LLM против экономии масштаба: что это значит для глобализации

XX век: экономия масштаба → концентрация → глобализация. XXI век: ...?

Введение

В предыдущей статье я разбирал, почему 95% корпоративных пилотов по внедрению LLM проваливаются, а фрилансеры при этом увеличивают продуктивность в разы. Вывод был простой: конфликт интересов между работником и компанией блокирует внедрение.

Но это микроуровень — одна компания, один работник. Если экстраполировать те же механизмы на уровень экономик и стран, картина становится интереснее. И тревожнее.

Экономия масштаба была фундаментом глобализации последних ста лет. Больше — значит дешевле на единицу. Отсюда мегакорпорации, офшоринг, мегаполисы, глобальные цепочки поставок. Что если LLM подрывают эту логику?

Как масштаб создал современный мир

Конвейер Форда показал: концентрация производства снижает издержки. Один большой завод эффективнее десяти маленьких. Дальше — больше. Один большой офис дешевле десяти маленьких: общая бухгалтерия, общий HR, общий IT. Одна страна с дешёвой рабочей силой обслуживает весь мир — Индия для IT, Китай для производства, Филиппины для колл-центров.

Люди едут туда, где масштаб. Бангалор, Шэньчжэнь, Кремниевая долина — города, построенные на экономии масштаба. Концентрация создаёт ещё большую концентрацию: больше специалистов в одном месте — легче найти нужного — больше компаний приходит — больше специалистов приезжает.

Глобализация и урбанизация — две стороны одной монеты. Обе построены на том, что больше = эффективнее.

Скрытая цена масштаба

У масштаба есть цена, которую раньше было сложно увидеть: координация.

Пять человек в команде — это не пять единиц работы. Это пять человек плюс десять связей между ними. Совещания, согласования, недопонимания, ожидание ответа, потери на передаче контекста. Чем больше команда, тем больше доля времени уходит на координацию, а не на работу.

Раньше эта цена была неизбежной. Один человек физически не мог делать работу пятерых. Экономия масштаба перевешивала издержки координации.

LLM меняют это уравнение.

Инверсия: когда маленькое эффективнее

Андрей Карпаты в эссе "Power to the People" заметил необычное: LLM инвертировали стандартный паттерн распространения технологий. Обычно трансформационные технологии идут сверху вниз: сначала правительства и военные, потом корпорации, потом — спустя годы — обычные люди. Электричество, интернет, GPS — все прошли этот путь.

С LLM наоборот. ChatGPT стал самым быстрорастущим потребительским приложением в истории. 400 миллионов пользователей используют его для всего — от написания текстов до анализа данных. При этом корпорации буксуют, правительства отстают ещё больше.

Почему? Карпаты объясняет: LLM дают "квази-экспертные" знания одновременно во множестве областей. Для организации, которая уже концентрирует экспертизу через найм специалистов, это лишь инкрементальное улучшение. Для индивида — это возможность делать то, что раньше было невозможно.

Один человек с LLM может написать код, сделать юридический анализ, создать маркетинговую стратегию, подготовить финансовую модель. Не на уровне топ-эксперта в каждой области — но достаточно хорошо для большинства задач. Раньше для этого нужна была команда. Теперь — нет.

И главное: это не требует капитала. $20 в месяц за подписку. Средства производства для knowledge work теперь стоят меньше обеда в ресторане.

Экстраполяции (не прогнозы)

Материальное производство никуда не денется. Заводы по-прежнему требуют масштаба, логистика по-прежнему требует инфраструктуры. Урбанизация не остановится завтра — слишком много инерции, слишком много уже построено.

Но для интеллектуальной сферы — а это растущая доля мировой экономики — логика может инвертироваться. Если тренд продолжится, вот что может произойти:

Аутсорсинговые экономики. Индийская IT-индустрия — $250 миллиардов, 5.4 миллиона рабочих мест. Формула успеха последних 30 лет: много образованных англоговорящих специалистов, готовых работать за зарплату ниже западной. Пять индийских инженеров по цене одного американского.

