Статья предлагает аналитическую модель оценки архитектурной субъектности стран в глобальной инфраструктуре искусственного интеллекта (ИИ). В центре внимания - институционально воспроизводимые механизмы, позволяющие странам с ограниченными технологическими ресурсами выстраивать позицию в распределенной инфраструктуре ИИ. В отличие от подходов, фокусирующихся на достижении технологического суверенитета, в настоящей работе ИИ рассматривается как многоуровневая инфраструктура, не сводимая к контролю над отдельными компонентами, а формируемая через институциональные режимы сопряжения и воспроизводства.
На основе архитектурного подхода предложена модель, выделяющая шесть слоев инфраструктуры ИИ (аппаратный, вычислительный, данные, модели и алгоритмы, компетенции и кадры, нормативно-дипломатический) и три критерия субъектности (тип доступа, воспроизводимость, институциональный тип оператора). В качестве методов использованы пространственный и институциональный анализ, сопоставление политических стратегий и инфраструктурных практик.
На примере Индии показано, как страна без контроля над ключевыми технологическими узлами выстраивает институциональные формы включения в глобальную ИИ-инфраструктуру. Предложенная модель применима для анализа страновых траекторий развития ИИ и их сравнения.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) сопровождается все более выраженной геоэкономической стратификацией, в которой доступ к вычислительным мощностям, данным и алгоритмам и обладание ими все чаще принимает распределенный пространственный характер.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Астапенко П.Н. Институционально-правовые препятствия развитию искусственного интеллекта и обеспечению технологического суверенитета Российской Федерации // Закон и право. 2024. № 8. С. 35-40. DOI: 10.24412/2073-3313-2024-8-35-40 EDN: WZIOFM
2. Дегтярев А.Н., Ильина И.Е. СНТР-2.0. Триггеры и драйверы технологического суверенитета России // Управление наукой и наукометрия. 2024. Т. 19. № 3. С. 486-499. DOI: 10.33873/2686-6706.2024.19-3.486-499 EDN: YRJFGA
3. Дементьев В.Е. Перспективы России при цифровом доминировании Китая и США // Проблемы прогнозирования. 2022. № 4. С. 6-17. DOI: 10.47711/0868-6351-193-6-17 EDN: MFRHGP
4. Колянов А.Ю. Искусственный интеллект как стратегический компонент технологического суверенитета // Дискурс. 2022. Т. 8. № 5. С. 81-90. DOI: 10.32603/2412-8562-2022-8-5-81-90 EDN: ENJRNN
5. Матюшок В.М., Смолев Д.В. Искусственный интеллект в цифровой экономике Ин-дии // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13. № 4. С. 1941-1956. DOI: 10.18334/vinec.13.4.120133 EDN: RTWUBA
6. Обухова Е.А. Генеративный искусственный интеллект как драйвер развития высокотехнологичных секторов экономики России // Экономика и управление инновациями. 2024. № 3. С. 70-78. DOI: 10.26730/2587-5574-2024-3-70-78 EDN: YZWNGC
7. Подольская Т.В., Сингх М.А. Развитие искусственного интеллекта в Индии: реалии и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 2. С. 393-408. DOI: 10.18334/vinec.14.2.121138 EDN: QYYYMW
8. Alanoca S., Gur-Arieh S., Zick T., Klyman K.Comparing Apples to Oranges: A Taxonomy for Navigating the Global Landscape of AI Regulation // Computers and Society. 2025. 24 p. DOI: 10.48550/arXiv.2505.13673
9. Amirova T.Comparing Models of Artificial Intelligence Governance: The Role of International Cooperation on Responsible AI and the EU AI Act in the Age of Generative AI: Master’s Thesis. - Florence: European University Institute, 2023.
10. Amoore L. Cloud Ethics: Algorithms and the Attributes of Ourselves and Others. Durham: Duke University Press, 2020. 232 p.
