Член Совета управляющих ФРС Майкл С. Барр предупредил, что выгоды от искусственного интеллекта рискуют быть распределенными более узко, чем плоды прежних технологических революций. В своей речи он привел новые данные, свидетельствующие, что неравенство доходов и богатства в США в настоящее время находится среди самых высоких уровней за прошедшее столетие.

Выступая 12 ноября 2026 года в Йельском университете в Нью-Хейвене (Коннектикут) с речью под названием "American Inequality and the Future of AI" ("Американское неравенство и будущее ИИ"), Барр отметил, что неравенство присуще любой экономике и что понимание его масштабов и динамики в США помогает сформировать четкое представление об экономических перспективах и вероятной реакции экономики на новые явления. По его словам, расширение неравенства может, в зависимости от множества факторов, отражать снижение экономических возможностей для многих людей, что способно ограничить производственный потенциал экономики.

Речь продолжает выступления Барра earlier в этом году, в которых он рассматривал сценарии влияния ИИ на экономическое неравенство — как в лучшую, так и в худшую сторону. На этот раз он изменил фокус: сначала обобщил текущее состояние экономического неравенства в США на основе новых результатов многолетнего обследования домохозяйств ФРС, затем поместил эти цифры в столетний исторический контекст и, наконец, рассмотрел силы, формировавшие неравенство, и то, что они могут говорить о вероятном влиянии ИИ на распределение богатства и доходов.

"По моему мнению, сейчас — время, когда обществу следует начать размышлять о том, как решать эти потенциальные проблемы — пока внедрение ИИ находится на относительно ранней стадии, — чтобы мы могли реализовать долгосрочные выгоды для общества", — заявил Барр.

Концентрация богатства и доходов сегодня

Наиболее актуальные и подробные данные о неравенстве в США содержатся в последнем выпуске трехлетнего обследования потребительских финансов ФРС (Survey of Consumer Finances), проведенного в 2025 году и опубликованного в октябре 2026 года. Были опрошены почти 4500 домохозяйств из одного человека и семей. Обследование подтверждает высокую концентрацию и богатства, и доходов, причем неравенство по богатству выше, чем по доходам.

Домохозяйства из топ-10% по доходам получают почти половину всех доходов в США, а топ-1% — около одной пятой. Что касается богатства, то на 10% самых состоятельных домохозяйств приходится почти три четверти всего богатства, а на топ-1% — около одной трети, то есть почти 60 трлн долларов. Напротив, вся нижняя половина домохозяйств по объему богатства владеет лишь 2% богатства. Барр отметил, что низкий уровень богатства также затрудняет повседневную жизнь: по данным ежегодного обследования ФРС Survey of Household Economics and Decisionmaking, 31% респондентов в 2025 году не имели наличных на покрытие непредвиденных расходов в 500 долларов и более.

Концентрация еще выше на самом верху. Верхние 0,1% домохозяйств — всего 135 000 человек и семей — владеют одной шестой национального богатства. Домохозяйство на нижней границе топ-1% обладает богатством в 75 раз больше медианного: 16,3 млн долларов против 215 000 долларов у домохозяйства в середине распределения. Домохозяйство на нижней границе самых богатых 0,1% обладает богатством в 300 раз больше медианного.

Концентрация богатства наверху также выросла. Объединив список 400 богатейших людей журнала Forbes с данными обследования потребительских финансов, Барр привел приблизительную оценку: доля этой группы в общем богатстве США выросла с 3% в 2022 году до 4% в последнем обследовании. Forbes насчитывает почти 1000 американских миллиардеров.

Бизнес-активы формируют верхушку пирамиды богатства

Рассматривая источники растущего неравенства, Барр отметил, что богатство верхних слоев в первую очередь представлено бизнес-активами. Исследования на данных обследования потребительских финансов вплоть до 1940-х годов показывают, что доходность бизнес-капитала на протяжении десятилетий была основным источником расширения неравенства богатства. Большая часть доходов состоятельных домохозяйств — это доходы от капитала: проценты, дивиденды, прирост капитала и бизнес-прибыль, а не зарплаты. У домохозяй среднего класса, напротив, большинство доходов приходится на зарплату, что затрудняет накопление богатства.

