В мире об экономике. "Важнейший объект" современности, модели ИИ для государств и неочевидная правда о налогах

dsnews.ua  Алексей Шевнин

В каждой стране своя информационная атмосфера. И в местных новостных лентах неизбежно теряются события, идеи, лайфхаки со всего мира, которые могли бы заинтересовать читателей делового СМИ. Мы снова выбрали несколько зарубежных публикаций последних дней и представляем их в пересказе на одной странице — самую суть.

Монополия как ловушка для Nvidia

Очередной квартальный отчет самой дорогой компании мира Nvidia снова превзошел ожидания инвесторов. Оказывается, чипмейкер с рыночной капитализацией более $  5 трлн до сих пор в состоянии показывать более 60%-ный рост продаж и прибыли в годовом измерении. Один только прирост дохода Nvidia за последние четыре квартала превзошел полную годовую выручку таких гигантов, как Morgan Stanley или IBM. Однако на фоне этих космических показателей и почти 90%-ной монополии Nvidia на рынке чипов для ИИ издание  Financial Times  раскрывает скрытые риски, которые превращают это преимущество в уникальную уязвимость.

В отличие от других техногигантов, таких как Microsoft или Google, которые оперируют в более конкурентных сегментах рынка и могут выигрывать долю у более слабых соперников, "доминирование Nvidia в чипах означает, что если коррекция наступит, [CEO компании Джастину] Хуангу негде будет спрятаться", считает издание. Поэтому Nvidia особенно уязвима к изменению ожиданий. Если рынок ИИ замедлится или конкуренты (в частности, производители собственных микросхем — Google, Amazon, Microsoft) добьются успеха, падение главного американского чипмейкера "будет вертикальным".

Как быстро может "испариться" стоимость компании в будущем? Определенное понимание дает сравнение прогнозов инвестиций в отрасль ИИ — оптимистичного ($  7,8 трлн к 2030 г. согласно Citigroup) и более осторожного ($  5,2 трлн к 2030 г. согласно McKinsey). Журналисты подсчитали, что даже не очень большое снижение доли рынка Nvidia с 90% до 70% в сочетании с более низким прогнозом общих инвестиций приводит к почти двукратному уменьшению потенциального дохода компании — с $   4,6 трлн до $  2,4 трлн.

Что же касается успехов конкурентов в чипах, разработанных специально для ИИ-вычислений, то самое показательное, наверное, достижение Google, об этом — в следующей теме.

Секретное оружие Google: новый чип как "важнейший объект для экономики"

Пока инвесторы размышляют, является ли нынешний бум искусственного интеллекта финансовым пузырем, гиганты Кремниевой долины ведут ожесточенную гонку вооружений — борьбу за создание и накопление высокопроизводительных чипов. Это противоречие между "перегревом" рынков и беспрецедентным технологическим прогрессом стало центральной темой разговора экономического редактора BBC с CEO Alphabet (Google) Сундаром Пичаи в штаб-квартире Googleplex. Признавая риски обвала, последний остается уверенным в фундаментальной ценности ИИ и настаивает, что это "самая глубокая технология, над которой когда-либо работало человечество".

Сердце инвестиционной стратегии Google — разработка собственных чипов, а особенно Tensor Processing Unit (TPU), который компания считает своим секретным оружием. Этот неприметный на вид кремниевый чип, по словам Пичаи, однажды будет обрабатывать каждый запрос ИИ, который будет проходить через Google. Эта особенность делает его "одним из важнейших объектов в мировой экономике".

Tensor Processing Unit (TPU — это специализированный тип микросхемы, известный как ASIC (application-specific integrated circuit), разработанный Google специально для ускорения задач машинного обучения и искусственного интеллекта. В отличие от универсальных CPU (центральных процессоров) или более специализированных для параллельных вычислений GPU (графических процессоров), TPU созданы с единственной целью — эффективно запускать собственные модели ИИ Google. Проект является частью комплексной стратегии Google по владению всей цепочкой поставок — от кремния, на котором работают модели, до самих моделей ИИ и данных. В настоящее время Google разрабатывает новейшую версию своих TPU, известную как Ironwood.

