Открытый исходный код: путь к стратегической автономии Европы в сфере искусственного интеллекта
Отправной точкой доклада становится выступление премьер-министра Канады Марка Карни на Всемирном экономическом форуме в Давосе в январе 2026 г. По его оценке, прежний международный порядок не переживает обычный переходный период, а подвергается фундаментальному разрыву. Великие державы все активнее используют торговлю как инструмент давления, а цепочки поставок рассматривают как источник уязвимости. В этих условиях государства, не относящиеся к ведущим центрам силы, могут либо совместно сформировать третий путь, либо поодиночке попасть в зависимость от более крупных держав.
Карни определяет стратегическую автономию как способность выдерживать внешнее давление и диверсифицировать связи. При этом ее создание не обязательно требует возведения отдельных национальных систем. Совместные вложения в устойчивость обходятся дешевле, единые стандарты сокращают фрагментацию, а сочетание различных ресурсов дает положительный совокупный эффект. Автор считает, что особенно отчетливо эта логика проявляется в сфере искусственного интеллекта, где Европа рискует оказаться зависимой от США или Китая.
Сходный тезис еще в 2018 г. сформулировал бывший министр иностранных дел Германии Йошка Фишер. Он связывал потерю Европой прежнего мирового положения с утратой технологического превосходства после Второй мировой войны. Отдельные европейские государства, включая Германию, Францию и Великобританию, по его мнению, уже не способны самостоятельно восстановить полноценный суверенитет. Для этого необходимы совместные действия на уровне Европы и новое соотношение полномочий между национальными правительствами и общеевропейскими институтами.
Гранатино объединяет позиции Карни и Фишера в один вывод: государства, не желающие становиться зависимыми от одного из технологических центров, должны сотрудничать и совместно создавать необходимые возможности. В сфере ИИ этому могут способствовать как государственные инициативы, так и частные инвестиции. В докладе упоминаются планы SoftBank по созданию вычислительной инфраструктуры во Франции и проект Schwarz Digits по строительству центра обработки данных стоимостью €11 млрд на площадке бывшей электростанции Люббенау к югу от Берлина.
Историческими примерами научной кооперации выступают Европейская организация по ядерным исследованиям CERN и международный проект по расшифровке генома человека. Автор рассматривает их как свидетельство того, что несколько стран способны совместно развивать дорогостоящую научную инфраструктуру без полного объединения политического суверенитета.
Разрыв в инвестициях в искусственный интеллект
В мае–июне 2026 г. на технологической конференции Handelsblatt в Хайльбронне неоднократно обсуждалось отставание Европы по объему капиталовложений в инфраструктуру ИИ. По приведенной в докладе оценке, пять крупнейших американских технологических компаний в 2026 г. должны направить на капитальные расходы около $725 млрд. Примерно три четверти этой суммы связаны с инфраструктурой искусственного интеллекта.
Автор сопоставляет эти вложения с центральным бюджетом ЕС. Только за один год частное финансирование американской технологической инфраструктуры может более чем втрое превысить весь общий бюджет Европейского союза. К 2027 г. совокупные ежегодные капиталовложения ведущих компаний в ИИ, согласно приведенному прогнозу, могут превысить $1 трлн.
Инвестиции американских технологических корпораций сопоставляются с государственными расходами крупнейших европейских стран. Капиталовложения пяти американских компаний оцениваются приблизительно в $725 млрд, государственные расходы Германии – в $960 млрд, Франции – в $705 млрд, Великобритании – в $692 млрд, Италии – в $580 млрд, Испании – в $450 млрд, а общий бюджет ЕС – примерно в $210 млрд. Автор отдельно указывает, что речь идет о разных показателях: однолетних частных капиталовложениях американских компаний и совокупных государственных расходах европейских стран. Сопоставление используется для демонстрации масштаба американского технологического финансирования.
