"Если через год пузырь лопнет": место РФ в гонке инфраструктур и внедрении ИИ

РФ к 2030 году по мощности ЦОД может вырасти до 2,5 ГВт против 50 ГВт в США

Вокруг ИИ–индустрии надувается пузырь, но технологии продолжают стремительно развиваться. Сможет ли Россия дойти до финиша в этой гонке технологий?

В ночь на 18 ноября стартап xAI Илона Маска выпустил свою новую ИИ–модель Grok 4.1. Нейросеть сразу же возглавила рейтинг LMArena, составляющийся на основе слепого голосования пользователей.

Но Grok не продержался в лидерах даже суток — через 18 часов Google представил свою флагманскую модель Gemini 3 Pro. Она затмила и бота Маска, и всех остальных конкурентов. Как по оценкам пользователей на "Арене", так и по цифрам в бенчмарках на кодинг, общие знания, абстрактное мышление и почти во всех остальных областях.

Вот настолько быстро сейчас развивается искусственный интеллект.

Из кармана в карман

Если пользователь в первую очередь видит на глазах растущее качество ИИ–картинок и видео, "умнеющих" помощников, то аналитики и сами игроки рынка отмечают стремительный перегрев рынка в целом.

Корпорация Nvidia — фактический монополист на рынке "железа" для тренировки нейросетей. Видеокарты компании составляют от 70 до 95% всего оборудования дата–центров для ИИ.

Статус "продавца лопат в золотую лихорадку" привёл буквально к экспоненциальному росту капитализации Nvidia. В ноябре 2022–го корпорация стоила порядка $400 млрд, уже летом 2023–го она преодолела порог в $1 трлн. В конце июля 2025–го Nvidia стала первой публичной компанией с капитализацией $4 трлн, а всего через 3 месяца её стоимость достигла планки $5 трлн.

За III квартал 2026–го финансового года (почти на 11 месяцев опережает календарный) Nvidia получила $57 млрд выручки и надеется увеличить это значение до $65 млрд в следующем квартале. Почти 90% этой суммы принесло направление дата–центров.

Для сравнения: за весь 2022–й финансовый год доход Nvidia составил $26,9 млрд, из которых геймерское направление принесло $12,46 млрд, дата–центры — "всего" $10,61 млрд.

Однако "спекулятивный пузырь" надувает не растущая капитализация Nvidia, а круговые сделки её крупнейших партнёров. Самый показательный пример — триумвират Nvidia, OpenAI и Oracle.

Nvidia инвестирует в OpenAI, главный ИИ–стартап разработчика ChatGPT, $100 млрд. OpenAI заключает с одним из крупнейших держателей облачных вычислительных мощностей Oracle соглашение на $300 млрд для использования дата–центров для обучения своих ИИ–моделей.

Общий портфель заказов Oracle, по данным последней отчётности, за год вырос в 4,6 раза — до рекордных $455 млрд. После раскрытия акции Oracle скакнули почти на 40%, ненадолго сделав основателя компании Ларри Эллисона богатейшим человеком в мире. Доходы Oracle от облачных вычислений, по прогнозам компании, вырастут с $18 млрд в 2026–м до $144 млрд к 2030 году.

Но "облачные мощности" с неба не падают — в этих дата–центрах стоят GPU Nvidia. Только одна из сделок между компаниями предполагает, что Oracle для своих дата–центров закупит чипов на $40 млрд — круг замкнулся.

Аналогичные закольцованные отношения связывают всю индустрию. Похожий круговорот инвестиций просматривается в сделках OpenAI, Nvidia и облачного провайдера CoreWeave. Также Nvidia инвестирует в стартап xAI Илона Маска, который несёт эти деньги обратно Nvidia в обмен на видеокарты, AMD заключает партнёрство с OpenAI, Amazon — с Anthropic. Часто, особенно в случае со стартапами, средства заёмные.

К 2030 году корпорациям для финансирования вычислительных мощностей, которые покроют прогнозируемый спрос на ИИ–сервисы, понадобится доход в $2 трлн, полагают аналитики Bain & Co. Однако, по их же подсчётам, выручка в секторе составит лишь порядка $1,2 трлн.

