Начать стоит с мест, где вода уже является дефицитным ресурсом. В Техасе, где засуха остается постоянной чрезвычайной ситуацией, дата-центры к 2030 году могут потреблять до 399 миллиардов галлонов воды в год по сравнению с 49 миллиардами галлонов в 2025 году. По одной оценке, такого объема хватило бы, чтобы за один год понизить уровень озера Мид, крупнейшего водохранилища в United States, более чем на 16 футов. Машины, благодаря которым результаты, созданные ИИ, кажутся почти не требующими усилий, по-прежнему нуждаются в охлаждении, и все чаще это охлаждение происходит в регионах, где воды и так мало, — регионах, которые часто выбирают из-за дешевой земли, налоговых стимулов и оптоволоконной связи, а не из-за долгосрочной доступности воды.

Теперь рассмотрим, на что тратят деньги потребители по мере удешевления цифрового выпуска. В 2025 году рекордные 159 миллионов поклонников посетили шоу Live Nation, выручка превысила $25 миллиардов, и впервые больше посетителей приехали из-за пределов United States, чем изнутри страны. Этот рост совпадает с более широким постпандемийным сдвигом потребителей в сторону живых впечатлений — путешествий, ресторанов и развлечений, — зафиксированным во всей экономике досуга. По мере того как машинно созданный контент приближался к бесплатному, цена присутствия на единовременном совместном событии продолжала расти.

Эти факты могут казаться несвязанными. Но они указывают на один и тот же экономический сдвиг. ИИ не устранил дефицит; он переместил его. Дефицит смещается вниз — к физическим ресурсам, которые потребляет ИИ, — и вверх — к человеческим переживаниям, которые он не может воспроизвести. Ни одна из этих форм дефицита не всегда видна на панелях показателей, которыми компании пользуются, чтобы отслеживать, что именно ИИ удешевляет.

Многие руководящие команды задают разумные операционные вопросы: где ИИ может снизить затраты и увеличить выпуск? Эти вопросы полезны, но они могут заслонять более сложный. Когда все, что производит компания, становится изобильным, что становится дефицитным — и контролирует ли компания хоть что-то из этого?

Один из самых наглядных ранних примеров пришел с рынка труда, где фрилансеры быстро почувствовали сдвиг. После появления ChatGPT некоторые работники, которые, казалось бы, должны были оказаться в наиболее выгодном положении, одними из первых испытали последствия. Исследование более трех миллионов объявлений на глобальной фриланс-платформе показало, что за несколько месяцев спрос на задачи, с которыми генеративный ИИ хорошо справляется, резко упал. Перевод на западноевропейские языки сократился примерно на 30%, а сильно стандартизированные тексты, такие как страницы "About Us", — наполовину. Отдельный анализ того же рынка показал, что наиболее опытные и самые высокооплачиваемые фрилансеры пострадали не меньше остальных. Навыки не защитили их.

Их работа не стала хуже. Она стала изобильной. Именно изобилие, а не некомпетентность, разрушило ее цену.

Изобилие может скрывать реальное ограничение

Изобилие, создаваемое ИИ, одновременно реально и обманчиво. Изобильным становится сам выпуск, а не условия, которые делают этот выпуск надежным или полезным. Получить ответ стало проще, чем когда-либо. Получить правильный ответ и отвечать за него, если он окажется неверным, по-прежнему сложно.

Рынок фриланса показывает этот механизм в малом масштабе. ИИ не только заменил часть работы; он также обесценил работу, которую люди продолжали выполнять. Дефицитным ингредиентом никогда не был просто "грамотный текст". Грамотный текст теперь почти бесплатен. Дефицитным осталось то, что этот текст раньше обозначал: суждение, ответственность и уверенность в том, что человек поставил свое имя под словами.

Дефицит становится труднее увидеть

В индустриальной экономике дефицит часто был видимым и измеримым: запасы, места, инженерные часы. В экономике ИИ дефицит становится более распыленным и иногда почти невидимым. Он может скрываться в очереди на вычисления за кажущимся избыточным предложением или в секундах задержки, которые показывают, как мало машин на самом деле доступно. В других случаях ограничение вовсе не техническое. Оно может быть юридическим, операционным или связанным с ограниченным вниманием, которое осталось у клиента.

