О том, почему искусственный интеллект является ключевой технологией для завоевания глобального лидерства, как в этой сфере ведут борьбу США и Китай и как Украина развивает собственные ИИ-возможности – читайте в материале журналиста РБК-Украина Романа Кота.
Главное:
AI (Artificial Intelligence) – таким было слово 2023 года по версии авторитетного словаря английского языка Collins. Тогда технология искусственного интеллекта (ИИ) впервые получила массовое распространение. За два года она проникла в большинство сфер нашей жизни – через американский ChatGPT или китайский DeepSeek.
Искусственный интеллект прежде всего является мультипликатором усилий. Когда большинство стран в мире научились собирать гигантские массивы данных обо всем вокруг, он позволяет их обрабатывать в свою пользу.
"ИИ могут находить неожиданные связи, которые человек не сможет найти просто из-за невозможности охватить такие массивы информации. И эти неожиданные связи и возможности привлечь ИИ к различным задачам меняют правила игры во многих сферах", – отметил РБК-Украина эксперт Национального института стратегических исследований Дмитрий Дубов.
Это уже сейчас прямо сказывается на качестве жизни, ее комфорте и безопасности. Искусственный интеллект улучшает систему здравоохранения, делает общественный транспорт более эффективным и безопасным, а городскую инфраструктуру – умнее.
"Скоро будут появляться трейдеры, которые будут играть на рынке, то есть ИИ сможет зарабатывать деньги. У кого будет лучшая модель, тот будет это быстрее делать. ИИ будет серьезно идти в медицину. И страна, которая лучше сделает модели, будет жить дольше и иметь лучшее лечение болезней", – на нескольких примерах объяснил РБК-Украина глава лаборатории искусственного интеллекта Киевской школы экономики Владимир Кулинич.
Неудивительно, что в постоянных политических баталиях между ведущими державами мира – США и Китаем – вопрос искусственного интеллекта не всегда заметен, но неизменно присутствует. Более того, он может стать ключевым в контексте глобального доминирования на ближайшие десятилетия.
В то же время меньшим государствам, и среди них Украине, еще нужно найти свое место в новой реальности. Чтобы понять, каким оно может быть, РБК-Украина разобралось, на основе чего работает, от чего зависит и как будет развиваться эта технология дальше.
В целом для развития технологий искусственного интеллекта нужны, кроме квалифицированных специалистов, три вещи. Фактически по каждой из них в мире продолжается противостояние – где-то острее, где-то менее напряженно.
Первая – микросхемы, или же чипы. В контексте искусственного интеллекта они играют ключевую роль. Эти микросхемы не просто выполняют вычисления – они определяют скорость тренировки моделей ИИ.
Когда речь идет о производстве чипов, у США и Китая есть собственные "национальные чемпионы" – компании, которые могут разрабатывать передовые изделия. Американские Nvidia и AMD удерживают более 80 % рынка ИИ-чипов, тогда как китайские Huawei и ZTE, несмотря на санкции, постепенно наверстывают отставание. Чтобы помочь своим производителям, правительства в Вашингтоне и Пекине используют различные инструменты, от экспортных ограничений до государственных субсидий.
США ввели жесткие ограничения по экспорту чипов в КНР. По словам Дмитрия Дубова, под этим лозунгом проходило первое полугодие этого года, создавая для Китая определенные проблемы. Но в августе-сентябре ситуация немного изменилась. Теперь уже китайское правительство приказало собственным компаниям не покупать американские чипы, в частности Nvidia.
Одна из причин этого – Huawei и ZTE научились делать собственные чипы. Тестов в открытом доступе нет, но по словам китайских властей они достаточно мощные и эффективные, чтобы заменить американские.
"То есть Nvidia в результате всего потеряла огромную часть рынка и доходов. Не очень понятно, за счет чего компания будет возвращаться на китайский рынок", – сказал изданию эксперт.
Параллельно Китай и Штаты пытаются создать друг другу проблемы по производству чипов.
Так, США в сентябре добавили в черный список 32 китайские компании, причастные к производству полупроводников для чипов. Китай со своей стороны объявил о существенном усилении экспортных ограничений на редкоземельные металлы и связанные с ними технологии. Китай обеспечивает около 90 % глобальных поставок этих элементов.
"Каждая из сторон пытается использовать те сильные стороны, которые у нее есть. В данном случае для США это компании, которые производят чипы, для Китая – доступ к самим ресурсам, из которых эти чипы делаются", – отметил Дмитрий Дубов.