11. Ananny M., Crawford K. Seeing Without Knowing: Limitations of the Transparency Ideal and Its Application to Algorithmic Accountability // New Media & Society. 2018. Vol. 20. No. 3. Pp. 973-989. DOI: 10.1177/1461444816676645
12. Belli L. New Data Architectures in Brazil, China, and India: From Copycats to Innovators, Towards a Post-Western Model of Data Governance // Indian Journal of Law & Technology. 2022. Vol. 18. Issue 2. 3. URL: https://repository.nls.ac.in/ijlt/vol18/iss2/3 (дата обращения: июль 2025).
13. Bennani-Taylor S. Infrastructuring AI: The Stabilization of “Artificial Intelligence” in and Beyond National AI Strategies // First Monday. 2024. Vol. 29. No. 2. DOI: 10.5210/fm.v29i2.13568 EDN: LJJJPE
14. Bueger C., Liebetrau T. Governing Assemblages: Territory, Technology and Traps // Polycentrism: How Governing Works Today / Edited by F. Gadinger, J.A. Scholte. Oxford University Press, 2023. Pp. 236-259. DOI: 10.1093/oso/9780192866837.003.0011
15. Cath C. Governing Artificial Intelligence: Ethical, Legal and Technical Opportunities and Challenges // Philosophical Transactions of the Royal Society A. 2018. Vol. 376. No. 2133. DOI: 10.1098/rsta.2018.0080
16. Chatterjee S. AI Strategy of India: Policy Framework, Adoption Challenges and Actions for Government // Transforming Government: People, Process and Policy. 2020. Vol. 14. No. 5. Pp. 757-775. DOI: 10.1108/TG-05-2019-0031 EDN: EWTFGH
17. Chen Y., Vergara A.F., Hamilton A., Stockinger K. Digital Public Infrastructure for Environmental Sustainability / United Nations Environment Programme. 2024. 60 p. URL: https://wedocs.unep.org/20.500.11822/45181 (дата обращения: июнь 2025).
18. Chow P.C.Y. Chip-Four Alliance for a Resilient Global Semiconductor Industry // Technology Rivalry between the USA and China / Edited by P.C.Y. Chow. Cham: Springer, 2025. Pp. 267-286. DOI: 10.1007/978-3-031-76169-0_9
19. Collier S.J., Ong A. Global Assemblages, Anthropological Problems // Global Assemblages / Edited by A. Ong, Collier S.J. Oxford: Blackwell, 2005. Pp. 3-21. DOI: 10.1002/9780470696569.ch1
20. Couldry N., Mejias U.A. The Decolonial Turn in Data and Technology Research: What Is at Stake and Where Is It Heading? // Information, Communication & Society. 2023. Vol. 26. Issue 4. Pp. 786-802. DOI: 10.1080/1369118X.2021.1986102 EDN: VEODPX
21. Dourish P., Bell G. Divining a Digital Future: Mess and Mythology in Ubiquitous Computing. Cambridge; London: The MIT Press, 2011. 248 p.
22. Easterling K. Extrastatecraft: The Power of Infrastructure Space. London; New York: Verso Books, 2014. 252 p.
23. Edwards P.N. Infrastructure and Modernity // Modernity and Technology / Edited by A. Feenberg, P. Brey, T.J. Misa. Cambridge: The MIT Press, 2003. Pp. 185-225.
