ИИ усугубляет цифровое неравенство: концентрация технологий и риски для развивающихся стран

Искусственный интеллект стремительно становится частью повседневной инфраструктуры — но далеко не везде. Он помогает писать письма и программный код, фильтрует резюме, управляет рекомендательными системами и всё активнее внедряется в образование, здравоохранение, финансы и госуправление. Лидеры индустрии говорят об «ИИ для всех», а правительства спешно публикуют национальные стратегии и строят суверенные вычислительные мощности. Однако за последнее десятилетие работы над проектами цифровой инклюзии и грамотности в регионах от Европы до Африки и Юго-Восточной Азии наблюдалась одна и та же закономерность: каждая новая «трансформационная» технология ложится на ландшафт, уже разделённый по уровню подключения, навыков и институциональных возможностей. Нынешняя волна ИИ не исключение — напротив, она усиливает эти трещины.

Концентрация ИИ-вычислений в нескольких странах

Согласно отчёту Стэнфордского университета «AI Index 2026», только в США расположено более 5 000 дата-центров — более чем в десять раз больше, чем в любой другой стране. Поскольку ИИ-нагрузки всё чаще выполняются на облачных платформах, а не на локальной инфраструктуре, эта концентрация вычислительных мощностей превращается в концентрацию зависимости. По данным Всемирного банка, в 2023 году на США приходилось около 60% всех мировых инвестиций в ИИ, а на Китай — ещё 15%. Остальные страны делят между собой лишь четверть. Это означает, что доступ к передовым ИИ-моделям и вычислительным ресурсам для большинства государств опосредован через зарубежные платформы, что создаёт риски для суверенитета и экономической безопасности.

Предыстория и контекст

Проблема цифрового неравенства не нова. Ещё до эры ИИ разрыв в доступе к интернету, цифровым навыкам и институциональной базе был значительным. Однако с появлением генеративных моделей, требующих огромных вычислительных мощностей и больших данных, пропасть стала расширяться быстрее. Развитые страны не только обладают инфраструктурой, но и контролируют цепочки создания стоимости — от разработки алгоритмов до сбора данных. Развивающиеся страны, напротив, часто выступают лишь поставщиками сырых данных и потребителями готовых решений, что закрепляет технологическую зависимость.

Что это значит для пользователей?

Для обычных пользователей в странах с ограниченным доступом к ИИ это означает, что технологии, которые могли бы улучшить образование, медицину или госуправление, либо недоступны, либо работают хуже из-за отсутствия локализации. Например, модели распознавания речи или перевода часто плохо справляются с языками, на которых говорят миллионы людей в Африке или Юго-Восточной Азии, поскольку обучались преимущественно на англоязычных данных. Это не только снижает качество услуг, но и усиливает культурное доминирование.

Технические и финансовые детали концентрации

Стэнфордский отчёт также показывает, что обучение крупных языковых моделей требует десятков тысяч GPU-часов, что стоит миллионы долларов. Лишь единичные компании и исследовательские центры могут себе это позволить. Более того, облачные провайдеры, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, контролируют значительную часть рынка ИИ-вычислений, устанавливая цены и условия. Для стран, пытающихся построить собственные ИИ-мощности, это создаёт барьер: стоимость строительства дата-центра с нуля может превышать годовой бюджет на цифровое развитие небольшой страны.

Кого затронет и как

В первую очередь под ударом оказываются развивающиеся страны, которые стремятся участвовать в ИИ-гонке, но не имеют ресурсов. ЮАР и Индонезия, упомянутые в материале, пытаются найти альтернативные пути — например, развивать ИИ на основе открытых моделей или фокусироваться на прикладных задачах, не требующих сверхмощных вычислений. Однако без доступа к современным GPU и платформам они рискуют остаться на обочине. Для бизнеса в этих странах это означает потерю конкурентоспособности: без внедрения ИИ компании не смогут сокращать издержки и повышать эффективность так же быстро, как конкуренты из США или Китая. Для государственного сектора — неспособность эффективно обрабатывать данные и предоставлять услуги гражданам.

Что будет дальше

Ожидается, что разрыв будет только углубляться, если не предпринять согласованных действий на международном уровне. Возможные сценарии включают создание глобальных фондов для субсидирования доступа к ИИ-инфраструктуре, развитие открытых платформ и моделей, а также трансфер технологий. Однако пока политическая воля и финансирование остаются недостаточными. Странам, которые хотят сохранить технологический суверенитет, придётся искать нишевые стратегии — например, специализироваться на ИИ для сельского хозяйства или здравоохранения с учётом местных особенностей.

Итог

ИИ действительно может стать инструментом всеобщего блага, но пока он лишь усиливает существующее неравенство. Концентрация вычислительных мощностей, данных и талантов в нескольких странах создаёт новый тип зависимости, который может закрепиться на десятилетия. Чтобы изменить эту траекторию, потребуются не только технологические, но и политические решения — начиная от международного регулирования и заканчивая инвестициями в цифровую инфраструктуру по всему миру.