Арендованный ум: почему чип нам никто не навяжет, а мы всё равно его поставим

Начну с личного. Моя бабушка, сейчас уже очень пожилая женщина, работала оператором ЭВМ в вычислительном центре (дата‑центре для зумеров) Горьковской железной дороги. То есть была человеком образованным. Это не мешало ей рассказывать мне, пятилетнему, о том, что в ближайшем будущем государство нас всех чипирует, и тогда нам всем конец.

Позже, в юности, я в порядке развлечения воспроизводил в голове этот мысленный эксперимент и приходил примерно к такому же выводу: ну да, государственной машине это удобно, ID‑номер гражданина не в бумажной книжке, а сразу «пришит» к гражданину вместе с онлайн‑кошельком, скачанными фильмами и авторизацией в соцсетях. Но не могут же всех заставить поставить такой чип? Очень большой круг недовольных можно нащупать. Ну, на крайний случай, при тотальной мобилизации и государственном законе всегда можно опять уйти скрываться в джунгли Южной Америки.

Любое принуждение даёт утечку.

Сейчас мне кажется, бабушка боялась не того. Страшно не то, что чип поставят всем. Страшно, если его поставят не всем.

Вот я, например: у меня есть корпоративная подписка на Клода за 200 баксов для решения рабочих задач, домашняя подписка за 200 баксов для решения домашних задач и бесплатный ChatGPT для быстрых голосовых переводов при живом общении (на момент написания статьи у Клода на мобильном устройстве было не очень хорошо с распознаванием речи). Я делегировал моделям довольно большую часть рутинных и рабочих задач, они неплохо (иногда!) справляются, и в целом я доволен. Плюс я ещё человек такой, что мне нравится, что я в любой момент могу задать дурацкий вопрос о чём‑нибудь и сразу получить ответ. Я зануда.

Дело даже не в чипе. Чип это просто самый быстрый способ доставить ИИ в голову. Вопрос в другом: у кого этот доступ будет, а у кого нет.

И тут мы наблюдаем рост цены за токен у флагманских моделей за последний год, и я всё чаще задаюсь вопросом: так, ну окей, я нормально зарабатываю и могу ещё какое‑то время выдерживать этот рост, хотя количество задач к генеративкам с моей стороны добавляется. Но ведь есть те, кто зарабатывает меньше. В дальнейшем они могут не смочь позволить себе доступ к такому объёму токенов, а вместе с ним и к вытекающим из него привилегиям. И как это поменяет игру?

Я решил поразмышлять поглубже на выходных над этим вопросом и хочу поделиться с вами результатом размышлений, опираясь только на то, что уже существует.

2. Мы уже здесь

Начнём с того, что не нужно выдумывать.

Подсаживание уже идёт, и пока в убыток

OpenAI работает в убыток. По утечкам осени 2 025 года, которые пересказывала деловая пресса, компания ждёт около 14 миллиардов долларов убытка в 2 026 году и около 115 миллиардов суммарно до 2029-го. У Anthropic картина получше: аналитики ждут, что в 2 026 году она впервые выйдет в операционный плюс. Бесплатных пользователей у ChatGPT, по оценке тех же аналитиков, больше 900 миллионов, и каждый обходится компании примерно в 70 центов в месяц.

Но есть нюанс: платный запрос в чате компании как раз выгоден. Валовая маржа (выручка минус стоимость работы модели), по прогнозам из утечек, у OpenAI в 2 025 году около 33%, у Anthropic около 40%. Сравнивать их в лоб, правда, нельзя: у OpenAI в расчёт попали бесплатные пользователи, а у Anthropic это только API. Так где же деньги?
А деньги уходят на гонку. В 2 025 году OpenAI планировал потратить на обучение новых моделей около 9,4 миллиарда долларов, Anthropic около 4,1 миллиарда. Плюс ещё 8,4 и 2,7 миллиарда на инференс, то есть просто на то, чтобы готовые модели отвечали.

Получается, бесплатный тариф это не благотворительность, а плата за привычку. Сегодняшние цены субсидируют инвесторы, и рано или поздно они захотят отдачи.

Цены падают и растут одновременно

Старые модели дешевеют с потрясающей скоростью. По подсчётам Epoch AI на начало 2 025 года, цена фиксированного уровня способностей падает в медиане примерно в 50 раз в год. Уровень GPT-3.5 в ноябре 2 022 года стоил 20 долларов за миллион токенов, в октябре 2 024 года тот же уровень стоил 7 центов.

