Пентагон сокращает расходы: расторгнуты контракты и гранты на $580.000.000
Министр обороны США Пит Хегсет подписал меморандум о прекращении финансирования ряда проектов Пентагона на сумму в $580 млн. Основное причиной стало несоответствие приоритетам нынешней Администрации Дональда Трампа.
📌 Какие проекты закрыты?
▪️ Программа разработки программного обеспечения для системы управления кадрами гражданского назначения Министерства обороны США.
Программа стартовала в 2018 году и должна была занять один год при стоимости в $36 млн. На 2025 год программа не реализована и отстала от графика почти на восемь лет, превысив бюджет на $280 млн.
▪️Экологическая повестка.
Отменён грант в размере $6 млн. на декарбонизацию выбросов с кораблей ВМС США.
▪️Культурная и гендерная повестка.
Отменён грант в размере $5,2 млн. на диверсификацию в ВМС.
▪️Искусственный интеллект и машинное обучение.
Расторгнут контракт на $9 млн на разработку «справедливых моделей ИИ и машинного обучения».
▪️ Консалтинговые услуги:
Расторгнуты контракты на $30 млн.
📌Сколько уже сэкономили?
Полный перечень закрытых проектов не приведён, но общий объем сэкономленных средств с февраля 2025 года достиг $800 млн:
«Мы обязаны обеспечить прозрачность для налогоплательщиков и убедиться, что используем деньги эффективно. Бойцы усердно работают, и мы ценим их труд. Сэкономленные средства пойдут на их нужды», - министр обороны США
📌 Дополнительные обсуждаемые меры:
🇺🇸Пентагон рассматривает возможность пересмотра необходимости отправки новых подразделений в 🇯🇵Японию. Также будет изучена возможность закрытия избыточных структур, отвечающих за подготовку командования.
✨ Перераспределение средств Пентагона на приоритетные задачи демонстрирует не только перераспределение финансовых потоков новых должностных лиц, но и частичное очищение министерства от неэффективных программ. Поэтому текущие сокращения бюджета скорее усилят армию США, а не наоборот. В этом контексте примечательна фраза министра обороны Пита Хегсета, комментирующего отмену одной из программ: «Мне нужны смертоносные модели машинного обучения, а не справедливые модели машинного обучения».
Два майора (
https://t.me/dva_majors)
