У microagi ми розгорнемо мільярд роботів. Коли це станеться, економічні та суспільні наслідки будуть глибокими.
Ми віримо, що це призведе до світу достатку, оскільки роботи настільки підвищать продуктивність і обсяги виробництва, що матеріальний дефіцит — базове припущення більшості економічних моделей — просто зникне. Майже кожна економічна модель побудована на принципі попиту та пропозиції з фундаментальним припущенням про обмеженість ресурсів. Лайонел Роббінс сформулював це ще 1932 року, визначивши економіку «як відносини між цілями та обмеженими засобами, які мають альтернативне застосування». Ми вважаємо, що роботи усунуть цю обмеженість. У такому світі рівень життя всіх людей значно перевищить те, чим будь-хто користується сьогодні, а можливості того, чого здатне досягти людство, стануть безмежними.
Однак ми маємо визнати й інше: у світі достатку, створеному масовою роботизацією, одним із наслідків стане зникнення потреби у значній частині тієї фізичної праці, яку ми знаємо сьогодні. Раніше, коли машини збільшували пропозицію і знижували ціни, попит згодом зростав, а разом із ним зростала й зайнятість, щоб його задовольнити. Але цього разу роботи загального призначення зможуть самостійно задовольняти цей попит. Якщо наша економічна система залишиться незмінною, це означатиме втрату мільйонів нинішніх робочих місць і може позбавити людей доходу, статусу, а для багатьох — і сенсу життя.
Ми постали перед дилемою, яку більшість спільноти робототехніків досі не наважилася публічно визнати, не кажучи вже про її вирішення. Технології, необхідні для реального покращення життя кожного з нас, неминуче його кардинально змінять. І головне: якщо ми не запропонуємо адекватного рішення цієї проблеми, ми ніколи не досягнемо такого світу достатку. Більшість людей об'єднається проти проникнення інтелекту у фізичний світ, і під цим тиском уряди зупинять розгортання роботів.
Це есе — наша спроба поглянути на цю дилему. Ми описуємо, на якому етапі перебувають технології, чому панівні економічні моделі заміщення робочих місць недостатні для того, що наближається, і чому питання про те, ким стають люди, коли їм більше не потрібно працювати, визначить, чи настане достаток взагалі. Далі ми звертаємося до Європи — частково тому, що ми європейська компанія, але головним чином тому, що Європа надзвичайно вразлива перед цією дилемою. Європейські соціальні держави фінансуються переважно за рахунок податків на працю, європейська промисловість досі дає роботу мільйонам людей на тих посадах, яких навчаються роботи, а сама Європа будує дуже мало таких роботів. Ми описуємо три можливі варіанти майбутнього для нашого континенту. Двох із них ми маємо уникнути, а третій — маємо намір побудувати.
Гонитва за моментом GPT у робототехніці
Протягом усієї історії людства матеріальний комфорт залежав від чиєїсь праці. Їжу треба було вирощувати, будинки — будувати, а товари — переносити з місця на місце. Робототехніка обіцяє автоматизувати цю фізичну працю, суттєво знизити вартість товарів і забезпечити таке розширення виробництва, яке призведе до матеріального достатку. Це майбутнє вже в межах досяжності, і воно стрімко наближається.
Щоб зрозуміти, наскільки стрімко, погляньмо лише на останні вісімнадцять місяців.
Гуманоїди 02 від Figure AI завершили одинадцятимісячне розгортання на заводі BMW у Спартанбурзі, Південна Кароліна. До десятого місяця роботи відпрацьовували повні десятигодинні зміни, дістаючи листовий метал із контейнерів і встановлюючи його на зварювальні пристосування з точністю до п'яти міліметрів. За час програми вони завантажили понад 90 000 деталей і зробили внесок у виробництво понад 30 000 автомобілів BMW X3. Хоча їх вивели з експлуатації в листопаді 2025 року, це чіткий індикатор напрямку прогресу.
У квітні 2026 року компанія Generalist повідомила, що її модель GEN-1 підвищила середній показник успішності виконання обраних фізичних завдань з 64% до 99%, працюючи приблизно втричі швидше за попередні підходи у складанні коробок та пакуванні телефонів, використовуючи лише близько години даних робота для кожного завдання. Серед демонстрацій було складання картонних коробок 200 разів поспіль без втручання людини. Поки що це внутрішні оцінки компанії, але саме надійність і швидкість — ті якості, що перетворюють технічне досягнення на корисний результат: робот, який справляється у 64% випадків, годиться для демо, а робот із 99% успішності вже може замінити працівника.
30 липня цього року Google DeepMind випустив Gemini Robotics 2, об'єднавши ноги, тулуб, руки та п'ятипалі кисті гуманоїда під єдиною навченою політикою, додавши версію для роботи на пристрої та здатність адаптуватися до абсолютно нового фізичного втілення за лічені години. 25 серпня Skild AI анонсувала S1 — модель, яка переглядає одне відео з тим, як людина виконує незнайоме завдання, а потім повторює його, причому завдання можуть тривати до десяти хвилин і складатися з десятків кроків. На внутрішньому бенчмарку Skild повідомляє про 66% успішності на нових завданнях порівняно з 9% у мовних моделей, навчених у такому ж масштабі.
Усі ці компанії змагаються за створення «моменту GPT у робототехніці», що означатиме можливість попросити базову робототехнічну модель виконати майже будь-яке фізичне завдання так добре, щоб це було корисно. ChatGPT зробив це для мови в листопаді 2022 року, перетворивши дослідницьку цікавинку на те, чим сотні мільйонів людей користуються щодня.
