У искусственного интеллекта (ИИ) есть собственные глобальные цепочки поставок, состоящие из пяти ключевых звеньев. Рынок каждого из звеньев отличается концентрацией и доминированием бигтехов, что может негативно влиять на инновации, кибербезопасность и финансовую стабильность.
  |   Эконс

Когда пользователь задает вопрос приложению ИИ на своем смартфоне и моментально получает подробный ответ, это выглядит как волшебство. В том, чтобы сделать такое «волшебство» возможным, задействованы множество компаний на нескольких рынках. Эти рынки связаны сложной цепочкой поставок технологий, состоящих из нескольких уровней.

Эксперты Банка международных расчетов (BIS) в своем исследовании выделили пять таких уровней, или пять звеньев глобальных цепочек поставок ИИ:

  • аппаратное обеспечение (микропроцессоры, чипы),
  • облачные вычисления (например, облачные платформы, такие, как Azure и Amazon Web Services),
  • данные для обучения (тексты, изображения, видео),
  • базовые большие языковые модели – LLM (Claude, GPT),
  • пользовательские приложения (ChatGPT, Gemini, Copilot).

Каждый уровень «питает» следующие: микропроцессоры необходимы для выполнения сложных вычислений, на основе которых обучаются большие языковые модели; облачная инфраструктура требуется для хранения таких вычислений и использования моделей. Обучающие данные – следующее звено – включают в себя все, от текста до изображений и видео как из публичных, так и из частных репозиториев. Базовые модели обучены на этих данных и могут быть адаптированы для самых разных нужд. Они формируют основу для последнего звена – приложений ИИ.

Таким образом, развитие ИИ зависит от сложной цепочки поставок с множеством уровней технологий, совместно работающих на конечный продукт – приложения ИИ, с которыми ежедневно взаимодействуют пользователи.

Первые два уровня цепочки поставок ИИ (аппаратное обеспечение и облако) характеризуются высокими фиксированными издержками, экономией на масштабе, инерцией потребителей, а также сетевыми эффектами. Значительные инвестиции, необходимые для разработки и поддержания инфраструктуры ИИ, создают барьеры для входа на этот рынок для новых или небольших компаний, но доступны для крупных фирм.

Рынок обучающих данных, базовых языковых моделей и приложений ИИ отличается большей конкуренцией, но склонен к динамике «победитель получает все» (так, на долю ChatGPT приходится порядка 60% рынка чат-ботов). Кроме того, бигтехи – крупные технологические компании – расширяют свое присутствие по всей цепочке поставок ИИ, используя свое доминирование в сфере данных и облачных сервисов, чтобы получить преимущества как на восходящем, так и на нисходящем уровнях цепочки поставок.

Анализ цепочки поставок ИИ и экономических сил, которые ее формируют, имеет решающее значение для понимания того, как ИИ влияет на социальное и экономическое благосостояние, инновации, операционную устойчивость, киберриски и финансовую стабильность.



Структура рынков в цепочке поставок ИИ

Аппаратное обеспечение – это «топливо» ИИ-революции: без него современный ИИ был бы невозможен. Наиболее важное аппаратное обеспечение – это чипы ИИ, или микропроцессоры, такие, как GPU (graphics processing unit – графический процессор). На этом рынке более 90% приходится на американскую компанию Nvidia. Ее доход от производства GPU для дата-центров вырос на 409% в 2023-2024 фискальном году и на 93% в 2024-2025.

Графические процессоры Nvidia поставляются в комплекте с CUDA (Compute Unified Device Architecture) – технологией для параллельных вычислений, которая позволяет программистам и разработчикам программного обеспечения упростить процесс использования графических процессоров и повысить их производительность. CUDA стала отраслевым стандартом для программистов и может использоваться только с графическими процессорами Nvidia. Кроме того, Nvidia в 2019 г. приобрела Mellanox, технологическую компанию, которая предоставляет архитектуру для соединения графических процессоров в сеть. Это приобретение позволяет графическим процессорам Nvidia работать более эффективно, чем у ее конкурентов.

Конечно, на рынке аппаратного обеспечения ИИ работает много компаний, включая и стартапы, и бигтехи – AMD, Intel, Microsoft, Google, Amazon, а также китайские Alibaba, Baidu, Huawei. Параллельно в отрасли предпринимаются усилия по противодействию доминированию CUDA путем создания программного обеспечения с открытым исходным кодом и инструментов для дополнения чипов других производителей. Тем не менее, существует значительная неопределенность относительно того, насколько эффективна эта конкуренция в изменении доминирующего положения Nvidia, отмечают эксперты BIS: Nvidia пользуется как преимуществом первопроходца, так и выгодой от объединения CUDA, у которой мало альтернатив, со своим GPU. Кроме того, Nvidia пытается интегрироваться в другие уровни цепочки поставок, в частности, запуская собственные LLM. 

На рынке облачных вычислений cуществуют три основных вида услуг: программного обеспечения (software as a service, SaaS); платформ (platform as a service, PaaS); инфраструктуры (infrastructure as a service, IaaS).

Глобально на этом рынке доминируют три игрока: Amazon Web Services (AWS) с рыночной долей 31%, Microsoft Azure с 24% и Google Cloud Platform с 11%. В сегменте инфраструктуры (IaaS) – наиболее актуального для моделей ИИ – рынок еще более сконцентрирован: так, в 2023 г. AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform вместе занимали более 70% мирового рынка.

Экономия на масштабе, а также высокие издержки переключения для пользователя (в частности, у разных облачных провайдеров часто разные интерфейсы и технические характеристики, которые затрудняют переключение без переподготовки инженеров) – основные причины высокой концентрации на рынке облачных вычислений.

В качестве данных для обучения ИИ-моделей до сих пор использовались преимущественно массивы общедоступных данных. Однако их запас сокращается: по некоторым расчетам, запас высококачественных общедоступных текстовых данных, скорее всего, будет исчерпан к 2026 г.

Без повышения эффективности данных или поиска их новых источников прогресс, достигнутый моделями ИИ, может замедлиться. Именно здесь у бигтехов есть существенное преимущество: они могут обучать модели ИИ на своих собственных данных – платформах соцсетей, поисковиках (Google Search, Bing от Microsoft), мессенджерах (WhatsApp), почте (Gmail) и других сервисах. Например, Google расширил условия обслуживания, чтобы использовать данные из Google Docs, Google Sheets и Google Maps.

Еще одно преимущество бигтехов в сфере данных – их финансовые возможности, которые позволяют им покупать более мелких владельцев данных либо сотрудничать с ними. Например, в 2019 г. Google приобрела производителя смарт-браслетов и фитнес-трекеров Fitbit – компанию с доступом к данным о здоровье миллионов пользователей. В 2022 г. Meta*, Google, Amazon и Apple заключили партнерские соглашения с Shutterstock – компанией, которая предоставляет изображения, видео и музыкальные файлы, – чтобы использовать его данные для обучения ИИ.

Рынок базовых больших языковых моделей, на первый взгляд, динамичен и полон конкурентов: на нем представлены более 300 моделей от почти полутора десятка фирм. Существует и конкуренция бизнес-моделей – в то время как одни фирмы предлагают проприетарные («закрытые») модели (например, OpenAI), другие приняли более открытый подход (в частности, DeepSeek).

Тем не менее, на рынке базовых моделей доминируют лишь несколько фирм. Несмотря на конкуренцию, в 2023 г. GPT-4 от OpenAI занимала 69% рынка генеративного ИИ.

Создание и обучение базовых моделей сопряжено с высокими фиксированными затратами на приобретение данных для обучения и вычислительных ресурсов. Например, стоимость обучения GPT-4 оценивается более чем в $100 млн; заявленная стоимость обучения DeepSeek менее чем $6 млн могла в действительности оказаться в десятки раз больше с учетом затрат на графические процессоры. Хотя затраты на создание ИИ-моделей и их обучение могут со временем снижаться, пока они остаются значительными в абсолютном выражении.

Приложения для пользователей – последнее звено в цепочке поставок ИИ – следуют сценарию цифровых платформ и мобильных приложений: на этом рынке возникает риск того, что «победитель получает все». После приложения-первопроходца ChatGPT появились разные ИИ-приложения. Тем не менее, несмотря на поток похожих интерфейсов, ChatGPT по итогам 2024 г. занимал 60% рынка чат-ботов (по общему количеству ежемесячных посещений), что подчеркивает важность выхода на рынок первым.

Гонка за ИИ

Возможно, самый заметный тренд на рынке ИИ – растущее влияние бигтехов (особенно американских и китайских), охватывающее все звенья ИИ-экосистемы, отмечают эксперты BIS.

Бигтехи вкладывают значительные средства в ИИ: в 2023 г. на их долю пришлось 33% всех инвестиций, привлеченных компаниями сферы ИИ, и почти 67% инвестиций в сферу генеративного ИИ. За счет выстраивания вертикальной интеграции по всей цепочке поставок ИИ бигтехи стремятся к получению контроля над всей цепочкой.

  • Аппаратное обеспечение: разрабатывают собственные чипы (Google TPU, Amazon Trainium) для снижения зависимости от Nvidia.

  • Облачные сервисы: бигтехи доминируют на рынке, что дает им контроль над инфраструктурой для обучения моделей.

  • Данные: используют данные своих платформ (поисковики, соцсети) для обучения ИИ, меняя политику конфиденциальности.

  • Базовые модели: создают или инвестируют в закрытые модели (GPT-4 от OpenAI, Gemini от Google).

  • Приложения: встраивают ИИ в свои продукты (Copilot в Microsoft 365, Gemini в Google Search, ИИ-компаньон на платформе Amazon).

Для укрепления своей рыночной власти бигтехи стремятся использовать:

  • эксклюзивные партнерства (например, Microsoft инвестировала $10 млрд в OpenAI с условием использования Azure);

  • поглощение данных (как сделка Google с Fitbit);

  • барьеры для конкурентов (высокие «сборы» за перенос данных из облака; закрытые экосистемы – как CUDA от Nvidia).

Если провести аналогию с промышленным производством, то бигтехи становятся владельцами фабрик, поставщиков сырья и розничных магазинов. Они производят станки (чипы), им принадлежат здания фабрик (облако), сырье (данные), они контролируют выпуск продукции (большие языковые модели) и занимаются ее реализацией (ИИ-приложения).

Как результат, более мелким компаниям и стартапам выгодно партнерство с бигтехами. Еще одно измерение этих партнерств возникает, когда бигтехи интегрируются в другой уровень цепочки поставок: проектирование полупроводников и производство микросхем для ИИ. Например, по условиям сделки с Amazon компания Anthropic, специализирующаяся на разработке систем ИИ и больших языковых моделей, должна использовать Amazon Web Services как основного поставщика облачных услуг и чипы, произведенные Amazon, для разработки и обучения своих моделей.

Расширение влияния крупных технологических компаний на цепочку поставок ИИ может привести к появлению замкнутого круга «ресурсы – данные – модели». Благодаря контролю над вычислительными ресурсами и сравнительному преимуществу в производстве, хранении и анализе данных бигтехи могут предоставлять лучшие модели ИИ. Использование этих моделей генерирует больше данных, которые могут быть использованы бигтехами для улучшения моделей и приложений ИИ, что делает обработку и анализ данных более эффективными. Сетевые эффекты усиливают этот цикл. В конечном счете, вероятно, бигтехи будут доминировать в цепочке поставок ИИ, полагают эксперты BIS.

Последствия концентрации

На данный момент рыночная структура только первых двух из пяти звеньев цепочки поставок ИИ отличается значительной концентрацией, однако бигтехи расширяют свое присутствие во всей цепочке, имея высокие шансы для усиления своего контроля над всей экосистемой ИИ. Это создает целый ряд рисков, перечисляют эксперты BIS: сокращение потребительского выбора, контроль над направлениями инноваций со стороны нескольких фирм, операционные уязвимости, угрозы кибербезопасности и финансовой стабильности, риски ренто-ориентированного поведения игроков-монополистов.

Наглядный пример искажений, возникающий в результате высокой рыночной концентрации, – полупроводниковая промышленность: в 2021 г., в условиях глобального дефицита полупроводников, TSMC, крупнейший производитель полупроводников с долей рынка более 60%, отдал приоритет компании Apple в продажах своих чипов.

Если несколько фирм закрепляют доминирующие позиции на рынке ИИ, они также будут контролировать направление инноваций. Контроль нескольких фирм над цепочкой поставок ИИ увеличивает риск несоответствия между инновациями социально желательными и инновациями для прибыли: бигтехи будут определять, какие направления развивать.

