Даниил и Дэвид Либерман: ИИ — это не только борьба моделей, но и борьба за вычислительную инфраструктуру

Автор | Gonka.ai

Введение: На фоне продолжающегося усиления глобальных дискуссий об искусственном интеллекте отраслевые фокусы зачастую сосредоточены на возможностях моделей, технологических прорывах и регуляторных рамках. Но под этими обсуждениями постепенно возникает более фундаментальный вопрос: кто владеет инфраструктурой вычислительных мощностей для ИИ? В одном из диалогов на конференции Unlockit соучредитель протокола Gonka, футуролог, предприниматель и инвестор Daniil и David Liberman высказали ключевую точку зрения: искусственный интеллект никогда не был нейтральной технологией, а инфраструктура вычислительных ресурсов определяет, кому в конечном итоге он служит. По их мнению, будущее ИИ — это не только технологическая гонка, но и долгосрочная борьба за контроль над инфраструктурой.

Истинное основание ИИ: не модель, а вычислительные мощности

Только когда люди перестают ставить под сомнение свои базовые предположения, централизованная инфраструктура ИИ кажется неизбежной.

Долгое время большинство обсуждений об искусственном интеллекте сосредоточено на моделях, этике или регулировании. Но под этим лежит более решающий уровень — вычислительные мощности. Кто владеет мощностями, кто контролирует доступ к ним и при каких условиях можно их использовать — эти факторы в конечном итоге определяют, как работает ИИ и кому он служит.

Рассматривая ИИ с этой точки зрения, текущая картина становится трудно игнорируемой. Исследования OECD и другие открытые данные показывают, что передовые вычислительные мощности для ИИ всё больше концентрируются у немногих облачных провайдеров и сосредоточены в ограниченном числе стран. Это создает постоянно расширяющийся «разрыв в вычислительных мощностях» — разницу между теми, кто имеет доступ к инфраструктуре, и теми, кто не имеет.

Такая концентрация не случайна. Сегодня доступ к передовым GPU контролируется несколькими поставщиками и всё больше зависит от национальных приоритетов. В результате вычислительные мощности становятся дорогими, емкость ограниченной, а распределение по регионам — неравномерным. Всё это происходит как раз в тот момент, когда ИИ становится ключевым элементом науки, промышленности и социальной инфраструктуры.

Между тем, существующие децентрализованные системы не решают эту проблему автоматически. Многие из них по-прежнему расходуют значительные ресурсы на консенсус и безопасность, а механизмы стимулирования зачастую вознаграждают капитал, а не реальный вклад в вычисления. Это снижает мотивацию поставщиков аппаратного обеспечения и замедляет инновации на уровне инфраструктуры.

Здесь наши размышления начинают расходиться. Мы не исходили из какой-либо идеологической позиции и не выступали против централизованных участников ради децентрализации. Мы исходили из более практического вопроса: если бы эффективность, доступ и вклад могли быть согласованы, а не конфликтовали друг с другом, каким бы было будущее инфраструктуры ИИ?

Этот вопрос привел нас к модели: большинство вычислительных ресурсов используется для реальных задач ИИ, а не для системных накладных расходов; права участия и управления определяются проверенным вкладом в вычисления, а не капиталом; доступ к GPU по всему миру — это безразрешительный дизайн. На практике эти гипотезы постоянно подвергаются стресс-тестам через открытые обсуждения, включая сотрудничество с операторами GPU, разработчиками и исследователями — например, в нашем Discord-сообществе.

ИИ всегда был не только программным обеспечением. Он — инфраструктура. А выбор инфраструктуры зачастую закрепляет общество на десятилетия вперед. Передача этой инфраструктуры в руки нескольких компаний или государств — не нейтральный технологический результат, а структурное решение с долгосрочными экономическими и геополитическими последствиями. Если интеллект сам по себе должен стать богатым, то поддерживающая его инфраструктура должна изначально проектироваться с учетом «богатства».