Головна відмінність від можливостей мовних моделей полягає в тому, що у фізичному світі результати завдань набагато легше перевірити; особливо це стосується промислових умов або завдань із коротким горизонтом часу (наприклад, пакування коробки чи виготовлення деталі обладнання). Завдання, які можна перевірити, можна автоматизувати, тому вплив систем ШІ буде набагато помітнішим у фізичному світі.
Найбільш ретельна на сьогодні спроба виміряти, що це означає для праці, була опублікована економістами Anthropic 30 вересня. Використовуючи каталог O*NET із приблизно 19 000 робочих завдань, Рассел Легейт Ян і Максим Массенкофф з'ясували, що роботи, які існують сьогодні, здатні виконувати 74% фізичних завдань у США, що дорівнює 34% усіх робочих годин, хоча переважно у спеціально створених або структурованих середовищах. У поєднанні з великими мовними моделями близько 80% робочих завдань за витраченим часом підпадають під вплив тієї чи іншої технології. Їхній ретроспективний аналіз за п'ятдесят років показує, що в професіях, більш схильних до впливу тогочасних роботів, зарплати та зайнятість падали в наступні десятиліття, і щороку роботи отримують здатність виконувати близько 2% тієї фізичної роботи, якої раніше не могли.
Публічний дискурс не визнає ризиків робототехніки
Сама по собі вища продуктивність не гарантує ані матеріальної безпеки, ані задоволеності. На цю тему люди, які створюють штучний інтелект, почали говорити з незвичною відвертістю, і варто уважно прислухатися до того, що вони кажуть, і до того, про що замовчують.
У травні 2025 року Даріо Амодей попередив, що ШІ може знищити половину всіх офісних посад початкового рівня та підняти безробіття до 10–20% протягом одного-п'яти років, описуючи світ, де «рак вилікувано, економіка зростає на 10% на рік, бюджет збалансований — а 20% людей не мають роботи». Через три місяці економісти Стенфорду, використовуючи дані найбільшого оператора нарахування зарплат у США, виявили, що працівники віком від 22 до 25 років у професіях, найбільш схильних до впливу ШІ, зазнали відносного падіння зайнятості на 13% від початку поширення генеративного ШІ, тоді як старші колеги на тих самих посадах цього не відчули.
Але тут не враховано потенційний вплив фізичного ШІ. Вересневий звіт Anthropic Сценарії нашого економічного майбутнього окреслив три моделі впливу на ринок праці. У «суттєвому» сценарії ШІ здатний виконувати половину всієї інтелектуальної роботи, а зарплати фахівців цієї сфери фактично не зростають. В «екстремальному» сценарії ВВП США зростає приблизно на третину, частка праці в доходах падає до 45%, зарплати інтелектуальних працівників знижуються більш ніж на 10%, а безробіття зростає «за межі типових кризових рівнів».
Фінансовий сектор дійшов схожих висновків іншим шляхом. У серпні 2026 року генеральний директор Bridgewater Нір Бар Деа та директор з інвестицій Грег Дженсен стверджували у The New York Times, що оскільки оподатковується лише праця, податковий кодекс активно заохочує заміну людей машинами. Вони запропонували податок на споживання токенів ШІ, щоб знизити податки на працю та профінансувати частки в компаніях зі ШІ, які можна було б розподілити «між усіма громадянами». Наприкінці вересня Бар Деа публічно попередив про «суспільний колапс», якщо перехід буде організовано невдало.
Хоча приємно бачити, що лабораторії базових моделей і найбільший у світі хедж-фонд принаймні визнають потенціал широкого соціального впливу, ми вважаємо, що їхні прогнози фундаментально недооцінюють масштаб шоку на ринку праці, що наближається.
Навіть їхній найекстремальніший сценарій «не включає» можливості того, що «людство створить гіперздібних роботів». А альтернатива для витіснених інтелектуальних працівників прямо названа фізичною: вони мають «перейти на такі роботи, як електрик чи медсестра, які менш схильні до впливу ШІ» — перехід, який, як визнають автори, для багатьох буде важким і повільним. Кожна модель когнітивного заміщення десь глибоко спирається на це саме тихе припущення: що витіснена інтелектуальна праця зрештою перейде у фізичні ролі.
Однак щойно масове розгортання роботів стане реальністю, це припущення критично руйнується. Консультант не витрачатиме роки на перенавчання на електрика, якщо очікує, що невдовзі після отримання диплома проводку в будівлі прокладатиме робот. Помічник юриста не піде у сферу догляду, якщо знає, що пацієнта підніматиме машина. Шлях відступу економістів від когнітивної автоматизації веде прямісінько назустріч фізичній автоматизації, що рухається з протилежного боку.
Коли настане Достаток
Хоча роботи, можливо, вже здатні виконувати 74% фізичних завдань принаймні в деяких умовах, як зазначається у статті Легейта Яна та Массенкоффа, вони є конкурентоспроможними за вартістю з людською працею лише у 0,3% випадків. Якщо ціни на роботи продовжать падати з історичною швидкістю близько 3% на рік, знадобиться приблизно 40 років, щоб ця частка досягла 10%. За їхнім «швидким» сценарієм роботи стануть економічно вигідними для половини сьогоднішньої фізичної роботи лише до 2050 року. Однак цей підхід вимірює минулу швидкість змін і екстраполює її вперед, і самі автори визнають, що «роботи на базі ШІ можуть перестрибнути нашу шкалу».
