главный баннер

Нейросеть познает Вселенную

Цена интеллекта: почему будущее ИИ определяется не алгоритмами, а инфраструктурой

Скрытая инфраструктура искусственного интеллекта: анализ нарождающегося технологического уклада

Введение

Современный этап развития искусственного интеллекта (ИИ) знаменует переход от научной дисциплины к фазе широкой промышленной реализации, формируя основы нового технологического уклада. Его потенциальное влияние на экономику и общество сравнимо с промышленными революциями прошлого (Bostrom, 2014) [1]. Этот процесс требует анализа не только технических, но и экономических, энергетических и геополитических аспектов. Как отмечает академик РАН Игорь Анатольевич Соколов, развитие ИИ все больше зависит от интеграции вычислительных систем и практических приложений (ras.ru, 2021 [2]). Экономист Карл Бенедикт Фрей подчеркивает, что доступ к технологическим ресурсам, включая вычислительные мощности и системы хранения данных, определяет темпы инноваций и их экономические последствия (Frey, 2019 [3]). По мнению философа Ника Бострома, развитие ИИ создает вызовы, сравнимые с индустриальными революциями, трансформируя производственные процессы и социальные структуры и требуя адаптации глобальных стратегий (Bostrom, 2014 [1]). Таким образом, формирование нового технологического ландшафта предполагает комплексный подход, учитывающий технические инновации и их материальное обеспечение.

От алгоритмов к вычислительным мощностям: эволюция производственной базы ИИ

Прогресс в области ИИ в значительной степени зависит от доступности масштабных вычислительных ресурсов, а не только от прорывов в алгоритмах (McKinsey Global Institute, 2018 [5]). Ключевым элементом этой трансформации стали графические процессоры (GPU), чья способность к массовому параллелизму делает их незаменимыми для задач машинного обучения (NVIDIA, 2024 [6]). Академик РАН Игорь Анатольевич Соколов акцентирует, что ИИ выходит за рамки нейронных сетей, требуя новых математических подходов и масштабных моделей (свыше 500 млрд параметров), что усиливает необходимость стратегических инвестиций в инфраструктуру для минимизации рисков (Scientific Russia, 2023 [7]). Современные дата-центры, оснащенные такими комплексами, в значительной мере ориентированы на процессы обучения сложных моделей, а не только на хранение данных (IBM, 2025 [8]).

Этот переход отражает формирование нового технологического уклада, в котором вычислительная мощность выступает стратегическим экономическим ресурсом, определяющим конкурентные преимущества стран и корпораций (McKinsey Global Institute, 2025 [9]). Следовательно, современный этап развития ИИ предполагает не только научные открытия, но и стратегические инвестиции в инфраструктуру.

Энергетический базис и вопросы устойчивого развития

Энергопотребление современных дата-центров, обслуживающих системы ИИ, достигло макроэкономических масштабов. Согласно данным Международного энергетического агентства (IEA), в 2022 году на центры обработки данных, криптовалютные сети и ИИ приходилось около 2% мирового спроса на электроэнергию (460 ТВт·ч), а к 2026 году этот показатель может удвоиться, превысив 1000 ТВт·ч (IEA, 2023 [10]). Экономист Руслан Семёнович Гринберг подчеркивает необходимость интеграции инноваций с ресурсными ограничениями, включая энергетические (Гринберг, 2019 [11]). Как отмечается в отчетах IEA, высокая энергоемкость ИИ требует переосмысления подходов к инновациям для обеспечения экологической ответственности (IEA, 2025 [12]).

Ведущие технологические корпорации реагируют на этот вызов, заключая долгосрочные соглашения о поставках возобновляемой энергии и инвестируя в перспективные энергетические технологии (IEA, 2025 [12]). Таким образом, развитие ИИ тесно связано с переходом к энергоэффективным и экологически ответственным решениям.

Геополитическая конкуренция в сфере технологического суверенитета

Конкуренция за инфраструктуру ИИ становится стратегическим фактором, влияющим на международные отношения. Концептуальная позиция академика РАН Игоря Анатольевича Соколова о значимости роли вычислительных систем в обеспечении технологической независимости находит отражение в стратегических документах ведущих держав (Scientific Russia, 2023 [13]). В России создание отечественной инфраструктуры определено как ключевой элемент технологического суверенитета (Указ Президента РФ №490, 2019 [14]). Как отмечал заместитель председателя Правительства РФ Дмитрий Чернышенко, к 2030 году 5 тысяч организаций получат льготный доступ к вычислительным мощностям для разработки ИИ (РИА Новости, 2023 [15]).

Аналогичные процессы наблюдаются за рубежом. Китай реализует государственную программу по развитию ИИ, в рамках которой создание вычислительных кластеров определено как приоритет национальной политики (mmlcgroup, 2024 [17]). В США и Европе частные инвестиции активно направляются на строительство подобных объектов: в ЕС выделено €10 млрд на 13 ИИ-центров, а США лидируют с ~70% глобальных венчурных вложений в ИИ-инфраструктуру (EU AI Act, 2024 [18]; PitchBook, 2025 [19]). Как отмечается в отчете McKinsey, доминирование в зарождающемся технологическом укладе ИИ определит глобальные экономические преимущества на десятилетия вперед (McKinsey Global Institute, 2025 [9]).

