Исследователи НИУ ВШЭ оценили, насколько эффективно мировой рынок генеративного искусственного интеллекта превращает крупные инвестиции в реальные доходы. Анализ показал, что развитие GenAI происходит быстрее, чем окупаются вложения. Работа опубликована в Foresight and STI Governance.
Генеративный ИИ стал одним из главных направлений технологических инвестиций: компании активно закупают чипы, серверы и инфраструктуру для работы больших языковых моделей. Однако реальная экономическая отдача от ИИ-решений растёт медленнее ожиданий. Ярослав Кузьминов и Екатерина Кручинская решили оценить баланс между затратами на аппаратную часть и доходами компаний, разрабатывающих ИИ-технологии.
Авторы использовали DEA-модель, где «входом» выступали доходы производителей аппаратного обеспечения, включая AMD, Intel и NVIDIA, а «выходом» — выручка компаний, монетизирующих ИИ-сервисы, таких как Google DeepMind, Amazon, Apple, OpenAI и др. Анализ проводился по годам за период 2016–2024 годов и учитывал абсолютные показатели и данные, скорректированные на мировой ВВП.
Исследование показало, что рынок развивался эффективно до 2021 года, но затем, несмотря на резкий рост инвестиций, эффективность стала снижаться. Небольшой подъём в 2023 году быстро сменился возвратом к уровню 2022 года. Полученные результаты указывают, что доходы от ИИ-продуктов пока не компенсируют затраты на аппаратную инфраструктуру.
По словам исследователей, нынешняя модель усиливает позиции производителей оборудования, тогда как рынок прикладных ИИ-решений сталкивается с высокими расходами, дефицитом кадров и ограничениями самих моделей. Низкая окупаемость также формирует риски «пузыря» вокруг генеративного ИИ. Эксперты считают, что без роста эффективности практических внедрений и более взвешенного инвестпланирования дальнейший прогресс будет затруднён.
Авторы подчёркивают, что подобные исследования важны для бизнеса, инвесторов и формирования научно-технологической политики в области ИИ.
Рекомендуем также: