Искусственный интеллект стремительно превращается из коммерческого соперничества технологических гигантов в масштабное геополитическое противостояние государств. В свежем выпуске подкаста венчурного фонда a16z (Andreessen Horowitz) обсуждается концепция «инфраструктурной независимости» и стратегическая дилемма, перед которой встали десятки стран: строить собственный суверенный ИИ или покупать готовые зарубежные решения. Главная идея дискуссии заключается в том, что современные вычислительные мощности и дата-центры становятся новой базовой единицей национального суверенитета в XXI веке.
🌍 ИИ как технология общего назначения: дилемма «строить или покупать» 0:00
По мнению гостя подкаста, современный искусственный интеллект, основанный на глубоком обучении и генеративных моделях, представляет собой новейшую форму технологии общего назначения. Эксперт отмечает, что за всю историю человечества было зафиксировано всего около 20 или 22 подобных технологий, среди которых выделяются электричество и печатный станок. Такие изобретения служат мощными горизонтальными мультипликаторами для экономики и катализаторами прогресса во всех сферах общественной жизни.
Как утверждают спикеры, в процессе внедрения любой технологии общего назначения государства неизбежно проходят через два ключевых этапа:
- Определение базового отношения: примет ли общество эту технологию или отнесется к ее развитию враждебно.
- Стратегический выбор: будут ли национальные институты создавать собственные решения или предпочтут покупать их у внешних поставщиков.
По оценке участников дискуссии, мировая цивилизация уже миновала первую стадию, поскольку миллиарды людей по всему миру активно используют ИИ, не оставляя правительствам иного выбора, кроме как принять статус-кво. В связи с этим гость прогнозирует, что выбор между созданием и покупкой ИИ станет крупнейшим и самым важным решением о закупках в масштабах государств в ближайшие 24 месяца. Ведущий подкаста проводит параллель с корпоративным сектором, где компании регулярно выбирают между разработкой собственного софта, его арендой или покупкой готовых лицензий. Однако для суверенных государств, за исключением США и других технологических лидеров, этот выбор сопряжен с дополнительными геополитическими рисками.
🏛️ «Гиперцентры» против «вычислительных пустынь»: уроки истории и ценности 2:14
Для понимания текущих процессов эксперт предлагает обратиться к историческим прецедентам, в частности к электрификации начала XX века. В тот период небольшие государства, наблюдая за индустриализацией развитого мира, вступали в совместные предприятия с лидерами технологического фронтира. Гость вводит термин «гиперцентры» — это государства, обладающие возможностями самостоятельно разрабатывать, обучать, развертывать и размещать у себя передовые (frontier) модели. Данное понятие сформулировано как аналог корпоративного термина «гиперскейлеры», поскольку ранее лишь единичные технологические компании обладали достаточным объемом вычислений и талантов для создания ИИ. Сегодня же, по мнению спикера, фокус смещается от частных корпораций к целым странам и регионам.
На другом полюсе мировой карты находятся так называемые «вычислительные пустыни» — регионы, в которых полностью отсутствует какая-либо установленная база вычислительных мощностей, позволяющая им оставаться релевантными в технологической гонке. Эксперт считает, что малые страны, желающие сохранить независимость, но не имеющие локальных вычислительных ресурсов или кадров, обязаны вступать в совместные предприятия с зарубежными партнерами.
Спикер подчеркивает критическое отличие ИИ-моделей от традиционной инфраструктуры вроде электрических сетей: в алгоритмы ИИ фундаментально зашиты человеческие ценности, поскольку они обучаются на массивах данных, содержащих локальные нормы и культурные особенности. В качестве примера приводится тот факт, что модели, обученные на американских интернет-данных, отражают американское мировоззрение, в то время как французские данные кодируют культурные нормы Франции.