На этом фоне другие страны беспокоятся, ведь поняли, что так или иначе зависимы от США и Китая. Прежде всего это Евросоюз, который, сохраняя партнерство с США, налаживает сотрудничество с Объединенными Арабскими Эмиратами. Также соответствующие проекты субсидируют правительства в Индии и Японии.
"Эта баталия ближайшие года два еще будет так развиваться достаточно сильно. Пока сложно сказать, кто из них выиграет – США или Китай. Я думаю, что все равно придет к какому-то паритету", – сказал Дубов.
Однако в этом контексте для США важную роль может сыграть Украина, благодаря подписанному в этом году соглашению по редкоземельным материалам.
Хотя для большинства пользователей искусственный интеллект является лишь программой в смартфоне или вкладкой на компьютере, для его функционирования нужна большая материальная инфраструктура – дата-центры. В них хранятся терабайты текстовых данных, которыми оперируют ChatGPT, Gemini и другие подобные сервисы.
По данным аналитической компании Brightlio, по состоянию на сентябрь 2025 года в мире функционирует около 11 тыс. дата-центров. В последние годы их количество особо не увеличилось, но постоянно растут мощности. Безоговорочное лидерство по количеству дата-центров у США – 5426 объектов. Германия удерживает вторую позицию с 529 центрами, следом идет Великобритания – 523. Китай с 449 дата-центрами активно догоняет, инвестируя в инфраструктуру для поддержки своего технологического скачка. Несмотря на вызовы войны, и в Украине также действует 58 дата-центров, преимущественно в Киеве и Львове.
В 2025 году семь крупнейших технологических компаний США инвестируют рекордные 364 млрд долларов в строительство и модернизацию дата-центров. Это превышает инвестиции Китая почти вдвое. Европа с ее фокусом на регуляции и зеленой энергетике отстает, но страны ЕС планируют увеличить мощности на 20% до конца года.
Дальше – больше. По прогнозам инвестиционной компании JLL, глобальная мощность дата-центров будет расти на 15 % ежегодно, но даже этого может не хватить для удовлетворения спроса от ИИ.
Сейчас одна из ключевых проблем дата-центров – потребление электроэнергии. Она нужна не только для самих вычислительных процессов, но и для охлаждения. По оценкам Института исследований электроэнергии (EPRI), один запрос к моделям вроде ChatGPT потребляет в десять раз больше электроэнергии, чем классический поиск в Google.
Сегодня на каждый миллиард долларов инвестиций в дата-центры приходится более 600 миллионов расходов на электричество в течение следующего десятилетия, то есть 60% от общих расходов.
Это создает новый вызов – где брать дополнительную электроэнергию. В США дата-центры уже поглощают 4 % национального потребления, к 2030 году ожидается рост их доли до 8-10 %. Кроме того, нужно обновлять электросети. Они не рассчитаны на такую нагрузку и, к примеру, в США устарели.
"Для нужд ИИ и дата-центров рассматривается не наращивание добычи ископаемого топлива, газа или нефти, а атомная энергия. АЭС – это источник дешевой постоянной энергии. В США делается ставка на возвращение к работе выведенных АЭС и строительство малых модульных реакторов", – сказала РБК-Украина исполнительный директор Центра глобалистики "Стратегия ХХI" Оксана Ищук.
Например, в сентябре 2024 года Microsoft и Constellation Energy заключили 20-летнее соглашение о покупке электроэнергии с перезапущенного энергоблока АЭС "Three Mile Island" для поддержки работы центров обработки данных Microsoft. Поэтому по крайней мере в этой сфере нет угрозы для усилий по борьбе с климатом.
Американские компании также размещают дата-центры в других странах – где есть дешевая электроэнергия – в Южной Африке, Малайзии, Чили, Индонезии. При этом важным фактором является холодный климат, ведь там охлаждение происходит естественным путем – в Швеции, Норвегии, Канаде или Ирландии.
"Главной неопределенностью в контексте дата-центров является отсутствие возможности спрогнозировать, сколько энергии они будут нуждаться в следующие хотя бы 5 лет. Поэтому даже такие уважаемые институты, как МЭА (международное энергетическое агентство, - ред.), свои прогнозы делают в виде нескольких сценариев", – добавила Оксана Ищук.