24. Edwards P.N., Bowkeret G.C., Jackson S.J., Williams R.Introduction: An Agenda for Infrastructure Studies // Journal of the Association for Information Systems. 2009. Vol. 10. No. 5. Pp. 364-374. DOI: 10.17705/1jais.00200
25. Farrell H., Newman A. Weaponized Interdependence: How Global Economic Networks Shape State Coercion // International Security. 2019. Vol. 44. No. 1. Pр. 42-79. DOI: 10.1162/isec_a_00351
26. Global Assemblages: Technology, Politics, and Ethics as Anthropological Problems / Edited by A. Ong, S.J. Collier. Oxford: Blackwell Publishing, 2005. 480 p. DOI: 10.1002/9780470696569
27. Hanseth O., Lyytinen K. Design Theory for Dynamic Complexity in Information Infrastructures: The Case of Building Internet // Journal of Information Technology. 2010. Vol. 25. Issue 1. Pp. 1-19. DOI: 10.1057/jit.2009.19
28. Heim L., Fist T., Egan J., Huang S., Zekany S., Trager R., Osborne M., Zilberman N. Governing Through the Cloud: The Intermediary Role of Compute Providers in AI Regulation // Computers and Society. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2403.08501
29. Kulesz O. Artificial Intelligence and International Cultural Relations: Challenges and Opportunities for Cross-Sectoral Collaboration. Stuttgart: Institut fur Auslandsbeziehungen, 2024. 122 p. URL: https://cultureactioneurope.org/wp-content/uploads/2024/08/ifa-2024_kulesz_ai-intl-cultural-relations.pdf (дата обращения: июль 2025).
30. Larkin B. The Politics and Poetics of Infrastructure // Annual Review of Anthropology. 2013. Vol. 42. Pp. 327-338. DOI: 10.1146/annurev-anthro-092412-155522
31. Lee K.-F. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. Boston: Harper Business, 2018. 272 p.
32. Leslie D. Understanding Artificial Intelligence Ethics and Safety: A Guide for the Responsible Design and Implementation of AI Systems in the Public Sector / SSRN. 2019. 97 p. DOI: 10.2139/ssrn.3403301
33. Maas M.M., Villalobos J.J.International AI Institutions: A Literature Review of Models, Examples, and Proposals / AI Foundations Report. 2023. 42 p. DOI: 10.2139/ssrn.4579773
34. Mahajan P. AI Family Integration Index (AFII): Benchmarking a New Global Readiness for AI as Family // Computers and Society. 2025. 78 p. DOI: 10.48550/arXiv.2503.22772
35. Milan S., Trere E. Big Data from the South(s): Beyond Data Universalism // Television & New Media. 2019. Vol. 20. Issue 4. Pp. 319-335. DOI: 10.1177/1527476419837739
36. Monsees L., Liebetrau T., Austin J.L., Leander A., Srivastava S. Transversal Politics of Big Tech // International Political Sociology. 2023. Vol. 17. Issue 1. DOI: 10.1093/ips/olac020 EDN: GBNYIP
37. Musiani F. Practice, Plurality, Performativity, and Plumbing: Internet Governance Research Meets Science and Technology Studies // Science, Technology, & Human Values. 2015. Vol. 40. Issue 2. Pр. 272-295. DOI: 10.1177/0162243914553803
38. Neyland D. The Everyday Life of an Algorithm. London: Palgrave Pivot Cham, 2019. 152 p. DOI: 10.1007/978-3-030-00578-8
39. Panigrahi A.K., Ahirrao S., Patel A. Impact of Artificial Intelligence on Indian Economy // Journal of Management Research and Analysis. 2024. Vol. 11. Issue 1. Pp. 33-40. DOI: 10.18231/j.jmra.2024.007 EDN: LITUBA
40. Plantin J.-C., Lagoze C., Edwards P.N., Sandvig C. Infrastructure Studies Meet Platform Studies in the Age of Google and Facebook // New Media & Society. 2018. Vol. 20. Issue 1. Pp. 293-310. DOI: 10.1177/1461444816661553
41. Pohle J., Thiel T. Digital Sovereignty // Internet Policy Review. 2020. Vol. 9. Issue 4. Pp. 47-67. DOI: 10.14763/2020.4.1532 EDN: SIFCCI
42. Sandvig C. The Social Industry // Social Media + Society. 2015. DOI: 10.1177/205630511558204
43. Sasi A. Decoding the Indian Data Governance Model: Relooking at Aadhaar // Social Sciences & Humanities Open. 2024. 20 р. DOI: 10.2139/ssrn.5023293
44. Sastry G., Heim L., Belfield H., Anderljung M., Brundage M., Hazell J., O’Keefe C., Had-field G.K., Ngo R., Pilz K., Gor G., Bluemke E., Shoker S., Egan J., Trager R.F., Avin S., Weller A., Bengio Y., Coyle D.Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence // Computers and Society. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2402.08797
45. Schuhmann C., Beaumont R., Vencu R., Gordon C., Wightman R., Cherti M., Coombes T., Katta A., Mullis C., Wortsman M., Schramowski P., Kundurthy S., Crowson K., Schmidt L., Kaczmarczyk R., Jitsev J. LAION-5B: An Open Large-Scale Dataset for Training Next Generation Image-Text Models // Computer Vision and Pattern Recognition. 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2210.08402
46. Seaver N. Algorithms as Culture: Some Tactics for the Ethnography of Algorithmic Systems // Big Data & Society. 2017. Vol. 4. Issue 2. DOI: 10.1177/205395171773810
