Необлачные вычисления

Появившись из-за дефицита графических процессоров, неооблачные решения теперь сталкиваются с более сложным испытанием: им необходимо развиваться за пределы физического оборудования или рисковать повторением истории облачных технологий 1.0. Связано это с появлением неооблачных решений — независимых сервисов на основе графических процессоров (GPU-as-a-service). Поставщики GPUaaS (GPUaaS) — это прямой ответ на две структурные силы: глобальный дефицит высокопроизводительных вычислительных ресурсов и стратегии диверсификации доходов крупнейших производителей передовых микросхем.

Неооблачные решения изначально возникли как временное решение проблемы нехватки графических процессоров, но их экономика, основанная на модели «без операционной системы как услуга» (BMaaS), довольно хрупка. Их долгосрочная жизнеспособность зависит от способности продвинуться вверх по технологической цепочке к сервисам, ориентированным на искусственный интеллект, что ставит их в прямую конкуренцию с крупными облачными компаниями. Однако их будущее, вероятно, заключается не в конкуренции с крупными облачными компаниями, а в закреплении позиций на устойчивых нишевых рынках, таких как собственные вычислительные ресурсы и специализированные рабочие нагрузки, а также в укреплении первоначальных связей со стартапами в области ИИ — отношений, которые могут сохраниться по мере того, как эти компании будут масштабироваться до многомиллиардных платформ.

Происхождение неооблаков

В последние годы спрос на передовые графические процессоры резко возрос в связи с расширением масштабов и сложности моделей генеративного искусственного интеллекта. Крупные облачные компании получили львиную долю выделенных ресурсов на передовые чипы для обработки постоянно растущих объемов задач. В результате многие стартапы в сфере ИИ, исследовательские лаборатории и предприятия не могли получить доступ к ресурсам с необходимой скоростью. В этой ситуации на помощь пришли неооблачные сервисы — новая волна облачных провайдеров, предоставляющих доступ к графическим процессорам. Неооблачные сервисы предлагают гибкие контракты, более быстрое выделение ресурсов и специализированные конфигурации инфраструктуры. Кроме того, они предлагают графические процессоры на 85% дешевле, чем крупные облачные компании, что делает их привлекательными для небольших стартапов в области ИИ.

Неооблачные решения имеют более низкие барьеры для входа, чем традиционные облачные провайдеры — развертывание вычислительного кластера не требует создания полного технологического стека, как это необходимо для гипермасштабируемых платформ, — поэтому новые участники рынка могут быстро занять нишу, удовлетворяющую неудовлетворенный спрос. Сегодня в мире существует более 100 неооблачных провайдеров: от 10 до 15 работают в значительных масштабах в Соединенных Штатах, и их присутствие расширяется в Европе, на Ближнем Востоке и в Азии. Зачастую их поддерживают венчурный капитал, частные инвестиционные фонды или суверенные фонды. Производители чипов для ИИ, благодаря целенаправленной стратегии диверсификации, также способствовали развитию этой экосистемы. Чтобы расширить внедрение, диверсифицировать доходы и создать конкурентное давление среди покупателей, они заложили основы этих новых каналов, иногда даже выступая в качестве заказчиков для неооблачных платформ.

Современное состояние неооблачных решений не лишено прецедентов. Например, в эпоху Cloud 1.0 (начавшуюся в начале 2000-х годов) стартапы быстро развивались, заполняя пробелы в вычислительных мощностях, но по мере расширения мощностей и спектра услуг крупными компаниями почти все эти стартапы были поглощены, оттеснены на второй план или вынуждены занять нишевые позиции.

Учитывая рыночную ситуацию, смогут ли неооблачные решения превратиться в устойчивую категорию, или история повторится? Перспективы неооблачных решений - четыре ключевых убеждения подпитывают инвестиции в неооблачные решения.

Модель BMaaS — это лишь ступенька. Модель BMaaS, которую приняли многие неооблачные компании, по своей сути является товаром массового потребления: она характеризуется ограниченной дифференциацией, высокой интенсивностью затрат и ценовой конкуренцией. Но инвесторы не делают ставку на BMaaS как на конечный результат. Вместо этого инвестиционная стратегия неооблачных компаний заключается в том, что они смогут перейти к программным стекам, ориентированным на ИИ, которые включают в себя оркестрацию обучения, распределенные платформы для вывода результатов, специализированные стеки (например, для медико-биологических наук или финансовых услуг), инструменты для разработчиков и управляемые сервисы машинного обучения. Эти уровни обеспечат лояльность, улучшат удержание клиентов и приведут к экономике, аналогичной экономике компаний-разработчиков программного обеспечения, обеспечивая неооблачным компаниям мультипликаторы, сопоставимые с моделью «программное обеспечение как услуга».

Спрос на вычислительные ресурсы слишком велик, чтобы его игнорировать. Даже если неооблачные решения будут придерживаться модели BMaaS (бизнес как услуга), кривая спроса на вычислительные ресурсы для ИИ крутая и ускоряется. Спрос на рабочие нагрузки для обучения и вывода будет продолжать быстро расти (ожидается, что к 2030 году он достигнет примерно 200 гигаватт), при этом основным узким местом станет предложение инфраструктуры. В таких условиях любой заслуживающий доверия поставщик, имеющий стеллаж в интернете, может с достаточной долей вероятности рассчитывать на то, что найдет покупателей.

Амортизированные вычислительные ресурсы обладают устойчивой долгосрочной ценностью. Даже после истечения срока действия основных контрактов с крупными облачными провайдерами, парки графических процессоров могут сохранять значительную остаточную стоимость, если их перепрофилировать для корпоративных и средних клиентов. Неооблачные компании могут использовать крупные низкорентабельные соглашения с крупными облачными провайдерами для финансирования приобретения парков ресурсов и наращивания масштабов, а затем продлевать экономический срок службы активов, сдавая их в аренду по более низким ставкам предприятиям, которым не требуется новейшее поколение чипов. Теоретически это может создать устойчивую бизнес-модель, хотя остается неясным, будут ли предприятия внедрять рабочие нагрузки ИИ в масштабах, достаточных для поглощения таких мощностей второго цикла.

Производители микросхем могут оказывать реальное сдерживающее воздействие. Хотя поддержка со стороны производителей микросхем не гарантирует долговечность неооблачных решений, она создает неявный механизм защиты. Производители микросхем часто предоставляют неооблачным компаниям льготные условия распределения ресурсов, структуры финансирования и даже обязательства по закупкам, тем самым повышая шансы на выживание неооблачных компаний.

Неустойчивая экономика модели BMaaS

Хотя у неооблачных решений есть потенциал для устойчивого развития в будущем, экономическая целесообразность модели BMaaS, которая сегодня является наиболее доминирующей, невелика по трем причинам.

При использовании модели BMaaS валовая прибыль обычно составляет от 55% до 65% до вычета амортизации, в зависимости от использования и ценообразования.

При таких валовых прибылях и капиталоемкости, связанной с приобретением графических и центральных процессоров и развертыванием серверов, модель BMaaS практически не имеет запаса прочности и зависит от колебаний цен и загрузки. Небольшое снижение цен на аренду графических процессоров или падение загрузки ниже 80% приведет к стагнации прибыли. Экономическая ситуация становится еще более нестабильной при учете заемного финансирования, поскольку процентные расходы быстро нивелируют любой остаточный резерв.

Снижение цен и капиталоемкость оказывают давление на инвестиции. Цикл выпуска новых чипов оказывает дополнительное давление на ценообразование. С каждым новым поколением чипов цена старых графических процессоров снижается. За типичный пятилетний период амортизации цена часа работы графического процессора может снизиться вдвое или более. Эта динамика требует от поставщиков услуг не только возврата капитала в течение первых четырех-пяти лет после начала эксплуатации графического процессора в центре обработки данных, чтобы избежать невостребованных активов, но и постоянного реинвестирования в новые поколения графических процессоров для сохранения конкурентоспособности по мере того, как старые модели теряют свою актуальность.

Крупные сделки приносят меньше прибыли, чем кажется. Согласно некоторым отчетам, валовая прибыль предприятий по аренде видеокарт составляет от 14% до 16% после вычета затрат на оплату труда, электроэнергию и амортизацию, что делает прибыль от бизнеса по аренде видеокарт ниже, чем у многих нетехнологических розничных предприятий.

Для неооблачных компаний эти контракты привлекательны не столько своей самостоятельной экономической целесообразностью, сколько тем, что они могут предложить, включая практически гарантированный базовый уровень загрузки и знак доверия, который делает неооблачную компанию более привлекательной для инвесторов, что, в свою очередь, способствует привлечению средств в будущем. С другой стороны, крупные облачные компании готовы платить надбавку за готовые к использованию мощности и возможность использовать балансы неооблачных компаний для продажи активов, находящихся в их распоряжении.

Эти крупные сделки привели к высокой концентрации доходов у игроков на рынке неооблачных решений. Публичная информация показывает, что для некоторых игроков более половины выручки поступает всего от одного или двух клиентов.

Перспективы развития неооблачных решений

Модель неооблачных решений несёт в себе структурный парадокс. Инвесторы часто ожидают от неооблачных компаний перехода на более высокий уровень технологического стека, в частности, к программному обеспечению, ориентированному на ИИ, и управляемым сервисам, что неизбежно ставит неооблачные компании в конкуренцию с гипермасштабируемыми компаниями, которые сегодня являются их основными клиентами. Создание уровней оркестрации, платформ для вывода результатов и специализированных решений повышает потенциал удержания клиентов и рентабельности, но при этом напрямую пересекается с предложениями гипермасштабируемых компаний. Кроме того, создание достаточно мощного технологического стека для конкуренции и стратегии выхода на рынок, способной проникнуть на корпоративный рынок, требует огромных капиталовложений, времени и ресурсов.

Что же ждет неооблачные решения в будущем? Чтобы избежать товарной экономики, неооблачные решения должны стремиться к дифференциации, не отталкивая при этом тех же самых гипермасштабируемых провайдеров, которые обеспечивают их базовую загрузку. Судя по тому, как сложилась эра Cloud 1.0, лишь немногие игроки смогут разрешить это противоречие в масштабах всей системы.

Мы видим три потенциальных среднесрочных и долгосрочных пути развития неооблачных решений:

Занять прочные позиции на нишевых рынках. Наиболее вероятно, что выживут те неооблачные компании, которые смогут занять прочные позиции на рынках, где гипермасштабные компании менее эффективны или менее востребованы. Например, суверенные поставщики вычислительных ресурсов, поддерживаемые правительствами или региональными лидерами, ценят независимость от гипермасштабных компаний из-за своей локальной направленности и доступа к конфиденциальным массивам данных. Специализированные поставщики услуг также могут предложить перспективные партнерства и оптимизированы для таких сценариев использования, как вывод данных со сверхнизкой задержкой или регулируемые отрасли.