Заключение

Проведённый анализ подтверждает: развитие ИИ имеет не только алгоритмическую, но и материальную, инфраструктурную природу, потенциально сравнимую по влиянию на экономику и общество с промышленными революциями прошлого (McKinsey Global Institute, 2018 [5]). Академик РАН Игорь Анатольевич Соколов подчеркивает роль вычислительных систем в обеспечении технологической независимости, где за пользовательскими интерфейсами стоят сложные инфраструктурные комплексы (scientificrussia.ru, 2023 [7]). Этот комплекс формирует основу новой цифровой эпохи, в которой вычислительная мощность выступает стратегическим ресурсом, определяющим не только технологическое, но и геополитическое положение государств (OECD, 2024 [20]).

Экономист Руслан Семёнович Гринберг анализирует влияние инноваций на ресурсные ограничения, что подразумевает необходимость учета инфраструктурных факторов в политике развития (Гринберг, 2019 [11]). Как отмечается в анализе IMF, неравный доступ к ИИ-ресурсам усугубит разделение между технологически развитыми и отстающими странами (Georgieva, 2024 [21]; Cerutti et al., 2025 [22]). Таким образом, будущее ИИ зависит не только от научных достижений, но и от их интеграции в устойчивую материальную инфраструктуру.

Источники:

  1. Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.
  2. Соколов И. А. «Искусственный интеллект: от алгоритмов к системам управления» в журнале «Вестник Российской академии наук» 2021 ). текст статьи доступен на сайте Российской академии наук.
  3. Frey, C. B. (2019). The technology trap: Capital, labor, and power in the age of automation. Princeton University Press.
  4. Massachusetts Institute of Technology (MIT). (2024, September 25). AI system learns from many types of scientific information and runs experiments to discover new materials. MIT News. URL: https://news.mit.edu/2025/ai-system-learns-many-types-scientific-information-and-runs-experiments-discovering-new-materials-0925
  5. McKinsey Global Institute. (2018). Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases. McKinsey & Company. URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning
  6. Diamandis, P. H., & Kotler, S. (2024, October 16).(обновлено в 2024 году для актуальных разработок) Why GPUs are great for AI. NVIDIA Blog. URL: https://blogs.nvidia.com/blog/why-gpus-are-great-for-ai/
  7. Соколов, И. А. (2023). Академик РАН Игорь Соколов – об уязвимости искусственного интеллекта [Academician RAS Igor Sokolov on the vulnerabilities of artificial intelligence]. Scientific Russia (Научная Россия). URL: https://scientificrussia.ru/articles/akademik-ran-igor-sokolov-ob-uazvimosti-iskusstvennogo-intellekta
  8. IBM Corporation. (2025). What is an AI data center? IBM Think Topics. URL: https://www.ibm.com/think/topics/ai-data-center
  9. Singla, A., Sukharevsky, A., Yee, L., Chui, M., & Hall, B. (2025). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value. McKinsey Global Institute. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai (опрос проведен в июне–июле 2025).
  10. International Energy Agency (IEA). (2023). Data centres and data transmission networks. IEA. URL: https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks (последнее обновление от 11 июля 2023 года).
  11. Гринберг, Р. С. (2019). Капитализм на развилке: вызовы и альтернативы / Р. С. Гринберг. – М. : Весь Мир, 2019. – 208 с. – ISBN 978-5-7777-0772-3.
  12. International Energy Agency (IEA). (2025). Energy and AI. IEA. URL: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai (опубликовано в апреле 2025 года).
  13. Соколов, И. А. (2023). Академик РАН Игорь Соколов – об уязвимости искусственного интеллекта [Academician RAS Igor Sokolov on the vulnerabilities of artificial intelligence]. Scientific Russia (Научная Россия). URL: https://scientificrussia.ru/articles/akademik-ran-igor-sokolov-ob-uazvimosti-iskusstvennogo-intellekta (опубликовано 15 июня 2023).
  14. Президент Российской Федерации. (2019). Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (с изм. от 15.02.2024) URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731
  15. РИА Новости. (2023, 26 сентября). Чернышенко рассказал об ожидаемом эффекте от массового внедрения ИИ [Chernyshenko spoke about the expected effect from mass implementation of AI]. URL: https://ria.ru/20230926/tekhnologii-1898785948.html
  16. State Council of the People’s Republic of China. (2017). A new generation of artificial intelligence development plan (State Council Notice on the Issuance of the New Generation Artificial Intelligence Development Plan). URL: https://digichina.stanford.edu/work/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/ (полный перевод на английский от DigiChina).
  17. Ministry of Industry and Information Technology of the People’s Republic of China (MIIT). (2024). Implementation guidelines for the new generation artificial intelligence development plan. URL: mmlcgroup.com
  18. European Commission. (2024). Artificial Intelligence Act (Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence). URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
  19. PitchBook Data, Inc. (2025). Q2 2025 global AI venture report: Investment trends in AI infrastructure. URL: https://pitchbook.com/news/reports/q2-2025-emerging-tech-indicator
  20. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2024). Bridging the AI divide: Policies for an inclusive and equitable future. OECD AI Policy Observatory. URL: https://oecd.ai/en/publications/bridging-the-ai-divide.
  21. Georgieva, K. (2024, January 14). AI will transform the global economy. Let’s make sure it benefits humanity. IMF Blog. International Monetary Fund. URL: https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
  22. Cerutti, E. M., Garcia Pascual, A. I., Kido, Y., Li, L., Melina, G., Mendes Tavares, M., & Wingender, P. (2025). The global impact of AI: Mind the gap (IMF Working Paper No. 25/76). International Monetary Fund. URL: https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2025/04/11/The-Global-Impact-of-AI-Mind-the-Gap-566129

© Блог Игоря Ураева — Разбираю на атомы — чтобы мир стал понятнее.