В этом мире, населенном алгоритмами, которые пребывают в состоянии постоянной борьбы, события разворачиваются столь стремительно, что ни один даже самый быстрый трейдер никогда не сможет за ними угнаться. Более того, скорость — иногда измеряемая в миллионных или даже миллиардных долях секунды — имеет настолько критическое значение для успеха алгоритмической торговли, что фирмы с Уолл-стрит в совокупности уже инвестировали миллиарды долларов в создание вычислительных центров и прокладку коммуникационных каналов, стремясь получить хотя бы незначительное преимущество в скорости. К примеру, в 2009 г. компания Spread Networks потратила целых $200 млн на прокладку новой волоконно-оптической линии связи длиною 1328 км напрямую из Чикаго в Нью-Йорк. Вся работа проводилась в режиме максимальной секретности, чтобы конкуренты ничего не заподозрили, — и это несмотря даже на то, что часть маршрута пролегала через Аллеганские горы и для ее прокладки использовалась взрывчатка. С вводом новой волоконно-оптической линии компания получила преимущество в скорости над существующими линиями связи в три или четыре тысячных секунды. Этого было достаточно, чтобы любая система алгоритмической торговли, использующая новый канал, легко обходила своих конкурентов по рынку. Оказавшись в невыгодной ситуации, фирмы с Уолл-стрит выстроились в очередь на аренду канала связи — по некоторым сведениям, им пришлось выложить за эту услугу в десять раз больше стоимости аренды более медленного канала. Ведется работа по прокладке аналогичного кабеля по дну Атлантического океана между Лондоном и Нью-Йорком; ожидается, что новый канал позволит сократить текущее время выполнения операций на пять тысячных секунды.
Влияние всех этих технологий автоматизации на рынок труда очевидно: даже в период роста фондового рынка в 2012–2013 гг. крупные банки с Уолл-стрит не переставали выступать с объявлениями о массовых увольнениях, часто приводивших к исчезновению десятков тысяч рабочих мест. На рубеже XXI в. на Уолл-стрит работало почти 150 000 финансистов; к 2013 г. это число сократилось чуть более чем на 100 000 — и это при том, что как объем транзакций, так и прибыли отрасли поднялись до рекордно высоких значений. На фоне общего роста уровня безработицы на Уолл-стрит было создано по крайней мере одно высокооплачиваемое рабочее место: в конце 2012 г. Дэвид Феруччи, специалист в области информационных технологий, руководивший проектом по созданию Watson, ушел из IBM, откликнувшись на предложение о работе от одного хеджевого фонда с Уолл-стрит, где ему предстояло применить последние разработки в области искусственного интеллекта для моделирования экономики; судя по всему, предполагалось, что наличие таких моделей должно стать конкурентным преимуществом торговых алгоритмов фирмы.
Констатируя все более высокую автоматизацию рабочих мест, занимаемых сейчас так называемыми белыми воротничками, приходится признать, что все худшее для них — в особенности для представителей профессий, требующих по-настоящему высокой квалификации, — еще впереди.
Казалось бы, это не относится к практике офшоринга — переводу рабочих мест, связанных с умственной работой, в страны с низкой оплатой труда за счет использования электронных средств коммуникации. Высокообразованные и высококвалифицированные специалисты, такие как юристы, рентгенологи и в особенности программисты и эксперты в области информационных технологий, уже почувствовали на себе значительное влияние этого процесса. Например, в Индии работают целые армии операторов колл-центров и ИТ-специалистов, а также специалистов по оформлению налоговой документации, хорошо знакомых с налоговым кодексом США, и юрисконсультов, прошедших специальную подготовку для ведения дел в рамках не индийского, а американского законодательства и готовых в любой момент за небольшую плату провести анализ законодательства и правоприменительной практики для американских фирм, являющихся участниками судебного разбирательства. На первый взгляд, феномен офшоринга никак не связан с атакой компьютеров на рабочие места. Однако все как раз наоборот: очень часто офшоринг предшествует автоматизации, а рабочие места, создаваемые в странах с низким уровнем оплаты труда, оказываются недолговечными, уступая натиску новых технологий. К тому же новые разработки в области искусственного интеллекта способствуют еще большему ускорению темпов офшоризации рабочих мест, которые пока еще не могут быть полностью автоматизированы.
Большинство экономистов рассматривают практику офшоринга как еще один пример глобализации мировой торговли, утверждая, что офшоринг выгоден для всех сторон. Например, в 2004 г., в период работы в качестве председателя Экономического совета при президенте в администрации Буша, профессор Гарвардского университета Грегори Мэнкью заявил, что офшоринг — «самое последнее проявление положительного эффекта от торговли, о котором экономисты говорят по крайней мере со времен Адама Смита». Многочисленные данные свидетельствуют об обратном. Торговля материальными активами сопровождается созданием множества вспомогательных рабочих мест в различных областях, включая транспортировку, дистрибуцию и розничную торговлю. Кроме того, существуют факторы естественного характера, которые отчасти компенсируют последствия глобализации: например, компания, которая решает перенести производство в Китай, вынуждена нести транспортные расходы, а также мириться с большой задержкой между выпуском продукции и ее появлением на потребительском рынке. Офшоринг с использованием электронных каналов, напротив, практически не связан ни с одним из этих неудобств. Перенос рабочих мест в регионы с низкой оплатой труда происходит мгновенно и с минимальными издержками. При этом если и создаются вспомогательные рабочие места, то чаще всего в стране, где работа выполняется.