В 2025 году эта формула ломается. Один AI-усиленный специалист делает работу пятерых. TCS, Infosys, Wipro потеряли более $150 миллиардов капитализации за год. Найм упал на 72%. То, что строилось десятилетиями, может рассыпаться за годы.

И дело не только в Индии. Филиппины, Восточная Европа, часть Латинской Америки — все построили экономики на том, что большие западные компании выносят к ним работу ради экономии. Если экономия исчезает, зачем выносить?

Вертикальная интеграция. Зачем держать штат юристов, если внешний консультант с LLM делает ту же работу быстрее и дешевле? Зачем отдел маркетинга из десяти человек, если трое с правильными инструментами справляются лучше?

Корпорации исторически росли, потому что внутренняя координация была дешевле рыночной. Теорема Коуза: фирма существует, пока транзакционные издержки рынка выше издержек внутренней координации. LLM снижают и те, и другие — но издержки координации внутри больших структур снижаются медленнее.

Мегаполисы. Люди концентрируются в городах ради работы, которая требует территориальную доступность. Если координация больше не требует физического присутствия — а пандемия и удалёнка уже показали, что для многих профессий не требует — зачем платить за жильё в Сан-Франциско?

Это не значит, что города исчезнут. Но логика "все едут туда, где работа" может ослабнуть. Работа едет туда, где человек.

M&A. Традиционная логика поглощений: покупаем команду, процессы, клиентскую базу, масштаб. Если масштаб становится не активом, а обузой — зачем покупать большую неповоротливую структуру? Может быть, выгоднее нанять пять "суперзвёзд" с их персональными системами работы?

Глобализация индивидов

Вот парадокс: глобализация корпораций может ослабнуть, но глобализация индивидов — усилиться.

Раньше, чтобы работать на глобальный рынок, нужна была компания. Компания выходила на международные рынки, открывала офисы, нанимала людей. Индивид был привязан к компании, компания — к географии.

Теперь один специалист может работать с клиентами из десяти стран, не выходя из дома. Не нужен офис в каждой стране. Не нужна команда для масштабирования. Нужен навык, интернет и инструменты.

Это не утопия цифровых кочевников. Это просто другая структура рынка труда. Меньше посредников между создателем ценности и потребителем.

Вопрос, который никто не хочет задавать

Есть ещё один слой — глубже экономики.

Марксистская традиция и построенные на ней социальные системы исходят из предпосылки: труд большинства создаёт стоимость, поэтому большинство имеет право на перераспределение результатов. Рабочие нужны капиталу, капитал нужен рабочим — отсюда торг, профсоюзы, социальные гарантии.

Что если большинство больше не нужно для создания стоимости в интеллектуальной сфере?

Предыдущие волны автоматизации требовали капитала. Чтобы заменить рабочих машинами, нужны были деньги на машины. Капитал оставался узким местом. Владельцы капитала могли заменить труд — но сами нуждались в капитале.

LLM не требуют капитала. Средства производства для интеллектуального труда — это навык плюс подписка. Не фабрика, не оборудование, не инфраструктура. Голова и ноутбук.

Если один человек может делать работу десяти не благодаря капиталу, а благодаря своему интеллекту и умению работать с инструментами — на чём теперь основывать аргумент о перераспределении? Большинство перестаёт быть необходимым. А аргумент "нас много" работает только когда это "много" кому-то нужно.

Я не знаю ответа. Возможно, его пока нет. Но вопрос уже актуален.

Заключение

Всё сказанное выше — не прогноз. Слишком много неизвестных, слишком быстро всё меняется. Модели, которые год назад не существовали, сегодня меняют рынок труда. Что будет через год — не знает никто.

Но направление взгляда — уже ценность. Экономия масштаба была настолько фундаментальной предпосылкой, что мы перестали её замечать. Как воздух. Возможно, пора заметить.

Те, кто начнёт думать об этом сейчас — компании, страны, индивиды — будут готовы к изменениям лучше тех, кто продолжит жить в мире, где больше всегда значит лучше.

Это продолжение статьи "LLM нельзя внедрить сверху. Снизу тоже. А как можно?". Предыдущая — про микроуровень: почему компании не могут внедрить LLM. Эта — про макроуровень: что будет, если тренд продолжится.