Как Эрик Шмидт прошёл путь от управления Google к работе на стыке ИИ, обороны и госуправления — и что это значит для нацстратегии ИИ.
Эрик Шмидт — один из тех управленцев, кто оказался в центре двух технологических волн: сначала интернет-поиска и платформенной экономики, а затем — растущего государственного интереса к искусственному интеллекту. Он известен прежде всего как бывший CEO Google, но его влияние не ограничилось корпоративными решениями: в последние годы он участвует в дискуссиях о том, как странам выстраивать политику вокруг ИИ — от инвестиций и стандартов до вопросов обороны и безопасности.
Путь Шмидта удобен как «линейка», чтобы сравнить две эпохи. В интернет-эре ключевыми ресурсами были данные, масштаб и скорость экспериментов: выигрывал тот, кто быстро улучшал продукт и превращал инфраструктуру в преимущество.
С ИИ логика усложняется. Технология остается коммерческой, но одновременно становится политической: на нее завязаны конкурентоспособность экономики, устойчивость институтов и военные сценарии. Поэтому опыт человека, прошедшего через рост глобальной платформы и затем вышедшего на уровень госстратегий, помогает увидеть, почему правила игры меняются.
Дальше мы пройдем путь от практик интернет-поиска (масштабирование, работа с данными, быстрые решения) к тому, как эти идеи переупаковываются в национальные стратегии ИИ: какие цели ставит государство, какие ресурсы для этого нужны и где возникают ограничения — юридические, этические и геополитические.
Вы разберетесь в контексте: почему ИИ стал темой государственной важности, какие элементы реально составляют «стратегию» на практике и где заканчиваются лозунги.
Кроме выводов о политике, будут и практические уроки для бизнеса и продуктовых команд: как мыслить о данных и вычислениях, как готовиться к регулированию и почему партнерства с государством требуют другого уровня ответственности.
История Эрика Шмидта важна не только потому, что он «был у руля Google». Его карьерная траектория показывает, как инженерное мышление, опыт операционного управления и работа на стыке бизнеса и технологий формируют подход к масштабированию решений — а затем и к разговору о государственной стратегии ИИ.
Шмидт начинал как исследователь и инженер: обучение и ранняя работа были связаны с компьютерными науками и практическими системами. Затем он быстро сместился в сторону управленческих ролей — там, где нужно не только делать технологию, но и превращать её в устойчивый продукт.
Ключевые вехи можно описать так:
Управленец в большой техкомпании постоянно балансирует три вещи: риск, скорость и качество. В эпоху интернет-поиска это выражалось в ставке на измеримость (метрики, эксперименты), стандартизацию процессов и культуру быстрых итераций. Такой стиль управления позже естественно переносится на обсуждение ИИ: меньше абстрактных обещаний, больше вопросов про ресурсы, внедрение и контроль последствий.
Из опыта интернет-компаний в ИИ напрямую переносятся навыки работы с масштабом (пользователи, данные, инфраструктура), построение команд и привычка принимать решения на основе измерений. Но появляется и новое: в ИИ цена ошибки выше, а значит управленческая дисциплина должна дополняться вниманием к безопасности, проверяемости и ответственности — не только внутри компании, но и на уровне государства.
Интернет-поиск можно объяснить просто: вы задаёте вопрос, а система за доли секунды находит среди миллиардов страниц те, которые с наибольшей вероятностью ответят именно вам. Внутри это похоже на огромную библиотеку с постоянно меняющимися полками: нужно непрерывно «собирать» новые страницы, понимать, о чём они, и ранжировать их так, чтобы первые результаты были максимально полезными.
Поиск быстро перестал быть просто удобной функцией. Он стал точкой входа в интернет и инструментом распределения внимания: кто контролирует качество поиска, тот влияет на то, какие источники люди читают, какие сервисы выбирают и какие компании получают трафик. Это превращает поиск в инфраструктуру — сопоставимую по значимости с дорогами или связью, только в информационном мире.
Поиск выигрывал не «одним секретным алгоритмом», а комбинацией трёх факторов.
Во‑первых, данные: каждый запрос — это сигнал о намерениях пользователя, а каждый клик — обратная связь о том, что оказалось полезным. На таких сигналах можно быстро улучшать ранжирование.
Во‑вторых, масштабирование инфраструктуры: чтобы отвечать мгновенно, нужны распределённые дата‑центры, быстрые индексы, устойчивость к сбоям и умение переживать пики нагрузки. Чем больше система, тем важнее дисциплина в инженерии и операциях.
В‑третьих, качество продукта измерялось очень конкретно: скорость ответа, релевантность, отсутствие «мусорных» результатов, защита от спама. Если пользователь не получил хороший ответ сегодня, он уйдёт к конкуренту завтра — поэтому улучшения приходилось внедрять непрерывно и быстро.
