Более 90 процентов всех центров обработки данных искусственного интеллекта расположены всего в трех регионах. Причина не только в деньгах – охлаждающая вода также играет роль.
Концентрация искусственного интеллекта и его инфраструктуры в северном полушарии — не случайность, а результат экономических, географических и инфраструктурных факторов.
Подробности читайте после объявления
Более 90 процентов специализированных дата-центров искусственного интеллекта расположены в США, Китае и Западной Европе.
Однако высокий спрос на энергию и охлаждающую воду также создает проблемы в промышленно развитых странах. В случае чрезвычайной ситуации сейчас возобновляют работу электростанции, работающие на ископаемом топливе, от атомной энергетики до каменного угля, и, в случае сомнений, частные клиенты отключаются от электроснабжения, если центры обработки данных искусственного интеллекта должны обслуживаться преимущественно.
Помимо растущего спроса на электроэнергию, в игру вступает и огромная потребность в охлаждающей воде. Охлаждающая вода больше не будет доступна, например, для снабжения населения питьевой водой или для сельского хозяйства.
Пять основных причин, по которым ИИ в основном разрабатывается и используется в Северном полушарии:
1. Экономическая мощь и инвестиции. Разработка ИИ чрезвычайно капиталоемка. Экономически ведущие страны Глобального Севера имеют финансовые средства, чтобы покрыть огромные затраты на исследования, разработки и оборудование.
Подробности читайте после объявления
2. Инфраструктура и энергоснабжение. Для работы моделей искусственного интеллекта требуется огромное количество энергии и специализированные центры обработки данных. Северное полушарие предлагает развитую цифровую инфраструктуру, надежные электросети и, во многих случаях, как и в Скандинавии, доступ к дешевой и устойчивой энергии.
3. Технологические экосистемы. Центры технологической индустрии, такие как Силиконовая долина или ведущие технологические центры Китая, расположены в северном полушарии. Близость к квалифицированным работникам, исследовательским институтам и инвесторам способствует формированию кластеров.
4. Доступность данных. Для обучения моделей ИИ требуются большие объемы данных. Поскольку большинство крупных технологических компаний, генерирующих и собирающих эти данные, базируются на севере, доступ к обучающим данным там проще.
5. Географические преимущества: Центры обработки данных выделяют огромное количество тепла. Расположение серверов в более северных регионах позволяет более эффективно охлаждать серверы, поскольку можно использовать более низкую температуру окружающей среды, что, в свою очередь, экономит затраты на электроэнергию.
Подводя итог, можно сказать, что концентрация на Севере приводит к искусственному интеллекту или глобальному разрыву, в котором Глобальный Юг в настоящее время участвует лишь в ограниченной степени в развитии из-за отсутствия инфраструктуры и инвестиций.
Всего 32 страны мира Центры обработки данных искусственного интеллекта
Выраженный в цифрах глобальный технологический разрыв очень очевиден, поскольку только 32 страны мира имеют центры обработки данных искусственного интеллекта. Здесь доминируют США и Китай, тогда как Африка и Южная Америка явно отстают в революции ИИ. Поскольку искусственный интеллект восхваляется как новая основа для глобальных инноваций, значение имеют уже не только талант и идеи, но и оборудование.
И это оборудование в настоящее время распределено по всему миру далеко не равномерно. Таким образом, согласно недавнему докладу исследователей Оксфордского университета, подавляющее большинство стран мира не имеют доступа к этой важнейшей технологической инфраструктуре.
Ключевые выводы отчета Оксфордского университета, опубликованного 24 июня 2025 г., включают:
- Только в США и Китае эксплуатируется более 90 процентов специализированных центров обработки данных искусственного интеллекта.
- Американские технологические компании, такие как Amazon, Microsoft и Google, управляют 87 крупными центрами обработки данных искусственного интеллекта по всему миру, а китайские компании — 39. Европейские компании представлены только шестью.
- Африка и Южная Америка почти полностью отсутствуют в списке.
На этих объектах размещены высокопроизводительные чипы, в основном от NVIDIA, которые используются в самых передовых инструментах искусственного интеллекта. Без доступа к этой технологии большинство стран отстанут в развитии искусственного интеллекта, научных исследованиях и даже в своей экономической конкурентоспособности.
Однако промышленно развитым странам не следует почивать на своем предполагаемом лидерстве, потому что пока нет уверенности в том, что огромные суммы, которые были и не будут инвестированы в ИИ, не будут в значительной степени потеряны, потому что в ведущих промышленно развитых странах в настоящее время будет нехватка молодежи, поскольку молодые специалисты последовательно вытесняются системами ИИ и затем больше не доступны на рынке труда.
Африка, Латинская Америка и некоторые части Юго-Восточной Азии пока останутся позади.
Поскольку многие страны не имеют собственных дата-центров искусственного интеллекта, они вынуждены закупать вычислительные мощности у зарубежных технологических компаний. Доступ к центрам обработки данных за рубежом является дорогостоящим, часто медленным и подчиняется иностранным законам. Это представляет собой серьезную проблему для стартапов и исследователей в регионах, где нет собственных центров обработки данных искусственного интеллекта.
В Кении такие стартапы, как Qhala, разрабатывают обширные языковые модели для африканских языков. Однако, поскольку у них нет локальных дата-центров, они вынуждены арендовать вычислительное время на удаленных серверах. Без собственных вычислительных ресурсов африканские разработчики оказываются в крайне невыгодном положении.
Страны, которые не зависят от США и поэтому должны полагаться на американские технологии, такие как страны Персидского залива, теперь могут использовать китайские технологии, например, от Huawei, и программное обеспечение от DeepSeek или других китайских поставщиков, что в конечном итоге дешевле и более энергоэффективно, чем технологии США. В то время как использование ИИ в богатых странах растёт почти в два раза быстрее, чем на Глобальном Юге, китайская модель DeepSeek завоевывает Африку и Россию.