Сосредоточится на стартапах и развивайться дальше. Еще один перспективный путь для неооблачных компаний — сосредоточиться на стартапах в сфере ИИ как на своей основной целевой аудитории, а не гнаться за крупными предприятиями. Предоставляя вычислительные услуги с самого начала, неооблачные компании могут закрепиться на рынке и установить доверительные отношения со стартапами, которые сохранятся по мере того, как эти стартапы превратятся в многомиллиардные компании, обрабатывающие огромные объемы данных. Такой уровень лояльности часто трудно воспроизвести крупным облачным компаниям, и эта стартовая площадка может позволить неооблачным компаниям расширить свою деятельность на предприятия, ориентированные на ИИ.

Консолидация. Консолидация — ещё один потенциальный путь развития современных неооблачных платформ. Как и многие стартапы эпохи Cloud 1.0, некоторые компании будут поглощены крупными облачными провайдерами, телекоммуникационными компаниями или государственными покупателями. В то же время другие компании, вероятно, исчезнут, как только предложение сравняется с существующим.

Станут ли неооблачные решения устойчивыми игроками на рынке или исчезнут в истории, будет зависеть от их способности развиваться быстрее, чем окружающий их рынок. Те, кто сможет превратить первоначальный дефицит в долгосрочную дифференциацию, могут помочь определить новый, устойчивый уровень в инфраструктуре искусственного интеллекта.

Источник

Эволюция неооблачных сред и их дальнейшие шаги. 19 ноября 2025 г. Статья. Массимо Мацца, Панкадж Сачдева, Сурен Арутюнян, Тарик Алатович.

https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-evolution-of-neoclouds-and-their-next-moves

Нагрузки, связанные с искусственным интеллектом

Нагрузки, связанные с искусственным интеллектом, меняют экономику центров обработки данных, планирование энергопотребления и решения по аренде. Их влияние уже очевидно в большинстве новых объектов и будет только усиливаться в ближайшие годы.

Искусственный интеллект в настоящее время является основным двигателем роста центров обработки данных в Соединенных Штатах и, по прогнозам, станет одним из нескольких факторов, которые приведут к увеличению предложения и мощности электросетей с примерно 30 или более гигаватт (ГВт) в 2025 году до 90 или более ГВт к 2030 году, что составит примерно 22% в год. Эта мощность превышает общую потребность в электроэнергии Калифорнии на сегодняшний день. И это полностью меняет инфраструктуру центров обработки данных в стране.

Ожидается, что крупные провайдеры облачных услуг займут около 70% прогнозируемой мощности на рынке США за счет собственных или арендованных мощностей. Их решения в области инфраструктуры определят, как будет развиваться вся экосистема центров обработки данных. Сегодня вычисления для ИИ в основном делятся на два типа рабочих нагрузок: обучение и вывод результатов. Обе рабочие нагрузки быстро формируют стратегии гипермасштабируемых компаний и приводят к сдвигу парадигмы в выборе площадок, стратегии энергоснабжения и архитектурном проектировании в портфелях гипермасштабируемых компаний.

Обучающие нагрузки стимулируют потребность в крупномасштабных, высокоплотных кампусах с передовыми инженерными системами (механическими, электрическими и сантехническими) и специализированными схемами интеграции оборудования. В то же время, нагрузки, связанные с данными в рамках искусственного интеллекта, ускоряют строительство площадок в крупных городах и прилегающих районах, оптимизированных для сокращения времени передачи данных, высокой сетевой взаимосвязи и энергоэффективности. Исследование показывает, что к 2030 году на нагрузки, связанные с данными, будет приходиться чуть более половины всех нагрузок ИИ, что заставляет крупных операторов пересматривать подход к проектированию и местоположению центров обработки данных. А ограничения в области энергосбережения меняют взгляд крупных операторов на рынок и способы ускорения строительства.

Вычислительные системы для ИИ всё больше ориентируются на будущее с высокой доступностью и интенсивным использованием алгоритмов вывода. В задачах обучения моделей ИИ основное внимание уделяется разработке и совершенствованию больших языковых моделей и других систем искусственного интеллекта. Для таких задач требуется высокая удельная мощность — от 100 до 200 и более киловатт (кВт) на стойку, специализированные межсоединения с низкими потерями и передовые системы жидкостного охлаждения для поддержания ресурсоемких вычислительных задач. Тренировочные нагрузки нечувствительны к задержкам и могут допускать задержки до 100 миллисекунд между соседними областями. Это позволяет крупным компаниям размещать их в отдаленных, богатых энергоресурсами районах, где имеется больше электроэнергии, земельных участков и водных ресурсов.

Рабочие нагрузки для вывода информации развертывают и запускают обученные модели. Они обеспечивают работу приложений реального времени, таких как поиск, чат-боты и рекомендательные системы, и требуют от 30 до 150 кВт на стойку. Старое оборудование можно перепрофилировать для обработки одновременных атомизированных рабочих нагрузок. В то время как затраты на обучение являются капиталоемкими и часто трудно напрямую связать с коммерческим эффектом, затраты на вывод результатов обычно являются периодическими и напрямую связаны с получением дохода.

По мере расширения как обучающих, так и вычислительных ресурсов, крупные облачные компании требуют более высокого уровня отказоустойчивости инфраструктуры для обеспечения бесперебойной работы и непрерывности предоставления услуг. Многие новые центры обработки данных, готовые к внедрению ИИ, проектируются в соответствии со стандартами полного резервирования, чтобы свести к минимуму риск простоев из-за отказов компонентов или вспомогательных систем. Этот переход к отказоустойчивому проектированию отражает как критическую важность непрерывных операций ИИ, так и растущие экономические риски, связанные с приложениями, основанными на выводе информации.

К 2030 году вывод данных превзойдет обучение и станет доминирующей нагрузкой в ​​центрах обработки данных для ИИ, составляя более половины всех вычислительных мощностей ИИ и примерно 30%-40% от общего спроса на центры обработки данных. Этот переход от однократного обучения модели к постоянной деятельности по выводу данных будет все больше влиять на стратегию размещения, проектирование сетей и распределение электроэнергии у крупных облачных провайдеров.

Тем не менее, точная траектория роста объемов вычислительных нагрузок остается неопределенной. Хотя объемы запросов и ресурсоемкие задачи продолжают расти, несколько показателей эффективности улучшаются с той же скоростью. Достижения в области аппаратного обеспечения снижают потребление энергии на одно вычислительное устройство (токены на ватт). Оптимизация программного обеспечения, включая переход к более мелким и точно настроенным моделям, еще больше снижает требования к времени выполнения. Улучшения в форматах точности и специализации моделей также развиваются с той же скоростью. Эти тенденции могут замедлить рост до среднегодового темпа роста в 4%–7%, особенно с учетом того, что сроки получения разрешений, нормативные ограничения и региональные ограничения энергосистемы ограничивают скорость ввода в эксплуатацию новых мощностей.

Потребности в инфраструктуре ИИ распределены между двумя рабочими нагрузками. В некоторых передовых системах для обучения потребуется до одного мегаватта (МВт) на стойку. Это требует использования сверхплотных стеков для графических процессоров (GPU) и тензорных процессоров, а также жидкостного охлаждения. В отличие от этого, задачи вывода, хотя и значительно превосходят традиционные вычисления по потреблению кВт, потребляют от 30 до 150 кВт на стойку. Это больше соответствует усовершенствованной инфраструктуре облачных вычислений, чем полноценной высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре. Отчасти это связано с тем, что рабочие нагрузки для вывода результатов обладают высокой степенью атомизации — другими словами, отдельные задачи могут обрабатываться независимо — в отличие от обучения, которое опирается на крупномасштабные, тесно синхронизированные кластеры графических процессоров. В результате получаются два радикально разных архетипа построения, каждый из которых определяет, где и как гипермасштабные компании строят решения для ИИ.

Для минимизации задержек рабочие нагрузки, связанные с выводом результатов, часто размещаются совместно с приложениями и хранилищем данных. С точки зрения требований к энергопотреблению и оборудованию, рабочие нагрузки, связанные с обучением, требуют использования современных коммутационных устройств и отказоустойчивых систем бесперебойного питания с резервным питанием от батарей, способных поглощать резкие скачки нагрузки, вызванные быстрыми колебаниями мощности графических процессоров. Эти колебания обусловлены высокой изменчивостью вычислительной интенсивности во время циклов обучения ИИ. По мере перехода графических процессоров между фазами обучающих событий, такими как умножение матриц, передача данных в память и синхронизация, мгновенное потребление энергии может резко возрастать или снижаться на 30–60 процентов в течение миллисекунд. Для управления этими скачками напряжения требуются сети электроснабжения увеличенной мощности, фильтрация гармоник и быстродействующие системы бесперебойного питания, чтобы предотвратить падение напряжения и защитить компоненты, расположенные ниже по цепи.

Центры обработки данных для обучения ИИ требуют гораздо большей плотности энергопотребления, чем стандартные центры обработки данных, из-за высоких вычислительных затрат на обучение больших моделей ИИ. Ожидается, что спрос на центры обработки данных для обучения ИИ будет расти со среднегодовым темпом роста в 22% в течение следующих пяти лет, достигнув более 60 ГВт к 2030 году. Но по мере того, как рабочие нагрузки, связанные с выводом данных, будут становиться все более доминирующими — ожидается, что они будут расти со среднегодовым темпом роста в 35% в течение следующих пяти лет и достигнут более 90 ГВт к 2030 году — центры обработки данных будут адаптироваться для поддержки вывода данных в масштабе, сосредоточившись на обработке в реальном времени с низкой задержкой. Таким образом, для удовлетворения потребностей центров обработки данных в масштабе ГВт потребуется переход от крупных, энергоемких объектов к более мелким, модульным и распределенным центрам обработки данных.

Облачные кампусы трансформируются в многофункциональные платформы для выполнения инференции и общих вычислительных задач.

Уже сейчас около 70% новых базовых кампусов объединяют общие вычислительные мощности и средства обработки данных, часто разделенные зданиями или дата-залами. Для обеспечения мгновенного отклика в проектах центров обработки данных следующего поколения кластеры обработки данных размещаются в существующих облачных кампусах, а не изолированы в отдельных учебных площадках. Стойки для обработки данных размещаются ближе к точкам доступа, хранилищам и сетевым зонам, что меняет структуру традиционных базовых облачных кампусов.

Меньшие по размеру центры обработки данных будут соединены высокоскоростными сетями, оптимизированными для выполнения вычислений в реальном времени и крупномасштабного обучения. Значительная часть вычислений будет по-прежнему перемещаться на периферию сети, что позволит снизить задержку и требования к пропускной способности. Кроме того, в новых центрах обработки данных будет расширено использование энергоэффективного оборудования, такого как специализированные микросхемы (например, интегральные схемы специального назначения и нейронные процессоры) и процессоры на базе архитектуры ARM.

Крупные центры обработки данных первого уровня, такие как северная Вирджиния и Санта-Клара, вместе составляют примерно 30 процентов мощности центров обработки данных в США. В настоящее время эти регионы ограничены перегрузкой электросетей, многолетними сроками получения разрешений и ценами на землю, превышающими 2 миллиона долларов за акр. В результате крупные компании переориентируются на рынки второго уровня, включая Де-Мойн, штат Айова; Сан-Антонио, штат Техас; и Колумбус, штат Огайо, где электроэнергия может поставляться на 12–24 месяца быстрее, а стоимость земли до 70% ниже. Эта перебалансировка подталкивает крупные компании к внедрению моделей выбора площадок, ориентированных на приоритет электроэнергии и энергоснабжения, например, путем прямого партнерства с поставщиками коммунальных услуг штатов для строительства новых центров обработки данных.

