Индекс бигмака в мире ИТ: как цены на оборудование усиливают цифровое неравенство

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я редактор в команде техпиара МТС Web Services. Читая про историю технологий, обратил внимание на две противоположные идеи. В одних материалах технологии рассматриваются как вариант «социального лифта» и инструмента, который выравнивает возможности людей. А вот другие авторы утверждают, что технологии, наоборот, усиливают расслоение и становятся барьером, который одним преодолеть значительно сложнее, чем другим.

Я решил проверить, насколько в разных странах легко получить доступ к ИТ-технологиям, которые реально использовать в бизнесе. Когда-то первые ПК можно было собрать из деталей в радиомагазине, а программу — найти в журнале или записать из радиопередачи. Затем можно было взять бэушный ноутбук или собрать себе ПК из китайских комплектующих — и это действительно было под силу практически любым энтузиастам. А вот сохраняется ли эта тенденция — вопрос интересный.

Для этого я вспомнил индекс бигмака, когда по цене одного бургера делают вывод о реальной покупательной способности в разных странах. Взял цену сферического ML-сервера в вакууме и посмотрел, сколько нужно работать в разных странах, чтобы собрать его и попробовать создать какой-нибудь реальный продукт. Например, строить ML-модели для анализа родных лесов, будь то дубравы Полесья, джунгли Бангалора или южноамериканские пампасы. А еще забил на этот материал на полгода сравнил динамику и прикинул, как повлияло на эту картинку повышение цен на комплектующие. Все детали и мои выводы — под катом.

Что вместо бигмака?

Я попросил ChatGPT придумать мне конфигурацию сервера, которая подойдет для дообучения ML-моделей. Вот что он мне выдал:

CPU: AMD Ryzen 9 7950X

GPU: NVIDIA RTX 4090

RAM: 128 ГБ DDR5

SSD: 2 ТБ NVMe Gen4

Материнская плата: X670E-чипсет, поддержка PCIe 5.0

Блок питания: 1000W Gold

Корпус: Full Tower с хорошим охлаждением

Охлаждение: СЖО 360 мм — чтобы не вскипело под нагрузкой

На самом деле конфигурация может быть любой: мне был важен именно набор комплектующих, цену на которые можно посмотреть в разных странах и сравнить. Для России ее стоимость около 400 тысяч рублей — этой суммы достаточно для открытия ПВЗ какого-нибудь онлайн-ретейлера. Не знаю, сталкивался ли кто с проблемой выбора между созданием своего ИИ-продукта и открытием торговой точки, но в теории такой выбор возможен.

Сравнительная таблица по странам

Посмотреть вообще все страны я бы не потянул физически, так что взял по одной стране из каждого региона: Россию, Китай, США, Японию, Индию, Германию, Кению и Аргентину.

ChatGPT тут же собрал мне цены на эти комплектующие в разных странах… Проблемы начались уже на старте: все сервисы — ChatGPT, Deepseek, Perplexity — упорно считают не то, что нужно, подменяют позиции, криво переводят национальные валюты.

Пришлось чуть усложнить: чат-бот нашел мне магазины в этих странах, а дальше я посчитал уже руками. В некоторых странах дополнительно проверил стоимость комплектующих с доставкой с китайских маркетплейсов — практически везде вышла похожая сумма, но чуть поменьше. Этакая «скидка на риск», если китайцы пришлют что-то не то. Сам не раз с ней сталкивался, заказывая что-то для себя.

Затем взял среднюю зарплату с этого сайта: на нем информация почти по всем странам, поэтому его можно считать плюс-минус унифицированным источником с относительно свежими данными.

И вот что получилось за июль 2025 года:

Страна	Стоимость сборки, июль 2025	Средняя месячная зарплата, июль 2025	Сколько месяцев пахать на мечту в 2025
Германия	5122,15	5369	0,95
США	5064	4901	1,03
Япония	5231	3350	1,56
Китай	4390	1438	3,05
Россия	6734,69	1261	5,34
Аргентина	6000	800	7,50
Кения	5300	540	9,81
Индия	6538	355	18,42

Топ-3 стран, где проще получить доступ к технологиям:

1. Германия — даже меньше одной средней зарплаты.
2. США — чуть больше одной средней зарплаты
3. Япония — к моему удивлению, разрыв от первого и второго места достаточно большой.

Топ-3 стран, где доступ получить сложнее:

1. Аргентина — внезапно большой и достаточно искусственный разрыв (о чем будет ниже).