Ми вважаємо, що так і буде. Наш аргумент будується так:
1. До 2027 року системи ШІ проводитимуть серйозні дослідження в робототехніці, і цикл розробки колапсує
У червні 2025 року генеральний директор OpenAI Сем Альтман передбачив, що 2026 рік принесе системи, здатні генерувати нові ідеї, а 2027-й може принести «роботів, які виконуватимуть завдання у реальному світі». До вересня 2026 року OpenAI заявила, що створила «автоматизованого стажера-дослідника» — систему, здатну виконувати дослідницькі завдання, на які кваліфікованому досліднику-людині знадобилося б кілька днів, і тепер вона прагне створити повністю автоматизованого дослідника зі ШІ до березня 2028 року. Незалежні вимірювання вказують у той самий бік. METR виявила, що тривалість програмних завдань, які передові агенти ШІ можуть виконати з 50% надійністю, подвоюється приблизно кожні сім місяців уже шість років. Робототехніка — це, серед іншого, задача програмного забезпечення, симуляцій та даних. І саме в цих задачах такі системи вдосконалюються найшвидше.
Застосоване до робототехніки, це призведе до колапсу циклу розробки. Апаратне забезпечення завжди розвивалося повільно, бо кожен дизайн треба було зібрати, зламати, зібрати знову, а кожну нову навичку — відпрацьовувати на реальному роботі, по одній телекерованій демонстрації за раз. Обидва ці вузькі місця зникають. Тепер ШІ може до ранку запропонувати привід, написати політику керування та проаналізувати логи помилок, тож ітерації відбуваються зі швидкістю, ближчою до розробки програмного забезпечення.
Джерела даних тепер значно різноманітніші за традиційне телекерування. У лютому NVIDIA попередньо навчила модель робота на 20 854 годинах відео від першої особи, де люди використовують свої руки, додавши лише чотири години телекерування роботом — менше 0,1% навчального набору. Виявилося, що продуктивність передбачувано зростала зі збільшенням кількості годин людського відео. NVIDIA та її академічні партнери навчили модель світу DreamDojo на понад 44 000 годинах таких самих записів (NVIDIA, DreamDojo, 2026). Впевненість у ролі егоцентричних даних підтверджується тим, що за останні вісімнадцять місяців стартапи з підготовки даних для навчання роботів залучили понад 700 мільйонів доларів. Навчання з одного відео від Skild та крос-тілесний трансфер від DeepMind також свідчать про те, що дорогий етап збору даних для кожного нового завдання на кожному новому тілі поступово зникає.
2. До 2029 року роботи будуть технічно здатні виконувати всі економічно важливі завдання
Для цього нам не обов'язково потрібен один універсальний робот, який вміє все. Натомість це комбінація загального робототехнічного інтелекту, здатного працювати на багатьох платформах, гуманоїдних систем для відповідних середовищ та спеціалізованих конструкцій для конкретних, цінних промислових завдань.
У лютому Physical Intelligence продемонструвала свою базову модель π0.6, доналаштовану для кожного завдання, яка керувала роботами інших компаній у реальних комерційних умовах: складала білизну клієнтів у пральні Сан-Франциско та пакувала реальні замовлення для електронної комерції на складі протягом повної зміни з 96,4% автономності. Там, де робоче місце можна перепроєктувати під машину, його перепроєктують — як це було з конвеєром. А там, де не можна, машина вчиться підлаштовуватися під робоче місце: складські роботи з того випробування були створені так, щоб вписатися в наявні робочі станції та почати працювати за лічені години.
3. Соціальні наслідки настануть разом із появою можливостей, а не з масовим впровадженням
Це суть нашого аргументу. Криві дифузії описують, коли роботи будуть скрізь, але вони не описують, коли люди повірять, що роботи будуть скрізь, і почнуть приймати рішення відповідно до цього. Працівник не чекатиме, поки робот його витіснить, щоб зрозуміти, що такий розвиток подій може означати для майбутнього його дітей. У Європі люди вже чекають на найгірше: за даними опитування самої Єврокомісії, 66% вважають, що ШІ знищить більше робочих місць, ніж створить. Цю цифру зафіксували навесні 2024 року, ще до того, як будь-який гуманоїд відпрацював повну виробничу зміну десь у світі. Соціальні наслідки, які нас турбують, не потребують негайного впровадження — достатньо лише віри в те, що воно наближається.
Якщо домінантною стане розповідь про те, що економіка вчиться функціонувати без людей, політика відреагує на це задовго до того, як це обов'язково відобразиться в економічній статистиці.
Саме тому ми назвали цей текст Достаток 2029. Звісно, не кожен склад у Європі буде автоматизований до того часу; когнітивне заміщення, яке ми описали в попередньому розділі, може зайняти 5–10 років, фізичне — можливо, навіть довше. Але до 2029 року можливості фізичного ШІ стануть цілком очевидними, траєкторія — так би мовити, іскри Достатку — буде видна кожному, а рішення, які визначать, яке майбутнє чекає на Європу, вже будуть ухвалені.
Як люди здобували своє місце в суспільстві
Щоб зрозуміти, як люди реагуватимуть на можливість достатку, нам доведеться озирнутися в історію.
Сімдесят тисяч років тому, як пише Ювал Ной Харарі у книзі Sapiens, люди любили, гралися, заводили друзів і змагалися за статус і владу, але те саме робили шимпанзе, бабуїни та слони. «У них (людей) не було нічого особливого». Проте бажання бути важливими одне для одного вже існувало.
