Лидерство в разработке ии-моделей не гарантирует США и КНР статус главного экономического бенефициара

Изображение сгенерировано ИИ

В эре искусственного интеллекта ни одна страна не способна «победить» в одиночку. Глобальная экономика слишком взаимосвязана, а цепочки поставок ИИ — от редких металлов и гелия до литографов, энергии и дата-центров — слишком сложны. Как отметили исследователи Центра геоэкономики им. Гринберга при Совете по международным отношениям, геополитическая сила в эпоху ИИ определяется комплексом факторов: от структуры рынка труда и доступности электроэнергии до контроля над узкими технологическими и сырьевыми нишами. Экономический успех будет определяться не только технологическим превосходством, но и умением государств выстраивать устойчивые коалиции, балансировать риски на рынке труда и справляться с уязвимостью ключевых инфраструктурных узлов.

Гонка за лидерство в сфере искусственного интеллекта часто сводится к противостоянию США и Китая, однако ключевую роль играют и другие страны — а конечный успех зависит от множества факторов. В работе Ребекки Паттерсон, эксперта и старшего научного сотрудника Совета по международным отношениям (Council on Foreign Relations, CFR) «Геополитика ИИ: Сила, конфликт и будущее мирового порядка» развенчивается упрощённое представление о гонке ИИ как о биполярной дуэли двух держав и доказывается, что ключом к геоэкономическому могуществу в XXI веке становится не только владение технологией, но и эффективное управление связанными с ней глобальными цепочками поставок и социальными рисками.

В последние годы геополитическое влияние стран всё сильнее зависит от их экономических ресурсов, а с развитием искусственного интеллекта именно способность ставить ИИ на службу своей экономике станет определяющим фактором нового мирового баланса сил. Существенные геоэкономические рычаги сохранят и те государства, которые не покажут рекордного роста ВВП, но удержат контроль над критически важными ресурсами, необходимыми для функционирования ИИ.

Лидерство в разработке ИИ: от чипов и воды до общественного восприятия

Хотя принято считать, что страны-лидеры в разработке ИИ обладают безусловным преимуществом в коммерциализации инноваций и росте экономики, реализация этого потенциала зависит от комплекса глубоких предпосылок, первой из которых являются кадры. В борьбе за научные таланты традиционное превосходство США перестаёт быть гарантированным: Китай стремительно сокращает отставание, уже превосходя США и ЕС по доле публикаций в ведущих журналах (более 35 %), удерживая около 70 % мировых патентов в сфере ИИ и концентрируя у себя 37 % топовых исследователей (против 32 % у США), что при сохранении трендов позволит ему к 2028 году опередить Штаты по числу ведущих специалистов вдвое.

Несмотря на то что США сегодня абсолютный лидер по объёму частных инвестиций в ИИ — более $109 млрд в 2024 году, что в 12 раз превосходит показатели Китая, — этот финансовый разрыв сглаживается масштабной поддержкой Пекина: за последнее десятилетие китайское правительство направило около $900 млрд в критические технологии, а в рамках нового пятилетнего плана и курса на самодостаточность планирует лишь наращивать государственные вложения для компенсации демографического спада через рост производительности труда.

Развитие ИИ опирается на уязвимую материальную базу и цифровую инфраструктуру, где США и Китай зависят от ресурсов друг друга: пока Nvidia удерживает лидерство на рынке передовых чипов, Китай контролирует поставки критически важного сырья для их производства, из-за чего обе страны активно используют эти узкие места в геополитическом противостоянии. В то же время стремительное расширение дата-центров упирается в дефицит земли, воды и электроэнергии — общемировое потребление энергии серверами к 2030 году вырастет более чем вдвое, и в этой гонке преимущество переходит к Китаю, который уже генерирует вдвое больше электроэнергии, чем США, активно наращивая мощности за счёт возобновляемых источников.

Разработка и внедрение ИИ идут быстрее там, где технологии получают поддержку властей и общества. В Китае государство активно популяризирует ИИ через выставки и турниры роботов, формируя высокий уровень доверия населения. Напротив, в США рост стоимости жизни, риски кибератак, страх потери работы и экологические проблемы заставляют штаты сдерживать строительство дата-центров, из-за чего IT-компании ищут зарубежные площадки. Эти же опасения вынуждают разработчиков замедлять релизы для проверок безопасности, как это произошло с моделью Mythos от Anthropic, предоставленной сначала узкому кругу экспертов из-за рисков использования в кибератаках.

Опрос Ipsos показал, что жители развивающихся стран смотрят на ИИ с большим оптимизмом, видя в нём шанс для экономического рывка, тогда как в развитых странах преобладает скептицизм из-за высокой доли офисных сотрудников, рискующих подпасть под автоматизацию. Осторожность американцев сохраняется даже несмотря на то, что благодаря ралли технологических акций чистые активы домохозяйств США выросли на 70 % с момента запуска ChatGPT до третьего квартала 2025 года. Настороженность в развитых странах также усиливается глубоким пониманием рисков уязвимости «интернета вещей» перед киберугрозами и опасениями за этику и критическое мышление.

Осмысление внедрения ИИ

Внедрение ИИ относительно автономно от процесса разработки: страна без фундаментальной науки, но с качественным интернетом, доступной энергией, гибким бизнесом и поддержкой государства может продемонстрировать стремительный рост производительности. Согласно отчёту Microsoft (AI Diffusion Report), во второй половине 2025 года средний мировой уровень регулярного использования генеративного ИИ составил 16,3 % (против 15,1 % в первой половине). Возглавили этот рейтинг ОАЭ и Сингапур, активные инвестиции которых в инфраструктуру и обучение опередили США, занявшие лишь 24-е место.

Несмотря на существующий разрыв, где богатые страны пока опережают бедные по уровню внедрения, опыт ОАЭ и Сингапура доказывает, что государственная политика и фокус бизнеса способны ускорить распространение технологий. Однако решающее значение имеет не только охват, но и характер применения ИИ — дополняет ли он человека, повышая производительность, или просто замещает сотрудников ради сокращения расходов, а также насколько быстро возникают новые рабочие места взамен упразднённых.

Из-за этой неопределённости оценки макроэкономического эффекта остаются сдержанными. Экономист MIT Дарон Аджемоглу подсчитал, что текущие темпы внедрения ИИ принесут экономике США скромный прирост совокупной факторной производительности — не более 0,66 % за десять лет. Эксперты и лидеры рынка, включая главу BlackRock Ларри Финка, сходятся во мнении, что единого консенсуса о будущем рынка труда и влиянии ИИ на офисные позиции начального уровня пока нет.

Оптимистичный сценарий предполагает, что ИИ станет помощником человека: аналитики Anthropic в конце 2025 года оценили потенциал роста производительности труда в США в дополнительные 1,8 % ежегодно в течение десятилетия. Однако внедрение требует огромных инвестиций и перестройки процессов. Опрос ЕЦБ среди 5000 европейских компаний показал, что 27 % респондентов вообще не используют ИИ, а активно применяют его лишь 7 %, при этом главный барьер — нехватка кадров. Всплеск производительности пока остаётся надеждой: экс-председатель ФРС Джером Пауэлл в марте 2026 года отметил, что реального влияния генеративного ИИ на макроэкономическую статистику до сих пор не зафиксировано.

Второй сценарий связан с автоматизацией и урезанием издержек. Хотя CEO Anthropic Дарио Амодеи спрогнозировал уничтожение до половины офисных вакансий начального уровня за 4-5 лет и рост безработицы до 10-20 %, статистика ФРБ Далласа показывает пока лишь точечные сокращения: при общем росте занятости в США на 2,5 % с момента выхода ChatGPT, штат компаний в сфере проектирования компьютерных систем просел на 5 %, а в 10 % наиболее уязвимых секторов — на 1 %. В случае ускорения автоматизации жестче всего пострадает гибкий рынок США, тогда как Европа с её соцзащитой избежит резких шоков, но может замедлиться в росте.

Ключевым фактором преодоления рисков станет гибкость и способность государств финансировать программы переобучения кадров в условиях дефицита бюджетов, а также то, куда компании направят сэкономленные средства. Если ресурсы пойдут на выкуп акций, а не на создание новых отраслей, это усугубит социальное неравенство (K-образную экономику). При этом в демократических странах масштабные увольнения способны вызвать социальный протест и привести к введению жёстких регуляторных барьеров, которые затормозят интеграцию технологий.

Третий путь — это создание принципиально новых продуктов и отраслей, эпицентром которых остаются страны с сильной наукой и доступом к капиталу. Ярким примером служит медицина: алгоритм AlphaFold от Google DeepMind, за который в 2024 году вручили Нобелевскую премию по химии, сократил время поиска новых лекарств с лет до дней. Именно появление подобных прорывных инноваций способно сгенерировать колоссальную экономическую ценность и полностью компенсировать издержки от автоматизации традиционных секторов.