Ни отдельная европейская компания, ни национальное правительство не способны поддерживать сопоставимый объем вложений. По этой причине попытка создать закрытого европейского лидера, который должен напрямую конкурировать с OpenAI, Anthropic или Google, рассматривается как ошибочный выбор направления конкуренции. Европа тем самым вступает в борьбу именно в той области, где ее отставание наиболее значительно, – в создании закрытых базовых моделей, опирающихся на огромные собственные вычислительные мощности и капитал крупнейших корпораций.
Особенно проблематичным автор считает стремление Германии, Франции и Великобритании поддерживать собственных национальных лидеров. В результате ограниченные ресурсы распределяются между несколькими параллельными проектами, каждый из которых остается недостаточно масштабным для конкуренции с американскими и китайскими разработчиками.
При этом Европа располагает значительным совокупным экономическим потенциалом. Пять крупнейших европейских экономик – Германия, Великобритания, Франция, Италия и Испания – обеспечивают около 68% совокупного ВВП ЕС и Великобритании. Для сравнения, на пять крупнейших штатов США приходится около 42% американского ВВП. Германия формирует приблизительно 20% европейской экономики, тогда как доля Калифорнии в экономике США составляет около 14%.
Совокупный номинальный ВВП 27 государств ЕС и Великобритании в 2024 г. оценивается примерно в $23 трлн, тогда как ВВП США – в $28,5 трлн. Поэтому проблема Европы, по мнению автора, состоит не в отсутствии экономического масштаба, а в неспособности использовать его как единое целое. Необходим механизм координации, который не требовал бы создания полноценной политической федерации. Таким механизмом предлагается сделать открытую разработку.
Проблема четырнадцати танков
Фрагментацию европейской технологической политики автор иллюстрирует на примере оборонной промышленности. Европейские страны эксплуатируют около 14 типов основных боевых танков, включая семейства Leopard, Leclerc, Challenger и Ariete. Каждый тип поддерживается отдельным государством, имеет собственную производственную цепочку, систему подготовки, снабжения и модернизации.
Глава JPMorgan Chase Джейми Даймон в письме акционерам за 2025 г. связывал подобную раздробленность с сохраняющейся зависимостью Европы от американского вооружения. США эксплуатируют главным образом единую платформу M1 Abrams, которая производится и модернизируется в большом масштабе. Это позволяет получать больше военных возможностей на единицу затрат и обеспечивает совместимость подразделений.
Европа, напротив, дублирует расходы и производственные линии. Даже в тех сферах, где европейские страны обладают необходимыми технологиями, отсутствие стандартизации уменьшает масштаб производства и затрудняет совместное применение вооружений. Для НАТО это создает дополнительную зависимость от американской техники, поскольку она обеспечивает большую степень совместимости.
Попытка создавать закрытые национальные модели ИИ, по мнению автора, воспроизведет проблему четырнадцати танков в программном обеспечении. В Европе появится несколько небольших суверенных проектов, каждый из которых будет повторно нести расходы на обучение моделей, инфраструктуру, испытания и безопасность, но ни один не достигнет передового мирового уровня.
Открытая модель должна выполнять функцию общей платформы. Государства и компании смогут применять ее в собственных системах, адаптировать к национальным потребностям и сохранять контроль над конкретными вариантами развертывания. При этом фундаментальные исследования, обучение и механизмы безопасности будут развиваться совместно.
Таким образом, открытая разработка рассматривается как способ объединить исследования, не объединяя политический суверенитет. Такой формат может охватывать не только ЕС, но и более широкую коалицию государств, близкую к предложенной Марком Карни модели сотрудничества средних держав.
Открытый исходный код – общее достояние, а не принадлежность одного лагеря
Открытый исходный код по своей природе не должен принадлежать отдельному государству или геополитическому блоку. Его ценность состоит в возможности совместного использования, изменения и развития. Однако конкуренция США и Китая постепенно разделяет открытую экосистему на американский и китайский сегменты. Разработчикам, компаниям и правительствам фактически предлагается выбирать между двумя технологическими лагерями.
