ИИ как фактор войны: почему борьба за нейросети стала важнее танков и границы стерлись

В 2026 году рынок искусственного интеллекта претерпел значительные изменения. Теперь ИИ рассматривают не как технологический тренд, а ни много ни мало как фактор геополитического соперничества и национальной безопасности.

Статистика говорит сама за себя: объем глобального рынка искусственного интеллекта по итогам 2025 года был оценен более чем в 250 миллиардов долларов. Среди ведущих игроков, увеличивающих оборот сектора, эксперты по всему миру выделяют три страны — Соединенные Штаты Америки, Китай и Россию. При этом все они развивают принципиально разные экосистемы. В чем же их отличия и чем это обусловлено?

Разные задачи

Руководитель Лаборатории прикладного искусственного интеллекта Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра Российской академии наук Максим Абрамов согласен: страны своими разработки решают разные задачи.

— Штаты стараются выиграть гонку любой ценой. Все исследования ведутся на венчурные средства, ценность измеряется скоростью выхода к новым возможностям, а государство пытается ограничить доступ к вычислениям, — объясняет эксперт. — В Китае акцент делают на то, как довести технологию до каждого производственного участка и массового сервиса. Искусственный интеллект там встроен в промышленную политику. Отсюда же — ставка на удешевление создания и использования технологии. В то же время перед Россией стоит совсем иная цель: не обогнать США или Китай, а быть независимой и сохранить свое место в числе лидеров. Доказывает это наш подход: вся разработка сконцентрирована в нескольких крупных научных центрах и экосистемах, позволяющих сделать ставку не на разнообразие, а на сокращение пути от лаборатории до отрасли.

По мнению эксперта, выбор той или иной стратегии в том числе зависит от существующих вызовов. Важно понимать, что, например, в Америке дальнейший рост сектора замедляют так называемый инвестиционный пузырь и кризис окупаемости: капитальные затраты на вычислительную инфраструктуру растут быстрее, нежели выручка от самих продуктов. Китайская стратегия объясняется необходимостью преодоления технологической блокады и дефицита «железа». Для России же основные сложности заключаются в кадровом голоде и нехватке вычислительных мощностей.

Кто платит?

Еще один фактор, определяющий не только путь развития, но и его конечную точку, — финансирование. Например, основу американской модели составляет именно частный капитал.

— Государство подключается к этому вопросу в ограниченном порядке, в основном через оборонные бюджеты. Но даже так риск переоценки ложится исключительно на рынок, — отмечает Максим Абрамов.

В Китае на развитие искусственного интеллекта деньги выделяются государством напрямую и через отраслевые фонды. Так, в прошлом году там были запущены национальный инвестиционный фонд ИИ и венчурный фонд.

— Что интересно: сумма, которую планируют вложить в реализацию пятилетнего плана по развитию ИИ в Китае, втрое меньше той, что в США тратят на поддержание необходимой инфраструктуры за один год. Это доказывает, что Пекин делает ставку именно на прицельность вложений, — поясняет Абрамов.

В России же используется третья модель финансирования. У нас средства выделяются в рамках специального национального проекта, в котором как бюджетные, так и внебюджетные средства учитываются вместе.

Разница в цифрах очевидна. Однако, по мнению Абрамова, куда важнее оценивать не объемы финансирования, а их окупаемость. Именно этот показатель демонстрирует реальное положение дел. И действительно, стратегии стран пока доказывают свою состоятельность.

Один креативит, второй копирует, третий догоняет

В такой гонке за результатом американские, китайские и российские разработчики порой приходят к одним и тем же выводам. В этой связи вопрос о копировании пока остается открытым, особенно в контексте противостояния США и Китая. Часть американских лидеров ИИ-индустрии продолжает намекать на отставание Поднебесной в сроках, за которые и создается та самая копия. Однако успокаиваться американцам рано: в Bloomberg Intelligence уже зафиксировали сокращение разрыва между Китаем и Штатами.

— В июне этот показатель упал до рекордных 6 процентов против 9, которые были отмечены в мае того же года. Такое стремительное сокращение разрыва куда больше похоже на независимую инженерную работу, которая, кстати, обходится дешевле, — подчеркивает Абрамов.

