АФК "Система": ИИ — это не технология, а архитектура экономики, власти и международной конкуренции
Черешнев Евгений, Старший вице-президент, ПАО АФК "Система".
Конференция ЦИПР 2026, «Цифровая индустрия промышленной России». Организатор компания ООО «ОМГ».
В основе выступления — мысль, что человечество живёт не только в биологии, но прежде всего в тексте, информации и передаваемом знании. Отсюда и интерес к искусственному интеллекту: это не попытка «создать замену человеку», а инженерное продолжение самой логики цивилизации, которая умеет сохранять и масштабировать опыт. В этом смысле ИИ рассматривается как новый этап цифровизации, где берутся сильные паттерны из природы, а затем превращаются в инструменты для производства, управления и коммуникации. Отсюда и главный оптимистичный тезис: внедрение ИИ уже стало массовым, особенно в технических компаниях, производстве и аналитике, а значит, это не эксперимент, а новая норма.
Но сразу же звучит и трезвое предупреждение: быстрый рост ИИ создаёт не только возможности, но и зависимость от крупных корпораций и их платформ. В выступлении подчёркивается, что успешные сервисы на базе моделей легко могут быть «обнулены» владельцем инфраструктуры — по сути, рынок строится на чужой апишке, а значит, стратегическая устойчивость таких бизнесов уязвима. Отдельный акцент сделан на том, что токены уже превращаются в реальную статью расходов, почти в скрытый «налог» для разработчиков и компаний. Из этого следует важный аналитический вывод: ИИ становится частью трудовой экономики, а не просто удобным чат-инструментом, и работодатели неизбежно начнут закладывать его стоимость в соцпакет и операционные бюджеты.
Дальше выступление переходит к экономике самой гонки. Здесь главный тезис — ИИ крайне дорог, а масштабирование топовых моделей упирается не только в обучение, но и в энергию, инфраструктуру, дата-центры, регулирование и доступ к чипам. Подчёркивается, что по мере роста размеров моделей цена одного цикла обучения может дойти до космических значений, а в пределе — до уровня, который по силам лишь немногим государствам и корпорациям. Отсюда возникает идея «неоколоониализма» и даже аналога ядерного клуба: доступ к передовому ИИ будет у ограниченного круга игроков, а остальные станут зависимыми от их технологий, ограничений и политических решений. Это не просто технологический, а геополитический перелом.
Ещё одна важная линия — качество данных и деградация среды обучения. Подчёркивается, что уже сейчас ИИ производит огромную долю контента, но вместе с этим растёт доля ошибок, галлюцинаций и «слопа», а значит, ухудшается и будущий обучающий материал. Возникает замкнутый круг: ИИ учится на ИИ, данные загрязняются, фильтрация дорожает, а доверие к результатам требует всё более сложной защиты. Поэтому простая вера в «сделаем модель и заработаем» названа наивной: успешный продукт строится не вокруг хайпа, а вокруг смысла, качества, прикладной ценности и понимания реального спроса. В качестве примеров приводятся производство, предиктивная аналитика, сельское хозяйство, видео- и аудиоаналитика — то есть там, где технология решает конкретную задачу, а не просто имитирует новизну.
Финальный вывод выступления — стратегический и довольно жёсткий: нужно не копировать друг друга, не распыляться на дублирующие проекты и не пытаться в одиночку выиграть гонку, которую невозможно потянуть в одиночку. Предлагается объединяться, искать кооперацию с другими странами и компаниями, занимать ниши, где есть реальная экспертиза, и не запрещать модели из страха отставания. Отдельно звучит мысль о необходимости ставить на самых умных, а не на самых лояльных, и строить культуру созидания, а не имитации. В итоге выступление сводится к довольно цельной рамке: ИИ — это не просто технология, а новая архитектура экономики, власти и международной конкуренции, где выживают те, кто умеет создавать смысл, объединяться и действовать стратегически.
