Про те, чому штучний інтелект є ключовою технологією для завоювання глобального лідерства, як у цій сфері ведуть боротьбу США та Китай та як Україна розвиває власні ШІ-спроможності – читайте в матеріалі журналіста РБК-Україна Романа Кота.
Головне:
AI (Artificial Intelligence) – таким було слово 2023 року за версією авторитетного словника англійської мови Collins. Тоді технологія штучного інтелекту (ШІ) вперше набула масового поширення. За два роки вона проникла у більшість сфер нашого життя – через американський ChatGPT або ж китайський DeepSeek.
Штучний інтелект перш за все є мультиплікатором зусиль. Коли більшість країн у світі навчилися збирати гігантські масиви даних про все навколо, він дозволяє їх обробляти на свою користь.
"ШІ можуть знаходити несподівані зв’язки, які людина не зможе знайти просто через неможливість охопити такі масиви інформації. І оці несподівані зв’язки та можливості залучити ШІ до різних задач змінюють правила гри в багатьох сферах", – зазначив РБК-Україна експерт Національного інституту стратегічних досліджень Дмитро Дубов.
Це вже зараз прямо позначається на якості життя, його комфорті та безпеці. Штучний інтелект покращує систему охорони здоров’я, робить громадський транспорт більш ефективним і безпечним, а міську інфраструктуру – розумнішою.
"Скоро будуть з’являтися трейдери, які гратимуть на ринку, тобто ШІ зможе заробляти кошти. У кого буде краща модель, той буде це швидше робити. ШІ буде серйозно йти в медицину. І країна, яка краще зробить моделі, буде жити довше і мати краще лікування хвороб", – на кількох прикладах пояснив РБК-Україна голова лабораторії штучного інтелекту Київської школи економіки Володимир Кулініч.
Тож не дивно, що у постійних політичних баталіях між провідними державами світу – США та Китаєм – питання штучного інтелекту не завжди помітне, але незмінно присутнє. Ба більше, воно може стати ключовим в контексті глобального домінування на найближчі десятиліття.
Водночас меншим державам, і серед них Україні, ще потрібно знайти своє місце у новій реальності. Аби зрозуміти, яким воно може бути, РБК-Україна розібралося, на основі чого працює, від чого залежить і як буде розвиватися ця технологія далі.
Загалом для розвитку технологій штучного інтелекту потрібні, крім кваліфікованих фахівців, три речі. Фактично щодо кожної з них у світі триває протистояння – десь гостріше, десь менш напружено.
Перша – мікросхеми, або ж чіпи. В контексті штучного інтелекту вони відіграють ключову роль. Ці мікросхеми не просто виконують обчислення – вони визначають швидкість тренування моделей ШІ.
Коли йдеться про виробництво чіпів, у США та Китаю є власні "національні чемпіони" – компанії, які можуть розробляти передові вироби. Американські Nvidia та AMD утримують понад 80 % ринку ШІ-чіпів, тоді як китайські Huawei та ZTE, попри санкції, поступово надолужують відставання. Аби допомогти своїм виробникам, уряди у Вашингтоні та Пекіні використовують різні інструменти, від експортних обмежень до державних субсидій.
США запровадили жорсткі обмеження щодо експорту чіпів до КНР. За словами Дмитра Дубова, під цим гаслом проходило перше півріччя цього року, створюючи для Китаю певні проблеми. Але у серпні-вересні ситуація трохи змінилася. Тепер уже китайський уряд наказав власним компаніям не купувати американські чіпи, зокрема Nvidia.
Одна з причин цього – Huawei та ZTE навчилися робити власні чіпи. Тестів у відкритому доступі немає, але зі слів китайської влади вони достатньо потужні й ефективні, щоб замінити американські.
"Тобто Nvidia внаслідок усього втратила величезну частину ринку і доходів. Не дуже зрозуміло, за рахунок чого компанія буде повертатися на китайський ринок", – сказав виданню експерт.
Паралельно Китай та Штати намагаються створити один одному проблеми щодо виробництва чіпів.
Так, США у вересні додали до чорного списку 32 китайські компанії, причетні до виробництва напівпровідників для чіпів. Китай зі свого боку оголосив про суттєве посилення експортних обмежень на рідкоземельні метали та пов’язані з ними технології. Китай забезпечує близько 90 % глобальних постачань цих елементів.
"Кожна зі сторін намагається використати ті сильні сторони, які в неї є. У цьому випадку для США це компанії, які виробляють чіпи, для Китаю – доступ до самих ресурсів, з яких ці чіпи робляться", – зазначив Дмитро Дубов.