Хотя крупнейшим классом активов для богатых домохозяйств обычно являются акции и другие финансовые активы, значительная часть их доходов от капитала также связана с владением частными бизнесами. Последние бывают двух основных типов: активно управляемый бизнес — например, сантехническая компания, розничный магазин или производственная фирма — и пассивная инвестиция в бизнес, известная как частный капитал (private equity). Владение и ведение бизнеса давно является путем к богатству, но инвестиции в private equity управляются пассивно и, как правило, доступны лишь самым состоятельным лицам и семьям. Эти частные инвестиции приносили доходность выше, чем типичный набор активов домохозяйств со средними доходами. В последнем обследовании ФРС инвестиции в private equity составляли 12% активов самых богатых 0,1% домохозяйств.

Для домохозяйств выше медианы, но ниже 90-го перцентиля по богатству наиболее распространены жилье и акции, хотя стоимость жилищного капитала росла медленнее, чем бизнес-капитала. Около трех четвертей домохозяйств в этой группе владеют акциями, в основном через пенсионные счета. Хотя владение публичными компаниями за последние десятилетия распространилось по всей доходной шкале благодаря распространению планов 401(k), по стоимости владение акциями остается сконцентрированным у самых богатых: домохозяйства между 50-м и 90-м перцентилями богатства владеют лишь 17% всех публичных акций по стоимости.

Наконец, в чистом выражении домохозяйства нижней половины распределения богатства владеют чуть более 2% всего богатства — в среднем 52 000 долларов. Около 40% из них имеют капитал в жилье, и почти 40% владеют бизнес-капиталом — через пенсионный счет или собственный бизнес, — однако стоимость этих активов невелика по сравнению с верхней половиной домохозяйств.

Столетие расширения и сжатия неравенства

По многим оценкам, сегодняшние уровни неравенства входят в число самых высоких за последние 100 лет. Но неравенство богатства и доходов в Америке существенно менялось на протяжении истории страны — расширяясь и порой сужаясь под воздействием бумов и спадов на финансовых рынках, структурных изменений в экономике и перемен в налоговой и регулирующей политике.

В позолоченный век, примерно с 1870 по 1910 год, доходы большинства людей быстро росли, но это была также эпоха накопления крупных состояний промышленниками и их семьями. При отсутствии подоходного налога и налога на наследство для богатейших и ограниченном общедоступном образовании разрыв между верхушкой и остальными расширялся.

В последующие десятилетия, особенно в эпоху Нового курса, правовые и институциональные изменения укрепили позиции работников, а введение и расширение прогрессивных подоходного налога и налога на наследство помогли ограничить концентрацию доходов и богатства. Неравенство сократилось в десятилетия после Второй мировой войны — эпоху быстрого экономического роста, принесшего пользу многим домохозяйствам. Этому способствовали улучшения в государственном образовании, включая GI Bill, изменения подоходного налога, сделавшие ставки более прогрессивными, и рост профсоюзов, повышавший зарплаты.

Однако с конца 1970-х годов неравенство богатства и доходов снова начало расти. Это был период более медленного роста и порой высокой инфляции. Верхние ставки подоходного налога снизились, налог на наследство стали платить меньше домохозяйств. Как и в 1910–1920-е годы, доля бизнес-капитала в общих активах росла, обогащая самые состоятельные домохозяйства. Богатство от жилья — типичного актива среднего класса — увеличивалось, но медленнее, чем от бизнес-активов; разрыв усугубило падение жилищного богатства в период мирового финансового кризиса. За тот же период реальные зарплаты росли медленно, а законы о минимальной оплате труда не успевали за инфляцией и ростом экономики.

Урок этой истории, сказал Барр, в том, что уровень неравенства в американском обществе не является неизменным — он меняется со временем. Исторические закономерности указывают, что политический выбор играет ключевую роль в формировании уровней неравенства, хотя важны также экономический рост, технологические изменения, образование и глобализация.

Сжимающаяся доля труда в национальном доходе

Некоторые из этих тенденций наиболее отчетливо видны в снижении доли национального дохода, приходящейся на труд, за последние 25 лет. Поскольку домохозяйства с низкими и средними доходами сильно зависят от зарплат, распределение между трудовыми доходами и доходами от капитала — дивидендами, процентами и прибылями частного бизнеса — служит полезной призмой для анализа неравенства, даже если домохозяйства всех уровней владеют некоторым бизнес-капиталом.

После Второй мировой войны доля труда в национальном доходе была довольно стабильна в диапазоне 60–65%, но с 2001 года начала падать урывками. Спад ускорился после пандемии и особенно круто шел в последний год, достигнув рекордно низкого уровня 52,8% во втором квартале 2026 года. Барр признал, что часть крутого постпандемийного снижения отражает относительный рост менее трудоемких отраслей, а также роль играют методологические проблемы распределения доходов между трудом и капиталом во времени — одна из исследовательских работ оценивает, что снижение между 1986 и 2017 годами завышено примерно на треть из-за перехода к компаниям сквозного налогообложения. Но, по его словам, даже с поправкой на эти факторы нисходящий тренд очевиден.

