Деньги и песец

Оставшись один в рубке, пилот поднялся к потолку и, застигнутый внезапной мыслью, оттолкнулся, чтобы долететь до главного визиоскопа.
– GOD? – окликнул он.
– Да.
– Покажи мне еще раз последнюю фазу погони.
Экран тут же засветился. Возле рамки выскочили цифры дальномера. Они не мелькали, как тогда, но менялись мелкими скачками.
– Дай сетку на изображение.
Стереометрически расчерченное изображение белело облачным слоем. Вдруг оно заколебалось, линии геодезической сетки начали изгибаться. Расстояние между иглой «Гавриила» и преследователями уменьшалось.
– Допплеровский дифференциальный дальномер! – потребовал пилот.
– Пространство теряет евклидовский характер, – возразил GOD, однако включил дифференциатор.
Ячейки сетки дрожали, но он смог определить приблизительное расстояние. Преследователей отделяли от «Гавриила» несколько сот метров. И тогда плоскость планеты под пятью черными сгрудившимися точками внезапно вздулась выпуклостью и тут же вернулась в обычное состояние, но все черные точки исчезли. Место, где они темнели еще минуту назад, слегка дрожало. И вдруг вспыхнуло чудовищным красным сиянием, словно струей светящейся крови, которая выгорела алым пузырем, побурела и погасла.
– Гравиметры! – приказал пилот.
– Да.
GOD говорил голосом, лишенным эмоций, однако пилоту казалось, что в нем звучит какая-то наглость. Словно машина, превосходящая его сообразительностью, выполняла приказы неохотно и так, чтобы он это чувствовал. В клубке перепутанных геодезических линий появилась едва заметная дрожь, и пропала. На фоне планеты снова установилась прямоугольная сетка гравитационных координат.
– «Гавриил» выстрелил в себя нуклеонами с теравольтажом? – спросил пилот.
– Да.
– По касательной с точностью до одного гейзенберга?
– Да.
– Откуда он взял энергию? Его масса была слишком мала, чтобы сжать пространство в микродыру.
– Тератрон при замыкании работает как сидератор. Забирает энергию извне.
– Возникает дефицит?
– Да.
– В виде отрицательной энергии?
– Да.
– В каком радиусе?
– В надсветовом подпространстве «Гавриил» взял ее в радиусе миллиона километров.
– Почему этого не ощутила ни Квинта, ни мы?
– Потому что это квантовый заем в пределе Голенбаха. Нужно объяснять?
– Нет, – ответил пилот. – Поскольку коллапс произошел меньше, чем за миллионную долю наносекунды, возникли два концентрических горизонта событий Рахмана – Керра.
– Да, – сказал GOD. Он не умел удивляться, но пилот ощутил прозвучавшее в этом слове уважение.
– Значит, сингулярность, оставшаяся после «Гавриила», в этом мире уже не существует. Просчитай, прав ли я.
– Уже просчитал, – ответил GOD, – не существует с вероятностью один на сто тысяч.
– Согласно геодезическим движениям, коллапс имел сильное гелиофугальное отклонение, и, приведя массы всех тел системы к точкам, можно высчитать фокус, куда выбросило их ракеты… Макротуннельным эффектом. Так?
– Так.
– Разброс не может иметь размеров парсека. Должен быть меньше. Сможешь посчитать?
– Да.
– И что же?
– Туннельные переброски имеют вероятностный характер, а независимые вероятности перемножаются.
– Смотри, кроме дзеты, в этой системе насчитывается девять планет. Создается система нелинейных уравнений, не поддающихся интегрированию, но планеты переняли момент вращения протосолнца, и можно поэтому свести массу всей системы к точке центра.
– Это слишком неточно.
– Неточно, но не на парсек.
– Уж не принадлежите ли вы к так называемым феноменальным счетчикам? – спросил GOD.
– Нет. Я родом из того времени, когда считали и без компьютеров, или действовали «на глазок». Кто этого не умел, при моей профессии умирал молодым. Почему молчишь?
– Не знаю, что надо сказать.
– Что ты небезошибочен.
– Да, я могу ошибаться.
– И потому не должен называться GODoм.
– Это не я сам себя так назвал.
– Даже женщина не переспорит компьютер. GOD, надо подсчитать распределение вероятностей вдоль твоего парсека. Эту область нанеси на звездную карту и утром передай командиру с объяснением, что тебе не хотелось это считать.
– Мне никто этого не приказывал.
– Я приказываю.
– Да.

