США лидируют в ИИ благодаря мощной инфраструктуре, а не моделям

США продолжают лидировать в гонке искусственного интеллекта, опираясь на контроль над важнейшей инфраструктурой — от чипов и облаков до дата-центров и подводных кабелей. Такое мнение в колонке для Fortune выразил Алекс Капри, автор книги "Techno-Nationalism".

Он отмечает, что сравнение моделей OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Z.ai и Moonshot часто затмевает более значимые факторы. Для работы сложных ИИ-систем требуется мощная инфраструктура: графические процессоры, серверы, облачные технологии, крупные дата-центры и сети передачи данных.

Капри особо выделяет компанию Nvidia, которая контролирует около 85% мирового рынка графических процессоров для обучения ИИ. Успех Nvidia объясняется не только качеством чипов, но и экосистемой программного обеспечения CUDA, которая стала стандартом среди разработчиков и создает высокие издержки при переходе на альтернативы.

Автор также говорит о создании "американского ИИ-стека", включающего производителей оборудования, таких как Broadcom, облачных гиперскейлеров Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, а также разработчиков моделей и технологических гигантов — OpenAI, Anthropic, Meta и Alphabet.

Сотрудничество технологических компаний с Пентагоном и разведывательными структурами играет ключевую роль. По мнению Капри, крупнейшие поставщики ИИ-инфраструктуры не только обслуживают коммерческий рынок, но и участвуют в разработке оборонных систем.

Примером является Defense Autonomous Warfare Group (DAWG) в структуре Минобороны США, для которой в бюджетном запросе на 2027 год предусмотрено $54,6 млрд. Стоимость федеральных ИИ-контрактов с Минобороны США в 2026 году достигла $90,7 млрд, из которых реально зарезервировано $7,2 млрд.

Капри также подчеркивает важность подводных оптоволоконных кабелей. Американские компании активно строят собственные магистрали и влияют на маршруты передачи данных. Например, Pacific Light Cable Network поддерживает соединение между США и Тайванем, но имеет ограничения для Гонконга из-за рисков, связанных с Китаем.

Контроль над такими маршрутами важен не только для США, но и для Китая. Даже обученные в КНР модели зависят от глобального интернета для сбора данных и работы внешних API.

Капри упоминает также CLOUD Act, принятый в США в 2018 году, который позволяет властям запрашивать данные у американских облачных провайдеров независимо от их местонахождения.

Он признает, что доминирование США не абсолютно. Производство ключевых компонентов для ИИ зависит от азиатских компаний: TSMC, SK Hynix, Samsung и других. Однако Тайвань и Южная Корея вряд ли будут действовать против США, так как интегрированы в американскую технологическую цепочку.

Автор предполагает, что в будущем могут сформироваться две конкурирующие ИИ-экосистемы — американская и китайская, с разными стандартами и инфраструктурой.

Ранее Nvidia, Meta, Microsoft и 22 другие компании призвали власти США не ограничивать ИИ-модели с открытыми весами, подчеркивая, что лидерство страны зависит от открытой экосистемы.

В ноябре 2025 года Anthropic объявила об инвестициях в американскую ИИ-инфраструктуру на сумму $50 млрд.