Сколько сможет заработать искусственный интеллект, зависит от того, сколько сможет забрать из фонда заработной платы людей

Сколько же на самом деле могут зарабатывать компании, занимающиеся крупными AI-моделями? Последний отчет Guojin Securities дает революционный ответ: перестаньте смотреть на рынок программного обеспечения, обратите внимание на зарплатную ведомость человечества.

Компании покупают AI не ради моды, а чтобы сэкономить. Использование AI для замены части рабочей силы, повышения эффективности и сокращения затрат — вот истинная причина, почему компании готовы платить. Таким образом, настоящий "потолок" доходов AI — это не размер рынка ПО, а объем зарплатного фонда, который может быть перекалиброван AI. Guojin Securities называет это "зарплатный пул, подлежащий перекалибровке AI".

В последнем аналитическом отчете Guojin Securities приводятся расчеты: из примерно 10,83 трлн долларов годового фонда оплаты труда в США уже 1,45 трлн долларов подвержены влиянию AI — то есть, рабочие обязанности на этих должностях может выполнять AI либо, как минимум, существенно помогать.

Сколько из этих денег зарабатывают AI-компании? Возьмем Anthropic: ее годовой доход составляет примерно 47 млрд долларов, что составляет лишь 3,2% от 1,45 трлн. Другими словами, откушенная доля — даже не крохи.

Зарплатный пул, а не рынок ПО, является якорем для оценки ARR

В отчете Guojin Securities отмечается, что самый наглядный способ понять "эпический потолок" роста AI-доходов в этом цикле — подсчитать, насколько велик "зарплатный пул, который может быть переоценен при помощи AI".

В докладе сопоставляется степень воздействия AI-технологий на разные профессии с данными 2025 года по занятости и заработкам (OEWS 2025) Бюро статистики труда США по 830 профессиям. Результаты показывают: из около 10,83 трлн долларов общего зарплатного дохода в США, по фактическим данным Anthropic, порядка 1,45 трлн долларов зарплат уже попадает в зону воздействия AI, что составляет 13,4%; если брать в расчет теоретическую экспозицию AI (методология OpenAI/Eloundou), потенциальный объем воздействия может достигать примерно 5,68 трлн долларов, или более 52%.

В пересчете на количество рабочих мест, из примерно 156 млн занятого населения США, под реальным действием находится около 18,35 млн, что составляет 11,8%; теоретически экспонированных — примерно 68,3 млн, или 43,9%.

В докладе подчеркивается, что 1,45 трлн долларов зарплатных затрат нужно рассматривать как "идеальный потолок ARR при текущем уровне проникновения и технологических возможностях", причем этот потолок еще и будет снижен — компаниям, возможно, потребуется всего 10 тыс. долларов расходов на AI, чтобы эквивалентно заменить 100 тыс. долларов затрат на ручной труд. Несмотря на это, даже нынешний ARR крупных компаний в масштабе десятков миллиардов долларов — это всего лишь малая доля от этих зарплатных фондов, уровень проникновения крайне низкий.

Влияние AI выражено "склонностью к высоким зарплатам", в первую очередь под угрозой интеллектуальные профессии

В отличие от прошлых волн автоматизации, которые затрагивали в основном промышленность и рутинный физический труд, на этот раз AI напрямую воздействует на высокооплачиваемые, интеллектуально насыщенные и сервисные профессии.

По данным доклада, теоретическая экспозиция профессий к AI четко смещена вправо относительно распределения среднегодовых зарплат — то есть, представители с высокими доходами гораздо чаще попадают в сферу риска замещения AI, чем средне- и низкооплачиваемые работники. Например, наименее оплачиваемые профессии (прачки, пекари, шиномонтажники) практически не подвержены воздействию AI; а представители высокодоходных сфер — менеджеры по финансовым продуктам (96,6 перцентиль дохода, экспозиция 78,6%), HR-менеджеры (95,3 перцентиль, 76%) и инженеры-аэрокосмики (92,5 перцентиль, 89,3%) — уже находятся в зоне высокого риска замещения.