Да и вообще, говорить о копировании в науке не совсем верно. Ключевые идеи в этой области так или иначе находятся в открытом доступе, а подобное заимствование в исследовательской деятельности называется не чем иным как преемственностью. Эксперт по информационной безопасности и искусственному интеллекту Илья Рыбальченко считает, что искусственный интеллект на данный момент развивается коллективно.

— Сегодняшняя инновация почти всегда построена на вчерашней чужой. Правильнее будет задаться вопросом, кто же из стран-лидеров способен не просто родить идею, а превратить ее в устойчивую технологическую экосистему, — подмечает эксперт Илья Рыбальченко.

От теории к практике

Если говорить более предметно, то сравнивать между собой стоит не столько модели, сколько программную инфраструктуру и среду вокруг них: именно эти показатели следят за тем, как считывается задача, какие инструменты для ее выполнения используются, а также насколько верен полученный результат. У каждой страны в данном направлении есть свои разработки. (В США — Claude Code от Anthropic, Codex от OpenAI и независимый Cursor. В Китае, где ставка была сделана на полностью самостоятельных агентов, — Manus и AutoGLM Rumination от Zhipu AI.) Однако Россия в этом вопросе показала превосходство.

В феврале 2026 года в стране появился уникальный проект Ouroboros, запущенный аспирантом Сколтеха Антоном Разжигаевым. Особенность системы в том, что она может улучшать себя самостоятельно, переписывая код и проверяя его перед попаданием в основную версию.

— По мнению автора разработки, проект показал лучший в мире результат и обошел зарубежные аналоги. Правда, результаты пока не были подтверждены независимой стороной. Тем не менее данный проект с уверенностью можно назвать достижением мирового уровня для всего российского ИИ-сообщества, — считает Максим Абрамов.

Если говорить о самих ИИ-моделях, то с американской стороны справедливо будет отметить системы OpenAI, Anthropic, Google и xAI, с китайской — DeepSeek и Qwen, а с российской — небезызвестные Alice AI/YandexGPT и GigaChat. Первые занимают лидирующие позиции в вопросах мультимодальности и контекста, а вторые — в соотношении «цена/качество», считает специалист в сфере ИИ и технологий и соавтор федерального закона об искусственном интеллекте Сергей Никишов.

— Россия при этом нередко идет по пути адаптации и оптимизации, но создает уникальные продукты в сегменте военных технологий и безопасности. Такие разработки диктует время, — добавляет Никишов.

По его словам, в этом вопросе Россия демонстрирует несомненное превосходство. Системы противовоздушной обороны, оснащенные искусственным интеллектом, способны самостоятельно принимать решения об уничтожении дронов. В том числе сегодня испытываются новые технологии для авиации: современные истребители превращают в настоящие летающие командные центры.

К слову, в Америке делают ставку на ускорение всей военной системы при помощи нейросетей, а Китай выстраивает концепцию так называемой интеллектуализированной войны.

Не лыком шиты

Впрочем, это далеко не единственное преимущество отечественных разработчиков. Например, в числе сильных сторон — полная безопасность данных, идеальное понимание и знание родного языка, а также легкая интеграция в другие экосистемы. Еще один немаловажный фактор, определенно сдерживающий развитие ИИ-отрасли в других странах и способствующий этому в России, — наличие профицитных энергорайонов, доступ к крупной гидро- и атомной генерации, территории с климатом, благоприятным для охлаждения центров обработки данных. По словам Максима Абрамова, при правильном размещении ЦОДов такое географическое расположение, как у нас, становится явным преимуществом в вопросе экономии средств, вкладываемых в развитие необходимой инфраструктуры.

— К профицитным сегодня относят Ленинградскую область и Восточную Сибирь. Содержание центров обработки данных там заметно дешевле, чем в Китае и Европе. По этому показателю Россия однозначно входит в число мировых лидеров, — уверен Максим Абрамов.

