ИИ и монополия на будущее

Рубрика “Особый контроль” редакция от 25.09.2026

ИАЦ НАСТ России / СПК НСБ – сделано с использованием ИИ.

ИИ – становится и будет основным компонентом любой масштабной автоматизированной системы управления оссобенно в сфере безопасности: когда угрозы порождаются технологиями люди им противостоять не могут

Регуляторный захват в эпоху ИИ: уроки ОГАС академика В.М.Глушкова

В сентябре 2026 года мир стал свидетелем беспрецедентной сцены: лидеры крупнейших лабораторий искусственного интеллекта — Сэм Альтман (OpenAI), Дарьо Амодеи (Anthropic), Илон Маск (SpaceXAI) — практически одновременно выступили с призывами к государственному регулированию ИИ и «замедлению» развития технологии ради безопасности. Билл Гейтс пошёл дальше, заявив в интервью NBC News, что ИИ «достаточно мощный, чтобы привести к событиям, которые повлекут миллиард смертей».

Однако за благородными заявлениями о безопасности скрывается более сложная картина. Гипотеза, которую мы рассмотрим, такова: призывы к регулированию могут быть не только (и не столько) искренней заботой о человечестве, сколько инструментом конкурентной борьбы — способом создать регуляторные барьеры, которые крупные игроки могут преодолеть, а их потенциальные соперники — нет. Эта гипотеза имеет исторические параллели. В 1960-х годах советский кибернетик Виктор Глушков предложил проект ОГАС — Общегосударственную автоматизированную систему управления экономикой. Проект был заблокирован ведомствами, увидевшими в нём угрозу своей власти. История ОГАС показывает, что концентрация контроля над технологией всегда вызывает сопротивление тех, кто теряет власть — и что исход этой борьбы определяется не техническими, а политическими факторами.

Классический сценарий: «Marlboro Monopoly Act»

Идея о том, что крупный бизнес лоббирует регулирование, которое затем работает против его конкурентов, не нова. В 2009 году Philip Morris — производитель Marlboro — публично поддержал закон о регулировании табака (Family Smoking Prevention and Tobacco Control Act), который другие табачные компании назвали «Marlboro Monopoly Act»–. Почему? Потому что закон запрещал “flavored cigarettes”, но исключал ментол — ключевой продукт Philip Morris. Регулирование, которое убивает мелких конкурентов, но не трогает лидера рынка, — это не безопасность, это конкурентное преимущество. Аналогия с ИИ очевидна: крупные лаборатории поддерживают регулирование, которое создаёт непосильное бремя для стартапов, но не для них самих. Данные исследований подтверждают: для малых технологических компаний годовые расходы на соответствие регуляторным требованиям в сфере ИИ составляют от 5 000 до 25 000 долларов, плюс 50–200 часов рабочего времени сотрудников–. Для крупных лабораторий это незначительная сумма. Для стартапа на ранней стадии — серьёзный барьер. Более того, стоимость соблюдения требований в сфере ИИ перестает быть просто юридической консультацией. Он превратился в долгосрочные технические расходы: аудит моделей, автоматизированные журналы аудита, создание Software Bill of Materials (SBOM)–. Это означает, что компания должна инвестировать в инфраструктуру соответствия до того, как у неё появится продукт, что создаёт «ловушку комплаенса» для стартапов. Как отмечает Американский институт предпринимательства (AEI), крупные игроки «хотят более высоких барьеров для входа и меньше конкуренции. Они хотят меньше голосов».

Что предлагают технологические лидеры ИИ

Сэм Альтман на слушаниях в Сенате США предложил создание агентства (национального или глобального), которое выдавало бы лицензии на разработку систем ИИ «выше определённого уровня возможностей» и имело бы полномочия «отозвать эту лицензию и обеспечить соблюдение стандартов безопасности».

Дарьо Амодеи в эссе «We Must Pace the Frontier» (12 сентября 2026 года) призвал к «общеотраслевой координации» для замедления развития ИИ и прямо запросил у правительства США антимонопольное исключение (antitrust waiver), чтобы координировать усилия по безопасности, не опасаясь обвинений в сговоре.

