Мировой ИИ в роли новой нефти. Россия ищет свою скважину

В мировой экономике появился новый стратегический ресурс – вычислительная мощность. Она не нуждается в транспортировке в бочках, не имеет запаха и не горит, но, как и нефть когда-то, определяет международный баланс. Искусственный интеллект больше не является узкой технологической темой. Он стал основой для бизнеса, государственного аппарата и национальной безопасности.

Доступ к передовым языковым моделям, облачным ИИ-сервисам и специализированным чипам — таким как Nvidia Blackwell или Huawei Ascend – все чаще становится критерием технологической состоятельности. Он определяет, кто сможет разрабатывать интеллектуальные решения, а кто будет полагаться на готовые продукты внешних игроков. Эта зависимость влияет на экспортную политику, рынок труда и даже параметры энергетического планирования: рост ИИ-нагрузок увеличивает потребность в дата-центрах, электроэнергии и специализированном оборудовании, что меняет энергобаланс и структуру промышленного спроса.

На фоне острой конкуренции между США и Китаем на рынке ИИ стремительно формируются две экосистемы, которые трудно совместить из-за различий в стандартах, лицензиях и инфраструктуре. Обе системы предлагают уникальные решения: от нейросетевых моделей до мощных дата-центров, от инструментов разработки до строгих регуляторных рамок. По оценке Reuters, технологический разрыв между США и Китаем в ИИ значительно глубже, чем между Китаем и ЕС. Это связано с тем, что США лидируют в производстве чипов и развитии инфраструктуры.

Для стран, не входящих в эти блоки, включая Россию, ситуация требует выбора: присоединиться к одной из систем или создать ограниченную, но независимую альтернативу. Особенно учитывая, что доступ к американским ИИ-сервисам рассматривается как инструмент внешней политики, в том числе через меры, обсуждаемые в Конгрессе США, по ограничению доступа иностранных компаний к облачным моделям OpenAI и Anthropic.

США: вычислительное превосходство и экспортный контроль

США остаются лидерами в сфере искусственного интеллекта благодаря превосходству в трех ключевых областях: инфраструктуре, архитектуре моделей и производстве специализированных чипов. Здесь находятся крупнейшие облачные провайдеры — Microsoft Azure, Amazon Web Services и Google Cloud. Они также являются разработчиками самых мощных LLM, таких как OpenAI GPT-4, Google Gemini и Anthropic Claude. Кроме того, США контролируют почти весь мировой рынок ускорителей, включая Nvidia H100 и Blackwell, а также AMD MI300X.

По данным Deloitte, крупнейшие мировые облачные провайдеры прогнозируют, что к 2025 году их совокупные инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта и дата-центры вырастут до $371 млрд, что на 44% больше, чем в предыдущем году. Спрос на вычислительные мощности увеличивается двузначными темпами, и ведущие технологические компании заключают долгосрочные контракты на поставку энергии и оборудования.

США превращают ИИ-инфраструктуру в инструмент глобального влияния. Большинство мировых решений по искусственному интеллекту зависят от лицензий, облаков и чипов, произведенных в Америке.

В 2024–2025 годах США усилили экспортный контроль над передовыми ИИ-чипами, включая линейку Nvidia Blackwell. После введения новых ограничений Nvidia, по данным Reuters, разработала адаптированные версии своих ускорителей — в частности H20 — для китайского рынка, чтобы соответствовать требованиям Министерства торговли США. В августе 2025 года ведомство выдало компании лицензии на экспорт части таких чипов в Китай, однако поставки топовой серии Blackwell по-прежнему запрещены.

Параллельно в Конгрессе США обсуждаются инициативы, ограничивающие использование иностранных ИИ-систем в госструктурах. 25 июня 2025 года группа конгрессменов внесла законопроект No Adversarial AI Act, запрещающий федеральным ведомствам применять модели, разработанные в «странах-противниках» – Китае, России, Иране и КНДР.

Таким образом, США не только разрабатывают ключевые технологии, но и устанавливают правила их использования. Американская экосистема ИИ становится полузакрытой системой с выборочным экспортом и политически мотивированным контролем. Коммерческие решения все чаще зависят от внешней политики.

Китай: масштаб, субсидии и курс на автономность

На фоне этих решений китайские технологические компании ускорили закупку адаптированных ИИ-чипов и активизировали собственные разработки. По мнению аналитиков, внутренний спрос на ускорители для генеративных моделей остается высоким, несмотря на давление со стороны США.

Однако главное в том, что Китай создает собственную экосистему искусственного интеллекта, ориентированную на технологическую независимость. Цель – снизить зависимость от американских компаний, заменив их масштабами, энергией и открытым кодом.

В 2025 году Китай инвестировал рекордные 700 миллиардов юаней, или около $100 миллиардов, в развитие искусственного интеллекта. Эти средства направляются на создание инфраструктуры: строительство дата-центров и поддержку местных производителей чипов. По данным Financial Times, переданных через Reuters, провинции Ганьсу, Внутренняя Монголия и Гуйчжоу компенсируют дата-центрам, работающим на китайских процессорах, до 50 % затрат на электроэнергию. Эти меры делают экономику ИИ-кластеров устойчивой даже при использовании менее энергоэффективных чипов.

Китай активно продвигает свои решения в области аппаратного обеспечения, такие как Huawei Ascend и Cambricon. По данным South China Morning Post, архитектура Huawei на чипах Ascend демонстрирует производительность, сравнимую с Nvidia H100, особенно при использовании модели DeepSeek R1.

Особое внимание уделяется разработке программного обеспечения: в КНР выходят модели, такие как DeepSeek R1 и Qwen 3, которые можно широко использовать благодаря открытым лицензиям. Эти модели лидируют в большом ряде публичных тестов среди открытых аналогов. В корпоративном и государственном секторах страны активно растет интерес к их внедрению.

Китайская модель искусственного интеллекта не стремится к максимальной производительности, а нацелена на массовое внедрение. Благодаря дешевой энергии, государственным субсидиям и открытым алгоритмам, создаются сети, где мощность компенсируется количеством, а скорость масштабирования становится ключевым преимуществом.

Россия: между импортом чипов и экспортом идей

Российский сектор искусственного интеллекта развивается в условиях ограниченного доступа к современным вычислительным мощностям и зарубежным облачным сервисам. После введенных в 2022 году экспортных ограничений США поставки высокопроизводительных GPU, включая решения Nvidia и AMD, в Россию были фактически остановлены. Собственного производства современных графических ускорителей в стране пока нет: отечественная микроэлектроника работает преимущественно на техпроцессах 65–90 нм, а часть изделий — даже на 130–350 нм.

По данным Коммерсанта, серийный выпуск микросхем по топологии 65 нм планируется запустить к 2028 году на базе предприятия «Микрон», входящего в ГК «Элемент». Параллельно Минпромторг развивает программы импортонезависимого производства, включая совместные проекты с Ираном по выпуску чипов топологии 130–65 нм, а также внедряет систему оценки степени «российскости» оборудования для микроэлектроники.

Рынок дата-центров в России продолжает расти, хотя его структура заметно меняется. После ухода западных производителей серверов корпоративные заказчики и коммерческие операторы всё чаще используют оборудование Huawei, Inspur и Lenovo, компенсируя отсутствие поставок из США и Европы. При этом в госсекторе летом 2025 года фактически прекратились прямые закупки китайских брендов: теперь поставки идут преимущественно через интеграторов и параллельный импорт. По оценкам отрасли, совокупная мощность коммерческих ЦОД в столичном регионе к середине 2025 года достигла около 760 МВт, а вся агломерация постепенно приближается к 1 ГВт. Новые площадки проектируются с расчетом на ИИ-нагрузки и возможность масштабирования вычислительных кластеров.

Программная часть развивается быстрее аппаратной. Сбербанк продолжает продвигать линейку GigaChat и сообщает о совместных исследованиях с китайскими партнерами. В октябре 2025 года Яндекс открыл доступ к обновленной версии YandexGPT 5.1 Pro — языковой модели для корпоративных клиентов, улучшенной по пониманию контекста и точности генерации и интегрированной с сервисами Yandex Cloud. VK Cloud и МТС создают свои ИИ-платформы на открытых архитектурах, для обучения и работы они используют азиатские ускорители.

По данным опросов VK Predict & Prognosis и CNews, около 70 % российских компаний уже применяют технологии искусственного интеллекта в работе, однако большинство решений разворачивается на ранее закупленном или импортном оборудовании. Поставки современных GPU по-прежнему ограничены, и новые ускорители поступают преимущественно из Китая.

При этом государственная политика в сфере искусственного интеллекта направлена на укрепление цифрового суверенитета. В обновленной Национальной стратегии развития ИИ до 2030 года, утвержденной в мае 2025 года, обозначены ключевые приоритеты: развитие локальных дата-центров, создание и использование отечественных наборов данных, а также поддержка российских разработчиков и инфраструктурных платформ.

Таким образом, сегодня в нашей стране формируется гибридная экосистема: российская по данным и задачам, азиатская по аппаратной части. Это модель ограниченного суверенитета: контроль над данными и алгоритмами остается внутри страны, но зависимость от зарубежного оборудования сохраняется. Главными проблемами остаются дефицит вычислительных мощностей и отставание в производстве чипов, главными ресурсами — интеллектуальные кадры и софт. От того, удастся ли превратить эти ресурсы в устойчивую инфраструктуру, зависит, станет ли Россия самостоятельным игроком в новой технологической системе или останется пользователем чужих алгоритмов.