Цит: Станислав Лем «Фиаско

Все еще сложнее…
 
Ответ на вопрос – кому с ИИ жить хорошо, на наш взгляд, заслуживает долгого рассуждения – нам, конечно, в этой ситуации близка позиция ув. коллег @proeconomics

самый высокий рост производительности будет не у его разработчиков, а у пользователей ИИ. Но этот цикл ещё впереди.

Был такой Уильям Джевонс, английский экономист, который 160 лет назад объяснял довольно контритуитивную на тот момент штуку – почему с ростом эффективности паровых машин спрос на уголь будет расти, а не сокращаться – хотя потребность в угле для отдельной машины и снизилась – да, но использование машин, работавших на угле стало более выгодным, что потянуло за собой рост их применения – а для новых машин потребовался новый уголь
С ИИ происходит что то подобное – большое исследование Snowflake (NYSE: SNOW), проведенное в сотрудничестве с аналитической фирмой Omdia (подразделение Informa TechTarget) в марте 2026 года, показало, что распространение ИИ не уничтожает а создает рабочие места – из двух тысяч опрошенных компаний, 77% респондентов  сообщили о создании рабочих мест благодаря ИИ, 46% сообщили о сокращении ролей, а среди компаний, столкнувшихся и с тем, и с другим, 69% оценили чистый эффект ИИ на персонал как положительный. И только 11% сообщили о сокращении рабочих мест.
 
Но, в любом случае, парадокс Джевонса не отменяет неравенства в результатах использования ИИ для зарплат людей, о котором пишут коллеги. Он лишь объясняет, почему работа не заканчивается, а меняется, и вот удастся ли приспособиться к этой ситуации нам – это уже другая история

Кому с ИИ жить хорошо?
 
Генеративный ИИ сегодня - инструмент, который не столько уравнивает шансы, сколько закрепляет уже существующее неравенство. К такому выводу приходят авторы исследования «Вознаграждается ли использование технологий генеративного ИИ на российском рынке труда?», Исследователи Ксения Рожкова, Сергей Рощин и Яна Рощина (все -- НИУ ВШЭ), проанализировали данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) НИУ ВШЭ за 2023–2024 годы, и пришли к выводу, что зарплатная премия за использование технологии существует - но достаётся она прежде всего тем, кто и без неё зарабатывал выше среднего.
 
В России генеративный ИИ пока используют немногие. В среднем лишь 10% опрошенных обращались к таким инструментам хотя бы эпизодически. Только 5% занятых применяли ИИ в рабочих целях, и лишь 1,5% делали это регулярно. (Для сравнения: к концу 2024 года около 40% населения США в возрасте от 18 до 64 лет использовали ИИ в работе или обычной жизни, а 9% — на регулярной основе. Россия, вопреки ожиданиям, отстаёт значительно.)
 
Портрет пользователя предсказуем: молодые, образованные, занятые на квалифицированных позициях, чаще всего в ИТ, живущие в крупных городах. Наиболее активно ИИ применяют специалисты в области ИКТ — почти 40% используют его в работе. Также заметна доля работников финансов, науки, образования, СМИ и юриспруденции. За пределами этих сфер технология встречается значительно реже — особенно среди рабочих профессий и низкоквалифицированного персонала.
 
Использование ИИ устойчиво связано с более высокой зарплатой. В среднем пользователи технологии зарабатывают на 13% больше тех, кто её не интегрировал. Однако эффект сильно зависит от частоты такого использования
Эпизодическое использование даёт премию в 11,6%
Регулярное — уже 26,9%
Среди специалистов высшего уровня квалификации эффекты ещё сильнее: эпизодическое применение ИИ приносит около 18,2%, а регулярное — до 45,8%. Это почти вдвое выше, чем в среднем среди занятых, которые регулярно обращаются к ИИ.
При этом контроль индивидуальных характеристик и зарплаты до 2022 года показывает: устойчивая премия сохраняется только у тех, кто использует ИИ регулярно. Эпизодическое применение, скорее всего, отражает не прирост производительности, а изначально более высокий доход и статус работника.
 