Автор считает, что такое противопоставление противоречит исходным принципам открытой разработки. Наибольшее доверие и наиболее широкое участие сможет привлечь организация, которая подтвердит международный характер не только формально, но и через состав учредителей, источники финансирования, географию участников и распределение исследовательских центров.
Представление открытого исходного кода исключительно как продукта США или Китая также не соответствует географии мирового сообщества разработчиков. По данным отчета GitHub Octoverse, на который ссылается автор, в 2025 г. Индия впервые опередила США по общему числу участников проектов с открытым исходным кодом. К 2030 г. число разработчиков из Индии на GitHub может достичь 57,5 млн, что составит более трети новых пользователей платформы. В США прогнозируется более 40 млн разработчиков, в Бразилии – 19,6 млн, Японии – 11,7 млн, Великобритании – 11 млн.
Поэтому международная инициатива в сфере открытого ИИ должна опираться на крупнейшие сообщества разработчиков в разных регионах и не воспроизводить линии геополитического противостояния.
В качестве исторического образца рассматривается проект по расшифровке генома человека, осуществленный в 1990–2003 гг. Общий объем государственного финансирования составлял около $3 млрд, из которых приблизительно $2,7 млрд предоставили Национальные институты здравоохранения США. Несмотря на явное финансовое преобладание Соединенных Штатов, проект не был представлен как американская национальная программа.
В нем участвовали лаборатории США, Великобритании, Франции, Германии, Японии и Китая. Международное наименование и открытый подход позволили превратить результаты проекта в основу глобального биотехнологического развития, а не в закрытый американский ресурс. В результате американская экономика также получила значительные преимущества, но не за счет ограничения доступа других участников.
По мнению автора, этот пример показывает, что преобладание одного источника финансирования совместимо с международным управлением и открытым распространением результатов. Доверие участников определяется не только происхождением средств, но и тем, как сформулированы цели проекта, кому доступны его результаты и насколько реально распределено участие.
Гранатино предполагает, что США в конечном счете могут поддержать международную открытую инициативу в сфере ИИ, как ранее поддержали проект генома человека. Естественными партнерами Европы в ее формировании названы Канада и Индия.
Проверка реальностью: Европа располагает ресурсами, необходимыми обеим сверхдержавам
Автор не согласен с представлением о Европе как о слабом участнике, который может только просить США или Китай предоставить доступ к технологиям. Европейские государства обладают рядом критически важных ресурсов, без которых развитие передового ИИ затруднено.
Первым ресурсом является энергетика. Рост вычислительных мощностей делает доступ к электричеству одним из главных ограничений развития ИИ. Американские технологические корпорации уже сталкиваются с нехваткой доступных энергетических мощностей, из-за которой крупные проекты задерживаются.
Французская атомная энергетика способна обеспечить стабильное и сравнительно низкоуглеродное базовое электроснабжение. Автор связывает с этим интерес SoftBank и других инвесторов к строительству инфраструктуры ИИ во Франции. Страны Северной Европы располагают относительно дешевой гидроэнергией и условиями для естественного охлаждения центров обработки данных. Испания и Португалия могут предоставить солнечную генерацию и территории для размещения инфраструктуры.
Европа располагает и запасами воды, необходимой для охлаждения крупных центров обработки данных. В некоторых американских регионах ускоренное строительство вычислительной инфраструктуры уже усиливает нагрузку на водные ресурсы.
Вторым ключевым активом является нидерландская компания ASML – производитель оборудования для фотолитографии в глубоком ультрафиолете. Эти установки необходимы для выпуска наиболее передовых микросхем. Без европейского оборудования невозможно производство вычислительных компонентов, используемых как американскими, так и китайскими лабораториями ИИ. По мнению автора, Европа пока недостаточно активно использует связанное с этим влияние.
