В microagi мы развернем миллиард роботов. Когда это произойдет, экономические и социальные последствия будут колоссальными.
Мы верим, что это приведет к миру изобилия: роботы настолько повысят производительность и объемы выпуска, что материальный дефицит — базовое допущение большинства экономических моделей — просто перестанет существовать. Почти каждая экономическая модель построена на принципе спроса и предложения с фундаментальной предпосылкой ограниченности ресурсов. Лайонел Роббинс точно сформулировал это в 1932 году, определив экономику «как связь между целями и редкими средствами, имеющими альтернативное применение». Мы считаем, что роботы устранят эту нехватку. В таком мире уровень жизни каждого человека многократно превзойдет то, чем кто-либо пользуется сегодня, а возможности человечества станут безграничными.
Однако мы должны признать: в мире изобилия, созданном повсеместной роботизацией, одним из последствий станет исчезновение необходимости в большей части физического труда, который мы знаем сегодня. Раньше, когда машины увеличивали предложение и снижали цены, спрос впоследствии рос, а вместе с ним росла и занятость, чтобы этот спрос удовлетворить. Но на этот раз роботы общего назначения смогут самостоятельно закрывать этот спрос. Если наша экономическая система останется прежней, это будет означать потерю миллионов рабочих мест и может лишить людей дохода, статуса, а для многих — и смысла жизни.
Перед нами дилемма, которую большинство представителей робототехнического сообщества пока не смогло даже публично признать, не говоря уже о том, чтобы начать ее решать. Технологии, способные кардинально улучшить жизнь каждого из нас, неизбежно изменят ее до неузнаваемости. И главное: если мы не найдем адекватного решения этой проблемы, мы никогда не придем к такому миру изобилия. Большинство людей объединится против проникновения интеллекта в физический мир, и под этим давлением правительства остановят внедрение роботов.
Это эссе — наша попытка взглянуть на эту дилемму. Мы описываем, на каком этапе находятся технологии, почему господствующие экономические модели вытеснения рабочей силы недостаточны для того, что грядет, и почему вопрос о том, кем станут люди, когда им больше не нужно будет работать, определит, наступит ли изобилие вообще. Затем мы обращаемся к Европе — отчасти потому, что мы европейская компания, но главным образом потому, что Европа крайне уязвима перед этой дилеммой. Европейские государства всеобщего благосостояния финансируются в основном за счет налогов на труд, европейская промышленность по-прежнему обеспечивает миллионами рабочих мест именно того типа, которые осваивают роботы, а самих роботов Европа производит мало. Мы описываем три возможных сценария будущего для нашего континента. Двух из них нам следует избежать, а третий мы намерены построить.
Гонка за моментом GPT в робототехнике
На протяжении всей истории человечества материальный комфорт зависел от чьего-то труда. Еду нужно было выращивать, дома — строить, товары — перевозить из одного места в другое. Робототехника обещает автоматизировать этот физический труд, снизить стоимость товаров и обеспечить такой рост объемов производства, который приведет к материальному изобилию. Это будущее уже в пределах досягаемости, и оно стремительно приближается.
Чтобы понять, насколько стремительно, достаточно посмотреть только на последние полтора года.
Гуманоиды Figure AI 02 завершили одиннадцатимесячное испытание на заводе BMW в Спартанбурге (Южная Каролина). К десятому месяцу роботы работали полные десятичасовые смены, доставая листовой металл из контейнеров и устанавливая его на сварочные кондукторы с точностью до пяти миллиметров. За время программы они загрузили более 90 000 деталей и внесли вклад в производство более 30 000 автомобилей BMW X3. Хотя в ноябре 2025 года проект был свернут, он четко указывает направление прогресса.
В апреле 2026 года Generalist сообщила, что ее модель GEN-1 повысила средний показатель успешности выполнения выбранных физических задач с 64% до 99%, работая примерно в три раза быстрее предыдущих подходов при складывании коробок и упаковке телефонов, используя всего около часа данных робота на каждую задачу. Среди демонстраций было складывание картонных коробок 200 раз подряд без участия человека. Пока это внутренние оценки компании, но надежность и скорость — это именно те качества, которые превращают техническое достижение в полезный результат: робот, справляющийся в 64% случаев, годится для демо, а робот с показателем 99% уже может заменить сотрудника.
30 июля этого года Google DeepMind выпустила Gemini Robotics 2, объединив ноги, торс, руки и пятипалые кисти гуманоида под управлением единой обученной политики, предложив версию, работающую непосредственно на устройстве, и способность адаптироваться к совершенно новому телу за считанные часы. 25 августа Skild AI анонсировала S1 — модель, которая смотрит одно видео с человеком, выполняющим незнакомую задачу, а затем выполняет ее сама, причем задачи могут длиться до десяти минут и включать десятки шагов. На внутреннем бенчмарке Skild сообщает о 66% успеха в новых задачах против 9% у языковых моделей, обученных в том же масштабе.
Все эти компании соревнуются за создание «момента GPT в робототехнике» — ситуации, когда базовой робототехнической модели можно будет поручить практически любую физическую задачу, и она выполнит ее достаточно хорошо, чтобы быть полезной. ChatGPT сделал это для языка в ноябре 2022 года, превратив научную диковинку в инструмент, которым ежедневно пользуются сотни миллионов людей.
