Феномен стрімкої трансформації світу під впливом штучного інтелекту (ШІ) зумовлений його здатністю прискорювати інновації, змінювати економічні процеси, впливати на способи взаємодії людей із технологіями та відкривати нові перспективи для розвитку людства. Останні роки відзначаються безпрецедентним темпом впровадження ШІ у ключові сфери життя, що суттєво змінює ринок праці, наукові дослідження, соціальні комунікації, глобальну безпеку та економіку.
Проте ці зміни потребують усвідомленого підходу до регулювання, визначення етичних меж та адаптації суспільства до нових технологічних реалій. Важливо забезпечити, щоб ШІ залишався інструментом прогресу, що сприяє сталому розвитку, а не створював загрозу для стабільності та добробуту людства.
Про це стаття академіка НАН України Михайла ЗГУРОВСЬКОГО.
Прогрес у ШІ став можливим завдяки поєднанню кількох ключових факторів. Високопродуктивні графічні (Graphics Processing Unit, GPU), тензорні (Tensor Processing Unit, TPU), нейронні (Neural Processing Unit, NPU) та центральні процесори (Central Processing Unit, CPU) у поєднанні з хмарними технологіями дали змогу обробляти великі обсяги даних і тренувати глибокі нейронні мережі. Інтернет і цифрові платформи створили потужні джерела даних, що значно підвищило ефективність алгоритмів машинного навчання. Водночас прориви в глибокому навчанні дозволили ШІ інтегруватися в ключові галузі: медицину, логістику, енергетику, освіту, оборону.
Важливу роль відіграє синергія ШІ з фундаментальними науками. Фізичні та хімічні закони стають основою для створення нових моделей, а ШІ, у свою чергу, прискорює аналіз складних систем. Яскравим прикладом цього є Нобелівські премії з фізики та хімії 2024 року: роботи Джона Гопфілда і Джеффрі Гінтона заклали основи сучасних штучних нейронних мереж, а дослідження Девіда Бейкера, Деміса Гассабіса та Джона Джампера дали змогу використовувати ШІ для прогнозування тривимірної структури білків.
ШІ також відіграє критичну роль у сфері безпеки, надаючи стратегічні переваги країнам, що лідирують у його розробці. Автоматизація військових систем, кіберзахист, аналіз загроз — ці аспекти визначають нові правила глобальної конкуренції. Відставання у цій сфері підвищує вразливість держав до сучасних загроз, особливо у кіберпросторі.
Отже, ШІ — не лише технологічний прорив, а й ключовий фактор, що формує глобальний баланс сил. Його подальший розвиток визначатиме майбутнє економік, міжнародних відносин та безпеки, а країни, що зможуть ефективно адаптувати ці технології, отримають значну перевагу в сучасному світі.
Особливості розвитку ШІ в передових країнах світу
Передові країни першими усвідомили стратегічне значення штучного інтелекту (ШІ) та інвестували в його розвиток, використовуючи цю технологію для економічного зростання, безпеки та конкурентоспроможності. Однак рівень інвестицій, наукових досліджень, інтеграції ШІ в економіку та регуляторного середовища значно відрізняється залежно від регіону.
США зберігають лідерство у сфері ШІ, інвестувавши понад $300 млрд за останнє десятиліття. Програми DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) та NSF (National Science Foundation), а також технологічні гіганти Google, Microsoft та OpenAI розширюють застосування ШІ в обороні, медицині, освіті та освоєнні космосу. Завдяки високій концентрації талантів і приватного капіталу країна залишається на передовій ШІ-революції.
Китай активно скорочує відставання, вклавши $200–250 млрд, роблячи ставку на державні ініціативи, такі як стратегія “AI 2030”, компанії Alibaba, Tencent, Baidu. Китай лідирує у впровадженні ШІ у розумні міста, системи моніторингу та оборонні технології, використовуючи значні обсяги даних для вдосконалення алгоритмів.
