Исследование ВШЭ выявило дисбаланс на рынке генеративного ИИ
Исследователи НИУ ВШЭ проанализировали, насколько эффективно мировой рынок генеративного искусственного интеллекта превращает инвестиции в реальные доходы, и пришли к выводу: сегодня ИИ развивается быстрее, чем окупается. Результаты опубликованы в журнале Foresight and STI Governance.
В последние годы генеративный искусственный интеллект (GenAI) стал одним из главных направлений технологических инвестиций. Компании вкладывают миллиарды долларов в чипы, серверы и инфраструктуру дата-центров, рассчитывая на быстрый экономический эффект от больших языковых моделей.
Однако ожидания рынка могут быть завышены. Научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и доцент факультета социальных наук, старший преподаватель кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатерина Кручинская решили оценить, насколько сбалансирован рынок генеративного ИИ и существует ли разрыв между инвестициями в инфраструктуру и доходами от технологий искусственного интеллекта.
Авторы применили метод DEA — модель, которая используется для анализа эффективности сложных экономических систем на базе множества входных и выходных параметров. В данном случае «входом» выступали доходы производителей аппаратного обеспечения для ИИ (чипов, серверов, полупроводников и инфраструктуры дата-центров). Среди них такие компании, как AMD, Intel, NVIDIA и др. «Выходом» — выручка компаний, разрабатывающих и монетизирующих ИИ-решения; среди них Sony, OpenAI, Google DeepMind, Amazon, Apple и др. Эта модель — в буквальном смысле имитация рынка ИИ на «входе» и на «выходе» с допущением, что основную повестку задают эти игроки.
Анализ охватывал период с 2016 по 2024 год. Важно отметить, что годы и были, по сути, единицами анализа, хотя обычно это компании — такова традиция метода. Это было сделано сознательно: авторы хотели проверить эффективность ИИ в каждый конкретный год в целом, а не в отдельной компании. Для проверки устойчивости результатов расчеты проводились как в абсолютных показателях, так и с корректировкой на мировой ВВП. Такой подход позволил оценить относительную эффективность рынка генеративного ИИ в разные годы.
Анализ показал, что развитие рынка GenAI носит нелинейный характер. По мере появления и первичной коммерциализации генеративных моделей с 2016 по 2021 год эффективность росла. Однако начиная с 2021 года тренд меняется: показатели эффективности снижаются, несмотря на резкий рост инвестиций. После краткосрочного всплеска в 2023 году эффективность вновь снизилась до уровня 2022 года.
Екатерина Кручинская
«Чисто методологически результаты говорят о том, что рынок ИИ-решений развивается по догоняющей модели: доходы от программных продуктов пока не компенсируют масштабные вложения в аппаратную инфраструктуру. Повышенный спрос на чипы и вычислительные мощности стимулируется развитием больших языковых моделей, но их коммерческая отдача остается ограниченной и не перекрывает стоимости хард-технологий и дальнейших инвестиций в них», — считает Екатерина Кручинская.
По мнению исследователей, текущая модель развития усиливает позиции производителей аппаратного обеспечения, но без отдачи в экономику, потому что вычислительные мощности существуют как самоцель. Рынок таких ИИ-решений и приложений, которые могут влиять на общественные процессы (например, повышать производительность на рынке труда), не только сталкивается с ограничениями — высокой стоимостью железа и прогонов, дефицитом квалифицированных кадров и технологическими пределами моделей, — но и не является рынком зарабатывающим, особенно в сравнении с затратами на него.
Ярослав Кузьминов
«ИИ действительно меняет не только экономику и бизнес-модели компаний, но и общественную жизнь. Каждый из нас замечает это ежедневно. При этом его влияние осуществляется и распространяется, но не так быстро, как кажется, и не так продуктивно, как хотелось бы. Многие говорят о пузыре на рынке ИИ — процессе, в общем-то, для мировой экономики не новом. Стоит осторожно сказать, что риски пузыря есть. Наша модель открывает инструментальную дискуссию в этом направлении. Важно иметь не только инструмент, но и прикладной план, а он простой. Без роста эффективности прикладных решений, их внедрения и более взвешенного инвестиционного планирования дальше мы не сдвинемся в позитивном направлении», — отмечает Ярослав Кузьминов.
Авторы подчеркивают, что подобные исследования важны не только для научного мира, но для бизнеса, инвесторов и формирования взвешенной научно-технологической политики в сфере искусственного интеллекта.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов
Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» договорились развивать студенческое предпринимательство
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» подписали соглашение о сотрудничестве. Взаимодействие будет направлено на развитие студенческого предпринимательства и поддержку студентов, которые уже запустили собственные проекты или только планируют сделать это.