Фізична сила давала один зі шляхів до статусу: здатність перемогти в сутичці, захистити групу або нав'язати свою волю. Але як фізично непримітні примати, без кігтів і з мізерними шансами проти лева, ми натомість розвинули інші переваги. Ми навчилися загострювати палицю, координувати полювання за допомогою мови, добувати вогонь. Ми перевершили всіх, хто стояв вище за нас у харчовому ланцюгу, бо могли передавати корисні знання, дозволяючи кожному поколінню починати з того місця, де зупинилося попереднє. Однак кожне покоління спершу має засвоїти те, що знало попереднє, тому створення нових знань та інновацій стає складнішим і потребує більшої спеціалізації. Бенджамін Джонс назвав цю динаміку «тягарем знань», адже щоб стояти на плечах гігантів, «спочатку треба видертися їм на спину». Знання, на здобуття яких ідуть роки, мають небагато людей, тому вони дефіцитні, а отже, вважаються цінними.
У невеликих групах майстерність здобувала повагу. Той, хто вмів зробити краще знаряддя або провести інших через важку зиму, давав одноплемінникам причину довіряти його рішенню. Але повага всередині групи — це не те саме, що соціальний порядок, побудований на інтелекті, і протягом більшої частини європейської історії такого порядку не існувало.
Поява філософії Просвітництва змінила цю наявну систему соціальної ієрархії. Девіз Канта для тієї епохи, sapere aude — наважся знати, — був закликом мислити самостійно, і він ніс нову ідею про те, що робить людину гідною поваги: розум, а не походження чи благочестя. Інтелект дедалі більше ставав тією характеристикою, до якої приростало грошове багатство, а отже, надавався соціальний статус.
Сьогодні зарплата кількісного трейдера та престиж юриста — це сучасні прояви тієї ж динаміки. Сучасна економіка вважає інтелект дефіцитним, а тому цінним, і винагороджує тих, хто ним володіє, як матеріальним, так і соціальним статусом. Для тих, чия праця була фізичною, існувала паралельна драбина, давніша за Просвітництво і вкорінена в цехах: майстер-ремісник, майстер (Meister), бригадир, який знав лінію краще за інженерів, зварювальник, чиї шви ніколи не розходилися. Вправність рук була власним видом інтелекту, і її теж шанували.
Коротко кажучи, робота — це інститут, через який більшість людей здобуває не лише засоби до існування, а й своє місце в суспільстві. Вона дає відчуття сенсу та мети, захищає від екзистенційних питань, які інакше приходять о третій ночі. То що ж станеться, коли здібності, на яких люди побудували свій добробут і становище, перестануть бути дефіцитними, а отже, і цінними? Що станеться, коли машина одночасно стане розумнішою за юриста і твердішою за зварювальника?
Ймовірна коаліція
Досягнення в автоматизації інтелектуальної праці вже провокують дискусії, і цілком справедливо. Але для більшості людей перспектива того, що McKinsey знадобиться менше консультантів, зрозуміло, викликає мало співчуття. Загрозу стає набагато важче відкинути, коли колега втрачає роботу, а наступного ранку на його місце стає цілком відчутна, фізична машина.
Автоматизація здатна привести людей із дуже різними доходами, освітою та політичними поглядами до одного висновку: економіка починає функціонувати без них. Консультанту та промисловому робітнику не обов'язково погоджуватися щодо того, як має бути влаштоване суспільство, щоб визнати, що напрямок його розвитку загрожує їхньому місцю в ньому. Такій коаліції не потрібно чекати, поки масове безробіття вже настане. Очікування виключення може бути достатнім для формування спільного політичного інтересу. А коли групи з різними претензіями знаходять спільного супротивника, історія підказує, що невдовзі часто настають радикальні зміни.
У Франції 1789 року частина верхівки середнього класу хотіла політичної влади, міські робітники — доступного хліба, а селяни — звільнення від феодальних повинностей. Їхні претензії відрізнялися, але вони об'єдналися проти одного ладу. Ціна на хліб у Парижі сягнула піку саме того тижня, коли впала Бастилія. Марія-Антуанетта стала ненависним символом привілеїв того ладу, а її марнотратність перебільшили, щоб пояснити лиха країни. У Росії 1917 року опозиція царю так само простягалася від ліберальних інтелектуалів до робітників і солдатів. Обіцянка Леніна «мир, земля і хліб» поєднала різні претензії в єдину програму, і режим, що протримався три століття, впав за кілька місяців.
Новітня історія самих технологій не менш повчальна. Між 1811 і 1816 роками луддити з англійського Мідлендса та Півночі трощили широкі панчішні верстати та стригальні машини, що загрожували кваліфікованій текстильній праці, а парламент відповів Законом про ламання верстатів 1812 року, який зробив знищення машин злочином, що карався смертю. Луддитів запам'ятали як ворогів прогресу. Насправді ж це були кваліфіковані робітники, які чітко бачили, що вигоди від нової технології дістануться іншим, а її витрати ляжуть на них, і впродовж їхнього власного життя вони мали рацію.
У Британії виробіток на одного працівника зростав приблизно пів століття, тоді як реальні зарплати майже не рухалися — період, який економічний історик Роберт Аллен називає «паузою Енгельса». Ті, хто ламав верстати, не дожили до вигод, а робота, що прийшла їм на зміну, часто була гіршою. Адам Сміт, аж ніяк не ворог промисловості, побоювався, що все життя, проведене за повторенням кількох простих операцій, зробить робітника «настільки тупим і невігласом, наскільки це взагалі можливо для людської істоти».
Луддити помилялися лише в довгостроковій перспективі. Ламання машин не зупинило промислову революцію, яка згодом зробила звичайних людей багатшими за будь-яке попереднє покоління — як ми очікуємо і від робототехніки. І протягом усього цього часу робота нікуди не зникала.
