Продолжение о новых госмоделях. Это вчера наверное показалось уважаемым подписчикам оффтопиком на канале, но это, на самом деле - ключевой вопрос эпохи: как мы будем дальше договариваться, организовываться и двигаться в будущее.

Государства-распределители тихонько заползли в исторический тупик, создав миллион новых проблем и острых политических контекстов (доступ мигрантов к социалке например). Но неизбежен ли рост распределительной бюрократии? Собственно, это сейчас решается в США, и происходящее, я думаю, назовут в будущем «второй революцией». Но вернемся к цифрам.

Вчера показывал, что доля пенсионного перераспределения в экономике США вдвое ниже Европы. Пенсий там в целом не меньше, просто они идут больше через частные фонды. И показательно, что именно разрешение частным пенсионным фондам начать инвестировать в венчурные (высокорисковые!) фонды и создало современную технологическую экономику, которая уже 30 лет по темпам роста обгоняет Европу.

Хорошо и подробно про это пишет Илья Стребулаев из Стенфорда, есть еще работы. В целом - разрешение направлять пенсионные деньги в венчур обеспечило резкий и опережающий рост технологического сектора как в конкуренции с другими бизнесами в стране, так и между странами.

Фактически, только в США распределительная машина поделилась капиталом с сегментом роста - и не через дирижизм госпроектов (редко кончавшихся успехом где бы то ни было), а через систему распределения рисков, провязанную фидуциарной ответственностью - обязанностью управляющего фондом (что пенсионным, что венчурным) - «благоразумно и ответственно» управлять портфелем. Вообще включение риска в понятие благоразумного поведения, и страховка риска портфельным принципом инвестирования - это главная инновация второй половины ХХ века, ставшая финансовым источником всех современных технических инноваций.

Раньше изъятие ресурсов из роста в пользу социальной поддержки создавало (кроме благородной социальной миссии) помощь экономике в виде роста потребления пожилых (с учетом потерь на зарплаты распределителей). Сейчас это еще и направляет ресурс в ядро роста - в центр генерации наиболее эффективных бизнесов и технологий. Но пока только в США. Доля венчурных фондов в активах пенсионнных фондов очень невелика: 3-4%, но этого хватает, чтобы запустить индустрию риска объемом сотни миллиардов долларов в год.

Мы пока в сильном отставании именно по уровню понимания и обществом, и госаппаратом, о чем вообще речь. Вместо фидуциарного права при разборе неудачных сделок применяется уголовное, рискованные инвестиции не считаются «благоразумным поведением», и уж тем более - обязательным условием роста. Все бюрократы мира одинаковые - собственно, потому и нужен Маск и пачка венчурно-технологических лидеров их дизраптить 😂

Эффективность госрасходов в России снижается параллельно увеличению их объёма.
Исследователи оценили результативность трат бюджета при помощи мультипликатора бюджетных расходов, который рассчитывается как отношение изменения ВВП к изменению госрасходов (на сколько рублей увеличится выпуск в ответ на изменение госрасходов на ₽1).
В 2005 г значение мультипликатора составило 0,65, а к 2023 г сократилось до 0,41.
До 2014 г мультипликатор "силовых" расходов превышал величину мультипликаторов расходов на нацэкономику и соцрасходы, затем он упал до ноля. Исследователи это объясняют изменением структуры этих расходов. В частности, положительное влияние "силовых" госрасходов на экономический рост наблюдается при инвестициях в экспортоориентированные компании ВПК.
Расходы на развитие человеческого потенциала имеют имеют наименьшее значение мультипликатора из-за отсутствия краткосрочного эффекта на развитие человеческого капитала.
#2315

А на венчурном рынке этот инвестиционный провал выглядит так. Не обольщайтесь насчет 21 года - просто в «российский рынок» записали миллиардные экзота Акрониса, Миро и тп. (Цифры слегка не бьются, там была сменена методика, но примерно понятно)

Результаты решения теста ARC Challenge нейросетями, 2019–2025 (e/acc)

ARC Challenge (Abstraction and Reasoning Corpus Challenge) оценивает способность ИИ к абстрактному мышлению и обобщению, приближённую к человеческому. Иными ловами, этот тест позволяет оценить, насколько близко нейросеть приблизилась к AGI. На картинках — примеры задач из теста

На диаграмме указан % решения этого теста сильнейшей на тот момент языковой моделью. Примечательно, что с декабря 2024 года рост выглядит экспоненциально

Другие наши публикации о том, как ИИ проходят тесты:
— Политическая ориентация 24 крупнейших языковых моделей
— Как хорошо справляются с тестами DeepSeek-R1 и ChatGPT o1
— Как менялись возможности систем ИИ по распознаванию речи и изображений относительно способностей человека, 1998–2020
— Как развивалась индустрия генеративного ИИ, 2014–2023