Європейський Союз інвестував $100–120 млрд, фокусуючись на етиці ШІ, сталому розвитку, кібербезпеці та квантових обчисленнях через програму підтримки інновацій Horizon Europe та проєкти компаній SAP, Siemens і DeepMind. Це робить ЄС світовим лідером у сфері захисту даних. Велике значення для ЄС і світу має AI Act (Акт, або перший у світі закон про штучний інтелект), який вперше встановлює комплексні правові норми для регулювання розробки, використання та впровадження ШІ, зокрема у критично важливих сферах, що може кардинально змінити правила глобального ринку. Закон набув чинності 1 серпня 2024 року, а більшість його правил почнуть застосовуватися з 2 серпня 2026 року. Такий підхід позиціонує ЄС як глобального лідера у встановленні стандартів.
Японія з її стратегією «Society 5.0» спрямувала $50–60 млрд на робототехніку, автономні системи, когнітивні алгоритми та квантові обчислення. Технологічні гіганти SoftBank, Toyota та Fanuc займаються розробкою розумних роботизованих систем для промисловості та соціального сектору, а Riken AIP і University of Tokyo працюють над новими алгоритмами.
Ізраїль ($30–40 млрд) робить ставку на кібербезпеку та оборонні системи. Стартапи Mobileye та Waze інтегрують ШІ у безпеку та автономний транспорт, зберігаючи лідерські позиції у високотехнологічних сферах.
Велика Британія ($25–35 млрд) підтримує дослідження через DeepMind та провідні університети, такі як University of Oxford і University College London (UCL), зосереджуючись на медицині, захисті даних та обороні.
Канада ($20–30 млрд) розвиває етичні стандарти ШІ через «Pan-Canadian AI Strategy». Затвердивши програму Pan-Canadian AI Strategy уряд Канади доручив CIFAR (Canadian Institute for Advanced Research) реалізацію національної стратегії штучного інтелекту, яка передбачає створення дослідницьких інститутів ШІ в Монреалі, Торонто та Едмонтоні, підготовку кваліфікованих фахівців у галузі ШІ та забезпечення етичного та відповідального використання технологій.
Південна Корея ($15–25 млрд) інвестує у кібербезпеку, робототехніку, автономні системи, автоматизацію промисловості та мобільні додатки. Мережа корейських передових інститутів науки і технологій (Korea Advanced Institute of Science and Technology, KAIST, 23 інститути) є потужною національною системою, яка працює над алгоритмами ШІ та машинним навчанням. Компанії Samsung і LG активно впроваджують новітні технології, створюючи конкурентні продукти для світового ринку.
Індія ($10–15 млрд) зосередилася на сільському господарстві, медицині, управлінні інфраструктурою, аналізі великих даних, автоматизації процесів та національній безпеці в межах програми Digital India. Мережа у складі 23 індійських інститутів технологій (Indian Institutes of Technology, IITs) виконує дослідження в галузі математичного моделювання та прикладних аспектів ШІ.
Австралія ($5–10 млрд) використовує ШІ для екологічного моніторингу, сільського господарства та освітніх технологій. Державні програми «AI Action Plan» та «Emerging Technologies Fund» підтримують дослідження та інтеграцію технологій у ключові сектори.
Таким чином, розвиток ШІ у передових країнах відображає різні стратегічні підходи: США та Китай інвестують у глобальне лідерство, ЄС акцентує увагу на етиці та безпеці, а Японія, Ізраїль та інші держави адаптують ШІ до своїх національних пріоритетів.
Розшарування світу через розвиток штучного інтелекту
Розвиток штучного інтелекту (ШІ) формує новий глобальний ландшафт нерівності, що зачіпає всі ключові аспекти суспільного розвитку: економіку, безпеку, науку, технології та освіту. Цей процес зумовлений нерівномірним доступом до передових технологій, знань і ресурсів, а його наслідки стають все більш помітними. У той час, як провідні економіки інвестують у ШІ колосальні кошти та отримують стратегічні переваги, багато країн світу відстають, що створює довготривалі дисбаланси та закріплює нерівномірність технологічного прогресу.