Нинішню революцію ШІ та робототехніки відрізняє швидкість і масштаб прогресу. Білл Гейтс у серпні провів схожу межу: попередні переходи, як-от переміщення з ферм до офісної роботи, розтягувалися на покоління і створювали нові робочі місця, що вимагали людського мислення. Однак, оскільки ШІ перевершує наші можливості в більшості сфер і робить це значно швидше, «багато професій зникнуть назавжди», — написав він. Вигоди промислової революції дійшли до звичайних людей через працю: через створені робочі місця та виплачені зарплати. Якщо робототехніка створить достаток, не створюючи роботи, цим вигодам знадобиться інший шлях до людей, а людям — інше джерело статусу.
Поки такого шляху не існує, люди по всьому політичному та економічному спектру матимуть стимул чинити опір цим технологічним змінам, і зближення 1789 та 1917 років може стати можливим знову. Якщо уряди та технологічні компанії не зможуть показати, як ці досягнення приносять користь працюючим людям, матеріальний достаток, який мав би підвищити рівень життя кожного, не буде досягнутий навіть там, де це технічно можливо. І якщо уряди та технологічний сектор справді зазнають невдачі, хто зможе звинувачувати людей за те, що вони дійдуть такого висновку?
Коаліція вже формується
Цю динаміку вже видно в боротьбі навколо дата-центрів. У Сполучених Штатах Data Center Watch нарахувала заблокованих проєктів на 18 мільярдів доларів і затриманих на 46 мільярдів через місцевий спротив приблизно за два роки, причому як у «червоних», так і в «синіх» штатах, через тарифи на електроенергію, воду, шум і землю. Лише в першому кварталі 2026 року організація зафіксувала зрив щонайменше 75 проєктів вартістю близько 130 мільярдів доларів — найбільший квартальний показник за всю історію спостережень. В Ірландії, де дата-центри спожили 23% усієї облікованої електроенергії у 2025 році, оператор мережі EirGrid припинив видачу нових підключень для дата-центрів у регіоні Дубліна до 2028 року.
Нездатність урядів і розробників моделей показати, як їхні технології покращать життя звичайних людей, створила альянс проти дата-центрів, що охоплює і лівих, і правих. Це має пряме значення для робототехніки. Кожен робот загального призначення залежить від обчислювальних потужностей для навчання і, дедалі більше, для інференсу. Континент, який не може будувати дата-центри, не зможе запускати фізичний ШІ в масштабі.
8 червня 2025 року протестувальники в центрі Лос-Анджелеса підпалили щонайменше п'ять роботаксі Waymo, після чого компанія призупинила роботу сервісу в цьому районі. Протест був спрямований проти імміграційних облав, а не проти автоматизації. Але коли суспільство розлючене, машина на вулиці стає символом усього, що викликає цей гнів. У жовтні 2024 року 45 000 докерів Міжнародної асоціації портових робітників паралізували роботу 36 портів від Мену до Техасу, і захист від автоматизації був однією з їхніх ключових вимог.
Кожна компанія у сфері робототехніки зобов'язана не повторювати помилок будівельників дата-центрів: визнавати соціальні наслідки, які неминуче настануть, і гарантувати, що перехід до достатку принесе користь усім. Чим різкіше люди відчуватимуть автоматизацію як втрату доходу та статусу без надійної альтернативи й частки у майбутньому, тим сильнішим буде попит на уповільнення системи, що спричиняє ці потрясіння. Суспільство може мати технології для створення інтелекту достатку і водночас відмовитися їх застосовувати.
Тому переконлива відповідь на питання, як люди збережуть статус, владу та сенс діяльності, має передувати повномасштабному впровадженню.
Ахіллесова п'ята Європи
Те, хто дасть цю відповідь, залежить від того, кому належатимуть машини. Як європейську компанію, нас турбує, чи зможе Європа її дати. Більшість із написаного нижче актуальна й для інших регіонів, але поєднання старіння населення, потужних профспілок, щедрої соціальної держави, глибоких промислових знань і слабких позицій як у ШІ, так і у виробництві роботів робить Європу найпоказовішим прикладом для аналізу.
Фізичний ШІ складається з двох частин: інтелекту, який дозволяє роботу бачити, міркувати та діяти, і тіла, яке це виконує. Географія обох складових уже визначена, і Європі не належить жодна з них.
США лідирують у шарі інтелекту. Фундаментальні моделі, що дають роботу здатність бачити, міркувати та діяти, переважно створюються в американських лабораторіях і стартапах: Gemini Robotics від Google DeepMind, Physical Intelligence, Skild, Generalist, OpenAI Robotics, платформи Cosmos і GR00T від NVIDIA. Це «мізки», і вони вдосконалюються за прискореними програмними циклами.
Китай лідирує у створенні тіла та спроможності масово його виробляти. У 2024 році Китай встановив 295 000 промислових роботів — це рекорд і понад половина всіх світових інсталяцій, тоді як у всьому Європейському Союзі їх було 67 800, а в Німеччині — 26 982. Наразі китайські постачальники контролюють 57% внутрішнього ринку порівняно з приблизно 28% десять років тому. У сфері гуманоїдів ця асиметрія ще разючіша. З 13 318 гуманоїдних роботів, поставлених у світі в 2025 році, AgiBot відвантажила понад 5100, а Unitree — близько 4200, причому китайські компанії зайняли більшість місць у топ-10. Unitree вийшла на шанхайський ринок STAR у серпні 2026 року з оцінкою близько $9 млрд після того, як дохід від гуманоїдів уперше перевищив дохід від чотириногих роботів.
