В мире об экономике. Расцвет ИИ-империи Google, глобальный рейтинг зарплат и покупатели как продавцы данных

В каждой стране своя информационная атмосфера. И в местных новостных лентах неизбежно теряются события, идеи, лайфхаки со всего мира, которые могли бы заинтересовать читателей делового СМИ. Мы снова выбрали несколько зарубежных публикаций последних дней и приводим их в пересказах на одной странице — самую суть.

ИИ-экономика Google

В одном из недавних выпусков рубрики "В мире об экономике" мы описывали "экономический ров" вокруг Alphabet (Google), то есть преимущества, защищающие бизнес от конкурентов. Модель заработка на рекламе через интернет-поиск до сих пор приносит техногиганту сумасшедшие прибыли, а огромный опыт отстаивания интересов в сфере интеллектуальной жизни остается чрезвычайно актуальными в цифровую эпоху. Однако Alphabet не только "охраняет" старые достижения, но и уже выстроила конкуренте барьеры в области искусственного интеллекта, охватив всю цепочку создания стоимости:

Чипы (TPU). Это специализированные интегральные схемы (ASIC), разработанные Google для ускорения машинного обучения (особенно для операций с тензорами — многомерными массивами данных). Собственно, это альтернатива традиционным CPU и GPU для ИИ-заданий (прямая конкуренция Nvidia). Метафорически TPU можно назвать высокопроизводительными двигателями.
Сеть (OCS). Это специальная сетевая технология Google, сверхбыстрое оптическое соединение, позволяющее огромным массивам данных мгновенно перемещаться между тысячами чипов TPU. Это как многоуровневая развязка на высокоскоростной автостраде, которая соединяет все двигатели.
ИИ-модели (Gemini). Управляющие компьютеры, использующие мощность "двигателей" для выполнения задания.
Приложения. Конечные продукты, например Google Search или Gemini Code Assist, которые получают пользу от этой скорости.

Неудивительно, что даже на фоне опасений о "пузыре ИИ" цена акций Google стремительно выросла — на 13% за последний месяц.

От развития ИИ-империи Google выигрывают и ее многочисленные партнеры, потому что даже крупнейшие технологические гиганты не производят всего самостоятельно, особенно в полупроводниковой сфере, которая исторически распределена на сегменты по специализации главных игроков.

Онлайн-платформа Moomoo опубликовала инфографику, которая служит картой для инвесторов, демонстрируя, какие именно компании обеспечивают Google критически важными компонентами на каждом этапе производства и развертывания инфраструктуры ИИ:

Например, среди партнеров, разрабатывающих и производящих TPU, значатся ARM, Synopsys, TSMC, ведь Google сама разрабатывает архитектуру и дизайн TPU, но не имеет собственных фабрик или специализированного ПО для всех этапов.

Япония бок о бок с Суданом: неожиданная сторона государственного долга

Япония, Судан, Сингапур, Венесуэла, Ливан… Видите закономерность? Если не обращать внимания на название темы, то многих удивит такое соседство в первой пятерке глобального рейтинга. Совершенно разные страны — по уровню развития, демографической ситуации и географическому расположению. Однако у них (в порядке убывания) наибольшее отношение государственного долга к ВВП. Полная картина по миру представлена на новой инфографике Visual Capitalist, согласно данным МВФ.

Итак, визуализация демонстрирует, что высокую величину "госдолг/ВВП" нельзя рассматривать как априори позитив или негатив. Все зависит от обстоятельств, в которых находится страна. Например, США, занимающие 11 место в рейтинге, дают в долг, потому что остальной мир хочет иметь американские активы.

Обязательства Японии, имеющей самый высокий уровень долга (сейчас он почти в 2,3 раза больше годового ВВП страны), номинированы преимущественно в иене, а проценты по ним невелики, что значительно снижает риски.

В целом многие богатые страны считаются надежными эмитентами, а вот Судан погрузился в длительные вооруженные конфликты и гуманитарный кризис, потеряв значительную часть инфраструктуры и производства, поэтому ему чрезвычайно трудно обслуживать финансовые обязательства, что дополнительно усиливает зависимость от долга.

Впрочем, даже на этой инфографике можно заметить особенность: развитые страны, как правило, позволяют себе большую долговую нагрузку.

А вот Украина оказалась во втором круге на инфографике со 109% отношением долга к ВВП — между Канадой и Бельгией… Однако у нас, к сожалению, доминирует внешний долг со всеми последствиями в виде валютных рисков.

Гонка вооружений: кто в мире больше всего увеличивает военные расходы

Увеличение военных расходов стало мировой тенденцией последних лет, о чем мы неоднократно писали. На этот раз представляем свежую инфографику от агентства Reuters, которая позволяет с одного взгляда оценить динамику милитаризации ключевых игроков со всех регионов планеты (кликните, чтобы увеличить картинку).

Иллюстрация основана на самых свежих данных SIPRI за 2024 г., когда глобальные военные расходы достигли рекордных $2,7 трлн.

Бросается в глаза резкий и неравномерный всплеск расходов в разных регионах: Европа стала абсолютным лидером, а страны, граничащие с Россией, продемонстрировали самые интенсивные изменения.

Так, больше всего увеличили военные расходы Израиль, Мьянма и Румыния. В частности, соответствующий бюджет Румынии подскочил на 43%, а Польши — на 31%. В целом же расходы Европы на оборону выросли на 17% (средний показатель по миру — чуть менее 10%), тогда как до вторжения России в Украину данный показатель составлял в среднем около 5% в год.

Таким образом, можно констатировать тектонический сдвиг в политике безопасности континента, где ряд европейских стран, в частности Франция и Германия, также существенно увеличили оборонные бюджеты.

Отметим, что Украина, подвергаясь российской агрессии, казалось бы, не очень сильно сместилась на графике вправо (в сторону увеличения бюджета на оборону), но это результат высокой базы сравнения (2023 года). На самом деле, наша страна, по оценкам, направила на военные нужды $67 млрд, или же огромные 34% ВВП.

В свою очередь Россия значительно увеличила расходы "на оборону" (а точнее на захватническую войну) — примерно на 36%.

Однако, несмотря на быструю милитаризацию Европы, оборонный бюджет Соединенных Штатов, который приближается к триллиону долларов (самый большой круг на графике), все еще существенно превышает совокупные расходы европейских стран. В то же время Китай остается на второй позиции с бюджетом в $318 млрд. Ближний Восток также продемонстрировал увеличение расходов на 15%, особенно Израиль с наибольшим процентным ростом среди всех стран на графике (из-за войны в Газе).

Издание отмечает, что этот глобальный всплеск расходов на оборону вызвал настоящий бум для оборонных подрядчиков, чьи доходы в 2024 г. достигли рекордных $679 млрд, причем подавляющую часть прибыли собрали американские и европейские оборонные гиганты, хотя конкуренция растет, а технологические изменения, в частности развитие беспилотных систем, могут в будущем перераспределить доли рынка.

Добавим от себя, что этот график несколько занижает реальные оборонные расходы — то есть объем того, что можно купить за соответствующие средства — для стран с более низким уровнем дохода (таких как Россия или Китай), поскольку представленные в долларах суммы не скорректированы на паритет покупательной способности, то есть цены, по которым закупается сырье, рабочая сила и т. д. для производства вооружений и содержания армий.

Глобальная география минимальных зарплат

Как сравнить доходы Билла из Нью-Йорка, Петра — из Киева и Али из Абуджи? Это всегда сложно. Если речь идет о планетарном масштабе, то нужно охватить не только множество стран, но и методологически корректно дойти до результатов. Недавно британская компания Moorepay, поставщик услуг и ПО для аутсорсинга расчета заработной платы и управления персоналом, представила уникальное исследование на эту тему. В коллаборации с платформой Voronoi аналитики показали на карте мира реальную "покупательскую силу" минимальной заработной платы по странам (заявленная актуальность данных — на июнь 2025 г.):

Карта требует пояснений. Ведь очевидно, что на ту же самую сумму в одной стране можно жить более-менее состоятельно, а в другой — бедствовать. Аналитики нейтрализовали этот эффект благодаря особой методологии. Сначала нашли данные об официальных зарплатах в каждой стране и отразили их в годовом измерении (взяв за стандарт 2080 рабочих часов). Чтобы сделать эти суммы действительно сравнимыми, с поправкой на разницу в ценах и стоимости жизни, перевели их в международные доллары (соответствующие числа мы и видим на карте выше). Иными словами, минимальные зарплаты скорректировали по паритету покупательной способности (ПКС).

Простыми словами, ПКС — это фиктивный курс, показывающий, сколько валюты одной страны, например гривень в Украине, нужно, чтобы купить там то же, что можно приобрести за $1 в США.

Так, согласно исследованию, украинская минималка в 8000 грн в месяц, или же 90 тыс. грн в год, соответствует годовой зарплате в $9128 с корректировкой на паритет покупательной способности. (По официальному курсу было бы не более $2200, то есть авторы приняли, что доллар США стоит около 10 грн по ППС).

Но результат ошеломляет: с таким показателем Украина не входит даже в топ-100 стран, который замыкает Монголия, а размещается на 103 месте между Джибути и Ливией. Даже соседняя Молдова сейчас на существенно более высокой — 82-й строчке.