Главное отличие от возможностей языковых моделей заключается в том, что в физическом мире результаты задач гораздо проще проверить; особенно это касается промышленных процессов или задач с коротким горизонтом планирования (например, упаковка коробки или изготовление детали оборудования). Проверяемые задачи поддаются автоматизации, поэтому влияние систем ИИ в физическом мире будет куда заметнее.
Самая тщательная на сегодняшний день попытка измерить, что это значит для рынка труда, была опубликована экономистами Anthropic 30 сентября. Используя каталог O*NET, содержащий около 19 000 рабочих задач, Рассел Легейт Янг и Максим Массенкофф выяснили, что существующие сегодня роботы способны выполнять 74% физических задач в США, что эквивалентно 34% всех рабочих часов, хотя в основном в специально созданных или структурированных средах. В сочетании с большими языковыми моделями около 80% рабочих задач (по затраченному времени) подвержены влиянию той или иной технологии. Их ретроспективный анализ за пятьдесят лет показывает, что в профессиях, более подверженных влиянию роботов своего времени, заработная плата и занятость снижались в последующие десятилетия, и что каждый год роботы получают возможность выполнять около 2% физической работы, которая раньше была им недоступна.
Публичная дискуссия игнорирует риски роботизации
Сама по себе высокая производительность не гарантирует ни материальной безопасности, ни удовлетворенности жизнью. На эту тему создатели искусственного интеллекта начали высказываться с необычной откровенностью, и стоит внимательно прислушаться как к тому, что они говорят, так и к тому, о чем умалчивают.
В мае 2025 года Дарио Амодей предупредил, что ИИ может уничтожить половину всех стартовых позиций для белых воротничков и поднять безработицу до 10–20% в течение одного-пяти лет, описав мир, где «рак побежден, экономика растет на 10% в год, бюджет сбалансирован — а 20% людей не имеют работы». Три месяца спустя экономисты Стэнфорда, используя данные крупнейшего оператора зарплатных ведомостей в США, обнаружили, что работники в возрасте от 22 до 25 лет в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, столкнулись с относительным снижением занятости на 13% с момента распространения генеративного ИИ, тогда как их старшие коллеги на тех же должностях этого не почувствовали.
При этом упускается потенциальное влияние физического ИИ. Сентябрьский доклад Anthropic Сценарии нашего экономического будущего представил три модели воздействия на рынок труда. В «существенном» сценарии ИИ способен выполнять половину всей интеллектуальной работы, а зарплаты специалистов остаются практически неизменными. В «экстремальном» сценарии ВВП США вырастает примерно на треть, доля труда в доходах падает до 45%, зарплаты интеллектуальных работников снижаются более чем на 10%, а безработица выходит «за пределы типичных рецессионных уровней».
Финансовый сектор пришел к аналогичным выводам с другой стороны. В августе 2026 года генеральный директор Bridgewater Нир Бар Деа и главный инвестиционный директор Грег Дженсен заявили в The New York Times, что, поскольку налогом облагается только труд, налоговая система фактически поощряет замену людей машинами. Они предложили ввести налог на потребление токенов ИИ, чтобы снизить налоги на труд и профинансировать доли в ИИ-компаниях, которые можно было бы распределить «между всеми гражданами». К концу сентября Бар Деа уже публично предупреждал о «социальном коллапсе», если переход будет организован неправильно.
Хотя отрадно видеть, что лаборатории базовых моделей и крупнейший хедж-фонд мира хотя бы признают потенциал широкого социального влияния, мы считаем, что их прогнозы фундаментально недооценивают масштаб надвигающегося шока на рынке труда.
Даже их самый экстремальный сценарий «не включает» вероятность того, что «человечество создаст сверхспособных роботов». А альтернатива для вытесненных интеллектуальных работников носит исключительно физический характер: им придется «перейти на такие должности, как электрик или медсестра, которые менее подвержены влиянию ИИ» — переход, который, как признают авторы, для многих будет тяжелым и долгим. Каждая модель когнитивного вытеснения где-то в своей основе опирается на одно и то же тихое допущение: вытесненный интеллектуальный труд в конечном итоге перейдет в физические роли.
Однако, как только массовое внедрение роботов станет реальностью, это допущение будет критически подорвано. Консультант не станет годами переучиваться на электрика, если ожидает, что вскоре после получения диплома проводку в здании будет прокладывать робот. Помощник юриста не уйдет в уход за больными, если знает, что пациента будет поднимать машина. Путь отступления экономистов от когнитивной автоматизации лоб в лоб сталкивается с физической автоматизацией, идущей навстречу.
Когда наступит Изобилие
Хотя роботы, возможно, уже способны выполнять 74% физических задач по крайней мере в некоторых условиях, как говорится в статье Легейта Янга и Массенкоффа, они конкурентоспособны по стоимости с человеческим трудом лишь в 0,3% случаев. Если цены на роботов продолжат падать с исторической скоростью около 3% в год, потребуется примерно 40 лет, чтобы эта доля достигла 10%. Согласно их быстрому сценарию, роботы станут экономически выгодными для половины сегодняшней физической работы только к 2050 году. Однако этот расчет измеряет прошлую скорость изменений и экстраполирует ее вперед, и сами авторы признают, что «роботы на базе ИИ могут перепрыгнуть через наш масштаб».
