Новый отчет Boston Consulting Group объясняет, почему для превращения искусственного интеллекта в конкурентное преимущество и создания реальной экономической ценности необходимо преодолеть иллюзию технологического суверенитета. Настоящий вызов для национальных систем заключается не столько в контроле над всей производственной цепочкой (что часто невозможно), сколько в построении стратегии, основанной на устойчивости, способной обеспечить предприятиям и учреждениям безопасный, надежный и масштабируемый доступ к передовым технологиям, способствуя их глубокой интеграции в реальную экономику.
Необходимо преодолеть иллюзию технологического суверенитета в области ИИ и вместо этого сосредоточиться на устойчивости, понимаемой как способность предоставить предприятиям и учреждениям условия для надежного, безопасного и масштабируемого использования ИИ.
Таково основное послание отчета Boston Consulting Group (BCG) «Для большинства стран суверенитет в ИИ — иллюзия. Реальна лишь устойчивость», который анализирует политику в области ИИ, принятую более чем в 30 странах, включая развитые, развивающиеся экономики и малые государства.
Отчет предполагает, что экономическая ценность и конкурентные преимущества могут быть созданы только путем смещения акцента с контроля над ИИ на его использование.
По оценкам, эффективная интеграция этих технологий может принести до 4% мирового ВВП в следующем десятилетии, что составляет около 4,7 триллиона долларов, при условии, что приоритет будет отдан распространению в реальной экономике, а не попыткам воспроизвести каждый компонент производственной цепочки внутри страны.
Масштабный разрыв: почему «делать все самому» рискованно
Попытка добиться технологического суверенитета, основанного на самодостаточности «стека» – то есть прямого контроля над каждым уровнем, от полупроводников до языковых моделей и приложений – сталкивается со структурным барьером масштаба и ресурсов.
Исследование BCG подчеркивает, что скорость развития ИИ требует инвестиций и вычислительных мощностей, которые со временем могут поддерживать лишь немногие сверхдержавы или крупные технологические компании.
Ярким примером является доступность аппаратного обеспечения: программа IndiaAI, хотя и является одной из самых амбициозных государственных инициатив в мире, нацелена на оснащение 62 000 графических процессоров для поддержки всей национальной экосистемы.
Однако эта цифра ничтожна по сравнению с динамикой частного рынка, где один оператор, такой как Microsoft, закупил около 485 000 единиц всего за один год.
Помимо финансового неравенства, стратегия сосредоточения исключительно на внутреннем производстве подвергает страны высокому риску быстрого устаревания.
Нынешняя парадигма ИИ, сильно зависящая от интенсивных вычислений и крупномасштабных моделей, может быть преодолена новыми архитектурами программного обеспечения или аппаратными инновациями в краткосрочной перспективе.
Инвестирование миллиардов в жесткую инфраструктуру, основанную на сегодняшних технологиях, рискует превратиться в ловушку невозвратных затрат, оставляя национальные системы с устаревшими активами, в то время как глобальные инновации развиваются в других направлениях.
Таким образом, для большинства экономик суверенитет, понимаемый как технологическая автаркия, рискует обернуться дорогостоящей изоляцией, а не реальной независимостью, ограничивая способность адаптироваться к быстрым изменениям в секторе.
Европа и Италия как модели устойчивости
В этом сценарии глобальных взаимозависимостей Европа становится стратегическим полюсом притяжения для развития ИИ, преодолевая логику изоляции в пользу совместной устойчивости.
В период с 2024 по 2025 год континент получил более 120 миллиардов долларов международных инвестиций в сектор, что подтверждает, что способность привлекать внешний капитал и технологии является ключевым рычагом для местного роста.
Вместо того чтобы стремиться к прямой конкуренции с глобальными гиперскейлерами в области массового производства, европейская модель сосредоточена на создании общей инфраструктуры, которая предлагает реальные и безопасные вычислительные мощности исследовательским центрам и МСП.
Италия является образцовым примером такого подхода благодаря программе EuroHPC и работе суперкомпьютеров, таких как Leonardo. Эти ресурсы позволяют местным предприятиям обучать модели и управлять сложными рабочими нагрузками, сохраняя суверенитет над данными и процессами, при этом не обязательно владея всей базовой аппаратной инфраструктурой.
Таким образом, наиболее дальновидные страны переходят от жесткого и проприетарного управления технологическим «стеком» к стратегии, основанной на диверсификации поставщиков и целенаправленном партнерстве.
Четыре рычага для перехода от стратегии суверенитета в ИИ к стратегии устойчивости
Как показано в исследовании, переход к устойчивой модели основывается на четырех стратегических столпах, которые не только помогают управлять ИИ, но и необходимы для получения преимуществ в производительности, которые в противном случае оставались бы исключительной прерогативой разработчиков технологий.
Первый драйвер касается инфраструктуры, где цель состоит не в производстве компонентов, а в обеспечении того, чтобы конфиденциальные рабочие нагрузки могли выполняться локально с предсказуемыми затратами и высокими стандартами безопасности.
Появление все более взаимосвязанной экосистемы обусловлено ускорением потоков международных инвестиций: в период с 2016 по 2025 год прямые иностранные инвестиции в ИИ выросли примерно в 200 раз, а количество ежегодных проектов увеличилось примерно в 20 раз.
Пример Индии демонстрирует, как целенаправленная политика, такая как требование локализации данных, может создать сильный внутренний спрос и привлечь крупномасштабный частный капитал. В период с 2018 по 2025 год мощность центров обработки данных в стране росла примерно на 66% быстрее, чем в среднем по миру, и, по оценкам, может превысить 8 ГВт к 2030 году, поддерживаемая массивными инвестициями крупных технологических и промышленных игроков.
(Изображение демонстрирует рост инвестиций и влияния ИИ в различных секторах.)
Второй фундаментальный драйвер – это построение доверия через ценности: определение четких стандартов и моделей, отражающих местный язык и культурный контекст, имеет решающее значение для принятия технологии. Ярким примером этой стратегии является Сингапур с инициативой AI Verify, которая предоставляет основу для тестирования объективности и безопасности систем.
Третий рычаг сосредоточен на стимулировании спроса через политику внедрения (adoption pull), что имеет решающее значение для передачи прироста эффективности в реальную экономику. Например, Бразилия направляет около 65% своего бюджета на ИИ на инновации в бизнесе, в то время как Южная Корея ввела систему ваучеров на сумму до 140 000 долларов для облегчения доступа МСП к этим технологиям.
Четвертый столп заключается в стратегических партнерствах и диверсификации. Поскольку ни одна страна не может полностью устранить взаимозависимости в цепочке поставок, задача состоит в том, чтобы превратить их в осознанный выбор.
Это направление, выбранное Японией, которая строит инвестиционные сети в странах-партнерах для обеспечения доступа к критически важным узлам, таким как полупроводники и инфраструктура данных, или Испанией, которая через соглашения с такими игроками, как IBM, интегрирует глобальные возможности и локальный контроль над данными.