Впрочем, OpenAI также ставит целью создать собственные специализированные чипы ASIC (чтобы уменьшить зависимость от Nvidia). Кстати, CEO компании Сэм Альтман недавно анонсировал инвестиции в размере {SPAW EDITOR},4 трлн в течение следующих восьми лет для масштабирования технологий. Он также посоветовал правительствам строить (и владеть) собственной инфраструктурой искусственного интеллекта. Об этом — в следующей теме.

Три модели развития суверенных ИИ и Украина

Украина объявила о стратегическом сотрудничестве с Nvidia для создания суверенного искусственного интеллекта с собственной инфраструктурой и кадровым потенциалом. Таким образом наше государство присоединяется к мировому тренду.

Планируется создание в Украине AI Factory — для критических государственных сервисов, в частности в оборонном секторе. Ключевые направления сотрудничества с американским гигантом охватывают создание национальной инфраструктуры, развитие талантов и образования в сфере ИИ и совместные R&D-проекты. А первым знаковым проектом должна стать разработка Diia AI LLM — суверенной языковой модели, адаптированной к украинскому законодательству и потребностям граждан в экосистеме "Дії". В рамках этого проекта Украина получит доступ к специализированному программному стеку Nvidia и технической экспертизе.

Согласно недавнему  анализу  Международного института стратегических исследований, государства, исходя из национальных приоритетов и преимуществ, выбирают различные подходы к развертыванию суверенного ИИ, которые можно разделить на сфокусированные (например, приобретение вычислительной инфраструктуры) и комплексные (развитие всех компонентов, в частности регулирования и инновационной исследовательской базы). Аналитики объясняют, как работают различные модели развития суверенного ИИ на примере трех стран.

Структура суверенного ИИ: сфокусированный подход (внутренний круг) и компоненты комплексного подхода (секторы большого круга) 

Индийская модель: комплексная индигенизация (самодостаточность). Индия развивает глобально конкурентоспособные внутренние ИИ-компании и внутренние цепочки поставок через механизмы государственно-частного партнерства. Этот подход ориентирован на полное импортозамещение и самодостаточность. Индия активно работает над субсидированием графических процессоров для более чем 38 тыс. субъектов через миссию IndiaAI, а также над разработкой собственных фундаментальных моделей ИИ и чипов, в частности через партнерство с США в сфере полупроводников.

Суверенный ИИ: модель Индии

Модель ОАЭ: импортированная экосистема и влияние. Объединенные Арабские Эмираты используют свои значительные финансовые и энергетические ресурсы для создания "service-ready AI economy". Их фокус — это импорт передовых возможностей и влияние на развитие технологии. Это достигается с помощью многомиллиардных инвестиций в глобальную ИИ-инфраструктуру, активного привлечения высококвалифицированных иностранных талантов через программы (такие как Golden Visa) и гарантированного приобретения интегральных схем (планируется 500 тыс. чипов Nvidia ежегодно). ОАЭ также развивают фундаментальные модели, в частности, выпустив open-source LLM Falcon 3, о которой мы писали весной.

Суверенный ИИ: модель ОАЭ

Британская модель: коммерциализация инноваций и регуляторное лидерство. Великобритания стремится сохранить статус глобального ИИ-хаба, делая ставку на коммерциализацию уже сильной отечественной инновационной базы и лидерство в установлении международных стандартов и регулировании. Британский подход сфокусирован на преобразовании собственных исследований (предложение 20-кратного расширения ресурсов R&D до 2030 г.) в глобальные продукты, а также инвестировании в квалифицированные кадры и разработку ИИ-чипов.

