Что происходит с российскими банками в условиях жестких денежно-кредитных условий в экономике
Несмотря на экстремально высокие процентные выплаты по депозитам, российские банки зафиксировали рекордные в истории чистые процентные доходы до выплаты по резервам на уровне 4.95 трлн руб за 9м24 vs 4.32 трлн за 9м23, 2.95 трлн за 9м22 и 3 трлн за 9м21.
Совокупные процентные расходы банков выросли в 2.44 раза до 11.2 трлн руб за 9м24, но сюда включаются не только депозиты бизнеса (4.2 трлн) и населения (3.48 трлн), но и выплаты по государственным депозитам и счетам (1.23 трлн), межбанк (1.91 трлн), фондирование от ЦБ (0.4 трлн) и банковские векселя и облигации (0.2 трлн).
Годом ранее банки имели агрегированные процентные расходы на уровне 4.68 трлн (3.1 трлн по депозитам физлиц и бизнеса) vs 5 трлн за 9м22 (3.42 трлн по депозитам бизнеса и населения) и всего 2.17 трлн за 9м21 (1.43 трлн соответственно).
За год процентные расходы по депозитам бизнеса выросли в 2.36 раза, по населению в 2.61 раза, а по госсчетам в 2.71 раза.
Совокупные процентные доходы выросли на 82% до 16.4 трлн руб за 9м24 vs 9 трлн за 9м23, 8 трлн за 9м22 и 5.16 трлн за 9м21. Сюда включены не только доходы по кредитам бизнеса и населения (подробнее здесь), но доходы от ценных бумаг (1.92 трлн, в основном от ОФЗ и корпоративных облигаций) и межбанк (1.9 трлн).
Расходы на резервы по кредитным потерям снизились до 1.34 трлн за 9м24 vs 1.59 трлн за 9м23, 1.7 трлн за 9м22 и 0.38 трлн за 9м21.
Достаточно низкие отчисления в резервы по кредитным потерям в сравнении с экспоненциально растущими кредитами (особенно корпоративными) и высокой процентной нагрузкой, могут привести к проблемам при взрывном росте просрочек, если кризисные процессы реализуются.
Низкие расходы по резервам (в соответствии с темпами кредитования) обуславливают высокий показатель чистой прибыль за 9м24 – 2.98 трлн vs 2.62 трлн за 9м23 и 1.87 трлн за 9м21.
Чистый комиссионный доход вырос на 13% г/г до 1.6 трлн, а все прочие виды доходов составили 1 трлн (доходы от инвестиций, операций с валютой и драгоценными металлами, прочие операционные доходы) по сравнению с 1.37 трлн по прочим видам доходов.
Таким образом, все доходы банков за исключением процентных доходов за 9м24 составили 2.6 трлн vs 2.8 трлн годом ранее и 1.5 трлн за 9м21.
При этом операционные расходы выросли на 23% г/г до 2.75 трлн за 9м24 vs 2.24 трлн годом ранее, 1.93 трлн за 9м22 и 1.79 трлн за 9м21.
Получается, чистую прибыль формируют чистые процентные доходы за вычетом резервов – 3.61 трлн с начала 2024 vs 2.73 трлн за 9м23, 1.25 трлн за 9м22 и 2.61 трлн за 9м21.
Замедление экономики при высоких темпах роста кредитования и высоких ставках по кредитам создают риски для удара по чистым процентным доходам банков за вычетом резервов, т.к. начнут снижаться процентные доходы и расти расходы по резервам.
Несмотря на экстремально высокие процентные выплаты по депозитам, российские банки зафиксировали рекордные в истории чистые процентные доходы до выплаты по резервам на уровне 4.95 трлн руб за 9м24 vs 4.32 трлн за 9м23, 2.95 трлн за 9м22 и 3 трлн за 9м21.
Совокупные процентные расходы банков выросли в 2.44 раза до 11.2 трлн руб за 9м24, но сюда включаются не только депозиты бизнеса (4.2 трлн) и населения (3.48 трлн), но и выплаты по государственным депозитам и счетам (1.23 трлн), межбанк (1.91 трлн), фондирование от ЦБ (0.4 трлн) и банковские векселя и облигации (0.2 трлн).
Годом ранее банки имели агрегированные процентные расходы на уровне 4.68 трлн (3.1 трлн по депозитам физлиц и бизнеса) vs 5 трлн за 9м22 (3.42 трлн по депозитам бизнеса и населения) и всего 2.17 трлн за 9м21 (1.43 трлн соответственно).
За год процентные расходы по депозитам бизнеса выросли в 2.36 раза, по населению в 2.61 раза, а по госсчетам в 2.71 раза.
Совокупные процентные доходы выросли на 82% до 16.4 трлн руб за 9м24 vs 9 трлн за 9м23, 8 трлн за 9м22 и 5.16 трлн за 9м21. Сюда включены не только доходы по кредитам бизнеса и населения (подробнее здесь), но доходы от ценных бумаг (1.92 трлн, в основном от ОФЗ и корпоративных облигаций) и межбанк (1.9 трлн).
Расходы на резервы по кредитным потерям снизились до 1.34 трлн за 9м24 vs 1.59 трлн за 9м23, 1.7 трлн за 9м22 и 0.38 трлн за 9м21.
Достаточно низкие отчисления в резервы по кредитным потерям в сравнении с экспоненциально растущими кредитами (особенно корпоративными) и высокой процентной нагрузкой, могут привести к проблемам при взрывном росте просрочек, если кризисные процессы реализуются.
Низкие расходы по резервам (в соответствии с темпами кредитования) обуславливают высокий показатель чистой прибыль за 9м24 – 2.98 трлн vs 2.62 трлн за 9м23 и 1.87 трлн за 9м21.
Чистый комиссионный доход вырос на 13% г/г до 1.6 трлн, а все прочие виды доходов составили 1 трлн (доходы от инвестиций, операций с валютой и драгоценными металлами, прочие операционные доходы) по сравнению с 1.37 трлн по прочим видам доходов.
Таким образом, все доходы банков за исключением процентных доходов за 9м24 составили 2.6 трлн vs 2.8 трлн годом ранее и 1.5 трлн за 9м21.
При этом операционные расходы выросли на 23% г/г до 2.75 трлн за 9м24 vs 2.24 трлн годом ранее, 1.93 трлн за 9м22 и 1.79 трлн за 9м21.
Получается, чистую прибыль формируют чистые процентные доходы за вычетом резервов – 3.61 трлн с начала 2024 vs 2.73 трлн за 9м23, 1.25 трлн за 9м22 и 2.61 трлн за 9м21.
Замедление экономики при высоких темпах роста кредитования и высоких ставках по кредитам создают риски для удара по чистым процентным доходам банков за вычетом резервов, т.к. начнут снижаться процентные доходы и расти расходы по резервам.
Долги бизнеса и населения по странам мира
В период с середины 2022 по 3кв24 практически все развитые страны находились в фазе агрессивного ужесточения ДКП, но при этом, на удивление, массовых банкротств не было.
То, что удалось избежать массовых банкротств домохозяйств и компаний так, как это было в 2008-2009, связано с многими факторами, но основных всего несколько:
🔘 Эффект инерции переноса высоких процентных ставок. Долги формировались почти 13 лет по низким ставкам, а объем рефинансирования и размещения новых долгов по высоким ставкам хоть и высок, но пока балансируется дешевыми долгами, но чем дальше – тем выше шансы срыва.