Економічне розшарування, спричинене розвитком ШІ, є одним із найвиразніших аспектів цього процесу. У 2024 році глобальні інвестиції у ШІ досягли рекордної позначки в $500 млрд, з яких понад 70% припадає на країни G7 та Китай. У розвинених країнах внесок ШІ у зростання ВВП оцінюється у 10-15%, тоді як у країнах, що розвиваються, цей показник рідко перевищує 2-3%. Рівень автоматизації виробництва та бізнес-процесів також свідчить про глибокий дисбаланс: у технологічно просунутих економіках понад 50% рутинних завдань автоматизовані, тоді як у менш розвинених країнах цей показник не перевищує 20%. Очікується, що до 2035 року загальний внесок ШІ у глобальний ВВП перевищить $15 трлн, однак основна частина цього приросту буде зосереджена у технологічних центрах, тоді як більшість країн світу лише частково скористається цими здобутками. Таким чином, замість того, щоб стати фактором вирівнювання економічного розвитку, впровадження ШІ лише посилює існуючу прірву між багатими та бідними країнами.
Ще гостріше проявляється розрив у сфері безпеки. Розвинені країни щорічно інвестують понад $200 млрд у кібербезпеку, що дає змогу їм використовувати ШІ для прогнозування атак, розробки автономних оборонних систем та глибокого моніторингу кіберпростору. Водночас середні витрати країн, що розвиваються, не перевищують $5 млрд, а їхні можливості обмежуються базовими методами захисту даних. Через це кількість успішних кіберінцидентів у менш розвинених державах на 50-70% вища, ніж у технологічних лідерів. Наявність доступу до передових оборонних технологій визначає не лише безпеку даних, але й геополітичну стійкість держави. Зважаючи на поточні темпи розвитку, у найближчі роки цей дисбаланс посилиться, оскільки країни, що розвиваються, не матимуть змоги конкурувати з лідерами у сфері оборонних та безпекових технологій. Звичайно, з цієї загальної тенденції можуть бути і деякі виключення, зокрема, ті, що відносяться до асиметричних методів оборони. Наприклад, український досвід показує, що ефективне застосування ШІ для аналізу даних з дронів, супутників та систем РЕБ може дати стратегічну перевагу навіть країнам із меншими ресурсами.
Науково-технологічне розшарування є ще одним показником глобального дисбалансу. У 2024 році США та Китай зареєстрували понад 80% світових патентів у сфері ШІ, тоді як Африка та Латинська Америка разом мають менш ніж 5%. Високопродуктивна обчислювальна інфраструктура, необхідна для тренування передових ШІ-моделей, також зосереджена у невеликій кількості країн: понад 90% усіх дата-центрів із потужностями класу «exascale» знаходяться у G7 та Китаї. Це означає, що країни, які не мають доступу до такої інфраструктури, змушені покладатися на зовнішні сервіси та платформи, що ставить їх у залежність від міжнародних корпорацій. Прогноз на 2035 рік вказує, що без цілеспрямованих програм технологічного трансферу ця ситуація лише загостриться, оскільки основні прориви у галузі залишаться зосередженими в межах кількох геополітичних блоків.
Освітнє розшарування є одним із найважливіших факторів, що визначають майбутню динаміку розвитку ШІ у різних частинах світу. У розвинених країнах понад 60% шкіл та університетів уже інтегрували ШІ у навчальний процес, що дає змогу студентам працювати з передовими технологіями з юного віку. У країнах, що розвиваються, цей показник не перевищує 10%, а доступ до якісних навчальних матеріалів є серйозно обмеженим. Близько 80% провідних онлайн-курсів із ШІ створені англійською мовою, що суттєво ускладнює навчання для неангломовних студентів. США та Китай щорічно випускають понад 50% світових спеціалістів у сфері ШІ, що посилює їхнє лідерство. Якщо поточні тенденції збережуться, до 2030 року цифровий розрив в освіті стане ще більш відчутним, що матиме довгострокові наслідки для наукового та економічного розвитку.
Загалом, розшарування світу через розвиток ШІ є комплексним процесом, який охоплює економічні, науково-технологічні, освітні та безпекові аспекти. Основні показники свідчать про суттєве зростання нерівності між країнами, що володіють передовими технологіями і здійснюють значні інвестиції у їх подальший розвиток, та тими, хто лише починає адаптувати їх. Разом з тим у цій тенденції є й певні виключення. Доступ до хмарних обчислень та відкритих моделей ШІ (наприклад, LLaMA, BLOOM) дає змогу країнам, що розвиваються, впроваджувати інновації без потреби в екстремально високих інвестиціях у власну обчислювальну інфраструктуру. Наприклад, в Україні та деяких країнах Африки розвиваються стартапи, які використовують ШІ для оптимізації агробізнесу, медицини та логістики, що є прикладом можливості подолання нерівності.