На цьому тлі інші країни непокояться, адже зрозуміли, що так чи інакше залежні від США і Китаю. Перш за все це Євросоюз, який, зберігаючи партнерство зі США, налагоджує співпрацю з Об’єднаними Арабськими Еміратами. Також відповідні проєкти субсидують уряди в Індії та Японії.
"Ця баталія найближчі років два ще буде так розвиватися досить сильно. Поки що складно сказати, хто з них виграє – США чи Китай. Я думаю, що все одно прийде до якогось паритету", – сказав Дубов.
Проте в цьому контексті для США важливу роль може зіграти Україна, завдяки підписаній цього року угоді щодо рідкоземельних матеріалів.
Хоча для більшості користувачів штучний інтелект є лише програмою у смартфоні чи вкладкою на комп’ютері, для його функціонування потрібна велика матеріальна інфраструктура – дата-центри. У них зберігаються терабайти текстових даних, якими оперують ChatGPT, Gemini та інші схожі сервіси.
За даними аналітичної компанії Brightlio, станом на вересень 2025 року у світі функціонує близько 11 тис. дата-центрів. Протягом останніх років їхня кількість особливо не збільшилася, але постійно зростають потужності. Беззаперечне лідерство за кількістю дата-центрів у США – 5426 об’єктів. Німеччина утримує другу позицію з 529 центрами, слідом іде Велика Британія – 523. Китай з 449 дата-центрами активно наздоганяє, інвестуючи в інфраструктуру для підтримки свого технологічного стрибка. Попри виклики війни, і в Україні також діє 58 дата-центрів, переважно у Києві та Львові.
У 2025 році сім найбільших технологічних компаній США інвестують рекордні 364 млрд доларів у будівництво та модернізацію дата-центрів. Це перевищує інвестиції Китаю майже вдвічі. Європа з її фокусом на регуляції та зеленій енергетиці відстає, але країни ЄС планують збільшити потужності на 20 % до кінця року.
Далі – більше. За прогнозами інвестиційної компанії JLL, глобальна потужність дата-центрів зростатиме на 15 % щорічно, але навіть цього може не вистачити для задоволення попиту від ШІ.
Наразі одна з ключових проблем дата-центрів – споживання електроенергії. Вона потрібна не лише для самих обчислювальних процесів, а й для охолодження. За оцінками Інституту досліджень електроенергії (EPRI), один запит до моделей на зразок ChatGPT споживає вдесятеро більше електроенергії, ніж класичний пошук у Google.
Сьогодні на кожен мільярд доларів інвестицій у дата-центри припадає понад 600 мільйонів витрат на електрику протягом наступного десятиліття, тобто 60 % від загальних витрат.
Це створює новий виклик – де брати додаткову електроенергію. У США дата-центри вже поглинають 4 % національного споживання, до 2030 року очікується зростання їхньої долі до 8–10 %. Крім того, потрібно оновлювати електромережі. Вони не розраховані на таке навантаження і, приміром, у США є застарілими.
"Для потреб ШІ та дата-центрів розглядається не нарощування видобутку викопного палива, газу чи нафти, а атомна енергія. АЕС – це джерело дешевої постійної енергії. В США робиться ставка на повернення до роботи виведених АЕС та будівництво малих модульних реакторів", – сказала РБК-Україна виконавча директорка Центру глобалістики "Стратегія ХХІ" Оксана Іщук.
Для прикладу, у вересні 2024 року Microsoft та Constellation Energy уклали 20-річну угоду про купівлю електроенергії з перезапущеного енергоблоку АЕС "Three Mile Island" для підтримки роботи центрів обробки даних Microsoft. Тож принаймні у цій сфері немає загрози для зусиль щодо боротьби з кліматом.
Американські компанії також розміщують дата-центри в інших країнах – де є дешева електроенергія – у Південній Африці, Малайзії, Чилі, Індонезії. При цьому важливим чинником є холодний клімат, адже там охолодження відбувається природним шляхом – у Швеції, Норвегії, Канаді чи Ірландії.
"Головною невизначеністю в контексті дата-центрів є відсутність можливості спрогнозувати, скільки енергії вони будуть потребувати в наступні хоча б 5 років. Через це навіть такі поважні інституції, як МЕА (міжнародне енергетичне агентство, - ред.), свої прогнози роблять у вигляді кількох сценаріїв", – додала Оксана Іщук.
Це своєю чергою стримує приватні інвестиції в генерацію. З одного боку, у світі росте попит на дата-центри. З іншого – потужні сервери, які використовуються в ШІ чи майнінгу криптовалют, постійно вдосконалюють, аби вони менше споживали. Приміром, на них впроваджується рідинне охолодження та ШІ-оптимізовані чіпи, що знижують енергоспоживання на 30–40 %. У перспективі частина дата-центрів взагалі може бути недобудована чи закрита.
"Це зараз схоже трошки на золоту лихоманку, я думаю, зі всіма відповідними наслідками. Тобто якщо тисячу людей пішли шукати золото, це не означає, що тисячу людей його знайшли. Якась кількість дата-центрів дійсно буде побудована, якась недобудована, якась запуститься, якась буде завантажена зрештою", – сказав РБК-Україна Дмитро Дубов.
Що ж до Китаю, то він також надає перевагу атомній енергії для потреб дата-центрів.
"Хоча на сьогодні атомна енергія в балансі КНР на четвертому місці після вугілля, нафти та газу, проте на стадії будівництва в Китаї близько 30 нових реакторів – майже половина від того, що будується у світі", – пояснила Іщук.
До кінця цього року Китай створить вісім національних хабів обчислень та десять кластерів дата-центрів. Планується перерозподіл обчислювальних потужностей з густонаселених східних регіонів до західних провінцій, де є надлишок "зеленої" енергії сонця та вітру. За оцінками ResearchAndMarkets, інвестиції в китайський ринок дата-центрів сягнуть 97,3 млрд доларів до 2030 року.
Однак попри амбіції Китай стикається з суттєвими викликами. Багато дата-центрів уже зараз залишаються недозавантаженими.
Загалом же китайська модель контрастує з американською. Якщо США роблять ставку на приватних гігантів, то Китай поєднує державний контроль з швидким масштабуванням. За оцінками RAND Corp, це дає Китаю перевагу в довгостроковій перспективі.
Третім елементом, необхідним для розвитку штучного інтелекту, є дані, аби його навчати. Зараз важко оцінити, хто веде у цій сфері – США чи Китай. КНР має більш уніфіковані можливості збирати дані, але залишаються багато питань до їхньої упорядкованості. Для ефективного навчання штучного інтелекту критичною є саме якість даних, а не лише обсяг.
"Ніхто не знає, яка якість наборів даних, на яких вчаться ШІ в Китаї. Тобто ви можете зібрати величезну кількість даних, якщо вони не марковані правильним чином, то для ШІ їх фактично не буде існувати", – пояснив Дубов.
За його словами, Китай має більше даних, аби навчати моделі штучного інтелекту щодо соціальних питань та поведінки людей. Зокрема широко відомою є система "соціального рейтингу", запроваджена у низці китайських міст.
Станом на початок цього року вона охоплювала дані про 990 мільйонів громадян та понад 30 мільйонів корпоративних суб’єктів. Китайський уряд має доступ до величезних баз даних – від медичних карток до генетичної інформації громадян, які можуть використовуватися для тренування спеціалізованих ШІ-моделей.
Водночас до переваг Китаю у збиранні даних можна віднести правову невизначеність. За останні два роки у США зафіксовано 52 позови щодо використання даних для тренування ШІ, тоді як у Китаї – лише 5. У правовій системі КНР інтереси Комуністичної партії можуть мати пріоритет над існуючими законами. А це дає гнучкість у вирішенні юридичних суперечок.
Також Китай агресивніше збирає інформацію за кордоном. Показовим прикладом тут є компанія Zhenhua Data, яка таємно складала детальні цифрові досьє на понад 2 мільйони людей по всьому світу, включаючи політиків Євросоюзу. Вона порушувала умови використання численних платформ та європейське законодавство. Попри міжнародний тиск проти компанії не було публічно оголошених санкцій і, ймовірно, вона досі діє.
Втім, і США мають свої козирі. Американські платформи – Google, YouTube, X, Facebook – займають домінуючі частки ринку, що дозволяє їм збирати дані користувачів майже у кожній країні світу. Найближчим їхнім китайським конкурентом є TikTok, але його охоплення, ймовірно, вужче за сукупні дані, які збирають американські платформи.
"З технологічної точки зору, думаю, у США цих можливостей зараз більше. В тому числі за рахунок обміну даними з країнами і партнерами. Бо не дуже зрозуміло, хто готовий обмінюватися даними з Китаєм", – підкреслив Дмитро Дубов.
