Агенты искусственного интеллекта сегодня не просто ускоряют кибератаки — они меняют само определение скорости и масштабируемости угроз в цифровом мире. Темпы распространения новых атак с применением автономных AI-систем настолько огромны, что подавляющее большинство компаний оказывается неспособным отвечать на них оперативно, сталкиваясь с риском, который превосходит традиционные технологические опасности. Если прежде основное внимание уделялось крупным языковым моделям, то сейчас фокус смещается на агентные, автономные платформы, способные рассуждать, принимать решения и действовать без ожидания подсказок или контроля со стороны человека. Это принципиально новый класс искусственного интеллекта, не ограничивающий себя ролью чат-бота: агенты ИИ получают задачу и самостоятельно определяют эффективный маршрут ее выполнения, выполняя многоэтапные действия, будь то развертывание атаки или построение защиты.
За последние годы индустрия высоких технологий неоднократно сталкивалась с ситуацией, когда риски, связанные с очередным прорывом, быстро становятся критичными, опережая развитие инструментов безопасности и регуляторов.
Глобальные экономические дисбалансы не исчезают, как это ожидалось после пандемии, а постепенно меняют форму. При этом характер этих изменений становится всё более опасным — не только для отдельных экономик, но и для всей структуры мировой торговли и финансовых потоков. В центре этих процессов — растущий китайский экспортный профицит, защита американского рынка через тарифы, хроническая слабость промышленной базы Европы и попытки Германии адаптироваться к новой конкурентной реальности.
То, что раньше считалось привычным перекосом — избытком китайских мощностей или недостатком европейского промышленного спроса, — сегодня всё больше превращается в геоэкономический конфликт, способный изменить траекторию мировой экономики на годы вперед.
Новая природа дисбалансов: от макроэкономики к геополитике
Исторически глобальные дисбалансы рассматривали прежде всего через призму избыточных сбережений одних стран и избыточного потребления других. Теперь же логика смещается к моделям, в которых ключевым фактором является политика промышленного доминирования, перераспределение цепочек добавленной стоимости и конкуренция индустриальных стратегий.
20 ноября 2025 года торговые алгоритмы зафиксировали то, что может стать крупнейшей бухгалтерской аномалией в истории высоких технологий. И произошло это не за месяцы расследований, как бывало в прошлых эпохах, а менее чем за сутки — всего за 18 часов. Это история о том, как искусственный интеллект выявил, что значительная часть бума в области ИИ может быть основана не на реальном спросе, а на фиктивной выручке, искусственно поддерживающей оценки отрасли.
На восьмой странице отчёта Nvidia по форме 10-Q скрывалась цифра, которая и запустила цепочку событий: дебиторская задолженность в размере 33,4 млрд долларов. Алгоритмы обнаружили её почти мгновенно.
Ключевой показатель здесь — дни продаж в дебиторской задолженности (DSO), который отражает, сколько времени проходит между продажей и поступлением денег:
DSO = (Дебиторская задолженность ÷ Выручка) × Дни периода
DSO = ($33,4 млрд ÷ $57,01 млрд) × 91 день = 53,3 дня