Прогноз на наступне десятиліття демонструє, що без активного міжнародного співробітництва цей розрив лише поглиблюватиметься. Важливими кроками до його подолання є глобальні ініціативи у сфері технологічного трансферу, підтримка наукових досліджень у країнах, що розвиваються, та створення освітніх програм, доступних для всіх. Тільки завдяки спільним зусиллям можливо не лише мінімізувати негативні наслідки технологічного розшарування, а й використати ШІ як інструмент глобального розвитку, який сприятиме подоланню соціальних та економічних бар’єрів у майбутньому.
Шанси й можливості України
Попри війну та економічну нестабільність, Україна зберігає потенціал для інтеграції в глобальну сферу штучного інтелекту (ШІ). Наприкінці грудня 2024 року Україна схвалила Стратегію цифрового розвитку інноваційної діяльності на період до 2030 року, що спрямована на стимулювання технологічного прогресу, залучення інвестицій та створення стійкої інноваційної екосистеми.
Незважаючи на виклики, країна демонструє прагнення до розвитку у сфері ШІ, цифрової трансформації та безпеки, що є запорукою її конкурентоспроможності в майбутньому. Війна спричинила відтік кадрів та руйнування інфраструктури, проте українські фахівці продовжують відігравати важливу роль у світовій індустрії. За даними Interfax, за кордоном працюють понад 65 тисяч ІТ-фахівців, що становить понад 20% усієї ІТ-спільноти України. Водночас вітчизняні університети щорічно випускають 25–30 тисяч нових фахівців, зберігаючи кадровий потенціал.
Фундаментальна наука залишається рушієм розвитку ШІ. Дослідження в математиці, фізиці та обчислювальній техніці створюють теоретичну основу для інноваційних рішень. Науковці Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова досліджують нейронні мережі та обробку великих даних. У 2024 році понад 50 наукових публікацій українських учених було представлено у провідних міжнародних журналах, таких як IEEE Transactions on Neural Networks та Nature Machine Intelligence.
ШІ відіграє ключову роль у національній безпеці та обороні. Україна активно застосовує його для моніторингу загроз, аналізу бойових дій, оптимізації логістики та автоматизації розвідки. ШІ-системи аналізують супутникові знімки для ідентифікації мін та моніторингу окупованих територій. У 2023 році українські дрони зі штучним інтелектом отримали міжнародне визнання на оборонних виставках НАТО. Країна також має вагомий досвід у сфері кібербезпеки, що робить її одним із лідерів у захисті цифрових інфраструктур.
Сфера енергетики та екології є ще одним перспективним напрямом. Українські стартапи розробляють ШІ-рішення для оптимізації енергосистем, інтеграції відновлюваних джерел енергії та екологічного моніторингу. Понад 10 українських компаній працюють над технологіями моніторингу довкілля за підтримки міжнародних донорів.
Окремий вектор — обробка природної мови (NLP). Українські компанії, такі як Grammarly, досягли світового успіху у створенні текстових аналізаторів, автоматичного перекладу та голосових помічників. Не менш важливим напрямом є комп’ютерний зір (Computer Vision), який застосовується в автопілотах, медичній діагностиці та оборонних технологіях. Українські ІТ-компанії вже стали повноправними партнерами провідних світових технологічних корпорацій.
Таким чином, Україна має всі передумови для інтеграції у глобальний розвиток ШІ. Попри виклики війни, країна володіє потужною освітньою та науковою базою, висококваліфікованими фахівцями та успішним досвідом у критичних сферах. Інвестиції в ШІ не лише допоможуть зміцнити обороноздатність, а й стануть фундаментом для повоєнного відродження та економічного зростання.
Енергетичні виклики на шляху розвитку штучного інтелекту
Розвиток штучного інтелекту супроводжується стрімким зростанням енергоспоживання, що зумовлено збільшенням обчислювальної інтенсивності та масштабів використання ШІ-технологій. Навчання великих моделей потребує обробки величезних масивів даних, що значно підвищує витрати електроенергії. Наприклад, тренування моделі GPT-4 вимагає понад 50 ГВт·год електроенергії, а один запит до ChatGPT споживає близько 2,9 Вт-години електроенергії, тоді як стандартний пошуковий запит до Google споживає лише 0,3 Вт-години. Враховуючи 9 мільярдів пошукових запитів до ChatGPT щодня, це вимагатиме майже 10 ТВт-год додаткової електроенергії за рік, що еквівалентно річному споживанню міста з населенням близько 1 мільйона осіб.