Суверенный ИИ: модель Великобритании

Учитывая этот мировой опыт, можно сказать, что украинская инициатива, если она будет реализована, объединит элементы комплексной индигенизации (как в Индии) и фокусированного импорта передовых технологий (как в ОАЭ), но через механизм стратегического партнерства, который дает доступ к критически важной инфраструктуре через Nvidia. В то же время цель создания AI Factory, разработка собственной модели Diia AI LLM, а также инвестиции в совместные R&D-проекты и развитие талантов отражают стремление к самодостаточности и национальному контролю над ключевыми компонентами ИИ-экосистемы.

Экономика как инструмент: трансформация международной политики Китая

Возвышение Китая и его растущее глобальное влияние — это неоспоримый факт современной истории. Хотя стратегические цели Пекина могут казаться понятными, способы их воплощения постоянно меняется. Историк экономики Адам Туз предлагает взглянуть на эту трансформацию через призму трех эволюционных фаз инициативы "Один пояс, один путь" (BRI). Его анализ показывает, что вместо жесткого курса Китай постоянно адаптирует свою глобальную экономическую стратегию.

Мир впервые осознал Китай как движущую силу развития в течение фазы 1 (примерно 2010–2017 гг.), когда китайские банки развития (CDB и CHEXIM) массово кредитовали Глобальный Юг, в общей сложности предоставив более 2 млрд. Эта эйфория быстро закончилась во время Фазы 2 (примерно 2018–2021 гг.), когда кредитование резко замедлилось. Пекин начал требовать погашения займов. В результате Китай превратился в чистого получателя платежей от стран с низким доходом (а не источник финансирования). Это привело к "финансовому зажиму" для беднейших стран, где Китай часто является крупнейшим двусторонним кредитором.

Третья фаза, или, как ее называет автор BRI 2.0, ознаменовалась двумя ключевыми трендами, начавшимися примерно в 2022 г.:

1. Увеличение Китаем объема финансовых обязательств в рамках инициативы "Один пояс, один путь" после резкого спада с 2018 г.
2. Мощный приток китайских инвестиций в сферы, связанные с экологически чистым производством и энергетикой по всему миру.

Таким образом, по мнению Адама Туза, Пекин пытается расширить свою геополитическую орбиту. Эта новая китайская стратегия с фокусом на инвестициях в зеленые технологии и производство (электромобилей, солнечных панелей, аккумуляторов и т.д.) используется как инструмент для формирования "альтернативного мирового порядка" и усиления политического влияния.

Итак, стратегическая роль BRI 2.0 заключается в политическом "блокировании" (lock-in), если использовать терминологию The Economist. Суть ее в том, что страны – получатели инфраструктуры и технологий, несмотря на возможные жалобы на торговые дисбалансы или долги, будут "дружить" с Пекином, потому что не хотят потерять доступ к китайским ноу-хау и капиталу.

Однако Адам Туз отмечает, что эта стратегия не является абсолютно жесткой. Китай демонстрирует выборочную гибкость, что подтверждает исследование берлинского аналитического центра MERICS:

• Жесткая линия против соперников. Пекин решительно и жестко реагирует на торговые ограничения со стороны тех стран, которые он политически "списал" или считает соперниками (например США, ЕС, Австралия, Тайвань).
• Уступки ради политики. В отношениях с Глобальным Югом, в том числе и крупными развивающимися экономиками, Китай готов терпеть экономические потери и идти на уступки (например, в отношении требований к внутреннему содержанию товаров

• ). Это происходит там, где Пекин видит потенциал для геополитического выигрыша или сохранения политических связей.

Итак, по мнению Адама Туза, BRI 2.0 — это не инструмент для немедленного установления четко определенного нового мирового порядка, а скорее процесс постоянного "выстраивания порядка" (doing the work of ordering), где экономические интересы часто уступают место политическим целям.

Налоги + трансферты. Как работает перераспределение в 151 стране

Роль государства в выравнивании доходов часто анализируется с акцентом на налогах, когда измеряют соответствующие поступления в госбюджет как процент от ВВП и на этой основе сравнивают ситуацию в разных странах. Однако такой подход искажает восприятие реальности. Не менее важно отслеживать объем и направленность государственных трансфертов (расходов без получения в обмен товаров или услуг), чтобы оценить полный эффект от перераспределения доходов в обществе.

В  исследовании  "Государственное перераспределение и развитие: Глобальные оценки прогрессивности налогов и трансфертов, 1980–2023 гг." Мэтью Фишер-Пост из Парижской школы экономики и Амори Геттин из Всемирного банка сравнивают влияние фискальной политики на неравенство в 151 стране.

Авторы измеряют перераспределение путем сравнения доходов граждан до налогообложения (включая соцвзносы) и доходов после налогообложения. Последние определяются по формуле:

Доход после налогообложения = Доход до налогообложения — Все налоги + Все трансферты.

Простыми словами, у того, кто больше заплатит налогов и меньше получит в виде трансфертов (или не получит вообще), доход несколько снизится. А кто больше получит от государства, чем заплатит — будет иметь на руках больше дохода, чем если бы перераспределения не было.

Во внимание принимаются следующие налоги:

• личный налог на доходы (НДФЛ);
• корпоративный налог на прибыль;
• налоги на имущество и богатство;
• косвенные налоги (например налог на потребление);
• социальные взносы (формально не являются налогами, но учитываются для полной оценки налоговой системы).

Учитываются следующие трансферты:

• денежные (например социальная помощь, пенсии и пособия по безработице, хотя последние уже включены в доход до налогообложения)
• натуральные, или in-kind transfers (государственные расходы на здравоохранение и образование);
• коллективные (например на оборону и безопасность).

В качестве показателя перераспределения исследователи определяют процент, на который снижается отношение среднего дохода 10% самых богатых к среднему доходу 50% самых бедных слоев населения после налогообложения. То есть измеряют, насколько в среднем богатые потеряли, а не очень обеспеченные людиприобрели в результате сбора налогов и выплаты трансфертов.

Теперь о самом интересном. Наиболее высокое перераспределение зафиксировано в странах Западной Европы и в англосфере (это прежде всего США), где налоги и трансферты снижают неравенство более чем на 50%. Это связано с большим объемом социальных трансфертов и их более четкой направленностью на домохозяйства с низким уровнем дохода. А самое низкое перераспределение происходит во многих странах Африки к югу от Сахары — менее 20%, где в целом значительно меньшие трансферты.

Глобальная карта: как снижается отношение доходов топ-10% к доходам нижних 50% населения после перераспределения

Что касается региона Восточной Европы, к которому относится и Украина, выводы исследования особенно критичны и даже неожиданны: здесь, как и в Латинской Америке, налоги оказались сильно регрессивными. Это означает, что система налогообложения сама по себе не ослабляет, а наоборот, может усиливать неравенство. Такой эффект объясняется преимуществом высоких косвенных налогов (на потребление), которые непропорционально обременяют домохозяйства с низкими доходами. В таком случае перераспределение, конечно, также происходит, но почти полностью за счет второй составляющей процесса — трансфертов.

В целом, согласно исследованию Мэтью Фишера-Поста и Амори Геттина, именно трансферты на 90% обеспечивают эффект снижения неравенства за счет перераспределения. Все потому, что налоговые системы в большинстве стран, как правило, слабопрогрессивны. Также экономисты установили, что различия в неравенстве до налогообложения объясняют 80% вариаций в неравенстве после налогообложения. Это свидетельствует о том, что у фискального перераспределения очень ограниченное действие: если ставится цель кардинально сократить неравенство, то внимание нужно фокусировать на рыночных силах и политике, которые определяют доход до налогообложения.

Опубликовано на сайте: 2026-01-01