, і «інтелектуальна премія» починає знижуватися, змушуючи фінансову систему переоцінювати активи.

Автор залишає відкритим питання: «Чи можливо знайти нову рівновагу до того, як зламається ланцюг?» — і нагадує інвесторам: «Чи ваші активи та грошові потоки не залежать від припущень, що фрикції зникнуть, доходи білих комірців стабілізуються, а домогосподарства залишаться рушіями попиту?» — і завершує: «Канарки ще живі».