Манхэттенский проект эры ИИ: как Genesis Mission переписывает правила научной гонки

24 ноября 2025 года президент США Дональд Трамп подписал указ, который в американской истории встанет рядом никак иначе, как с Манхэттенским проектом и программой Apollo. Genesis Mission — попытка консолидировать суперкомпьютеры, мощнейшие датацентры, научные данные и ведущих специалистов США для обучения искусственного интеллекта. Цель — прорывные открытия: исследование и создание новых материалов, освоение космоса, создание лекарств и военных инноваций.

Парадокс в том, что Америка и так обладает колоссальным научным потенциалом. На 17 национальных лабораторий Минэнерго приходится крупнейшая в мире сеть суперкомпьютеров и массивов данных — от ядерной физики до биомедицины. США контролируют около 75% глобальных AI-мощностей, в то время как Китай — порядка 15%. Но до Genesis все это работало как разрозненные мини-государства: у каждой лаборатории свои протоколы, у каждой ветви власти — свои правила игры и интересы, частный сектор вообще шел отдельным маршрутом. Genesis Mission сводит все это в один централизованный контур — «Американскую платформу науки и безопасности».

Главный нерв истории — контроль над технологиями. Битва за ИИ сейчас — это борьба за власть над вычислениями и данными: государство, корпорации или чужая разведка. В этом смысле Genesis — не только научный, но и финансово-политический проект, нацеленный на контроль над будущими рынками.

Манхэттенский проект стоил США около $2 млрд в ценах военного времени (сегодня это ~$30 млрд с учетом инфляции), задействовал 130 тысяч человек и обеспечил создание ядерной бомбы за три года. Apollo в период максимального развертывания тратил до 4% федерального бюджета, координируя около 400 тысяч специалистов и тысячи подрядчиков по стране. В обоих случаях Вашингтон делал одно и то же: брал частный и государственный капитал, университеты, армии инженеров и связывал их жесткой вертикалью целей.

Genesis Mission повторяет схему, но меняет объект. Тогда строили одну систему вооружения и одну ракету. Сейчас строят инфраструктуру, которая должна выдавать цепочку открытий: от термоядерного синтеза и новых сплавов до алгоритмов криптоанализа. Основные приоритеты – это биотех, редкоземельные элементы, атомная энергетика, освоение космоса, квантовые компьютеры, производство чипов. А еще весь блок нацбезопасности — от создания новых систем вооружения до модернизации энергетической инфраструктуры. Министры говорят о «крупнейшей мобилизации научных ресурсов со времен Apollo» не ради красного словца. Речь о том, чтобы на десятилетия вперед закрепить американское лидерство в целой фабрике технологических знаний и ускорить научный прогресс. Планируют сократить время важных и даже прорывных научных технологических открытий — с нескольких лет до недель или даже дней.

Для инвестора и предпринимателя это важный сдвиг. Когда государство не просто выдает гранты, а строит инфраструктуру, меняется логика рынков. Появляется слой компаний, которые живут на стыке федеральных программ и венчура — и именно туда начинает перетекать «умный» капитал.

Когда смотришь на Genesis через призму денег и власти, на первый план выходят простые, но ключевые вопросы: кто финансирует и кто согласовывает доступ. Здесь выступают две ключевыефигуры.

Майклу Крациосу 38 лет, он грек по происхождению, вырос в США. В молодости работал в венчуре у Питера Тиля, потом стал главным технологическим директором Белого дома в первуый срок президента Трампа. В 2020-м его назначили заместителем министра обороны по исследованиям — третья по влиянию позиция в Пентагоне, под ним DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США), Missile Defense Agency (Агентство по противоракетной обороне) и вся лабораторная система Минобороны с бюджетом порядка $106 млрд. То есть Крациос — человек, который уже управлял гибридной структурой, где военные задачи, фундаментальная наука и подрядчики из частного сектора перемешаны в единый финансово-технологический механизм c бюджетом в сотни миллиардов долларов.