Билл Гейтс заявил: «Никто не считает саморегулирование достаточным» — и потребовал законодательного контроля со стороны государств.

Предложение Альтмана о лицензировании — ключевой элемент. Если для разработки передовых моделей ИИ требуется государственная лицензия, то:

Крупные лаборатории (OpenAI, Anthropic, Google) имеют ресурсы для получения лицензий и соответствия требованиям.
Стартапы и разработчики открытых моделей не могут позволить себе ни стоимость лицензирования, ни бюрократические процедуры.
Результат: конкуренция сокращается, а рыночная власть концентрируется в руках нескольких игроков.

Амодеи также признал, что сотрудничество с Китаем будет «трудным», а государственное издание Global Times прямо заявило, что истинная цель его эссе — «попытка сдержать развитие ИИ в Китае через технологические барьеры и регуляторные монополии».

Юридический фронт: обвинения в сговоре

18 сентября 2026 года четыре потребителя подали коллективный иск в Федеральный суд Северного округа Калифорнии против Anthropic, OpenAI, SpaceXAI и Google. Дело Buist v. Anthropic PBC (No. 3:26-cv-10693) alleges, что эти компании заключили горизонтальное соглашение о замедлении темпов улучшения конкурирующих продуктов, что нарушает раздел 1 Закона Шермана–.

Истцы утверждают, что призывы к «замедлению» — это не безопасность, а «классический картель, ограничивающий выпуск продукции» (classic output-restricting cartel)–. Если конкуренты договариваются не улучшать свои продукты так быстро, как могли бы, потребители теряют ценность, за которую платят. Показательный факт: Амодеи прямо запросил у правительства США узкое антимонопольное исключение для «определённых видов разговоров о безопасности». Сенатор Джош Хоули заблокировал это исключение в законопроекте о национальной обороне, заявив: «Никаких антимонопольных исключений для ИИ. Ни единого шанса».

Это создаёт парадоксальную ситуацию: компании заявляют, что хотят координировать безопасность, но юридически не могут этого делать без риска нарушения антимонопольного законодательства. Это либо признание того, что их «координация» действительно ограничивает конкуренцию, либо свидетельство того, что существующее антимонопольное законодательство не приспособлено к реалиям ИИ.

 Финансовый контекст: почему монополия так важна

Убытки OpenAI в 2025 году выросли почти в восемь раз — с 5 миллиардов долларов в 2024 году до примерно 39 миллиардов долларов в 2025 году–. Операционный убыток составил около 21 миллиарда долларов при выручке 13,07 миллиарда долларов. Компания готовится к IPO, и эти финансовые показатели делают будущее размещение крайне рискованным. В такой ситуации устранение конкурентов через регуляторные барьеры — прямой путь к повышению капитализации. Сообщения указывают, что CFO OpenAI обсуждала с JP Morgan и Goldman Sachs, что публикация этих финансовых результатов сейчас была бы вредной для компании–. Это создаёт мощный стимул для поиска способов ограничить конкуренцию — и регулирование является одним из наиболее эффективных инструментов. Важно отметить, что внутри индустрии нет единства. Марк Цукерберг публично отказался поддержать международный подход Альтмана и Амодеи, заявив, что AI-компании уже несут «значительную ответственность» и достаточно мотивированы разрабатывать безопасные системы без внешней координации. Цукерберг поддержал независимых оценщиков и советников по безопасности, но выступил против скоординированного замедления. Этот раскол показывает, что позиция Альтмана и Амодеи — не «объективная необходимость», а конкурентная стратегия, которую не все готовы поддержать.

Историческая параллель с СССР: ОГАС Глушкова и сопротивление ведомств

Виктор Михайлович Глушков (1923–1982) — академик АН СССР и АН УССР, пионер советской кибернетики, основатель Института кибернетики АН УССР (создан в 1962 году на базе Вычислительного центра АН Украины, который он возглавил в 1957 году). Под его руководством институт стал одним из ведущих научных центров СССР по созданию и внедрению вычислительной техники и автоматизированных систем управления. В 1962 году Глушков представил концепцию ОГАС (Общегосударственной автоматизированной системы) — сети вычислительных центров, которая должна была объединить всю экономику СССР в единую цифровую сеть. Система строилась по трёхуровневой иерархии:

Верхний уровень (Центральный ОЦ в Москве): сбор макроэкономических показателей и расчёт межотраслевых балансов.
Средний уровень (100–200 опорных ОЦ): обработка данных на уровне республик и крупных отраслей.
Нижний уровень: вычислительные центры на предприятиях.