🔘 Накопление существенного финансового буфера в период мягких ДКУ 2009-2023, в том числе антиковидные программы спасения бизнеса и населения 2020-2021 на сумму свыше 10 трлн по ведущим странам мира.
🔘 Усиление регулирования финансового сектора после 2008 и избавление от практики эскалации токсичных заемщиков, которых потом переупаковывали в производные инструменты и сбрасывали риски в рынок.
🔘 Положительная динамика доходов бизнеса и населения с 2022 по комплексу факторов (сейчас не об этом) и устойчивость рынка труда, тогда как с 2П07 экономическая динамика развернулась на негативную траекторию, что усилило дисбалансы в системе.
🔘 Снижение долговой нагрузки населения и стабилизация долговой нагрузки бизнеса после высоких темпов роста долговой нагрузки 1995-2007. Об этом подробнее ниже.
Долговая нагрузка бизнеса по ведущим развитым странам практически не меняется последние 10 лет: в США 75.2% корпоративный долг к ВВП по сравнению с 71-75% в 2014-2016 и на уровне сен.08, по странам Еврозоны долги выше – 102%, что также примерно сопоставимо с показателями 10-летней давности, но выше уровня 2008 (95.2%).
По Великобритании долг значительно сократился до 62.1% по сравнению с 83.8% в сен.08.
В Японии долговая нагрузка выросла до 116.7% vs 97% 10 лет назад и 101% в 2008, но в Японии все еще рекордно низкие ставки.
Экстремально высокая долговая нагрузка бизнеса среди крупных стран мира наблюдается в Китае – 142.5% к ВВП, в Японии – 116.7%, во Франции – 153.2%, в Корее – 111.5% и Канаде – 117.6%, причем во всех указанных странах корпоративные долги имеют тенденцию к увеличению.
На устойчивость корпоративных долгов влияют слишком много факторов: валютная структура долга, срочная структура долга, доля кредитов и облигацией в общей структуре обязательств, уровень маржинальности бизнеса и темпы роста финансовых показателей, отраслевые особенности, доступ к рынку капитала и т.д.
Универсального измерителя долговой устойчивости нет. Страны с относительно низкой долговой нагрузкой могут быть менее устойчивыми (например, при отсечении от рынка капитала), чем страны с высокими долгами, но с доступом к международному капиталу.
Не стоит рассчитывать, что худшее позади. Количество банкротств растет, но пока среди малых и средних компаний, которые не освещаются СМИ. Учитывая фактор инерции переноса высоких ставок и исчерпание ресурса устойчивости, в 2025 количество проблем резко возрастет, но сорвет ли в штопор?
Что касается долгов населения, тенденция роста долговой нагрузки присутствует среди развивающихся стран, тогда как развитые страны за редкими исключениями сокращают долговую нагрузку (особенно США, Еврозона и Великобритания).
Нельзя однозначно сказать, что может запустить вихрь долговых проблем, т.к. важна комбинация факторов и структурные характеристики, которые динамически меняются.
По России долги населения «всего» 22.5% от ВВП, но по стоимости обслуживания обязательств – между Европой и США из-за высоких процентных ставок.
В период с середины 2022 по 3кв24 практически все развитые страны находились в фазе агрессивного ужесточения ДКП, но при этом, на удивление, массовых банкротств не было.
То, что удалось избежать массовых банкротств домохозяйств и компаний так, как это было в 2008-2009, связано с многими факторами, но основных всего несколько:
Долговая нагрузка бизнеса по ведущим развитым странам практически не меняется последние 10 лет: в США 75.2% корпоративный долг к ВВП по сравнению с 71-75% в 2014-2016 и на уровне сен.08, по странам Еврозоны долги выше – 102%, что также примерно сопоставимо с показателями 10-летней давности, но выше уровня 2008 (95.2%).
По Великобритании долг значительно сократился до 62.1% по сравнению с 83.8% в сен.08.
В Японии долговая нагрузка выросла до 116.7% vs 97% 10 лет назад и 101% в 2008, но в Японии все еще рекордно низкие ставки.
Экстремально высокая долговая нагрузка бизнеса среди крупных стран мира наблюдается в Китае – 142.5% к ВВП, в Японии – 116.7%, во Франции – 153.2%, в Корее – 111.5% и Канаде – 117.6%, причем во всех указанных странах корпоративные долги имеют тенденцию к увеличению.
На устойчивость корпоративных долгов влияют слишком много факторов: валютная структура долга, срочная структура долга, доля кредитов и облигацией в общей структуре обязательств, уровень маржинальности бизнеса и темпы роста финансовых показателей, отраслевые особенности, доступ к рынку капитала и т.д.
Универсального измерителя долговой устойчивости нет. Страны с относительно низкой долговой нагрузкой могут быть менее устойчивыми (например, при отсечении от рынка капитала), чем страны с высокими долгами, но с доступом к международному капиталу.
Не стоит рассчитывать, что худшее позади. Количество банкротств растет, но пока среди малых и средних компаний, которые не освещаются СМИ. Учитывая фактор инерции переноса высоких ставок и исчерпание ресурса устойчивости, в 2025 количество проблем резко возрастет, но сорвет ли в штопор?
Что касается долгов населения, тенденция роста долговой нагрузки присутствует среди развивающихся стран, тогда как развитые страны за редкими исключениями сокращают долговую нагрузку (особенно США, Еврозона и Великобритания).
Нельзя однозначно сказать, что может запустить вихрь долговых проблем, т.к. важна комбинация факторов и структурные характеристики, которые динамически меняются.
По России долги населения «всего» 22.5% от ВВП, но по стоимости обслуживания обязательств – между Европой и США из-за высоких процентных ставок.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Государственные долги по странам мира
С 2009 года идет устойчивая тенденция по замещению частного долга государственным в структуре совокупного долга нефинансового сектора.
Если частный долг преимущественно стагнирует (снижение долговой нагрузки по населению и стагнация на протяжении 10 лет по бизнесу), с государственными долгами все иначе – рост госдолга идет во всех странах, за исключением Германии, Голландии, Швейцарии и Швеции.
Самые высокие госдолги среди крупных стран: Япония – 218%, США – 117%, Франция – 111.8%, Испания – 105.3% и Великобритания – 101.3%.
Самый значительный прирост госдолга за 5 лет (сен.24 к сен.19) в процентных пунктах: Китай – 27.7, Великобритания – 16.8, Япония – 16.7, Канада – 14.7, США – 13.2 и Франция – 11.9 п.п.
Госдолг Китая разгоняется по 5-7 п.п ежегодно и достиг 87.4% к ВВП, что сопоставимо с госдолгом Еврозоны, но если в Европе с 2011 года без изменений, Китай за это время увеличил госдолг на 54 п.п с 33.5 до 87.4%.
Высокий уровень госдолга в Индии – 83.5% с тенденцией на увеличение по 15 летнему тренду и в Бразилии – 88.6%.
Если развитые страны имеют емкий, ликвидный и взаимосвязанный рынок капитала с кросс-фондированием, покрытием дефицитов и бесперебойным процессом, - рефинансирование долгов в Индии и Бразилии никто не гарантировал.
Что касается Китая, здесь вырисовывается японский сценарий. Неизбежная стагнация экономики в перспективах 5 лет с рисками погружения в рецессию из-за плохой демографии, перепроизводства (дефляционная тенденция последних двух лет весьма показательна) и перегруженности плохими долгами.
В Китае государство пытается поддерживать импульс роста за счет мощных фискальных допингов, но этот ресурс ограниченный и близок к исчерпанию по мере приближения к госдолгу на уровне 100% от ВВП (примерно в середине 2027 могут оформить).