Истинные критерии успеха децентрализованного ИИ

Главная сложность в том, что вы не спорите с человеком, а боретесь с «предустановленными предположениями».

Мейнстримовые технологические сообщества часто оптимизируют краткосрочную эффективность: скорость, капиталовую эффективность, централизованный контроль и масштабирование через интеграцию. Эти выборы в локальном контексте оправданы, но как только они становятся стандартом, их редко ставят под сомнение. Когда вы бросаете вызов этим предположениям, кажется, что говорите на другом языке — не потому, что идеи экстремальны, а потому, что они затрагивают устоявшиеся профессиональные, корпоративные и стратегические стимулы.

Еще сложнее — вопрос времени. Централизованные системы зачастую кажутся очень успешными до тех пор, пока не проявляются их долгосрочные издержки. Хотя крупные инвестиции и расходы на инфраструктуру очевидны, более глубокие издержки часто проявляются позже: усиление зависимости, потеря гибкости, концентрация ценовых рычагов у немногих поставщиков и невозможность изменить курс после глубокого внедрения системы.

Для нас успех — это не победа в споре и не замена существующих участников. Успех гораздо тише. Он — когда децентрализованная инфраструктура перестает быть декларацией и становится обычной практикой: когда люди используют ее не потому, что верят в децентрализацию, а потому, что это наиболее практичный выбор.

В конечном итоге, настоящий успех — это изменение самой дискуссии. Когда вопрос перестает быть «должен ли ИИ быть централизованным», и превращается в «почему мы вообще думали, что он должен быть централизованным». Тогда убеждения перестают требовать прямого вызова — они эволюционируют сами.

Как компании выбирают путь централизованности или децентрализации?

Инфраструктура ИИ уже перестала быть только технологической задачей — она становится стратегической зависимостью.

Для компаний централизованная инфраструктура создает трудноразрушимый эффект блокировки. Как только критические системы начинают зависеть от немногих поставщиков, контроль постепенно переходит от пользователей к владельцам инфраструктуры. Со временем это влияет на цены, доступ, скорость инноваций и диапазон возможных стратегий.

Для бизнеса важна стратегическая гибкость. В ранних стадиях централизованная инфраструктура может работать хорошо, но со временем она склонна к закреплению и долгосрочной зависимости. Стоимость растет, альтернативы усложняются, а изменение архитектурных решений в масштабах становится все труднее.

Ключевые решения обычно принимаются раньше, чем многие предполагают. Выбор инфраструктуры зачастую фиксируется до того, как очевидны его последствия. Как только ИИ переходит из экспериментальной стадии в повседневную инфраструктуру, стоимость изменения базовой архитектуры растет экспоненциально. Поэтому истинное решение принимается не при сбое централизованных систем, а когда они еще работают хорошо. Чем раньше исследовать децентрализованные подходы, тем больше шансов сохранить выбор. Ожидание часто означает, что выбор уже сделан.

Если уже зависишь от централизованной инфраструктуры, не поздно ли уже?

Редко бывает «слишком поздно», но с течением времени сложность растет экспоненциально.

Когда большинство систем построено на централизованных инфраструктурах ИИ, вызов уже не только технологический, а системный. Рабочие процессы, стимулы, бюджеты, нормативы и даже пути развития кадров — все это постепенно предполагает, что централизованная инфраструктура — это «способ работы». В такой ситуации изменение — это не просто миграция инфраструктуры, а переобучение привычек, контрактных моделей и мышления, глубоко укоренившихся в организации.

Исследования по закреплению инфраструктуры подтверждают это. Аналитика показывает, что после нескольких лет работы в централизованных облачных средах стоимость перехода резко возрастает, а не растет линейно. Этот рост обусловлен долгосрочными контрактами, нормативными рамками, глубокой интеграцией внутренних процессов и высокой специализацией рабочей силы. OECD также отмечает, что страны и организации, не получившие раннего доступа к вычислительным мощностям для ИИ, со временем сталкиваются с накапливающимися недостатками: они теряют конкурентоспособность и гибкость, а также возможность выбора альтернативных инфраструктурных моделей.