"Если через год пузырь лопнет, именно эти сделки станут первыми следами катастрофы", — предупреждает аналитик Morningstar Брайан Колелло.

Эксперты из Гарвардской школы Кеннеди прямо говорят о «тревожном сходстве» с пузырём доткомов. Во время "бума доткомов" конца 1990–х круговые сделки часто строились вокруг рекламы и кросс–продаж между стартапами, когда компании покупали услуги друг друга, чтобы раздуть видимый рост, говорит старший научный сотрудник Гарвардской школы Кеннеди Паулу Карвау. "У сегодняшних ИИ–компаний есть реальные продукты и клиенты, но их расходы всё ещё опережают монетизацию", — предупреждает он.

Но сравнение с доткомами не совсем корректно, потому что уже сейчас спрос на ИИ–технологии и на мощности — реальный и продолжает расти, указывает CEO Nvidia Дженсен Хуанг.

"В этот раз всё по–другому, потому что во времена доткомов большая часть оптоволокна под землёй лежала без дела. Но на этот раз все графические процессоры в облаке используются, поэтому спрос очень и очень высок", — говорит он.

Фото: Shutterstock

Основатель Amazon Джефф Безос признаёт существование ИИ–пузыря, однако не финансового, а промышленного. Он отсылается к биотехпузырю 1990–х — рынок оказался перегрет и многие компании обанкротились, при этом разработанные на пике ажиотажа и инвестиций лекарства остались. Например, противоопухолевый препарат ритуксимаб или быстродействующий инсулин хумалог.

"Это может быть даже хорошо, потому что, когда пыль уляжется и станет ясно, кто окажется в выигрыше, общество выиграет от этих инвесторов, — говорит Безос. — То же самое произойдёт и здесь. Это правда: преимущества ИИ для общества будут колоссальными".

В похожем тоне высказывается и глава OpenAI Сэм Альтман. "Находимся ли мы в той фазе, когда инвесторы в целом чрезмерно воодушевлены ИИ? Моё мнение — да. Является ли ИИ самым важным событием за долгое время? Моё мнение — тоже да", — цитирует Альтмана The Verge.

Российский ИИ — капля в море

Единственный конкурент США по масштабам вложений в индустрию — Китай, но даже он отстаёт.

Совокупные инвестиции КНР в ИИ за 2025–й оценивают в $125 млрд. Причём на венчурный капитал приходится только $40 млрд. Основная доля — госинвестиции, $48 млрд. На корпоративный R&D приходится ещё $36 млрд. Для сравнения: только венчурные инвестиции в США в ИИ за этот год уже превысили $192 млрд, по данным PitchBook.

По подсчётам Центра стратегии цифровых продуктов МТС, общие инвестиции в российский ИИ–рынок в 2025 году составили $357 млн. Очевидно, что это несоизмеримо меньше вложений США и Китая. Наглядно осознать насколько, можно на примере корпорации Meta*.

После провального релиза четвёртого поколения своей линейки текстовых моделей Llama CEO Meta* Марк Цукерберг объявил о создании нового подразделения — Superintelligence Lab. Оно, как следует из названия, займётся созданием суперинтеллекта, который должен превзойти человеческие возможности.

Возглавил лабораторию 28–летний Александр Ван, сооснователь стартапа Scale AI, который занимается разметкой данных для ИИ. Meta* выкупила 49% его компании за $14,3 млрд.

В свой новый проект Meta* начала переманивать десятки специалистов из OpenAI, Google, Anthropic и других компаний. Марк Цукерберг лично писал кандида там и встречался с ними. Например, 24–летнему ИИ–исследователю Мэтту Дейтеке Цукерберг предложил зарплату $250 млн в течение 4 лет — и он даже не "начальник отдела", а один из многих сотрудников подразделения.

Всего в ходе этой агрессивной кампании Meta* переманила около 40 специалистов. Не всем предлагали сотни миллионов, но почти всем — десятки. При этом, например, в OpenAI многие, кому Цукерберг предложил ставки от $100 млн в год, отказались и предпочли остаться развивать ChatGPT под руководством Сэма Альтмана.

Иными словами, всех российских инвестиций в ИИ едва бы хватило, чтобы нанять двух топовых специалистов.

