Об интеграции искусственного интеллекта в систему государственного управления и экономику США

К середине 2026 года интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в систему государственного управления и экономику Соединённых Штатов достигла этапа, который может быть охарактеризован как переход от стратегического планирования к масштабной операционализации.

Новая администрация США, сделала ИИ одним из приоритетных направлений внутренней и внешней политики, что нашло отражение в серии нормативных актов, масштабных бюджетных ассигнованиях и организационных преобразованиях.

В стране была выстроена последовательная система нормативных актов, направленных на дерегуляцию отрасли и обеспечение глобального доминирования США в сфере ИИ.

Так в январе 2025 года, президентом страны был подписан Исполнительный указ 14179 (Executive Order 14179) – «Устранение барьеров на пути к лидерству США в сфере искусственного интеллекта» («Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence»).

Цель документа – укрепить лидерство США в области искусственного интеллекта, способствовать развитию ИИ, свободному от идеологических предубеждений или социальных программ, разработать план действий для поддержания глобального доминирования в ИИ и пересмотреть или отменить политику, которая противоречит этим целям.

Основные положения приказа:

• Отменены существующие политики и директивы в области ИИ, которые считаются барьерами для американских инноваций в этой сфере.
• В течение 180 дней необходимо создать план действий для поддержания лидерства США в ИИ, с фокусом на благополучие человека, экономическую конкурентоспособность и национальную безопасность.

План был опубликован в июле 2025 года. В нем представлено более 90 политических рекомендаций, сгруппированных по трём направлениям: ускорение инноваций, построение инфраструктуры ИИ и лидерство в международной дипломатии и безопасности.

• Необходим обзор политик, директив и регулирований, связанных с исполнительным приказом 14110 (от октября 2023 года), чтобы выявить действия, которые могут конфликтовать с новыми политическими целями.
• Агентствам поручено приостановить, пересмотреть или отменить действия из предыдущего исполнительного приказа, которые могут быть несовместимы с новой политикой.
• Управление по управлению и бюджету (OMB) должно в течение 60 дней пересмотреть определённые меморандумы (M-24-10 и M-24-18), чтобы привести их в соответствие с новой политикой.

В документе подчеркивается, что США должны развивать ИИ-системы, свободные от идеологической предвзятости или искусственно навязанных социальных программ.

Также среди целей – способствование укреплению экономического потенциала и национальной безопасности страны.

Этот указ стал фундаментом для целого ряда последующих шагов администрации: например, для отдельных исполнительных указов об ускорении строительства дата-центров, продвижении экспорта американских ИИ-технологий и внедрении принципов «непредвзятого ИИ» при федеральных закупках.

Также в декабре 2025 года президентом США был подписан Исполнительный указ 14365 (Executive Order 14365) «Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence»– «Обеспечение национальной политической рамки для искусственного интеллекта».

Главная цель указа – укрепить лидерство США в сфере ИИ за счёт создания единой, минимально обременительной федеральной политики. В документе прямо говорится, что разрозненные правила в 50 штатах усложняют работу компаний (особенно стартапов), а некоторые законы штатов могут вынуждать внедрять в модели ИИ «идеологическую предвзятость» или регулировать торговлю между штатами, что вредит национальной экономике и безопасности.

Одновременно с этим инициативой администрации США, запущенной исполнительным указом президента от ноября 2025 года, стала Миссия «Genesis» (The Mission Genesis), целью которой является ускорение научных открытий за счет масштабной интеграции искусственного интеллекта, суперкомпьютеров и массивов научных данных.

В рамках миссии задействованы мощности национальных лабораторий Министерства энергетики США (например, лабораторий в Беркли и ОкРидже), их суперкомпьютеры и уникальные наборы данных.

Создаётся интегрированная инфраструктура (в том числе American Science and Security Platform), которая свяжет ИИсистемы, вычислительные мощности, роботизированные лаборатории и научные данные в единый рабочий контур. К проекту привлекают ведущие технологические компании, предполагается совместное использование датасетов и вычислительных мощностей для исследований.

Основные сферы применения – биотехнологии и разработка лекарств, материаловедение, энергетика (включая термоядерную), квантовые вычисления, полупроводники, освоение космоса.

В тоже время в июне 2026 года президент США подписал исполнительный указ «О продвижении передовых инноваций и безопасности в области искусственного интеллекта» («Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security»).