Мы думаем, что так и будет. Наша аргументация строится следующим образом:
1. К 2027 году системы ИИ займутся серьезными исследованиями в робототехнике, и цикл разработки схлопнется
В июне 2025 года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предсказал, что 2026 год принесет системы, способные генерировать новые идеи, а 2027-й — «роботов, которые смогут выполнять задачи в реальном мире». К сентябрю 2026 года OpenAI заявила, что создала «автоматизированного стажера-исследователя» — систему, способную выполнять исследовательские задачи, на которые у квалифицированного человека ушло бы несколько дней, и теперь нацелилась на полностью автоматизированного ИИ-исследователя к марту 2028 года. Независимые измерения указывают в том же направлении. METR обнаружила, что максимальная длительность программных задач, которые передовые ИИ-агенты могут выполнять с надежностью 50%, удваивается примерно каждые семь месяцев на протяжении шести лет. Робототехника — это, среди прочего, задача программного обеспечения, задача симуляции и задача данных. И это именно те области, в которых подобные системы прогрессируют быстрее всего.
Применительно к робототехнике это приведет к схлопыванию цикла разработки. Аппаратное обеспечение всегда развивалось медленно, потому что каждый дизайн нужно было собрать, сломать и собрать заново, а каждому новому навыку приходилось обучать на реальном роботе, шаг за шагом, через телеуправление. Оба этих узких места сейчас исчезают. ИИ теперь может предложить привод, написать политику управления и проанализировать логи ошибок к утру, поэтому итерации происходят со скоростью, близкой к скорости разработки ПО.
Источники данных стали значительно разнообразнее традиционного телеуправления. В феврале NVIDIA предварительно обучила модель робота на 20 854 часах видео от первого лица, где люди используют свои руки, добавив всего четыре часа данных телеуправления роботом — менее 0,1% обучающей выборки. Выяснилось, что производительность предсказуемо улучшалась по мере роста объема человеческого видео. NVIDIA и ее академические партнеры обучили мировую модель DreamDojo на более чем 44 000 часах подобных записей (NVIDIA, DreamDojo, 2026). Уверенность в роли эгоцентрических данных подтверждается тем, что за последние полтора года стартапы, занимающиеся данными для обучения роботов, привлекли более 700 млн долларов. Обучение по одному видео у Skild и перенос навыков между разными телами у DeepMind также показывают, что дорогостоящий этап сбора данных для каждой новой задачи на каждом новом теле уходит в прошлое.
2. К 2029 году роботы будут технически способны выполнять все экономически значимые задачи
Для этого нам не обязательно нужен единый универсальный робот, умеющий абсолютно всё. Вместо этого потребуется сочетание общего робототехнического интеллекта, способного работать на разных платформах, гуманоидных систем для подходящих сред и специализированных конструкций для конкретных ценных промышленных задач.
В феврале Physical Intelligence продемонстрировала свою базовую модель π0.6, дообученную под каждую задачу, управляющую роботами других компаний в реальных коммерческих условиях: складывающую белье клиентов в прачечной Сан-Франциско и упаковывающую настоящие заказы электронной коммерции на складе в течение полной смены с уровнем автономности 96,4%. Там, где рабочее место можно перестроить под машину, его перестроят — как это было с конвейером. А там, где нельзя, машина учится подстраиваться под рабочее место: складские роботы из того испытания были созданы так, чтобы встроиться в существующие рабочие станции и начать работу в течение нескольких часов.
3. Социальные эффекты придут вместе с возможностями, а не с внедрением
В этом суть нашего аргумента. Кривые диффузии описывают, когда роботы будут везде, но они не описывают, когда люди поверят, что роботы будут везде, и начнут принимать соответствующие решения. Работник не станет ждать, пока робот займет его место, чтобы понять, что такое развитие событий может означать для будущего его детей. В Европе люди уже готовятся к худшему: согласно собственному опросу Еврокомиссии, 66% считают, что ИИ уничтожит больше рабочих мест, чем создаст. Эта цифра была зафиксирована весной 2024 года, до того как где-либо в мире хотя бы один гуманоид отработал полную производственную смену. Социальные последствия, которые нас беспокоят, не требуют немедленного массового внедрения — достаточно лишь веры в то, что оно грядет.
Если доминирующим нарративом станет то, что экономика учится функционировать без людей, политика отреагирует на это задолго до того, как это неизбежно отразится в экономической статистике.
Именно поэтому мы назвали этот текст Изобилие 2029. Конечно, к тому времени не каждый склад в Европе будет автоматизирован; когнитивное вытеснение, о котором мы писали в предыдущем разделе, может занять 5–10 лет, физическое — возможно, даже больше. Но к 2029 году возможности физического ИИ станут совершенно очевидными, траектория — искры Изобилия, так сказать — будет видна всем, а решения, определяющие, какое будущее ждет Европу, будут уже приняты.
Как люди зарабатывали свое место в обществе
Чтобы понять, как люди отреагируют на возможность изобилия, нам нужно обратиться к истории.
Семьдесят тысяч лет назад, как пишет Юваль Ной Харари в книге Sapiens, люди любили, играли, заводили друзей и боролись за статус и власть, но то же самое делали шимпанзе, бабуины и слоны. «В них (людях) не было ничего особенного». И все же желание быть значимыми друг для друга уже существовало.