Хотя центры обработки данных мощностью менее 500 МВт по-прежнему часто финансируются за счет собственных средств, более крупные, многогигаваттные кампусы все чаще полагаются на совместные предприятия (СП) с инфраструктурными фондами, коммунальными предприятиями или частными кредитными партнерами. Капиталоемкость (до 25 миллионов долларов за МВт) и давление, связанное со скоростью выхода на рынок, вынуждают крупные компании использовать различные стратегии распределения капитала, включая использование балансов, поддерживаемых застройщиками или фондами, вместо ожидания внутренних циклов привлечения капитала. Хотя эти структуры расширяют доступ к капиталу, они часто вносят сложности по мере вовлечения большего числа сторон. Например, согласование интересов, ведение переговоров по контрактам, распределение рисков и структурирование стратегий выхода могут стать более сложными, что может замедлить этапы подготовки к строительству, комплексную проверку и юридические переговоры. Кроме того, партнеры-коммунальные предприятия могут потребовать дополнительных переговоров по модернизации сети, резервированию мощностей и координации разрешений для обслуживания новых нагрузок, что может увеличить сроки.

Некоторые разработчики экспериментируют с системами, расположенными за счетчиком (такими как топливные элементы, микросети и малые модульные реакторы), и соглашениями о прямой покупке электроэнергии, чтобы снизить свою зависимость от сети и ускорить ввод в эксплуатацию центра обработки данных. Например, компания New APR Energy развертывает мобильные газовые турбины, поставляющие более 100 МВт электроэнергии за счетчик американскому гипермасштабному оператору. Кроме того, компания Active Infrastructure планирует построить на севере Вирджинии кампус площадью 362 акра, который будет включать в себя водородные топливные элементы, микросеть и аккумуляторные батареи для основного производства электроэнергии на месте. Доступ к земельным участкам, имеющим соответствующие права, и надежным источникам энергии стал стратегическим конкурентным преимуществом, определяющим масштабы присутствия крупных технологических компаний и их привлекательность в качестве долгосрочных инвестиций.

Крупные облачные компании адаптируются по пяти основным направлениям.

В настоящее время стратегии крупных облачных компаний определяют темпы финансирования, владения и эксплуатации цифровой инфраструктуры, а также реакцию всей экосистемы в целом. Их приоритеты формируют потоки капитала, выявляя возможности в энергоэффективных системах, модульных конструкциях и передовых технологиях жидкостного охлаждения. По мере изменения и масштабирования рабочих нагрузок ИИ стратегии крупных облачных компаний меняются по пяти основным направлениям.

1. Крупные облачные компании продолжают инвестировать в электроэнергию для дальнейшего масштабирования ИИ.

Поскольку энергия становится конкурентным и ограниченным ресурсом для центров обработки данных, крупные компании переходят от пассивных потребителей к активным участникам энергетической экосистемы. Задача теперь заключается не только в снижении затрат; речь идет об обеспечении надежного, масштабируемого и, в идеале, экологически чистого энергоснабжения для поддержки экспоненциального роста спроса на ИИ. Например, крупные компании инвестируют в источники энергии следующего поколения, включая малые модульные реакторы и партнерства в области термоядерного синтеза, чтобы обеспечить экологически чистое и масштабируемое электроснабжение.

В настоящее время заинтересованные стороны обсуждают, следует ли вкладывать капитал в строительство или софинансирование новой инфраструктуры (например, возобновляемых источников энергии, систем хранения энергии или атомных электростанций следующего поколения) или же инвестировать в разработчиков и поставщиков, которые могут гарантировать долгосрочный доступ к чистой энергии. Эта дискуссия отражает более широкий стратегический сдвиг: энергетика стала ключевым фактором роста мощностей, а доступ к ней может обеспечить компаниям конкурентное преимущество. Регуляторное давление, обязательства в области устойчивого развития и региональные проблемы с энергосетями — все это влияет на инвестиционные решения в этом направлении.

Всё чаще крупные операторы центров обработки данных создают специализированные компании и совместные предприятия для финансирования строительства крупных центров обработки данных, чтобы снизить кредитную нагрузку и уменьшить риски, связанные с владением крупными долгосрочными инфраструктурными активами, включая такие виды деятельности, как прямой выпуск облигаций для финансирования крупных проектов.

2. Крупные облачные компании обменивают право собственности на скорость передачи данных и доступ к рынку.

В регионах с ограниченными энергетическими ресурсами время выхода на рынок в среднем составляет от 24 до 36 месяцев, поэтому лизинг остается критически важным для обеспечения вычислительных и энергетических мощностей в краткосрочной перспективе и удовлетворения потребностей клиентов. Однако крупные облачные компании по-прежнему стремятся к долгосрочному контролю над основными площадками. Исследование McKinsey показало, что в результате модели лизинга с правом выкупа теперь составляют от 25% до 30% новых сделок с крупными облачными платформами, особенно на рынках с ограниченными ресурсами, таких как Северная Вирджиния и Санта-Клара, где дефицит земли и электроэнергии делает гибкость крайне важной.

Показатели продления договоров аренды остаются высокими, составляя около 90%-95%, и, вероятно, будут продолжать расти, особенно на рынках первого уровня. В то время как крупные операторы стремятся к внедрению ИИ-технологий, они также осознают стратегическую важность сохранения площадок, критически важных для конечного потребителя. Чтобы сохранить свою инфраструктуру и одновременно удовлетворить меняющийся спрос, операторы все чаще готовы продавать небольшие или не подлежащие модернизации площадки и переориентировать свой портфель на мегакампусы и зоны доступности (АЗ), оптимизированные для ИИ.

3. Модульные и сборные конструкции служат катализатором развития крупных инвестиционных компаний.

Быстрорастущий спрос на ИИ стимулирует внедрение сборных и стандартизированных конструкций, которые могут сократить сроки поставки до 50% по сравнению со сборными зданиями. Предварительно одобренные корпуса с питанием от сети сокращают время выхода на рынок на 50%–70%. Важно отметить, что модульные конструкции теперь готовы к использованию жидкостного охлаждения, что позволяет крупным компаниям масштабно обрабатывать стойки следующего поколения с высокой плотностью размещения.

Более модульное строительство будет ориентировано на предпочтения крупных компаний, что приведет к увеличению доли сборных решений в центрах обработки данных. Строительные и производственные компании, работающие с различными типами решений, могут помочь крупным компаниям быстрее вводить свои объекты в эксплуатацию.

4. Крупные облачные компании переходят от разрозненных площадок к объединенным многофункциональным комплексам.

Крупные облачные компании объединяют рабочие нагрузки в больших, готовых к использованию ИИ кампусах и модернизируют часть своего существующего парка оборудования для поддержки жидкостного охлаждения и более высокой плотности размещения стоек, где можно эффективно масштабировать энергопотребление, охлаждение и структурные улучшения.

Крупные облачные компании развивают свои модели зон доступности (ЗД), переходя от автономных объектов к кластерам из нескольких объектов. Прогнозируется, что к 2030 году на такие кампусы будет приходиться около 70% развертываний. Эта тенденция подчеркивает заинтересованность компаний в кластеризации своих центров обработки данных для обеспечения оперативной и внутризональной отказоустойчивости, в отличие от использования автономных центров обработки данных, разбросанных по разным частям страны, в качестве собственных ЗД. Например, в случае отказа источника энергии или программного обеспечения, кластеры из нескольких объектов могут проще реплицировать и переключать данные и процессы, чем если бы центры располагались в нескольких местах.

С операционной точки зрения такой подход выгоден. Размещение кампусов ближе друг к другу и объединение этих центров позволяет операторам сохранять контроль над значительной территорией без необходимости укомплектовывать персоналом и контролировать несколько объектов, расположенных на значительном расстоянии друг от друга.

Там, где модернизация невозможна, операторы отдают приоритет задачам, не связанным с ИИ, на устаревших площадках и переносят задачи, связанные с ИИ, на новые, специально построенные кампусы.

5. Крупные облачные компании инвестируют в модернизацию существующих площадок, чтобы подготовить их к работе с искусственным интеллектом.

Поскольку искусственный интеллект меняет потребности инфраструктуры, крупные облачные компании вкладывают значительные средства в модернизацию устаревших центров обработки данных, а не в их замену. Традиционные объекты, предназначенные для облачных нагрузок с низкой плотностью, теперь требуют существенной модернизации для поддержки ресурсоемких систем ИИ с использованием графических процессоров, потребляющих до десяти раз больше энергии на стойку. Усилия по модернизации сосредоточены на интеграции технологий жидкостного и иммерсионного охлаждения, усилении конструкций для более тяжелых стоек ИИ, а также расширении мощностей электроснабжения и подстанций для обеспечения более высоких нагрузок.

Эти проекты могут быть сопряжены со своими трудностями. Во-первых, они капиталоемки, обычно стоят от 4 до 7 миллионов долларов за МВт для компаний, размещающих свои мощности в одном месте, и от 20 до 30 миллионов долларов за МВт для крупных операторов. Во-вторых, проект модернизации может нарушить работу существующего объекта. И в-третьих, эти проекты возможны только в местах с достаточным запасом электроэнергии. Тем не менее, проекты модернизации быстрее и менее рискованны, чем строительство новых кампусов. Модернизируя, а не переезжая, крупные операторы сохраняют доступ к сетевым узлам первого уровня, таким как северная Вирджиния и Санта-Клара.

Операторы выделяют объекты, где модернизация технически нецелесообразна для задач, не связанных с ИИ, и концентрируют высокопроизводительные вычисления в новых, оптимизированных для ИИ кампусах. Таким образом, модернизация стала катализатором дальнейшего масштабирования ИИ, позволяя крупным компаниям продлевать срок службы активов, быстро наращивать мощности ИИ и повышать отказоустойчивость своих наиболее ценных центров обработки данных.

Искусственный интеллект стал центром притяжения цифровой инфраструктуры. Нынешний сдвиг в стратегиях крупных компаний является редким и важным событием — он знаменует начало фундаментальных изменений на рынке, и заинтересованные стороны в цепочке создания стоимости центров обработки данных должны осознать этот сдвиг и понять, как адаптировать свою позицию, чтобы воспользоваться новыми возможностями, которые эти изменения создают. Следующий этап этой эволюции размоет грань между центром обработки данных и электростанцией, поскольку крупные компании превратятся в поставщиков коммунальных услуг, соразработчиков и финансистов, переопределяя темпы и географию роста ИИ. Эти изменения будут способствовать дальнейшему развитию рынка, поскольку крупные компании и экосистема центров обработки данных адаптируются к растущему спросу на вычислительные ресурсы.

Источник

Следующие крупные изменения в рабочих нагрузках ИИ и стратегиях гипермасштабируемых компаний. 17 декабря 2025 г. Статья. Чхави Арора, Марк Сорель, Панкадж Сачдева, Рия Гарг, Шрия Равишанкар.