А с флагманами всё иначе: весной 2 026 года новые флагманы впервые вышли дороже предшественников. Правда, осенью часть цен откатилась. Бедный не останется совсем без ИИ. Ему достанется прошлогодняя модель почти бесплатно. А на рынке труда он будет соревноваться с теми, у кого модель нынешняя.

Доступ уже превращается в зарплату

PwC проанализировала больше миллиарда вакансий в 27 странах: вакансии, где требуются навыки работы с ИИ, обещают зарплату в среднем на 62% выше, чем те же должности без них. Год назад эта премия была 57%. Таких вакансий стало на 69% больше, а рынок в целом вырос всего на 9%.

Нужно оговориться: это обещания в объявлениях, а не реальные выплаты. По опросу Payscale в начале 2 026 года больше половины работодателей вообще не доплачивали за навыки ИИ: ни премий, ни бонусов. Но это скорее хуже, чем лучше: если умение работать с ИИ становится нормой, то без доступа к нему человека просто не возьмут.

Значит, доступ к ИИ уже конвертируется в зарплату и в саму возможность получить работу. А если доступ платный и лучшие модели дорожают, то, мне кажется, ваша зарплата начинает зависеть от тарифа.

Вы возразите: платят же за навык, а он остаётся с человеком даже без подписки. И вот тут начинается самое интересное.

Подпорка мешает учиться

В полевом эксперименте в турецкой школе почти тысяча учеников решали задачи по математике. У тех, кому дали доступ к GPT-4, результаты на практике заметно выросли. Когда доступ убрали, ученики, пользовавшиеся нейронкой, написали экзамен на 17% хуже тех, кто никогда ИИ не пользовался. При этом они сами не замечали, что учатся хуже. Интересно также, что версия, которая давала подсказки, а не готовые ответы, этот вред почти нивелировала. То есть вред зависит от того, как устроен инструмент. А устройство выбирает не пользователь, а компания.

Уже освоенное сохраняется лучше. В исследовании NASA 16 опытных пилотов, которые годами летали на автопилоте, проверили на симуляторе Boeing 747. Навыки ручного управления у них сохранились. А вот с тем, что делается «головой», было хуже: держать в уме местоположение самолёта без карты, диагностировать неисправность без подсказок бортовых систем.

Первый сигнал из реальной практики в медицине (а может, и не первый). В Польше опытные эндоскописты после трёх месяцев работы с ИИ‑ассистентом стали находить предраковые полипы в процедурах без ИИ реже: доля таких колоноскопий упала с 28,4% до 22,4%. К исследованию есть претензии: оно наблюдательное, и пациенты до и после были разные. Но здесь эффект заметили в настоящей клинике, а не в лаборатории.

И последнее в этом списке: участники опроса 319 работников умственного труда сами признались, что чем больше доверяют ИИ в задаче, тем менее критично относятся к результату. А проверить хорошо может только тот, кто умеет сам.

Мой вывод: не «ИИ делает тупее», а другое. ИИ не забирает уже изученные навыки, однако мешает осваивать новые и передаёт проверку тем, кто научился раньше. А значит, тот, кто учился с ИИ, без него уже не справится, и платить за доступ ему придётся всегда. Платят не за навык, а за подписку, без которой навык не работает.

3. 2 035 год

Теперь поразмышляем. Всё, что дальше, опирается на то, что уже существует или показано в лабораториях.

Сначала наушник

Прежде чем ИИ появится в голове, он поселится в наушниках и очках, которые слышат контекст и подсказывают весь день. Это уже сегодняшний день: очки с ИИ уже продаются, а глава Shopify в 2 025 году написал сотрудникам, что работа с ИИ теперь базовый минимум. Через пару лет вопрос «ты пользуешься ассистентом?» будет звучать так же, как «у тебя есть смартфон?».

У них один недостаток: ты задаёшь вопрос вслух. Собеседник видит, что ты спрашиваешь, работодатель видит и делает выводы о твоей квалификации. Это неудобно. Это как читать с бумажки. Первое решение уже есть: браслет, который Meta продаёт вместе с очками. Он считывает сигналы мышц руки, и интерфейсом можно управлять движениями пальцев, без голоса.

Чип закрывает именно эту проблему. Он не делает тебя умнее и не ускоряет мышление. Он даёт беззвучный вопрос и невидимый ответ.