Физическая сила давала один из путей к статусу: способность победить в схватке, защитить группу или навязать свою волю. Но будучи физически непримечательными приматами, без когтей и с малыми шансами против льва, мы развили другие преимущества. Мы научились затачивать палку, координировать охоту с помощью языка, добывать огонь. Мы обошли всех, кто стоял выше нас в пищевой цепи, потому что могли передавать полезные знания, позволяя каждому поколению начинать с того места, где остановилось предыдущее. Однако каждому поколению сначала приходится усваивать то, что знало предыдущее, и поэтому создание новых знаний и инноваций становится все сложнее и требует все большей специализации. Бенджамин Джонс назвал эту динамику «бременем знания», ведь чтобы стоять на плечах гигантов, «нужно сначала забраться им на спину». Знания, на освоение которых уходят годы, есть у немногих, а значит, они редки и потому считаются ценными.
В небольших группах мастерство приносило уважение. Тот, кто мог сделать лучшее орудие или провести соплеменников через суровую зиму, давал окружающим повод доверять его суждениям. Но уважение внутри племени — это не социальный порядок, построенный на интеллекте, и на протяжении большей части европейской истории такого порядка не существовало.
Появление философии Просвещения изменило эту систему социальной иерархии. Девиз эпохи по Канту, sapere aude — «осмелься знать», — был призывом думать самостоятельно, и он нес в себе новую идею о том, что делает человека достойным уважения: разум, а не происхождение или набожность. Интеллект все больше становился той характеристикой, к которой прирастало денежное богатство, а вместе с ним и социальный статус.
Сегодня зарплата количественного трейдера и престиж юриста — современные проявления этой динамики. Современная экономика считает интеллект редкостью, а значит, ценностью, и вознаграждает тех, кто им обладает, как материальным, так и социальным статусом. Для тех, чей труд был физическим, существовала параллельная лестница, более древняя, чем Просвещение, и уходящая корнями в цеховую систему: мастер-ремесленник, мейстер, бригадир, знавший линию лучше инженеров, сварщик, чьи швы никогда не расходились. Мастерство рук было своим особым видом интеллекта, и оно тоже пользовалось почетом.
Короче говоря, работа — это институт, через который большинство людей зарабатывает не только на жизнь, но и свое место в обществе. Она дает ощущение смысла и цели, защищает от экзистенциальных вопросов, которые иначе приходят в три часа ночи. Так что же произойдет, когда навыки, вокруг которых люди строили свой доход и положение, перестанут быть редкостью, а значит, и ценностью? Что случится, когда машина одновременно окажется умнее юриста и тверже в руках, чем сварщик?
Вероятная коалиция
Успехи в автоматизации интеллектуального труда уже вызывают споры, и вполне заслуженно. Но для большинства людей перспектива того, что McKinsey понадобится меньше консультантов, понятным образом вызывает мало сочувствия. Угрозу становится гораздо сложнее игнорировать, когда коллега теряет работу, а на следующее утро его место занимает вполне осязаемая физическая машина.
Автоматизация способна привести людей с совершенно разными доходами, образованием и политическими взглядами к одному и тому же выводу: экономика начинает функционировать без них. Консультанту и рабочему завода не обязательно соглашаться в том, как должно быть устроено общество, чтобы признать, что вектор его развития угрожает их месту в нем. Для формирования такой коалиции не требуется, чтобы массовая безработица уже наступила. Одного ожидания собственной ненужности может быть достаточно для возникновения общих политических интересов. А когда группы с разными обидами находят общего противника, история подсказывает, что вскоре часто следуют радикальные перемены.
Во Франции в 1789 году часть верхушки среднего класса хотела политической власти, городские рабочие — доступного хлеба, а крестьяне — избавления от феодальных повинностей. Их претензии различались, но они сошлись против одного и того же строя. Цена на хлеб в Париже достигла пика именно в ту неделю, когда пала Бастилия. Мария-Антуанетта стала ненавистным символом привилегий этого строя, а ее расточительность была преувеличена до масштабов объяснения бедствий всей страны. В России в 1917 году оппозиция царю точно так же простиралась от либеральных интеллектуалов до рабочих и солдат. Обещание Ленина «мир, земля и хлеб» связало разные требования в единую программу, и режим, просуществовавший три столетия, пал за несколько месяцев.
Более поздняя история самих технологий не менее поучительна. Между 1811 и 1816 годами луддиты из английского Мидлендса и Севера крушили широкие вязальные станки и стригальные машины, угрожавшие труду квалифицированных текстильщиков, а парламент ответил Законом о разрушении станков 1812 года, сделавшим порчу машин преступлением, караемым смертью. Луддитов запомнили как врагов прогресса. На самом деле это были квалифицированные рабочие, которые ясно видели, что выгоды от новых технологий достанутся другим, а издержки лягут на них, и в рамках их собственной жизни они оказались правы.
В Британии выработка на одного работника росла около полувека, пока реальные зарплаты почти не двигались с места — период, который экономический историк Роберт Аллен называет «паузой Энгельса». Люди, ломавшие станки, не дожили до плодов прогресса, а работа, пришедшая им на смену, часто оказывалась хуже. Адам Смит, отнюдь не враг промышленности, опасался, что целая жизнь, состоящая из повторения нескольких простых операций, сделает рабочего «таким глупым и невежественным, каким только может стать человеческое существо».
