Вы поймёте, как ваши навыки и собранные системы

можно упаковать в услуги, продукты или усиление текущего дохода —

без иллюзии “пассивного миллиона”,

но с пониманием, где есть реалистичные деньги.

Для кого эта книга написана

Она точно не только “для айтишников”.

Она для тех, кто:

• чувствует, что мир меняется слишком быстро,

• но не хочет занимать позицию наблюдателя со стороны;

• достаточно честен, чтобы признать:

• “Да, я чего-то боюсь, чего-то не понимаю, в чём-то отстал”,

– и при этом всё равно готов думать и пробовать;

• хочет собрать свою экосистему “человек + ИИ”,

• а не просто подписаться на очередной сервис с красивой рекламой;

• устал от страха упущенных возможностей и хочет заменить “я везде не успеваю” на осмысленное “я понимаю, что для меня главное – и делаю шаги туда”.

Она вряд ли понравится тем, кто:

• ищет гарантии (“вот секретная нейросеть, пользуйтесь ею, она решит все ваши вопросы”);

• надеется услышать, что можно просто “пересидеть бурю”,

• а потом всё вернётся к привычному устройству мира.

Немного о будущем, в которое вы входите с этой книгой

В дальнейших главах мы будем говорить о вещах, которые ещё недавно звучали как фантастика:

• о войне за энергию и чипы,

• о новых центрах силы вокруг ИИ-инфраструктуры,

• о роботах и “вторых телах”, которые могут работать за вас,

• о разных сценариях общества – от относительного благосостояния до платформенного феодализма,

• о том, что значит быть человеком в мире, где часть решений принимают алгоритмы.

Важно другое: весь этот разговор не про “далёкий 2100 год”, а про ближайшие 3–5 лет, которые напрямую затронут вашу карьеру, проекты, здоровье, финансы, отношения, время.

Вы уже живёте в этой траектории.

Вы можете делать вид, что нет – но мир от этого не замедлится.

С чего мы начнём

Чтобы всё остальное имело смысл, нужно сначала посмотреть под капот.

Первая глава – не про “как писать промпты” и не про “какую модель выбрать”.

Она про то:

• как устроена инфраструктура ИИ;

• почему в новостях всё чаще мелькают слова “энергия”, “чипы”, “центр обработки данных”, “технологический суверенитет”;

• кто и за что сейчас реально борется;

• как эта борьба отзовётся в вашей жизни,

• даже если вы никогда не будете строить свои дата-центры и писать код.

Без этого основания любые разговоры про агентов, автоматизации и монетизацию висят в воздухе.

Если вы готовы смотреть на реальность такой, какая она есть – и параллельно искать в ней своё место и свою архитектуру – давайте начнём с фундамента.

А дальше шаг за шагом мы поднимемся до того уровня, где ИИ, роботы и системы станут для вас не источником постоянной тревоги, а материалом, с которым можно работать.

Небольшой дисклеймер перед стартом

ИИ-индустрия меняется быстрее, чем успевают выходить книги или ютуб-обзоры. Названия моделей и интерфейсы сервисов, о которых я пишу, неизбежно будут обновляться. Важно не то, как именно сегодня называется модель, а принципы и уровни работы с ИИ, о которых пойдёт речь.

Вы можете читать книгу не строго по порядку. Если вам уже близок базовый уровень, смело перескакивайте к главам про агентов и автоматизации, а потом возвращайтесь к пробелам. Относитесь к структуре как к карте, по которой можно двигаться своими траекториями.

Я не рекламирую никакие сервисы и не призываю пользоваться конкретными продуктами. Все упомянутые инструменты – лишь примеры того, как можно решать задачи. Любые решения о подписках, передаче данных и выборе платформ остаются исключительно за вами.

Глава 1. Инфраструктура ИИ: пирамида из электричества, чипов и моделей

Представьте, что вы просыпаетесь однажды утром и обнаруживаете, что привычные сервисы просто… не загружаются.

Не работает банковское приложение.

Такси показывает «ошибка сервера».

Даже ваша любимая нейронка выдаёт лишь одно сообщение:

«Недостаточно вычислительных мощностей. Повторите запрос позже».

Не произошло ни кибератаки, ни глобальной войны. Просто несколько дата-центров отключили от сети – регион не выдержал пикового спроса на электроэнергию.

И вдруг становится видно то, что обычно скрыто: мир, в котором ИИ берёт на себя 40–70% задач, держится не на «магии ChatGPT», а на очень конкретных вещах – проводах, трансформаторах, электростанциях, фабриках чипов и десятках гектаров залитых бетоном залов с ревущими серверными стойками.

ИИ – это не приложение в телефоне. Это новая энергетическая и геополитическая инфраструктура.

И мы с вами живём как раз в момент её сборки.

Что вы узнаете из этой главы

В этой главе мы:

• разложим индустрию ИИ по уровням – от электроэнергии до пользователя;

• разберём, почему электричество и видеокарты становятся новой нефтью;

• посмотрим, как США через контроль чипов и моделей формируют новое мироустройство;

• обсудим, почему спрос на электроэнергию дата-центров уже сегодня растёт двузначными темпами и может более чем удвоиться к 2030 году;

• наметим альтернативные сценарии – в том числе путь стран с сильной атомной энергетикой и распределёнными вычислениями, по аналогии с биткоином;

• свяжем всё это с простой мыслью: в мире, где идёт война за мощности, ваша личная компетенция – как работать с ИИ и строить свои системы – становится новым видом личного капитала.

Почему вообще важно понимать инфраструктуру ИИ

Большинство людей видят только верхушку айсберга: чат с моделью, красивый интерфейс, удобное приложение.

Кажется, что всё, что нужно – «уметь правильно задавать вопросы».

