Эрик Шмидт изменил акцент в своих предупреждениях: если раньше главным ограничением ИИ он называл электричество, то теперь считает ключевым фактором объём доступного капитала. По его оценкам, строительство инфраструктуры для ИИ может стоить около $50 млрд за 1 гигаватт вычислительной мощности — до $5 трлн для 100 ГВт.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Eric Schmidt changed his view on what is really limiting AI development—from energy to capital—and what does that shift mean in prac. Article summary: Eric Schmidt’s argument appears to have shifted from “AI is mainly bottlenecked by electricity” to “AI is ultimately bottlenecked by who can finance enormous compute-and-power buildouts.” In practice, he is saying energy. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Business News›Magazines›Panache›Former Google CEO Eric Schmidt warns of AI superintelligence outpacing Earth's energy limits: 'Chips will outrun power needs'. ##### The Economic Ti" source context "Former Google CEO Eric Schmidt warns of AI superintelligence outpacing Earth's energy limits: 'Chips will outrun pow
Искусственный интеллект может столкнуться не столько с технологическими пределами, сколько с экономическими. Бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт всё чаще утверждает: ключевым ограничением в гонке ИИ становится не только электроэнергия, а прежде всего колоссальный объём капитала, необходимый для строительства инфраструктуры.
Его новая формулировка не опровергает прежние предупреждения об энергетическом дефиците. Скорее, она меняет ракурс: миру действительно потребуется огромное количество новой энергии для работы ИИ‑систем, но главный вопрос — кто сможет оплатить создание всей этой инфраструктуры.
В 2025 году Шмидт неоднократно предупреждал, что развитие передовых систем искусственного интеллекта может упереться в физический предел — электричество. По его словам, «естественным ограничением ИИ является электричество, а не чипы». Он отмечал, что только Соединённым Штатам может понадобиться примерно 92 гигаватта дополнительной мощности для поддержки роста ИИ.
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.
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:
Причём речь идёт не только об электростанциях. Эти суммы включают весь физический «фундамент» современной ИИ‑индустрии:
В результате развитие ИИ всё больше напоминает не программный стартап, а масштабный индустриальный проект уровня национальной инфраструктуры.
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:
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.
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:
Все это затрудняет мобилизацию инвестиций масштаба, необходимого для создания передовых систем ИИ.
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.
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:
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.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
Эрик Шмидт изменил акцент в своих предупреждениях: если раньше главным ограничением ИИ он называл электричество, то теперь считает ключевым фактором объём доступного капитала.
Эрик Шмидт изменил акцент в своих предупреждениях: если раньше главным ограничением ИИ он называл электричество, то теперь считает ключевым фактором объём доступного капитала. По его оценкам, строительство инфраструктуры для ИИ может стоить около $50 млрд за 1 гигаватт вычислительной мощности — до $5 трлн для 100 ГВт.
Шмидт считает, что только несколько игроков — прежде всего США и Китай — способны мобилизовать такие инвестиции, тогда как Европа рискует отстать без масштабных вложений.