Это не фантастика. В 2 025 году команда Стэнфорда (Kunz, Willett и соавторы, Cell) расшифровывала в реальном времени внутреннюю речь, то есть фразы, которые человек проговаривает про себя. Точность у разных участников от 46 до 74%, словарь на 125 тысяч слов. Участников было четверо, все почти не могли говорить из‑за БАС или инсульта. А ответ можно вернуть голосом, который слышишь только ты: кохлеарные импланты передают звук прямо в слуховой нерв уже десятилетиями.

Записать готовое знание или навык в мозг человека не умеет никто, даже в лаборатории. Поэтому чип 2 035 года не вкладывает знания в голову, а шепчет. Через пару лет этот шёпот перестаёт ощущаться как чужой.

У того же стэнфордского исследования есть деталь, которую стоит запомнить. Декодер частично расшифровывал и личную внутреннюю речь, которую человек не собирался произносить. Чтобы этого избежать, исследователи придумали мысленный пароль: устройство спит, пока человек не подумает кодовую фразу. Устройство, которое может принять твой мысленный вопрос, по определению может услышать и остальное, что ты проговариваешь про себя. Вопрос только в том, кто решает, когда ему можно.

Внутри навсегда, снаружи по подписке

Хирургия, похоже, не дешевеет так быстро, как процессоры. Поэтому чип устроен как кохлеарный имплант: внутренняя часть, электроды и антенна, ставится надолго, а наружный процессор и программа меняются часто, без операции. Для кохлеарных имплантов это уже так: внутренняя часть рассчитана на всю жизнь, наружная живёт пять‑семь лет.

Бизнес‑модель здесь как у принтеров. Принтер один, картриджи бесконечно. Сменить производителя телефона можно за вечер. Сменить производителя электродов в голове означает операцию.

И такое уже было. Больше 350 слепых людей по всему миру получили имплант сетчатки Argus II компании Second Sight. Он давал грубое, но настоящее зрение. В 2 019 году компания прекратила выпуск, чтобы заняться мозговым имплантом, а в 2 020 году почти перестала работать, не предупредив пациентов. Ремонт и обновления стали недоступны. Один пациент, Росс Дорр, не смог сделать МРТ: компания просто не отвечала. Другой, Йерун Перк, в ноябре 2 020 года разбил процессор и искал запчасти у других пациентов.

Прецедент, в общем, есть: компания может обанкротиться, а устройство в твоей голове останется.

Тарифы

Тут позволю себе пофантазировать, к тому же у каждого пункта ниже уже есть прототип:

• Квота. Лимит запросов на месяц/день/час, как сегодня лимит сообщений. Остаток показывает приложение в телефоне. Придётся сложные разговоры планировать на начало расчётного периода.

• Уровни моделей. Бесплатный тариф медленный и отстаёт на поколение. 

• Реклама. Сейчас OpenAI обещает, что реклама на бесплатном тарифе идёт отдельно от ответа и на него не влияет. Но в 2 035 году ответы вполне могут содержать «приоритетные знания» от спонсоров. И звучать они будут тем же внутренним голосом, что и твои собственные мысли.

• Память. Чип слышит всё, что ты спрашивал и проговаривал, и через десять лет помнит твою жизнь лучше тебя. И вот мне кажется, что доступ к этой памяти будет зависеть от тарифов.

• Корпоративный чип. Работодатель оплачивает профессиональный тариф. Всё, что ты делал на работе, логируется и по договору принадлежит компании.

• Без сети чип молчит. Такое тоже возможно: привет глушилкам на экзамене.

Рынок труда

На собеседовании в 2 035 году два кандидата. Оба выглядят одинаково уверенными. Один на профессиональном тарифе, второй на бесплатном. Отличить их можно только по паузам: у бесплатного ответы приходят на полсекунды позже, а на редкие вопросы он отвечает общими словами. Попросить их отключить чип бессмысленно: проверить, выключен ли он, нельзя. Поэтому собеседование проверяет не человека, а тариф.

Молодых почти не берут: их работу делает модель. А опытных берут охотно, но платят им всё меньше, потому что их опыт давно упакован в доменный пакет, который продаётся новичкам.

4. Арендованный ум

Теперь главное. Что всё это значит для неравенства?

В 2 022 году многие ждали, что ИИ всех выровняет. Парадокс в том, что он действительно выравнивает. Только не так, как мы надеялись.

