В статье вводится понятие «архисложность» — фундаментальное онтологическое свойство реальности, согласно которому реальность состоит из иерархически разнородных, несводимых друг к другу уровней. Переход между уровнями (например, от физики к сознанию или через горизонт чёрной дыры) представляет собой не количественное усложнение, а радикальную трансформацию оснований бытия, сопровождающуюся категориальной несоизмеримостью. Особое внимание уделяется структурным пределам — космологическому горизонту, сингулярностям чёрных дыр, сингулярности Большого Взрыва и феномену сознания (qualia), — которые имеют онтологический, а не только эпистемический статус. Автор показывает, что архисложность лучше объясняет наблюдаемые структурные разрывы реальности, чем редукционистское допущение о временном характере всех пределов. Работа опирается на концептуальный анализ, принцип наилучшего объяснения и критику редукционизма, не вводя новых эмпирических данных, а предлагая иную интерпретацию уже известных. The paper introduces the concept of "archi-complexity" — a fundamental ontological property of reality, according to which reality consists of hierarchically heterogeneous and mutually irreducible levels. The transition between levels (e.g., from physics to consciousness or across a black hole horizon) is not a quantitative increase in complexity but a radical transformation of the grounds of being, accompanied by categorical incommensurability. Special attention is given to structural limits — the cosmological horizon, black hole singularities, the Big Bang singularity, and the phenomenon of consciousness (qualia) — which possess an ontological rather than merely epistemic status. The author argues that archi-complexity accommodates observed structural discontinuities better than the reductionist assumption that all limits are merely temporary. The work relies on conceptual analysis, inference to the best explanation, and a critique of reductionism, offering a different interpretation of already established knowledge without introducing new empirical data.