24 августа 2025
Глобальное развитие искусственного интеллекта всё чаще рассматривается как стратегическое соперничество между Соединёнными Штатами и Китаем. Такая трактовка не лишена оснований. Обе страны обладают беспрецедентными преимуществами в капитале, вычислительной инфраструктуре, концентрации исследовательских кадров и индустриальных экосистемах.
Вместе они сосредоточили ведущие лаборатории передовых технологий, привлекают основную долю частных инвестиций и управляют гипермасштабной цифровой инфраструктурой, превосходящей по масштабу всё существующее в других регионах.
На практике нынешняя структура сферы ИИ формируется вокруг двух центров притяжения. Соединённые Штаты выигрывают за счёт интегрированной инновационной архитектуры, связывающей университетские исследования, венчурный капитал, цепочки поставок полупроводников и технологические компании, платформы которых лежат в основе значительной части мировой цифровой экономики. Китай, напротив, сочетает государственно направляемую индустриальную политику, масштаб внутреннего рынка, плотность данных и производственную интеграцию, что позволяет ускоренно внедрять и распространять ИИ в различных секторах экономики.
Такая концентрация возможностей создаёт впечатление биполярного технологического доминирования — не только в научных разработках, но и в вопросах стратегического влияния, экономической зависимости и безопасности.
Однако эта картина неполна без учёта роли так называемых вторичных технологических держав — прежде всего Франции, Германии и Великобритании. Эти государства не сопоставимы по масштабу с двумя лидерами, но остаются незаменимыми компонентами глобальной системы ИИ.
Их влияние основано на нескольких источниках: развитых исследовательских институтах, инженерных кадрах, способности внедрять технологии в промышленности, регуляторной власти и конкурентоспособности в специализированных секторах. Интеграция Великобритании в трансатлантические инновационные сети иллюстрирует эту взаимозависимость.
Крупные инфраструктурные инвестиции — включая многомиллиардные вложения глобальных технологических компаний, таких как Microsoft, в расширение вычислительных мощностей и инфраструктуры искусственного интеллекта — показывают, что развитие передовых технологий всё чаще опирается на распределённые экосистемы, а не исключительно на национальные ресурсы. Эти отношения создают асимметрию, но одновременно и взаимную зависимость между разработчиками и принимающими странами, предоставляющими талант, рынки и институциональную стабильность.
Франция и Германия демонстрируют иные формы стратегического позиционирования. Их сильные стороны лежат не только в цифровых инновациях, но и в промышленном применении — робототехнике, автомобильной инженерии, точном машиностроении и сложных механических системах, преобразующих вычислительные возможности в экономическую продуктивность. В долгосрочной перспективе конкурентное преимущество в сфере ИИ может зависеть не столько от разработки моделей, сколько от способности внедрять их в реальные отрасли экономики.
Малые инновационные государства сталкиваются с ещё более сложным выбором. Они не способны конкурировать в гипермасштабных вычислениях или фундаментальной разработке моделей. Их стратегическая значимость должна строиться на специализации: нишевых данных, доверенных регуляторных режимах, отраслевой экспертизе или интеграции в глобальные цепочки создания стоимости. В этих ролях они становятся не центрами, а узлами — однако узлами, способными оказывать влияние, непропорциональное их размеру.
Исторический опыт предостерегает от предположений о неизменности технологических иерархий. Один из наиболее показательных примеров связан с гражданской авиацией во второй половине XX века.
К концу 1960-х годов Соединённые Штаты обладали, казалось бы, неоспоримым превосходством в производстве коммерческих самолётов. Boeing, McDonnell Douglas и Lockheed контролировали капитал, технологические компетенции, цепочки поставок и отношения с авиакомпаниями. Европейские производители были разобщены и существенно слабее, а большинство аналитиков считало долгосрочную структуру отрасли предрешённой.
Франция и Германия сделали иной вывод. Вместо принятия маргинализации они рассматривали индустриальный масштаб как результат координации. Ответом стало создание Airbus — транснационального проекта, объединяющего государственную поддержку, совместные исследования и интегрированные производственные мощности. Этот шаг требовал политической воли не меньше, чем инженерных решений: согласования нормативных режимов, преодоления институциональной фрагментации и устойчивого финансирования на ранних этапах неопределённости.
Первые результаты были скромными. Самолёты Airbus встречали скепсис рынка, а производственные процессы страдали от неэффективности. Однако постепенная технологическая дифференциация — автоматизация кабины пилотов, повышение топливной эффективности, ориентация на изменяющуюся экономику авиаперевозок — постепенно изменила баланс сил. Со временем Airbus достиг паритета, а затем лидерства в ряде сегментов. Сегодня компания не только делит глобальное доминирование, но и превосходит американского конкурента по ряду производственных и инженерных показателей.
Применять этот прецедент напрямую к сфере ИИ следует осторожно. Развитие искусственного интеллекта требует капитала, энергетических ресурсов, цепочек поставок полупроводников и концентрации талантов в масштабах, превышающих авиационную индустрию. Ни одна средняя держава не способна самостоятельно воспроизвести экосистему США или Китая.
Тем не менее опыт Airbus демонстрирует устойчивые стратегические принципы:
Масштаб может быть создан через кооперацию.
Технологическое отставание не исключает конкурентоспособности при дифференциации.
Институциональная приверженность поддерживает инновации в периоды неопределённости.
Технологическая конкуренция разворачивается десятилетиями, а не электоральными циклами.
В контексте ИИ это означает, что координация усилий технологически развитых государств способна изменить распределение сил на отдельных уровнях цепочки создания стоимости, даже если разработка передовых моделей останется сосредоточенной в других центрах. Совместные инвестиции в инфраструктуру, согласованные режимы управления данными, коллективные исследования и интеграция промышленного внедрения способны сформировать коллективный масштаб и изменить переговорные позиции в глобальной технологической системе.
Таким образом, формирующийся порядок ИИ не станет ни чисто биполярным, ни полностью многополярным. Он, скорее всего, будет многоуровневым — с концентрацией инноваций наверху, кооперативными экосистемами в середине и специализированными узлами по всей структуре.
В этой среде ключевой вопрос для государств вне двух ведущих полюсов заключается не в том, смогут ли они заменить лидеров, а в том, как они позиционируют себя внутри формирующейся архитектуры. Стратегические альянсы, промышленная специализация, размещение инфраструктуры, формирование стандартов и кооперативные проекты могут оказаться важнее попыток полной технологической автономии.
Искусственный интеллект меняет международные отношения, но не по линейному и предопределённому сценарию. Власть остаётся концентрированной, но взаимозависимость сохраняется. Конкуренция усиливается, но сотрудничество продолжает порождать неожиданных соперников. Технологический порядок — как неоднократно показывала история — формируется не только масштабом, но и координацией, стратегическим терпением и пониманием того, где находится реальный рычаг влияния.