Слой первый: ИИ выравнивает людей

В большом исследовании колл‑центра ИИ‑ассистент повысил производительность в среднем на 15%, а у новичков и слабых сотрудников примерно на 30%. Лучшие стали чуть быстрее, но качество у них даже немного просело. В эксперименте с профессиональным письмом ChatGPT тоже сильнее всего помог слабым и сжал разброс между людьми.

Но откуда взялся этот рост? Ассистент в колл‑центре подсказывал новичкам то, что лучшие операторы и так знали из опыта. Опыт опытных был упакован и роздан новичкам. Опытный потерял ценность, новичок вырос, но вырос на чужом опыте: знание не его, оно арендовано. А выигрыш получил третий: тот, кто владеет моделью.

И вот главное: ИИ выравнивает людей и концентрирует ценность у тех, кто сдаёт ум в аренду. Неравенство не исчезает, оно меняет адрес. Раньше ты был богаче, потому что умнее и опытнее. Теперь ты богаче, если владеешь моделью или можешь оплатить её лучший тариф.

Свежая теоретическая работа (пока препринт, без рецензии) объясняет, как это работает: ИИ сокращает разницу в навыках между людьми, а ценность уходит к тем, у кого сосредоточены активы. Чем всё кончится, авторы сказать не берутся: зависит от того, останется ли ИИ чьей‑то собственностью или станет обычным товаром. Экономисты Аджемоглу и Джонсон в книге «Власть и прогресс» приходят к похожему на материале истории: выигрыш от новой технологии забирает узкая элита, если общество не выстраивает противовесов.

Слой второй: разрыв в доступе

Выравнивание работает только между людьми с одинаковым доступом. А доступ неравный: фронтир‑модель против прошлогодней. Кто платит больше, тот конкурентнее. Ценность здесь весьма относительная: бесплатная модель 2 035 года будет умнее сегодняшней лучшей, но на рынке труда она стоит мало, если у соседа флагманская модель. Как с образованием: бесплатная школа есть у всех, но работу получает выпускник элитной.

К этому добавляется барьер, который не дешевеет вместе с токенами: железо и операция. Подписку можно сменить за минуту, имплант только через новую операцию. Кто в 2 035 году смог позволить себе дешёвый имплант, с меньшим числом электродов и от производителя попроще, будет жить с ним долгие годы, даже когда тарифы подешевеют.

Слой третий: молодым некуда войти

У работников 22–25 лет в профессиях, сильнее всего затронутых ИИ (разработчики, поддержка клиентов), занятость относительно упала, притом что у опытных осталась стабильной. Падение сосредоточено там, где ИИ заменяет людей, а не помогает им. Авторы, правда, оговариваются: это рабочая версия, и причинность они не доказывают.

Если джуниоров не берут, откуда тогда через десять лет возьмутся сениоры? В нашем мире ответ будет жёсткий: проверить ответ ИИ может только тот, кто знает сам. Поколение, выросшее с чипом, не умеет проверять чип. Если довести опрос Microsoft до логического конца, то тот, кто учился до чипа, становится последним, кто может заметить ошибку. Поэтому получается, что это не моя проблема, а проблема моих детей.

Реклама в виде мыслей

Самое неприятное следствие мне видится не в слежке, а в рекламе. Голос, который звучит внутри и который никто больше не слышит, через пару лет не отличается от твоего. Если на бесплатном тарифе этот голос рекомендует, ты не узнаешь, твоё это предпочтение или оплаченное. Тут реклама перестаёт быть баннером и становится интуицией.

Нет задней передачи

Отказаться от чипа можно. Так же, как сегодня можно отказаться от смартфона: технически можно, социально почти нельзя. Бедным чип нужен, чтобы работать, богатым, чтобы отдыхать. Мне видится, что откажутся закрытые религиозные общины и люди, которым операция противопоказана. Для вторых это новый вид инвалидности, созданный не телом, а обществом.

И даже если отказаться, освоенное за годы с чипом останется, а вот то, чему ты не научился, пока он подсказывал, не появится. Задняя передача существует. Ехать на ней просто некуда.

5. Почему я могу ошибаться

Самые сильные возражения, которые я слышал.

Открытые модели. Модели с открытыми весами вроде DeepSeek и Qwen можно дёшево запускать через хостинги или на своём железе, если оно есть, и они отстают от лучших совсем ненамного. Значит, никакой монополии на ум не будет. Это серьёзный аргумент. Но для чипа решающее не модель, а железо и хирургия: электроды в голове ставит не энтузиаст, а сертифицированная клиника, а наружный блок продаёт производитель. Открытые модели могут стать основой теневого рынка, как сегодня джейлбрейк телефона. Но массовый пользователь, как и сегодня, будет выбирать удобное, а не свободное.

Удешевление. Цены падают в десятки раз в год, значит, через десять лет доступ будет у всех. Да, у всех будет вчерашний ИИ. Но неравенство относительное: важна не абсолютная мощность, а разница с соседом. Пока фронтир стоит дороже, разрыв сохраняется.

Регуляция. Государства уже реагируют. Чили внесла защиту нейроданных в конституцию в 2 021 году, Колорадо принял закон о нейроданных в 2 024 году. Евросоюз заставил производителей перейти на единый разъём, может заставить сделать общий стандарт и для имплантов. Это правда, и это хорошо, но история показывает, что регулирование догоняет, а не опережает. Закон о приватности появляется после утечки, а не до неё.

Это просто пессимизм. Возможно. Но я не утверждаю, что ИИ плохой. Я активный пользователь этой технологии. Я утверждаю, что он появился как коммерческий продукт и будет развиваться по законам рынка. Это не приговор, а описание того, как обычно работают технологии, если никто специально не решает иначе.

6. Бабушка была права частично

Бабушка боялась метки, которую поставят насильно. Я в детстве готовил план побега в джунгли. Мы оба ошиблись в одном и том же: думали, что опасность придёт как принуждение.

Никто не придёт нас чипировать. Не будет указа, закона, очереди под конвоем, метки на лбу. Будет удобство, потом привычка, потом конкуренция, потом выяснится, что без чипа ты просто хуже работаешь.

В джунглях Южной Америки, кстати, чип действительно не будет работать: там нет сети (если не брать с собой Starlink). Только уходить туда будет уже не от государства, а от собственной головы.

Источники

• Bastani и соавторы, PNAS, 2025: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2422633122 (открытая версия: https://ssrn.com/abstract=4895486)

• Casner и соавторы, Human Factors, 2014: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25509828/

• Budzyń и соавторы, Lancet Gastroenterology & Hepatology, 2025: https://www.thelancet.com/journals/langas/article/PIIS2468-1253(25)00133-5/abstract

• Lee и соавторы, CHI 2025: https://www.microsoft.com/en‑us/research/publication/the‑impact‑of‑generative‑ai‑on‑critical‑thinking‑self‑reported‑reductions‑in‑cognitive‑effort‑and‑confidence‑effects‑from‑a-survey‑of‑knowledge‑workers/

• Epoch AI, цены на инференс: https://epoch.ai/data‑insights/llm‑inference‑price‑trends

• Маржа и расходы на обучение, пересказ The Information: https://michaelparekh.substack.com/p/ai‑diving‑into‑openai‑vs‑anthropic

• Убытки OpenAI: https://www.rdworldonline.com/facing-14b‑losses‑in-2026-openai‑is‑now‑seeking-100b‑in‑funding‑but‑can‑it‑ever‑turn‑a-profit/

• Brynjolfsson, Li, Raymond, QJE, 2 025 (цифры в тексте по этой версии): https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658; препринт NBER: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/revisions/w31161.rev1.pdf

• Noy, Zhang, Science, 2023: https://doi.org/10.1126/science.adh2586; открытая версия: https://economics.mit.edu/sites/default/files/inline‑files/Noy_Zhang_1.pdf

• Canaries in the Coal Mine, Stanford: https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries‑in‑the‑coal‑mine/

• Парадокс неравенства, препринт: https://arxiv.org/pdf/2603.05565

• Kunz, Willett и соавторы, Cell, 2025: https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.015; дайджест NIH: https://www.nih.gov/news‑events/nih‑research‑matters/decoding‑inner‑speech‑brain‑signals

• Second Sight, IEEE Spectrum, 2022: https://spectrum.ieee.org/bionic‑eye‑obsolete

• Кохлеарные импланты: https://www.audiology.org/consumers‑and‑patients/managing‑hearing‑loss/cochlear‑implants/

• Цены на флагманы за год выросли, за последние полгода нет; средний и бюджетный ярусы дешевеют, BenchLM Token Price Index (октябрь 2026): https://benchlm.ai/token‑price‑index

• Подписки с фиксированной ценой исчезают, лимиты режут, Speakeasy (2026): https://www.speakeasy.com/blog/rising‑price‑of‑ai