Что сейчас в мировой экономике

🇺🇸 Инфляция (CPI / Core CPI)

Ключевой индикатор для ФРС. Замедление инфляции → рынок снова закладывает смягчение политики. Сюрприз вверх → сильный доллар и давление на риск-активы.

🏠 Продажи жилья

Показывают, как высокие ставки душат спрос. Слабые цифры — сигнал, что экономика остывает быстрее официальных заявлений.

🏭 PPI

Цены производителей часто предупреждают CPI заранее. Рост = будущий инфляционный риск, снижение = пространство для манёвра ФРС.

🛒 Розничные продажи

Пульс потребителя. Если падают — американец экономит, а рост ВВП под вопросом.

🛢 Запасы нефти

Рост запасов снижает инфляционное давление. Сокращение — признак устойчивого спроса и потенциального роста цен.

🏗 Промышленность (Philly Fed, PMI)

PMI ниже 50 — экономика не растёт, а выживает. Отрицательные значения усиливают рецессионный нарратив.

👷 Заявки на пособия по безработице

Рост заявок = охлаждение рынка труда. Без слабого труда ФРС не пойдёт на реальные уступки.

⚠️ Фокус: инфляция и потребитель.

Моя гипотеза: мягкая инфляция + слабый спрос заставят ФРС моргнуть первой. Это бычий сценарий для крипты и фондовых рынков. Обратный сценарий — сильный доллар и новая волна волатильности.

Помнишь фильм «Поймай меня, если сможешь»? Там герой ДиКаприо — Фрэнк Эбигнейл. Когда его поймали, у него спросили: как ты сдал экзамены на адвоката? Он ответил просто: я никого не обманывал. Я две недели учился по 16 часов в день.

И вот два правила:

Первое: мастерство — это не годы, а часы.
Второе: решает не время, а интенсивность.

224 часа концентрированной работы дают больше, чем полгода ленивого обучения. Это работает везде: в трейдинге, программировании, арбитраже, любом skill. Секрет не в количестве, а в качестве и сосредоточенности. Две недели интенсива — это опыт, который другие набирают годами. Попробуй. Возьми одну область, уйди в неё на две недели — и результат не заставит себя ждать.

И ещё одна фундаментальная истина

Всё, что ты делаешь наедине с собой, видно. Чтение слышно в твоей речи. Спорт видно в теле. Сон и питание — в энергии. Дисциплина и фокус — в результатах.

То, что ты выращиваешь в тишине, пока никто не смотрит, потом всех удивит. Делай, даже если тебе не аплодируют. Всё видно. Просто не сразу.

Деньги больше не фундамент экономики — они стали производной от энергии и вычислений, и ИИ это просто сделал очевидным. Сегодня решает не объём капитала, а доступ к compute, данным и инфраструктуре, которые этот капитал способны превратить в результат.

Вся гонка вокруг ИИ — это не соревнование алгоритмов и не битва стартапов таких как TON Chat и Higgsfield. Это гонка за мощностями: дата-центры, чипы, энергия, сети. Модели постепенно превращаются в товар, а инфраструктура — в то, что даёт реальное и долгосрочное преимущество. Именно туда сейчас уходит основной капитал.

Я начал чувствовать это ещё задолго до хайпа. Рост моих проектов почти всегда упирался не только в маркетинг иии идеи, а в то, насколько система выдерживает нагрузку. Когда архитектура не держит, деньги перестают работать — и к этой мысли я ещё буду возвращаться дальше.

ИИ не «забирает работу» — он выжигает ручные процессы, которые раньше маскировались под бизнес. Это болезненно, потому что становится очевидно: ценность создаёт не человек как таковой, а человек + система, и без системы он быстро обнуляется.

Ранее я уже писал, что архитектура важнее капитала. Компании вроде Amazon доказали это давно: один инженер с доступом к системе создаёт больше эффекта, чем отдел без автоматизации. Не из-за таланта, а из-за структуры.

Свои первые SMM а также DeFi проекты я строил сразу как автоматические сервисы. Тогда это выглядело рискованно, сегодня — базовый минимум. OpenAI и ChatGPT просто довели эту модель до предела и показали разницу между бизнесом и его имитацией.

Здесь особенно показательно, как государственные решения идут против логики автоматизации. Когда Роскомнадзор блокирует крупные платформы, он не защищает пользователей, а вынуждает их массово ставить VPN. В итоге человек, который раньше не имел доступа к реально опасным ресурсам, получает его без ограничений — просто потому что хотел зайти на YouTube или LinkedIn. Это классическая ошибка бездарного управления: борьба с симптомами вместо устранения причины.

Компании продолжают сокращать персонал, но показывают рост выручки, экономика слишком долго считала людей, вместо того чтобы считать продуктивные годы жизни. Именно отсюда растёт постоянная тревога вокруг демографии, которая плохо объясняет процессы.

Наши родители в 25–30 уже имели семью и детей, потому что жизненный цикл был коротким и предсказуемым. Сегодня он растянут: образование, смена профессий, миграции, нестабильные рынки. Это не деградация, а усложнение системы, где человек дольше ищет точку устойчивости.

