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:
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.
В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК
Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.
Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»
Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.
МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения
Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.
Технодень МИЭМ ВШЭ: праздник технологий и старт новых партнерств
В атриуме на Покровке прошел масштабный фестиваль технологических решений инженерных проектных команд Московского института электроники и математики ВШЭ, где были представлены лучшие студенческие разработки и совместные мастерские МИЭМ и партнеров. Кроме того, в рамках события прошел круглый стол, посвященный вопросам инженерного образования, и были подписаны новые соглашения о сотрудничестве с компаниями – технологическими лидерами в своих отраслях деятельности.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.