Геоэкономическая шахматная доска ИИ

История показывает, что технологический прогресс укрепляет экономику и конвертируется в геополитическое влияние, поэтому страны, наиболее эффективно освоившие ИИ, будут задавать тон в мировой политике на годы вперёд. При этом победителями в этой гонке станут не только лидеры разработки или внедрения, но и государства, способные управлять сложнейшими мировыми цепочками поставок: критическое преимущество могут получить ситуативные игроки с монополией на отдельные незаменимые компоненты или сырьё, тогда как разработчики передовых моделей рискуют проиграть при утрате доступа к материальной базе. США и Китай стоят обособленно как два главных полюса разработки ИИ. У обоих есть кадры, капитал, инфраструктура и поддержка властей. Но обе державы сталкиваются с серьёзными вызовами.

США лидируют в создании передовых моделей, проектировании чипов и контроле облачной инфраструктуры, создавая мощный сетевой эффект. Однако у Штатов есть уязвимости: тотальная зависимость от Китая в сфере редкоземельных металлов, растущие опасения общества с призывами к жёсткому регулированию, а также дефицит строительных кадров и электроэнергии для дата-центров.

В свою очередь, Китай опирается на сильную научную базу, армию инженеров, поддержку государства и изобилие энергии, но сталкивается с дефицитом доступа к передовым чипам для обучения масштабных моделей.

Специфика внедрения ИИ в двух странах существенно различается. В Китае процесс направляется государством: Пекин стремится к тотальной цифровизации для роста производительности и удвоения ВВП на душу населения к 2035 году в условиях демографического спада, реализовывая долгосрочные стратегии без оглядки на электоральные циклы. В США внедрение движется частным бизнесом, где фокус на сокращении издержек рискует вызвать социальный протест и заставить политиков ввести ограничение на технологии.

Глобальный успех обеих держав зависит от экспорта их стандартов: США продвигают закрытые коммерческие платформы, а Китай — модели с открытым исходным кодом. По данным RAND Corporation (январь 2026 года), проанализировавшей трафик в 135 странах с апреля 2024 по май 2025 года, США удерживали 93 % посещений LLM-платформ. Однако выход китайской модели DeepSeek-R1 в начале 2025 года за два месяца поднял долю КНР до 13 %, показав подвижность рынка. При этом наблюдается геополитический раскол: китайские платформы наиболее популярны в России, на Ближнем Востоке, в Африке и Южной Америке, а протекционистская политика США побуждает европейские страны вроде Франции (начало 2026 года) отказываться от софта Microsoft ради технологического суверенитета.

Бенефициары узких мест

Китай — не единственная страна, обладающая колоссальным геополитическим рычагом благодаря контролю над элементами цепочки поставок. Несколько стран, не создавая супермоделей, занимают незаменимые ниши в цепочке поставок ИИ, удерживая критические «узкие места»:

• Тайвань: Компания TSMC производит большинство передовых полупроводников, выступающих «кремниевым щитом» острова. Даже с учётом крупнейших в истории США прямых иностранных инвестиций TSMC в $165 млрд на фабрики в Аризоне, доля США в производстве передовых чипов к 2032 году не превысит 28 %.
• Нидерланды и Япония: Нидерландская ASML — единственный в мире производитель EUV-литографов для печати микросхем, а Япония контролирует около 90 % мирового рынка фторированных полиимидов и фоторезистов, необходимых для производства полупроводников.
• Ближний Восток: Саудовская Аравия, ОАЭ, Катар и Оман стали ключевым хабом благодаря доступной энергии, земле и льготам (например, саудовский проект «Project Transcendence» на $100 млрд). Однако война США и Израиля с Ираном в начале 2026 года и угроза блокировки Ормузского пролива подсветили уязвимость региона, вызвав скачок цен на энергию и логистику, а также поставив под удар поставки катарского гелия, критичного для охлаждения оборудования и выпуска чипов.

Средние державы

Помимо США, Китая и стран, получающих выгоду от контроля над ключевыми узлами поставок, есть ряд государств, которые не лидируют в разработке ИИ, но всё ещё остаются в гонке с точки зрения внедрения, инноваций, своих сильных сторон и способности хотя бы частично влиять на геоэкономические процессы. Европа и Индия — два наглядных примера стран, которые, скорее всего, извлекут экономическую пользу из ИИ, а масштаб этой пользы будет зависеть от того, как именно они справятся с текущими вызовами.