Ранее я писал, что автоматизация меняет саму логику ценности. Если активная жизнь смещается к 90–100 годам, ИИ перестаёт быть угрозой рынку труда и становится компенсатором демографических провалов. Один человек с системой закрывает объём, который раньше требовал нескольких.

Отсюда и главный сдвиг:

проблема не в том, что людей становится меньше, а в том, что мы продолжаем жить по короткой модели жизни в мире длинных дистанций.

Автоматизация имеет предел.
Human-in-the-loop никуда не исчез: онбординг, процессинг, модерация, edge-cases. ИИ ускоряет пайплайны, но не делает систему автономной и не устраняет бюрократию.

Контент — human layer.

Чаты автоматизируются. Комьюнити — нет. Дизайн всё чаще закрывает ИИ: prompt > ТЗ, результат почти real-time. Для стартапов это реальный speed-up запуска.

Основная проблема не в бизнесе, а в перегруженной голове фаундера. Быт и второстепенные задачи убивают focus. Решение банальное: ассистент или автопроцессы везде, где не нужен постоянный контроль.

Отдельные процессы могут работать сами. Бизнес и личный бренд — нет. Контент, трафик и публичность требуют участия. Без регулярной подпитки любая система превращается в музей.

Обучение не коррелирует с результативностью. Рынок забит людьми с курсами, но без способности самостоятельно разбирать и собирать системы. Кейсы инфо-рынка вроде Аяза Шабутдинова и Елены Блиновской — это не образование, а коммерциализация ожиданий.

Компетенции без практики в конкурентной среде не существует.

Рабочая модель одна: self-driven

Если человек не способен сам поставить задачу, залезть в документацию, собрать MVP и довести его до рабочего состояния — он не обучаем. Курсы это не лечат, они это маскируют.

При найме мне не интересны дипломы. Хакатоны — да. Финалы и победы — да. Это самый быстрый стресс-тест на мышление, скорость и способность работать в условиях неопределённости и конкуренции.

Подход Маска и Альтмана здесь предельно утилитарны: первые принципы. Разобрать систему до физических и экономических ограничений, выкинуть лишнее, собрать заново. Без авторитетов и «методик». Рынок платит не за обучение. Он платит за execution.

Когда базовые потребности закрыты, система не становится устойчивой - она переходит в режим дрейфа. Ресурсы есть, а управляющей модели нет. Выживание сняли, но новый operating mode так и не задали.

Всё уходит в автоматизацию: AI-ассистенты, автоворонки, генерация кода. Мы в команде собирали стеки ИИ-сервисов где маркетинг и продакшн закрываются за считанные дни. В трейдинге та же логика: алгоботы, копитрейдинг, автоследование. Труд больше не про выполнение задач, он сместился в оркестрацию пайплайнов.

Дальше всё решает инфраструктура, а не намерения. Open-source: DeFi как платёжные рельсы — это не нарратив и не философия, а execution layer: быстрый запуск, масштабирование, минимальный overhead. Экономика может дать ликвидность, но она не даёт архитектуру, а без неё управление неизбежно уходит алгоритмам и рынку, а не человеку.

Посмотрел интервью Илона Маска с основателем BlackRock в Давосе. Вот краткие тезисы, которые я отметил

ИИ больше не софт.
Это инфраструктура.

Обучение frontier-модели сегодня стоит $100–300 млн. Inference упирается в электричество и охлаждение. NVIDEA продаёт H100 по $25–40k. Дата-центры — десятки тысяч GPU.

В ближайшие годы ИИ станет умнее каждого человека, а затем — умнее всего человечества в совокупности.

Роботы — следующий экономический слой. Средняя зарплата рабочего в США — $55–60k в год. Humanoid за $20–30k окупается за 6–12 месяцев. Amazon уже использует 750 000+ роботов. CAPEX замещает линейный труд.

Tesla с Optimus идёт в mass-market. Gen-2: легче, быстрее, тактильные сенсоры. Цель это себестоимость < $20k и вертикальная интеграция.

BlackRock управляет ~$10 трлн. Деньги системно идут в: AI-infra, энергию, автоматизацию, defense tech. SaaS без moat и hardware без масштаба под давлением.

Solar подешевел ~в 10 раз с 2010. Китай за год ввёл 200+ ГВт. Compute без дешёвой энергии не масштабируется.

Ручное вождение: смертельное ДТП раз в ~1,3 млн км. Waymo делает 100k+ поездок в неделю без водителя. Человек это самый нестабильный модуль системы.

Falcon 9 сейчас доставляет в космос вес по цене ~$2 500/кг в LEO. Starship целится в <$100/кг. Связь, оборона, энергия — всё меняется.

Longevity как попытка замедлить старение как процесс. На животных уже получают +20–30% жизни, значит механизм управляем. Да, пока что это R&D, но рынок $600+ млрд.

Итог простой:

ИИ = compute
Роботы = CAPEX
Энергия = лимит
Космос = масштаб