The next big shifts in AI workloads and hyperscaler strategies. December 17, 2025 Article.

https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-next-big-shifts-in-ai-workloads-and-hyperscaler-strategies

Силы, определяющие будущее

Наука, технологии, экономика, общество, геополитика, философия и окружающая среда не меняются последовательно или изолированно. Все они находятся в движении, одновременно и в постоянном взаимодействии.

Историки могут утверждать, что периоды потрясений между различными областями не новы. Но отличительной чертой этого момента являются масштаб, скорость и взаимозависимость движущихся областей. Каждая из них активена, нестабилена и взаимодействует таким образом, что усиливает общесистемное давление и меняет общую операционную структуру мира. Фрэнк Диана выделяет семь областей (доменов). Домены – основополагающие структуры, посредством которых функционируют и развиваются человеческие системы. Они не являются категориями, навязанными миру. Каждый из них представляет собой отдельный, взаимозависимый слой человеческого опыта, и давление в одном из них может распространяться по всей структуре.

• Наука меняет границы возможного. 
• Технологии реализуют этот потенциал в системах и инструментах. 
• Экономика определяет, как оцениваются, распределяются и обмениваются ресурсы. 
• Общество отражает нормы и модели поведения, возникающие в рамках этих систем. 
• Геополитика опосредует власть и координацию между странами. 
• Философия формирует смысл, цель и этические ограничения. 
• Окружающая среда накладывает жёсткие биофизические ограничения на то, что может поддерживаться. 

Когда все семь факторов находятся в движении, воздействие становится системным.

Каждая из этих областей по отдельности инициировала исторические сдвиги. Но редко, если вообще когда-либо, все семь находились в видимом, одновременном переходе. Мы наблюдаем конвергенцию систем, а не просто сигналов. Эти области движутся не параллельно, а давят друг на друга, изменяя траектории друг друга и усиливая нестабильность посредством междоменного взаимодействия. Это создаёт пространство возможностей, которое не просто широкое, но и структурно непредсказуемое. Пространство, где следующий глобальный сдвиг вряд ли произойдёт в одном месте, а на пересечении многих.

ПОЧЕМУ ЭТА ЭПОХА ОТЛИЧАЕТСЯ

Периоды системных преобразований не новы. Промышленная революция преобразила сферу труда и экологию; мировые войны перекроили границы и экономику; цифровая эпоха нарушила коммуникации и торговлю. Однако прошлые сдвиги, какими бы глубокими они ни были, были зафиксированы в нескольких доминирующих областях. Сегодня конвергенция тотальна – каждая ключевая система находится в состоянии постоянного изменения. Цифровая гиперсвязность и накладывающиеся друг на друга кризисы – климатический коллапс, сбой в работе искусственного интеллекта, геополитические разломы – усиливают обратную связь. Сигналы об изменениях оглушают, а время реакции сокращается. Там, где в предыдущие эпохи менялась одна область, а другие адаптировались, теперь все движутся одновременно, часто в противоречии друг с другом. Противоречия множатся: экономический рост сталкивается с экологическими ограничениями; технологическое ускорение сталкивается с общественным недоверием.

МАСШТАБЫ И ИНТЕНСИВНОСТЬ ИЗМЕНЕНИЙ

Масштаб конвергенции становится более очевидным при рассмотрении отдельных доменов. Каждый из семи основополагающих доменов испытывает структурный стресс, рекурсивное ускорение и взаимодействие с другими. Это не поверхностные нарушения, а глубокие сдвиги с системными последствиями. Ниже представлен не список тенденций, а более подробный анализ того, как каждый домен вносит вклад в силы, определяющие эпоху, и как он формируется этими силами.

Наука: Наука всегда порождала прорыв, но сейчас отличие в плотности, одновременности и междисциплинарной конвергенции прорывов. Области, которые когда-то развивались независимо — биология, химия, физика, нейронаука, материаловедение и информатика — теперь объединяются в общие экосистемы открытий. Синтетическая биология переопределяет строительные блоки жизни. Квантовые вычисления, которые все еще находятся в стадии становления, обещают преобразовать моделирование, безопасность и оптимизацию способами, которые сегодняшние системы не могут поглотить. Интерфейсы «мозг-машина» начинают бросать вызов границе между познанием и вычислениями. Это не изолированные разработки — они сходятся способами, которые выходят далеко за рамки академических исследований и в основополагающие системы. Этические рамки развиваются, но часто отстают от скорости применения, оставляя учреждения и общества реагировать постфактум.

Технологии: Технологии больше не просто инструмент – они становятся соавтором решений, идентичностей и систем. Там, где прошлые инновации автоматизировали мышцы, сегодняшние технологии автоматизируют суждение, креативность и эмоциональное присутствие. Ткацкий станок вытеснил ткача; теперь ИИ заменяет аналитика, художника, консультанта и учителя – не превосходя их во всех отношениях, а переосмысливая значение этих ролей. Этот сдвиг когнитивный (системы ИИ принимают сложные решения), социальный (алгоритмы управляют отношениями и доверием) и личностный (ставят под сомнение то, как мы определяем человеческий вклад и предназначение). Эти технологии не просто расширяют наши возможности – они меняют правила участия, авторитета и смысла во всех областях, которых они касаются.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ	СИСТЕМНОЕ НАРУШЕНИЕ
Универсальный ИИ, входящий в цикл принятия решений	Бросает вызов институциональной легитимности и границам человеческого суждения
Гуманоидные роботы интегрируются в основные трудовые функции	Переосмысливает природу и экономику труда, ухода и обороны
Пространственные вычисления и цифровые двойники	Стирает границу между физическим и виртуальным, размывая контроль и идентичность

Экономика: Экономика — это не просто система обмена, это кровеносная система человеческой цивилизации. Она распределяет ресурсы, стимулы и власть между сферами. Наука, технологии, геополитика, общество и окружающая среда формируют экономические потоки и сами формируются ими. Нарушение одной сферы — и экономика передаст удар по всем остальным.

Экономические системы всегда играли ключевую роль в переходном процессе – от промышленных революций до восстановления после войны и финансовых кризисов. Но этот момент отличается одновременностью давления со всех сторон. Если обвал 2008 года был преимущественно финансовым, то сегодняшние стрессоры – это поликризис: ИИ разрушает рынки труда, климатические катастрофы приводят к резкому росту страховых убытков, старение населения истощает пенсионные фонды, а долговые пузыри раздуваются под хрупкими институтами. Система не справляется с одним потрясением – она справляется со всеми.

В то же время меняется и само определение ценности. Оно больше не ограничивается товарами или услугами. Данные становятся новой нефтью, доверие – новой валютой, а устойчивое развитие – новым мандатом. Даже деньги фрагментируются, поскольку цифровые валюты центральных банков, криптосети, углеродные кредиты и локальные системы обмена бросают вызов главенству фиатных денег. За пределами маргинальных экспериментов наблюдаются сигналы экономического плюрализма.

Рост производительности больше не гарантирует всеобщее процветание. Рост больше не гарантирует мобильность. Платформы меняют трудовой договор, разрушая связь между занятостью и безопасностью. То, что когда-то казалось цикличным, теперь ощущается структурным, а корректировка — это системная перекалибровка. Вопрос уже не в том, как исправить старую модель, а в том, сможет ли она выдержать конвергенцию автоматизации, дефицита и переосмысления самой ценности.

ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ НАСЛЕДИЯ	ТЕКУЩАЯ РЕАЛЬНОСТЬ
Рост производительности поднимает все секторы	Рост неравномерен, фрагментирован и часто не связан с трудом.
Долг обеспечивает будущее процветание	Долг теперь подавляет устойчивость и ограничивает фискальную маневренность
Рабочие структуры стабильны и мобильны	Платформенная экономика фрагментирует рабочую силу на нестабильные алгоритмические единицы

Общество: Доверие — к институтам, СМИ и даже друг к другу — перешло от общественной основы к источнику разлома. Там, где когда-то существовали общие нарративы, теперь пустоту заполняют теории заговора, предлагая простоту там, где подавляет сложность. Барометр доверия Эдельмана показывает рекордно низкие показатели в разных демократиях. Поляризация больше не ограничивается убеждениями — она встроена в системы, которые мы используем для жизни, работы и общения. Это не просто левые против правых или город против деревни. Она встроена в алгоритмы, которые формируют то, что мы видим, платформы, которые поощряют возмущение, и институты, которые больше не функционируют, несмотря на разногласия. Фрагментация теперь затрагивает СМИ, управление, образование и даже цепочки поставок. Поляризация стала состоянием, неотъемлемой частью структуры современной жизни, а не только нашими мнениями.

Напряжение между поколениями носит не только культурный, но и структурный характер. Молодое поколение наследует растущие издержки, климатическую нестабильность и долгосрочную задолженность, не имея политических полномочий для решения этих проблем. Их будущее определяется решениями, которые они не принимали, и системами, на которые они не могут легко повлиять. То, что старшие поколения считают идеологией – всеобщее здравоохранение, борьба с изменением климата, доступное жильё – для многих молодых людей является вопросом выживания. Это не предпочтения в образе жизни, а требования, сформированные жизненными ограничениями, а не абстрактными идеалами. Разрыв не только в ценностях, но и в возможностях.

Нарративы, которые когда-то лежали в основе сплоченности – меритократия, восходящая мобильность, национальный консенсус – теряют доверие. Их место занимают фрагментированные реальности, усиленные алгоритмическими потоками. Результат – меньше разногласий и больше диссонанса – мировоззрения, которые даже не узнают друг друга. Миграция, идентичность и цифровая культура теперь формируют новые связи: транснациональные, постнациональные и постинституциональные. Люди сейчас более тесно связаны цифровыми связями, чем когда-либо, но всё больше оторваны от местной общественной жизни. Онлайн-сообщества часто заменяют географические. Идеология организуется быстрее, чем национальность. Результатом становится не общее разнообразие, а параллельные монокультуры – мировоззрения настолько изолированные, что не могут достичь консенсуса по фактам, не говоря уже о решениях.

Общество не просто реагирует на системные изменения, оно их порождает. Экономическая нестабильность подпитывает поляризацию, которая парализует управление, что, в свою очередь, усиливает ту самую нестабильность, с которой начался этот цикл. Общество и система теперь действуют в циклах обратной связи, ускоряя нестабильность. Когда-то сплоченность была чем-то само собой разумеющимся. Сегодня же, как чистая вода или стабильная работа, она стала ресурсом, неравномерно распределенным и всё более оспариваемым.

Геополитика: Геополитика всегда определяла глобальный переход, но сегодня она более фрагментирована, взаимозависима и трудна для управления, чем когда-либо с середины XX века. Власть больше не распределяется между чёткими блоками. Она рассредоточена среди государственных субъектов, сетей и платформ.