Сучасні дата-центри, що підтримують роботу ШІ, є ключовими споживачами електроенергії. Станом на 2024 рік у світі налічується приблизно 11 тисяч дата-центрів, що є критично важливою частиною глобальної цифрової інфраструктури. Вони переважно розташовані у США (понад 5400 центрів), країнах ЄС (понад 3000), Китаї (понад 400), Великій Британії (понад 400), Канаді (понад 250), Японії (понад 200), Індії (понад 250) та в деяких інших країнах світу з розвинутими економіками, значними інвестиціями у цифрові технології та стійкою енергетичною системою. У 2024 році загальне енергоспоживання дата-центрів у світі перевищило 600 ТВт·год, а до 2030 року може зрости до 1065 ТВт·год, що складе близько 4% глобального енергоспоживання. (проте це прогнозне значення базується на поточних темпах розвитку ШІ, які можуть змінитися через впровадження енергоефективних технологій, таких як квантування нейромереж, нові архітектури процесорів та розподілені обчислення). Значна частина цієї енергії витрачається не лише на обчислення, а й на системи охолодження, що забезпечують безперебійну роботу серверів. За оцінками, від 30 до 40% енергії дата-центрів витрачається на охолодження, причому в застарілих системах цей показник може сягати 60%.
Головною причиною зростання енергоспоживання є ускладнення моделей ШІ, що вимагають потужних обчислювальних ресурсів. Наприклад, такі моделі, як GPT-4 (~1 трлн параметрів), Claude 3 (~70 млрд параметрів), Gemini 1.5 (~300 млрд параметрів), під час навчання та інференсу (використання вже навчених моделей) споживають від 10 до 100+ ТВт·год електроенергії, що еквівалентно енергоспоживанню кількох мільйонних міст або навіть невеликих країн. Ця тенденція зумовлює потребу у впровадженні енергоефективних технологій для подальшого розвитку ШІ.
Одним із ключових напрямів на цьому шляху є вдосконалення процесорів. Графічні процесори (GPU) забезпечують високу продуктивність, але споживають багато енергії (300-400 Вт на одиницю). Тензорні процесори (TPU) спеціалізовані для глибокого навчання і є більш енергоефективними (150-200 Вт). Нейронні процесори (NPU) мають найнижче енергоспоживання (5-50 Вт) і застосовуються у вбудованих системах. Центральні процесори (CPU) з середнім енергоспоживанням (35-150 Вт ), хоч і менш ефективні у виконанні ШІ-обчислень, залишаються універсальним вибором для багатозадачних операцій. Оптичні процесори (Optical Computing Unit, OCU) ще перебувають на стадії досліджень та розробок, але мають потенціал революціонізувати обчислювальну техніку, пропонуючи значні переваги в швидкості та енергоефективності. Проте навіть найефективніші апаратні рішення не можуть повністю розв’язати проблему без оптимізації самих алгоритмів.
Квантування нейромереж та скорочення параметрів дає змогу зменшити обчислювальні витрати до 40%. Водночас пошук альтернативних джерел енергії для живлення дата-центрів є ще одним критично важливим напрямом. Інтеграція відновлюваних джерел, таких як сонячні та вітрові електростанції, дає змогу знизити викиди CO₂ до 30% при масштабному впровадженні.
Не менш значущим є вдосконалення систем охолодження дата-центрів. Використання рідинного охолодження зменшує споживання енергії на 30-50%, а природні методи охолодження дадуть змогу додатково економити до 20% електроенергії. Перспективні технології, такі як оптичні процесори, можуть забезпечити до 10-кратного зниження енергоспоживання порівняно з традиційними електронними чипами.
Оптимізація розподілу обчислень в мережах дозволяє знизити загальне навантаження на дата-центри, а перехід до енергоефективного інференсу через використання компактних моделей допомагає зменшити витрати на 50-70% для певних завдань. Крім того, квантові обчислення можуть потенційно зменшити споживання енергії у 100 разів для окремих задач оптимізації.
