Вычислительный суверенитет и цифровое неравенство: как ИИ меняет правила игры

Системы искусственного интеллекта нового поколения требуют колоссальных вычислительных ресурсов. По оценкам OpenAI и DeepMind, потребности в мощности удваиваются каждые 6-10 месяцев. В такой обстановке контроль над ИИ-вычислениями превращается в вопрос не только научного прогресса, но и национальной безопасности, цифровой независимости и политической автономии.

Появившийся в данном контексте термин compute sovereignty обозначает контроль над доступом к необходимым для работы ИИ мощностям. Однако трактуется он по-разному. Чтобы внести ясность, исследователи из Оксфорда (University of Oxford и Oxford Internet Institute) в своем новом исследовании (AI Compute Sovereignty: Infrastructure Control Across Territories, Cloud Providers, and Accelerators) предлагают трехуровневую классификацию такого суверинитета: территориальный, провайдерский и на уровне оборудования (GPU/TPU). При этом в каждом случае есть свои нюансы, о которых стоит поговорить отдельно. Кроме того, исследователи отмечают быстро растущее цифровое неравенство, которое уже в ближайшей перспективе может иметь негативные последствия для большинства стран.

Уровни контроля: где начинается цифровой суверенитет

Первый уровень — размещение ИИ-инфраструктуры внутри страны. Согласно современной логике, принятой в западном мире, физическое присутствие дата-центра на территории государства автоматически подчиняет его местным законам. То есть страна, по идее, имеет юрисдикцию над всей инфраструктурой и право регулировать ее работу, включая контроль над данными и вычислительными процессами. Это расширяет возможности регулирования и создает предпосылки для развития локального бизнеса. Крупнейшие игроки рынка предлагают свои решения именно в этом ключе: Microsoft Cloud for Sovereignty, AWS Digital Sovereignty Pledge и другие.

Однако на деле физическое присутствие дата-центра не гарантирует реального контроля. Даже при наличии соответствующего законодательства государства часто не располагают техническими инструментами для полноценного аудита или оперативного вмешательства. Территориальный суверенитет в таком случае становится скорее переговорной позицией, чем реальным рычагом управления.

Кроме того, наличие дата-центра в стране не означает, что он будет использоваться местными разработчиками. Многие такие объекты обслуживают глобальные цепочки, а доступ к ним для национальных организаций может быть ограничен стоимостью или политикой приоритетного обслуживания международных клиентов.

Отдельную роль играет политика стимулирования: некоторые страны предоставляют налоговые льготы и доступ к дешевому электричеству, чтобы привлечь облачных провайдеров. Это создает локальные плюсы, но также может обострять конкуренцию за ресурсы. Например, Великобритания в рамках инициативы AI Opportunities Act предоставляет земельные участки и ускоренные разрешения на строительство дата-центров.

В итоге, территориальный суверенитет — это лишь одна грань общей архитектуры контроля над вычислениями. Его эффективность зависит от сочетания физического размещения, правовой базы и политической воли к применению регулирования. Без согласованной государственной стратегии даже наличие дата-центров не дает странам подлинного суверенитета в сфере ИИ.

Глобальное неравенство: кто в клубе избранных

Исследование охватывает 225 облачных регионов, однако только 132 из них располагают ИИ-ускорителями и лишь 77 из них — подходящими для обучения моделей. Эти мощности сосредоточены в 33 странах, если же говорить о государствах, обладающих реальными мощностями для обучения больших ИИ-моделей (например, ускорителями NVIDIA A100 или H100 или новее), то их список и вовсе сократиться до 24.

Наиболее развитыми являются США (26 регионов с ИИ), Китай (22), Германия (7), Сингапур (6), Франция (5), Великобритания (5) и Канада (5), Япония (4), Италия (3). В странах Европе общее количество таких регионов — 32 (в ЕС — 27). В Южной Америке лишь Бразилия имеет два облачных региона с ИИ-ресурсами, а в Африке — только Южная Африка (4 региона).

Более 150 государств полностью исключены из карты облачной ИИ-инфраструктуры. Это означает, что подавляющее большинство стран не имеют ни территориального, ни провайдерского, ни какого вообще уровня compute sovereignty. Такая картина подчеркивает формирование нового технологического разделения мира — между странами с доступом к ИИ и без него.