Поисковые команды рано привыкли к циклу «данные → модель/правила → тест → улучшение», к A/B‑экспериментам и к идее, что система должна учиться на поведении пользователей. По сути, поиск сформировал культуру принятия решений на измеримых сигналах и работе с огромными массивами данных — именно эти навыки позже оказались фундаментом для практического внедрения ИИ в продуктах и на уровне больших стратегий.
Переход от «эры поиска» к «эре ИИ» — это не просто очередной виток технологий. Он меняет саму природу решений: если поисковые системы в основном ранжировали уже существующие документы по понятным сигналам, то современные модели генерируют ответы на основе обучения на данных и выдают результат в вероятностной форме.
Поиск был про контроль и воспроизводимость: часто можно было объяснить, почему страница поднялась выше (ссылки, релевантность, свежесть), и постепенно улучшать формулу.
ИИ работает иначе: качество определяется не набором правил, а обучением модели и тем, как она обобщает опыт из данных. Результат становится менее детерминированным: один и тот же вопрос может дать разные формулировки, а иногда — уверенно ошибочный вывод.
Для пользователей «ошибка поиска» обычно означает неудобство. Для ИИ ошибка может стать действием: неверной рекомендацией, автоматическим решением или документом, который выглядит убедительно.
Ключевые риски, которые выходят на первый план:
В интернет-эре преимущество давали аудитория, данные и инфраструктура. В ИИ добавляется новый слой: кто быстрее масштабирует вычисления, выстроит цепочки поставок чипов, создаст доступ к качественным данным и сможет безопасно внедрять модели в госсектор и оборону.
Поэтому ИИ становится не только продуктовой технологией, но и фактором государственной мощности — со ставками на скорость внедрения, контроль рисков и технологическую автономию.
Когда бывшие руководители крупных техкомпаний входят в государственные советы, комиссии и экспертные группы, это не «про политику ради политики». Это способ перевести сложные технологические темы — от вычислительных мощностей до рисков автономных систем — на язык приоритетов, бюджетов и измеримых программ.
Обычно речь о трех форматах: консультативные советы при ведомствах, независимые комиссии с публичными отчетами и временные рабочие группы под конкретную задачу (например, стандарты или закупки). Их ценность — в связке практического опыта с доступом к тем, кто принимает решения. При этом такие площадки часто задают рамку: какие угрозы считать ключевыми, какие метрики считать успехом, какие отрасли поддерживать первыми.
У CEO есть рычаги: команда, продукт, капитал, сроки и право «делать ставку». У советника рычагов меньше, зато выше требования к нейтральности и обоснованию. Цель сдвигается от конкуренции на рынке к общественному интересу: безопасность, устойчивость цепочек поставок, защита данных граждан.
Ограничения тоже другие: конфликты интересов, режимы доступа к информации, зависимость от политического цикла. Ответственность чаще репутационная и экспертная — за качество рекомендаций и точность формулировок, которые затем превращаются в нормы и бюджеты.
Публичные доклады, слушания и выступления работают как «шлюз» между экспертным сообществом и государством: они легитимируют проблему, дают словарь для обсуждения и упрощают координацию между ведомствами. Хорошо написанный отчет может закрепить приоритеты на годы вперед — от финансирования вычислений до правил тестирования моделей — даже если формально он не имеет силы закона.
Национальная стратегия ИИ — это не один закон и не «план по внедрению чат-ботов». В рабочем виде она похожа на набор согласованных программ: что развиваем, чем измеряем прогресс, кто отвечает и какие ресурсы закреплены на годы вперёд.
Обычно «скелет» состоит из нескольких направлений.
Компромисс возникает там, где скорость внедрения сталкивается с рисками: утечки, предвзятость, ошибки в критических сервисах, зависимость от одного поставщика, а также двойное назначение моделей. Поэтому часто разделяют режимы: быстрые пилоты в низкорисковых областях и более строгая сертификация для медицины, обороны, правоприменения.
Стратегия работает, когда у неё есть измеримые цели: доля ведомств, перешедших на единые стандарты; время вывода пилота в эксплуатацию; количество специалистов, прошедших обучение; доступные вычислительные мощности; показатели надёжности и безопасности (инциденты, результаты аудит-тестов). Без таких метрик документ превращается в декларацию, которую нельзя ни проверить, ни улучшить.
ИИ в сфере национальной безопасности быстро становится не «одним из направлений», а главным мотиватором инвестиций. Причина проста: скорость принятия решений и объем данных в обороне растут быстрее, чем способность людей их обработать. Это касается и разведаналитики, и киберзащиты, и логистики, и управления беспилотными системами.
В обороне ценность ИИ часто измеряется не экономией, а снижением риска: раньше обнаружить угрозу, быстрее распределить ресурсы, точнее спрогнозировать уязвимости. В этих задачах выигрывает тот, кто умеет внедрять модели в процессы, где есть ответственность, регламенты и жесткие требования к надежности.
