Мустафа Сулейман, генеральный директор Microsoft AI, который стал сооснователем DeepMind — лондонской лаборатории, впоследствии приобретенной Google, — прежде чем перейти в Microsoft в 2024 году, ожидает резкого роста стоимости создания фронтирного искусственного интеллекта: один цикл обучения фронтирной модели — вычислительно емкий процесс создания модели — вскоре может обойтись в «многие десятки миллиардов долларов, если не в сто миллиардов долларов».

Выступая 28 сентября 2026 года, Сулейман назвал короткий срок достижения этого рубежа: ближайшие пару лет. Список тех, кто сможет себе это позволить, еще короче. По его словам, лишь пять или шесть лабораторий в мире смогут заплатить цену входа.

Плата за вход продолжает расти

Сулейман связал рост затрат со скоростью разработки. По его мнению, концентрация больших вычислительных мощностей в меньшем числе лабораторий должна означать более быстрый прогресс в ИИ.

Он подкрепил эту позицию двумя показательными цифрами. По его словам, вычислительные мощности для обучения фронтирных моделей за последние 15 лет выросли в триллион раз. Только за последние два года стоимость инференса — цена запуска обученной модели при каждом использовании — снизилась в 300 раз. Обе тенденции, как он предположил, указывают в одном направлении: ресурсы, необходимые для обучения ведущих моделей, растут даже по мере удешевления их эксплуатации.

«Многие десятки миллиардов долларов, если не сто миллиардов долларов», — сказал Сулейман о возможной стоимости циклов фронтирного обучения.

Прогноз, к которому он шел постепенно

Эти высказывания — не столько новая позиция, сколько эскалация прежней. В декабре 2025 года Сулейман предсказал, что для сохранения конкурентности в ИИ в течение пяти-десяти лет потребуются инвестиции в «сотни миллиардов долларов» — цифру, которую он объяснил растущими требованиями к вычислительным мощностям для продвинутого обучения.

Сентябрьские высказывания уточняют этот прогноз, привязывая потенциальную цену к отдельным циклам обучения, а не к расходам за десятилетие.

Сулейман также описывал ИИ-операции Microsoft в необычно «физических» терминах, сравнив компанию с «современной строительной компанией», которая возводит масштабную вычислительную инфраструктуру. На фоне этого меняются отношения Microsoft с OpenAI: после реструктуризации партнерства Microsoft AI сосредоточивается на самостоятельной разработке фронтирных моделей.

Разговоры о безопасности идут рядом с разговорами о расходах

Сулейман не подавал это как чистую гонку вооружений. Поскольку возможности ИИ быстро развиваются, он также призвал к более строгому надзору и оценке, указав на такие разработки, как автономные хакеры и более сложные ИИ-агенты.

Недавнее поведение ИИ он охарактеризовал как «переломный момент», требующий более пристального изучения того, на что способны эти системы.

Что это значит для индустрии ИИ

Самое очевидное следствие — консолидация. Если циклы обучения фронтирных моделей приблизятся к десяткам миллиардов долларов, число организаций, способных реально конкурировать на высшем уровне, сократится до нескольких — пяти или шести, по подсчетам Сулеймана.

Снижение стоимости инференса действует в обратном направлении. Падение в 300 раза за два года означает, что использование ИИ быстро дешевеет, даже если создание фронтирных моделей сосредоточивается во все меньшем числе рук.