Но настолько ли всё плохо?

Не совсем. Да, Россия на несколько порядков отстаёт по объёмам инвестиций от фаворитов ИИ–гонки в лице США и Китая. Тем не менее РФ — одна из немногих стран, имеющих собственные LLM, более–менее сопоставимые с мировыми.

Других компаний, обучающих собственные конкурентные оригинальные модели, за пределами США и Китая всего несколько.

Самый многообещающий проект, пожалуй, — французский "единорог" Mistral AI. В Южной Корее LG разрабатывает модели Exaone, в Канаде стартап Cohere создаёт нейросети для корпоративного сектора. Японская компания Sakana AI изначально фокусировалась на разработке "ИИ–учёных", но сейчас тоже собирается выпустить свою японоязычную модель.

В России же целых два игрока — "Сбер" с GigaChat и "Яндекс" с "Алисой", под бренд которой перешли языковые модели YandexGPT, генераторы картинок YandexArt и другие проекты компании.

Но даже здесь всё не совсем однозначно. Сам "Сбер", рассказывая на одной из конференций об ИИ–проектах в России и в мире, указал, что в РФ есть только одна ИИ–модель собственной разработки, имея в виду себя. Это явный укор конкурентам из "Яндекса".

Дело в том, что первые четыре поколения YandexGPT были собственными моделями компании, полностью от и до. Но при обучении YandexGPT 5 "Яндекс" использовал веса китайской модели Qwen–2.5–32B–base. Команда объясняет, что не просто дообучила китайскую нейросеть (чем, по сути, занимаются Т–банк или "Авито"), а взяла за основу открытую модель, поверх проведя глубокую тренировку на собственных данных.

На практике это напоминает ситуацию с российским автопромом. Пойдя на этот шаг ради оптимизации, "Яндекс" превратился в АвтоВАЗ, который с 2012 года выпускал вполне себе отечественные, локализованные "Лады" на платформе французского Renault.

В случае с "Яндексом" это ещё не простое "переклеивание шильдиков", но и о "суверенном ИИ" в полном смысле говорить уже не приходится.

"Сбер" тем временем идёт дальше. Компания действительно так или иначе обучает свои модели полностью с нуля. Первые два поколения GigaChat были закрытыми, проприетарными моделями. А веса третьей итерации компания выложила в open source под свободной лицензией MIT, разрешающей в том числе коммерческое пользование.

Так "Сбер" вливается в ещё один ИИ–тренд 2025–го — открытость. Все ведущие китайские лаборатории — разработчики Qwen из Alibaba, Kimi, DeepSeek и даже Baidu — выкладывают свои модели в открытый доступ. Надо отметить, что это не open source в строгом понимании (выкладываются именно готовые модели, но без обучающих данных и других исходников). Тем не менее возможность подстраивать модели под себя, запускать их на собственных мощностях без посредников делает китайские нейросети привлекательными для бизнеса, в том числе американского.

Так, по словам партнёра a16z Мартина Касадо, около 20–30% ИИ–стартапов используют в основе открытые решения, из них около 80% — именно китайские модели. То есть до четверти новых проектов в Америке опираются на китайские разработки.

Да, открытые модели отстают по производительности от флагманов OpenAI, Google, Anthropic и xAI, но этот разрыв стремительно сокращается. Если ещё год назад аналитики Epoch AI оценивали лаг между открытыми и проприетарными решениями в 12 месяцев, то теперь модели с открытыми весами догоняют закрытых конкурентов примерно за 3,5 месяца.

Может ли "Сбер" (или другая российская корпорация с сопоставимыми ресурсами) вклиниться в этот тренд и стать частью общего ИИ–рынка? Почти однозначно — нет.

Не тот масштаб

Самый главный двигатель американской ИИ– индустрии не венчурный сектор и тем более не госпроекты.

Капитальные расходы четырёх крупнейших бигтехов (Microsoft, Alphabet, Meta* и Amazon), по данным их свежих отчётов, в 2025 году составляют $370 млрд — почти все эти деньги запланированы на расширение дата–центров.

В 2025 году центры обработки данных перестали характеризовать количеством видеокарт в них. Теперь дата–центры считают в гигаваттах.