У листопаді 2023 року Міністерство промисловості та інформаційних технологій Китаю видало «Рекомендації щодо інновацій та розвитку гуманоїдних роботів», які ставили за мету створити «мозок, мозочок і кінцівки» робота до 2025 року та глибоко інтегрувати гуманоїдів у реальну економіку до 2027 року. Документ розглядав гуманоїдів як технологію масштабу комп'ютера чи смартфона — і далі діяв відповідно.
Америка вчить машину думати. Китай вчиться будувати її дешевше за будь-кого іншого. Європа ризикує залишитися ні з чим у цьому майбутньому, хоча потребує цієї технології більше, ніж обидва конкуренти. Аналіз Європейської Комісії показує, що за поточних демографічних прогнозів і незмінного рівня освіти робоча сила ЄС може скоротитися на 18,8 мільйона людей до 2050 року.
Робототехніка може вирішити найпередбачуванішу кризу Європи або стати причиною наступної.Три варіанти майбутнього
Майбутнє 1: Європа зупиняє впровадження
Європа не усвідомлює ані масштабів довгострокової загрози витіснення через брак автоматизації, ані форми можливих рішень. Профспілки, локальні кампанії та політики всього спектра починають сприймати робототехніку так, як багато хто вже сприймає дата-центри: як щось, що забирає енергію, воду, землю та робочі місця, мало що повертаючи людям, які живуть поруч. У підключенні до електромережі відмовляють, як це вже відбувається в Дубліні. Видача дозволів на будівництво блокується. Правила безпеки, написані для промислових маніпуляторів у клітках, застосовуються до мобільних машин, що навчаються, у такий спосіб, що робить їхнє впровадження практично неможливим. Побоювання працівників, які довго гальмували традиційну автоматизацію на європейських заводах, кристалізуються у потужне політичне вето, і жоден політик не ризикує балотуватися з програмою, яка прямо не виступає проти прискореного впровадження роботів.
Ми вважаємо, що це буде траєкторією за замовчуванням, якщо нічого не зміниться. Дві третини європейців уже вірять, що ШІ знищить більше робочих місць, ніж створить, і поки ніхто не дав їм причини думати інакше. У результаті західні демократичні суспільства блокують впровадження роботів, тоді як їхні конкуренти рухаються вперед. Китай, не обмежений тими самими демократичними рамками, продовжує знижувати собівартість виробництва. Його заводи вже встановлюють понад чотири промислові роботи на кожного робота, встановленого у всьому Європейському Союзі. Виробництво переміщується за кордон, забираючи з собою інвестиції, мережі постачальників і практичні знання.
Обриси цього майбутнього вже видно сьогоденні. Лише у 2025 році німецька промисловість втратила близько 124 000 робочих місць — майже вдвічі більше, ніж роком раніше, і загалом близько 266 000 з 2019 року. Автомобільний сектор за шість років скоротив 111 000 посад, або 13% свого персоналу. У листопаді 2025 року BASF розпочала виробництво на новому комплексі Verbund у Чжаньцзяні на півдні Китаю — це інвестиція близько €8,7 млрд, найбільший окремий проєкт в історії компанії. Тим часом Людвігсгафен, домівка компанії протягом 160 років, закриває заводи. Це раціональна реакція на нестійкі внутрішні економічні умови.
Mittelstand, хребет німецької промисловості, втрачає клієнтів. Його геніальність завжди полягала в неявних знаннях: інженері, який точно знає, як поводиться конкретний сплав за певної температури. Коли виробництво переміщується за кордон, європейські компанії спочатку аутсорсять його, потім виявляють, що їхня інтелектуальна власність дедалі більше залежить від закордонного виробництва, і зрештою усвідомлюють, що самі знання зникли.
Промислові робітники втрачають роботу. Водночас фахівці стикаються з когнітивною автоматизацією з боку американських ШІ-систем, які Європа не може заборонити регуляторно, бо не має на це фінансової розкоші. Дві хвилі витіснення накладаються одна на одну.
У 2024 році податки на працю, включно із соціальними внесками, становили 51,5% усіх податкових надходжень в ЄС. Європейська соціальна держава у своїй основі фінансується завдяки тому, що люди мають роботу. Водночас коефіцієнт демографічного навантаження людьми похилого віку, за прогнозами, зросте з 36% у 2022 році до 59% до 2070 року: з приблизно трьох людей працездатного віку на кожну людину старше 65 років до менш ніж двох. Маріо Драгі назвав демографічну ситуацію та продуктивність Європи «екзистенційним викликом».
У Майбутньому 1 ці тенденції стикаються. Потреби соціальної системи зростають, бо більше людей залишаються без роботи і більше виходять на пенсію. Податкова база звужується, оскільки європейські компанії не виробляють і не продають достатньо, щоб її покрити. Уряди стикаються з трьома варіантами: дозволити погіршення послуг, підвищити податки на базу, що скорочується, або дозволити боргам накопичуватися ще більше. Усе це небажано або нежиттєздатно. У крайньому випадку соціальна держава втрачає здатність виконувати свої обіцянки. Політика, покликана захистити працівників, зрештою не захищає ані їхні робочі місця, ані інституції, створені для їхньої підтримки.
Європа може зупинити робототехніку в межах власних кордонів. Але вона не може зупинити її в Шеньчжені чи Сан-Франциско і не здатна реалістично перешкодити потраплянню їхньої продукції у свої порти за цінами, з якими не зрівняється жоден європейський завод. Заблокувати впровадження роботів у Європі означало б увійти в новий етап технологічного прогресу і повністю втратити його переваги.
Майбутнє 2: Європа змиряється
У цьому другому сценарії Європа не блокує масове впровадження робототехніки, і тому суттєве покращення матеріальних умов життя всіх дійсно відбувається. Однак майбутнє все одно йде шкереберть.
