Эрик Шмидт: настоящий «узкий горлышко» ИИ — это капитал

Для понимания масштаба: это сопоставимо со строительством десятков атомных электростанций или масштабной новой энергетической инфраструктуры, значительная часть которой будет обслуживать центры обработки данных.

Однако в более поздних интервью Шмидт начал формулировать проблему иначе. По его словам, главным ограничением становится капитал — способность профинансировать весь технологический стек. Как он выразился: реальный предел для ИИ — «не энергия… а деньги».

Иными словами, нехватку энергии можно устранить — но только если найдутся инвесторы, готовые оплатить строительство электростанций, дата‑центров и сетей.

Сколько стоит инфраструктура для ИИ

Шмидт приводит весьма жёсткие оценки стоимости будущей инфраструктуры искусственного интеллекта.

Один из ориентиров — примерно 50 млрд долларов за каждый гигаватт вычислительной мощности дата‑центров, используемых для ИИ.

Если экстраполировать эту цифру:

• 10 ГВт инфраструктуры ИИ могут стоить около 500 млрд долларов.
• 100 ГВт могут потребовать примерно 5 трлн долларов инвестиций.

Причём речь идёт не только об электростанциях. Эти суммы включают весь физический «фундамент» современной ИИ‑индустрии:

• гипермасштабируемые дата‑центры
• специализированные ИИ‑чипы и сетевое оборудование
• системы охлаждения
• электростанции и подключение к энергосетям
• строительство кампусов дата‑центров и инфраструктуру

В результате развитие ИИ всё больше напоминает не программный стартап, а масштабный индустриальный проект уровня национальной инфраструктуры.

Почему США и Китай выглядят сильнее

Если для развития ИИ действительно нужны инвестиции в триллионы долларов, то круг потенциальных участников резко сужается.

По оценке Шмидта, наиболее подготовлены два игрока: Соединённые Штаты и Китай.

У США есть несколько серьёзных преимуществ:

• крупнейшие облачные платформы (hyperscalers)
• ведущие лаборатории ИИ
• развитые венчурные и публичные рынки капитала
• крупные операторы дата‑центров

Такое сочетание позволяет быстро мобилизовать гигантские частные инвестиции, при необходимости дополняя их государственной поддержкой.

Китай действует иначе, но с сопоставимой масштабностью. Там государственная промышленная политика позволяет централизованно координировать финансирование, строительство инфраструктуры и внедрение технологий.

Фактически это два разных подхода — рыночный и государственно‑координированный — но оба способны направлять огромные финансовые потоки в развитие ИИ.

Почему Европа рискует отстать

На этом фоне Шмидт неоднократно предупреждал, что Европа может оказаться в более уязвимом положении.

По его словам, у континента нет единой стратегии развития искусственного интеллекта, и без крупных инвестиций Европа рискует оказаться зависимой от зарубежных технологий.

В одном из предупреждений он отметил: если Европа не вложит значительные средства в создание собственных моделей ИИ, она может в итоге использовать китайские системы.

Проблема, по его мнению, носит структурный характер. Среди факторов:

• фрагментированные финансовые рынки
• меньше глобальных облачных компаний
• более высокая стоимость энергии в некоторых странах
• медленное строительство инфраструктуры

Все это затрудняет мобилизацию инвестиций масштаба, необходимого для создания передовых систем ИИ.

Как связаны энергия и капитал

Новая идея Шмидта о «финансовом узком месте» не отменяет его прежних предупреждений об энергии — она их объясняет.

Электричество остаётся фундаментальным ограничением: масштабные системы искусственного интеллекта требуют огромных объёмов энергии.

Но чтобы решить эту проблему, нужно строить новые электростанции, гигантские дата‑центры и энергетические сети. А это требует триллионных инвестиций.

Поэтому, согласно логике Шмидта, исход глобальной гонки ИИ будет зависеть не только от алгоритмов или чипов. Решающее значение может иметь способность стран и компаний быстрее других профинансировать и построить колоссальную физическую инфраструктуру для ИИ.

Новая гонка инфраструктуры

Если эти оценки окажутся точными, развитие искусственного интеллекта может напоминать исторические инфраструктурные гонки — строительство железных дорог, телекоммуникационных сетей или космическую программу.

Успех будет зависеть от способности координировать сразу несколько систем:

• финансовые рынки
• энергетическую инфраструктуру
• производство полупроводников
• строительство и подключение дата‑центров

В такой картине будущего главным фактором может стать не только технологический прорыв, а кто быстрее сможет профинансировать и построить индустриальную основу для следующего поколения ИИ.