Последствием такого неравенства становится смещение ИИ-инициатив, капиталов и таланта в те регионы, где физически размещены вычислительные мощности. Это влияет на возможность привлечения инвестиций, ведения научных исследований и разработки инноваций в развивающихся странах. Кроме того, ИИ-модели, обученные преимущественно на данных из развитых регионов, могут неадекватно обрабатывать контексты из «невидимой» части мира.

Нехватка инфраструктуры также снижает возможности национальных регуляторов формировать политику в области ИИ. Без доступа к собственным вычислениям становится трудно реализовать независимые оценки, проводить испытания моделей и разработку собственных стандартов безопасности.

Игра на масштабе

Упомянутое исследование включает девять крупнейших публичных облачных провайдеров: AWS, Microsoft, Google, Alibaba, Huawei, Tencent, а также европейские Exoscale, Hetzner и OVHcloud. Эти провайдеры охватывают около 78% глобального рынка публичной облачной инфраструктуры. При этом гиперскейлеры из США и Китая доминируют на всех континентах, за исключением некоторых европейских стран, которые стремятся развивать локальных игроков.

NVIDIA занимает более 90% рынка ИИ-ускорителей, в т.ч. благодаря флагманским ускорителям H100, A100 и более новым моделям, а также различным решениям для инференса. Остальную долю мирового рынка GPU делят между собой AMD, Intel, Huawei, Alibaba и узкоспециализированные решения вроде Google TPU, Tenstorrent, Cerebras Systems.

По данным на 2024 год, из 132 регионов, оснащённых ИИ-акселераторами, подавляющее большинство используют решения NVIDIA. Fкселераторы Huawei (Ascend 310) и Alibaba (Hanguang 800) установлены в шести регионах — три в Китае и по одному в Сингапуре, ОАЭ и Франции.

Глобальная архитектура поставок также уязвима: даже NVIDIA зависит от TSMC — крупнейшего в мире производителя микросхем, расположенного в Тайване. Более 90% мирового производства передовых чипов осуществляется именно там, а критически важное оборудование для экстремальной ультрафиолетовой (EUV) литографии (без которого невозможно изготавливать чипы по передовым техпроцессам 5 нм, 3 нм и меньше) вообще производится единственной в мире компанией — голландской ASML. Это создает точку потенциального геополитического давления на всю экосистему ИИ.

Интересно, что сами гиперскейлеры начинают разрабатывать собственные чипы для ИИ: Amazon — Trainium и Inferentia, Google — TPU v5e/v5p (Trillium), Microsoft — Maia 100. Однако эти решения пока применяются ограниченно и не конкурируют с флагманами NVIDIA в масштабах рынка. Для большинства стран наличие этих чипов не обеспечивает выхода из зависимости.

Таким образом, несмотря на появление новых игроков, compute sovereignty на уровне акселераторов, по убеждению авторов исследования, остается иллюзией. Даже самые мощные облака строятся вокруг архитектуры NVIDIA, и страны вынуждены либо принимать это как данность, либо инвестировать в долгосрочные инициативы создания собственных чипов — с непредсказуемым результатом.

Hedging или aligning: выбор без полной независимости

Концептуально compute sovereignty можно рассматривать через стратегии выравнивания и диверсификации. Согласно отчету, Oxford University, 18 государств выбрали путь aligning — полного технологического партнерства с одной страной, чаще всего с США. В то же время 12 стран — включая Францию, Германию, Сингапур и Корею — практикуют т.н. подход hedging, размещая ИИ-инфраструктуру провайдеров из разных стран.

Ярким примером является стратегии aligning является Австралия, которая разместила четыре облачных региона с ИИ исключительно у американских провайдеров. Япония, Израиль, Италия и Нидерланды следуют по такому же пути. В случае геополитических сбоев или санкций, такие страны рискуют потерять ключевой доступ к вычислениям.