Это в свою очередь сдерживает частные инвестиции в генерацию. С одной стороны, в мире растет спрос на дата-центры. С другой – мощные серверы, которые используются в ИИ или майнинге криптовалют, постоянно совершенствуют, чтобы они меньше потребляли. К примеру, на них внедряется жидкостное охлаждение и ИИ-оптимизированные чипы, снижающие энергопотребление на 30-40%. В перспективе часть дата-центров вообще может быть недостроена или закрыта.
"Это сейчас похоже немножко на золотую лихорадку, я думаю, со всеми вытекающими последствиями. То есть если тысячу человек пошли искать золото, это не значит, что тысяча человек его нашли. Какое-то количество дата-центров действительно будет построено, какое-то недостроено, какое-то запустится, какое-то будет загружено в конце концов", – сказал РБК-Украина Дмитрий Дубов.
Что касается Китая, то он также отдает предпочтение атомной энергии для нужд дата-центров.
"Хотя на сегодня атомная энергия в балансе КНР на четвертом месте после угля, нефти и газа, однако на стадии строительства в Китае около 30 новых реакторов – почти половина от того, что строится в мире", – пояснила Ищук.
До конца этого года Китай создаст восемь национальных хабов вычислений и десять кластеров дата-центров. Планируется перераспределение вычислительных мощностей из густонаселенных восточных регионов в западные провинции, где есть избыток "зеленой" энергии солнца и ветра. По оценкам ResearchAndMarkets, инвестиции в китайский рынок дата-центров достигнут 97,3 млрд долларов к 2030 году.
Однако несмотря на амбиции Китай сталкивается с существенными вызовами. Многие дата-центры уже сейчас остаются недозагруженными.
В целом же китайская модель контрастирует с американской. Если США делают ставку на частных гигантов, то Китай сочетает государственный контроль с быстрым масштабированием. По оценкам RAND Corp, это дает Китаю преимущество в долгосрочной перспективе.
Третьим элементом, необходимым для развития искусственного интеллекта, являются данные, чтобы его обучать. Сейчас трудно оценить, кто ведет в этой сфере – США или Китай. КНР имеет более унифицированные возможности собирать данные, но остается много вопросов к их упорядоченности. Для эффективного обучения искусственного интеллекта критическим является именно качество данных, а не только объем.
"Никто не знает, какое качество наборов данных, на которых учатся ИИ в Китае. То есть вы можете собрать огромное количество данных, если они не маркированы правильным образом, то для ИИ их фактически не будет существовать", – пояснил Дубов.
По его словам, Китай имеет больше данных, чтобы обучать модели искусственного интеллекта по социальным вопросам и поведению людей. В частности широко известна система "социального рейтинга", введенная в ряде китайских городов.
По состоянию на начало этого года она охватывала данные о 990 млн граждан и более 30 млн корпоративных субъектов. Китайское правительство имеет доступ к огромным базам данных – от медицинских карточек до генетической информации граждан, которые могут использоваться для тренировки специализированных ИИ-моделей.
В то же время к преимуществам Китая в сборе данных можно отнести правовую неопределенность. За последние два года в США зафиксировано 52 иска об использовании данных для тренировки ИИ, тогда как в Китае – только 5. В правовой системе КНР интересы Коммунистической партии могут иметь приоритет над существующими законами. А это дает гибкость в решении юридических споров.
Также Китай агрессивнее собирает информацию за рубежом. Показательным примером здесь является компания Zhenhua Data, которая тайно составляла подробные цифровые досье на более 2 миллионов человек по всему миру, включая политиков Евросоюза. Она нарушала условия использования многочисленных платформ и европейское законодательство. Несмотря на международное давление против компании не было публично объявленных санкций и, вероятно, она до сих пор действует.
Впрочем, и США имеют свои козыри. Американские платформы – Google, YouTube, X, Facebook – занимают доминирующие доли рынка, что позволяет им собирать данные пользователей почти в каждой стране мира. Ближайшим их китайским конкурентом является TikTok, но его охват, вероятно, уже совокупных данных, которые собирают американские платформы.
"С технологической точки зрения, думаю, у США этих возможностей сейчас больше. В том числе за счет обмена данными со странами и партнерами. Потому что не очень понятно, кто готов обмениваться данными с Китаем", – подчеркнул Дмитрий Дубов.
И США, и Китай сталкиваются с общими вызовами в отношении данных. Прежде всего это проблема предвзятости. Если их наборы не являются репрезентативными, модели могут воспроизводить демографические или социальные перекосы.
Также в будущем будет расти дефицит качественных данных. Модели искусственного интеллекта развиваются настолько быстро, что индустрия приближается к сложной ситуации – когда весь доступный качественный текстовый контент интернета для тренировки может быть исчерпан. Это будет подталкивать к использованию "синтетических" данных – информации, сгенерированной самими ИИ-моделями. Однако качество синтетических данных –это отдельный вопрос.
США и Китай пытаются одновременно увеличить собственный доступ к данным и уменьшить доступ оппонента. Это создает ситуацию, где информация все меньше циркулирует свободно. Для остального мира, и для Украины, это означает необходимость балансировать, выбирая между двумя полюсами.
Кроме США и Китая, мало кто имеет полноценные возможности для развития искусственного интеллекта. Остальным игрокам не хватает по крайней мере одного из трех ключевых элементов.
Евросоюз имеет дата-центры на зеленой энергии и обязал держать на своей территории данные о гражданах ЕС, но не имеет собственных чипов. Япония производит собственные чипы и дата-центры, но ей не хватает данных из-за малого количества населения. Индия – наоборот, благодаря большому населению собирает много данных и имеет дата-центры, но опять-таки ей не хватает чипов.
На этом фоне Украина занимает свое место. У нас есть специалисты, которые могут внедрять ИИ-технологии. Украина ведет переговоры о возможности поставки передовых чипов от американских компаний. Однако в условиях дефицита электроэнергии развитие собственных дата-центров, очевидно, не является приоритетом. Но там, где возможно, есть успехи.
На днях большую языковую модель (сокращенно LLM-модель), под названием Lapa LLM v0.1.2 презентовали ученые из Украинского католического университета, Киевского политехнического института, Львовской политехники и Горно-металлургической академии в Кракове. LLM-модели являются основой создания продуктов на базе искусственного интеллекта: чат-ботов, аналитических систем, инструментов автоматизации документооборота или голосовых ассистентов.
Параллельно Минцифра и Киевстар работают над большой национальной языковой моделью, которая станет основой для работы государственных сервисов c ИИ, а также решений для сектора обороны, образования, науки и т.д. Разработка идет без бюджетных средств.
"Мы идем к тому, что мы будем третьей в мире страной по уровню внедрения ИИ в государстве. Вообще идем к агентивному управлению. Минцифра движется, чтобы давать больше сервисов и пробовать те открытые модели, которые уже существуют в партнерстве с Google, с Meta, дотреновывать их на украинских данных", – отметил Владимир Кулинич. который также является секретарем экспертно-консультационного подкомитета по регулированию искусственного интеллекта при Минцифре.
LLM-модель критически важна для национальной безопасности во многих сферах, в отличие от других ситуаций, когда Украина просто импортировала чужие разработки, не разрабатывая собственных аналогов.
Собственная LLM-модель является критически важной для национальной безопасности во многих сферах, в отличие от других ситуаций, когда Украина просто импортировала чужие разработки, не разрабатывая собственных аналогов.
"Это немного не так, как, например, с операционными системами, потому что когда мы пользуемся условным Windows, мы не передаем никакие данные и оно плюс-минус безопасно. Когда мы говорим о LLM-модели и о технологиях ИИ, здесь есть большая угроза", – сказал РБК-Украина Кулинич.
К примеру, в сфере энергетики иностранные ИИ-системы для прогнозирования нагрузок на электросеть могут собирать конфиденциальные данные об уязвимостях объектов. А это в условиях гибридной войны создает риски диверсий.
В медицине импортированные модели для диагностики могут содержать предубеждения, сформированные на данных из других регионов мира, что приводит к ошибкам в лечении или даже к утечке медицинских данных граждан.
Искусственный интеллект неуклонно становится стержнем глобального прогресса, проникая в каждую сферу человеческой жизни и определяя победителей в новой эпохе. Его роль будет только расти, преобразуя экономики, общества и даже международную политику. В то же время конкуренция за чипы, данные и энергоресурсы будет обостряться.
Для Украины и других малых игроков это не только вызов, но и окно возможностей: инвестируя в таланты, партнерства и собственные модели, мы можем не просто выживать в этой реальности, но и формировать ее для себя. Обеспечивая собственную независимость и процветание в мире, где искусственный интеллект – это уже не инструмент, а фундамент будущего.
При написании материала использовались публикации AI Report 2027, Rand Corp, JLL, комментарии Дмитрия Дубова, Оксаны Ищук и Владимира Кулинича.