Третьим преимуществом выступают промышленные данные и капитал. Германия обладает большим массивом производственной, инженерной и технологической информации, необходимой для создания прикладного и физического ИИ. Базовые модели должны адаптироваться к конкретным производственным процессам, робототехнике, машиностроению, энергетике и другим отраслям. В этих областях доступ к качественным специализированным данным может быть не менее важен, чем масштаб универсальной модели.
Германия также располагает финансовыми ресурсами, которые могут использоваться для долгосрочных инвестиций. Великобритания сохраняет сильные научно-исследовательские компетенции и международный авторитет в вопросах оценки и безопасности искусственного интеллекта.
Автор представляет европейские активы как взаимодополняющую систему. В ее основании находятся атомная энергетика Франции и гидроэнергетические возможности Северной Европы. Следующий уровень образует производство оборудования ASML в Нидерландах. Выше расположены немецкие промышленные данные и капитал, затем британские исследовательские институты и структуры оценки безопасности. Общая открытая модель связывает эти компоненты, а единый рынок с населением около 450 млн человек обеспечивает пространство для внедрения технологий.
Ни одна европейская страна не располагает всей совокупностью ресурсов. Однако Европа в целом обладает энергетикой, оборудованием, данными, исследованиями, финансированием и рынком. Открытая модель позволяет каждому участнику вносить собственные преимущества, не передавая полный контроль над ними другим государствам.
Безопасность ИИ: кто будет устанавливать правила
Отдельный блок посвящен международному управлению безопасностью передового ИИ. В существующей дискуссии основное внимание уделяется возможным договоренностям США и Китая. Автор полемизирует с подходом, согласно которому именно две крупнейшие державы должны определить правила нераспространения опасных возможностей ИИ, порядок оценки моделей и допустимые ограничения.
Такая модель исключает Европу, Канаду, Индию и другие государства, хотя последствия развития ИИ имеют глобальный характер. Если безопасность искусственного интеллекта рассматривается как общее международное благо, правила не должны формироваться исключительно двумя технологическими центрами.
Критерии опасных возможностей, методы испытания передовых моделей и допустимые пределы их применения устанавливаются теми участниками, которые располагают собственными технологиями мирового уровня. В настоящее время это преимущественно американские и китайские лаборатории.
Если Европа предложит только нормативные требования, но не будет иметь собственных передовых моделей и исследовательской инфраструктуры, ее фактическое влияние останется ограниченным. Она рискует вновь оказаться в положении участника, который формально разрабатывает правила, но вынужден приспосабливаться к технологиям, созданным и контролируемым за пределами Европы.
Европейское регулирование не может заменить технологические возможности. Чтобы участвовать в определении международных стандартов на равных, Европе необходимо располагать моделями, исследователями, вычислительной инфраструктурой и практическим опытом их применения.
В качестве исходного примера открытого подхода автор обращается к первоначальной концепции OpenAI. Организация создавалась на основе представления, что сосредоточение передового ИИ у одного частного участника представляет угрозу, а противовесом должна стать открытая структура, ориентированная на общественную миссию. Впоследствии значительная часть экосистемы OpenAI стала закрытой, но это, по мнению Гранатино, не опровергает первоначальную идею. Скорее, это означает, что роль международного открытого центра остается незанятой.
Европа может стать организатором нейтральной открытой экосистемы для государств и обществ, не желающих полностью присоединяться ни к Вашингтону, ни к Пекину. В ней смогут участвовать американские исследователи, заинтересованные в открытой науке, и китайские разработчики моделей с открытыми весами, даже если правительства США и Китая не достигнут политического соглашения.
Подобную систему ни одна из двух ведущих держав не способна создать самостоятельно, поскольку ее инициатива неизбежно будет восприниматься через призму национального соперничества. Европа может получить место в глобальном управлении ИИ именно как организатор пространства, где сосредоточены участники, исследования и технологические возможности.