Луддиты ошибались лишь в долгосрочной перспективе. Разрушение машин не остановило промышленную революцию, и в итоге она сделала обычных людей богаче любого предыдущего поколения — чего мы ждем и от робототехники. И на протяжении всего этого процесса работа никуда не исчезала.
Нынешнюю революцию ИИ и робототехники отличают скорость и масштаб прогресса. Билл Гейтс провел похожую параллель в августе: прежние переходы, например, от ферм к офисной работе, растягивались на поколения и создавали новые рабочие места, требовавшие человеческого мышления. Однако, поскольку ИИ превосходит наши способности в большинстве областей и делает это намного быстрее, «многие профессии исчезнут навсегда», написал он. Плоды промышленной революции дошли до обычных людей через работу: через созданные ею рабочие места и выплаченную зарплату. Если робототехника создаст изобилие, но не создаст работу, этим благам понадобится другой путь к людям, а людям — другой источник статуса.
Пока такого пути нет, у людей по всему политическому и экономическому спектру будет стимул сопротивляться этим технологическим изменениям, и сближение настроений 1789 и 1917 годов может снова стать возможным. Если правительства и технологические компании не смогут показать, как эти достижения приносят пользу работающим людям, материальное изобилие, способное повысить уровень жизни каждого, так и не будет достигнуто, даже если оно технически осуществимо. И если государство и технологический сектор действительно потерпят неудачу, кто сможет осудить людей за такие выводы?
Коалиция уже формируется
Эту динамику уже можно наблюдать в борьбе вокруг дата-центров. В США организация Data Center Watch подсчитала, что за примерно два года местное сопротивление заблокировало проекты на 18 млрд долларов и задержало проекты на 46 млрд долларов — как в «красных», так и в «синих» штатах, — движимое счетами за электричество, проблемами с водой, шумом и землепользованием. Только в первом квартале 2026 года было зафиксировано нарушение хода реализации как минимум 75 проектов стоимостью около 130 млрд долларов — рекордный квартальный показатель. В Ирландии, где в 2025 году на дата-центры приходилось 23% всего учтенного потребления электроэнергии, сетевой оператор EirGrid прекратил выдачу новых подключений для ЦОД в регионе Дублина до 2028 года.
Неспособность правительств и разработчиков моделей показать, как их технологии улучшат жизнь обычных людей, породила альянс против дата-центров, объединивший левых и правых. Это напрямую касается робототехники. Любой робот общего назначения зависит от вычислительных мощностей для обучения и, все чаще, для инференса. Континент, который не может строить дата-центры, не сможет масштабировать физический ИИ.
8 июня 2025 года протестующие в центре Лос-Анджелеса подожгли как минимум пять роботакси Waymo, после чего компания приостановила работу сервиса в этом районе. Протест был вызван иммиграционными рейдами, а не автоматизацией. Но когда общество злится, машина на улице становится символом того, что вызывает эту злость. В октябре 2024 года 45 000 докеров Международной ассоциации портовых грузчиков (ILA) парализовали работу 36 портов от Мэна до Техаса, и защита от автоматизации была одним из их главных требований.
Каждая компания в сфере робототехники обязана не повторять ошибки строителей дата-центров: признавать социальные последствия, которые неизбежно наступят, и гарантировать, что переход к изобилию принесет пользу всем. Чем резче люди столкнутся с тем, что автоматизация лишает их дохода и статуса без достойной замены и доли в будущем, тем сильнее будет требование замедлить систему, создающую эти потрясения. Общество может обладать технологиями для создания интеллекта изобилия и при этом отказаться их внедрять.
Поэтому убедительный ответ на вопрос, как люди сохранят статус, власть и смысл жизни, должен появиться до полномасштабного внедрения.
Ахиллесова пята Европы
То, кто даст этот ответ, зависит от того, кому принадлежат машины. Как европейскую компанию нас волнует, сможет ли Европа его дать. Многое из сказанного ниже применимо и к другим регионам, но сочетание стареющей демографии, сильных профсоюзов, щедрых социальных государств, глубоких промышленных знаний и слабых позиций как в ИИ, так и в производстве роботов делает Европу самым показательным примером для анализа.
Физический ИИ состоит из двух частей: интеллекта, который позволяет роботу видеть, рассуждать и действовать, и тела, которое это выполняет. География обеих уже определена, и Европа не контролирует ни одну из них.
США лидируют в слое интеллекта. Базовые модели, позволяющие роботу видеть, рассуждать и действовать, почти полностью создаются в американских лабораториях и стартапах: Gemini Robotics от Google DeepMind, Physical Intelligence, Skild, Generalist, OpenAI Robotics, платформы Cosmos и GR00T от NVIDIA. Это «мозги», и они совершенствуются по ускоренным меркам разработки ПО.
Китай лидирует в создании тел и в способности производить их в масштабе. В 2024 году Китай установил 295 000 промышленных роботов — это рекорд и более половины всех мировых установок, тогда как во всем Евросоюзе их было 67 800, а в Германии — 26 982. Сейчас китайские поставщики занимают 57% внутреннего рынка по сравнению с примерно 28% десять лет назад. В сегменте гуманоидов асимметрия еще заметнее. Из 13 318 человекоподобных роботов, отгруженных по всему миру в 2025 году, AgiBot поставила более 5100, а Unitree — около 4200, при этом китайские компании заняли большинство мест в первой десятке. Unitree вышла на шанхайскую биржу STAR Market в августе 2026 года с оценкой около $9 млрд после того, как выручка от гуманоидов впервые превысила доходы от четвероногих роботов.
