В рамках фундаментального исследования, проведенного специалистами Высшей школы экономики (НИУ ВШЭ), была проведена комплексная оценка экономической эффективности значительных инвестиций в генеративный искусственный интеллект (ИИ). Целью данного исследования являлось определение целесообразности вложения миллиардных средств в эту перспективную сферу и анализ способности таких инвестиций генерировать ожидаемую прибыль. Результаты работы были опубликованы в авторитетном научном журнале Foresight and STI Governance, что подчеркивает высокий уровень академической значимости проведенного анализа.
Компании, активно участвующие в процессе цифровизации, демонстрируют тенденцию к приобретению высокотехнологичного оборудования для ИИ, включая процессоры, серверы и инфраструктуру для центров обработки данных. Эти инвестиции обусловлены ожиданием быстрой окупаемости вложений в разработку и внедрение передовых больших языковых моделей, которые обладают значительным потенциалом для трансформации различных отраслей экономики.
Научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов в соавторстве с доцентом Екатериной Кручинской разработали математическую модель для анализа данных и оценки экономической эффективности инвестиций в ИИ. В рамках данной модели был проведен сравнительный анализ доходов производителей аппаратных решений с прибылью компаний, занимающихся разработкой коммерческих продуктов на основе ИИ. Это позволило выявить ключевые факторы, влияющие на экономическую целесообразность инвестиций в данную сферу.
Анализ данных за период с 2016 по 2024 годы продемонстрировал противоречивые тенденции в динамике экономической эффективности инвестиций в генеративный ИИ. С 2016 года, когда на рынок вышли первые генеративные модели, до 2021 года наблюдался устойчивый рост эффективности инвестиций. Однако, начиная с 2021 года, данный тренд был прерван, что свидетельствует о необходимости пересмотра текущих подходов к инвестициям в ИИ.
Екатерина Кручинская отметила, что бурное развитие технологий больших языковых моделей привело к значительному увеличению спроса на вычислительные ресурсы и специализированные чипы. Тем не менее, текущая прибыль от их использования не покрывает затрат на приобретение дорогостоящего оборудования, что ставит под сомнение экономическую целесообразность инвестиций в эту сферу на текущем этапе.
Авторы исследования пришли к выводу, что существующая модель развития ИИ способствует укреплению позиций производителей аппаратных средств, однако не обеспечивает ожидаемую экономическую отдачу. Чрезмерное наращивание производственных мощностей в данной сфере может привести к образованию "пузыря" на рынке ИИ, что в конечном итоге может спровоцировать экономический кризис.
Ярослав Кузьминов предложил ряд мер по повышению практической ценности ИИ-решений, их более широкому внедрению и сбалансированному распределению инвестиционных ресурсов. По его мнению, устойчивый прогресс в данной отрасли возможен только при условии реализации этих рекомендаций, что позволит обеспечить долгосрочную экономическую эффективность инвестиций в генеративный ИИ.