Концентрация цепочки поставок ИИ влияет на операционную устойчивость критической инфраструктуры и кибербезопасность. Опора на нескольких основных поставщиков критических компонентов ИИ или самих моделей ИИ может создать единые точки отказа. Если любой из ключевых игроков столкнется со сбоем – из-за проблем с цепочкой поставок, операционных ошибок, изменений в регулировании, изменения климата, геополитических конфликтов, – может пострадать вся отрасль.

Этот риск имеет особое значение в банковском и финансовом секторах. Недавний пример – инцидент с CrowdStrike 2024 г.: неисправное обновление от CrowdStrike, крупного поставщика программного обеспечения для кибербезопасности, привело к сбою почти 8,5 млн компьютеров, использующих Microsoft Windows. Это был крупнейший сбой в работе информационных технологий в истории, нарушивший работу нескольких отраслей, включая авиалинии, банковское дело и производство, напоминают эксперты BIS.

Концентрация также увеличивает риски кибербезопасности за счет централизации критической инфраструктуры и данных в руках нескольких крупных игроков. Хотя крупные компании, как правило, имеют очень сложную киберзащиту, успешная атака на одного крупного поставщика может иметь каскадный эффект для многочисленных организаций, которые полагаются на его услуги.

Концентрация в сфере ИИ создает системные риски для финансовой стабильности. Если финансовые учреждения используют одни и те же модели ИИ или сами модели ИИ полагаются на схожие наборы данных, существует повышенный риск процикличности и «стадного» поведения. Кроме того, использование схожих алгоритмов может привести к внезапным сбоям, рыночной волатильности и отсутствию ликвидности в период финансового стресса.

При этом применять меры регулирования, направленные на предотвращение концентрации рынка ИИ, непросто, признают авторы исследования.

Во-первых, достижение консенсуса в отношении таких мер затруднено, поскольку цепочка поставок ИИ включает в себя множество различных рынков, которые попадают в сферу действия различных регулирующих органов, нередко имеющих конкурирующие цели.

Во-вторых, трансграничный характер ИИ требует совместных политических усилий разных юрисдикций. Даже если консенсус регуляторов будет достигнут на национальном рынке, международное сотрудничество намного более труднодостижимо: разные страны различаются по своим правовым рамкам, подходам к регулированию, а также геополитическим целям.

В-третьих, темпы технологического прогресса в сфере ИИ намного опережают возможности регулирования, что затрудняет разработку и реализацию эффективных мер политики.

В-четвертых, чаще всего антимонопольные меры применяются ex post. На цифровых рынках, которые склонны к динамике «победитель получает все», такие меры могут быть запоздалыми и не помогут восстановить конкуренцию в достаточной степени.

Концентрация сама по себе не является доказательством антиконкурентного поведения. Поэтому первым шагом мог бы быть сбор сведений о структуре рынка и поведении его игроков. Регулирующие органы в нескольких юрисдикциях уже начали подобные расследования. Так, в 2024 г. Федеральная торговая комиссия США, министерство юстиции США, управление по конкуренции и рынкам Великобритании и Еврокомиссия опубликовали совместное заявление о рисках для конкуренции на рынке моделей и продуктов ИИ. В США Федеральная торговая комиссия инициировала расследование партнерских отношений между Microsoft и OpenAI, Amazon и Anthropic, Google и Anthropic, а министерство юстиции расследует приобретение компанией Nvidia компании Run:ai, которая оптимизирует использование графических процессоров. ЕС и британское управление по конкуренции и рынкам также изучают эксклюзивное партнерство Microsoft и OpenAI.

Конкурентный и инклюзивный рынок ИИ повысит инновации, устойчивость и благосостояние в долгосрочной перспективе. Технологии ИИ и их влияние не ограничиваются национальными границами, что делает необходимым международное сотрудничество. Оно затруднено, но именно оно – ключ для решения проблем концентрации ИИ-технологий, рассуждают эксперты BIS. Доминирование бигтехов в цепочке поставок ИИ – это вопрос не просто конкуренции, а того, кто будет контролировать технологию, определяющую будущее экономики.

* Компания Meta признана в РФ экстремистской и запрещена.