В ноябре 2023 года Министерство промышленности и информатизации Китая выпустило «Руководящие указания по инновациям и развитию человекоподобных роботов», в которых поставило цель создать «мозг, мозжечок и конечности» робота к 2025 году и глубоко интегрировать гуманоидов в реальную экономику к 2027 году. Документ рассматривал гуманоидов как технологию уровня компьютера и смартфона — и страна повела себя соответствующим образом.
Америка учит машину думать. Китай учится делать ее дешевле всех остальных. Европа рискует остаться ни с чем в этом будущем, хотя нуждается в этой технологии больше, чем любой из них. Анализ Еврокомиссии показывает, что при текущих демографических прогнозах и неизменном уровне образования рабочая сила ЕС может сократиться на 18,8 млн человек к 2050 году.
Робототехника может решить самый предсказуемый кризис Европы или стать причиной следующего.Три варианта будущего
Будущее 1: Европа останавливает внедрение
Европа не понимает ни масштаба долгосрочного риска вытеснения людей из-за отсутствия автоматизации, ни формы возможных решений. Профсоюзы, местные активисты и политики всего спектра начинают воспринимать робототехнику так, как многие уже воспринимают дата-центры: как нечто, что забирает энергию, воду, землю и рабочие места, почти ничего не давая людям, живущим рядом. В подключении к электросети отказывают, как это уже происходит в Дублине. Выдача разрешений на строительство буксует. Правила безопасности, написанные для промышленных манипуляторов в клетках, применяются к мобильным обучающимся машинам так, что их внедрение становится практически невозможным. Страхи работников, которые давно тормозили традиционную автоматизацию на европейских заводах, превращаются в надежное политическое вето, и ни один политик не рискует баллотироваться с программой, которая прямо не выступает против ускоренного внедрения роботов.
Мы считаем, что это станет траекторией по умолчанию, если ничего не изменится. Две трети европейцев уже верят, что ИИ уничтожит больше рабочих мест, чем создаст, и пока никто не дал им повода думать иначе. В результате западные демократические общества блокируют внедрение роботов, пока их конкуренты двигаются вперед. Китай, не скованный теми же демократическими ограничениями, продолжает снижать стоимость производства. Его заводы уже устанавливают более четырех промышленных роботов на каждого робота, установленного во всем Евросоюзе. Производство уходит за рубеж, забирая с собой инвестиции, сети поставщиков и практические знания.
Контуры этого будущего видны уже сегодня. Только в 2025 году немецкая промышленность потеряла около 124 000 рабочих мест — почти вдвое больше, чем годом ранее, и около 266 000 с 2019 года, при этом автомобильный сектор за шесть лет лишился 111 000 рабочих мест, или 13% своего персонала. В ноябре 2025 года BASF начала производство на новом комплексе Verbund в Чжаньцзяне на юге Китая — это инвестиция около €8,7 млрд, крупнейший отдельный проект в истории компании. Тем временем в Людвигсхафене, где компания базировалась 160 лет, закрываются заводы. Это рациональная реакция на неустойчивые внутренние экономические условия.
Mittelstand, основа немецкой промышленности, теряет клиентов. Его гениальность всегда заключалась в неявных знаниях: инженере, который точно знает, как конкретный сплав ведет себя при конкретной температуре. Когда производство уходит за рубеж, европейские компании сначала передают изготовление на аутсорс, затем обнаруживают, что их интеллектуальная собственность все сильнее зависит от производства за границей, и наконец выясняют, что сами знания исчезли.
Промышленные рабочие теряют работу. Одновременно специалисты сталкиваются с когнитивной автоматизацией со стороны американских ИИ-систем, которые Европа не может запретить регуляторно, потому что не может себе этого позволить. Две волны вытеснения приходят одновременно.
В 2024 году налоги на труд, включая социальные взносы, составили 51,5% всех налоговых поступлений в ЕС. Европейское социальное государство в своей основе финансируется за счет того, что у людей есть работа. При этом коэффициент демографической нагрузки пожилыми людьми, по прогнозам, вырастет с 36% в 2022 году до 59% к 2070-му: с примерно трех человек трудоспособного возраста на каждого старше 65 лет до менее чем двух. Марио Драги назвал демографическую ситуацию и проблемы производительности Европы «экзистенциальным вызовом».
В Будущем 1 эти тенденции сталкиваются. Потребности социальной системы растут, потому что больше людей остаются без работы и больше выходят на пенсию. Налоговая база сжимается, поскольку европейские компании производят и продают недостаточно, чтобы ее финансировать. У правительств три варианта: позволить сервисам деградировать, повысить налоги на сжимающуюся базу или допустить дальнейший рост долга. Все варианты нежелательны или неустойчивы. В крайнем случае социальное государство оказывается неспособным выполнять свои обещания. Политика, призванная защитить работников, в итоге не защищает ни их рабочие места, ни институты, созданные для их поддержки.
Европа может остановить робототехнику внутри своих границ. Но она не может остановить ее в Шэньчжэне или Сан-Франциско и не способна реалистично предотвратить появление их продукции в своих портах по ценам, с которыми не сравнится ни один европейский завод. Заблокировать внедрение роботов в Европе означает войти в новую главу технологического прогресса и полностью упустить ее преимущества.