Теперь он переносит тот же подход на гражданскую науку. В Пентагоне он продавливал использование ИИ в дизайне экспериментов: системы, которые сами предлагают гипотезы, планируют испытания и отбрасывают заведомо мертвые гипотезы. Genesis — попытка растянуть эту логику на все: от биологии до материаловедения.

Второй персонаж — Дэвид Сакс, друг Илона Маска. Человек из PayPal, основатель Yammer, который продал Microsoft за $1,2 млрд. Партнер в Craft Ventures, инвестор в SpaceX, Airbnb и ряд стартапов, которые любят инфраструктурные рынки. В 2021 году он публично дистанцировался от Трампа после штурма Капитолия, в 2024-м изменил позицию и помог собрать около $12 млн на его кампанию. В награду получил новую должность, для которой Сенат не нужен: своего рода «спецпредставитель по AI и криптоэкономике» с мандатом выстраивать мост между Белым домом и Кремниевой долиной.

Сакс — не технарь, он про предпринимательство и власть над потоками. Его задача — убедить Nvidia, Dell, Oracle, Anthropic и прочих, что выгоднее зайти в Genesis и играть по правилам государства, чем строить полностью автономные рынки. За это им обещают доступ к данным и государственным площадкам под дата-центры. По сути, это  является сделкой. Вашингтон дает землю, электричество и эксклюзивные датасеты, а Big Tech приносит чипы, модели и лобби в Конгрессе.

Сердце Genesis — платформа с замкнутым циклом (closed-loop AI experimentation platform). ИИ генерирует гипотезу, робот-лаборатория проверяет ее, результаты снова идут в ИИ. На бумаге это выглядит почти банально, но в реальности меняет экономику исследований.

Лаборатории DOE (Министерства энергетики США) десятилетиями собирали данные: результаты экспериментов по ядерным реакциям, измерения в ускорителях частиц, климатические модели, спектры материалов, биологические исследования. Эти массивы плохо стыковались между собой, у каждого проекта — свои форматы, у каждой лаборатории — свои стандарты. Genesis заставляет их унифицировать и сводит в одну платформу, из которой уже питаются базовые модели под конкретные задачи.

Поверх этого строится цикл:

1. Исследователь или алгоритм формулирует гипотезу: новый материал, конфигурация реактора, молекула лекарства.
2. Модель, обученная на федеральных данных, прогоняет десятки или сотни тысяч вариантов через симуляции на суперкомпьютерах Oak Ridge, Argonne, Los Alamos и других — речь идет об экзафлопс-классе вычислений, мощности, в миллионы раз превышающей самый быстрый домашний компьютер.
3. Из всего пространства вариантов отбирается короткий список, под который формируются реальные эксперименты — часто с участием роботизированных лабораторий.
4. Результаты возвращаются в модель, она уточняет свои веса, цикл повторяется.

Такая схема уже подтвердила свою эффективность. AlphaFold от DeepMind сократила время предсказания структуры белков с месяцев до минут, GNoME предсказала свыше 2 млн потенциально стабильных кристаллических материалов. Genesis, по замыслу, масштабирует этот эффект на все: биотех, энергетику, материалы, военные приложения.

Приоритетные направления чётко определены

• Биотехнологии — конвейер для дизайна лекарств и биоматериалов.
• Ядерная и термоядерная энергия — модели плазмы и материалов для токамаков и лазерного синтеза.
• Критические материалы и полупроводники — поиск замен редкоземельным и ускоренный дизайн чипов.
• Космос и квант — автономные системы для лунной инфраструктуры и связка AI + квантовые процессоры для криптографии.
• Нацбезопасность — симуляции оружейных систем и энергосетей вместо натурных испытаний.

С точки зрения экономики исследований это означает одно: на каждый доллар, вложенный в данные и железо, США пытаются построить мультипликатор в виде более дешевых и быстрых открытий. Не выигрывать скоростью в одном институте, а менять норму рентабельности для всей науки.

На витрине Genesis — патриотический нарратив: государство и бизнес плечом к плечу. Если всмотреться в суть, видно куда более жесткую игру интересов.

Nvidia, Dell, Oracle, Anthropic и другие уже объявили о готовности участвовать в проекте. Механика проста: компании строят дата-центры на землях национальных лабораторий, получают льготное подключение к энергосетям и доступ к государственным данным. Взамен часть мощностей и моделей закрепляется за федеральной платформой, а некоторые наработки идут в оборонку.

Для Nvidia это доступ к долгосрочным контрактам и влияние на стандарты AI-инфраструктуры. Для Oracle — шанс закрепиться как поставщик облачных решений для госструктур. Для Anthropic — доступ к уникальным датасетам (например, медицинским и климатическим), которые конкурентам не светят.

Государство в свою очередь решает три задачи:

• Снижает капзатраты: не строит все железо само, а арендует у корпораций.
• Привязывает Big Tech к федеральной повестке, делая их заложниками регуляторных решений.
• Укрепляет свое влияние на стандарты и экспортные ограничения: тот, кто владеет инфраструктурой, легче диктует, кому продавать чипы и модели.

Кто выйдет из этой сделки в выигрыше? У Big Tech остается поле для маневра — корпорации могут лавировать между требованиями государства и интересами рынка, торговаться за условия участия, даже выстраивать свои закрытые инфраструктурные кластеры. У государства в руках сильные козыри — регуляторные полномочия и финансовые потоки из федерального бюджета. Genesis — это не «государство поддерживает бизнес», а попытка навязать ему стратегию: «или вы с нами и играете в наш Манхэттен, или мы закручиваем гайки по линии антимонопольного, чипов и крипты».

Китай уже строит свою версию великой научной ИИ-машины. Национальная интегрированная сеть вычислительных мощностей (NICPN) под кураторством лаборатории Peng Cheng объединяет суперкомпьютеры по стране в единый контур. В Шэньчжэне у Peng Cheng — до 1000 петафлопс мощности и десятки петабайт хранения, на которых обучают модели для биомедицины и мультизадачных систем. В рамках стратегии Made in China 2025 Пекин направляет в AI и полупроводники триллионы юаней.

Но у КНР две системные проблемы. Первая — железо. После экспортных ограничений США доступ к Nvidia H100/A100 перекрыт. Huawei с Ascend 910C закрывает часть потребностей, но по энергоэффективности и поддержке экосистемы она отстает. Вторая — данные. Цензура и фрагментация интернета снижают разнообразие обучающих выборок. Это не мешает узкоспециализированным моделям, но бьет по универсальным системам.

США играют на этом фоне с выигрышной рукой: 75% мировых AI-мощностей, лучший доступ к передовым чипам, сеть DOE и университетов. Genesis усиливает то, что уже работает, вместо того чтобы изобретать все заново.

С Россией история куда менее приятная. У нас есть Росатом с его суперкомпьютерами (в Сарове и других центрах), есть университеты вроде МФТИ и МГУ, есть Яндекс и несколько сильных AI-команд. Однако эти ресурсы существуют разрозненно. Государственные НИИ закупают железо под свои закрытые проекты, коммерческие игроки — ради рекламных, облачных и продуктовых сервисов, венчур пытается играть в импортозамещение. Интеграции почти нет, данные не стыкуются, координации — минимум.

Условный «русский Genesis» выглядел бы как связка: вычислительные мощности Росатома и ВНИИЭФ, данные крупных госпроектов, модели Яндекса и Сбера, университетская наука. В обмен на доступ к этим ресурсам частный сектор делал бы ставку на фундаментальные задачи — материалы, энергетику, медицину — а не только на финтех и маркетинг. Но для этого нужна политическая воля и новые правила игры: понятные права на результаты, защита данных, сбалансированная регуляция. ока эти элементы находятся в стадии формирования.

У Genesis Mission сильные стороны, но и слабые места очевидны.

Первый риск — безопасность. В В федеральных базах данных хранятся сведения по ядерным исследованиям, оборонным разработкам, медицинским проектам. Расширение доступа для частных игроков, даже под контролем, повышает уровень потенциальных уязвимостей. Лаборатории Минэнерго уже становились целями хакеров, в том числе связанных с КНР. Если модель, обученная на чувствительных данных, утечет — это удар не только по науке, но и по обороне.

Второй — монополизация. Когда в один клуб заходят Nvidia, Oracle, Dell и несколько топовых AI-компаний, они получают преимущество, недоступное конкурентам: право использования уникальных датасетов и госинфраструктурой. Им будет проще закрепиться в статусе поставщиков по умолчанию, выдавливая менее крупных игроков. Для рынка это означает меньшую конкуренцию и более жесткие условия для стартапов, которые не встроены в Genesis.

Третий — деньги. Указ подписан, платформа анонсирована, но гарантированного бюджета нет: Белый дом говорит о «намерении работать с Конгрессом над наращиванием инвестиций», конкретных цифр не называет. Часть мощностей и проектов будут обеспечиваться за счет частного сектора, но для устойчивой работы конвейера открытий придется выносить в бюджет и данные центры, и научные программы. Здесь включается политика: не все консерваторы готовы подписывать чеки на науку, где половину бенефитов получат корпорации из Калифорнии.

Четвертый — политика и персоналии. Назначение Сакса на роль координатора без утверждения Сенатом уже вызывает критику. Любой скандал вокруг его инвестиций или конфликт интересов станет рычагом для оппонентов Трампа. Genesis могут начать атаковать не по сути, а как «очередной подарок друзьям президента». Для долгосрочного проекта это чревато негативными последствиями.

С уровня заголовков все это легко продать как очередную «национальную программу». Но если смотреть вглубь, Genesis Mission — это попытка закрепить за США монополию не на конкретные продукты, а на саму инфраструктуру научного прогресса. Кто владеет этой инфраструктурой, тот влияет на то, какие отрасли будут рентабельны, какие страны смогут развивать собственную науку и кто окажется в положении «арендатора чужого прогресса».

Экономика здесь проста. Если Genesis действительно сокращает типовой цикл «гипотеза → результат» с нескольких лет до считанных месяцев, то американские компании получают структурное преимущество. Они быстрее выводят на рынок новые материалы, лекарства, энергетические решения. Капитал уходит туда, где скорость и предсказуемость высоки. Все остальные получают роль догоняющих, вынужденных либо покупать лицензии, либо копировать с запозданием.

Для СНГ и особенно для России это очень реалистичный сигнал. Не сделать свой, пусть более скромный, «Genesis» — значит формально согласиться на зависимость: импорт технологий, ограниченный доступ к передовым моделям, медленную деградацию научной школы. Деньги и таланты уйдут туда, где есть конвейер, а не хаотичный набор институтов.

Трамп называет Genesis «золотым веком американских инноваций». Рекламная фраза, но за ней — холодный расчет. США хотят не просто обогнать Китай в очередном рейтинге по числу публикаций, а обеспечить себе контроль над фундаментом будущих рынков. Если Крациос и Сакс смогут довести этот проект до работающей машины, через десять лет спорить будем не о том, у кого больше стартапов по ИИ, а о том, кто арендует чью научную инфраструктуру.​

И вопрос для нас формулируется тоже просто. Либо мы продолжаем делать вид, что отдельные НИИ и частные кластеры «как-нибудь справятся». Либо признаем, что в эпоху Genesis и NICPN гонку выигрывает не тот, у кого больше отдельных гениев, а тот, кто собрал их в систему — и быстро подстроил под реальные деньги и интересы государства.