Meta, Microsoft, Oracle, Snap режут тысячи рабочих мест и объясняют это ИИ-трансформацией. За риторикой скрывается гонка капитальных расходов, которая уже давит на балансы крупнейших компаний мира.
Март 2026 года стал худшим месяцем для технологического рынка труда за два года: по данным Layoffs.fyi, за месяц было объявлено о сокращении 45 800 рабочих мест. Meta убирает 8 000 человек. Microsoft предлагает добровольный уход сотрудникам, составляющим около 7% американского персонала, с возможными принудительными увольнениями, если добровольцев окажется недостаточно. Oracle, Snap и Block, владелец Square и Cash App, анонсировали крупные сокращения в последние недели. Block и вовсе режет 40% штата, больше 4 000 человек.
Официальная риторика везде одинаковая. Компании объясняют увольнения не трудностями, а уверенностью в ИИ-будущем, где машины заменят людей. Джек Дорси из Block написал прямо: "Мы принимаем это решение не потому, что у нас проблемы". Но за этой риторикой скрывается более сложная история.
Дело не только в ИИ
Часть увольнений к искусственному интеллекту имеет косвенное отношение. Oracle зарабатывает на одного сотрудника втрое меньше Microsoft и меньше большинства крупных software-компаний, что говорит о накопленной неэффективности, а не о технологическом переходе. Snap на конец последнего отчётного периода держал штат на 65% выше доковидного уровня, при этом так и не вышел на годовую операционную прибыль. Это не ИИ-трансформация, это исправление ошибок найма, которые делали в 2020-2022 годах, когда деньги были дешёвыми и всем казалось, что рост продолжится вечно.
Но у большой части сокращений есть другая, более тревожная логика. Крупнейшие технологические компании ведут между собой гонку капитальных расходов на ИИ-инфраструктуру, которая по масштабам не имеет исторических аналогов. Google, Meta, Amazon и Microsoft в совокупности потратят в этом году около $674 млрд на капитальные вложения — более чем вдвое больше, чем два года назад, когда расходы на ИИ уже считались высокими. Чтобы финансировать этот уровень затрат, нужно давить на все остальные статьи бюджета. Люди — самая очевидная из них.
Amazon по прогнозам впервые за долгое время уйдёт в минус по свободному денежному потоку в этом году. Капитальные расходы Meta составят больше половины её годовой выручки. Соотношение долга к собственному капиталу у Meta выросло с 8% пять лет назад до 39% в прошлом году. Часть крупных игроков уже использует забалансовые схемы финансирования, чтобы поддерживать темпы наращивания вычислительных мощностей.
Эффективность как витрина
Увольнения решают ещё одну задачу: они улучшают показатель выручки на сотрудника, который Уолл-стрит в последнее время отслеживает особенно внимательно. По данным AlphaSense, аналитики задавали публичным технологическим компаниям вопросы об эффективности 29 раз за последние два отчётных цикла что почти втрое чаще, чем двумя годами ранее. Медианная годовая выручка на сотрудника в технологических компаниях индекса S&P 500 составляет около $669 000, на 14% выше медианы по всему индексу. У компаний с капитализацией выше $1 трлн — больше $2 млн на человека.
Проблема в том, что этот показатель работает как витрина, но не отражает реальных рисков, которые несут массовые увольнения. Талантливые люди с альтернативами уходят первыми. Часть из них основывает стартапы, которые в перспективе конкурируют с теми же компаниями, которые их уволили. Моральный дух тех, кто остаётся, падает. И при всех возможностях ИИ люди по-прежнему нужны для построения бизнес-моделей, работы с клиентами и контроля за безопасностью систем.
Есть и репутационный риск. Массовые сокращения питают нарратив о том, что ИИ уничтожает рабочие места, а не создаёт новые. Этот нарратив уже влияет на отношение общества к строительству дата-центров: всё больше населённых пунктов в США активно противодействует появлению новых объектов инфраструктуры. Для компаний, которые тратят сотни миллиардов на именно эту инфраструктуру, общественное сопротивление — последнее, что им нужно.
Экономические последствия
История с технологическими увольнениями это в первую очередь история о том, как выглядит гонка капитальных расходов изнутри. Когда компании с крупнейшими в мире балансами начинают жечь кэш и наращивать долг ради покупки чипов, это сигнал о том, что ставки в ИИ-гонке стали экзистенциальными. Никто не хочет проиграть, поэтому никто не останавливается.
Для инвесторов это создаёт несколько разнонаправленных сигналов. С одной стороны, рост выручки на сотрудника и снижение операционных расходов выглядят позитивно на бумаге. С другой стороны, компании, которые одновременно удваивают капитальные затраты и сокращают людей, берут на себя два вида риска разом: операционный, если ИИ не заменит людей так быстро, как планируется, и финансовый, если отдача от инвестиций в инфраструктуру окажется медленнее, чем рост долга. Tesla уже получила предупреждение так как их акции упали почти на 4% после того, как компания подняла план капитальных расходов до $25 млрд на этот год.
Рынок становится избирательным. Слепого одобрения любых ИИ-расходов больше нет.