Алексей Колоколов – Синергия интеллектов. Как внедрить ИИ в бизнес-процессы (страница 6)

Лидерство в ИИ – это не просто технологическая конкуренция, а борьба за глобальное доминирование, где ставки выше, чем в космической гонке и холодной войне ХХ века. Страны и корпорации инвестируют триллионы, чтобы захватить преимущество в сферах, определяющих будущее: от военной мощи до экономического контроля. Но цели этой гонки многогранны, и они измеряются не только в деньгах или патентах, а в векторах, которые перестраивают весь мировой порядок. Давайте разберем, в каких измерениях ведется эта борьба, и почему она напоминает вооружение, где один прорыв может перевернуть баланс сил:

1. Интеллект

2. Оружие

3. Рынок

4. Энергоэффективность

Вектор интеллекта: ANI – AGI – ASI

Главная стратегическая цель – создание искусственного интеллекта, сравнимого или превосходящего человеческий разум. В научных трудах (и фантастике) это описывают как три последовательные ступени:

- ANI (Artificial Narrow Intelligence) – то, что мы имеем сегодня: специализированные модели вроде ChatGPT. Они умеют выполнять отдельные задачи, но не обладают общим мышлением. ИИ показывает прорывы в отдельных областях, например, в кодинге, но проваливается в простых задачах, требующих здравого смысла.

- AGI (Artificial General Intelligence) – универсальный интеллект, способный рассуждать, обучаться и решать широкий спектр задач, как человек. AGI подразумевает не узкую специализацию, а универсальность и адаптацию к новым ситуациям без переобучения.

- ASI (Artificial Super Intelligence) – сверхинтеллект, который не только превосходит человека во всех сферах, но и способен самоулучшаться, создавая новые ИИ быстрее и эффективнее. ASI – это точка невозврата, где ИИ может решать глобальные проблемы вроде климатических кризисов или, напротив, решить уничтожить человечество.

Наступление AGI прогнозируют к 2040–2050 годам, а оптимисты вроде Сэма Альтмана из OpenAI обещают его создать к 2030. Но никто не хочет оказаться в этой гонке вторым.

В январе 2025 Дональд Трамп вышел с Ларри Эллисоном (Oracle), Масайоси Сон (SoftBank) и Сэмом Альтманом (OpenAI) и объявил проект Stargate: «до $500 млрд» на сеть дата-центров и «100 000+ рабочих мест» в США – крупнейший инфраструктурный ИИ-проект1 . Это политический жест и технологический сигнал: США делают ставку на опережение в «железе» и энергии, чтобы приблизить AGI.

Вектор оружия

ИИ становится инструментом военной мощи: от автономных дронов и кибератак до биотехнологий, здесь соревнуются США и Китай. Но и остальные страны хотят иметьсуверенный стек: свои модели, свои чипы, свои дата-центры, свои каналы поставок.

Китай строит доктрину «интеллектуализированной войны»: генеративные системы для обработки разведданных и дезинформации противника, поддержки решений и раннего предупреждения. А еще демонстрирует на парадах и учениях связку «ракеты–дроны–кибер» и не дает американцам расслабиться. Те, в свою очередь, инвестируют миллиарды в drone swarms («рой дронов», умные самоорганизующиеся системы БПЛА) и battlefield medicine (быстрое оказание медицинской помощи в зоне боевых действий). В целом, риски эскалации растут: один прорыв в ИИ может сдвинуть баланс, как ядерное оружие в прошлом.

На фронте кибербезопасности ИИ уже перестал быть только инструментом защиты – его начали тестировать в роли самого атакующего. В недавних исследованиях так называемые «агентные ИИ» запускались в контролируемых условиях с задачей сканировать сайты, связывать уязвимости в цепочку и писать фишинговые письма. Результаты оказались тревожными: машины, которые не спят, не отвлекаются и не сомневаются, могут долбить по цифровым защитам с настойчивостью, недоступной ни одному хакеру-человеку2 .

В отличие от традиционного вредоносного ПО, такие агенты подстраиваются в реальном времени – за секунды перебирают сотни вариантов атаки, переписывают собственный код на ходу, пока что-то не даст сбой. Эксперты по безопасности предупреждают: это уже не фантастика, а близкая реальность – ИИ-системы, действующие как автономные кибербоевые единицы, способные вывести из строя сети одним лишь промптом.

Вектор рынка

В 2025 году глобальный ИИ-рынок по разным источникам оценивается в $300 млрд, 1,8 млрд человек так или иначе используют ИИ, но монетизация отстает: всего $12 млрд в потребительском секторе3. Доходы от AI-software для корпоративных клиентов – $174 млрд. Игроки рынка соревнуются не столько за монетизацию, сколько за привлечение пользователей, ведь контроль над данными пользователей дает влияние на глобальную экономику.