Совокупный нефинансовый долг Китая приближается к 300%, обновляя очередные максимумы – 292% на 3кв24, выше только в Японии – 394%, во Франции – 319% и Канаде – 312%.
США со своими 250% и Еврозона с совокупным долгом нефинансового сектора на уровне 239% смотрятся весьма скромно, т.к. помимо долга важны и тенденции: Еврозона за 15 лет совокупный долг немного снизила, а в США без изменений, тогда как Китай нарастил обязательства больше всех – почти на 120 п.п с 172 до 292%.
За 5 лет (сен.24 к сен.19) Китай также впереди всех – увеличение совокупного долга на 48 п.п, Таиланд – 39.6 п.п, Саудовская Аравия и Корея – 26.2 п.п, Сингапур – 24.5 п.п, а Индия – 22.2 п.п.
США (-7.6 п.п), Еврозона (-23 п.п) и Великобритания (-45.3 п.п) сократили совокупные обязательства нефинансового сектора за счет частного сектора.
При приближении совокупного долга к 250% от ВВП темпы наращивания долгов снижаются, а риски дестабилизации долгового рынка возрастают, что связано с эффектом проникновения высоких расходов по обслуживанию долгов в экономику со всеми вытекающими последствиями. В период высоких ставок это становится еще более актуальным.
Концепция быстрой эскалации долгов практически всегда заканчивается кризисом, т.к. экономика не успевает переваривать высокие темпы наращивания долгов, которые отжирают инвестиционный потенциал бизнеса и потребительский потенциал домохозяйств.
С 2009 года идет устойчивая тенденция по замещению частного долга государственным в структуре совокупного долга нефинансового сектора.
Если частный долг преимущественно стагнирует (снижение долговой нагрузки по населению и стагнация на протяжении 10 лет по бизнесу), с государственными долгами все иначе – рост госдолга идет во всех странах, за исключением Германии, Голландии, Швейцарии и Швеции.
Самые высокие госдолги среди крупных стран: Япония – 218%, США – 117%, Франция – 111.8%, Испания – 105.3% и Великобритания – 101.3%.
Самый значительный прирост госдолга за 5 лет (сен.24 к сен.19) в процентных пунктах: Китай – 27.7, Великобритания – 16.8, Япония – 16.7, Канада – 14.7, США – 13.2 и Франция – 11.9 п.п.
Госдолг Китая разгоняется по 5-7 п.п ежегодно и достиг 87.4% к ВВП, что сопоставимо с госдолгом Еврозоны, но если в Европе с 2011 года без изменений, Китай за это время увеличил госдолг на 54 п.п с 33.5 до 87.4%.
Высокий уровень госдолга в Индии – 83.5% с тенденцией на увеличение по 15 летнему тренду и в Бразилии – 88.6%.
Если развитые страны имеют емкий, ликвидный и взаимосвязанный рынок капитала с кросс-фондированием, покрытием дефицитов и бесперебойным процессом, - рефинансирование долгов в Индии и Бразилии никто не гарантировал.
Что касается Китая, здесь вырисовывается японский сценарий. Неизбежная стагнация экономики в перспективах 5 лет с рисками погружения в рецессию из-за плохой демографии, перепроизводства (дефляционная тенденция последних двух лет весьма показательна) и перегруженности плохими долгами.
В Китае государство пытается поддерживать импульс роста за счет мощных фискальных допингов, но этот ресурс ограниченный и близок к исчерпанию по мере приближения к госдолгу на уровне 100% от ВВП (примерно в середине 2027 могут оформить).
Совокупный нефинансовый долг Китая приближается к 300%, обновляя очередные максимумы – 292% на 3кв24, выше только в Японии – 394%, во Франции – 319% и Канаде – 312%.
США со своими 250% и Еврозона с совокупным долгом нефинансового сектора на уровне 239% смотрятся весьма скромно, т.к. помимо долга важны и тенденции: Еврозона за 15 лет совокупный долг немного снизила, а в США без изменений, тогда как Китай нарастил обязательства больше всех – почти на 120 п.п с 172 до 292%.
За 5 лет (сен.24 к сен.19) Китай также впереди всех – увеличение совокупного долга на 48 п.п, Таиланд – 39.6 п.п, Саудовская Аравия и Корея – 26.2 п.п, Сингапур – 24.5 п.п, а Индия – 22.2 п.п.
США (-7.6 п.п), Еврозона (-23 п.п) и Великобритания (-45.3 п.п) сократили совокупные обязательства нефинансового сектора за счет частного сектора.
При приближении совокупного долга к 250% от ВВП темпы наращивания долгов снижаются, а риски дестабилизации долгового рынка возрастают, что связано с эффектом проникновения высоких расходов по обслуживанию долгов в экономику со всеми вытекающими последствиями. В период высоких ставок это становится еще более актуальным.
Концепция быстрой эскалации долгов практически всегда заканчивается кризисом, т.к. экономика не успевает переваривать высокие темпы наращивания долгов, которые отжирают инвестиционный потенциал бизнеса и потребительский потенциал домохозяйств.
Сколько нужно денег, чтобы держать американскую экономику на плаву?
Американская экономика перманентно заточена на приращение долгов для подержания экономического роста. Процесс накопления долгов является нормальным, если стоимость обслуживания долга низка, а темпы роста долга ниже или сопоставимы с темпом роста финансовых показателей бизнеса и доходов государства.
Сейчас условия не вполне нормальные – стоимость размещения долгов на максимуме за 15-17 лет с тенденцией на удорожание, несмотря на снижение ключевой ставки ФРС на 1 п.п, а для поддержания прежних темпов роста требуется все больше долгов, отдача на заемный капитал снижается.
За последние 12 месяцев по 3кв24 включительно чистый прирост обязательств в облигациях составил 2.35 трлн, среди которых нефинансовый бизнес всего 0.3 трлн, штаты и органы местного самоуправления – 0.1 трлн, федеральное правительство – 1.95 трлн по собственным расчетам на основе данных ФРС в отчете Z1.
Без привязки к контексту и экономической динамике эти данные не так понятны.
Относительно ВВП прирост долгов в облигациях балансирует в диапазоне 8-10% последние 12 месяцев и это много по историческим меркам.
В период с 1995 по 2000 долг нефинансового сектора в облигациях рос на 1.5-3.5% в год, в период экономического роста 2003-2007 диапазон прироста обязательств составлял 3-5%.
Далее наступил финансовый кризис, когда к середине 2009 прирост долгов составил до 15%к ВВП (эффект снижения ВВП и резкого роста стимулирующих мер правительства США), спустя 5 лет к 2014 прирост долгов нормализовался с 12 до 5% и находился в диапазоне 4-7% вплоть до COVID кризиса (2015-2019).
В период фискального экстремизма и монетарного бешенства 2020-2021 прирост долгов был до 24% к ВВП вновь за счет федерального правительства.
Текущие 8-10% прироста долгов почти в 1.7 раза отклоняются от нормы 2015-2019 и в 2.5 раза относительно нормы 2003-2007, не говоря уже о почти четырехкратном расхождении с показателями 1995-2000.
О чем это говорит? После каждого кризиса (2000, 2008 и 2020) требуется все больше ресурсов для поддержания системы, а рентабельность долга снижается.
Когда долги были дешевыми (2009-2021) можно было снижение макроэкономической неэффективности ретушировать через низкую стоимость обслуживания долга, разгоняя долговое плечо, но не сейчас.
Еще важным наблюдением является доминирование нефинансового бизнеса в структуре прироста чистых обязательств в облигациях нефинансового сектора США, которое снизилось до 10% за последний год, что в 3.5-4 раза ниже, чем было в 2013-2017 годах.
Государство продолжает вытеснять частный сектор, что приводит к замещению долгов нефинансового частного сектора в пользу государства.
Американская экономика перманентно заточена на приращение долгов для подержания экономического роста. Процесс накопления долгов является нормальным, если стоимость обслуживания долга низка, а темпы роста долга ниже или сопоставимы с темпом роста финансовых показателей бизнеса и доходов государства.
Сейчас условия не вполне нормальные – стоимость размещения долгов на максимуме за 15-17 лет с тенденцией на удорожание, несмотря на снижение ключевой ставки ФРС на 1 п.п, а для поддержания прежних темпов роста требуется все больше долгов, отдача на заемный капитал снижается.
За последние 12 месяцев по 3кв24 включительно чистый прирост обязательств в облигациях составил 2.35 трлн, среди которых нефинансовый бизнес всего 0.3 трлн, штаты и органы местного самоуправления – 0.1 трлн, федеральное правительство – 1.95 трлн по собственным расчетам на основе данных ФРС в отчете Z1.
Без привязки к контексту и экономической динамике эти данные не так понятны.
Относительно ВВП прирост долгов в облигациях балансирует в диапазоне 8-10% последние 12 месяцев и это много по историческим меркам.
В период с 1995 по 2000 долг нефинансового сектора в облигациях рос на 1.5-3.5% в год, в период экономического роста 2003-2007 диапазон прироста обязательств составлял 3-5%.
Далее наступил финансовый кризис, когда к середине 2009 прирост долгов составил до 15%к ВВП (эффект снижения ВВП и резкого роста стимулирующих мер правительства США), спустя 5 лет к 2014 прирост долгов нормализовался с 12 до 5% и находился в диапазоне 4-7% вплоть до COVID кризиса (2015-2019).
В период фискального экстремизма и монетарного бешенства 2020-2021 прирост долгов был до 24% к ВВП вновь за счет федерального правительства.
Текущие 8-10% прироста долгов почти в 1.7 раза отклоняются от нормы 2015-2019 и в 2.5 раза относительно нормы 2003-2007, не говоря уже о почти четырехкратном расхождении с показателями 1995-2000.
О чем это говорит? После каждого кризиса (2000, 2008 и 2020) требуется все больше ресурсов для поддержания системы, а рентабельность долга снижается.
Когда долги были дешевыми (2009-2021) можно было снижение макроэкономической неэффективности ретушировать через низкую стоимость обслуживания долга, разгоняя долговое плечо, но не сейчас.
Еще важным наблюдением является доминирование нефинансового бизнеса в структуре прироста чистых обязательств в облигациях нефинансового сектора США, которое снизилось до 10% за последний год, что в 3.5-4 раза ниже, чем было в 2013-2017 годах.
Государство продолжает вытеснять частный сектор, что приводит к замещению долгов нефинансового частного сектора в пользу государства.
О российской экономике в ноябре
Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности вырос на 3.7% г/г и на 8.3% к ноя.21, за 11м24 рост на 4.7% г/г и +10.2% за три года (11м24 к 11м21).
Индекс выпуска вернулся к тренду 2017-2019 в мае 2024 и следует тренду с небольшим опережением, но динамика последнего полугода сигнализирует о замедлении роста к темпам 2.5-3% годовых и исключением сезонного фактора и более выраженное замедление до 1.5-2% SA годовых в последние три месяца по предварительным расчетам.
Минэк РФ оценивает рост ВВП на уровне 3.6% г/г в ноябре, с исключением сезонного фактора без изменения в ноябре, символический рост на 0.1% м/м в октябре и +0.7% м/м в сентябре, т.е. двухмесячная стагнация 0.27% среднемесячных темпов за последние три месяца (соответствует 3.3% годовых).
По промпроизводству были подробные обзоры ранее (1 и 2).
🔘 Сельское хозяйство снизилось на 1.8% г/г и минус 2.6% г/г за 11м24.
🔘 Объем строительства вырос на 0.5% г/г, за 11м24 рост на 2% г/г, где ввод в действие жилых домов снизился на 10.5% г/г и почти без изменений (+0.1% г/г) с начала года.
🔘 Грузооборот транспорта вырос на 2.1% г/г в ноябре и стагнирует (+0.1% г/г) с начала года, где железнодорожный транспорт продолжает снижаться на 1.4% г/г в ноябре и минус 5.2% (!) г/г за 11м24.
🔘 Оптовая торговля +3% г/г в ноябре и +7.2% г/г за 11м24.
🔘 Объем розничной торговли вырос на 6% г/г и +7.4% г/г за 11м24.
🔘 Объем платных услуг населению вырос на 2.5% г/г и +3.4% г/г за 11м24.
🔘 Суммарный потребительский спрос вырос на 5.4% г/г, за 11м24 рост на 6.5% г/г, но последние два месяца наблюдается негативная динамика: +0.1% м/м SA в ноябре и минус 0.4% м/м в октябре.
Строительство и сельское хозяйство, которые поддерживали экономику в 2022 и выступали драйвером роста до 1П23 «сходят со сцены», с интегрально нисходящей динамикой последние полгода (снижение по с/х и стагнация по строительству).
Потребительский спрос с июля 2024 замедляется, оптовая торговля также стагнирует с августа с исключением сезонного фактора, грузооборот транспорта плавно снижается с 2023, а из драйверов роста остается промышленность, точнее обработка, а если быть совсем точным – ВПК.
Вся остальная экономика вне госсектора в совокупности уже в фазе стагнации с нисходящим уклоном.
Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности вырос на 3.7% г/г и на 8.3% к ноя.21, за 11м24 рост на 4.7% г/г и +10.2% за три года (11м24 к 11м21).
Индекс выпуска вернулся к тренду 2017-2019 в мае 2024 и следует тренду с небольшим опережением, но динамика последнего полугода сигнализирует о замедлении роста к темпам 2.5-3% годовых и исключением сезонного фактора и более выраженное замедление до 1.5-2% SA годовых в последние три месяца по предварительным расчетам.
Минэк РФ оценивает рост ВВП на уровне 3.6% г/г в ноябре, с исключением сезонного фактора без изменения в ноябре, символический рост на 0.1% м/м в октябре и +0.7% м/м в сентябре, т.е. двухмесячная стагнация 0.27% среднемесячных темпов за последние три месяца (соответствует 3.3% годовых).
По промпроизводству были подробные обзоры ранее (1 и 2).
Строительство и сельское хозяйство, которые поддерживали экономику в 2022 и выступали драйвером роста до 1П23 «сходят со сцены», с интегрально нисходящей динамикой последние полгода (снижение по с/х и стагнация по строительству).
Потребительский спрос с июля 2024 замедляется, оптовая торговля также стагнирует с августа с исключением сезонного фактора, грузооборот транспорта плавно снижается с 2023, а из драйверов роста остается промышленность, точнее обработка, а если быть совсем точным – ВПК.
Вся остальная экономика вне госсектора в совокупности уже в фазе стагнации с нисходящим уклоном.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Синергия в рамках сингулярности
Долгосрочная перспектива развития проекта Spydell_finance неразрывно связана с темпами развития и внедрения ИИ на глобальном и локальном уровне.
Технологическая сингулярность в контексте ИИ это не из мира научной фантастики, а ситуация, когда скорость эволюции ИИ превзойдет способность человечества по адаптации трансформационных возможностей ИИ, что приведет к непредсказуемым последствиям.
