Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Техносуверен

Экономика ИИ сталкивается с проблемами возврата вложений

Ожидания быстрых экономических результатов от инвестиций в генеративный искусственный интеллект могут оказаться завышенными, согласно исследованию ученых из НИУ ВШЭ. Работа, выполненная под руководством Ярослава Кузьминова и Екатерины Кручинской, выявила, что мировой рынок ИИ-решений развивается по догоняющей модели, где доходы от программного обеспечения пока не компенсируют значительные вложения в необходимое аппаратное обеспечение. Авторы исследования проанализировали доходы двух групп участников рынка: производителей аппаратного обеспечения, таких как AMD, Intel и Nvidia, а также компаний, разрабатывающих и монетизирующих ИИ-решения, среди которых Sony, OpenAI и Google DeepMind. Анализ охватывает период с 2016 по 2024 год и показывает, что относительная годовая эффективность инвестирования в комплектующие для ИИ варьировалась от 0,88 в 2022 году до 1 в 2023 году, прежде чем снова снизиться до 0,89 в 2024 году. Этот показатель близок к единице означает более эффективное преобразован
   alice.yandex.ru
alice.yandex.ru

Ожидания быстрых экономических результатов от инвестиций в генеративный искусственный интеллект могут оказаться завышенными, согласно исследованию ученых из НИУ ВШЭ. Работа, выполненная под руководством Ярослава Кузьминова и Екатерины Кручинской, выявила, что мировой рынок ИИ-решений развивается по догоняющей модели, где доходы от программного обеспечения пока не компенсируют значительные вложения в необходимое аппаратное обеспечение.

Авторы исследования проанализировали доходы двух групп участников рынка: производителей аппаратного обеспечения, таких как AMD, Intel и Nvidia, а также компаний, разрабатывающих и монетизирующих ИИ-решения, среди которых Sony, OpenAI и Google DeepMind. Анализ охватывает период с 2016 по 2024 год и показывает, что относительная годовая эффективность инвестирования в комплектующие для ИИ варьировалась от 0,88 в 2022 году до 1 в 2023 году, прежде чем снова снизиться до 0,89 в 2024 году. Этот показатель близок к единице означает более эффективное преобразование инвестиций в коммерческую выгоду.

Основная гипотеза авторов заключается в том, что софтверный рынок имеет догоняющий характер, и в настоящее время не способен окупить затраты компаний на комплектующие для ИИ. Кручинская подчеркивает важность «эффективной монетизации этих инвестиций для поддержания развития сферы и предотвращения спекулятивных пузырей». Упомянутый риск формирования ИИ-«пузыря» также стал предметом обсуждения.

Работа также акцентирует внимание на нелинейном характере развития рынка генеративного ИИ. До 2021 года показатели роста обусловлены становлением и коммерциализацией моделей, однако в 2022 году наблюдалось снижение до локального минимума. В 2023 году произошел кратковременный всплеск рыночной активности, а в 2024 году эффективность вложений снова опустилась до уровня 2022 года.

Кручинская отмечает, что «повышенный спрос на чипы и вычислительные мощности стимулируется развитием больших языковых моделей», однако коммерческая отдача от них остается ограниченной, что не покрывает затраты на хард-технологии. Ярослав Кузьминов также предупреждает о возможности формирования пузыря на рынке ИИ, указывая на то, что «ИИ действительно меняет не только экономику и бизнес-модели компаний, но и общественную жизнь… его влияние осуществляется и распространяется, но не так быстро, как кажется, и не так продуктивно, как хотелось бы».