Будущее 2: Европа смиряется
Во втором варианте будущего Европа не блокирует массовое внедрение робототехники, и существенное улучшение материальных условий жизни действительно происходит. Однако будущее все равно идет не так.
Компании, столкнувшись с иностранными конкурентами, обладающими полностью автоматизированными «темными фабриками», отвечают тем же. Вместо того чтобы перестраивать работу вокруг людей, рациональным экономическим решением становится просто убрать людей из уравнения. Асемоглу и Рестрепо обнаружили, что на местных рынках труда в США каждый дополнительный робот на тысячу работников снижал соотношение занятости к населению примерно на 0,2%, а зарплаты — на 0,42%. Их исследование касалось роботов 1990-х и 2000-х годов: закрытых в клетках, узкоспециализированных и слепых. Последствия от универсальной робототехники, которую мы ожидаем к 2029 году, будут куда значительнее.
Вторая проблема — право собственности. Европа создала большую часть науки, лежащей в основе цифровой экономики, а затем наблюдала, как другие строят компании: Amazon, Microsoft и Google сейчас занимают около 70% европейского облачного рынка, тогда как все европейские провайдеры вместе — около 15% по сравнению с примерно 29% в 2017 году. Передовые модели, которыми европейцы пользуются каждый день, обучаются в Калифорнии, на американских чипах, по американским законам. Робототехника может пойти по тому же пути. Недостаток инвестиций в вычислительные мощности и производство оборудования в сочетании с неблагоприятной средой для европейских компаний приведет к агрессивному захвату рынка США и Китаем. Американский интеллект будет установлен в китайские тела, и оба окажутся на европейских заводах.
Европа уже ощутила последствия такой геополитической зависимости. В апреле 2025 года Китай ввел лицензирование экспорта редкоземельных магнитов, от которых зависит большинство высокопроизводительных моторов, включая те, что стоят в каждом суставе робота. В течение двух месяцев несколько европейских производственных линий остановились, а некоторые заявки на использование китайских технологий теперь требуют раскрытия чувствительной информации об интеллектуальной собственности. В Европе, чьи заводы, больницы, фермы и склады работают на иностранных роботах, Пекин сможет забрать тела, а Калифорния — отключить разум.
В таком сценарии выгоды от автоматизации достаются владельцам иностранных моделей и оборудования, а издержки остаются дома. Массовая безработица наступает без необходимой налоговой базы, чтобы ее компенсировать, поскольку стоимость накапливается в других юрисдикциях, а социально-экономическое неравенство усугубляется. Правительства попытаются закрыть этот разрыв за счет всего, что еще смогут обложить налогом. Это может проявиться в виде налога на потребление ИИ-токенов, который предлагает Bridgewater, государственных долей в той автоматизации, в которую правительства смогут инвестировать, и налогов на землю, энергию и вычислительные ресурсы, которые какое-то время останутся дефицитными. Если перераспределить это в форме безусловного базового дохода, можно предотвратить материальную бедность, сохранив покупательную способность. Но главное — люди, которым платят, по-прежнему остаются без работы.
В книге «Vita activa, или О деятельной жизни» Ханна Арендт предупреждала, что автоматизация может привести нас к «обществу тружеников без труда» — обществу, которое прославляло работу как источник всякой ценности, а затем лишилось единственного оставшегося ему занятия. «Разумеется, — писала она, — ничего хуже быть не могло». Кейнс в 1930 году думал, что его внуки столкнутся именно с этим, и предсказывал «всеобщий "нервный срыв"» среди тех, кого поколениями учили стремиться к цели.
Как уже упоминалось, для многих из нас работа — важная часть нашей идентичности, и денежная выплата не способна ее заменить. Статус и наша потребность в нем не испаряются, а переносятся на то, что еще может его дать: богатство, внимание, обиду или принадлежность к группе по произвольным признакам. Этот сдвиг сам по себе будет дестабилизирующим, независимо от состояния материальных условий.
Главная проблема Будущего 2 — общественные потрясения. Компании мчатся к «темным фабрикам», порождая экономическое неравенство, а оно порождает потрясения. Даже если определенная степень перераспределения смягчит экономические последствия, человеческая проблема останется нерешенной.
Подобные потрясения могут разрушить политические условия, от которых зависит изобилие: согласие продолжать строить дата-центры, внедрять машины и обслуживать роботов. Европа, имеющая изобилие, но лишенная смысла, может в своем несчастье проголосовать за демонтаж систем, которые ее кормят. В лучшем случае Будущее 2 — плохое будущее. В худшем — лишь длинный путь к Будущему 1.
Будущее 3: Европа принимает робототехнику и строит новую экономику
В третьем варианте будущего Европа полностью принимает робототехнику и создает потенциал, чтобы формировать ее. Мы разрабатываем модели, производим роботов и строим инфраструктуру, которая их питает. Европейская промышленность остается конкурентоспособной, и большая часть знаний, прав собственности и доходов сохраняется здесь. Международное сотрудничество продолжается, но у Европы есть технологическая сила, чтобы договариваться о своих условиях, и производственный потенциал, чтобы поддерживать свои государственные институты.