47. Srnicek N. Platform Capitalism. Cambridge: Polity Press, 2017. 120 p.
48. Star S.L., Ruhleder K. Steps Toward an Ecology of Infrastructure: Design and Access for Large Information Spaces // Information Systems Research. 1996. Vol. 7. No. 1. Pp. 111-134. DOI: 10.1287/isre.7.1.111
49. The Promise of Infrastructure / Edited by N. Anand, A. Gupta, H. Appel. Durham: Duke University Press, 2018. 264 p. DOI: 10.1515/9781478002031
50. Veale M., Borgesius F.Z. Demystifying the Draft EU Artificial Intelligence Act // Computer Law Review International. 2021. Vol. 22. Issue 4. Pp. 97-112. DOI: 10.9785/cri-2021-220402 EDN: JYZDNU
51. Vyas V., Jain P. Role of Digital Economy and Technology Adoption for Financial Inclusion in India // Indian Growth and Development Review. 2021. Vol. 14. Issue 3. Pp. 302-324. DOI: 10.1108/IGDR-01-2020-0009 EDN: GVDEVS
52. Woods D. When the Chips Are Down: Shifting Policy Signals in a Globalized Technology Regime // Global Public Policy and Governance. 2023. Vol. 3. Pp. 268-291. DOI: 10.1007/s43508-023-00074-1 EDN: PABURC
53. Zemtsov S.P. Geography of Artificial Intelligence Technologies in Russia // Regional Research of Russia. 2025. Vol. 14. Pp. 525-536. DOI: 10.1134/S2079970524600525 EDN: PUYUUO
54. Zuboff S. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: Public Affairs, 2019. 704 p.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье описывается VIII Международный симпозиум по региональной экономике (REC-2025) «Стратегии пространственного развития: вызовы и перспективы».
В статье описывается конференция исследовательской сети Расширенной Туманганской инициативы.
В статье описывается X Восточный экономический форум.
Быстрое социальное, экономическое и демографическое развитие Африки в начале XXI в. значительно усиливает позиции макрорегиона в международной торговле. Одновременно с этим транспортная инфраструктура континента в постколониальный период естественным образом идет по пути трансформации. В частности, наблюдается серьезное развитие автодорожных систем.
Данные процессы приводят к расширению импорта наземных транспортных средств в странах Африки, который достиг 60 млрд долл. США в 2023 г., а конкуренция мировых держав на этом развивающемся рынке возрастает. В статье на базе международной статистики (в том числе африканской) представлена оценка уровня развития континентальной автодорожной инфраструктуры, а также определены объем и структура импорта автодорожных транспортных средств с распределением по основным поставщикам и потребителям данной продукции.
Исследование позволило определить потенциал Африканского макрорегиона с точки зрения реализации продукции российских предприятий транспортного машиностроения.