Мировой порядок рушится не в одном месте, а во многих, по разным причинам. В Европе напряжение, вызванное затянувшимся конфликтом на Украине, подвергает испытанию общественный консенсус и координацию альянсов, в то время как растёт неопределённость относительно будущего участия США. В Азии цепочки поставок переплетаются по мере эскалации военной напряжённости: Китай сохраняет экономическую связь с Тайванем, проводя учения, сигнализирующие о потенциальных сценариях блокады. А в киберпространстве суверенитет ничем не ограничен. Связанные с Россией операции направлены на инфраструктуру по всему миру, а социальные платформы влияют на национальный дискурс, находясь вне сферы действия регулирующих органов.

То, что когда-то служило основой стабильности – многосторонние институты, военное сдерживание, торговая взаимозависимость – теперь оспаривается. Устаревшие системы, созданные в послевоенную эпоху, трещат по швам под тяжестью конкурирующих национальных интересов, гибридной войны и внутренних кризисов легитимности. Многополярная эпоха не наступает – она уже здесь. Но это не сбалансированная перестройка, а лоскутное одеяло из соперничества, неформальных союзов и споров о власти. В отсутствие согласованных правил взаимодействия каждая эскалация сопряжена с риском просчета. Там, где неопределенность становится стратегией, катализаторы, скорее всего, появятся – не от одного игрока, а из-за крушения общих ожиданий.

Геополитика больше не просто реагирует на потрясения — она усиливает и распространяет их на все остальные сферы. Она не только отражает силу, но и становится основным источником давления. И это делает её одной из наиболее вероятных причин следующего глобального раскола.

Философия: Что значит быть человеком, когда ИИ копирует познание, имплантаты меняют личность, а синтетическая биология размывает границы самой жизни? Борьба не только технологическая, но и метафизическая. Что есть истина, когда дипфейки обманывают, большие языковые модели искажают факты, а алгоритмические потоки формируют персонализированные реальности? Знание реальности стало навыком выживания. Какие этические границы могут существовать, когда CRISPR редактирует эмбрионы, ИИ заявляет авторские права, а корпорации монетизируют само познание? Эти вопросы не гипотетические — они заложены в законодательных актах, планах развития продуктов и международных соглашениях.

Философия, когда-то отодвинутая на второй план, теперь формирует передовую глобального управления. ЕС обсуждает личность ИИ, в то время как Китай формулирует цифровые права через призму общей судьбы, а утилитаризм Кремниевой долины сталкивается с женевскими концепциями, основанными на правах. То, что когда-то было абстрактным, теперь стало стратегическим. Моральные основы человеческих систем – деятельность, права, ответственность – не просто обсуждаются, они переосмысливаются в режиме реального времени.

Окружающая среда: Окружающая среда больше не фон, а активный фактор дестабилизации. Климатические циклы обратной связи ускоряются, таяние вечной мерзлоты приводит к выбросу метана, что ускоряет дальнейшее таяние. Система теперь переписывает собственные правила. Разрушение биоразнообразия, хрупкость продовольственных систем и дефицит воды вышли за рамки региональных ограничений. Неурожаи в Бразилии приводят к инфляции в Европе. Массовая миграция следует за наводнениями и засухами. Исчезновение видов влечет за собой появление неизвестных лекарств и неизведанных методов лечения. Экологическая нагрузка теперь представляет угрозу общественному здоровью, экономической стабильности и глобальному управлению.

Экологическая миграция уже меняет карты мира. Историческая засуха в Сирии стала катализатором гражданской войны. Прибрежные нагоны в Лагосе стали причиной перемещения миллионов людей. Финикс, штат Аризона, сейчас сталкивается с дефицитом воды, настолько сильным, что это тормозит развитие. Геополитика теперь становится климатической политикой. И впервые границы больше не абстрактны — они существуют. Буфер в 1,5°C нарушен. Водоносные горизонты высыхают. Системы жизнеобеспечения океана останавливаются. Это не долгосрочные риски. Это эксплуатационные ограничения, которые проявляются в финансовых кварталах и избирательных циклах. В отличие от других сфер, окружающая среда не ведет переговоров. Она диктует. И ее указы уже вступили в силу.

ПОЧЕМУ ЭТА КОНВЕРГЕНЦИЯ СТРУКТУРНО ОТЛИЧАЕТСЯ

В прошлом конвергенция была более ограниченной – в географии, в количестве задействованных областей и в скорости взаимодействия. Промышленная революция изменила экономику и общество, но она продолжалась десятилетиями. Тем не менее, признаки давления были видны с самого начала: перенаселенность городов, детский труд, стремительно растущее неравенство. Это время было потрачено не на адаптацию, а на игнорирование предупреждающих сигналов. Сегодняшняя конвергенция оставляет ещё меньше места для промедления. Она планетарна (игнорирует границы), рекурсивна (с петлями обратной связи, ускоряющими нарушения) и практически мгновенна – ИИ, пандемии и финансовые кризисы распространяются со скоростью кода.

Разрозненные подходы больше неэффективны. Показатели роста ВВП игнорируют истощение окружающей среды. В дебатах об этике ИИ часто упускаются из виду риски создания оружия. Климатические модели, как правило, недооценивают политические последствия массового перемещения населения. Нестабильность не просто многоаспектна – она антидисциплинарна. Она требует синтеза систем, временных рамок и логики, к интеграции которого большинство институтов не готовы. Это не просто сложность; это возникающая волатильность, и риск заключается не просто в ошибке – это в структурной слепоте.

ПОЧЕМУ ЭТО МОЖЕТ БЫТЬ ТРУДНО ПОНЯТЬ

Мы неврологически несостоятельны. Человеческий мозг эволюционировал, чтобы отслеживать непосредственные угрозы (лев в саванне), линейные причинно-следственные связи (если засуха, то голод) и проблемы в масштабах племени. Но планетарная конвергенция осуществляется посредством запаздывающих обратных связей (климатические переломные моменты), нелокальных взаимодействий (дефицит полупроводников на Тайване останавливает немецких автопроизводителей) и некогерентных сигналов (одновременная инфляция и рецессия). Наш мыслительный механизм даёт сбои.

Институты усугубляют проблему. Бюрократия создана для обеспечения эффективности в стабильных условиях: цепочки поставок минимизируют издержки, университеты изолируют дисциплины, правительства составляют бюджеты по финансовым годам. Эти системы откалиброваны на предсказуемость. Когда семь областей дестабилизируются одновременно, эти калибровки становятся ограничениями. Центральные банки повышают ставки, чтобы сдержать инфляцию, непреднамеренно увеличивая разрыв инвестиций в климат. Регулирующие органы спорят об этике ИИ, часто упуская из виду его влияние на рынки труда. Системы продолжают совершенствовать свои компоненты, даже когда более общая структура начинает распадаться. Вот почему традиционные подходы терпят неудачу. Традиционное планирование сценариев часто начинается с изоляции нескольких ключевых факторов или неопределенностей. Но в эпоху конвергенции такое упрощение может скрывать, как на самом деле разворачиваются нарушения – через каскадные взаимодействия между системами, а не через изолированные сдвиги – демография, ВВП, цены на энергоносители. Но когда:

• Климатическая миграция подпитывает европейский популизм, который
• Разрушает сплоченность НАТО, которая
• Поощряет нефтяные государства наводнять рынки, что
• Подрывает инвестиции в возобновляемые источники энергии, в то время как
• ИИ автоматизирует работу «белых воротничков»

Комбинаторный взрыв подавляет линейные модели. Мы прогнозируем ураганы, в то время как сам климат меняется. Жестокая ирония? Наши лучшие инструменты могут нас ослепить. Данные укрепляют уверенность в измеримых тенденциях, одновременно скрывая взаимодействия на системном уровне. Экспертные знания, особенно основанные на узких областях, становятся обузой, когда ситуация больше не похожа на прошлое. Те самые ментальные модели, которые помогли нам освоить XX век, теперь искажают наше представление о XXI веке. Будущее требует междисциплинарного мышления, но мы приучили себя и наши институты к разрозненности, а не к синтезу.

ПОЧЕМУ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВАЖНЫ

Когда семь областей развиваются одновременно, каждая из которых порождает давление, меняющее другие, будущее не разворачивается по прямой. Оно рождается из столкновений. Такая отдельная сила, как дезинформация, распространяемая искусственным интеллектом, не распространяется просто так. Она мутирует, сталкиваясь с экономическим неравенством, геополитической напряжённостью и культурной фрагментацией. Традиционные модели прогнозирования, построенные на изолированных движущих силах и линейных эффектах, дают сбои на этих пересечениях.

Именно здесь цепочки возможностей становятся незаменимыми. Они не предсказывают будущее, а показывают, как распространяется разрушение: как сила в одной области распространяется, сталкивается и усиливается в других. Пример:

ЦЕПЬ ВОЗМОЖНОСТЕЙ 1: CRISPR-КУЛЬТУРЫ

ДОМЕН	ЭВОЛЮЦИЯ СИЛЫ
Технология	Патенты на CRISPR сосредоточены среди глобальных сельскохозяйственных корпораций; страны глобального Юга субсидируют внутренние биотехнологии, чтобы избежать зависимости.
Экономика	Мелкие фермеры влезают в долги, вынуждены продавать свою землю и терять средства к существованию, что вынуждает все больше людей переезжать в города в поисках работы.
Общество	Растет давление на города; набирают популярность популистские идеи, обвиняющие мигрантов или элиту.
Геополитика	Бразилия блокирует иностранные генно-модифицированные семена и объединяется с Китаем и Россией в области сельского хозяйства, что приводит к торговым конфликтам на глобальном уровне.
Системный сдвиг	Продовольствие становится активом национальной безопасности; государства копят патенты, субсидируют лаборатории и используют запреты на экспорт в качестве оружия.

ЦЕПОЧКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ 2: ПОМОЩНИКИ ПО КОДИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ ИИ

ДОМЕН	ЭВОЛЮЦИЯ СИЛЫ
Технология	Помощники по программированию на основе ИИ автоматизируют задачи младших разработчиков; спрос падает в глобальных технологических центрах.
Экономика	Все больше людей теряют работу, инвесторы сосредотачиваются на стартапах, связанных с искусственным интеллектом, а разрыв между высокооплачиваемыми и низкооплачиваемыми работниками увеличивается.
Общество	Говорят о возвращении всеобщего базового дохода, высокооплачиваемые рабочие места достаются людям, которые умеют работать с ИИ, а школы изо всех сил пытаются не отставать.
Геополитика	Правительства инвестируют в национальные образовательные программы в области ИИ; трудовые ресурсы в сфере ИИ становятся вопросом суверенитета.
Среда	Бесплатные общедоступные инструменты для отслеживания изменения климата замедляются, и правительства начинают выбирать между инвестированием в планету и стремлением угнаться за ИИ.
Системный сдвиг	Рынки труда реорганизуются вокруг возможностей искусственного интеллекта; власть достается тем, кто умеет управлять машинами.

Цепочки возможностей не предсказывают. Они выявляют структуру изменений. Они показывают, как силы развиваются, пересекают области и, в конечном итоге, перестраивают системы, через которые проходят. Их ценность не в предсказании единственного будущего. Она в отработке закономерностей, формирующих будущее.