История показывает, что инфраструктурные трансформации редко происходят одномоментно. Обычно они начинаются на периферии. Новые сценарии применения, новые участники и новые ограничения создают точки давления, в которых централизованные системы перестают быть достаточными — будь то из-за высокой стоимости, медлительности, ограничений или уязвимости. Именно там начинаются важные альтернативные решения.

Со временем «выбор» действительно сужается. Чем дольше инфраструктура остается централизованной, тем меньше остается вариантов.

Зависимость закрепляется, а децентрализация превращается из активного проектного решения в пассивное исправление, которое всегда обходится дороже, сложнее и труднее контролировать.

Поэтому главный риск — не то, что уже поздно. Главный риск — это ждать, пока децентрализация не станет единственным выходом из системного кризиса. Чем раньше начать исследовать альтернативы, даже параллельно с централизованными решениями, тем больше шансов сформировать желаемый результат, а не быть вынужденным к нему приспосабливаться под давлением.

Если уже есть зависимость от централизованной инфраструктуры, не поздно ли?

Редко бывает «слишком поздно», но с каждым годом сложность растет экспоненциально.

Когда большинство систем построено на централизованных инфраструктурах ИИ, вызов уже не только технологический, а системный. Рабочие процессы, стимулы, бюджеты, нормативы и даже пути развития кадров — все это постепенно предполагает, что централизованная инфраструктура — это «естественный способ функционирования». В такой ситуации изменение — это не просто перенос инфраструктуры, а переобучение привычек, контрактных моделей и мышления, укоренившихся в организации.

Исследования по закреплению инфраструктуры показывают, что после нескольких лет работы в централизованных облачных средах стоимость перехода резко возрастает, а не растет линейно. Этот рост обусловлен долгосрочными контрактами, нормативными рамками, глубокой интеграцией внутренних процессов и высокой специализацией рабочей силы. OECD также подчеркивает, что страны и организации, не получившие раннего доступа к вычислительным мощностям для ИИ, со временем сталкиваются с накапливающимися недостатками: они теряют конкурентоспособность и гибкость, а также возможность выбора альтернативных инфраструктурных моделей.

История показывает, что инфраструктурные трансформации редко происходят одномоментно. Обычно они начинаются на периферии. Новые сценарии применения, новые участники и ограничения создают точки давления, в которых централизованные системы перестают быть достаточными — будь то из-за высокой стоимости, медлительности, ограничений или уязвимости. Именно там начинаются важные альтернативные решения.

Со временем «выбор» действительно сужается. Чем дольше инфраструктура остается централизованной, тем меньше остается вариантов.

Зависимость закрепляется, а переход к децентрализации становится более дорогостоящим, сложным и трудным для контроля.

Поэтому главный риск — не то, что поздно. Главный риск — это ждать, пока системный сбой не сделает децентрализацию единственным выходом. Чем раньше начать исследовать альтернативы, даже параллельно с существующими решениями, тем больше шансов сохранить контроль и сформировать желаемый результат, а не быть вынужденным к нему приспосабливаться под давлением.

Для следующего поколения архитектура ИИ определит распределение возможностей

Будущие поколения должны понять, что технологии не становятся нейтральными просто потому, что они продвинуты.

Каждое поколение наследует инфраструктурные решения предыдущих, зачастую не осознавая, что эти решения были сознательным выбором, а не неизбежностью. Для будущих поколений ИИ станет таким же естественным, как сегодня электроэнергия или интернет. Именно поэтому фундаментальная архитектура так важна — она не только определяет, что возможно, но и для кого это возможно.

Будущие поколения должны знать, что доступ к интеллекту можно организовать кардинально иначе. Его можно рассматривать как общий ресурс: открытый, богатый и трудно монополизируемый. Или его можно окружить, установить цены и контролировать, даже если на первый взгляд это кажется удобным и эффективным. Обе стратегии могут породить впечатляющие технологии, но только одна из них сохранит долгосрочную свободу, устойчивость и настоящий выбор.

Они также должны понять, что централизованность обычно приходит незаметно. Не через принуждение, а через удобство. В начале компромиссы кажутся незначительными: чуть ниже стоимость, чуть быстрее развертывание, чуть проще координация. Но последствия проявляются позже — когда изменение курса становится дорогим или практически невозможным.

Также важно осознавать, что инфраструктура напрямую влияет на социальную мобильность. Кажущиеся нейтральными с технологической точки зрения системы могут снизить стартовые неравенства между людьми и поколениями или, наоборот, незаметно закрепить эти неравенства на десятилетия. Как вы, возможно, знаете, это одна из наших ключевых тем. Молодое поколение уже сталкивается с более серьезными вызовами, чем предыдущие. Текущие подходы к внедрению ИИ не решают эту проблему и даже могут усугубить ее. В этом смысле архитектурный выбор — это не только вопрос эффективности, но и вопрос того, кто действительно получает возможность экспериментировать, строить и формировать будущее.

Самое важное — будущие поколения должны понять, что эти системы по-прежнему создаются людьми. Не судьбой, не рынком и не машинами. Вопросы о том, кто выигрывает от определенной архитектуры, и сохранение права выбора — не сопротивление прогрессу. Это — способ сохранить открытость и возможность развития.

Почему мы решили делиться этими историями на Unlockit?

Unlockit — это, по сути, пространство для дискуссий, где разговор не идет о хайпе, релизах или прогнозах, а о том, почему люди делают те или иные выборы. Это важно для нас. Наши истории — не о конкретных проектах или технологиях, а о том, как на ранних этапах выявлять структурные паттерны и принимать решение не считать их неизбежными.

Много лет мы работали внутри мейнстрим-систем: создавали компании, инвестировали, сотрудничали с крупными организациями и получали выгоду от централизованных инфраструктур. Мы понимали изнутри, как эти системы работают. В какой-то момент мы поняли, что повторение одних и тех же структур с надеждой на другие результаты редко приводит к чему-то действительно новому. Вместо того чтобы молчать или превращать это в очередной успешный рассказ, мы решили открыто поделиться этим пониманием.

Также мы пришли к Unlockit не только для размышлений, но и чтобы делиться практическим опытом, который актуален для разных групп участников. Для предпринимателей эти вопросы связаны с контролем инфраструктуры, зависимостью от провайдеров и возможностью масштабирования без потери гибкости. Для инвесторов — с долгосрочными рисками, блокировкой инфраструктуры и моделями, способными создавать устойчивую ценность. Для руководителей компаний и технологов — с вопросами стоимости, надежности, нормативных ограничений и стратегической свободы в быстро меняющейся среде.

Мы хотим предложить альтернативный путь — не универсальный ответ, а иной способ мышления: как строить инфраструктуру ИИ с меньшими зависимостями, большей прозрачностью и долгосрочным правом выбора. И, что важно, мы хотим услышать обратную связь от тех, кто принимает реальные решения в бизнесе, капитале и институтах.

Мы также верим, что эти дискуссии не должны ограничиваться узким кругом. Как только инфраструктурные решения перестают обсуждаться открыто, они начинают неявно закрепляться как стандарт. Unlockit создает пространство для рефлексии, пока эти решения еще не стали необратимыми, — это делает участие в диалоге осмысленным.

В конечном счете, участие в Unlockit — это не объяснение того, что мы делаем, а напоминание о том, почему важно продолжать ставить под сомнение предустановленные предположения, особенно в эпоху быстрого и мощного технологического прогресса. И это — возможность услышать тех, кто формирует будущее бизнеса, технологий и общества.