Экономические исследования указывают на три причины десятилетнего сдвига от трудовых доходов к доходам капитала, каждая из которых напрямую связана с потенциальным влиянием ИИ на неравенство: технологические инновации, снизившие спрос на труд и зарплаты; концентрация рыночной власти во многих отраслях у небольшого числа компаний; и связанное с этим ослабление переговорной силы работников.

Технологии, концентрация и сила работников

Замещение труда технологиями идет столетиями, но новые технологии могут также повышать продуктивность существующих рабочих мест и создавать новые, в том числе такие, которые трудно представить на момент внедрения технологии, — на этот момент Барр, по его словам, неоднократно указывал в своих выступлениях. Интернет и порожденные им компании сократили занятость в одних профессиях — например, турагентов — и упразднили другие: вспомним работников видеопрокатов. Но развитие новых технологий расширило занятость в других сферах: сегодня в США миллионы создателей контента в соцсетях зарабатывают этим на жизнь — немыслимое десятилетие назад.

Для неравенства важно, сказал Барр, как доходность труда соотносится с доходностью капитала при внедрении новых технологий. Имеющиеся данные со всего мира говорят, что достижения цифровых технологий снизили цену инвестиций в технологии относительно труда. Когда капитал дешевле труда, компании используют его относительно больше, и капитал может замещать труд — например, через автоматизацию и роботов. Есть данные, что компании, внедряющие роботов, могут стать более продуктивными и расширить штат, но в этом расширении труд отстает от роста капитала, что видно в росте прибылей и удорожании капитала, расширяющем неравенство. Барр подчеркнул, что за этими процессами важно внимательно следить, учитывая колоссальные капиталовложения в сектор ИИ.

Другой драйвер снижения доли труда — рыночная концентрация, которая, по оценкам исследователей, значительно выросла в трех четвертях отраслей США с 2000 года. С тех пор зарплаты росли медленнее производительности труда. Поскольку крупные компании зачастую более продуктивны, новые технологии могут способствовать консолидации рынков с появлением так называемых "суперзвездных" компаний. У таких компаний ниже доля трудовых доходов, поскольку они устанавливают более высокие торговые наценки — разницу между издержками и ценой реализации — там, где меньше ценовая конкуренция и меньше альтернатив для покупателей. В то же время даже с высокими наценками способность внедрять новые технологии позволяет этим компаниям, возможно, снижать цены, что может еще больше увеличивать их размер и снижать издержки потребителей.

Вместе, сказал Барр, технологические изменения, рыночная концентрация и ослабление переговорной силы работников могли способствовать снижению доли трудовых доходов во времени — и все эти изменения благоприятствовали тем, кто обладает самыми высокими доходами и богатством, усиливая неравенство.

Как ИИ может изменить долю труда

Разговор о суперзвездных компаниях, отметил Барр, вероятно, вызывает в памяти горстку доминирующих в ИИ компаний: hyperscalers и frontier-лаборатории ИИ. Сектор ИИ видел колоссальные инвестиции, и заявленные планы говорят о дальнейшем наращивании капиталоемкости. ИИ может оказаться тем, что некоторые исследователи называют капиталосмещенной инновацией, где доходы достаются преимущественно капиталу, а не труду.

В прежних выступлениях Барр рассматривал сценарии эволюции ИИ как технологии и его влияния на рынки труда. Ключевые вопросы: в какой степени ИИ замещает людей или дополняет их, насколько он создает новые рабочие места, а также как рыночная конкуренция и переговорная сила работников повлияют на долю труда в доходах. Природа ИИ — особенно его способность учиться выполнению сложных, нерутинных задач, требующих обширных знаний, труднодостижимых для людей, — ставит вопрос, не окажется ли влияние ИИ на рынок труда сильнее, чем у других технологий. Ранее рассматривая, может ли вытеснение труда превзойти прошлое, Барр сказал, что в этой речи оценивает риск того, что выгоды этой технологической революции могут быть распределены более узко, чем прежде.

Сценарий концентрации

Некоторые исследователи полагают, что ИИ обладает характеристиками, которые в прошлых примерах высокотехнологичных прорывов усиливали концентрацию рыночной власти. ИИ зависит от доступа к данным, улучшению моделей и вычислительным мощностям, поэтому выигрывает от экономии на масштабе и охвате. Сам ИИ — мощный инструмент обучения и ускорения разработки новых моделей ИИ, в том числе через самоподкрепляющееся обучение. Масштаб преимущества лидеров ИИ может оказаться беспрецедентным.