Сделан вывод о том, что отечественные производители могут рассматривать как крупные рынки Нигерии, Южно-Африканской Республики (ЮАР), Египта, Алжира, Марокко, так и страны, которые имеют серьезный дефицит наземных автодорожных транспортных средств и нуждаются в развитии импорта соответствующей продукции - Судан, Сомали, Эфиопия, Ангола, ДРК, Бенин, Камерун, Мали, Танзания. Поставщикам необходимо учитывать различия в культурной и потребительской специфике, а также правильно оценивать экономическую ситуацию, конкурентность рынка и соответствующие риски. Различия как целых субрегионов, так и отдельных стран Африканского континента по данным критериям крайне велики.
Исследование структурно-динамических характеристик промышленного комплекса ДФО в 2019-2023 гг. (с позиций его разделения на добывающий и обрабатывающий сектора) выявило их определенное противоречие. Так, в отдельных регионах отмечено существенное снижение доли добывающего сектора при сопоставимом росте обрабатывающего в структуре производства (по объему отгруженной продукции). При этом ряд других характеристик добывающего сектора промышленности (доля в ВДС регионов, позитивная динамика инвестиционных процессов и натуральных показателей производства) указывают на продолжающийся рост его значения в экономике Дальневосточного макрорегиона.
Проведенное детальное исследование территориально-отраслевых характеристик и динамики прогрессивности структуры обрабатывающего сектора показало, что его рост в общей структуре промышленности ДФО является формальным. Содержательно он по-прежнему отражает возрастающий вклад добывающего сектора в экономику макрорегиона, но с внутриотраслевой модернизацией в золотодобывающей отрасли, преобладающей в его структуре. Это, безусловно, позитивный тренд, но формирующийся пока «внутри» сырьевой отрасли и очень ограниченно влияющий на процессы структурной модернизации регионального промышленного комплекса в целом.
Выявленные особенности промышленной структуры в ДФО являются, на наш взгляд, проявлениями типа экономики (в данном случае экономики сырьевой специализации) и подтверждаются данными других российских регионов.
Основные мероприятия в рамках реформы рынка электроэнергии в России были выполнены к 2011 г., однако процесс либерализации и настройки рынка продолжается. Часть регионов страны осталась вне институциональных изменений, так как там не было создано условий для конкуренции (неценовые зоны и изолированные энергосистемы). С 1 января 2025 г. институциональные изменения рынка электроэнергии затронули ранее являвшиеся неценовыми зонами семь субъектов РФ (Республика Коми, Архангельская область, Республика Саха (Якутия), Приморский край, Хабаровский край, Амурская область, Еврейская автономная область (ЕАО)), пять из которых расположены на Дальнем Востоке и входят в зону обслуживания ОЭС Востока. Соответственно актуальным является исследование последствий расширения второй ценовой зоны (зона Сибири и Востока), в которую входят регионы обслуживания ОЭС Сибири и ОЭС Востока. Отдельный интерес представляют теоретические модели организации рынка электроэнергии, среди которых выделены четыре модели рынка: регулируемая монополия (модель I), монопсония (единственный покупатель) (модель II), конкуренция на оптовом рынке (модель III), конкуренция на оптовом и розничном рынках (модель IV). С позиций экономической теории оптимальной является модель IV, однако зарубежный опыт свидетельствует о том, что ее внедрение приводит к неоднозначным результатам, которые определяются институциональными условиями в стране. В России стремятся к модели конкуренции на оптовом и розничном рынках (модель IV), однако пока существует гибридная модель с преобладанием на розничных рынках модели регулируемой монополии (модель III). Последствия расширения второй ценовой зоны (зона Сибири и Востока) анализируются с позиций изменения условий конкуренции производителей и цен для потребителей. Сравнительный анализ сегментов второй ценовой зоны (зона Сибири и Востока) показал, что рынок электроэнергии является высококонцентрированным, данная ситуация, вероятно, сохранится в среднесрочной перспективе; производители из ОЭС Востока проигрывают в конкуренции по цене производителям из ОЭС Сибири.
АТР является крупнейшей субглобальной экономикой, обеспечивая большую долю мирового товарооборота и обмена прямыми инвестициями при доминанте внутрирегиональных экономических взаимодействий. Расширение обмена товарами и инвестициями в АТР затруднялось санкциями, число которых за последнее десятилетие заметно увеличилось.
