Эта книга является не только дополнением к моему изданию «Маркетинг» из серии «Чёрным по белому», но и важным напоминанием о том, насколько критичен грамотный подход к применению макромаркетинга в современном мире. В условиях, когда старый мировой порядок стремительно трансформируется, а новый формируется с невероятной скоростью, динамика изменений нередко кажется хаотичной и непредсказуемой. Особенно актуально это сейчас, когда санкционный режим и торговая конфронтация между ведущими державами перешли в постоянное состояние, формируя принципиально новые правила глобальной экономической игры. Эскалация сырьевых и технологических войн приобрела черты системного кризиса, однако даже в таких сложных условиях макромаркетинг остаётся мощным инструментом стратегического управления.
Макромаркетинг играет ключевую роль как на региональном, так и на международном уровне, являясь одним из наиболее эффективных инструментов для достижения долгосрочных целей. Ярким примером тому может служить недавний инцидент, произошедший в конце января 2025 года, когда Китай совершил революционный прорыв не только в области искусственного интеллекта, но и в сфере макромаркетинга, буквально сместив США с пьедестала мирового лидера в сфере ИИ. Этот шаг не просто изменил расстановку сил в технологической гонке, но и создал эффект домино, затронув финансовые рынки и геополитику.
Китайская компания DeepSeek анонсировала создание новой модели искусственного интеллекта, которая не только соответствует характеристикам американской ChatGPT 01, но и превосходит её по ряду параметров. Однако самое удивительное заключалось не в технологической инновации, а в её реализации через принципы макромаркетинга. Компания предоставила модель в открытый доступ (open source) без ограничений на коммерческое использование. Более того, она опубликовала подробную статью, описывающую процесс разработки, временные затраты, ресурсы и стоимость проекта, а также методологию, которую могут использовать другие разработчики.
Стоит отметить, что обучение китайской модели заняло всего два месяца и потребовало около $5,6 миллионов, тогда как аналогичные разработки в США, такие как ChatGPT 01, заняли около года и обошлись в $5 миллиардов. Этот шаг вызвал настоящий шок как в технологическом сообществе, так и на финансовых рынках. Потери капитализации технологических компаний за один день составили более одного триллиона долларов. Например, компания Nvidia, ведущий производитель чипов для ИИ, потеряла более $600 миллиардов за одну торговую сессию – это стало рекордным показателем убыточности за всю историю.