І США, і Китай стикаються зі спільними викликами щодо даних. Перш за все це проблема упередженості. Якщо їхні набори не є репрезентативними, моделі можуть відтворювати демографічні чи соціальні перекоси.
Також у майбутньому зростатиме дефіцит якісних даних. Моделі штучного інтелекту розвиваються настільки швидко, що індустрія наближається до складної ситуації – коли весь доступний якісний текстовий контент інтернету для тренування може бути вичерпаний. Це буде підштовхувати до використання "синтетичних" даних – інформації, згенерованої самими ШІ-моделями. Однак якість синтетичних даних – це окреме питання.
США та Китай намагаються одночасно збільшити власний доступ до даних та зменшити доступ опонента. Це створює ситуацію, де інформація все менше циркулює вільно. Для решти світу, і для України, це означає необхідність балансувати, обираючи між двома полюсами.
Крім США та Китаю, мало хто має повноцінні спроможності для розвитку штучного інтелекту. Іншим гравцям не вистачає принаймні одного з трьох ключових елементів.
Євросоюз має дата-центри на зеленій енергії та зобов’язав тримати на своїй території дані про громадян ЄС, але не має власних чіпів. Японія виробляє власні чіпи і дата-центри, але їй бракує даних через малу кількість населення. Індія – навпаки, завдяки великому населенню збирає багато даних і має дата-центри, але знов-таки їй бракує чіпів.
На цьому тлі Україна займає своє місце. У нас є фахівці, які можуть впроваджувати ШІ-технології. Україна веде переговори про можливість постачання передових чіпів від американських компаній. Проте в умовах дефіциту електроенергії розвиток власних дата-центрів, очевидно, не є пріоритетом. Але там, де можливо, є успіхи.
Днями велику мовну модель (скорочено – LLM-модель), під назвою Lapa LLM v0.1.2 презентували науковці з Українського католицького університету, Київського політехнічного інституту, Львівської політехніки та Гірничо-металургійної академії у Кракові. LLM-моделі є основою для створення продуктів на базі штучного інтелекту: чат-ботів, аналітичних систем, інструментів автоматизації документообігу чи голосових асистентів.
Паралельно Мінцифра та Київстар працюють над національною великою мовною моделлю, яка стане основою для роботи державних сервісів з ШІ, а також рішень для сектору оборони, освіти, науки тощо. Розробка відбувається без бюджетних коштів.
"Ми йдемо до того, що ми будемо третьою в світі країною за рівнем впровадження ШІ в державі. Взагалі йдемо до агентивного врядування. Мінцифра рухається, щоб давати більше сервісів і пробувати ті відкриті моделі, які вже існують в партнерстві з Google, з Meta, дотреновувати їх на українських даних", – зазначив Володимир Кулініч, який також є секретарем експертно-консультаційного підкомітету з регулювання штучного інтелекту при Мінцифри.
LLM-модель є критично важливою для національної безпеки у багатьох сферах, на відміну від інших ситуацій, коли Україна просто імпортувала чужі розробки, не розробляючи власних аналогів.
"Це трохи не так, як, приміром, з операційними системами, тому що коли ми користуємося умовним Windows, ми не передаємо ніякі дані і воно плюс-мінус безпечно. Коли ми говоримо про LLM-моделі і про технології ШІ, тут є більша загроза", – сказав РБК-Україна Кулініч.
Приміром, у сфері енергетики іноземні ШІ-системи для прогнозування навантажень на електромережу можуть збирати конфіденційні дані про вразливості об’єктів. А це в умовах гібридної війни створює ризики диверсій.
У медицині імпортовані моделі для діагностики можуть містити упередження, сформовані на даних з інших регіонів світу, що призводить до помилок у лікуванні чи навіть до витоку медичних даних громадян.
Штучний інтелект неухильно стає стрижнем глобального прогресу, проникаючи в кожну сферу людського життя та визначаючи переможців у новій епосі. Його роль лише зростатиме, перетворюючи економіки, суспільства й навіть міжнародну політику. Водночас конкуренція за чіпи, дані та енергоресурси загострюватиметься.
Для України та інших малих гравців це не лише виклик, а й вікно можливостей: інвестуючи в таланти, партнерства та власні моделі, ми можемо не просто виживати в цій реальності, а й формувати її для себе. Забезпечуючи власну незалежність і процвітання в світі, де штучний інтелект – це вже не інструмент, а фундамент майбутнього.
При написанні матеріалу викотстовувались публікації AI Report 2027, Rand Corp, JLL, коментарі Дмитра Дубова, Оксани Іщук та Володимира Кулініча.