Цель исследования - оценка долгосрочных накопленных эффектов санкций на торговые и инвестиционные взаимодействия между странами АТР в 1992-2023 гг. В исследовании рассмотрены торговые санкции, финансовые санкции, санкции на поездки, санкции на поставки оружия, санкции на оказание военной помощи и прочие санкции, отраженные в Global Sanctions Data Base (GSDB).
На основе полученных оценок обнаружено, что санкции в целом сдерживали обмен товарами (на 31,5%) и капиталом (на 34,3%) между странами АТР. Негативный эффект конкретных видов санкций, которые имели геополитическую направленность, являлся самым весомым для снижения торговли между противостоящими друг другу странами: прочие санкции - на 77,2%, санкции на поставки оружия - на 50,9%, санкции на оказание военной помощи - на 46,4%. В среднем за период торговые санкции сдерживали товарообмен на 28,4%, а влияние остальных видов санкций на торговлю в АТР было статистически незначимым. Негативное воздействие на приток прямых иностранных инвестиций (ПИИ) оказывали следующие виды санкций: на поездки - на 91,6%, прочие - на 83,9%, финансовые - на 54,5%. Остальные санкции не оказывали значимого воздействия на приток капитала в АТР. Расчеты показали, что эффект глобализации в целом нивелировал влияние санкций на торговлю между странами АТР, но зависел от конкретного вида данных ограничений. В свою очередь, эффект глобализации не оказывал существенного воздействия на ослабление негативного влияния санкций на приток ПИИ в страны АТР. Данное обстоятельство указывает на то, что, в отличие от торговли, приток ПИИ в страны АТР являлся гораздо более уязвимым к санкциям. Это существенно сужает для подсанкционных стран возможности привлечения прямого капитала, который может быть замещен ответственными инвестициями за счет чистого экспорта.
Предметом данного исследования является оценка влияния ограничительных мер на процесс распространения эпидемии, доступность медицинской помощи и экономику регионов.
Цель исследования состоит в разработке соответствующего инструмента на основе методов агент-ориентированного и ситуационного моделирования, а также проведении серии экспериментов для прогнозирования распространения вируса при различных сочетаниях противоэпидемических мер и оценки экономических последствий этих мер.
Разработанная агент-ориентированная модель распространения эпидемий является частью программного комплекса МЕБИУС, в котором воспроизводится население, занятость, производство и сфера услуг, образовательная и бюджетная системы.
Новыми функциями в модели стало распространение и регулирование заболеваемости через различные ограничительные меры и соответствующие изменения в работе организаций и образе жизни (обучении, работе, общении) агентов-жителей. Возможные сочетания карантинных мер были сгруппированы в сценарии отсутствия ограничений, мягких и жестких ограничений, соблюдаемых 40, 80 или 100% жителей. При отсутствии ограничений число заболевших достигает 22 миллионов, из них 876 тысяч смертей. В условиях мягких ограничений число заболевших снижается до 4,5 миллионов; умерших - до 138 тысяч. При полном соблюдении жестких ограничений заболевших менее миллиона, умерших - 26,5 тысячи. В условиях эпидемии даже при отсутствии ограничений в российской экономике наблюдается спад в пределах 2% ВРП. При введении ограничений спад составляет 2,6-4,4% ВРП, заметнее всего в крупных городах (до -5,9% ВРП). Наименьшее влияние вводимые меры имеют на экономику регионов Северо-Кавказского федерального округа. Аналогичные тенденции характерны и для занятости
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ИЭИ ДВО РАН
- Регион
- Россия, Хабаровск
- Почтовый адрес
- 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153.
- Юр. адрес
- 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153.
- ФИО
- Исаев Артём Геннадьевич (Директор)
- E-mail адрес
- st@ecrin.ru
- Контактный телефон
- +7 (421) 2725225
- Сайт
- http:/www.ecrin.ru