У Европы есть возможность построить это будущее, опираясь на сильные стороны, которыми она уже обладает. У нее есть исследования мирового уровня в области обучения роботов, производственная база, которая все еще обеспечивает работой миллионы людей, и инженерная традиция, способная превратить общий роботизированный интеллект в тысячи конкретных применений. Она начала финансировать вычисления: в феврале 2025 года Комиссия анонсировала InvestAI, планируя мобилизовать €200 млрд на ИИ, включая €20 млрд на «гигафабрики» ИИ. Ей не хватало убежденности в том, что физический ИИ — это та область, где Европа еще может лидировать, ведь физический ИИ вознаграждает именно то, в чем Европа сильна: точное производство, глубокие отраслевые знания и терпение, необходимое для создания надежных машин.
Более того, доходы от робототехники должны облагаться налогами в Европе. Аляска с 1982 года ежегодно выплачивает каждому подходящему жителю дивиденды от нефтяных богатств, а суверенный фонд Норвегии, созданный на доходы от нефти Северного моря, сейчас владеет в среднем 1,5% всех публичных компаний мира в интересах своих граждан. Европейский робототехнический дивиденд, финансируемый самими машинами, следовал бы той же модели. Но, как показывает Будущее 2, одного дохода недостаточно, чтобы дать людям роль, а если наши амбиции останутся на прежнем уровне, ролей, которые можно раздать, останется совсем мало.
Роботы, способные делать почти всё, что можем мы, рано или поздно сделают всё, что мы сейчас хотим сделать, оставив нас с материальным изобилием, но без участия в его создании. И всё же люди останутся людьми. Мы по-прежнему будем хотеть признания наших усилий, возможностей для роста и сообществ, в которых наше отсутствие заметно; ничто из этого не выживет в мире, где наш труд не нужен ни для чего, что нам дорого.
Наш ответ — принцип, который мы называем Interstellar. По сути, масштаб человеческих амбиций всегда должен превышать наши производственные возможности. Если имеющиеся у нас роботы способны реализовать тысячу проектов, мы должны пытаться осуществить тысячу и один. Когда каждая машина уже занята, оставшаяся работа, какой бы малой ни была ее доля, достается людям. Роботы будут создавать новых роботов и сокращать разрыв, поэтому каждый раз, когда наши машины догоняют наши амбиции, амбиции должны снова двигаться вперед. При этом условии люди остаются необходимыми даже в мире, где машины лучше нас почти во всём.
Достигнем мы звезд или нет, это название указывает на цель, которая всегда лежит за пределами наших текущих возможностей. Роберт Браунинг выразил эту идею в 1955 году: «порыв человека должен превышать его хватку… Иначе зачем небо?». Ближайший прецедент — программа «Аполлон». В Университете Райса в 1962 году Джон Ф. Кеннеди сказал, что Америка полетит на Луну и сделает «другие вещи не потому, что они легки, а потому, что они трудны». На пике программа вовлекала около 400 000 человек из правительства, промышленности и университетов при поддержке более 20 000 компаний. Инженеры, сварщики, математики и швеи, сшивавшие скафандры, оказались частью самого заметного человеческого достижения своего века.
Мало кто из них готовился к космическим полетам, но они привнесли свои навыки и опыт в цель, которая в них нуждалась. Более масштабные цели Европы потребуют того же от людей, чьи роли возьмут на себя роботы, и большинству понадобится помощь в этом переходе. Именно эту роль мы видим для shift: платформа непрерывного образования, переобучения и осмысленной работы, созданная в партнерстве с правительствами, работодателями и местными институтами. Цель — чтобы shift помогала обучать людей необходимой работе на переднем крае и связывать их с ней.
Хотя частная компания может улучшить доступ к обучению и создавать возможности, права на доход, государственное финансирование и справедливый доступ должны оставаться за демократическими институтами, потому что они важнее судьбы или приоритетов любой отдельной компании. Управление переходом может включать защиту дохода до момента вытеснения, долю в выгодах от автоматизации (с использованием некоторых механизмов, описанных выше) и финансируемые пути через shift к работе, которую создает более масштабная цель.
Ни одна компания не может единолично отвечать за постановку амбиций такого масштаба. Нужен договор, в котором компании, работники и государственные органы согласятся, что Европа — и человечество в целом — собирается делать со своим изобилием.
Мы не можем ответственно внедрять технологии в масштабе без такого договора, и он нужен скоро. Мы пока не можем сказать, какой будет работа на переднем крае и сможет ли она дать людям чувство вклада, которое сегодня дает работа. Но альтернатива — общество, чьи амбиции полностью удовлетворены машинами, и Будущее 2 показало, к чему это ведет.
Нет предвидимого предела тому, за что человечество может взяться. Мы могли бы найти новые способы лечить болезни, восстанавливать поврежденные экосистемы, исследовать океаны, создавать жизнь за пределами Земли и со временем достичь других звезд. Каждое достижение открывало бы новые возможности, и каждое требовало бы от нас больше, чем машины того времени смогли бы обеспечить самостоятельно. Цивилизация, которая продолжает ставить цели такого масштаба, никогда не останется без работы для своих людей, потому что каждая достигнутая цель показывает ей следующую, более крупную. Именно это, а не конкретный пункт назначения, мы имеем в виду под Interstellar.
Какими бы способными ни стали роботы, масштаб того, что мы пытаемся сделать, сохранит в нем место для людей, а с этим местом придут признание, положение и чувство вклада, которые работа давала людям на протяжении поколений.
Источники @ bercankilic.com
