Москва. 27 марта. INTERFAX.RU - Масштабные инвестиции Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) в американскую экономику вряд ли помогут стране вернуть себе мировое лидерство в производстве микросхем, заявил Financial Times партнер венчурного фонда Playground Global и бывший глава Intel Corp. Пэт Гелсингер.

       "Если у вас нет НИОКР в Штатах, у вас в Штатах не будет и лидерства в полупроводниковой отрасли, - сказал Гелсингер. - У TSMC все НИОКР проводятся на Тайване, и они не заявляли, что собираются это куда-то переносить".

       TSMC говорила, что единственные разработки, которые она планирует проводить в США, будут касаться уже существующих технологических процессов, а основные НИОКР останутся на Тайване.

       "Если вы не проектируете транзисторные технологии нового поколения в Штатах, у вас нет лидерства в Штатах", - пояснил Гелсингер.

       При этом, несмотря на отставание в области передовых технологических процессов в производстве микросхем, США по-прежнему имеют преимущество перед другими странами с точки зрения многих других современных технологий, которые наверняка сыграют решающую роль в определении лидеров в области искусственного интеллекта (ИИ), отметил экс-глава Intel.

       В начале марта президент США Дональд Трамп сообщил, что TSMC планирует инвестировать не менее $100 млрд в развитие своих предприятий в стране. По его словам, инвестиции TSMC и "пара других проектов", позволят Штатам в перспективе контролировать до 40% мирового рынка производства чипов.

       При администрации президента США Джо Байдена ведущий мировой производитель чипов на заказ уже инвестировал $65 млрд в строительство трех заводов в Аризоне.

       Гелсингер в интервью FT также отверг предположения о том, что китайская DeepSeek представляет серьезную угрозу для американских компаний.

       "DeepSeek - это хорошие разработки, не ключевые инновации, - сказал он. - Это не крупный прорыв".

       В январе DeepSeek выпустила ИИ-модель R1, сопоставимую с разработками OpenAI, но потребовавшую гораздо меньше затрат на обучение.

       По словам Гелсингера, для масштабного внедрения ИИ нужны новые технологии.

       "ИИ, как бы интересен он ни был, слишком дорого стоит, - заявил он. - Чтобы по-настоящему развернуть ИИ во всех сферах человеческой жизни, нужно значительно снизить стоимость инференса (эксплуатации ИИ-моделей - ИФ)".