«Что за Nvidia? Никогда не слышал!» — именно так, по-серьёзке, президент США встретил имя самой дорогой tech-компании планеты.

Как это было • Вашингтон, саммит по запуску 20-страничного AI Action Plan. • Трампу докладывают: Jensen Huang держит почти весь рынок ИИ-железа. • Ответ в стиле шоу: «Ладно, ломаем монополию! …Эй, а кто этот парень вообще?» • Чиновники: «Сэр, у него 100 % доля». • Финал: «Тогда соберём лучшие мозги , догоним за пару лет!» — «Не выйдет, даже если Хуанг будет вести бизнес максимально криво, понадобится 10 лет».

Почему это звучит дико — $4 трлн капитализации: Nvidia выросла с $1 трлн до $4 трлн всего за два года, обогнав Apple и Microsoft. — >90 % рынка дата-центровых GPU и почти все фреймворки под крылом CUDA. — Huang продаёт не чипы, а «пакеты»: H100/GB200 + ПО + сети = AI-завод. С такими баррикадами даже регуляторы теряют настрой на раздел.

Что в самом AI Action Plan
Срезать бюрократию, чтобы ускорить ИИ-инновации внутри США.
Вбухать в инфраструктуру: от дата-центров до упаковки чипов на родной земле.
Пасти союзников — закупаем «американское железо», зато экспортный кран для Китая крутим ещё сильнее.

Инсайд на десерт Если «разбивка» всё-таки станет трендом, первым нож подойдёт к CUDA-экосистеме — именно она цементирует рыночную «гравитацию» вокруг Nvidia. Но пока прямо сейчас главный вывод: даже президенту понадобилось пять минут брифинга, чтобы перейти от «кто эти ребята?» к завистливому респекту Дженсену😄.

Moral of the story: когда твой чип даёт +900 % к скорости ChatGPT — тебя узнают все, даже если до этого путали с приложением для видеомонтажа.

Copilot-HR скан: Microsoft выкатил рейтинг самых «вкусных» для ИИ профессий — и тех, к которым боты пока не дотягиваются.

Как считали
➜ 200 000 реальных диалогов с Bing Copilot → распаковали, размели по рабочим действиям.
➜ На каждое действие посчитали три метрики:
 • Coverage — как часто люди просят ИИ делать такую работу.
 • Completion — как часто бот реально справляется.
 • Scope — насколько результат перекрывает всю задачу.
➜ Перемножили: получили AI Applicability Score (0 – 1).

Кого накроет первой волной (средний score ≈ 0,65)
Переводчики, историки, авторы текстов, телемаркетологи, райтеры-технари, продавцы услуг, proof-ридеры, журналисты. Всего 40 позиций — 8,4 млн рабочих мест в США. Это почти вся «говоряще-пишущая» братва, чьи KPI — инфа и слова.

Кому пока можно выдохнуть (score ≈ 0,03)
Dredge-операторы, мастера бетонных стяжек, roofers, газовые компрессорщики, машинисты погрузчиков, сантехники-помощники, массажисты, медсёстры-ассистенты (1,35 млн человек!), хирурги-челюстники, даже эмбальмеры. Объединяет одно: работа руками, на месте, плюс ответственность за физическое или живое.

Три быстрых инсайта
Экран против реальности. Всё, что решается через текст, картинки и цифры — легко скормить LLM. Шаг за порог офиса — и score падает на порядок.

Дип-скилл ≠ иммунитет. У политологов и учёных-данных score выше, чем у мастеров бетонного пола. Интеллектуальная редкость не спасает, если результат — PDF.

Усилитель, не каратель? Авторы подчёркивают: ИИ улучшает задачи, а не «закрывает» профессии. Но корпорации уже умеют переводить «+30 % продуктивности» в «-30 % штата».

Вывод: если ваша работа вписывается в prompt и выводится в Word — готовьте план B. А вот тем, кто таскает кирпичи, кровь или зубы, ИИ ещё долго будет тайно завидовать.

🤤