Этот указ знаменует сдвиг в подходе администрации по сравнению с предыдущими документами по ИИ. Если раньше акцент делался на устранении регуляторных барьеров, то теперь признаётся, что передовые возможности ИИ создают новые риски для национальной безопасности, требующие скоординированных действий.

Документ отражает попытку найти баланс: с одной стороны – поддержать инновации и лидерство США в ИИ, с другой – выстроить механизмы для своевременного выявления и нейтрализации связанных с этими технологиями угроз. При этом акцент сделан на добровольном сотрудничестве государства и частного сектора, а не на жёстком регулировании.

Его суть – попытка совместить поддержку технологического лидерства США в сфере ИИ с растущими опасениями по поводу потенциальных рисков для национальной безопасности.

Основные положения указа:

1. Добровольная система взаимодействия с индустрией. Ключевая особенность документа: участие разработчиков ИИ-моделей полностью добровольно. Компании могут по собственной инициативе обращаться к федеральному правительству для оценки своих разработок. При желании они вправе предоставить государственным структурам доступ к модели на срок до 30 дней до её публичного выпуска – но только доверенным партнёрам.

2. Классификация «Covered Frontier Models». Для определения наиболее продвинутых моделей вводится засекреченный процесс бенчмаркинга (оценки возможностей). На его основе устанавливается порог, после которого модель получает статус «Covered Frontier Model». Именно для таких моделей и выстраивается дальнейшая добровольная система взаимодействия.

3. Усиление киберзащиты. Указ предписывает ряду ведомств в течение 30 дней принять меры по усилению киберзащиты:

• Комитету по системам национальной безопасности (Committee on National Security Systems) – системы нацбезопасности;
• министру обороны – информационные системы Минобороны;
• министру внутренней безопасности (через CISA) – гражданские федеральные информационные системы, а также расширить доступ к ИИ-инструментам защиты для агентств, местных властей и операторов критической инфраструктуры (больницы, банки, коммунальные службы).

4. Создание AI Cybersecurity Clearinghouse. Министерство финансов в сотрудничестве с индустрией и операторами критической инфраструктуры формирует координационный центр по кибербезопасности в сфере ИИ. Его задача – координировать поиск уязвимостей, их валидацию, а также приоритизировать и распространять патчи.

5. Усиление правоприменения. Генеральному прокурору поручено в приоритетном порядке преследовать по закону тех, кто использует ИИ для несанкционированного доступа к компьютерным системам, повреждения данных или для совершения других преступлений.

6. Ключевой запрет. В указе прямо прописано: ни одно из его положений не может служить основанием для введения обязательного лицензирования, предварительного согласования или разрешительных требований в отношении разработки, публикации или распространения ИИ-моделей.

В дополнение к этому в стране создана система сертификации – все государственные ИИ‑решения проходят обязательную аттестацию в Национальном институте стандартов и технологий (NIST).

Одновременно с этим федеральные расходы страны на ИИ демонстрируют беспрецедентный рост, значительно опережающий общемировые темпы.

Обязательства по контрактам:

– 2024 год: 355 млн долларов;

– 2026 год: 7,2 млрд долларов – рост на 966%.

Потенциальный объём контрактов:

2024 год: 4,6 млрд долларов;

2026 год: 91,8 млрд долларов – рост на 1 912%.

Для сравнения: глобальные расходы на ИИ в 2026 году прогнозируются на уровне 2,5 трлн долларов (рост на 44% по сравнению с 2025 годом), а в 2027 году ожидается достижение 3,3 трлн долларов.

Количество федеральных агентств, имеющих ИИ-контракты, выросло с 17 в 2022 году до 29 в 2026 году (из 441 агентства). Общее число контрактов увеличилось с 472 в 2022 году до 1 743 в 2026 году.

Внедрение систем ИИ в систему госуправления:

– в Министерстве обороны – командно-контрольные цифровые системы для помощи в управлении и принятии решений, планировании операций, логистике, разработке и тестированию беспилотных систем, разведке, кибероперациям. Так, например, с марта 2026 года армия США начала использование цифровой платформы Maven Smart System (Maven) компании Palantir), в качестве основной для проведения боевых и разведывательных операций. Maven анализирует данные со спутников, беспилотников, радаров и радиоперехватов, чтобы автоматически обнаруживать и ранжировать цели на поле боя, помогать в планировании ударов. То есть это инструмент для командования и управления в боевых условиях.

Также в конце 2025 года в Пентагоне запустили платформу GenAI.mil, предназначенной для административной и аналитической работы, чтобы разгрузить сотрудников от рутинной работы. По сути, это закрытая, защищённая облачная инфраструктура (сертифицирована по стандарту Impact Level 5), которая даёт доступ к разным коммерческим ИИ-моделям (сначала интегрировали Gemini for Government от Google Cloud, позже добавили решения от OpenAI). С её помощью военные и гражданские служащие автоматизируют подготовку отчётов (в том числе для Конгресса), анализируют видео и изображения, выполняют другие задачи, не связанные напрямую с боевым применением. Ключевая идея – создать «архитектуру без привязки к одному поставщику», чтобы не зависеть от одной компании и при этом стандартизировать использование ИИ в ведомстве. По данным на июнь 2026 года, платформу ежедневно используют около 1,5 миллиона сотрудников.

В мае 2026 года Пентагон заключил соглашения с семью технологическими компаниями: Microsoft, NVIDIA, Reflection, OpenAI, Google, SpaceX и Amazon Web Services на использование их ИИ-разработки (большие языковые модели и другие инструменты) в классифицированных компьютерных сетях для законного оперативного применения со следующими целями:

– ускорения обработки огромных массивов данных;

– повышения ситуационной осведомлённости;

– помощи быстрее и точнее принимать решения в сложных оперативных ситуациях.

При этом важно отметить несколько деталей:

• Речь идет о сетях с самым высоким уровнем защиты – Impact Level 6 и Impact Level 7. В них разрешено хранить и обрабатывать секретную и совершенно секретную информацию.
• Одна из объявленных целей – диверсификация поставщиков – чтобы Пентагон не зависел от одного вендора.
• В список не вошла компания Anthropic (разработчик Claude). Ранее в цепочке поставок её обозначили как риск, и переговоры сорвались: Anthropic настаивала на чётких ограничениях (например, чтобы её технологии не использовали для полностью автономного оружия или массового слежения внутри страны). Пентагон в итоге не смог согласовать эти условия.
• Доступ к инструментам должен был осуществляться через внутреннюю платформу Пентагона GenAI.mil

В заявлении ведомства подчёркивали, что такие шаги ускоряют переход американских вооружённых сил к модели «ИИ в основе» (AI-first fighting force) и помогают сохранять превосходство в принятии решений во всех сферах ведения войны.

Министерство обороны США является безусловным лидером в стране внедрения ИИ, аккумулируя 90 млрд долларов из 91,8 млрд долларов потенциальных контрактов и создав более 100 000 ИИ-агентов.

Также Минобороны и Агентство кибербезопасности (CISA) внедрили ИИ для прогнозирования угроз. Системы в реальном времени отражают кибератаки на критическую инфраструктуру.

– в Министерстве финансов – для прогнозирования бюджетных поступлений и оптимизации расходов. Алгоритмы ИИ анализируют госзакупки и распределение бюджетных средств. Происходит автоматическое выявление нецелевых трат и дублирующих контрактов. Например, цифровая система FiscalPredict – прогнозирует налоговые поступления с точностью 92 %, автоматизирует аудит крупных корпораций (сокращение времени проверок на 60 %).

Одновременно с этим ярким примером является система Office of Payment Integrity (OPI) в составе Бюро фискальной службы. Там применяют машинное обучение, чтобы выявлять мошеннические операции, в том числе поддельные чеки. По данным ведомства, такая система помогла в 2024 году предотвратить или вернуть более 4 миллиардов долларов мошеннических или неправомерных платежей. То есть ИИ здесь – рабочий инструмент для повышения эффективности и защиты бюджетных средств.

– в Министерстве здравоохранения – для анализа эпидемиологических данных и распределения ресурсов. Запущено 89 проектов в медицине (клинические испытания, отслеживание доступности вакцин). ИИ анализирует медицинские изображения (КТ, МРТ, рентген) – например, помогает радиологам выявлять опухоли или переломы. Есть системы, которые изучают электронные медкарты, чтобы подсказать врачу потенциальные диагнозы, предупредить о возможных взаимодействиях лекарств или предложить профилактические меры. Также разрабатывают модели для прогнозирования рисков: например, чтобы заранее выявить пациентов, у которых есть вероятность ухудшения состояния, перевода в отделение интенсивной терапии или повторной госпитализации. Например, платформа HealthGuard анализирует данные больниц в реальном времени, предсказывает вспышки заболеваний за 3–4 недели до пика.

В Национальных институтах здравоохранения ИИ применяют для поиска новых лекарств, изучения биологических процессов и анализа огромных массивов биомедицинских данных. Например, исследователи использовали инструменты на базе ИИ (вроде NVIDIA MONAI) для сегментации 3D-изображений КТ в онкологических исследованиях. Есть и проекты, нацеленные на ускорение разработки вакцин или терапевтических средств.

Также, ведомство запустило внутреннего помощника на базе генеративного ИИ – Elsa (Enterprise Language Support Assistant). Он помогает сотрудникам быстрее справляться с объёмными задачами: анализировать протоколы клинических испытаний, сводить данные о нежелательных явлениях для оценки безопасности, сравнивать инструкции к препаратам, планировать приоритетные объекты для инспекций.

– в Министерстве транспорта – для оптимизации трафика, управления светофорами, прогнозирования заторов, повышения безопасности пешеходов (компьютерное зрение). Есть проекты по автономным системам – беспилотные автомобили, решения для авиации и водного транспорта. Например, ИИ-система SmartTraffic управляет светофорами в 50 крупнейших городах, снижая пробки на 25 %.

Ведомство расширило сотрудничество с компанией Salesforce: на платформе Agentforce внедряют ИИ-агентов. Они берут на себя рутину, например, помогают с заявками на гранты, проверяют соблюдение норм, анализируют огромные массивы данных (погода, трафик, история инцидентов) и в реальном времени выдают оповещения с рекомендациями, как сгладить последствия пробок или поломок инфраструктуры. Ещё одна цель – объединить разрозненные системы ведомства на единой платформе (Salesforce Government Cloud), чтобы лучше обмениваться данными между штатами.

Также в штате Делавэр при поддержке федерального Министерства транспорта разрабатывают интегрированную систему управления транспортом на базе ИИ. Она должна прогнозировать ситуации, адаптивно работать, быстрее выявлять инциденты и помогать принимать решения.

В тоже время в Калифорнии используют генеративный ИИ, который анализирует данные о ДТП (с учётом освещения, трафика, поведения участников), чтобы выявлять рискованные участки и точечно предлагать меры безопасности. Кроме того, ИИ применяют для анализа изображений с камер и датчиков – например, чтобы определять намерение пешехода перейти дорогу и заранее менять сигнал светофора.

В авиации применяют проект SMART (Strategic Management of Airspace Routing Trajectories) который использует предсказательные модели для управления воздушным движением. Система может, например, рекомендовать сместить рейс на несколько минут, чтобы не допустить перегрузки воздушного пространства.

– в ФБР применяют системы ИИ для анализа видео с камер наблюдения, фото из соцсетей и других материалов в ходе расследований. ИИ помогает обрабатывать огромные объёмы данных, искать связи между транзакциями, выявлять паттерны в кибератаках, анализировать зашифрованные коммуникации.

– В Минюсте страны применяют алгоритмы для инструментов оценки рисков – например, чтобы прогнозировать вероятность рецидивизма, принимать решения о досудебном освобождении, назначении наказания или условно-досрочном освобождении. Такие системы анализируют большие массивы данных (история судимостей, занятость, социальные связи).

– в Министерстве внутренней безопасности и иммиграционной службе (ICE) – для системы распознавания лиц и алгоритмов для выявления лиц, подлежащих депортации.

– в налоговых органах – для выявления нарушений и автоматизации отчётности. Цифровые ассистенты обрабатывают до 85% первичных обращений граждан, без участия операторов, таких, как например чат‑бот TaxAssist. Это сократило время ожидания ответов в ведомствах на 60%.

Для координации работы агентств созданы специальные структуры: совет директоров по ИИ для межведомственного взаимодействия, назначены главные специалисты по ИИ (Chief AI Officers).

В дополнение к этому в последние годы интеграция ИИ в экономику США превратилась в один из ключевых драйверов трансформации. ИИ перестраивает производственные процессы, влияет на рынок труда, формирует новые отрасли и даже корректирует макроэкономические показатели страны.

В экономике интеграция ИИ проявилась в следующих аспектах:

• Повышение производительности. ИИ уже даёт измеримый эффект: например, в логистике и производстве наблюдаются приросты эффективности, что, по оценкам администрации, помогло сдержать инфляцию.

Один из самых заметных анализов провела компания Anthropic. Исследователи изучили около 100 000 реальных диалогов с их ассистентом Claude и пришли к выводу: текущие модели ИИ уже сейчас позволяют экономить время на рутинных задачах – в среднем примерно на 80%. Если экстраполировать эти сбережения на всю экономику, получается, что ИИ способен увеличить годовой рост производительности труда в США примерно на 1,8% в течение следующего десятилетия. А это примерно вдвое выше, чем средние темпы роста в последние годы.

В производственном секторе ИИ стал основой для:

– предиктивного обслуживания оборудования (сокращение простоев на 30–40 %). Например, в автомобилестроение (таких компаний, как Tesla, Ford) ИИ-системы предиктивного обслуживания сократили простои сборочных линий на 35 %;

– оптимизации цепочек поставок (снижение логистических издержек на 25 %). Например, применение ИИ‑маршрутизации в логистике компаний страны (например, таких как UPS, FedEx) снизила расход топлива на 18 %;

– автоматизации проектирования и тестирования новых продуктов (ускорение вывода на рынок на 50 %). Например, в аэрокосмической отрасли (Boeing) алгоритмы оптимизации проектирования ускорили разработку новых моделей на 40 %.

Также хотелось бы отметить, что компании страны получают вычет 25 % от затрат на разработку суверенных ИИ-решений.

В США созданы 5 специализированных зон (в Калифорнии, Техасе, Массачусетсе) с льготными условиями для стартапов.

• Инфраструктурный рывок. Активно строится и модернизируется база: дата-центры, производства полупроводников. Упрощены процедуры выдачи разрешений на такие объекты.

Создана национальная сеть из 12 суперкомпьютерных центров федерального значения с совокупной вычислительной мощностью 2,5×1020 операций в секунду (250 эксафлопс). Ключевые элементы:

– Центры обработки данных (ЦОД). Развёрнуты 35 крупных ЦОД с уровнем надёжности Tier IV, расположенных в разных климатических зонах страны.

– Собственное оборудование. 70 % вычислительных мощностей базируется на чипах американского производства (NVIDIA Blackwell, Intel Gaudi 4, AMD Instinct MI300X).

– Энергообеспечение. 40 % энергопотребления ЦОД покрывается за счёт возобновляемых источников (солнечные фермы в Аризоне, ветряные станции в Техасе).

– Сетевая инфраструктура. Развёрнута оптоволоконная сеть с пропускной способностью 100 Тбит/с для связи между центрами.

Кадровый потенциал. Запущены программы по развитию ИИ-грамотности и переобучению работников, чтобы помочь им адаптироваться к новым условиям труда.

Реализована Национальная программа подготовки специалистов в области ИИ с охватом:

– 150 университетов внедрили новые образовательные программы;

– 500 000 студентов ежегодно обучаются по направлениям ИИ/ML;

– 200 000 госслужащих прошли переподготовку по работе с ИИ-инструментами;

– гранты на 500 млн долларов США в год выделяются на стажировки в ведущих технологических компаниях.

Ведущие университеты страны (например, MIT, Stanford, Harvard и другие) активно ведут исследования в области ИИ. Это формирует пул высококвалифицированных специалистов – от бакалавров до постдоков. Ежегодно из федерального бюджета выделяется 2 млрд долларов США на исследования в области фундаментального ИИ.

Национальные лаборатории (например, при Министерстве энергетики) создают уникальные условия: доступ к суперкомпьютерам, данным и экспертам для практических исследований и обучения. Также работают программы Национального научного фонда – они поддерживают учебные курсы, стажировки и стипендии.

В стране есть специалисты самых разных профилей, востребованных для ИИ, такие как инженеры машинного обучения, дата-сайентисты, специалисты по обработке естественного языка (NLP), компьютерному зрению, этике ИИ, управлению ИИ-проектами.

• Экспортный вектор. США целенаправленно продвигают свои ИИ-решения, оборудование и стандарты на внешние рынки, стремясь закрепить американские технологические стандарты в мире. При этом вводится экспортный контроль в отношении стратегических технологий (в частности, в отношении ряда стран, включая КНР).

Итоговые показатели к 2026 году:

К середине 2026 года суверенная экосистема ИИ стала стратегическим активом США, обеспечивающим:

• технологическую независимость от зарубежных поставщиков;

• конкурентное преимущество американской промышленности;

• повышение качества госуслуг при сокращении издержек;

• лидерство в разработке этичных и безопасных ИИ‑технологий;

• создание новой инновационной экономики с фокусом на высокие технологии.

Таким образом, трансформация ИИ из вспомогательного инструмента в фундамент государственного управления и промышленного лидерства позволила США достичь глобального технологического доминирования и обеспечить долгосрочную устойчивость национальной экономики в условиях глобальной конкуренции.