По мнению гостя подкаста, в будущем мир может прийти к структуре, аналогичной устройству интернета, который фактически разделился на две части — китайскую и глобальную. Главной задачей для малых стран становится выбор «гиперцентра», чья система ценностей максимально совпадает с их собственной. Еще одним историческим прецедентом эксперт называет эволюцию денег. В начале XX века при модернизации финансовой системы государства решали, создавать ли собственную валюту или полагаться на доллар США, что в итоге привело к формированию современной международной валютной системы, где доллар стал главной резервной валютой на основе союзнических соглашений. По словам спикера, такие малые государства, как Сингапур, Ирландия, Люксембург, а также города вроде Цюриха, смогли стать мировыми финансовыми лидерами благодаря стратегическому союзу с глобальными центрами силы. Похожий путь гость прочит и будущим лидерам инфраструктуры ИИ.
📊 Четыре столпа суверенного ИИ и закон сравнительных преимуществ 6:33
Согласно анализу, представленному в подкасте, для достижения успеха на рынке ИИ необходимы всего четыре ключевых компонента:
- Вычислительные мощности (чипы и дата-центры).
- Доступная и дешевая электроэнергия для питания ИТ-инфраструктуры.
- Высококачественные данные (токены) для обучения моделей.
- Сбалансированное законодательное регулирование.
Однако эти ресурсы распределены по планете крайне неравномерно. Гость ссылается на экономический закон сравнительных преимуществ: например, страны Ближнего Востока могут не обладать крупными дата-центрами прямо сейчас, но они располагают колоссальными запасами нефти и энергоресурсов. По мнению эксперта, они могут обменивать свои энергетические преимущества на технологии, привлекая лучшие мировые ИИ-команды, исследовательские лаборатории и стартапы.
Спикер выражает оптимизм по поводу создания межгосударственных альянсов и совместного обучения моделей. По его оценке, для большинства стран мира полная независимость на всех уровнях технологического стека ИИ недостижима. Гораздо более жизнеспособной стратегией эксперт считает достижение лидерства в одном конкретном сегменте с последующей кооперацией с дружественными государствами.
В качестве примера долгосрочности и сложности ИТ-инфраструктуры приводится chip-слой и уровень литографии. Гость напоминает, что голландская компания ASML производит крайне ограниченное количество сложнейших машин для экстремальной ультрафиолетовой (EUV) литографии стоимостью около 200 миллионов долларов каждая, являясь монополистом в этой сфере. По прогнозу эксперта, даже для США создание собственного аналога ASML с нуля займет не менее 10 лет. В то же время, создание локальной Frontier-модели силами сильной исследовательской группы при наличии вычислительных мощностей может занять всего несколько месяцев или кварталов. Таким образом, суверенный ИИ в краткосрочной перспективе означает не 100-процентное владение всеми технологиями, а отсутствие зависимости от контрагентов, которым государство не может доверять.
🛡️ Частный сектор против государства: американская и китайская модели 9:49
В ходе беседы участники затронули вопрос взаимодействия государства и частного бизнеса. Эксперт указывает на кардинальное различие подходов в США и Китае. В КНР граница между коммерческим сектором и государством фактически стерта законом о национальной разведке 2017 года (PRC 2017 National Intelligence Law). Согласно этому документу, любые китайские граждане и организации обязаны по закону оказывать содействие разведывательным органам страны, что означает автоматический доступ властей к любым технологиям компаний.
В Соединенных Штатах ситуация принципиально иная. Американский частный сектор защищен от принудительного изъятия технологий государством. Исключение составляют лишь технологии двойного назначения (dual use) или засекреченные оборонные разработки, создаваемые в рамках прямого госфинансирования. Эксперт отмечает, что в рамках альянса «Пять глаз» (Five Eyes), объединяющего США, Канадy, Великобританию, Австралию и Новую Зеландию, существует скоординированный подход к ИТ-инфраструктуре. На данный момент ИИ-модели общего назначения не классифицируются как технологии двойного назначения и не подпадают под жесткие ограничения национальной безопасности. По мнению гостя, исторический опыт доказывает: побеждает та система, которая раскрывает потенциал лучших талантов страны с минимальным количеством бюрократических препон.