ВЫВОД: КОГДА ЦЕНТРА БОЛЬШЕ НЕТ

Когда все сферы меняются одновременно, центр не просто ослабевает — он исчезает. Сигналы, на которые мы когда-то полагались — уровень безработицы, фондовые индексы и даже результаты опросов — теперь измеряют напряжение, а не стабильность. Карты устарели: рост ВВП скрывает экологический долг. Союзы времён холодной войны распадаются под натиском кибернаёмников. Кривые инноваций не учитывают социальные последствия генеративного ИИ.

В этой среде поверхностные тенденции обманчивы. Реальные изменения происходят на глубине: где культуры CRISPR меняют миграционные потоки, где шок от ИИ-работы подпитывает популизм, где климатические катастрофы меняют торговые потоки. Эта конвергенция — не гипотеза. Это операционная система нашей эпохи, ускоряющаяся быстрее, чем успевают обработать институты.

Цепи возможностей не предсказывают будущее. Они обнажают его основы, позволяя нам проследить, как нарастает давление, как меняются системы и где ещё остаётся выбор. Некоторые сочтут эту эпоху хаосом. Другие воспримут её как болезненную перестройку мироздания. Разница будет заключаться в том, насколько ясно мы увидим эту конвергенцию – и как скоро начнём реагировать на её логику.

Источник

https://frankdiana.net/2025/05/09/when-all-domains-move-at-once-understanding-the-convergent-instability-of-our-time/

When All Domains Move At Once – Understanding The Convergent Instability Of Our Time. May 9, 2025 Frank Diana Future Scenarios

Создание цепочки возможностей

Как понять разницу между давлением и катализатором? Как нам понять структурную логику, связывающую силы, которые мы наблюдаем сегодня, с системными изменениями, с которыми мы можем столкнуться завтра? Нам нужно предвидеть возможности.

ЧТО ТАКОЕ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ?

Цепочка возможностей — это подход к отслеживанию распространения изменений в различных областях. Она начинается с реальной, наблюдаемой силы — демографического сдвига, экологического стресса, технологического скачка — и прослеживает её цепочку в других областях. Каждый шаг цепочки логически вытекает из предыдущего. Цель — не предсказать какой-то один результат, а раскрыть структуру изменений — связующую ткань, связывающую давление с системными изменениями. В мире, где все области находятся в движении, цепочки возможностей предлагают нечто важное: способ предсказывать будущее, а не просто реагировать на него.

КАК СТРОЯТСЯ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ

Каждая цепочка возможностей строится с использованием пяти руководящих принципов:

СИЛЫ	Начните с реальной силы, которая уже появляется или набирает силу.
ДАВЛЕНИЕ	Проследите, как эта сила создает давление в других областях — посредством каскадных эффектов, обратных связей или поведенческих изменений.
ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЕ СВЯЗИ	Убедитесь, что каждое звено в цепочке является причинно-следственным и основано на наблюдаемой логике.
ДОМЕНЫ	Перемещайтесь по нескольким доменам, выявляя межсистемное распространение.
СИСТЕМНЫЙ СДВИГ	Завершить системным сдвигом — изменением структуры, а не только результата.

Эти цепочки — не спекулятивное повествование. Это структурированные репетиции правдоподобных вариантов будущего. Давайте рассмотрим два примера, которые начинаются в одной и той же области, но развиваются в совершенно разных направлениях.

ЦЕПОЧКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ: СНИЖЕНИЕ УРОВНЯ РОЖДАЕМОСТИ

Во многих странах мира рождаемость упала ниже уровня воспроизводства. В некоторых странах сокращение численности населения уже стало статистической реальностью. Это больше, чем просто демографический сдвиг – это переосмысление ожиданий, связанных с экономическим ростом, образованием и самим будущим.

ДОМЕН	РАЗРУШИТЕЛЬНЫЙ СДВИГ
Общество	Коэффициенты рождаемости резко снижаются; численность и влияние молодых поколений уменьшаются.
Экономика	Численность учащихся в школах падает, системы образования консолидируются, трудовые ресурсы ослабевают.
Технология	Платформы адаптивного обучения масштабируются, позволяя персонализировать образование для небольших групп учащихся.
Общество	Традиционные модели получения дипломов слабеют; расширяются альтернативные формы обучения и непрерывное обучение.
Философия	Повествования о семье, предназначении и наследии меняются по мере того, как малочисленные группы переосмысливают взрослую жизнь.
Экономика	Потребительский спрос смещается в сторону старшего населения; модели экономического роста начинают переориентироваться.
Системный сдвиг	Общества переходят от архитектуры, ориентированной на рост, к архитектуре, ориентированной на устойчивость, меняя способы измерения ценности и будущего потенциала. Это касается не только демографической проблемы. Она меняет образование, работу, потребление и смысл жизни.

 

ЦЕПОЧКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ: СОКРАЩЕНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ ТРУДОСПОСОБНОГО НАСЕЛЕНИЯ

Сокращение численности трудоспособного населения отражает демографическое давление на текущую ситуацию. Сокращение числа работников не просто приводит к проблемам с наймом — оно запускает цикл автоматизации, вытеснения и социальной напряженности.

Домен	Разрушительный сдвиг
Общество	Из-за старения населения и снижения рождаемости все меньше людей выходят на рынок труда; бремя ухода увеличивается.
Экономика	В основных секторах возникает нехватка рабочей силы; давление на заработную плату растет; производительность стагнирует.
Технология	Чтобы компенсировать нехватку рабочей силы, ускоряется автоматизация — от планирования с помощью ИИ до робототехники.
Общество	Работники средней квалификации теряют работу, растет нестабильность в сфере занятости, падает доверие к институтам.
Философия	Работа теряет свою центральную роль в идентичности; общество ставит под сомнение значение вклада.
Экономика	Меньше вкладчиков, больше иждивенцев; экономические модели испытывают нагрузку из-за демографического дисбаланса.
Системный сдвиг	Связь между занятостью и безопасностью ослабевает, что порождает призывы к новым социальным контрактам. Речь идёт не о том, как технологии заменяют людей. Речь идёт о демографическом давлении, создающем порочный круг: сокращение рабочей силы приводит к росту автоматизации, что, в свою очередь, приводит к сокращению рабочих мест, порождая социальную напряжённость и экономическую нестабильность.

 

ПОЧЕМУ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВАЖНЫ СЕЙЧАС

Цепочки возможностей помогают нам отслеживать эту конвергенцию по мере её развития – во времени, в разных системах и в разных предположениях. Они не являются прогнозами. Это линза, через которую мы можем смотреть в будущее. Они не предсказывают результаты, а раскрывают структуру. В мире, где все семь сфер движутся одновременно, понимание структуры не является обязательным. Оно необходимо.

Цепочки возможностей показывают нам, как распространяется давление. Они помогают нам отрепетировать сложность и, что самое важное, выявляют ранние связи, которые, если их оставить без внимания, могут стать катализаторами завтрашнего дня. Продолжая изучать силы, формирующие грядущее десятилетие, мы стараемся исследовать другие формы конвергенции, поскольку будущее не распадается равномерно. Оно движется цепочками.

Источник

https://frankdiana.net/2025/05/16/building-possibility-chains-mapping-disruption-across-a-converging-world/

Building Possibility Chains: Mapping Disruption Across A Converging World. May 16, 2025 Frank Diana

Точки давления и катализаторы: формирование нашего мира

Введение

Траектория развития человеческой цивилизации — это не просто линейный прогресс, а сложное взаимодействие сил, которые накапливаются, сходятся и время от времени приводят к периодам глубоких преобразований. Понимание этой динамики требует подхода, основанного на точках давления и катализаторах — концепциях, критически важных для понимания того, как развиваются и переосмысливают себя глобальные системы.

Эта структура охватывает семь взаимосвязанных областей, критически важных для системного анализа: науку, технологии, общество, геополитику, экономику, окружающую среду и философию. Каждая область динамично взаимодействует с другими, влияя на общую траекторию глобальной трансформации.

Каждая область играет свою, но взаимосвязанную роль, формируя аналитическую основу для системного предвидения:

• Наука обеспечивает основополагающее понимание и открытие явлений, формируя нашу базу знаний и открывая пути для инноваций.
• Технологии преобразуют научные открытия в практические инструменты и решения, кардинально изменяя наши возможности и преобразуя общества.
• Общество отражает человеческое поведение, культурную динамику и социальные структуры, влияя и подвергаясь влиянию системного давления и преобразований.
• Геополитика управляет международными отношениями, динамикой власти и конфликтами, существенно влияя на глобальную стабильность и способность коллективно реагировать на кризисы.
• Экономика лежит в основе распределения ресурсов, распределения богатства и финансовой стабильности, критически влияя на устойчивость общества и его способность адаптироваться к системным стрессам.
• Окружающая среда охватывает экологические системы и природные ресурсы, состояние которых в решающей степени определяет устойчивость и выживание человечества.
• Философия рассматривает этические соображения, ценности и мировоззрения, направляя решения относительно будущего направления развития человечества на фоне сложных системных проблем.

Генеративное давление создаёт новые возможности, способствует появлению инновационных решений и даёт импульс к преодолению существующих кризисов, отражая адаптивный потенциал системы. Это давление часто служит противовесом разрушающему давлению, обеспечивая устойчивость и обновление даже в условиях эскалации системного стресса.

В совокупности эти области создают комплексную структуру, необходимую для анализа, прогнозирования и стратегического реагирования на системное давление и преобразующие катализаторы.

Определение динамики: точки давления и катализаторы

По своей сути эта концепция предполагает, что изменения возникают в результате взаимодействия точек давления и катализаторов.

Точки давления существуют постоянно, накапливая стресс, который постепенно подрывает устойчивость и стабильность глобальных систем, в конечном итоге приводя к системной нестабильности. Они представляют собой постоянные силы, нарастающие со временем, а не единичные внезапные события. Точки давления создают системную хрупкость, ограничивая гибкость политики, фрагментируя социальную сплоченность и нарушая устоявшиеся нормы. Их кумулятивный характер означает, что их совокупное воздействие может превышать сумму отдельных воздействий, что приводит к «системному стрессу».

Точки давления подразделяются на два основных типа:

Разрушающее давление — это силы, которые активно разрушают существующие системы, подрывают доверие и снижают социальную сплоченность. Их разрушительное и дестабилизирующее воздействие приводит к фрагментации, конфликтам и снижению адаптивного потенциала. Примечательно, что разрушение доверия умножает другие разрушающие давления, затрудняя достижение консенсуса и реагирование на кризисы.

Катализаторы – это чрезвычайные, масштабные события, возникающие в результате накопления системного давления. Эти события вызывают быстрые и глубокие изменения, фундаментально переопределяя институты и знаменуя возникновение нового системного состояния. Катализаторы не случайны, а представляют собой предсказуемые последствия хронического накопления стресса. Они представляют собой важные переломные моменты, когда старый порядок фундаментально меняется или радикально перестраивается.

Различия между точками давления и катализаторами можно обобщить следующим образом:

• Природа: Точки давления — это непрерывные, накапливающиеся силы (например, текущая задолженность, изменение климата). Катализаторы — это отдельные, преобразующие события (например, экономический коллапс, геополитический конфликт).
• Временной фактор: точки давления накапливаются постепенно, годами. Катализаторы возникают в определённые моменты в рамках потенциального «временного окна».
• Воздействие: Точки давления постепенно ослабляют устойчивость системы. Катализаторы запускают быстрые, глубокие и часто необратимые преобразования.
• Взаимосвязь: Точки давления увеличивают вероятность появления катализаторов. Катализаторы появляются как результат накопления давления.