Из интересных инсайтов: Польша оказалась на 22-й позиции, прямо перед США, где федеральная минималка составляет $15 080 в годовом исчислении.

В общей сложности восемь из топ-10 стран по минимальной зарплате находятся в Европе, тогда как такое же количество африканских государств входит в десятку аутсайдеров. Возглавляют рейтинг Нидерланды с минимальной годовой зарплатой в $38 810 за ПКС. А вот в хвосте списка (рейтинг замыкает Гамбия) ситуация неоднозначная: возможно, там оказались страны, в которых еще не самая плохая ситуация. Дело в том, что кое-где на африканском континенте, например в Эфиопии или Сомали, вообще нет законодательно установленного уровня минималки…

Данные как ценный товар: когда продавцы будут платить покупателям

Когда мы рассчитываемся за покупку, то не только оплачиваем товар или услугу. Как правило, мы оставляем продавцу свой большой актив — информацию о себе и своем выборе. Такие данные приобретают вес в мире, где алгоритмы становятся ключевой движущей силой экономики. Экономистка Лаура Велдкамп в статье для свежего номера журнала МВФ Finance and Development бросает вызов традиционным представлениям о том, что эта информация бесплатна. "Данные… являются невидимым побочным продуктом — "выхлопными газами" экономического двигателя", — утверждает авторка.

Так, наше действие в цифровом и физическом пространстве оставляет информационный след, который имеет экономическую стоимость. Когда мы совершаем покупку в интернет-магазине, мы не просто покупаем товар, мы одновременно "продаем" компании свои данные. Скажем, информация о том, что мы купили, когда и какую цену заплатили, как часто возвращаем товары и в какой последовательности просматривали покупки (например в интернете), позволяет фирмам совершенствовать алгоритмы рекомендаций и прогнозировать спрос. Кроме того, данные о поле, возрасте, месте жительства, уровне дохода (который можно экстраполировать) и, самое важное, наше поведение в реальном времени — становятся сырьем, необходимым для предложения новых товаров и услуг.

Велдкамп констатирует, что мы являемся "платными производителями данных", потому что тратим свое время, внимание и энергию на генерацию этой информации.

А если так, тогда почему мы как покупатели не получаем должной компенсации за ценную информацию? Ключевая проблема, на которую указывает автор, это "пакетирование" (bundling). Предоставление данных и покупка товара слиты в одну транзакцию, поэтому потребитель не видит своей "скидки на данные" — той части стоимости, которую он получает в виде удобства или сниженной цены за свой информационный вклад.

"Предоставляя данные и покупая товар, мы по сути участвуем в двух транзакциях одновременно. Потребитель не может научиться договариваться о справедливой цене, потому что он всегда находится в роли "туриста-новичка"", — объясняет экономистка.

Но как определить рыночную цену данных? Чтобы превратить этот невидимый актив в то, что можно посчитать, экономисты разработали ряд новаторских подходов:

метод рыночных цен — посмотреть, за сколько подобные данные продают на специализированных рынках, например, информацию о кредитных картах или транзакциях.
метод дохода — рассчитать, какую часть дохода фирмы можно непосредственно отнести на использование данных, а не на другие факторы (например капитал или труд).
метод учета затрат — оценить данные по совокупности расходов компании на их сбор, очистку, хранение и интеграцию в бизнес-процессы.

В итоге Велдкамп предлагает практическое решение: ввести требования по "распакетированию" транзакций на уровне государственного регулирования. Пока у потребителя обычно есть один выбор: принять условия, при которых его данные будут использованы, или отказаться от услуги. Это экономическая ловушка. Чтобы исправить состояние дел, автор призывает обязать компании публиковать две отдельные цены:

Цена с данными: стандартная, более низкая сумма, за которую фирма получает право использовать данные о транзакции для своих алгоритмов.
"Приватная" цена: более высокая сумма продаж для тех, кто желает провести транзакцию без передачи своих данных на использование.

"Распакетирование заставит цену данных стать видимой. Это превратит нашего потребителя-"туриста" в разумного поставщика данных", — считает автор.

Это ставка на поведенческий эффект: когда покупатели увидят, что скидка на данные составляет, например, 10% от стоимости товара, они начнут действовать как информированные участники рынка. Кто-то примет скидку; кто-то, чьи данные особенно ценны (например, профессионалы, чьи поисковые запросы могут раскрыть ноу-хау), выберет частную транзакцию.

Улучшение ситуации в цифровой экономике, по мнению Велдкамп, зависит от этого фундаментального шага — сделать невидимое видимым. Тогда рынок может установить справедливую цену на ресурс, питающий современную экономику.