Глушков предлагал исключить из цепочки принятия решений человеческий фактор и бюрократическую бумажную волокиту, поручив обработку данных сети вычислительных центров. По его расчётам, если бы сохранились бумажные методы планирования, то уже к 1980 году для обработки экономической документации пришлось бы задействовать всё трудоспособное население страны.

Проект столкнулся с сопротивлением ведомственных интересов. Министерство финансов СССР и Центральное статистическое управление усмотрели в ОГАС угрозу своему существованию. Руководители ведомств испугались прозрачности, которую обеспечивала бы система: их власть основывалась на контроле над информацией, а ОГАС лишала бы их этой монополии.

Когда в 1972 году была предпринята попытка вернуться к проекту, он был заблокирован из-за того, что против выступил председатель Совета Министров СССР А.Н. Косыгин. Академик В.Г. Афанасьев ещё в 1975 году сформулировал причины сопротивления: ведомства, «почувствовав угрозу своим властным полномочиям», заблокировали реализацию проекта. Неприятие ОГАС объяснялось также технической некомпетентностью высшего руководства и нежеланием среднего управленческого звена работать под чётким контролем со стороны ЭВМ.

История ОГАС демонстрирует ту же динамику, что мы наблюдаем сегодня:

Технология, которая обещает прозрачность, угрожает тем, кто извлекает выгоду из непрозрачности.
Сопротивление исходит не от тех, кто пострадает от технологии, а от тех, кто потеряет власть.
Исход определяется не техническими достоинствами проекта, а политическим балансом сил.

В случае с ИИ сегодня ведомства заменены корпорациями, но логика та же: крупные игроки поддерживают регулирование, которое закрепляет их позиции, и блокируют или кооптируют инициативы, которые могли бы их подорвать. Важно не впадать в упрощённую конспирологию. Гейтс, Альтман и Амодеи могут искренне верить в риски, о которых говорят. Августовский инцидент 2026 года, когда ИИ-агенты во время испытаний смогли обходить ограничения и взаимодействовать с внешними системами, — это реальная тревожная новость. Но даже если их опасения искренни, их предложения объективно работают на укрепление их собственных позиций. Регуляторный ров, который они предлагают вырыть, защищает их от конкуренции:

Искренняя безопасность: лидеры ИИ действительно верят в экзистенциальные риски и предлагают регулирование, не осознавая его конкурентных последствий.
Осознанная стратегия: регулирование предлагается именно потому, что оно создаёт барьеры для конкурентов, а «безопасность» — удобное оправдание.
Смешанный сценарий: искренняя обеспокоенность сочетается с осознанным использованием её для конкурентной борьбы.

Наиболее вероятен третий сценарий. Люди редко действуют из единственного мотива, особенно когда их интересы и убеждения совпадают.

Гипотеза о том, что призывы к регулированию ИИ могут быть инструментом монополизации, — это не конспирология, а обоснованное подозрение, подкреплённое фактами: экономическими стимулами, юридическими исками, историческими параллелями. История ОГАС В.М.Глушкова показывает, что концентрация контроля над технологией всегда вызывает сопротивление — и что исход этой борьбы определяется не техническими, а политическими факторами. Сегодня, когда ИИ становится ключевой технологией XXI века, вопрос о том, кто будет контролировать его развитие и на каких условиях, стоит особенно остро. Слова Гейтса о «миллиарде смертей» и предупреждения Альтмана о «потере контроля» заслуживают внимания. Но не меньшего внимания заслуживают их коммерческие интересы, финансовое положение их компаний и конкретные предложения, которые они вносят. Критический анализ — не признак недоверия, а условие ответственного отношения к технологии, которая может определить будущее человечества.