Google на удивление точно угадывает по запросам с опечатками, что именно пользователь хотел ввести в строку поиска. И все потому, что на самом деле это не угадывание: уже примерно 20 лет назад этот интернет-гигант обучил свой орфокорректор на опечатках, сделанных миллиардами пользователей при поиске. Никто из конкурентов не подошел даже и близко, потому что больше ни у кого не было доступа к такому неиссякаемому источнику нужных данных. Сегодня Google обрабатывает девять из десяти поисковых запросов в интернете, в связи с чем вынесенное недавно антимонопольное постановление наложило новые ограничения на его деятельность.
Использование данных в целях инноваций, как это сделал Google, известно как «эффект обратной связи». Наибольшую выгоду от этого эффекта получают крупные технологические компании, поскольку у них есть доступ к наибольшему объему данных: они могут обрабатывать их в центрах обработки данных, преобразовывать их в аналитическую информацию и использовать их для улучшения продуктов и услуг.
Искусственный интеллект усиливает эффект обратной связи и увеличивает дисбаланс между теми, у кого данных много, и теми, у кого их мало. Для обучения и настройки моделей ИИ требуются огромные объемы информации и вычислительной мощности, которых у крупных интернет-платформ в избытке. А все то, чего им не хватает, они могут приобрести благодаря лавине капитала от инвесторов, стремящихся вложить средства в ИИ.
Очевидно, что такие компании будут доминировать на рынке. На долю шести крупных технологических компаний — Alphabet (Google), Netflix, Meta, Apple, Amazon и Microsoft — приходится почти половина мирового интернет-трафика. Четыре из них — Alphabet, Microsoft, Meta и Amazon — обладают подавляющей долей вычислительной мощности ИИ.
Поскольку больший объем данных помогает улучшать продукты и услуги, крупнейшие игроки привлекают еще больше клиентов и генерируют еще больше данных. Эффект обратной связи приводит к самоусиливающейся динамике концентрации рынка, за бортом которой остаются конкуренты, не столь богатые данными.
Экономисты уже давно обеспокоены эффектами концентрации. Как утверждал в 1942 году Йозеф Шумпетер, экономия при увеличении масштаба и охвата означает, что производственные затраты крупных компаний ниже по сравнению с затратами более мелких конкурентов, что позволяет им увеличивать продажи, диктуя цены и присваивая прибыль. Инновации — лучшее противоядие от концентрации: свежие идеи помогают улучшать продукты или даже создавать совершенно новые. Это крайне важно для экономического динамизма.
Однако традиционным компаниям становится все труднее соперничать с доминирующими игроками в экономике данных. Им часто не хватает вычислительной мощности и технических навыков, но главное — это отсутствие мышления, ориентированного на данные: осознания того, что использование данных создает добавленную стоимость. Многие традиционные компании собирают данные, но недостаточно их используют; исследования показывают, что по крайней мере 80 процентов собираемых во всем мире данных никогда не используется. В компаниях, которые собирают данные, но не знают, как их использовать, цифровые ресурсы постепенно теряют свою ценность. От этого страдает их способность к инновациям, и они все больше отстают от компаний, более искушенных в вопросах использования данных.
Темпы инноваций замедляются не только в компаниях традиционного типа. Со временем с этим также сталкиваются и доминирующие платформы данных. Некоторые экономисты, например Уфук Акчигит из Чикагского университета, показали, что, заняв доминирующие позиции, компании часто теряют интерес к инновациям и вместо этого предпочитают защищать свою долю рынка. В отсутствие активной конкуренции им больше не нужно заниматься инновациями, чтобы сохранить лидерство. Как утверждает писатель Кори Доктороу, они могут себе позволить снизить качество своей продукции сохраняя при этом свою значительную долю рынка.
Угроза концентрации данных и утраты экономического динамизма достаточно серьезна, чтобы сделать целесообразными меры политики, направленные на предотвращение этих неблагоприятных явлений или по крайней мере смягчение их последствий. Но определить наиболее подходящие меры не так просто.
Использование антимонопольного и конкурентного регулирования для дробления крупных платформ данных устраняет симптомы, но не причину концентрации данных. Например, если власти разделят Meta на несколько компаний, ее место, скорее всего, займет другая крупная платформа. Причина в том, что такие меры не меняют в принципе ситуацию, при которой выигрывают те, кто может получить и использовать наибольший объем данных.
Точно так же меры, позволяющие людям в большей степени контролировать свои данные (например, Общий регламент о защите данных ЕС), обычно не способны противодействовать концентрации данных. Опросы показывают, что многие люди заинтересованы в сохранности своих личных данных, но мало кто пользуется правом контролировать их использование. В этом заключается проблема коллективных действий: люди должны потратить время, чтобы ограничить доступ к своим данным, но выгоды, которые они получают взамен, невелики, несмотря на наличие выгод на коллективном уровне. Все ждут, пока начнут действовать другие, и все остается без изменений: влиятельные платформы продолжают использовать данные по своему усмотрению.
Такие же практические препятствия возникают в случае мер, обеспечивающих юридическое право собственности в отношении данных или аналогичное право на ограничение доступа к данным. Учитывая сложность лицензирования, эти меры могут приводить к сокращению доступа к данным в целом, что отрицательно отразится на инновациях. Кроме того, операционные издержки распределяются неравномерно: сложные переговоры о лицензиях на использование данных несоразмерно обременительны для частных лиц и небольших стартапов, что еще более усиливает позиции крупных платформ.
Более перспективными являются меры регулирования, требующие предоставления доступа к информации, особенно к обезличенным данным. При условии тщательной проработки эти меры способны снизить операционные издержки (благодаря отсутствию необходимости в переговорах о лицензиях), облегчая небольшим компаниям доступ к данным. Когда компании, обладающие данными, могут извлечь из них выгоду только если они сами их используют, это служит стимулом к их использованию и побуждает компании более традиционного типа осваивать передовые методы работы с данными. Такие меры регулирования поощряют не сбор данных, а их использованию, которое пока отстает.
Это приносит выгоды и в сфере инноваций. Данные могут использоваться сразу несколькими игроками для реализации их идей, в результате чего вознаграждается не накопление неиспользуемых данных, а формирование идей. Требования предоставления доступа к данным также более тесно связаны с экономическими принципами создания стоимости: секрет часто заключается в грамотном применении или использовании данных, а не в их сборе. Если использовать метафору индустриальной эпохи, требования обеспечения доступа способствуют полезному использованию сырья, а не просто владению его запасами.
Требования в отношении доступа к данным могут показаться чем-то новым, но это не так, как мы с Томасом Рамге показали в своей книге 2022 года Access Rules («Правила доступа»). Правительства многих стран мира уже несут юридические обязательства по обеспечению доступа к крупным массивам данных. Лучшим примером являются данные о местоположении, предоставляемые системой GPS, которой управляют американские военные, и системой Galileo, созданной в ЕС. Доступность недорогих, но точных данных о местоположении не только повысила безопасность воздушного, водного и автомобильного транспорта, но и улучшила эффективность и устойчивость логистических операций. В результате сформировалась многомиллиардная индустрия.
Во многих юрисдикциях законы требуют от компаний публиковать определенные виды данных — от финансовых результатов до данных о выбросах. В ЕС крупные цифровые платформы теперь обязаны делиться некоторыми данными с более мелкими конкурентами. Между тем в США антимонопольные соглашения неоднократно требовали от компаний предоставлять конкурентам доступ к их данным. Компанию Google обязали сделать это совсем недавно в рамках антимонопольного судебного процесса. Но самый впечатляющий (и часто упускаемый из виду) случай связан с антимонопольным соглашением 1950-х годов, которое обязало компанию AT&T разрешить американским компаниям бесплатно использовать ее патенты на транзисторы. Стартапы воспользовались этой возможностью и стали разрабатывать и создавать интегральные схемы, по сути, положив начало Кремниевой долине и цифровой эпохе.
В более общем плане сам механизм, лежащий в основе патентной системы в большинстве стран, основан на свободном доступе к информации: патентообладатели получают исключительное право на использование своего изобретения лишь на ограниченное время и только в том случае, если они делятся подробностями своего изобретения, с тем чтобы другие могли извлечь из него уроки.
По мере того как мир переходит к всеобъемлющей экономике данных, ценность, которую могут создавать данные благодаря стимулированию инноваций, будет только возрастать. К сожалению, это также усилит тенденцию к концентрации рынка, которая ведет к побочным издержкам для экономики в целом. Для решения этой проблемы предлагается целый ряд мер. Наиболее перспективными из них являются требования о доступе к данным.
ВИКТОР МАЙЕР-ШЁНБЕРГЕР — профессор управления и регулирования интернета в Институте интернета Оксфордского университета и соавтор книги Big Data: A Revolution that Will Transform How We Work, Live, and Think.
© 2026 International Monetary Fund. All rights reserved.