По оценке Epoch AI, к 2027 году мощность дата– центров для ИИ только в США составит 20–30 ГВт, к 2030 году это значение достигнет 50 ГВт в США и около 100 ГВт в целом по миру.

Причём это консервативный сценарий. В компании Bain & Co. считают, что потребность дата–центров в энергии в США к 2030 году может составить до 100 ГВт. Такие амбиции будет тяжело реализовать на практике без повышения эффективности чипов и самих алгоритмов, а также масштабных инвестиций в сети, но аналитики не считают этот сценарий нереальным в принципе.

Фото: Shutterstock

В России, по прогнозам Минцифры, к 2030–му мощности ЦОД для нужд ИИ увеличатся в 2,5 раза — с 1 ГВт до 2,5 ГВт. То есть минимум на порядок меньше, чем в США. Владимир Путин на конференции AIJ упомянул о планах увеличить показатель "в 10 раз", однако неясно, от какой базы его собираются отсчитывать.

По словам вице–президента "Ростелекома" Дария Халитова, к 2030 году мощность российских ЦОД должна быть эквивалентна 70 тыс. GPU Nvidia A100, примерно в 7 раз больше оценки сегодняшних мощностей, которую приводят участники рынка.

Для сравнения: в конце 2024–го xAI Илона Маска запустил первую очередь суперкомпьютера Colossus. В вычислительный кластер установили 100 тыс. GPU Nvidia H100 (примерно в 2,5 раза производительнее A100 для тренировки ИИ). Построили центр за 122 дня.

Без сопоставимой инфраструктуры участвовать в этой ИИ–гонке у России не выйдет. "Параллельный импорт" сотен тысяч GPU организовать невозможно (это не получается даже у Китая).

Поэтому китайская Huawei, например, пытается создавать свои ускорители и их даже использует DeepSeek для запуска своих моделей, но для обучения они пока не подходят — нет программной обвязки, замкнутой экосистемы CUDA от Nvidia, которая стала стандартом в индустрии и в том числе благодаря которой Nvidia удерживает свою монополию.

Единственной компанией, которой удалось вырваться из этой цепочки, оказалась Google. Свои передовые модели, включая последнюю Gemini 3 Pro, компания обучила полностью на TPU, специальных чипах собственной разработки для матричных вычислений. Google в целом единственная в своём роде "вертикально интегрированная ИИ–компания" со своими моделями, данными, сервисами и инфраструктурой.

Мощности Google использует Anthropic (помимо GPU от Nvidia и ИИ–чипов Amazon), а также Meta* собирается закупить у Google TPU для собственных дата–центров.

По внутренним оценкам, Google с TPU может "откусить" около 10% выручки Nvidia. Но российские компании эти чипы не смогут получить. Даже если бы санкции ослабили и подобные сделки стали возможны, ни "Сбер", ни "Яндекс", ни какая–либо другая российская компания не смогли бы позволить себе миллиардные контракты, сопоставимые с объёмами закупок ведущих американских стартапов.

Что делать?

Невозможность тягаться с мировыми гигантами не означает, что не нужно развивать технологии. Microsoft 30 лет доминирует на рынке настольных операционных систем с Windows, Google и Apple давно поделили мобильный рынок, но это не мешает всему миру (в том числе и Китаю, и России) пользоваться ПК и смартфонами.

Стратегия использования "зарубежного шасси" для создания отечественного продукта, которую де–факто выбрал "Яндекс", в длинной перспективе становится безальтернативной.

Однако искусственный интеллект — это не только чат–боты. В промышленности, медицине, материаловедении и энергетике ИИ–инструменты могут значительно ускорить разработки. Для оптимизации логистики, массовой ранней диагностики заболеваний или планирования нефтяных месторождений не нужны гигаваттные дата–центры. Здесь требуются качественные данные и компетентные кадры.

Интернет проник в экономику через массовое внедрение сервисов. Российский ИИ–рынок может пойти по тому же пути. Мы проиграли гонку инфраструктур, но можем участвовать в гонке внедрений.

* Признана террористической организацией, запрещена в России.

Источник: m.vk.com

Комментарии: