Олег Дерипаска предупредил: четвертую технологическую революцию могут упустить

Предприниматель Олег Дерипаска заявил о риске упущения четвертой технологической революции

По данным РБК, бизнесмен Олег Дерипаска, состояние которого оценивается Forbes в $4,1 млрд, выступил с оценкой текущей ситуации в развитии искусственного интеллекта. Он подчеркнул, что конкуренция между Китаем и США в этой сфере выходит за рамки отдельных продуктов, таких как ChatGPT или DeepSeek.

Дерипаска указывает, что конкуренция охватывает несколько ключевых направлений: энергетику, полупроводниковую отрасль, инфраструктуру, языковые модели и практическое применение ИИ. По его мнению, Китай демонстрирует более прагматичный подход к развитию ИИ, тогда как в США преобладает осторожность.

Особое внимание он уделяет роли частного сектора в технологических преобразованиях. По его мнению, в России необходимо снизить вмешательство государства в инновационные проекты, чтобы частный бизнес мог свободно развивать искусственный интеллект и другие перспективные направления.

«Если в России не дадут работать частному бизнесу по этому важнейшему направлению и не перестанут его кошмарить, то мы проспим и эту очередную, уже четвертую технологическую революцию», — отметил он.

Дерипаска подчеркивает, что ключ к успеху — долгосрочное планирование и целенаправленная государственная поддержка. Он также отмечает, что в индустриальной гонке побеждает тот, кто быстрее находит практическое применение новым технологиям.

Интересно: Сможет ли российский бизнес, ограниченный в маневренности, оперативно включиться в глобальную гонку за лидерство в сфере искусственного интеллекта?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Как Китай ускоряет ИИ-развитие: от энергетики до моделирования мышления

Технологическая гонка в сфере искусственного интеллекта приобретает всё более глобальные масштабы. Если ранее революции начинались с отдельных прорывов — электрификации, интернета, мобильных технологий — то сегодня ИИ становится частью экономической инфраструктуры. Это не только инструмент, а фактор, который определяет конкурентоспособность стран и компаний. Олег Дерипаска, подчеркивая важность частного сектора и снижения государственного регулирования, указывает на ключевые направления: энергетику, полупроводники, облачную инфраструктуру и практическое применение ИИ. Но чтобы понять, насколько реалистичны его оценки, стоит взглянуть на то, как развивается ситуация в Китае — стране, где ИИ-инициативы уже дают ощутимые результаты.

Энергетика как основа ИИ-инфраструктуры

Одним из ключевых факторов, позволяющих Китаю ускорять развитие ИИ, является энергетическая мощность. По данным Банка Англии, строительство центров обработки данных требует значительных вложений в энергетику, включая обеспечение стабильного энергопотребления и использование редких металлов, таких как медь [!]. В США, где энергосистема перегружена, рост ИИ стал тормозиться, в то время как Китай благодаря инвестициям в гидроэнергетику и ядерную энергетику обеспечивает дешевую и надежную электроэнергию для сотен центров обработки данных [!]. Это даёт стране преимущество в масштабировании ИИ-инфраструктуры.

Полупроводники и доступ к технологиям

Однако энергетика — лишь одна сторона медали. Другой важной составляющей является доступ к современным чипам. NVIDIA, крупнейший производитель графических процессоров, столкнулась с ограничениями на экспорт своей продукции в Китай, что привело к финансовым потерям для компании [!]. Это показывает, что даже при наличии энергетических ресурсов, отсутствие доступа к передовым технологиям может ограничивать возможности стран. В ответ китайские компании, такие как DeepSeek и Tencent, активно развивают собственные решения. Например, DeepSeek представила модель V3.2, которая конкурирует с такими крупными системами, как GPT-5 и Gemini 3 Pro, достигая высокой производительности на доступном оборудовании [!].

Открытые исследования и масштабирование

Ключевым фактором, способствующим ускорению технологического прогресса в Китае, стало открытие исследований. В отличие от западных компаний, которые всё чаще ограничивают доступ к своим разработкам, китайские исследовательские центры публикуют свои идеи в открытом доступе. Это позволяет другим ученым использовать и развивать их работы, что ускоряет инновации в сфере ИИ [!]. Например, модель Kimi K2 Thinking от стартапа Moonshot AI превзошла по ряду метрик ведущие американские ИИ-модели, такие как GPT-5 и Claude Sonnet 4.5 [!]. Такие прорывы усиливают позиции Китая на глобальном рынке.

Практическое применение и интеграция в экономику

Теоретические успехи в области ИИ не могут быть полноценным достижением без их практического применения. В Китае ИИ уже внедряется в различные отрасли: автомобилестроение, смартфоны, бытовую технику, здравоохранение и государственные структуры. Модели DeepSeek используются более чем 20 автомобильными брендами, а также в госуправлении, где они сокращают время на административные задачи на 90% и повышают точность документооборота [!]. Это показывает, что ИИ уже не остаётся в лабораториях — он становится частью повседневного функционирования экономики.

Рост пользовательской базы и государственная поддержка

Другим важным фактором успеха Китая в сфере ИИ стало резкое увеличение числа пользователей. За полгода количество пользователей генеративного ИИ в Китае удвоилось, достигнув 515 миллионов, при этом основная аудитория — молодые люди до 40 лет с высшим образованием [!]. Рост связан с государственной программой «AI Plus», стимулирующей внедрение ИИ в экономику и общество. Это демонстрирует, что ИИ не только развивается в научных лабораториях, но и становится частью повседневной жизни.

Выводы для российского бизнеса

Для российского бизнеса, ограниченного в доступе к глобальным технологическим решениям, ключевой задачей становится создание экосистемы, где ИИ может быть частью повседневного функционирования без чрезмерного регулирования и бюрократии. Однако, как показывает опыт Китая, успех в этой гонке зависит не только от одного фактора — это комбинация энергетики, доступа к полупроводникам, открытых исследований и практического применения. Если Россия не сможет обеспечить стабильное энергоснабжение, развить собственную ИИ-инфраструктуру и снизить административные барьеры, она может потерять шанс стать частью этой технологической революции.