Чтобы ИИ действительно усиливал безопасность, а не создавал новые уязвимости, нужны практические принципы эксплуатации:
Важно помнить: в оборонных задачах «точность» — не единственный показатель. Ошибка может быть редкой, но критической, а значит нужны системы, которые умеют корректно сомневаться, запрашивать подтверждение и переключаться на ручной режим.
Секретность защищает, но может замедлять прогресс: меньше обмена данными, хуже воспроизводимость, меньше внешней экспертизы. Компромисс — разделять уровни:
Граница возможностей ИИ в национальной безопасности проходит там, где нельзя объяснить, проверить и контролировать последствия применения. Если эти условия соблюдены, ИИ становится усилителем систем — а не их слабым звеном.
Любая национальная стратегия ИИ упирается не только в декларации, но и в три «узких горлышка»: кадры, вычислительную базу и данные. Именно здесь видна разница между красивыми докладами и реальными возможностями быстро внедрять ИИ в экономику и госсектор.
Кадровый вопрос — это не только «сколько у нас исследователей», но и сколько специалистов умеют доводить модели до продукта: от инженеров данных до людей, которые отвечают за безопасность и качество.
Образование должно обновляться быстрее, чем учебные планы. Параллельно государство обычно выбирает между двумя рычагами: облегчать въезд и удержание талантов (визы, гранты, понятные правила для лабораторий) и масштабировать переквалификацию внутри страны. Вторая часть особенно важна для госсектора и оборонных подрядчиков, где нельзя просто «нанять с рынка».
Современный ИИ требует доступных вычислений: центров обработки данных, GPU/ускорителей, надежных цепочек поставок и прогнозируемых цен на электроэнергию. Без этого стратегия превращается в борьбу за квоты и приоритеты.
Данные — второй столп. Важны не объемы, а качество, юридическая чистота, актуальность и возможность безопасного обмена между ведомствами и подрядчиками. Для чувствительных задач появляются «суверенные» контуры: хранение и обучение в изолированных средах, с контролем доступа и аудитом.
На практике это касается и частного сектора: когда компании выбирают инструменты для ИИ-разработки, все чаще важны не только функции, но и контур размещения. Например, TakProsto.AI как vibe-coding платформа ориентирована на российский рынок: данные и среда выполнения остаются в России, а приложения можно развертывать и сопровождать в локальном контуре.
Экосистема работает, когда исследования переходят в прикладные пилоты. Для этого нужны понятные госзакупки, совместные лаборатории, «песочницы» для тестов и долгосрочные контракты, которые делают риск окупаемым. Хороший ориентир — стимулировать конкуренцию поставщиков, а не привязываться к одному стеку, чтобы не оказаться заложником технологий и цен.
Регулирование ИИ часто обсуждают как набор «запретов», но на практике лучше работают понятные правила игры: что именно должно быть проверено, кто несёт ответственность и какие данные можно использовать. Для государства и крупных компаний это особенно важно — ошибки масштабируются мгновенно.
Чаще всего разговор сводится к трём блокам.
Первый — безопасность моделей: защита от вредных подсказок, утечек чувствительной информации, «галлюцинаций» в критических сценариях (медицина, финансы, госуслуги). Второй — прозрачность: маркировка ИИ-контента, понятные ограничения системы, описание источников данных и принципов обучения там, где это возможно без раскрытия коммерческих секретов. Третий — ответственность: кто отвечает за последствия — разработчик, интегратор, владелец сервиса или оператор, и как фиксируются решения (журналы, трассируемость).
Самый практичный инструмент — стандартизированные проверки, которые можно пройти до запуска и повторять после обновлений.
Это включает: оценку рисков по сценариям использования, тесты на смещения и дискриминацию, проверку устойчивости к «обходам» (prompt injection, утечки через контекст), краснокомандные упражнения, а также измеримые метрики качества (точность, полнота, доля отказов, частота небезопасных ответов). Важно требовать не «идеальности», а документированной процедуры: что тестировали, на каких данных, какие известные ограничения остаются.
Рабочий подход — риск-ориентированное регулирование. Для низкорисковых задач (черновики текстов, поиск по документам) достаточно базовых требований: безопасность данных, уведомление пользователя, возможность отключить ИИ. Для высокорисковых — более строгие режимы: обязательная сертификация, независимый аудит, человеческий контроль, повышенные требования к данным и киберзащите.
Ещё один компромисс — «песочницы» и пилоты: ограниченный запуск с мониторингом и быстрым откатом. Это позволяет внедрять полезные решения без ожидания идеального закона, но с проверяемой ответственностью.