Если небольшое число ИИ-компаний доминирует на рынке и получает львиную долю инвестиционной доходности, богатство менеджеров и владельцев этих компаний резко вырастет, сказал Барр. Крупные компании смогут позволить себе инвестиции в ИИ и продолжат расти, тогда как меньшие увидят падение рыночной доли. В этом сценарии подавляющее большинство компаний и их сотрудников будет иметь ограниченный доступ к постоянно улучшающимся ресурсам ИИ, а значит — меньшую доходность. В целом доля труда в доходах снизится, рыночная концентрация вырастет, а неравенство усилится.

Сценарий широкого доступа

Альтернативно, конкуренция и распределенные инновации могут сделать ИИ дешевым и повсеместным товаром с широко распределенными выгодами. В этом случае большинство компаний получит доступ к ресурсам ИИ, достаточным для роста продуктивности и дальнейших инноваций, а ИИ сможет демократизировать доступ к навыкам и информации, необходимым малому бизнесу для процветания. Некоторые полагают, что многие компании обнаружат, что большинство их потребностей в ИИ могут закрыть языковые модели меньшего масштаба, которым не нужно быть на переднем крае технологий, — и тогда выгоды будут распределены шире.

Пока, сказал Барр, вытеснение работников ИИ относительно невелико, и есть весомые признаки того, что переход к ИИ повышает продуктивность части работников, увеличивает спрос в отдельных секторах и даже создает новые профессии. Активная конкуренция среди ИИ-компаний пока означала достаточно широкий доступ к ИИ. Но при всей скорости роста ИИ его внедрение остается ограниченным, и никто не знает, в какой степени его выгоды будут разделены.

Признаки замещения труда уже появляются в некоторых секторах, особенно среди молодых и менее опытных работников. Задачи, легко автоматизируемые с четкими рамками и предсказуемыми результатами, могут увидеть быстрое замещение труда, тогда как задачи, требующие человеческого суждения, управления, координации и отношений, креативности или трудноизмеримых результатов, — скорее усиление труда.

Важен темп изменений, отметил Барр. Если изменения на рынке труда произойдут быстро, работникам будет трудно адаптироваться, а потрясения могут быть крупными; постепенное внедрение, напротив, допускает более упорядоченную адаптацию. Тем не менее обществу следует быть готовым к возможности серьезных краткосрочных потрясений на рынке труда, требующих эффективного управления, чтобы долгосрочные выгоды ИИ были реализованы. Если ИИ окажется способен выполнять работу, вытесняющую людей, масштаб потрясений будет отчасти зависеть от того, инвестирует ли общество в создание новых рабочих мест и обучение работников, соединение работников с новыми jobs и другие усилия по смягчению негативных эффектов в долгосрочной перспективе.

Барр заключил, что концентрация рыночной власти может способствовать расширению неравенства, которое поставит под нагрузку американскую мечту, и что обществу следует уже сейчас — пока внедрение ИИ находится на относительно ранней стадии — начинать продумывать решение этих потенциальных проблем, чтобы реализовать долгосрочные выгоды.

Примечания

Барр подчеркнул, что высказанные в речи взгляды являются его собственными и не обязательно отражают позиции его коллег по Совету управляющих ФРС или Федеральному комитету по открытым рынкам.

Избранные источники, упомянутые в речи:

• Michael S. Barr (2026), "Will Artificial Intelligence Broadly Raise Living Standards or Drive Income and Wealth Inequality?", речь на конференции "Next-Gen Financial Inclusion", третий ежегодный Financial Inclusion Conference, Совет управляющих ФРС, Вашингтон, 14 июля — federalreserve.gov
• Board of Governors of the Federal Reserve System (2026), Economic Well-Being of U.S. Households in 2025, Вашингтон, май
• Chase Peterson-Withorn и Matt Durot (2026), "Forbes 400: The Definitive Ranking of America's Richest People 2026", Forbes, 15 сентября,
• Moritz Kuhn, Moritz Schularick и Ulrike I. Steins (2020), "Income and Wealth Inequality in America, 1949–2016", Journal of Political Economy, т. 128, с. 3469–3519
• Emmanuel Saez и Gabriel Zucman (2016), "Wealth Inequality in the United States since 1913: Evidence from Capitalized Income Tax Data", Quarterly Journal of Economics, т. 131, с. 519–78; Vincent J. Geloso, Phillip Magness, John Moore и Philip Schlosser (2022), "How Pronounced Is the U-Curve? Revisiting Income Inequality in the United States, 1917–60", Economic Journal, т. 132, с. 2366–91
• Peter H. Lindert и Jeffrey G. Williamson (2016), Unequal Gains: American Growth and Inequality since 1700, Princeton University Press
• Jesse Bricker, Joseph Briggs, Sarah Friedman и Kamila Sommer (2025), "The Business Cycle Dynamics of the Wealth Distribution", Journal of Political Economy Macroeconomics, т. 3, с. 343–81
• Ann Harrison (2024), "Disentangling Various Explanations for the Declining Labor Share: Evidence from Millions of Firm Records", NBER Working Paper Series 32015 — nber.org
• Richard Audoly, Miles Guerin, Srinidhi Narayanan и Rachel Schuh (2026), "The Post-COVID Decline in the Labor Share", ФРБ Нью-Йорка, Liberty Street Economics (блог), 24 июня — newyorkfed.org
• Matthew Smith, Danny Yagan, Owen Zidar и Eric Zwick (2022), "The Rise of Pass-Throughs and the Decline of the Labor Share", American Economic Review: Insights, т. 4, с. 323–40
• Michael S. Barr (2026), "What Will Artificial Intelligence Mean for the Labor Market and the Economy?", речь на New York Association for Business Economics, Нью-Йорк, 17 февраля — federalreserve.gov
• Mark Schaefer (2023), "How Big Is the Creator Economy? Three Times Larger Than We Thought!", LinkedIn, 14 ноября,
• Loukas Karabarbounis и Brent Neiman (2014), "The Global Decline of the Labor Share", Quarterly Journal of Economics, т. 129, с. 61–103
• Daron Acemoglu и Pascual Restrepo (2020), "Robots and Jobs: Evidence from U.S. Labor Markets", Journal of Political Economy, т. 128, с. 2188–2244; Daron Acemoglu, Claire Lelarge и Pascual Restrepo (2020), "Competing with Robots: Firm-Level Evidence from France", AEA Papers and Proceedings, т. 110, с. 383–88
• Roc Armenter (2015), "A Bit of a Miracle No More: The Decline of the Labor Share", ФРБ Филадельфии, Business Review — philadelphiafed.org; Gustavo Grullon, Yelena Larkin и Roni Michaely (2019), "Are U.S. Industries Becoming More Concentrated?", Review of Finance, т. 23, с. 697–743
• Emin Dinlersoz и Zoltan Wolf (2024), "Automation, Labor Share, and Productivity: Plant-Level Evidence from U.S. Manufacturing", Economics of Innovation and New Technology, т. 33, с. 604–26
• David Autor, David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson и John Van Reenen (2020), "The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms", Quarterly Journal of Economics, т. 135, с. 645–709
• Gene M. Grossman и Ezra Oberfield (2022), "The Elusive Explanation for the Declining Labor Share", Annual Review of Economics, т. 14, с. 93–124; Anna Stansbury и Lawrence Summers, "The Declining Worker Power Hypothesis"
• David H. Autor (2025), "Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth", в Re-Evaluating Labor Market Dynamics: A Symposium Sponsored by the Federal Reserve Bank of Kansas City, с. 129–77
• Anton Korinek и Jai Vipra (2025), "Concentrating Intelligence: Scaling and Market Structure in Artificial Intelligence", Economic Policy, т. 40, с. 225–56
• Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar и Ruyu Chen (2026), "No Widespread Displacement, but the AI Employment Gap for Young Workers Has Widened to 19%", Stanford Digital Economy Lab, 12 августа — stanford.edu; David Autor, Caroline Chin, Anna M. Salomons и Bryan Seegmiller (2026), "What Makes New Work Different from More Work?", NBER Working Paper 34986 — nber.org; Isabella Loaiza и Roberto Rigobon (2024), "The EPOCH of AI: Human-Machine Complementarities at Work", MIT Sloan Research Paper No. 7236-24; Wilbur Xinyuan Chen, Suraj Srinivasan и Saleh Zakerinia (2024), "Displacement or Complementarity? The Labor Market Impact of Generative AI", Harvard Business School Working Paper 25-039; Kathryn Bonney, Cory L. Breaux, Emin Dinlersoz, Lucia S. Foster, John C. Haltiwanger и Aditya A. Pande (2026), "The Microstructure of AI Diffusion: Evidence from Firms, Business Functions, and Worker Tasks", NBER Working Paper 35141 — nber.org

Источник: American Inequality and the Future of AI — речь члена Совета управляющих Майкла С. Барра, Федеральная резервная система