Компанії, які стикаються з іноземними конкурентами, що мають повністю автоматизовані «темні фабрики», відповідають тим самим. Замість того, щоб перебудовувати роботу навколо людей, раціональним економічним рішенням стає просто прибрати людей із рівняння взагалі. Аджемоглу та Рестрепо виявили, що на локальних ринках праці США кожен додатковий робот на тисячу працівників знижував співвідношення зайнятості до населення приблизно на 0,2%, а заробітну плату — на 0,42%. Їхнє дослідження стосувалося роботів 1990-х і 2000-х років: тих, що сиділи в клітках, були вузькоспеціалізованими та сліпими. Наслідки від робототехніки загального призначення, яку ми очікуємо до 2029 року, будуть значно вагомішими.
Другорядна проблема — право власності. Європа винайшла більшу частину науки, що лежить в основі цифрової економіки, а потім спостерігала, як інші будують компанії: Amazon, Microsoft і Google зараз контролюють близько 70% європейського хмарного ринку, тоді як усі європейські провайдери разом — лише 15%, порівняно з приблизно 29% у 2017 році. Передові моделі, якими європейці користуються щодня, навчаються в Каліфорнії, на американських чипах, за американським законодавством. Робототехніка може піти тим самим шляхом. Нездатність інвестувати в достатні обчислювальні потужності та виробництво обладнання у поєднанні з несприятливим середовищем для європейських компаній призведе до агресивного захоплення ринку США та Китаєм. Американський інтелект встановлюватимуть у китайські тіла, і те й інше працюватиме на європейських заводах.
Європа вже відчула на собі наслідки такої геополітичної залежності. У квітні 2025 року Китай запровадив експортне ліцензування магнітів з рідкоземельних металів, від яких залежить більшість високопродуктивних двигунів, включно з тими, що стоять у кожному суглобі робота. Протягом двох місяців кілька європейських виробничих ліній зупинилися, а деякі заявки на використання китайських технологій тепер вимагають розкриття конфіденційної інформації про інтелектуальну власність. У Європи, чиї заводи, лікарні, ферми та склади працюватимуть на іноземних роботах, Пекінг зможе забрати тіла, а Каліфорнія — вимкнути мізки.
За такого сценарію вигоди від автоматизації дістануться власникам іноземних моделей та обладнання, тоді як витрати залишаться вдома. Масове безробіття настає без необхідної податкової бази для його пом'якшення, оскільки вартість акумулюється в інших юрисдикціях, а соціально-економічна нерівність посилюється. Уряди намагатимуться закрити цю прогалину всім, що ще зможуть оподаткувати. Це може проявитися як податок на споживання ШІ-токенів, який пропонує Bridgewater, державні частки в тій автоматизації, до якої уряди зможуть долучитися, та податки на землю, енергію й обчислювальні ресурси, які певний час залишатимуться дефіцитними. Якщо перерозподілити це у формі безумовного базового доходу, можливо, вдасться запобігти матеріальній бідності, зберігши купівельну спроможність. Але головне — люди, яким платять, усе одно залишаються без роботи.
У праці «Становище людини» Ганна Арендт попереджала, що автоматизація може привести нас до «суспільства трударів без праці» — суспільства, яке звеличувало роботу як джерело будь-якої цінності, а потім буде позбавлене єдиної діяльності, що йому залишилася. «Звісно, — писала вона, — нічого не могло бути гіршим». Кейнс, пишучи у 1930 році, вважав, що його онуки зіткнуться саме з цим, і передбачав «загальний "нервовий зрив"» серед тих, кого поколіннями привчали докладати зусиль.
Як уже згадувалося, для багатьох із нас робота є важливою частиною нашої ідентичності, і трансфертні виплати не здатні її замінити. Статус і наше прагнення до нього не випаровуються, а переносяться на те, що ще може його забезпечити: багатство, увагу, образу чи приналежність до групи за довільними ознаками. Цей зсув сам по собі буде дестабілізуючим, незалежно від стану матеріальних умов.
Головна проблема Майбутнього 2 — суспільні потрясіння. Компанії мчать до «темних фабрик», породжуючи економічну нерівність, а ця нерівність породжує потрясіння. Навіть якщо певний рівень перерозподілу пом'якшить економічні наслідки, людська проблема залишиться невирішеною.
Подібні потрясіння можуть зруйнувати політичні умови, від яких залежить достаток: згоду продовжувати будувати дата-центри, впроваджувати машини та обслуговувати роботів. Європа, маючи достаток, але не маючи мети, може зі своєї незадоволеності проголосувати за демонтаж систем, які її годують. У найкращому випадку Майбутнє 2 — це погане майбутнє. У найгіршому — це просто довгий шлях до Майбутнього 1.
Майбутнє 3: Європа впроваджує робототехніку та будує нову економіку
У третьому сценарії Європа повністю впроваджує робототехніку та нарощує спроможність її формувати. Ми розробляємо моделі, виробляємо роботів і будуємо інфраструктуру, що їх живить. Європейська промисловість залишається конкурентоспроможною, зберігаючи тут більше знань, прав власності та прибутків. Міжнародна співпраця триває, але Європа має технологічну силу, щоб узгоджувати її умови, і виробничий потенціал для підтримки своїх державних інституцій.
Європа має можливість побудувати це майбутнє на основі сильних сторін, якими вже володіє. Вона має дослідження світового рівня у сфері навчання роботів, виробничу базу, що досі забезпечує мільйони робочих місць, та інженерні традиції, здатні перетворити загальний роботизований інтелект на тисячі конкретних застосувань. Вона почала фінансувати обчислювальні потужності: у лютому 2025 року Комісія оголосила про InvestAI з метою залучити €200 млрд для ШІ, включно з €20 млрд на «гігафабрики» ШІ. Чого їй бракувало, так це переконання, що фізичний ШІ — це саме та сфера, де Європа ще може лідирувати, адже фізичний ШІ винагороджує саме те, в чому Європа сильна: точне виробництво, глибокі предметні знання та терпіння, необхідне для створення надійних машин.
Більше того, доходи від робототехніки мають оподатковуватися в Європі. Аляска з 1982 року виплачує кожному правомочному жителю щорічний дивіденд від нафтових багатств, а суверенний фонд Норвегії, створений завдяки нафті Північного моря, тепер володіє в середньому 1,5% усіх публічних компаній від імені своїх громадян. Європейський робототехнічний дивіденд, що фінансується самими машинами, працюватиме за тією ж моделлю. Але, як показує Майбутнє 2, сам лише дохід не дає людям ролі, а якщо наші амбіції залишаться на нинішньому рівні, ролей для роздачі буде дуже мало.
Роботи, які зможуть робити майже все, що й ми, рано чи пізно робитимуть усе, що ми зараз хочемо зробити, залишивши нас із матеріальним достатком, але без участі в його створенні. Проте люди залишаться людьми. Ми й надалі хотітимемо визнання наших зусиль, можливостей для зростання та спільнот, де нашу відсутність помітять; нічого з цього не виживе у світі, де наша праця не потрібна для жодної справи, яка нам небайдужа.
Наша відповідь — принцип, який ми називаємо Interstellar. По суті, масштаб людських амбіцій завжди має перевищувати наші виробничі потужності. Якщо наявні роботи здатні реалізувати тисячу проєктів, ми маємо намагатися здійснити тисячу й один. Коли кожна машина вже зайнята, робота, що залишається, — хоч би яку малу частку від загального обсягу вона становила, — дістається людям. Роботи будуватимуть нових роботів і скорочуватимуть розрив, тому щоразу, коли наші машини наздоганяють наші амбіції, наші амбіції мають знову зміститися. За цієї умови люди залишаються необхідними навіть у світі, де машини перевершують нас майже в усьому.
Незалежно від того, чи досягнемо ми зірок, сама назва вказує на мету, що завжди лежить за межами наших поточних можливостей. Роберт Браунінг висловив цю ідею ще у 1855 році: «прагнення людини мають перевищувати її досягнення… Інакше навіщо небо?». Найближчий прецедент — програма «Аполлон». В Університеті Райса у 1962 році Джон Ф. Кеннеді сказав, що Америка полетить на Місяць і «робитиме інші речі не тому, що вони легкі, а тому, що вони складні». На піку програма залучала близько 400 000 людей в уряді, промисловості та університетах, яких підтримували понад 20 000 компаній. Інженери, зварювальники, математики та швачки, які зшивали скафандри, стали частиною найпомітнішого людського досягнення свого століття.
Мало хто з них навчався космічним польотам, але вони застосували свої навички та досвід для досягнення мети, яка їх потребувала. Ширші цілі Європи вимагатимуть того самого від людей, чиї ролі переберуть на себе роботи, і більшості знадобиться допомога, щоб здійснити цей перехід. Саме цю роль ми бачимо для shift: платформи для безперервної освіти, перекваліфікації та значущої роботи, створеної у партнерстві з урядами, роботодавцями та місцевими інституціями. Мета полягає в тому, щоб shift допомагала навчати людей для необхідної маржинальної роботи та з'єднувати їх із нею.
Хоча приватна компанія може покращити доступ до навчання та створити можливості, права на дохід, державне фінансування та справедливий доступ мають залишатися за демократичними інституціями, оскільки вони важливіші за статки чи пріоритети будь-якої окремої компанії. Управління переходом може охоплювати все: від захисту доходів до моменту витіснення до частки у вигодах від автоматизації (з використанням деяких механізмів, описаних вище) та фінансованих шляхів через shift до роботи, яку створює масштабніша мета.
Жодна компанія також не може одноосібно відповідати за формування амбіцій такого масштабу. Потрібна домовленість, у якій компанії, працівники та органи влади погодяться, що саме Європа — і людство загалом — має робити зі своїм достатком.
Ми не можемо відповідально впроваджувати технології в масштабі без такої домовленості, і вона потрібна найближчим часом. Ми ще не можемо сказати, якою буде маржинальна робота, чи чи дасть вона людям те відчуття внеску, яке сьогодні дає звичайна робота. Але альтернативою є суспільство, чиї амбіції повністю задовольняються його машинами, і Майбутнє 2 показало, до чого це призводить.
Немає передбачуваної межі тому, за що людство може взятися. Ми могли б знайти нові способи лікування хвороб, відновити пошкоджені екосистеми, дослідити океани, заснувати життя за межами Землі і з часом дістатися інших зірок. Кожне досягнення відкривало б нові можливості, і кожне вимагало б від нас більше, ніж машини того часу могли б забезпечити самотужки. Цивілізація, яка постійно ставить такі масштабні цілі, ніколи не залишиться без роботи для своїх людей, бо кожна досягнута мета вказує на ще більшу. Саме це, а не якийсь конкретний пункт призначення, ми маємо на увазі під Interstellar.
Хоч би наскільки здібними ставали роботи, масштаб того, що ми намагаємося зробити, залишатиме в ньому місце для людей, а з цим місцем приходить визнання, статус і відчуття внеску, які робота давала людям протягом поколінь.
Джерела @ bercankilic.com