ИИ быстро перестал быть «внутренним делом» компаний и превратился в фактор международной политики. Когда системы обучения требуют редких чипов, энергии, данных и талантов, вопросы «кто контролирует ресурсы» и «кто задаёт правила» становятся такими же важными, как качество моделей.
Ключевая точка напряжения — вычисления. Доступ к передовым GPU/TPU, оборудованию для производства чипов и компонентам дата-центров определяет, кто сможет обучать и внедрять самые сильные модели.
Ограничения экспорта, борьба за производственные мощности и зависимость от отдельных стран в цепочках поставок напрямую влияют на темпы развития ИИ. Даже если у страны есть талант и капитал, «узкое горлышко» в виде чипов, памяти, сетевого железа или энергии может сдвинуть сроки на годы.
Вторая ось — сотрудничество. Союзники выигрывают не только за счёт совместных исследований, но и за счёт совместимости: одинаковых подходов к тестированию, требованиям к безопасности и процедурам закупок.
Практически это выглядит так:
Чем быстрее страны договариваются о «минимальном наборе требований», тем легче масштабировать решения между ведомствами и рынками.
Гонка за первенство создаёт соблазн выпускать системы раньше, чем готовы механизмы контроля. Типичные последствия — слабые проверки безопасности, игнорирование краснокомандных тестов, непрозрачные цепочки поставок, а также переоценка возможностей модели в критических сценариях.
Зрелый подход к конкуренции — это скорость плюс дисциплина: обязательные оценки перед развертыванием, понятные критерии остановки, аудит поставщиков и планы реагирования на инциденты. Иначе выигрыши «сегодня» легко превращаются в уязвимости «завтра» — и для бизнеса, и для государства.
Переход от «эры поиска» к «эре ИИ» полезен бизнесу не как биография конкретного лидера, а как подсказка: выигрывают те, кто умеет масштабировать решения и при этом доказывать их надежность. Если ваш продукт использует ИИ, то теперь важны не только метрики роста, но и понятная управляемость рисков.
Начните с того, чтобы безопасность и качество были встроены в продукт, а не добавлялись после инцидентов.
Эти три пункта ускоряют продажи, потому что снижают трение в переговорах с крупными клиентами и проверяющими.
Государственный контур чаще всего покупает не «инновацию», а предсказуемый сервис.
С практической стороны полезна такая последовательность:
Быстрое прототипирование само по себе не противоречит требованиям безопасности — если оно устроено правильно: с журналированием, ролями доступа, возможностью отката и фиксированными версиями.
В этом смысле полезны платформы, которые позволяют собирать веб- и серверные приложения через чат и при этом сохранять инженерную управляемость. Например, TakProsto.AI поддерживает планирование (planning mode), снапшоты и откат, а также экспорт исходного кода — это удобно, когда пилот нужно быстро превратить в сопровождаемый продукт и показать заказчику прозрачность технических решений.
Если вы оцениваете варианты внедрения и бюджетирование, начните с /pricing.
Для примеров, разборов кейсов и практик внедрения загляните в /blog.
Путь Эрика Шмидта от масштабирования интернет-поиска к участию в обсуждении государственной стратегии ИИ показывает простую идею: технологии становятся инфраструктурой, а значит — предметом публичной ответственности. Опыт интернет-эры полезен не как набор «трюков роста», а как уроки о том, что происходит, когда продукт начинает влиять на экономику, безопасность и доверие граждан.
Во‑первых, масштаб — это не только про пользователей, но и про риски. В поиске победили те, кто сумел управлять качеством на больших данных и быстро принимать решения. В ИИ это превращается в необходимость управлять цепочкой «данные → вычисления → модели → внедрение» и заранее планировать контроль качества, мониторинг и инциденты.
Во‑вторых, скорость итераций важна, но без «поручней». Интернет научил, что исправлять последствия задним числом дорого. Для ИИ это означает: тестирование, красные команды, аудит поставщиков и понятные правила, где автоматизация допустима, а где нужен человек в контуре.
Ключевая неопределённость — доверие: как объяснять решения моделей и как измерять ущерб от ошибок. Вторая — контроль: кто владеет критическими вычислениями и как обеспечивать суверенность в данных и цепочках поставок. Третья — кадры: конкуренция за инженеров, исследователей и специалистов по безопасности уже стала частью национальной политики. И, наконец, международные правила: общие стандарты и ограничения будут формироваться через союзы и переговоры, а не только через законы внутри одной страны.
Соберите внутри компании короткий «план ИИ»: где ИИ даёт измеримую ценность в ближайшие 6–12 месяцев, какие данные для этого нужны, какие риски неприемлемы и кто за них отвечает. Если план упирается в регуляторику или безопасность, зафиксируйте это как продуктовые требования, а не как «проблемы юристов». И начните с малого — пилоты с метриками, журналированием и процедурой остановки — чтобы ИИ стал управляемой системой, а не экспериментом без владельца.