Но в реальности:

• крупные модели стоят десятки-сотни миллионов долларов на обучение^[2];

• дата-центры уже потребляют около 415 ТВт·ч в год – примерно 1,5% мировой электроэнергии, и эта цифра растёт примерно на 12% в год^[3];

• только в США дата-центры уже вышли на 4–5% потребления всей электроэнергии страны и могут подняться до 7–12% к концу десятилетия^[4];

• международные отчёты предсказывают, что спрос на электричество для дата-центров и ИИ может удвоиться или больше к 2030 году^[5].

Это значит, что ИИ – не просто про «умные ответы», а про то, кто контролирует энергетику, чипы и инфраструктуру, и как обычный человек вписывается в эту картину.

Если вы поймёте, как устроена эта пирамида, вам будет проще:

• трезво оценивать новости про ИИ и не вестись на хайп;

• понимать, где настоящие точки роста и денег;

• объяснять заказчикам/клиентам, за что они платят, когда «покупают ИИ»;

• видеть риски и возможности на горизонте 5–10 лет.

Пятиуровневая пирамида инфраструктуры ИИ

Я предлагаю смотреть на индустрию ИИ как на пятиуровневую пирамиду.

Снизу вверх:

1. Электроэнергия

2. Видеокарты (GPU), чипы и дата-центры

3. Модели (LLM и другие)

4. Приложения

5. Пользователи

Если смотреть на новости про ИИ только с пользовательского уровня, может показаться, что вся эта пирамида строится ради удобного чата и красивых картинок.

На самом деле крупные игроки вкладывают миллиарды долларов не только ради того, чтобы вам было проще переписать письмо.

Ставка делается в том числе на гонку к более общим и мощным системам – вплоть до уровней, которые в публичной дискуссии называют AGI (общий искусственный интеллект сравнимый с возможностями человеческого разума) или супер-интеллектом (значительно превосходящим человеческий разум).

Каждый новый процент точности модели, каждый шаг в сторону более устойчивого «понимания» мира опирается:

• на дополнительные мегаватты электроэнергии;

• на всё более плотные кластеры GPU и специализированных чипов;

• на растущие дата-центры и сложную сетевую инфраструктуру.

Снаружи это выглядит как очередное обновление нейросети.

Внутри – как стратегическая игра государств и корпораций за контроль над энергетикой, вычислениями и данными, которые могут привести их ближе к системам уровня AGI.

Но здесь есть важный разворот для читателя этой книги.

Для вас принципиально не то, “кто именно первым добежит до AGI”, а то, где вы находитесь в этой пирамиде:

• вы просто пользователь красивого приложения;

• вы человек, который понимает, на каких слоях всё это стоит;

• или вы тот, кто учится строить свои продукты и системы поверх этой инфраструктуры – так, чтобы не оказаться заложником одной кнопки, одного провайдера и одного сценария будущего.

Эта глава – про то, как увидеть в новостях про «чипы», «дата-центры», «энергетический кризис из-за ИИ» не абстрактный фон, а карту сил, на которой вам ещё жить и работать.

А разговор про AGI здесь нужен только для одного: показать, что гонка за «будущим сверх-интеллектом» уже сегодня меняет физическую и политическую реальность, в которой вы делаете бизнес, строите карьеру и принимаете решения.

При обсуждениях нейросетей и ИИ, мы привыкли начинать сверху пирамиды – с пользователя. Но чтобы понять, откуда берётся ценность и за что идёт борьба, начнём, наоборот, снизу.

Уровень 1. Электроэнергия – фундамент всего

ИИ – это в первую очередь про электроэнергию.

Каждый ваш запрос к нейросети – это не просто строка текста. Это:

• тысячи-миллионы операций на графических процессорах;

• серверы, которые нужно питать и охлаждать;

• сети, которые нужно поддерживать.

По оценкам международных энергетических агентств:

• в 2024 году дата-центры глобально потребляли 415 ТВт·ч в год^[6],

• это примерно электропотребление крупной развитой страны,

• к 2030 году потребление может удвоиться и более, приближаясь к 900–1000 ТВт·ч, что сопоставимо с потреблением целых регионов мира.

Ключевой парадокс:

ИИ продаётся как «цифровая магия», но за кулисами – это очень материальная история про мегаватты, кабели, бетон, территорию и воду для охлаждения.

Отсюда несколько выводов:

• Страны с дешёвой и устойчивой генерацией (гидро, атом, геотермальная) получают стратегическое преимущество^[7].

• Регионы с дефицитом энергии будут вынуждены ограничивать развитие ИИ-инфраструктуры или импортировать мощности.

• Крупные ИИ-компании уже заключают прямые контракты на поставку энергии и даже инвестируют в собственные энергетические проекты, включая атомную генерацию и SMR (малые модульные реакторы).

По сути, электричество становится тем, чем нефть была в XX веке – базой любой технологической гонки.

Уровень 2. Видеокарты и дата-центры – новые нефтяные вышки

Если электричество – это «нефть», то GPU и дата-центры – это нефтяные вышки и НПЗ.

Сегодня рынок дата-центровых GPU растёт двузначными темпами, оценивается в сотни миллиардов долларов, и к 2030 году может практически удвоиться^[8].

При этом на рынке специализированных чипов для ИИ (GPU, ускорители) доминирует NVIDIA, контролируя более 90% сегмента дата-центровых GPU в ключевых отчётах по 2024–2025 годам^[9]. На этом фоне неудивительно, что NVIDIA недавно стала крупнейшей компанией в мире по рыночной капитализации, превысив отметку в 5 трлн долларов и обогнав предыдущих лидеров, вроде Apple и Microsoft.

Что это означает: