Экономика без иллюзий: где в России на самом деле лежат деньги

Сегодня выступал на Российском интернет-форуме, где в зале было много молодых ребят. И по дороге домой подумал: если бы я сейчас учился в университете и пытался понять, где в будущем можно стать успешным, я бы не смотрел только снизу вверх - через истории, что кто-то хорошо устроился в стройке, кто-то создал магазин на маркетплейсе, а у кого-то выстрелил успешный проект. Это важные истории, но они часто искажают картину. Гораздо интереснее посмотреть сверху вниз - как в экономике в целом распределены деньги, где остается прибыль и сколько этой прибыли приходится на одного человека.

На месте студента я бы задал себе три базовых вопроса:

1. В каких секторах экономики вообще много денег? 2. В каких секторах есть прибыль? 3. Где эта прибыль приходится на меньшее количество людей?

Потому что зарабатывать легче там, где у компаний есть лишние деньги (прибыль) и меньше людей участвуют в ее генерации.

Я поработал с нейросетями, собрал открытые данные по экономике России и построил простой график. Получилось, что в России по состоянию на текущий момент

Самые привлекательные направления с точки зрения прибыли на одного человека - это добыча, банки и ИТ.

Для молодого человека это важный сигнал.

Не обязательно идти туда, где «много людей», «все стабильно» или «на слуху большие обороты». Иногда правильнее идти туда, где экономика уже показывает: на одного сильного специалиста приходится больше создаваемой ценности.

Мне кажется, если сверху наложить еще и график зарплат, он во многом будет коррелировать с прибылью на одного человека в секторе. Не один к одному, конечно: зарплаты зависят от дефицита кадров, конкуренции, регулирования и силы конкретной компании. Но базовая логика похожая:

Там, где бизнес зарабатывает больше свободных денег на сотрудника, у него больше возможностей платить за сильных людей. P.S. как делал: в нашем Нейрофонде сделал анализ с Claude Sonnet 4.6 ->там же сгенерил промпт на визуал -> потом сгенерил графику новой моделью от ChatGPT image 2.