OpenAI занимает первое место по выручке ($12 млрд), а сама компания оценивается примерно в $500 млрд4. У их флагманского продукта ChatGPT около 20 млн платных подписчиков, 5 млн бизнес-пользователей, которые работают через интеграцию с Microsoft Azure. Это сочетание потребительской массы и корпоративного дистрибута делает OpenAI лидером сразу в двух сегментах.

Anthropic5 – тоже американская компания, она меньше заметна массовому пользователю, но показывает феноменальный рост в корпоративном сегменте. За 2024–2025 год доход вырос с ~$1 млрд до $5 млрд. Оценка компании достигла $183 млрд, клиентская база около 300 тыс. компаний, но каждый контракт приносит существенно больше денег, чем подписка у OpenAI. Их продукт Claude встроен в Slack, Notion и AWS, и именно здесь Anthropic получает стабильные корпоративные бюджеты. Если OpenAI зарабатывает десятки долларов в месяц с каждого подписчика, то Anthropic получает сотни тысяч в год с каждого клиента.

Китайские игроки не раскрывают цифры по выручке, но их сила в масштабах внедрения.DeepSeek-R1 в начале 2025 года заявил, что обучение модели обошлось всего в $5,5 млн, вместо $100+ млн у американцев6. Экономия не только снижает цену, но и позволяет быстро тиражировать ИИ в сервисы.

Помимо DeepSeek на глобальный рынок вышли китайские ИТ-гиганты:Alibaba с линейкой Qwen, Baidu с Ernie Bot, Tencent с WeChat-экосистемой. У них нет публичных данных по выручке именно от ИИ, но есть сотни миллионов пользователей, которые ежедневно взаимодействуют с ботами, голосовыми ассистентами, рекомендательными системами.

Mistral AI– европейский ответ глобальной гонке7. Их масштабы скромнее: выручка менее $1 млрд, а стоимость компании порядка $6 млрд. Но ставка другая: суверенный стек, открытые модели и локальные дата-центры. Для Европы это вопрос не только бизнеса, но и политики: собственные стандарты, контроль над данными и независимость от США и Китая.

В России основная выручка от ИИ сосредоточена у пяти компаний: Яндекс, Сбер, VK, Т-Технологии и «Лаборатория Касперского». Открытых коммерческих данных нет, и в целом тренд понятен: модель «локального доминирования», а не глобальной экспансии.

А вот топ-10 компаний в сфере ИИ, которые можно рассматривать как «стартапы».

Вектор энергоэффективности

ИИ – это не только модели, это мегаватты. Рост потребления электроэнергии дата-центрами ускоряется, к 2030 году в США прогнозируют, что 10% электричества будет уходить на ИИ, перегружая электросети и вызывая риски отключений.

Когда Илон Маск объявил о запуске суперкомпьютера Colossus 8 , многие восприняли это как очередной громкий пиар. Но проект собрали в рекордные сроки – 122 дня от первых поставок оборудования до запуска. Обучение ИИ-моделей создает нагрузку, которая пульсирует – миллисекундные всплески потребления могут «порвать» городскую сеть. Чтобы сгладить эти пики, рядом поставили Tesla Megapack: аккумуляторные буферы, которые держат энергию наготове и выравнивают нагрузку. Дополнительно был подключен автономный источник – газовые турбины, чтобы центр не зависел от колебаний общей энергосистемы.

Китайская модель DeepSeek выделяется своей независимостью и энергоэффективностью: она обучена с использованием в 10 раз меньшего количества аппаратных ресурсов, обходя экспортные ограничения на чипы, что делает ее доступной без гигантских дата-центров.

Его эффективность основана на оптимизированных алгоритмах обучения, которые позволяют достигать высоких результатов с меньшим количеством вычислительных ресурсов9 . Это достигается за счет «умного» отбора данных, минимизирующих ненужные вычисления. Однако, если добавить сложные цепочки рассуждений (chain of thought), эффективность падает.

Вывод

Как и в ядерно-ракетной гонке прошлого века, здесь нет второго места. США пытаются вырваться вперёд за счёт инфраструктуры и капитала, Китай – за счет массового внедрения и государственной интеграции, Европа – через суверенность и стандарты, Россия – через локальное доминирование и интеграцию со странами БРИКС. Каждый идёт своим путём, но все они движутся в одном направлении – к точке, где интеллект перестанет быть только человеческим ресурсом.

Баланс сил может сместиться внезапно: один успешный прорыв в алгоритмах, одно поколение чипов или одна стратегическая ошибка – и вся расстановка сил изменится.

Нейросотрудники: а можно всех посмотреть?

Давайте представим нейросети не как абстрактные технологии, а как сотрудников офиса. И посмотрим, какие роли они могли бы занять в вашей команде. У каждого свой характер, привычки, сильные и слабые стороны. Кто-то окажется блестящим дизайнером, кто-то – дотошным аналитиком, а кто-то будет рассказывать истории вместо точного результата. постоянно философствовать о правилах и этике.