Одной из важнейших характеристик движения к сингулярности является способность ИИ к самоконтролю и самообучению, т.е. к коррекции ошибок и самоулучшению на основе полученного опыта.
С этого момента моментально начинается экспоненциальный рост возможностей ИИ из-за специфики работы ИИ на основе огромных массивов информации и вычислительных кластеров, что на много порядков обгонит лучшие в мире научные коллективы.
При этом я не склонен принижать даже текущие (достаточно ущербные) возможности ИИ и ГИИ, т.к. многие исходят из безосновательной гипотезы особого превосходства человеческого мозга над машинным интеллектом.
Способности к:
• творческому и многовекторному абстрактному мышлению,
• выстраиванию сложных многомерных конструкций и иерархических связей,
• понимаю причинно-следственных связей и логических цепочек,
• гибкости мышления и способность к схватыванию новой информации и обучению на основе опыта,
• пониманию неоднозначного контекста и отделению правды от лжи,
• эффективной балансировки вероятностей на основе анализа информации,
• планированию, прогнозированию на основе анализа полученного опыта и текущей информации и многое другое.
Вот всем этим в совокупности или в отдельности в различной пропорции наделены не более 2-5% от человеческой популяции (до 7-10% в богатых, образованных развитых странах), т.е. все остальные весьма глупы до полной беспросветной глупости с точки зрения возможностей современных ИИ.
По самым скромным оценкам, даже текущие слабые версии ГИИ превосходят 95% человечества по уровню когнитивных возможностей.
Учитывая низкую скорость развития человеческого мозга (по меркам ИИ), что будет, если через некоторое время (весьма близкий горизонт, учитывая темпы развития ИИ), современные модели ГИИ превзойдут 99% человечества по уровню когнитивных способностей?
Есть безусловно слабые места у ГИИ: непрерывное галлюционирование, смешивание правды и вымысла, неспособность выстраивать и модулировать причинно-следственные связи, проблемы с улавливанием нюансов и скрытого контекста, поверхностное понимание сложных ситуаций, проблемы с последовательностью рассуждений, проблемы с переносом знаний из одной области в другую и т.д.
Однако, фиксация на проблемах допустима, если принять за аксиому, что дальнейшая эволюция ГИИ остановлена, что совсем не так. Скорее наоборот, развитие расположено на низшей точке параболического взлета.
Важнейшим преимуществом ИИ над человеком являются:
• несоразмерно более высокая скорость обработки информации,
• скорость обучения, которая может быть в десятки и сотни тысяч раз выше, чем у человека (несколько минут или часов vs 5-20 лет у человека),
• память в рамках огромного массива проиндексированной информации vs постоянной забывчивости у человека, что требует постоянного возврата в исходную точку для воспроизводства забытой информации, снижая общую производительность,
• быстрая адаптация к изменениям,
• равномерная производительность в отличие от эмоциональных, физических и биологических циклов у человека,
• масштабируемость (возможность быстрого копирования, распространения и внедрения).
Очевидно, что эволюция алгоритмов ГИИ (1) + рост производительности вычислительных систем (2) + обучение на все большем массиве данных (3) в долгосрочной перспективе будут творить чудеса, это вопрос времени.
Да, есть проблемы в качестве набора данных, есть проблемы в коррекции ошибок, но это все исправимо со временем. Фундаментальные преимущества остаются за ИИ/ГИИ и в этом нет никаких сомнений.
Продолжение следует...
Долгосрочная перспектива развития проекта Spydell_finance неразрывно связана с темпами развития и внедрения ИИ на глобальном и локальном уровне.
Технологическая сингулярность в контексте ИИ это не из мира научной фантастики, а ситуация, когда скорость эволюции ИИ превзойдет способность человечества по адаптации трансформационных возможностей ИИ, что приведет к непредсказуемым последствиям.
Одной из важнейших характеристик движения к сингулярности является способность ИИ к самоконтролю и самообучению, т.е. к коррекции ошибок и самоулучшению на основе полученного опыта.
С этого момента моментально начинается экспоненциальный рост возможностей ИИ из-за специфики работы ИИ на основе огромных массивов информации и вычислительных кластеров, что на много порядков обгонит лучшие в мире научные коллективы.
При этом я не склонен принижать даже текущие (достаточно ущербные) возможности ИИ и ГИИ, т.к. многие исходят из безосновательной гипотезы особого превосходства человеческого мозга над машинным интеллектом.
Способности к:
• творческому и многовекторному абстрактному мышлению,
• выстраиванию сложных многомерных конструкций и иерархических связей,
• понимаю причинно-следственных связей и логических цепочек,
• гибкости мышления и способность к схватыванию новой информации и обучению на основе опыта,
• пониманию неоднозначного контекста и отделению правды от лжи,
• эффективной балансировки вероятностей на основе анализа информации,
• планированию, прогнозированию на основе анализа полученного опыта и текущей информации и многое другое.
Вот всем этим в совокупности или в отдельности в различной пропорции наделены не более 2-5% от человеческой популяции (до 7-10% в богатых, образованных развитых странах), т.е. все остальные весьма глупы до полной беспросветной глупости с точки зрения возможностей современных ИИ.
По самым скромным оценкам, даже текущие слабые версии ГИИ превосходят 95% человечества по уровню когнитивных возможностей.
Учитывая низкую скорость развития человеческого мозга (по меркам ИИ), что будет, если через некоторое время (весьма близкий горизонт, учитывая темпы развития ИИ), современные модели ГИИ превзойдут 99% человечества по уровню когнитивных способностей?
Есть безусловно слабые места у ГИИ: непрерывное галлюционирование, смешивание правды и вымысла, неспособность выстраивать и модулировать причинно-следственные связи, проблемы с улавливанием нюансов и скрытого контекста, поверхностное понимание сложных ситуаций, проблемы с последовательностью рассуждений, проблемы с переносом знаний из одной области в другую и т.д.
Однако, фиксация на проблемах допустима, если принять за аксиому, что дальнейшая эволюция ГИИ остановлена, что совсем не так. Скорее наоборот, развитие расположено на низшей точке параболического взлета.
Важнейшим преимуществом ИИ над человеком являются:
• несоразмерно более высокая скорость обработки информации,
• скорость обучения, которая может быть в десятки и сотни тысяч раз выше, чем у человека (несколько минут или часов vs 5-20 лет у человека),
• память в рамках огромного массива проиндексированной информации vs постоянной забывчивости у человека, что требует постоянного возврата в исходную точку для воспроизводства забытой информации, снижая общую производительность,
• быстрая адаптация к изменениям,
• равномерная производительность в отличие от эмоциональных, физических и биологических циклов у человека,
• масштабируемость (возможность быстрого копирования, распространения и внедрения).
Очевидно, что эволюция алгоритмов ГИИ (1) + рост производительности вычислительных систем (2) + обучение на все большем массиве данных (3) в долгосрочной перспективе будут творить чудеса, это вопрос времени.
Да, есть проблемы в качестве набора данных, есть проблемы в коррекции ошибок, но это все исправимо со временем. Фундаментальные преимущества остаются за ИИ/ГИИ и в этом нет никаких сомнений.
Продолжение следует...
Синергия в рамках сингулярности
Начало здесь.
В скором времени ГИИ достигнут достаточного порога зрелости, когда начнут оказывать существенное влияние на научно-технический прогресс и экономику.
Текущие модификации ГИИ пока мало пригодны для прикладных задач и коммерческих/бизнес проектов, кроме генерации медиа-скама и ограниченного применения в узко специализированных задачах (решении проблем в программировании, некоторых математических задачах, синхронный перевод и т.д).
Предстоит еще много работы и достаточно много времени, прежде чем ГИИ станут весомым фактором в экономике, финансах и технологиях, меняющих правила игры.
Нужно понимать, что скорость изменения настолько высока, что текущий срез проблем в ГИИ может быть неактуальным через полгода или даже месяц по мере внедрения инноваций, модификации и адаптации новой версий ГИИ.
Есть у ГИИ особое свойство, когда при обучении на сверхбольшом объеме параметров начинается нелинейный прогресс в эффективности обучения (нелинейный рост производительности, непредсказуемость появления новых свойств), что увеличивает и улучшает понимание контекста и способствует росту возможностей в рассуждении.
Именно поэтому прогресс в рамках развития ГИИ является непредсказуемым.
На протяжении двух лет я внимательно слежу за всеми новинками в сегменте ИИ, используя, тестируя или адаптируя все передовые модели и решения (o1 pro, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash, Amazon Nova Pro, Llama 3.3, Mistral Large, Grok, Qwen 2.5).
Что можно отметить по прогрессу ИИ за год?
• Прогресс в 2024 не такой значительный, как в 2023 с точки зрения качества анализа, с каждый годом «качественный рывок» будет все менее выраженным из-за эффекта базы, а стоимость прогресса будет увеличиваться;
• Значительно расширилось контекстное окно за год;
• Значительно расширился функционал моделей в рамках пользовательского интерфейса и инструментов взаимодействия (например, «Холст», «Проекты» и «Поиск» в ChatGPT);
• Повысилась точность и стабильность моделей;
• Появление моделей с рассуждениями.
При этом модели все также категорически не пригодны для точных расчетов и аналитики, каждый раз создавая нестабильные диапазоны ответов/решений вместо идентичных результатов.
Я активно пытался внедрять ГИИ в свои научно-исследовательские и аналитические проекты в январе-марте 2024, но без результатов – полный провал из-за того, что контроль и верификация результатов требует несоизмеримо больше ресурсов, чем любая потенциальная выгода от ГИИ.
Проще все делать так, как раньше (самому, используя накопленные наработки), т.к. внедрение ГИИ больше создает проблем и отжирает ресурсы, чем создает возможности и улучшает производительность.
Несмотря на провальный опыт, я все верю и абсолютно убежден в том, что будущее за ИИ.
Не следует возлагать слишком больших надежд на ИИ-агенты (по крайней мере, на начальном этапе), так широко рекламируемые весь 2024 год. Это лишь улучшенные VBA макросы Excel, существующие более 30 лет.
Смысл внедрения ИИ-агентов состоит в автоматизации рутинных задач в рамках узко специализированных задач. Достаточно примитивная штука. Это не та вундерфавля, которая изменит человечество.
В перспективе ИИ агенты будут брать на себя все больше разнообразных задач и допускать пространство маневра, здесь уже интересно, но пока до этого далеко.
Гораздо интереснее не ИИ скрипты под видом ИИ-агентов, а модели с рассуждением и логическими цепочками, которые были впервые внедрены OpenAI в начале осени 2024.
Это меня впечатлило значительно больше, чем все предыдущие инновации за год. Это открывает дорогу к существенному росту прогресса в решении сложных задач и замене в перспективе консорциума низко и среднеквалифицированных ученых на ИИ модули с рассуждениями, которые будут эволюционировать и улучшаться.
Последняя итерация o1 PRO в середине декабря (за 200 баксов в месяц) вполне соответствует топовым ученым по многим вопросам (убедился сам, когда она позволила решить задачу, над которой бился пару лет).
Это лишь спустя три месяца после внедрения? Впереди релиз более мощной o3 в начале 2025.
Начало здесь.
В скором времени ГИИ достигнут достаточного порога зрелости, когда начнут оказывать существенное влияние на научно-технический прогресс и экономику.
Текущие модификации ГИИ пока мало пригодны для прикладных задач и коммерческих/бизнес проектов, кроме генерации медиа-скама и ограниченного применения в узко специализированных задачах (решении проблем в программировании, некоторых математических задачах, синхронный перевод и т.д).
Предстоит еще много работы и достаточно много времени, прежде чем ГИИ станут весомым фактором в экономике, финансах и технологиях, меняющих правила игры.
Нужно понимать, что скорость изменения настолько высока, что текущий срез проблем в ГИИ может быть неактуальным через полгода или даже месяц по мере внедрения инноваций, модификации и адаптации новой версий ГИИ.
Есть у ГИИ особое свойство, когда при обучении на сверхбольшом объеме параметров начинается нелинейный прогресс в эффективности обучения (нелинейный рост производительности, непредсказуемость появления новых свойств), что увеличивает и улучшает понимание контекста и способствует росту возможностей в рассуждении.
Именно поэтому прогресс в рамках развития ГИИ является непредсказуемым.
На протяжении двух лет я внимательно слежу за всеми новинками в сегменте ИИ, используя, тестируя или адаптируя все передовые модели и решения (o1 pro, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash, Amazon Nova Pro, Llama 3.3, Mistral Large, Grok, Qwen 2.5).
Что можно отметить по прогрессу ИИ за год?
• Прогресс в 2024 не такой значительный, как в 2023 с точки зрения качества анализа, с каждый годом «качественный рывок» будет все менее выраженным из-за эффекта базы, а стоимость прогресса будет увеличиваться;
• Значительно расширилось контекстное окно за год;
• Значительно расширился функционал моделей в рамках пользовательского интерфейса и инструментов взаимодействия (например, «Холст», «Проекты» и «Поиск» в ChatGPT);
• Повысилась точность и стабильность моделей;
• Появление моделей с рассуждениями.
При этом модели все также категорически не пригодны для точных расчетов и аналитики, каждый раз создавая нестабильные диапазоны ответов/решений вместо идентичных результатов.
Я активно пытался внедрять ГИИ в свои научно-исследовательские и аналитические проекты в январе-марте 2024, но без результатов – полный провал из-за того, что контроль и верификация результатов требует несоизмеримо больше ресурсов, чем любая потенциальная выгода от ГИИ.
Проще все делать так, как раньше (самому, используя накопленные наработки), т.к. внедрение ГИИ больше создает проблем и отжирает ресурсы, чем создает возможности и улучшает производительность.
Несмотря на провальный опыт, я все верю и абсолютно убежден в том, что будущее за ИИ.
Не следует возлагать слишком больших надежд на ИИ-агенты (по крайней мере, на начальном этапе), так широко рекламируемые весь 2024 год. Это лишь улучшенные VBA макросы Excel, существующие более 30 лет.
Смысл внедрения ИИ-агентов состоит в автоматизации рутинных задач в рамках узко специализированных задач. Достаточно примитивная штука. Это не та вундерфавля, которая изменит человечество.
В перспективе ИИ агенты будут брать на себя все больше разнообразных задач и допускать пространство маневра, здесь уже интересно, но пока до этого далеко.
Гораздо интереснее не ИИ скрипты под видом ИИ-агентов, а модели с рассуждением и логическими цепочками, которые были впервые внедрены OpenAI в начале осени 2024.
Это меня впечатлило значительно больше, чем все предыдущие инновации за год. Это открывает дорогу к существенному росту прогресса в решении сложных задач и замене в перспективе консорциума низко и среднеквалифицированных ученых на ИИ модули с рассуждениями, которые будут эволюционировать и улучшаться.
Последняя итерация o1 PRO в середине декабря (за 200 баксов в месяц) вполне соответствует топовым ученым по многим вопросам (убедился сам, когда она позволила решить задачу, над которой бился пару лет).
Это лишь спустя три месяца после внедрения? Впереди релиз более мощной o3 в начале 2025.
Telegram
Spydell_finance
Синергия в рамках сингулярности
Долгосрочная перспектива развития проекта Spydell_finance неразрывно связана с темпами развития и внедрения ИИ на глобальном и локальном уровне.
Технологическая сингулярность в контексте ИИ это не из мира научной фантастики…
Долгосрочная перспектива развития проекта Spydell_finance неразрывно связана с темпами развития и внедрения ИИ на глобальном и локальном уровне.
Технологическая сингулярность в контексте ИИ это не из мира научной фантастики…
Синергия в рамках сингулярности, Ч1, Ч2 ранее
С точки зрения развития ИИ у меня нет сомнений, что впереди много инноваций, которые изменят информационный и технологический ландшафт.
Вся моя «критика» на протяжении 2024 года в контексте ИИ касалась не прогресса ИИ, а переоцененной капитализации основных провайдеров ИИ и потенциального экономического эффекта, которые не так однозначен на макроуровне.
ИИ способен вызвать большую поляризацию и неравномерное использование ресурсов, чем любая другая технология, поэтому ИИ скорее приведет к росту неравенства с гипер-концентрацией ресурсов, технологий и капитализации у отдельных участников у тех, кому в наибольшей степени удастся внедрить технологии (пример Nvidia).
Что касается долгосрочных перспектив развития проекта Spydell_finance, здесь есть полная определённость – все будет идти по пути наивысшего повышения автоматизации и эффективности, где внедрение ИИ в комплексе и ГИИ, в частности, является первоочередной задачей.
Несмотря на то, что первая фаза внедрения ГИИ оказалась неудачной (прикладной эффект близок к нулю, скорее даже отрицательный эффект), в долгосрочную перспективу данной технологии я верю и убежден, что за этим будущее, поэтому по мере зрелости технологии будут очередные фазы внедрения.
У меня нет точной дорожной карты развития проекта Spydell_finance, т.к. все зависит от скорости инновации ГИИ и успешности внедрения разработок в собственный контур научно-исследовательских проектов.
За последние два года я понял, что нет ни малейшего смысла развивать собственные нейросети. Порог входа настолько высокий, а стоимости внедрения так высока, что приблизиться к лидерам нет возможности даже теоретически (OpenAI, Microsoft, Google, Meta, Amazon, Anthropic, xAI, Mistral и другие). Требуются инвестиции в десятки миллиардов долларов.
Придется использовать комбинации открытых и проприетарных систем, так и комбинации между ними, чтобы выстроить наилучший баланс между системами.
Что даст внедрение ИИ? Высочайший уровень автоматизации процессов сбора, систематизации, кластеризации, визуализации и интеграции информации с последующим анализом и аналитикой.
ИИ в комплексе и ГИИ в частности - это про методы работы с информацией: сбор, обработка и анализ. Прежде всего в рамках неструктурированных массивов данных.
Плюс к этому ГИИ создает пространство возможностей для решения научных задач в рамках адаптации и внедрения информационно-аналитических комплексов. Так что впереди новые этапы внедрения.
Я не могу сказать, к чему все это приведет также, как и Сэм Альтман из OpenAI или Хуанг из Nvidia не могут сказать, к чему приведет развитие ГИИ (перспективны огромны, но система находится на начальном этапе развития и до динамического равновесия еще далеко).
Текущий формат проекта Spydell_finance имеет ряд ограничений – прежде всего невозможность вывода текущего формата проекта на «аутсорсинг», т.к. для этого потребуется не менее 500 млн руб в год для сохранения сопоставимого качества и охвата научно-исследовательских направлений.
Второе – ограничения по монетизации. Почти все рекламные доходы реинвестируются в R&D и при высочайшей эффективности исследовательских проектов, - лишь удается сводить все в ноль при одном человеке (я сам) в «центре управлении полетами». Добавление дополнительных людей (даже на уровне уборщика) моментальное выводит проект в убыток.
Телеграм – это не про прибыль (рекламный формат). Несмотря на то, что в маркетинг канала не было проинвестировано ни рубля (весь реинвест в R&D), а размер канала свыше 120 тыс аудитории, лишь когда «все в одного» удается выходить в ноль.
Очевидно, масштабы у меня несопоставимы с OpenAI, но, как и с OpenAI, амбициозные проекты требуют полного реинвеста в развитие, при этом про прибыль речи пока не идет.
Любое масштабирование потребует привлечения дополнительных ресурсов, поэтому прямая монетизация (вероятно, вне контура ТГ) в будущем неизбежна, но формат пока не определен.
Во-первых, пока в приоритете социальные обязательства перед 120 тыс аудиторией, а во-вторых, все еще слежу за зрелостью ГИИ технологий.
С точки зрения развития ИИ у меня нет сомнений, что впереди много инноваций, которые изменят информационный и технологический ландшафт.
Вся моя «критика» на протяжении 2024 года в контексте ИИ касалась не прогресса ИИ, а переоцененной капитализации основных провайдеров ИИ и потенциального экономического эффекта, которые не так однозначен на макроуровне.
ИИ способен вызвать большую поляризацию и неравномерное использование ресурсов, чем любая другая технология, поэтому ИИ скорее приведет к росту неравенства с гипер-концентрацией ресурсов, технологий и капитализации у отдельных участников у тех, кому в наибольшей степени удастся внедрить технологии (пример Nvidia).
Что касается долгосрочных перспектив развития проекта Spydell_finance, здесь есть полная определённость – все будет идти по пути наивысшего повышения автоматизации и эффективности, где внедрение ИИ в комплексе и ГИИ, в частности, является первоочередной задачей.
Несмотря на то, что первая фаза внедрения ГИИ оказалась неудачной (прикладной эффект близок к нулю, скорее даже отрицательный эффект), в долгосрочную перспективу данной технологии я верю и убежден, что за этим будущее, поэтому по мере зрелости технологии будут очередные фазы внедрения.
У меня нет точной дорожной карты развития проекта Spydell_finance, т.к. все зависит от скорости инновации ГИИ и успешности внедрения разработок в собственный контур научно-исследовательских проектов.
За последние два года я понял, что нет ни малейшего смысла развивать собственные нейросети. Порог входа настолько высокий, а стоимости внедрения так высока, что приблизиться к лидерам нет возможности даже теоретически (OpenAI, Microsoft, Google, Meta, Amazon, Anthropic, xAI, Mistral и другие). Требуются инвестиции в десятки миллиардов долларов.
Придется использовать комбинации открытых и проприетарных систем, так и комбинации между ними, чтобы выстроить наилучший баланс между системами.
Что даст внедрение ИИ? Высочайший уровень автоматизации процессов сбора, систематизации, кластеризации, визуализации и интеграции информации с последующим анализом и аналитикой.
ИИ в комплексе и ГИИ в частности - это про методы работы с информацией: сбор, обработка и анализ. Прежде всего в рамках неструктурированных массивов данных.
Плюс к этому ГИИ создает пространство возможностей для решения научных задач в рамках адаптации и внедрения информационно-аналитических комплексов. Так что впереди новые этапы внедрения.
Я не могу сказать, к чему все это приведет также, как и Сэм Альтман из OpenAI или Хуанг из Nvidia не могут сказать, к чему приведет развитие ГИИ (перспективны огромны, но система находится на начальном этапе развития и до динамического равновесия еще далеко).