Если смотреть по отраслям, три с наиболее высокой теоретической экспозицией — компьютерные и математические специальности (87,6%), бизнес и финансы (78,2%), а также юридические услуги (78,0%). Однако по фактической экспозиции порядок иной: лидируют компьютерные и математические специальности (35,3%), офисная и административная поддержка (33,2%) и профессии, связанные с продажами (24,6%).

Такая разница демонстрирует, что замещение рабочих функций AI определяется не только возможностями самих моделей, но и спецификой работы, распределением ответственности и особенностями бизнес-процессов. В юридической сфере требуется баланс интересов, стратегическое суждение по судебным искам и длительное выполнение обязательств; в финансовых услугах важны клиентские отношения и нестандартизированная информация; а вот у программистов задачи яснее и короче цепь обратной связи — здесь замещение идет быстрее.

В IT-сфере замещение "одинаково для всех", а в финансах выражена дифференциация

Среди 20 профессий с самой высокой фактической экспозицией 8 относятся к группе компьютерных и математических специальностей, занятость в них — около 1,59 млн человек, что составляет 30,2% от числа работающих в этой сфере. В докладе отмечается, что в IT отрасли между уровнем зарплаты и подверженностью AI нет прямой зависимости — AI "бьет" по всему сектору примерно одинаково, что подчеркивает общую уязвимость отрасли на фоне технологических изменений.

В финансовой сфере ситуация совершенно иная. Так как некоторые профессии связаны с ответственностью (например, аудит, бухгалтерия) и стандартизация труда внутри отрасли различна, фактическая экспозиция финансовой отрасли в целом ниже, но внутри есть выраженная дифференциация. Например, реальная экспозиция Market Research Analysts — 64,8%, Financial and Investment Analysts — 57,2%, они под угрозой сильнее; а те, кто занимается поддержанием клиентских отношений и не стандартными решениями, экспонированы меньше.

По объему затронутых зарплат, 1,45 трлн долларов сфокусированы на пяти крупных отраслях: офисная и административная поддержка (289,6 млрд долл.), бизнес и финансы (247,4 млрд), управленческие должности (221,7 млрд), компьютерные и математические специальности (215,2 млрд), а также профессии, связанные с продажами (199,5 млрд). Согласно докладу, это дает ориентиры для развития специализированных B2B AI-моделей: для тех, кто ищет надежность — административный сектор, IT и финансы; для желающих "совершить прорыв с нуля" — перспективны сферы образования и медицинской диагностики.

Замещение — не равно безработице, но зарплатная реорганизация уже началась

Доклад четко разделяет понятия "экспозиция" и "замещение": экспозиция означает, что задачи могут быть автоматизированы, реорганизованы или выполнены с помощью AI, но это не значит, что соответствующий зарплатный доход исчезает в такой же пропорции. Реальное влияние AI на экономику определяют скорость внедрения, границы моделей, трансформация бизнес-процессов и регулирование.

Однако также отмечается, что макроэффект AI не выразится просто в пропорциональном сокращении рабочих мест. Более вероятный сценарий — замещение некоторых должностей с одной функцией, реорганизация множества комплексных позиций; часть зарплат будет урезана, а трудовые процессы переоценены. Особенно с учетом того, что AI-агенты имеют "чем выше зарплата, тем выше вероятность замещения", воздействие на конечное потребление может быть весьма глубоким.

Для инвесторов основной вывод доклада: среднесрочный потенциал роста доходов AI следует искать не только через размер рынка программного обеспечения, а на более масштабном поле общих затрат на рабочую силу. Текущий уровень проникновения ARR у крупных AI-компаний крайне низок, но оборотная сторона медали — назревающая системная реорганизация структуры оплаты труда, которая пока не учтена рынком в полной мере.