⚠️ Критические риски США: регуляторный хаос и пример Франции 12:01
Отвечая на вопрос о возможных уязвимостях американской индустрии, гость подкаста подробно разбирает ситуацию по четырем базовым ингредиентам ИИ. По его оценке, в сфере вычислительных мощностей частный рынок США демонстрирует отличные результаты, оперативно реагируя на спрос. Неслучайно крупнейшими инфраструктурными бизнесами в стране стали именно производители микросхем и вычислительные компании.
Однако ситуация с данными, по мнению спикера, выглядит чрезвычайно тяжелой. Эксперт утверждает, что изданный администрацией Байдена указ об ИИ стал лишь «стартовым пистолетом», который обозначил важность проблемы, но переложил ее решение на уровень отдельных штатов. Это привело к возникновению регуляторного хаоса. Спикер приводит статистику: только за 2024 год на уровне штатов было предложено более 700 локальных законопроектов, специфичных для ИИ. По словам гостя, многие из этих законов продиктованы благими намерениями, но реализованы крайне некомпетентно, что делает их соблюдение практически невозможным для бизнеса. В США до сих пор отсутствует единая федеральная правовая база для работы с данными и регулирования авторских прав при обучении моделей. В то же время зарубежные лаборатории в странах с менее строгим соблюдением авторского права могут беспрепятственно развиваться, пока американские стартапы пытаются разобраться в требованиях 50 различных штатов. Другой научной проблемой гость называет нехватку государственной поддержки международного сотрудничества для обмена данными между дружественными регионами.
В энергетическом секторе США, по мнению спикера, также нанесли себе ущерб, заблокировав развитие атомной энергетики. В качестве противоположного примера приводится Франция, чья ставка на ядерную энергетику, сделанная 20 лет назад, позволила ей сегодня развернуть чрезвычайно эффективные и энергообеспеченные дата-центры. Кроме того, эксперт критикует обсуждаемые законопроекты, предлагающие возложить на разработчиков моделей юридическую ответственность за неправомерное использование ИИ конечными пользователями. По прогнозу гостя, это вытеснит перспективных разработчиков из страны, заставит стартапы уступить позиции технологическим гигантам и приведет к еще большему укреплению монополий.
🚀 Инвестиционный тезис и маркеры гонки: госзакупки ИИ-инфраструктуры 15:36
Гость подкаста выделяет два главных индикатора, по которым можно судить о лидерстве государств в новой технологической реальности. Первым маркером выступает объем закупок оборудования. Дата-центр превращается в новую базовую единицу суверенитета, чего ранее никогда не наблюдалось в истории отношений государств и технологий. По словам спикера, значительная часть заказов корпорации Nvidia теперь оплачивается напрямую из бюджетов суверенных правительств, которые бронируют поставки процессоров на 12–36 месяцев вперед, чтобы гарантировать себе место на фронтире.
Вторым ключевым маркером является появление нового поколения предпринимателей. Формулируя явный инвестиционный тезис фонда a16z, эксперт отмечает фокус на поддержке ученых и глубоко технических фаундеров, пришедших из академической среды или лабораторий ИТ-гигантов. В качестве примеров успешной реализации этой модели приводятся:
- Артур Менш (Arthur Mensch) — сооснователь стартапа Mistral AI, ранее работавший в лаборатории Google DeepMind.
- Гийом Лампл (Guillaume Lample) — один из создателей семейства моделей Llama в корпорации Meta.
По мнению спикеров, такие «миссионерские» предприниматели мотивированы решать сложнейшие инфраструктурные задачи национального масштаба. В долгосрочной перспективе поддержка подобных лидеров, обладающих смелостью и глубокой экспертизой, способна оказать влияние на смену поколений в масштабах всего человечества.
