Расширение необходимых для ИИ центров обработки данных является крупнейшим инфраструктурным проектом, который когда-либо предпринимало человечество. Об этом главный аналитик Gartner Джон-Дэвид Ловлок заявил 23 июля 2026 года, отвечая на вопросы Golem. Ловлок сравнил это с совокупными расходами на сеть автомагистралей США, европейскую железнодорожную сеть и Международную космическую станцию (МКС). Прогноз Gartner по мировым ИТ-расходам будет опубликован 27 июля 2026 года. Golem уже обсуждал эти результаты.
Ловлок подчеркнул: "За возможным исключением Neoclouds, ни одна из компаний, расширяющих центры обработки данных, не полагается на единственную простую бизнес-модель. Облачная модель, при которой покупается сервер и сдаются мощности в аренду, недостаточна для ИИ."
В настоящее время существуют пересекающиеся модели генерации дохода, и сами серверы во многих случаях поддерживают этот источник дохода: так, Copilot приносит доход Microsoft, в то время как стек Azure AI является статьей расходов. Сами центры обработки данных, возможно, никогда не принесут доход, достаточный для окупаемости инвестиций, но они формируют основу для новых продуктов и услуг, которые, по мнению Gartner, этого достигнут.
"Рынок генеративного ИИ — это крупнейшая и важнейшая гонка за долю рынка, которую переживал технологический сектор со времен внедрения облачных технологий. Фокус нынешних поставщиков ИИ направлен на быстрый выход на рынок, функциональность и растущую привязку клиентов и партнеров", — объяснил Ловлок.
Конец ИТ-безопасности
Это подрывает любые усилия по обеспечению стандартов и сертификации безопасности и фактически делает их неактуальными. Каждый поставщик больших языковых моделей (LLM) отдает приоритет функциональным улучшениям за счет быстрых циклов релизов. Рынок генеративного ИИ развивается быстрее, чем могут поспевать за ним нормативные или связанные с безопасностью рамки. Это делает вопрос ответственности самой большой известной неизвестной генеративного ИИ.
"Козел отпущения" в цикле
Ловлок заявил: "Несмотря на нерешенные вопросы законодательства, ответственности и подотчетности, темпы внедрения генеративного ИИ растут, причем тренд смещается в сторону агентных рабочих процессов. Эта среда, где скорость превыше всего, привела к феномену 'AI Jaywalking' (ИИ-переход в неположенном месте): концепции, при которой ответственность за несчастный случай перекладывается на жертву."
Самый распространенный подход — Human-in-the-loop (человек в цикле) — часто терпит неудачу, потому что люди биологически и психологически не приспособлены для мониторинга высокоскоростных алгоритмов. Это приводит к феномену, который можно назвать Scapegoat-in-the-loop (козел отпущения в цикле): люди при этом выступают скорее как буфер для ответственности, чем как эффективные контролирующие инстанции. "Пока рынок не созреет настолько, что появятся признанные тесты безопасности, вопрос ответственности останется деликатной темой", — сказал Ловлок.
Мнение автора
Если сравнить оценочные 500-600 миллиардов долларов США, которые технологические гиганты потратят только в 2026 году на ИИ-инфраструктуру, и прогнозируемые несколько триллионов долларов к 2030 году, с оценками Организации Объединенных Наций (ООН), вырисовывается четкая картина: на глобальные инвестиции одного года в ИИ-центры обработки данных, чипы и энергосети теоретически можно было бы ликвидировать голод в мире на целое десятилетие и решить глобальную проблему питьевой воды. Но этого не происходит, потому что прибыль горстки сверхбогатых людей стоит на первом месте.