Роль играет и кадровая база. Несмотря на то что в стране на сегодняшний день наблюдается острый дефицит специалистов в области ИИ, эта нехватка вполне успешно компенсируется достижениями отечественной математической школы.

— Как ни странно, оттуда выходят специалисты, которые привыкли получать результат, имея ограниченное количество ресурсов. И это качество, на мой взгляд, напрямую влияет на создание экономичных архитектур и эффективных методов обучения, — говорит Абрамов.

Подспорье в экономике

По мнению Ильи Рыбальченко, различия между странами в вопросе влияния нейросетей на реальный сектор интересны для анализа. Хотя Америка сильна в цифровой индустрии, программировании, науке, фармацевтике, финансовых и профессиональных сферах, а Китай и вовсе берет курс на соединение ИИ, робототехники, электротранспорта, логистики и производства, для России эта сфера может оказаться главным полигоном для внедрения решений.

— В государственных документах уже закреплены цифровые двойники, предиктивная диагностика, генеративное проектирование и машинное управление производством. Хороший пример — политика одной из российских горно-металлургических компаний, которая сообщает о собственной промышленной ИИ-модели и использовании машинного обучения, а также компьютерного зрения на производстве. Заявленный экономический эффект цифровых инвестиций уже превышает 10 миллиардов рублей в год, — поясняет Рыбальченко.

Именно здесь может обнаружиться важная особенность российской траектории.

— Наш ИИ полезен не тем, что пишет стихи, а тем, что способен на несколько процентов повышать извлечение металла, замечать дефекты или предотвращать простой оборудования, — поясняет эксперт Илья Рыбальченко.

Моральный нейрокодекс

Интересно, что в вопросе этических норм, связанных с нейросетями, заметную роль играют вовсе не США, Китай и Россия, а Европейский союз. С 2 августа 2026 года началось полноценное применение его кодекса, включившего в том числе требования прозрачности. В Штатах же сильное влияние на «этическую составляющую» оказывается непосредственно через технические стандарты и практики компаний.

Тем не менее меры, принимаемые в Америке, скорее можно назвать моделями управления рисками, нежели единым законом. В Китае развитие сочетают с достаточно жестким государственным регулированием, там существуют требования к безопасности, данным, алгоритмам, маркировке и содержанию генеративных систем. В России в то же время действует собственный Кодекс этики ИИ. Но, говоря о нем, важно помнить о его добровольном статусе.

— На данный момент есть несколько конкурирующих представлений о том, что приоритетнее: свобода инноваций, безопасность человека, суверенитет государства или же общественный контроль. И борьба этих моделей может оказаться не менее важной, чем борьба нейросетей, — подытоживает Илья Рыбальченко.

Пока ни в одном из государств, да и в мире вообще, нет единых и обязательных границ для ИИ. Страны-лидеры еще только нащупывают баланс. Возможно, правила игры будут переписываться, и не раз.

Дальнейшие перспективы

Несмотря на разные стратегии, факт конкуренции трех государств неоспорим. В качестве главного приза — преимущество на десятилетия. А получит его тот, чья модель сумеет стать реальной частью работающей экономики, частью инфраструктуры. Возможно, это будет новый игрок, например, из Азии, а может, мир искусственного интеллекта станет многополярным.

Так или иначе, говорить о призе пока рано. Эксперты в этой области сходятся во мнении: мировой рынок искусственного интеллекта еще не претерпел всех изменений. В ближайшие годы ему предстоит поработать над качеством программной инфраструктуры, формированием независимых технологических контуров, новыми правилами конкуренции и другими не менее важными для функционирования ИИ-моделей вопросами. Все только начинается.

ВАЖНО!

По данным международной консалтинговой сети, масштабное внедрение ИИ к 2035 году способно увеличить объем мировой экономики до 15 процентов относительно базового сценария. Это эквивалентно примерно одному дополнительному процентному пункту экономического роста ежегодно.

СПРАВКА

В России развитие ИИ регулируется в рамках национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Главная его особенность — синхронизация бюджетного и внебюджетного финансирования с целью создания единой сквозной цифровой среды во всех сферах жизни: от госуслуг до тяжелой промышленности.