Такие ограничения легко не заметить, пока они не нанесут ущерб. Стриминговый сервис может мгновенно показать тысячу названий, но реально распределяемым ресурсом является вечер зрителя и те несколько минут, которые человек потратит на выбор, что смотреть. Логистическая платформа может оценивать каждый маршрут за миллисекунды, а затем столкнуться с потолком, не имеющим отношения к вычислительной мощности: грузовиками, ожидающими в очереди у одного погрузочного дока.

Herbert Simon определил этот сдвиг еще в 1971 году, заметив, что изобилие информации создает дефицит внимания. То, что тогда было наблюдением, стало базовым условием работы целых отраслей. Дефицит не исчезает. Он уходит в тень.

Многие организации по-прежнему ведут себя так, будто дефицит отменен, даже когда сталкиваются с его последствиями: перегруженностью, недовольными клиентами и компромиссами, которые никогда не были явно приняты. Они продолжают измерять проданные единицы и численность персонала, тогда как бизнес тихо теряет стоимость из-за дефицитов, которые он не отслеживает.

Кто контролирует новый дефицит?

Переполненный рынок фриланса ясно показывает одно: тот, кто производит дешевый выпуск в больших масштабах, часто арендует дефицит у кого-то выше по цепочке. То же относится и к компаниям. Когда бизнес стремится свести предельные издержки к нулю, он часто просто переносит узкое место на один уровень выше — к стороне, которая контролирует вычислительные мощности и энергию, питающую их.

Спрос дата-центров на электроэнергию вырос на 17% в 2025 году и, как ожидается, примерно удвоится: примерно с 485 тераватт-часов в том году до около 950 тераватт-часов к 2030 году, при этом спрос со стороны площадок, ориентированных на ИИ, утроится. Капитальные расходы пяти крупнейших технологических компаний превысили $400 миллиардов в 2025 году и, как ожидается, вырастут еще на 75% в этом году. К концу десятилетия, по оценке International Energy Agency, дата-центры в United States будут потреблять больше электроэнергии, чем производство алюминия, стали, цемента и химикатов вместе взятых.

Сдерживающими ограничениями не всегда являются таланты или капитал. К ним относятся подключения к электросетям, газовые турбины, трансформаторы и галлий — материал, необходимый для полупроводниковых чипов, от которых зависит оборудование ИИ; около 99% его перерабатывает China. Вода теперь также относится к этому списку. Давление на водохранилища в Техасе — ранний пример, а не исключение. Прямое потребление воды дата-центрами U.S. к 2028 году, как прогнозируется, удвоится или более чем удвоится, причем значительная часть нового строительства ведется в бассейнах, где вода уже была ограниченным ресурсом. IEA заявляла, что эти узкие места уже ограничивают ее более агрессивные сценарии роста. Во многих случаях компания, празднующая почти бесплатное производство, просто передала устойчивую маржу тому, кто владеет дефицитным ресурсом. Как говорил директор агентства, без энергии нет ИИ.

Та же логика действует и на стороне спроса. Когда все могут создать похожее предложение, дефицитным становится место, куда смотрит клиент: канал или ассистент, который фильтрует варианты. Тот, кто контролирует эту точку внимания, контролирует дефицит, который имеет значение. Все остальные конкурируют на изобильном уровне.

Цена показывает, что имеет значение

Когда изобилие становится нормой, роль цены меняется. Она перестает лишь показывать, сколько доступно, и начинает сигнализировать, чему отдается приоритет.

Премиальная цена больше не отражает только более высокую стоимость. Она может указывать на базовый дефицит: более быстрый доступ, меньшую подверженность риску или более сильную гарантию. Она не обязательно покупает больший объем; она покупает время и уверенность. Слишком низкая цена больше не является только проблемой маржи. Она может спровоцировать наплыв, который перегрузит систему и скроет компромиссы, которые следовало бы обсудить открыто.

Цена становится инструментом, с помощью которого компания признает дефицит и решает, защищать его или взимать за него плату. Это стратегическое решение, а не просто арифметическое. Поскольку ИИ может измерять ранее расплывчатые ограничения в реальном времени, он делает такие выборы более четкими, а их последствия — немедленными.

Некоторые компании уже взимают плату за то, что пять лет назад мало кто подумал бы продавать. Облачный провайдер продает не просто мощности, а гарантированный приоритет при скачках спроса. Финансовая компания перестает продавать данные, которые стали изобильными, и вместо этого продает прослеживаемость их происхождения и уверенность в том, что данные выдержат проверку регулятора. В программном обеспечении для строительства Graitec построила свою стратегию ИИ на схожей предпосылке, рассчитывая, что инженеры будут платить не просто за более быструю генерацию, а за проекты, достаточно проверяемые, чтобы поставить под ними свое имя. Управляющий капиталом берет меньше за портфель — распределение активов, которое робо-эдвайзер теперь может собрать за несколько базисных пунктов, — и больше за суждение, которое удерживает клиента в инвестициях во время обвала, за коучинг, который, по словам Vanguard, добавляет advisor's alpha сверх выбора акций, и за ответственность, которую не возьмет на себя ни одна модель.

В каждом случае цена перестает вознаграждать усилия производства и начинает присваивать стоимость дефициту, который клиент не может найти в другом месте.

Вопрос, который руководители часто упускают

У лидеров, которые наиболее эффективно проходят этот переход, есть общая привычка. Они спрашивают не только о том, что ИИ позволяет им производить в больших количествах. Они могут ясно сказать, что в их бизнесе стало изобильным, а что стало редким.

Три вопроса показывают, где находится компания. Что в бизнесе стало изобильным, но по-прежнему оценивается так, будто оно дефицитно? Что стало дефицитным, но пока не измеряется? И среди этих новых дефицитов — какие компания действительно контролирует, а какие уже захвачены платформой, поставщиком вычислительных мощностей или конкурентом, пока руководство этого не заметило?

Ловушка обычно одна и та же. Столкнувшись с изобилием, компании часто пытаются сильнее конкурировать на изобильном уровне, производя еще больше и еще быстрее. Именно на этом уровне маржа обычно стремится к нулю, потому что конкуренты имеют доступ к тем же инструментам. Стоимость мигрирует к узкому месту и оседает у того, кто его контролирует.

Фрилансеры, которым удалось восстановиться, добились успеха не за счет производства большего количества слов. Те, кто теперь справляется хорошо, переориентировались на то, что осталось дефицитным. Фрилансеры с навыками, дополняющими ИИ, зарабатывают примерно на 40% больше, чем коллеги без таких навыков, а число более дорогих контрактов выросло. Они вернулись к продаже дефицита.

ИИ продолжит делать выпуск изобильным. В этом его обещание, и во многом это прогресс. Но маржа находится не там, где изобилие. Маржа перемещается к тому, что остается дефицитным: к доступу, который трудно получить, доверию, которое трудно заслужить, а также мощности и приоритету, которые нельзя просто создать по требованию.

Компании, которые производят больше всего с помощью ИИ, не обязательно получат эту стоимость. Стоимость достается тем, кто способен определить новый дефицит, контролировать его и назначить ему цену раньше конкурента.

Для этого нужна дисциплина, а не инстинкт. Теперь каждой стратегии нужна карта дефицита: что компания делает изобильным, где это создает узкое место, кто контролирует это узкое место и отражает ли цена хоть что-то из этого. Сложность в том, чтобы строить бизнес вокруг этого дефицита, а не вокруг выпуска, который ИИ сделал дешевым, особенно когда все стимулы по-прежнему подталкивают к производству большего объема.

Мнения, выраженные в авторских комментариях Fortune.com, являются исключительно взглядами их авторов и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune.

Этот материал первоначально был опубликован на Fortune.com.