Европа стремится стать «умным ведомым» (smart second mover), планируя извлечь экономическую выгоду не из разработки передовых моделей, а из внедрения ИИ в промышленную автоматизацию, здравоохранение и робототехнику, где благодаря жёсткому трудовому праву технологии скорее дополнят работников, чем приведут к массовым увольнениям. Регион рассчитывает формировать глобальные стандарты регулирования, опираясь на научную базу и привлекательность своего рынка, хотя внутри ЕС сохраняется сильный разрыв — от Нидерландов с ключевой компанией ASML до Румынии, отстающей по уровню использования ИИ от Дании в восемь раз.

Индия выступает быстрым последователем (fast follower) с колоссальным потенциалом благодаря пулу специалистов, гигантским массивам данных и единой цифровой инфраструктуре India Stack, охватывающей платежи, идентификацию и кредитование. Однако экономический эффект сдерживается дефицитом дата-центров, нехваткой электроэнергетических мощностей и необходимостью лавировать между США и Китаем, каждый из которых будет давить на Нью-Дели ради продвижения собственных платформ.

Глобальный разрыв

Стремительное развитие ИИ рискует существенно углубить экономический и цифровой водораздел между государствами. По данным Всемирного банка (2025 год), на богатые страны с 17 % населения Земли приходится 87 % знаковых моделей ИИ, 86 % стартапов, 91 % венчурных инвестиций и 77 % мощностей дата-центров, в то время как бедные государства удерживают менее 0,1 % вычислительной инфраструктуры. Для сокращения этого колоссального разрыва развивающимся экономикам предстоит одновременно решать базовые задачи (доступ к интернету, энергосети, цифровая грамотность) и параллельно внедрять локальные «малые ИИ-инструменты» (small AI) для медицины и малого бизнеса.

В перспективе освоение доступных решений может позволить ряду развивающихся стран совершить технологический прыжок в обход традиционных этапов развития. Ускорит ли этот процесс помощь мировых держав, использующих ИИ для укрепления геополитической мягкой силы, пока остаётся открытым вопросом. Однако даже без прямого содействия глобальное ускорение мировой экономики, вызванное ростом производительности и инновациями в странах-лидерах, создаст косвенные позитивные эффекты для развивающихся рынков.

ИИ и будущее геоэкономического могущества

Экономический рост — лишь один из векторов, через которые ИИ будет влиять на глобальную динамику сил в ближайшие годы, но вектор критически важный. Боле сильная экономика, подпитываемая локальными финансовыми рынками, даёт государствам больше ресурсов и геоэкономических рычагов для достижения своих политических целей, отметили исследователи.

Текущая эра ИИ похожа на прошлые эпохи технологических прорывов: экономическими победителями могут стать как технологические лидеры, так и быстрые последователи, снимающие сливки за счёт массового внедрения и инноваций. Как и прежде, то, как именно развёртывается ИИ и в какую институциональную среду он попадает, определяет распределение благ внутри общества. Будет ли богатство, созданное ИИ, распределяться широкими слоями населения — или аккумулируется в руках узкой группы компаний-разработчиков?

В то же время эпоха ИИ кардинально отличается от прошлого: ни одна страна не способна победить в этой экономической гонке в одиночку. Глобальные экономики слишком тесно переплетены, а цепочки поставок слишком сложны, чтобы даже США или Китай могли преуспеть без кооперации с другими. Целый ряд стран получит непропорционально сильные рычаги влияния на мировой арене исключительно благодаря контролю над узкими нишами в цепочках поставок ИИ. Иными словами, строительство коалиций остаётся обязательным условием для получения экономической выгоды и укрепления своих позиций в мире.

Сегодня невозможно с точностью спрогнозировать, насколько быстро и глубоко ИИ трансформирует мировую экономику в ближайшие годы — картина меняется слишком стремительно. Однако мы можем и должны понимать, какие именно базовые элементы необходимы стране для лидерства в разработке, внедрении или инновациях. Они многочисленны, сложны и взаимосвязаны. Опираясь на понимание ключевых узких мест в цепочках поставок ИИ и вызовов, стоящих перед разными регионами мира, мы можем начать осознавать, как именно ИИ перекроит экономику и глобальную геополитику в будущем.