Сингапур демонстрирует сбалансированную модель: три облачных региона у китайских провайдеров и три — у американских. Это дает ему маневренность в условиях конфликта между США и Китаем, но также требует высокой дипломатической гибкости. В Европе аналогичный путь пробует Германия — в ее семи облачных регионах задействованы как американские, так и европейские, и частично китайские платформы. Особый случай — Австрия, где используется исключительно облачная инфраструктура от европейского провайдера Exoscale. Это единственная страна в выборке, полностью избежавшая зависимости от американских и китайских гиперскейлеров. Однако отсутствие достаточных мощностей для обучения больших моделей в будущем ограничивает эффективность такой стратегии.

Таким образом, compute sovereignty в реальности — не бинарный выбор, а непрерывный спектр стратегических компромиссов. Каждая страна балансирует между рисками зависимости, надежностью поставок и экономической выгодой.

ЦОДы — национальный актив или политическая обуза?

На первый взгляд, строительство дата-центров представляется привлекательной инвестицией. Они обеспечивают занятость в сфере строительства, создают налоговую базу и локализуют цифровую инфраструктуру. Но реальность сложнее. Как показывают исследования, после запуска дата-центра (здесь и далее речь исключительно об объектах масштаба гиперскейлеров) требует минимум персонала, а налоговые поступления часто снижаются из-за льгот и субсидий.

В некоторых регионах строительство огромных ЦОД вызывает социальные протесты. В Нидерландах, например, местные сообщества блокировали проекты Meta и Microsoft из-за чрезмерного потребления воды и энергии. Один крупный дата-центр может потреблять столько же электричества, сколько десятки тысяч домов, и использовать миллионы литров воды в год на охлаждение.

По данным CBRE, рост мощности европейских дата-центров создает существенное давление на локальные энергосети и инфраструктуру. В Лондоне местным властям пришлось приостановить выдачу разрешений на новое строительство из-за нехватки электрических мощностей. Некоторые страны, особенно с прохладным климатом и доступом к дешевой возобновляемой энергии, могут получить экономические преимущества. Но для других — это путь к углублению энергетического и социального конфликта, поскольку выгоды от размещения огромных ЦОД часто получают международные корпорации, тогда как издержки несет местное население.

Оптимальной альтернативой может стать наднациональное распределение центров — как в случае с EuroHPC и кластером LUMI в Финляндии. Совместное владение и управление позволяет странам разделять как затраты, так и выгоды, обеспечивая при этом доступ к вычислительным мощностям по единым правилам.

Вычислительное оборудование: реализм без иллюзий

Третий уровень compute sovereignty — контроль над цепочками поставок ИИ-акселераторов — остается самым сложным. Из 132 регионов с ИИ-инфраструктурой лишь шесть используют чипы неамериканского происхождения. Вне Китая только Франция, Сингапур и ОАЭ применяют альтернативные решения. Все остальные зависят от NVIDIA.

В ответ на это США ужесточили экспортный контроль. Закон CHIPS Act 2022 запрещает поставки самых передовых чипов NVIDIA (например, H100) в Китай. Это затрудняет развитие китайской ИИ-инфраструктуры и одновременно стимулирует Пекин к разработке собственных решений, таких как Ascend 910C и Kunlun. ЕС, в свою очередь, реализует общеевропейский проект с бюджетом 43 млрд евро. Цель — повысить долю Европы в глобальном производстве полупроводников с менее чем 10% до 20% к 2030 году. Однако эксперты указывают: даже при этих инвестициях ЕС вряд ли догонит США и Азию в производстве передовых ИИ-чипов. Таким образом, путь к суверенитету на уровне вычислительного оборудования возможен лишь через международное сотрудничество и свободный доступ к критически-важным компонентам. Без этого даже самые амбициозные национальные стратегии рискуют остаться на бумаге.

В итоге ИИ-вычисления становятся новым фактором цифрового суверенитета. Кто контролирует инфраструктуру, тот формирует будущее глобальной экономики, обороны и технологий. Но доступ к вычислениям распределен крайне неравномерно, а реальная независимость возможна лишь для считанных стран. Для всех остальных полный суверенитет недостижим, но можно управлять степенью зависимости — путем выбора партнеров, диверсификацию производства и цепочек поставок, региональное сотрудничество, развитие собственной инфраструктуры. Реализация, compute sovereignty требует системной политики, технических компетенций и стратегической воли. Именно от этих факторов будет зависеть, кто в будущем окажется лидером нового технологического уклада, а кто останется в статусе клиента.