Наблюдаемый эффект складывается из двух компонентов. Первый -реальный прирост производительности, который наиболее вероятен именно при регулярном использовании ИИ. Второй - самоотбор: технологию чаще применяют на изначально высокооплачиваемых рабочих местах, например в сфере ИТ.
Это подводит к ключевому выводу: ценность ИИ выше там, где выше его применимость. На ранних этапах распространения технологии наблюдается эффект взаимодополнения между ИИ и человеческим капиталом. Использование ИИ приносит наибольший выигрыш тем, кто уже обладает высоким уровнем образования и квалификации.
Более высокая применимость ИИ на рабочих местах, которые и без того хорошо оплачиваются, указывает, что технология не столько создаёт новое неравенство, сколько закрепляет уже существующее. Менее опытные и менее квалифицированные работники с помощью ИИ получают возможность сократить квалификационный разрыв — но в реальности внедрение технологии ведёт не к выравниванию, а к наращиванию этого разрыва.
Ответ на вопрос в заголовке звучит так: с ИИ хорошо жить тем, кто уже хорошо живёт без него. Технология работает как усилитель, а не как эквалайзер. Она умножает то, что уже есть — образование, квалификацию, опыт, доступ к высокооплачиваемым рабочим местам.
 
Генеративный ИИ действительно может стать мощным драйвером роста производительности и доходов — но только для тех, кто готов использовать его регулярно и осмысленно. Для всех остальных он останется либо угрозой, либо упущенной возможностью. На текущем этапе технология скорее помощник, чем заменитель рабочей силы. Но это не отменяет главного: выигрыш от неё распределяется неравномерно, и разрыв будет только расти.

Если российские власти хотят ускорить экономический рост, им в первую очередь надо сосредоточиться на развитии сферы услуг.
Это показывает д.э.н., профессор Сергей Губанов («Производительность труда», заседание Ассоциации российских банков и Научно-консультативного совета по правовым, психологическим и социально-экономическим проблемам общества Отделения общественных наук РАН).

«Специфика «Великой рецессии» (в 2008-09 годах) в США заключалась не столько в глубине самой этой рецессии, сколько в том, что в рамках «количественного смягчения» США попытались выходить из той рецессии за счет некапиталоёмкой занятости, за счёт сектора услуг. Поэтому они очень долго «ковырялись» с выходом из стадии провала, то есть с выходом на следующие фазы.

Восстановление происходило практически до 2012 года, хотя сама рецессия закончилась у них в третьем квартале 2009 года. Именно метрика капиталоемкой, наукоёмкой занятости позволила установить этот феномен посткризисного американского бизнес-цикла.

Здесь очень к месту был задан вопрос по парадоксу Солоу. Этот парадокс я разгадал в 2003 году. С использованием того самого принципа, о котором правильно упомянул Александр Александрович (Широв – директор ИНП РАН): эффект проявляется не там, где создаётся компьютерная техника, а там, где она используется.

По итогам расчётов проявилась очень интересная картина. Как выяснилось, в компьютеризованных секторах американской экономики одно рабочее место было эквивалентно по производительности труда семи рабочим местам в некомпьютеризованных секторах. Вот вам и парадокс Солоу. Вот где видна эффективность компьютерной техники. Открылся, действительно, ранее неуловимый феномен.
Для нас это большой и полезный урок, где и на что смотреть, что и как считать».

Думаю, примерно так же произойдёт с использованием ИИ – самый высокий рост производительности будет не у его разработчиков, а у пользователей ИИ. Но этот цикл ещё впереди.

Тренды на рынке смазочных материалов – в обзоре RCC

📌 Потребление смазочных материалов в России в 2025 г. снизилось на 3,8%, тогда как по итогам 2026 г. прирост спроса составит 0,2%. Доля импорта в потреблении индустриальных смазочных материалов снизилась до 4%; в сегменте масел для коммерческого и грузового транспорта доля импорта составляет 9%, а в сегменте масел для пассажирского транспорта – 39%.

📌 Согласно данным, поступившим с начала маркировки, доля импорта на рынке моторных масел составила 30%, а в спросе на антифризы и антиобледенительные жидкости - 3%. В топ-5 регионов по доле производства в РФ входят Нижегородская область (24%), Москва (21%), Санкт-Петербург (14%), Калужская (13%) и Московская области (11%). В топ-5 регионов стран по ввозу продукции входят Республика Корея (28%), Беларусь (24%), КНР (12%), ОАЭ (7%) и Малайзия (6%).

📌 Легального сбора отработанных масел в России по-прежнему нет. Имеющиеся мощности по переработке катастрофически несоизмеримы с потребностью отрасли. Действующая система администрирования тормозит развитие переработки отработанных масел. При этом меры экономического стимулирования не способствуют развитию переработки отработанных масел.

📌 Ежегодно в России образуется более 1 млн тонн отходов масел, из них около 500 тыс. тонн утилизируется по экологической отчетности (2-ТП Отходы). Основными причинами дефицита сырья для переработки являются безответственность отходообразующих предприятий при сдаче отходов на утилизацию; использование отработанных масел не по назначению; высоколиквидный теневой продукт и конкуренция с «серыми сборщиками»; слив на почву и в водоёмы.

📌 В период с 19 августа по 15 сентября 2026 г. оборот моторных масел на Ozon увеличился на 37% в сравнении с предыдущим месяцем. Оборот категории «Автомобильные масла» составил 3,56 млрд руб. за 28 дней. В целом, средний сегмент - эпицентр роста: категории 2 000-3 500 ₽ дают +40-60% г/г. Здесь выигрывает синтетика 5W-40 и 5W-30 российских брендов в фасовке 4-5 л.

📌 На мировом рынке базовых масел происходит структурный сдвиг: мощности по производству масел группы I сокращаются, тогда как по группам II и III – растут. Ближний Восток – главный мировой экспортер базовых масел (особенно группа III). Однако в 2026 году регион сокращает экспорт из-за прекращения привычного режима судоходства в Ормузском проливе и усиления напряжённости в Красном море.

RCC – для @moneyandpolarfox

Поздравляю любителей конного спорта с возрождением Центрального Московского ипподрома

📍 На Беговую улицу вернулась легенда, история которой насчитывает почти два столетия. А москвичи получили ещё одно отличное общественное пространство.

Сегодня с заместителем Председателя Правительства России Дмитрием Патрушевым и Министром сельского хозяйства Оксаной Лут открыли ипподром после комплексной реконструкции.

📌 Проект предусматривал возрождение Московского ипподрома как уникального спортивного и досугового центра.

Перед началом работ специалисты провели масштабное историко-архивное исследование. Параллельно шли комплексные обследования здания.

Для максимальной точности и высокого качества применялись современные технологии, включая лазерное сканирование.

🏛 Главному корпусу вернули исторический облик. Отреставрировали квадригу и скульптуры коней, расположенные на крыше, фасады и интерьеры.

Обновлённая зона состязаний соответствует лучшим международным стандартам проведения конных соревнований, а основная зрительная трибуна вмещает две тысячи человек.

🐎 Важнейшей частью проекта стало создание современного Конного двора — крупного комплекса, объединяющего конюшни, ветеринарный блок и другую необходимую сопутствующую инфраструктуру.

Также был сохранён музей истории Центрального Московского ипподрома. Среди экспонатов — медали, кубки, элементы экипировки и другие памятные артефакты конного спорта России.

Москва снова становится центром конного спорта нашей страны. Спасибо Президенту России, Правительству Российской Федерации за ту неоценимую помощь, которая оказана при проведении реставрации и создании нового ипподрома — уникального сооружения в нашей стране и в мире.

Подписаться на МАКС

Куда летит российский авиапром
 
Самолет - это прекрасная мечта. А конструктор – этот тот, кто воплощает мечту в жизнь. Сегодня в эфире — разговор о гражданской авиации: как она живёт, чем живёт и куда летит. Мы поговорим о советском заделе, который до сих пор поддерживает наш авиапром, о том, почему великие КБ превратились в вывески, и о том, что на самом деле мешает авиационной промышленности.

📌 Почему авиабилеты такие дорогие: керосин, системы бронирования, давление регулятора и кто за все это платит?
📌 Каннибализация иностранного парка: можно ли чувствовать себя в безопасности на борту и от чего это зависит
📌 Почему Як-40 и Як-42 до сих пор в небе, а чинить их становится нечем?
📌 Малая авиация: почему в стране с такими расстояниями она остаётся сугубо политическим решением, а не бизнесом
📌 Три прорывных проекта, которые инженер-авиаконструктор сделал бы, если бы всем руководил сам

Вместе с экономическим обозревателем Дмитрием Тортевым о настоящем и будущем гражданской авиации говорит:

🔹 Юрий Третьяков, инженер-авиаконструктор, специалист по разработке комплектующих изделий авиационной техники

🔊 Слушайте программу «Где деньги, чувак?!» в эфире радио «Комсомольская Правда в Петербурге», 92.0 FM в этот четверг, 17 сентября, в 17:03.

Читай нас в MAКС! |
Читай нас в Telegram

Собственно, зачем я это тут перепостил.

Все знают о застойном тупике в сфере технологий материального производства.
Скорости, гибкость основных технологических машин и оборудования не растут уже скоро четверть века, с начала нулевых.
Имеется также застойный тупик в области материаловедения и внедрения новых физико-химических принципов в технологические процессы.
Последний крупный тип полимеров, внедрённых в технологию - была полиэфирная революция в 1970ых с развитием в 1980ых и до начала 1990ых.
В металлургии в 1970ых - 1980ых был оформлен и к нулевым завершён уход от мартеновского к кислородно-конвертерному и электрометаллургическим процессам, при этом в части доменного процесса - альтернативы на горизонте не видно.
Прямое восстановление железа заняло свою нишу в несколько процентов, но дальнейшее масштабирование упирается в то, что переплавка железа прямого восстановления требует использования собственно доменного чугуна.
Дальше, при локальных нишевых успехах, например, 3D печать авиационных лопаток, распространение 3D технологий и цифровых технологий обработки ограничивается узкими нишами, а 90% базовых производственных технологий остаются в стагнации.
Есть расхожее мнение, что подобные проблемы решит ИИ.

Цитируемый пост ДП показывает, почему надежды тщетны.
ИИ требует больших данных для обучения.
Данных нет, потому что в физических технологических компаниях эти данные или не так оформлены, или они весьма схематично соответствуют реальности.
Хуже с данными по лицензиям процессов, и что хуже - исходным данным для их разработки.
Эти данные есть (опять, в неизвестном состоянии) у технологических лмцензиаров.
Да, полиэфирное волокно (лавсан) разработано не в университете.
Это продукт коммерческих разработок коммерческих фирм.
Данные в значительное степени закрыты и никогда из стен этих фирм не выходили. Даже в виде патентов, потому что "патентная защита - это все равно, что написать на заборе". Как известно.
Технологические научные журналы - вещь интересная. Но там публикуют материалы скажем так - второстепенные.
Мы, кстати, сильно в заблуждении продолжаем находиться, считая, что наука бывает прикладная и фундаментальная. На самом деле наука бывает "для всех" и "для создания конкурентных преимуществ конкретных субъектов". Вот создание новых ехнодоний - это второе. И этого нет в журналах.



Никто из недр этих фирм эти данные не даст. Скармливать эти данные внешнему ИИ вряд ли тоже будут, ибо наверняка утечки. Я бы на их месте этого никогда не делал.
А свой ИИ достаточной мощности химические, металлургические технологические компании или технологические машиностроители вряд ли создадут.
Ну вряд ли Håldor Topsœ смогут сконцентрировать ИИ в масштабах Antropic.