Для такой архитектуры подходит предложенная Марком Карни модель переменной геометрии – разные объединения государств для решения отдельных задач, формируемые на основе совпадающих принципов, а не жесткой блоковой принадлежности. Автор призывает перевести европейскую дискуссию от регулирования внутри ЕС к созданию механизмов глобального управления.
Создать общее пространство и получить преимущества открытой разработки
Открытая экосистема рассматривается не только как геополитический инструмент, но и как основа экономического роста. Автор выделяет два вида преимуществ.
Первое имеет защитный характер. Совместная разработка позволяет фрагментированной Европе достичь необходимого масштаба без создания политической федерации и получить право полноценного участия в формировании международных правил безопасности ИИ.
Второе связано с предпринимательством. Создание общей базовой модели не является благотворительным проектом, экономические результаты которого достанутся другим государствам. Открытый фундамент позволяет европейским компаниям быстрее разрабатывать прикладные продукты, адаптировать модели, создавать отраслевые решения и выходить на мировой рынок.
Закрытая модель развития предоставляет преимущество крупнейшим корпорациям, способным финансировать вычислительную инфраструктуру. Открытая экосистема благоприятствует компаниям, которые умеют адаптировать общие модели к отдельным задачам, внедрять их и создавать на их основе готовые продукты. По мере удешевления разработки с использованием ИИ небольшие коллективы получают возможность обслуживать глобальные рынки.
Автор ссылается на два исследования Гарвардской школы бизнеса. Согласно первому, увеличение вклада страны в проекты с открытым исходным кодом на 1% связано с последующим ростом числа новых компаний, инвестиционных сделок, объема привлеченного финансирования и технологических приобретений. Эффект оказывается наиболее выраженным в странах, уже располагающих крупным сообществом разработчиков.
Второе исследование рассматривает выгоды на уровне отдельных компаний. Участие в разработке открытого программного обеспечения позволяет им влиять на направление развития технологий, демонстрировать свои компетенции инвесторам и потенциальным покупателям, а также привлекать клиентов. Вклад в открытые проекты становится не только способом сокращения расходов, но и элементом корпоративной стратегии.
Регион, организующий открытую экосистему, может получить преимущества от появления компаний, строящих на ее основе собственные продукты. Предприятия, участвующие в создании базового технологического слоя, лучше понимают его возможности и получают преимущество при разработке прикладных решений.
Европе необязательно повторять американский объем капиталовложений. Автор предлагает сосредоточиться на уровне, где вычислительные ресурсы преобразуются в новые компании, рабочие места и специализированные продукты. Европейский ИИ может опираться на собственную чистую энергетику, оборудование ASML и промышленные данные.
Итоговая рекомендация состоит в объединении европейских ресурсов в открытой системе вместо их распределения между несколькими национальными проектами. Позиции Марка Карни и Йошки Фишера сводятся к тому, что совместное использование стандартов и отдельных элементов суверенитета обходится дешевле создания обособленных национальных систем.
Проект по расшифровке генома человека показывает, что крупный участник может предоставлять основную часть финансирования, не превращая результаты в закрытую национальную собственность. Европа располагает капиталом, энергетикой, научными кадрами, промышленными данными и необходимыми технологическими звеньями. Основным препятствием остается отсутствие политического решения объединить их в международную открытую экосистему.
По замыслу автора, такая стратегия позволит Европе одновременно укрепить технологическую автономию, участвовать в формировании международных норм безопасности и получить экономические выгоды от развития прикладных решений на базе открытых моделей.
Автор статьи: Николя Гранатино (Nicolas Granatino) – основатель и генеральный директор StemAI.vc и фонда Stem AI India, директор-основатель парижской лаборатории открытых исследований в сфере ИИ Kyutai,
Автор материала: Сабанцев А.И.
Ссылка на статью