На чём работает ИИ и где

Каждый ответ ассистента где-то вычисляется. Чип в дата-центре выполняет арифметику, сеть подаёт электроэнергию, а система охлаждения отводит тепло. Для большинства компаний всё это оставалось невидимым.

Теперь это становится бизнес-решением, потому что определяет цену ИИ, его скорость и место, куда уходят ваши данные.

Вычисления растут быстрее всего вокруг

AI Index 2026 Стэнфордского университета оценивает, что мировые вычислительные мощности для ИИ с 2022 года росли в 3,3 раза в год и достигли эквивалента примерно 17,1 миллиона чипов H100 от Nvidia. На Nvidia приходится более 60 процентов этих мощностей. Google и Amazon обеспечивают большую часть остального собственными чипами, а Huawei занимает небольшую, но растущую долю. Почти все ведущие ИИ-чипы производит одна фабрика, TSMC на Тайване.

Деньги следуют за этим. Международное энергетическое агентство сообщает, что капитальные затраты крупнейших технологических компаний превысили 400 миллиардов долларов в 2025 году и, как ожидается, вырастут ещё на 75 процентов в 2026 году. Оно также отмечает дефицит памяти с высокой пропускной способностью, неотъемлемого компонента производства ИИ-чипов, который, по его ожиданиям, продлится как минимум до конца 2027 года.

Электроэнергия стала новым пределом

Чипам нужна электроэнергия. МЭА насчитывает рост спроса дата-центров на электроэнергию на 17 процентов в 2025 году и на 50 процентов в дата-центрах, построенных для ИИ. По его базовому прогнозу, потребление дата-центров примерно удвоится с 485 тераватт-часов в 2025 году до 950 в 2030 году, около 3 процентов мирового спроса на электроэнергию. Потребление в дата-центрах, ориентированных на ИИ, за тот же период утроится.

AI Index оценивает мощность ИИ-дата-центров в конце 2025 года примерно в 29,6 гигаватта, что сопоставимо с пиковым спросом штата Нью-Йорк. По его оценке, спрос всех ИИ-систем вместе на электроэнергию сопоставим с национальным потреблением электроэнергии Швейцарии или Австрии.

Европа хочет, чтобы больше этих мощностей было у неё дома. Как отмечает МЭА, Еврокомиссия поставила цель утроить мощность дата-центров в ЕС за срок от пяти до семи лет. 30 июля 2026 года EuroHPC Joint Undertaking объявило конкурс на создание до семи ИИ-гигафабрик как минимум в семи государствах-членах, где государственные деньги выступают якорным клиентом, а частные инвестиции ожидаются в размере более 20 миллиардов евро. Заявки принимаются до 12 ноября, а выбор ожидается в начале 2027 года.

Каждый ответ стоит меньше

Пока общий объём растёт, отдельный ответ дешевеет. МЭА пишет, что в последнее время энергия на одну ИИ-задачу снижалась как минимум на порядок в год и что простой текстовый запрос сейчас обычно потребляет меньше электроэнергии, чем работа телевизора в течение того же времени.

Цены рассказывают ту же историю. Epoch AI измерила, как быстро падает цена достижения заданного уровня производительности: от 9 до 900 раз в год в зависимости от задачи. Самые быстрые падения были недавними, и Epoch осторожно оговаривается, что они могут не продлиться.

Оборудование под всем этим не отставало. AI Index, используя данные МЭА, выясняет, что стоимость вычислений на GPU с 2006 года упала более чем на 99 процентов и что ведущие чипы выдают примерно в десять раз больше вычислений на ватт, чем чипы десятилетней давности.

Подвох в самой работе. Видео, рассуждения и агенты могут потреблять в сотни или тысячи раз больше энергии на запрос, чем простой текстовый ответ, отмечает МЭА. Единица дешевеет. Счёт зависит от того, что вы просите машину сделать.

Достаточно мал для офиса

Вторая перемена касается размера. Способной модели больше не нужен дата-центр. DGX Spark от Nvidia является настольной машиной с объёмом памяти до 128 ГБ. По заявлению Nvidia, она запускает модели размером до 200 миллиардов параметров, может дообучать модели до 70 миллиардов, а для более крупных можно объединить до четырёх таких машин.

Небольшие модели становятся лучше для своего размера. AI Index указывает на открытую модель с 32 миллиардами параметров, почти в 90 раз меньше, чем у Grok 4, которая достигает сопоставимых результатов на нескольких бенчмарках. Её создатели обучили её на гораздо меньшем числе токенов и очень тщательно отобрали данные.

Швейцария строит собственную. Apertus, выпущенная в сентябре 2025 года EPFL, ETH Zurich и Швейцарским национальным суперкомпьютерным центром, обучалась более 10 миллионов GPU-часов на суперкомпьютере Alps, в размерах 8 и 70 миллиардов параметров, на 15 триллионах токенов более чем на 1'000 языках. Её веса, рецепты и документация обучающих данных открыты. В июле 2026 года вышла версия 1.5 с пониманием изображений и звука и семейством компактных моделей.

Для этого у страны есть люди. AI Index насчитывает в Швейцарии 110,5 авторов и изобретателей в области ИИ на 100'000 жителей, больше, чем в любой другой стране, а Сингапур идёт сразу следом.

Хостинг в Швейцарии и Европе

Крупные провайдеры приблизились. В июне 2025 года Microsoft объявила о вложении 400 миллионов долларов в расширение своих четырёх дата-центров около Цюриха и Женевы, имея в виду ИИ для регулируемых отраслей, таких как здравоохранение, финансы и государственное управление. Heise со ссылкой на Reuters сообщил, что расширение должно позволить хранить данные в пределах Швейцарии.

Swisscom строит на собственной платформе. В феврале 2026 года компания запустила ассистента для корпоративных знаний, который полностью работает в Швейцарии на нескольких моделях с открытым исходным кодом, используемых без изменений. Все данные хранятся и обрабатываются в её швейцарских дата-центрах, а данные компаний не используются для обучения базовых моделей. Платформа, лежащая в основе, предлагает другим мощности GPU и интерфейсы моделей, и Swisscom назвала Apertus среди моделей, которые планирует добавить.

Где будет работать ваш ИИ

Для малой или средней компании всё сводится к трём вариантам. Передовая модель, арендованная через программный интерфейс, с корпоративными условиями и европейским регионом. Открытая модель, размещённая в швейцарском или европейском облаке. Или модель на собственном оборудовании, в собственном здании или в собственном облачном аккаунте.

Мы принимаем решение, учитывая четыре вещи: насколько чувствительны данные; сколько работы проходит через модель, потому что фиксированная стоимость выигрывает у оплаты по факту только выше определённого объёма; насколько быстрым должен быть ответ; и кто будет обслуживать систему после запуска.

Сами мы используем несколько из этих вариантов. Twin работает у нас в Claude и ChatGPT, а также на нашем собственном оборудовании с собственной моделью. Studio хранит свои данные в Цюрихе. Для клиентов Twin работает в Швейцарии или ЕС либо на собственном оборудовании клиента.

Eigna, которую создаёт наш партнёр Eigna Labs, находится на частном конце спектра. Она работает в собственном облаке компании или на её собственных серверах, от одной машины до кластера, и рассчитана на полностью автономную работу в закрытых сетях. Исправления дообучают её на собственном оборудовании компании, а новая версия запускается, только если на тестах оказывается лучше.

Машину можно выбрать по таблице. Какие данные могут покинуть здание, решается суждением, и это решение принадлежит человеку, который за него отвечает. Начните с данных. Чип, здание и страна следуют из них.