Наличие как разрушающего, так и генерирующего давления в одном и том же временном интервале создает динамическую напряженность, предполагая, что будущее — это не предопределенный упадок, а спорное пространство, где результаты зависят от взаимодействия этих противоборствующих сил.

Исторические проявления точек давления и катализаторов

История демонстрирует многочисленные примеры того, как накопленное давление приводило к появлению существенных катализаторов:

Первая промышленная революция стала катализатором, вызванным растущим давлением, таким как рост населения, ограниченность ручного труда и растущий спрос на товары. Эта революция, вызванная такими инновациями, как паровая машина, преобразила экономику, промышленность и общественные структуры, ознаменовав собой системную перезагрузку.

Вторая промышленная революция также сыграла роль катализатора, реагируя на такие проблемы, как неэффективные производственные процессы и растущий спрос на сельскохозяйственную производительность. Такие инновации, как процесс Габера-Боша, коренным образом изменили сельское хозяйство, промышленность и динамику мирового населения.

Первая мировая война представляла собой системную перезагрузку, вызванную накопившимся давлением, включая геополитическое соперничество, империалистические амбиции и сложные альянсы. Катализатором стало убийство эрцгерцога Франца Фердинанда, которое спровоцировало широкомасштабный конфликт и привело к глубоким изменениям в глобальном управлении и общественных нормах.

Катализатором Великой депрессии стал крах фондового рынка в 1929 году, ставший прямым следствием таких факторов, как безудержная спекуляция, чрезмерный долг и нестабильная банковская система. Это событие положило начало масштабным экономическим реформам и реструктуризации.

Катализаторами Второй мировой войны стали неразрешённые проблемы, возникшие после Первой мировой войны, экономическая нестабильность и усиление авторитарных режимов. Конкретные события-катализаторы, такие как вторжение в Польшу, а затем нападение на Перл-Харбор, спровоцировали глобальный конфликт и в конечном итоге изменили международные отношения и экономические структуры.

Возрождение динамики давления и катализаторов (2025–2030)

С 2025 по 2030 год мы наблюдаем усиление системного давления, которое может привести к появлению катализаторов трансформации. Это давление и катализаторы охватывают множество областей:

Точки давления при разрыве

• 2025: Разрушение институционального доверия и социальной сплоченности, долг и экономическая стагнация, технологические потрясения в сфере труда и конфиденциальности, климатические и экологические потрясения
• 2026: эскалация климатических катастроф, всплеск геополитических и киберконфликтов, технологическое/экономическое неравенство, социальная нестабильность и поляризация идентичности
• 2027: Глобальная рецессия, крупный международный кризис, ускоренное ухудшение состояния окружающей среды, культурный/этический кризис
• 2028: Системная фрагментация цепочек поставок и торговли, фискальная/финансовая шоковая волна, повсеместное распространение ИИ и робототехники, пики экстремистской поляризации
• 2029: Крупная климатическая катастрофа, кризис управления ИИ, избирательные потрясения и системное недоверие, глобальный миграционный кризис
• 2030: Каскад системных сбоев

Генеративные точки давления

• 2025: Первые эксперименты вселяют надежду, сообщества вмешиваются, поскольку системы дают сбои
• 2026: Решения объединяются снизу вверх, люди восстанавливают доверие на местном уровне
• 2027: Новые возможности появляются в небольших городах, большие вопросы побуждают к этическим действиям
• 2028: сети, построенные на доверии, начинают расти, неожиданные союзы укореняются
• 2029: Открытия применяются для решения грандиозных задач, новые строители заменяют сломанные системы
• 2030: Люди меняют подход к принятию решений, происходит системное переосмысление

Генеративные давления представляют собой потенциальные семена новых парадигм, существенно влияющие на то, приведут ли катализаторы к краху или позитивным преобразованиям.

Катализаторные события (2025–2032)

• Длительные общественные беспорядки (2026–2030 гг.): По мере падения институционального доверия, роста экономического давления и углубления фрагментации, основанной на идентичности, длительные общественные беспорядки становятся очагом возгорания. Массовые мобилизации, всеобщие забастовки, гражданское неповиновение и эскалация протестных движений, особенно спровоцированные такими событиями, как полицейское насилие, спорные выборы или экологические кризисы, могут дестабилизировать структуры управления. Широкомасштабные и продолжительные, такие беспорядки могут спровоцировать смену режима, конституционные кризисы или системные изменения в моделях управления. В сочетании с другими факторами давления они становятся мощным катализатором системной перезагрузки.

Катализаторы возникают из пиковых накопленных давлений, знаменуя собой преобразующие события:

• Крупный экономический коллапс (2028–2030 гг.): вызван долговыми кризисами, рецессионными спиралями и фискальными потрясениями.
• Геополитическая война/распад альянса (2026–2029): результат геополитической напряженности и киберконфликтов.
• Событие технологического прорыва (2029–2031 гг.): вызвано преобразующими событиями в области искусственного интеллекта или биотехнологий.
• Экологическая катастрофа переломного момента (2029–2032 гг.): кульминация эскалации последствий изменения климата.
• Пандемия/биокризис или перерыв в здравоохранении (2025–2027 гг.): связаны с достижениями в области биотехнологий и уязвимостью глобальных сетей.

Интерпретация системной динамики и ее будущих последствий

Одна из самых устойчивых закономерностей в истории человечества — наша склонность игнорировать видимые точки давления. Несмотря на явные признаки стресса — будь то в экономике, окружающей среде, обществе или геополитике — эти сигналы часто игнорируются, преуменьшаются или откладываются до тех пор, пока не достигнут критической точки. Такое поведение коренится в человеческой природе и подкрепляется системной инерцией. Предвзятость к норме, краткосрочное мышление, политический тупик и институциональная негибкость часто мешают проактивно реагировать на возникающие проблемы. В результате то, что могло быть управляемым, становится неуправляемым, а катализаторы возникают не как сюрпризы, а как неизбежные последствия проигнорированных предупреждений.

Эта историческая динамика помогает объяснить, почему катализаторов редко удается избежать. Признаки налицо, но наши системы – и часто наше мышление – не предназначены для реагирования на медленно нарастающую сложность. Вместо этого давление накапливается, пока катализатор не вынуждает к системной перестройке. Эта закономерность повторяется не потому, что катализаторы непредвиденны, а потому, что факторы, приводящие к их появлению, были замечены, но остались без внимания.

В то же время, наряду с точками разрыва, всегда возникали и точки генеративного давления. Изобретение паровой машины во время Первой промышленной революции, достижения науки и медицины во время глобальных конфликтов или быстрый рост технологий возобновляемой энергии сегодня – всё это отражает способность системы к обновлению и адаптации. Однако, как показывает история, этих генеративных сил оказалось недостаточно, чтобы предотвратить появление катализаторов. Их существование обеспечивает исходный материал для восстановления, но не обязательно механизмы предотвращения системного коллапса.

Генеративные факторы давления, по сути, являются семенами трансформации, но без целенаправленного культивирования, институциональной поддержки и стратегического прогнозирования они часто не способны уравновесить импульс системного стресса. Это подчёркивает важность не только выявления генеративных сил, но и развития способности интегрировать и масштабировать их до появления катализаторов. Понимание взаимодействия точек давления и катализаторов в различных областях позволяет осуществлять стратегическое предвидение, а не реактивное управление. Понимание системных взаимозависимостей помогает определить точки опоры для вмешательства, повышая устойчивость к эскалации проблем.

Визуализации, такие как цепочки возможностей и временные шкалы катализаторов, могут улучшить понимание, проясняя системные взаимодействия.

Заключение

Будущее не случайно и формируется текущими тенденциями. Предвосхищая системные уязвимости и потенциальные катализаторы, лица, принимающие решения, могут заблаговременно повышать устойчивость, влияя на то, приведут ли предстоящие трансформации к упадку или обновлению. В конечном счёте, проактивное управление и обоснованное стратегическое планирование способствуют большей стабильности во всё более изменчивом и сложном мире.

Источник

https://frankdiana.net/2025/06/05/pressure-points-and-catalysts-shaping-our-world/

Pressure Points And Catalysts: Shaping Our World. June 5, 2025 Frank Diana

Когда меняются системы: редкое совпадение, приводящее к переменам сегодня

История полна моментов потрясений и реформ. Но подлинные системные изменения , когда переосмысливаются сами основы общества, случаются редко. Эти периоды глубоких перемен не вызваны краткосрочными тенденциями. Они возникают, когда множество глубинных сил действуют согласованно, запуская перестройку самой общественной платформы.

В разное время такие переходы формировались под влиянием трех основных факторов:

• Появление технологии общего назначения (GPT)
• Многодоменная конвергенция – это когда давление нарастает в ключевых областях, формирующих наш мир. Эти области – наука, технологии, общество, геополитика, экономика, окружающая среда и философия – представляют собой структурные измерения, через которые изменения возникают, усугубляются и, в конечном итоге, преобразуют системы.
• Расширение и демократизация знаний

Каждый фактор влиял на историю по отдельности. Но когда все три фактора совпадают, результат не постепенный, а основополагающий. И впервые в истории все три фактора, возможно, действуют одновременно.

Переосмысление технологий общего назначения

Термин «технология общего назначения» часто применяется широко, но не всегда строго. Строгий стандарт требует, чтобы технология соответствовала всем четырём критериям:

Критерии GPT	Определение
Распространенность	Распространяется на все сектора и области
Постоянное совершенствование	Постоянно совершенствуются возможности и производительность с течением времени
Дополнительные инновации	Позволяет развивать новые отрасли, системы и институциональные модели
Широкое экономическое и социальное воздействие	Коренным образом меняет структуру функционирования экономики и общества

Под это определение подпадает лишь небольшое количество технологий:

Технология	Статус GPT	Обоснование
Паровой двигатель	Да	Обеспечил индустриализацию, механизацию труда и транспорта
Электричество	Да	Переосмысленная инфраструктура, производство, связь и повседневная жизнь
Двигатель внутреннего сгорания	Поддержка платформы	Трансформация транспорта, логистики и пространственного планирования городов
Телефон	Поддержка платформы	Сокращение дистанции в общении; критически важно для современной координации
Искусственный интеллект	Развивающиеся	Может удовлетворять всем четырем критериям; потенциал для перераспределения знаний и рабочей силы
Цифровые вычисления/Интернет	Нет	Улучшены устаревшие системы, но не создан новый общественный фундамент

---

Являлись ли телефон и двигатель внутреннего сгорания действительно ОТП?

В современной экономической литературе двигатель внутреннего сгорания широко классифицируется как технология общего назначения. Телефон, хотя и упоминается реже, часто признается за его преобразующее влияние на координацию, масштаб организации и коммерцию.

С точки зрения системных изменений их значение становится яснее, если рассматривать их вместе. Именно сосуществование трёх основополагающих возможностей – электричества (энергии), двигателя внутреннего сгорания (транспорта) и телефона (связи) – позволило осуществить подлинную перестройку общества во время Второй промышленной революции.

Электричество выделяется своей всепроникающей способностью практически во все сферы. Однако именно совокупное воздействие всех трёх технологий позволило преобразовать образ жизни, работы, управления и взаимодействия людей. Города разрастались, возникали цепочки поставок, увеличивался масштаб бюрократии, а целые экономики перестраивались. Платформа перестала быть сельскохозяйственной – она стала промышленной, распределённой и ускоренной.

С этой точки зрения, эти технологии не являются просто GPT по отдельности. Вместе они стали основополагающими. Их совместное появление представляет собой один из немногих моментов в истории, когда сама общественная операционная система была заменена.

Платформа, которая по-прежнему управляет современным миром

Вторая промышленная революция не просто привела к появлению важных изобретений, она создала прочную общественную платформу, основанную на энергетике, транспорте и коммуникации. Эта платформа способствовала массовому производству, глобальной торговле, урбанизации и современному управлению.

Он продолжает лежать в основе современных систем. Электричество по-прежнему питает всё – от домов до больниц. Двигатель внутреннего сгорания остаётся центральным элементом глобальной логистики. Телефон, дополненный мобильными сетями и интернет-инфраструктурой, по-прежнему определяет то, как мы координируем и общаемся.

Современные технологии были надстроены над этой основой, а не заменили её. В этом и заключается разница между трансформацией и настоящими системными изменениями: первая адаптируется к старой платформе, а вторая создаёт новую.

Конвергенция на уровне доменов как движущая сила системных изменений

Системные изменения обусловлены не только технологиями. Они возникают при столкновении множества сил, охватывающих структурные измерения человеческой цивилизации. К ним относятся наука, технологии, общество, геополитика, экономика, окружающая среда и философия. Когда несколько из этих областей одновременно испытывают стресс, потрясения или быструю эволюцию, существующая социальная платформа становится уязвимой для замены.

Историческое соответствие трех драйверов

Хотя один или два из этих факторов сформировали важные моменты перемен, настоящая конвергенция всех трёх – GPT, конвергенция доменов и расширение знаний – наблюдалась крайне редко. В таблице ниже сравниваются три исторически значимых периода:

Исторический период	GPT присутствует	Конвергенция доменов	Расширение знаний	Результат системных изменений
Вторая промышленная революция (1870–1914)	Электричество. Платформа оснащена двигателем внутреннего сгорания, телефоном.	Тесная конвергенция в технологиях, экономике, обществе и геополитике. Окружающая среда пока не является предметом внимания.	Рост государственного образования и технических институтов	Полная перестройка общества; создание основы современного индустриального мира
Послевоенная эпоха (1945–1970)	Никаких новых GPT; электроэнергия масштабируется по всему миру	Конвергенция в геополитике, экономике, обществе и философии. Экологическое сознание развивается, но не является центральным.	Массовое образование, глобальные СМИ, научные институты	Реконфигурация существующей платформы; институциональная модернизация
Цифровая эпоха (1990–2010-е годы)	Ни один из них не соответствует строгим критериям GPT	В основном ограничивается технологиями и экономикой; слабое системное взаимодействие между областями	Ускоренный доступ к информации	Оптимизация промышленной платформы, а не переплатформирование

 

Настоящий момент: редкое совпадение

Сегодня, возможно, впервые в истории все три драйвера сойдутся в одной точке:

• Искусственный интеллект , по всей видимости, соответствует основополагающим критериям глобальной технологии. Он всепроникающий, самосовершенствующийся и генеративный, обладающий потенциалом изменять работу, обучение, творчество, управление и структуру институтов.
• Давление на уровне отдельных областей усиливается по всему спектру . Наука ускоряется. Технологии развиваются за пределами готовности общества. Социальная сплочённость ослабевает. Геополитические альянсы меняются. Экономические системы испытывают давление. Экологическая нестабильность усиливается. И основополагающие философские вопросы – об истине, этике и роли человечества – вновь выходят на первый план.
• Сами знания меняют форму . Системы искусственного интеллекта не просто управляют знаниями и распространяют их – они их создают. Это меняет способы производства, проверки и использования знаний, что влияет на образование, принятие решений и властные структуры.

Эта конвергенция предполагает нечто большее, чем просто раскол. Она указывает на ранние этапы формирования новой общественной платформы.

Что поставлено на карту

Периоды глубоких перемен определяются не скоростью. Они определяются глубиной . Скорость ускоряет настоящее. Глубина меняет будущее.

Хотя последние десятилетия были отмечены стремительными инновациями, значительная часть этих изменений была основана на фундаменте Второй промышленной революции. Подлинные системные изменения происходят, когда закладывается новый фундамент — когда переосмысливаются базовые структуры энергии, координации, знаний и общественной логики. В этом и заключается различие между переломным моментом и переходной эпохой.

Источник

https://frankdiana.net/2025/06/19/when-systems-shift-the-rare-alignment-driving-change-today/

When Systems Shift: The Rare Alignment Driving Change Today. June 19, 2025 Frank Diana

 Системные изменения, сформировавшие человечество

История человечества никогда не была линейной. Хотя столетия могут протекать в относительной стабильности, бывают редкие моменты, когда всё меняется — моменты, когда схождение сил из разных сфер порождает совершенно новые парадигмы. Это не просто периоды перемен. Это системные переходы, которые меняют то, как мы живём, работаем, общаемся и понимаем мир.

Сейчас мы переживаем один из таких моментов.

Чтобы понять, где мы находимся – и, что ещё важнее, куда мы движемся, – полезно оглянуться назад на системные сдвиги, определившие путь развития цивилизации. Каждый сдвиг был обусловлен не одним изобретением или событием, а слиянием сил в различных областях: обществе, экономике, технологиях, философии, экологии, геополитике и науке.

Вот пять основных переходов, которые предлагают ценную перспективу. 

1. От охотников-собирателей к сельскохозяйственным обществам

Этот первый великий сдвиг продлился не мгновение, а целое тысячелетие. Около 10 000 лет назад люди начали одомашнивать растения и животных, селиться в постоянных сообществах и закладывать основы цивилизации.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Охотник-собиратель → Сельское хозяйство	Переход от кочевого образа жизни к оседлому, развитие земледелия, ранние города, социальные иерархии	Общество, экономика, окружающая среда, философия

Что послужило причиной этого сдвига? Стабилизация климата после ледникового периода сделала земледелие жизнеспособным. Плотность населения потребовала новых стратегий обеспечения продовольствием. А формирующиеся системы верований усилили важность земли, порядка и иерархии. Результатом стали системные изменения во взаимоотношениях людей с природой, друг с другом и со временем. Мы перешли от жизни с землёй к жизни за счёт неё.

---

2. Осевое время: переосмысление человеческого существования

Между 800 и 200 годами до н. э. в разных регионах одновременно происходили удивительные перемены. В Китае, Индии, Персии, Греции и Леванте люди начали задаваться более глубокими вопросами: что такое справедливость? Что такое хорошая жизнь? Что управляет вселенной?

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Сельское хозяйство → Осевой век	Возникновение основных философий и религий, рождение этики, постановка вопроса о власти	Философия, общество, экономика, геополитика

Это была не технологическая революция, а когнитивная и нравственная. Такие мыслители, как Конфуций, Будда, Сократ и пророки еврейской Библии, заложили основу систем верований, которые и по сей день определяют жизнь общества. Сочетание растущих городов, роста торговли, неравенства и раннего строительства империй создало социальный стресс, необходимый для переосмысления смысла жизни и морали. Это была тихая революция — революция идей, эхом от которых будут отзываться тысячелетиями.

---

3. Возрождение и научное пробуждение

Ренессанс был больше, чем культурным возрождением — он был началом новой эпистемологии, основанной на наблюдении, экспериментировании и способности личности открывать истину.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Позднее Средневековье → Возрождение/Научная революция	Повторное открытие классических знаний, печатного станка, эмпирической науки, гуманизма	Наука, технологии, философия, общество

Изобретение печатного станка стало катализатором. Оно экспоненциально расширило доступ к знаниям, бросило вызов централизованной власти и способствовало беспрецедентному распространению идей. Конвергенция – вызванные чумой рабочие смены, повторное открытие классических текстов и политическая раздробленность – создала условия для расцвета искусства и науки. Эпоха Возрождения напомнила нам, что знания можно подвергать сомнению, открывать и делиться ими.

---

4. Индустриальный век: переосмысление систем

Если предыдущие сдвиги изменили то, как мы думаем или организуемся, то индустриальная эпоха изменила то, как мы все производим, перемещаем и снабжаем энергией.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Аграрная → Промышленная	Механизация, урбанизация, электричество, мировая торговля, массовое производство	Технологии, экономика, общество, окружающая среда, геополитика

Это была эпоха универсальных технологий – пара и электричества. Каждое изобретение не просто решало проблему – оно открывало совершенно новые системы. Фабрики пришли на смену фермам. Государства стали промышленными державами. Работа, образование и управление были перестроены с учётом масштаба, эффективности и скорости. Но эти изменения имели свои последствия: ухудшение состояния окружающей среды, колониальное изъятие ресурсов и повсеместное неравенство. Вновь в движение пришли различные сферы, и результатом стала новая операционная система современного мира.

---

5. Сегодня: Конвергенция всего

Сейчас мы стоим на пороге пятого системного сдвига – непохожего ни на один другой. В ходе прошлых переходов несколько областей находились в состоянии перемен. Сегодня же все семь – одновременно, в глобальном масштабе, и процесс ускоряется.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Промышленный → ???	ИИ, климатический стресс, институциональная эрозия, геополитическая напряженность, моральная неопределенность	Наука, технологии, общество, экономика, геополитика, философия, окружающая среда

Это эпоха конвергенции. Универсальные технологии, такие как искусственный интеллект, биотехнологии и квантовые вычисления, развиваются на фоне демографических изменений, политической перестройки, климатической нестабильности и краха доверия. Этот момент уникален не только своей интенсивностью, но и взаимозависимостью всех сил. Изменения в одной области распространяются на все остальные.

Будущее не будет определяться каким-то одним изобретением или идеологией. Оно будет определяться нашей способностью понимать конвергенцию, предвидеть её последствия и создавать новые системы, способные разумно реагировать на неё.

---

Чему нас учит история

Каждому системному сдвигу в истории предшествовало напряжение, за которым следовали изобретения, и в конечном итоге требовались новые модели организации человеческой жизни. Когда сферы деятельности сближались, парадигмы рушились, и возникали новые. Путь вперёд потребует от нас большего:

• Системное мышление , понимание сложности
• Междоменная беглость для обеспечения конвергенции
• Человеческая способность управлять изменениями, а не реагировать на них

Мы вступили в следующую переломную точку. Вопрос лишь в том, будем ли мы сознательно формировать будущее или позволим ему формировать нас.

 Источник

https://frankdiana.net/2025/06/27/from-campfires-to-code-the-systemic-shifts-that-shaped-humanity

From Campfires To Code: The Systemic Shifts That Shaped Humanity. June 27, 2025 Frank Diana