Отже подальший розвиток ШІ неможливий без принципово нових рішень в галузі енергозбереження, які потребують комплексного підходу, що включає вдосконалення апаратного забезпечення, оптимізацію алгоритмів, інтеграцію чистої енергії та впровадження інноваційних методів обчислення. Реалізація цих заходів дасть змогу знизити екологічний вплив технологій і забезпечити сталий розвиток цифрової інфраструктури у майбутньому.
Нова фаза розвитку ШІ
Останні події у сфері штучного інтелекту на початку 2025 року позначають нову фазу його розвитку, що об’єднує масштабні ініціативи та інноваційні підходи. Два ключові проєкти, які привернули увагу світової спільноти — американський Stargate та китайський стартап DeepSeek , демонструють різні стратегії у формуванні майбутнього ШІ, проте обидва спрямовані на підвищення його ефективності та доступності.
Stargate — це масштабна ініціатива від OpenAI та Oracle (США) і SoftBank (Японія) із запланованими інвестиціями у 500 мільярдів доларів на створення нової цифрової екосистеми. Цей проєкт покликаний зміцнити позиції США у сфері ШІ, стимулювати наукові дослідження та створити сотні тисяч робочих місць. Проте він орієнтований на розширення існуючих технологій, а не на радикальні інноваційні прориви.
У той час DeepSeek демонструє принципово інший підхід. Заснований у 2023 році китайським підприємцем Лян Веньфеном, стартап здійснив прорив на початку 2025 року завдяки своєму ШІ-асистенту, що швидко випередив ChatGPT у рейтингах App Store. Його моделі DeepSeek-V3 і DeepSeek-R1 відзначаються вражаючою ресурсоефективністю, використовуючи архітектуру Mixture-of-Experts (MoE), яка активує лише 37 з 671 мільярда параметрів під час кожного запиту. Це дає змогу знизити обчислювальні витрати, скоротити споживання електроенергії у 10-20 разів, порівняно з GPT-4, та зменшити використання води для охолодження серверів на 30-50%.
DeepSeek-V3 і DeepSeek-R1 перевершують відомі моделі GPT-3 і GPT-4 від OpenAI завдяки інноваційним рішенням, зокрема завдяки архітектурі Mixture-of-Experts (MoE), що активує лише 37 із 671 мільярда параметрів на запит. DeepSeek оптимізує процес навчання моделей. Наприклад, навчання DeepSeek-V3 коштувало лише 5,58 мільйона доларів проти 100 мільйонів для GPT-4. Додатково, використання навчання з підкріпленням автоматизує генерацію відповідей, скорочуючи витрати на навчання без втрати продуктивності. DeepSeek також застосовує дистиляцію знань, що дозволяє меншим моделям навчатися на основі більших, зберігаючи ефективність. Такі оптимізації суттєво зменшують витрати на навчання та споживання електроенергії, що робить ці моделі конкурентоспроможними навіть за обмежених ресурсів.
Два підходи до розвитку ШІ відображають сучасні тенденції: Stargate символізує масштабне екстенсивне розширення технологічної інфраструктури, тоді як DeepSeek пропонує ефективніші алгоритмічні рішення. Якщо перший проєкт зосереджений на масштабних інвестиціях як в саму інфраструктуру ШІ, так і в систему її енергозабезпечення, то другий змінює саму парадигму створення ШІ. Ці стратегічні напрями демонструють, що галузь штучного інтелекту еволюціонує одночасно у двох вимірах — шляхом капіталомісткого зростання та проривних інновацій, що визначатимуть її майбутнє.
Таким чином, штучний інтелект вже сьогодні змінює світ, і від рішень, ухвалених у найближчі роки, залежатиме, яким буде майбутнє глобального суспільства. Серед них — енергетична ефективність обчислень, зменшення технологічного розриву між країнами, регулювання військового використання ШІ, адаптація ринку праці до автоматизації та деякі інші. Збалансований підхід до цих питань стане визначальним для формування конкурентних переваг на глобальному рівні. Країни, що зможуть інтегрувати інновації у власні економічні та безпекові стратегії, матимуть більше можливостей на успішний розвиток, що є великим викликом, але і хорошим шансом для України.
Михайло ЗГУРОВСЬКИЙ, академік НАН України