2. Кения — десять месяцев работы без перерыва.

3. Индия — почти полтора десятка зарплат.

Мои выводы по результатам и ходу работы

И вот к чему я пришел:

• Россия занимает место ровно посередине: в целом собрать деньги на нужное оборудование можно, но на это нужно полгода-год, за которые задача может стать неактуальной.

• В лидерах закономерно Германия и США — вот там действительно каждая домохозяйка вполне может загореться идеей своего ML-продукта и попробовать его реализовать. А с их процентами на кредиты это можно сделать практически сразу, как только родилась идея.

• Внезапно достаточно большой отрыв от лидеров у Китая — почти три средних месячных зарплаты. Тут может быть много факторов: средняя зарплата может быть меньше из-за большого процента населения, который занят ручным трудом. Плюс в самом Китае собственные аналоги иностранных брендов будут гораздо дешевле и доступнее.

• Двум странам снизу таблицы практически недоступны современные технологии. Копить на оборудование тоже не выйдет. Придется либо собирать гораздо более простые конфигурации, либо садится на иглу пользоваться иностранными облачными сервисами.

• У топ-3 с самым тяжелым доступом к технологиям разрыв возникает не столько из-за логистики и низкой зарплаты, сколько из-за таможенных пошлин, которые становятся сильным барьером. Получается, барьер скорее внутренний. Зачем он нужен — вопрос философский.

• Удивила Япония. Почему тут такой большой разрыв, не очень понятно. То ли курс иены, то ли ввозные пошлины. Пишите свои версии в комментариях.

А теперь перенесемся в февраль 2026 года

Данные о месячной зарплате не сильно поменялись, а вот цены изменились и довольно интересно:

	Февраль 2026	Средняя месячная зарплата, февраль 2026	Сколько месяцев пахать на мечту в 2026	Динамика за полгода (в %)
Германия	6274,75	5640	1,11	0,14
США	7473	5064	1,48	0,30
Япония	6684	3650	1,83	0,15
Китай	4534,6	1438	3,15	0,03
Россия	7147,2	1159	6,17	0,13
Аргентина	6200	900	6,89	–0,09
Кения	5474,57	540	10,14	0,03
Индия	8397	315	26,66	0,31

Да, все остались плюс-минус на своих местах. И во всех странах разрыв увеличился (кроме Аргентины, но скорее всего из-за неточности в средней зарплате): собрать свой ML-сервер за полгода стало сложнее, что на Камчатке, что в Мюнхене, что в Найроби. Ну хоть что-то до сих пор объединяет народы.
Если смотреть по позициям отдельно, то практически все немного подешевели, и это логично, так как модели устаревают и заменяются более актуальными. Резкое изменение общей цены сборки вызвано скачком цен на DDR5. И здесь четко видно разделение на два блока. Китай и те, кто с ним торгует — рост всего на 3–5%, и США, Германия и Япония, где цены выросли на 15–30%. Разница связана с тем, что рост цены на DDR5 в Китае не такой большой либо компенсируется падением цен.

Что все это значит?

Увы, судя по всему, барьер для входа в работу с высокими технологиями вне «золотого миллиарда» есть. И в некоторых странах он достаточно большой. Причем разрыв вызван не столько внешними причинами, сколько внутренними — высокими пошлинами.

Россия находится где-то посередине. С одной стороны, запустить технологичный бизнес на своем оборудовании возможно, но задача эта со звездочкой. У нас причины скорее внешние: в стоимость закладывается анонимная перевозка на верблюжьих караванах по казахским степям.

Но…

Открытие технологического продукта — задача сложная со множеством барьеров. И доступность оборудования — только одна из них. Нужны соответствующие компетенции или возможность их быстро получить. Там, где не хватает мощностей, можно найти и применить эффективное программное решение. Для этого нужно пространство для обмена знаниями и возможность учиться лучшим практикам.

Прогресс — штука сложная. И перекосы в нем в стороны отдельных государств никогда ни к чему не приводили, даже для этих стран. Равный доступ к оборудованию и технологиям может сгладить перекосы в развитии отдельных регионов. Продукты из них (и реальные, и программные) — это не конкуренция и не враги аналогам из «эльфийского средиземья», а достойная замена разным маргинальным и криминальным сферам и отраслям экономики. И это вполне реально при сочетании доступного образования, оборудования и многих других факторов, которые в определенных границах могут компенсировать друг друга. Собственно, так и получается ситуация win-win, с которой уже можно штурмовать Луну, Марс или что-то подальше.

Источник