Текущий формат проекта Spydell_finance имеет ряд ограничений – прежде всего невозможность вывода текущего формата проекта на «аутсорсинг», т.к. для этого потребуется не менее 500 млн руб в год для сохранения сопоставимого качества и охвата научно-исследовательских направлений.
Второе – ограничения по монетизации. Почти все рекламные доходы реинвестируются в R&D и при высочайшей эффективности исследовательских проектов, - лишь удается сводить все в ноль при одном человеке (я сам) в «центре управлении полетами». Добавление дополнительных людей (даже на уровне уборщика) моментальное выводит проект в убыток.
Телеграм – это не про прибыль (рекламный формат). Несмотря на то, что в маркетинг канала не было проинвестировано ни рубля (весь реинвест в R&D), а размер канала свыше 120 тыс аудитории, лишь когда «все в одного» удается выходить в ноль.
Очевидно, масштабы у меня несопоставимы с OpenAI, но, как и с OpenAI, амбициозные проекты требуют полного реинвеста в развитие, при этом про прибыль речи пока не идет.
Любое масштабирование потребует привлечения дополнительных ресурсов, поэтому прямая монетизация (вероятно, вне контура ТГ) в будущем неизбежна, но формат пока не определен.
Во-первых, пока в приоритете социальные обязательства перед 120 тыс аудиторией, а во-вторых, все еще слежу за зрелостью ГИИ технологий.
Telegram
Spydell_finance
Синергия в рамках сингулярности
Долгосрочная перспектива развития проекта Spydell_finance неразрывно связана с темпами развития и внедрения ИИ на глобальном и локальном уровне.
Технологическая сингулярность в контексте ИИ это не из мира научной фантастики…
Долгосрочная перспектива развития проекта Spydell_finance неразрывно связана с темпами развития и внедрения ИИ на глобальном и локальном уровне.
Технологическая сингулярность в контексте ИИ это не из мира научной фантастики…
С наступившим 2025!🎄
Пусть новый год подарит каждому из нас новые вершины для покорения, вдохновение для смелых решений и возможность стать лучше, чем вчера.
Постройте год так, чтобы каждый ваш день будет наполнен смыслом, а каждое действие приближает к мечте.
Идите к мечтам с уверенностью и не бойтесь выходить из зоны комфорта. Ведь именно там начинаются настоящие изменения.
Желаю вам ставить высокие цели и радоваться каждому шагу на пути к их достижению.
Будущее – не предрешено, оно будет таким, каким мы его построим!
В новом году пусть каждое препятствие превращается в возможность, а каждая неудача – в ценный опыт.
Берегите своих близких, ведь их поддержка – ваша главная сила. Пусть рядом с вами всегда будут те, кто верит в вас даже больше, чем вы сами.
Здоровья, процветания и неиссякаемой энергии для новых свершений!
Отдельно хочу выразить благодарность всем читателям, которые мотивируют меня продолжать обслуживать невероятно сложный проект.
Выражаю благодарность комментаторам, которые часто делают верные и содержательные замечания, а любая конструктивная критика позволяет сохранять обратные связи и вовремя корректировать идеи.
Особая благодарность рекламодателям за их вклад в поддержку проекта, без них текущий формат и интенсивность были бы невозможны.
Говорю спасибо всем, кто содействовал продвижению моего проекта за эти три года!
Я продолжу держать публичную версию проекта Spydell_finance настолько долго, насколько это возможно, это очень важно для меня!
Еще раз всем спасибо!
Spydell_finance... «Идеи в реальность»
Пусть новый год подарит каждому из нас новые вершины для покорения, вдохновение для смелых решений и возможность стать лучше, чем вчера.
Постройте год так, чтобы каждый ваш день будет наполнен смыслом, а каждое действие приближает к мечте.
Идите к мечтам с уверенностью и не бойтесь выходить из зоны комфорта. Ведь именно там начинаются настоящие изменения.
Желаю вам ставить высокие цели и радоваться каждому шагу на пути к их достижению.
Будущее – не предрешено, оно будет таким, каким мы его построим!
В новом году пусть каждое препятствие превращается в возможность, а каждая неудача – в ценный опыт.
Берегите своих близких, ведь их поддержка – ваша главная сила. Пусть рядом с вами всегда будут те, кто верит в вас даже больше, чем вы сами.
Здоровья, процветания и неиссякаемой энергии для новых свершений!
Отдельно хочу выразить благодарность всем читателям, которые мотивируют меня продолжать обслуживать невероятно сложный проект.
Выражаю благодарность комментаторам, которые часто делают верные и содержательные замечания, а любая конструктивная критика позволяет сохранять обратные связи и вовремя корректировать идеи.
Особая благодарность рекламодателям за их вклад в поддержку проекта, без них текущий формат и интенсивность были бы невозможны.
Говорю спасибо всем, кто содействовал продвижению моего проекта за эти три года!
Я продолжу держать публичную версию проекта Spydell_finance настолько долго, насколько это возможно, это очень важно для меня!
Еще раз всем спасибо!
Spydell_finance... «Идеи в реальность»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
С наступившим 2025!🎄
В продолжение поздравлений. Телеграм глючит в ночь на 2025, предыдущий пост забаговался с отключенными комментариями. Здесь комментарии будут открыты )
В продолжение поздравлений. Телеграм глючит в ночь на 2025, предыдущий пост забаговался с отключенными комментариями. Здесь комментарии будут открыты )
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Spydell_finance
С наступившим 2025!🎄
Пусть новый год подарит каждому из нас новые вершины для покорения, вдохновение для смелых решений и возможность стать лучше, чем вчера.
Постройте год так, чтобы каждый ваш день будет наполнен смыслом, а каждое действие приближает к…
Пусть новый год подарит каждому из нас новые вершины для покорения, вдохновение для смелых решений и возможность стать лучше, чем вчера.
Постройте год так, чтобы каждый ваш день будет наполнен смыслом, а каждое действие приближает к…
Очередная серия традиционных опросов по итогам года с взглядом в будущее
Изменений за год достаточно, поэтому интересно оценить трансформацию диапазонов ответов и прогнозных векторов, тем более есть с чем сравнить (серия опросов от 2023 года и 2024 года).
По результатам опросов будет дан краткий анализ ключевых тенденций.
Напомню, что все опросы анонимные.
Изменений за год достаточно, поэтому интересно оценить трансформацию диапазонов ответов и прогнозных векторов, тем более есть с чем сравнить (серия опросов от 2023 года и 2024 года).
По результатам опросов будет дан краткий анализ ключевых тенденций.
Напомню, что все опросы анонимные.
Telegram
Spydell_finance
Как у вас завершился 2022 год в финансовом/материальном плане?
Отлично / существенное приращение капитала / Хорошо / удалось устоять и нарастить активы / Нейтрально / без изменений к 2021 / Плохо / болезненные потери / Ужасно / значительные потери и/или банкротство
Отлично / существенное приращение капитала / Хорошо / удалось устоять и нарастить активы / Нейтрально / без изменений к 2021 / Плохо / болезненные потери / Ужасно / значительные потери и/или банкротство
Ваша страна проживания (более 50% времени в году)?
Anonymous Poll
87%
Россия
1%
Украина
2%
Белоруссия
2%
Прочие страны СНГ
1%
США
4%
Страны Европы
0%
Израиль
1%
Страны Азии, Ближнего Востока, включая Турцию
2%
Прочие страны