Анализ эффективности инвестиций в инфраструктуру генеративного искусственного интеллекта по данным ВШЭ

Ожидания относительно быстрого экономического эффекта от инвестиций в инфраструктуру генеративного искусственного интеллекта (ИИ) могут оказаться преувеличенными, как показало исследование ученых из НИУ ВШЭ. Согласно их оценкам, глобальный рынок решений на базе ИИ развивается по модели догоняющего характера, где доходы от программного обеспечения пока не покрывают значительные затраты на аппаратную часть.

В исследовании, проведенном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и доцентом факультета социальных наук Екатериной Кручинской, была проанализирована относительная эффективность вложений в генеративный ИИ. Рассматривались доходы двух ключевых групп участников рынка: производителей аппаратного обеспечения для ИИ, включая чипы, серверы, полупроводники и инфраструктуру дата-центров (таких как AMD, Intel, Nvidia), а также компаний, занимающихся разработкой и монетизацией ИИ-решений (включая Sony, OpenAI, Google DeepMind, Amazon, Apple). Период анализа охватывал 2016–2024 годы.

По расчетам авторов, относительная годовая эффективность инвестиций в комплектующие для ИИ составляла 0,9 в 2021 году, 0,88 в 2022 году, 1 в 2023 году и 0,89 в 2024 году. Значение, близкое к единице, указывает на степень преобразования вложений в аппаратную часть в коммерческую выгоду от ИИ-моделей. Авторы предполагают, что рынок программного обеспечения пока находится в догоняющем режиме и не обеспечивает полного возврата затрат на оборудование. При этом подчеркивается важность эффективной монетизации для устойчивого развития отрасли и минимизации рисков спекулятивных пузырей.

Исследование также выявило нелинейный характер эволюции рынка генеративного ИИ. До 2021 года показатели росли благодаря формированию и коммерциализации моделей, в 2022 году они достигли локального минимума. В 2023 году наблюдался кратковременный подъем активности, а в 2024 году эффективность вернулась к уровню 2022 года. Увеличенный спрос на чипы и вычислительные ресурсы обусловлен развитием больших языковых моделей, однако их коммерческая отдача остается ограниченной и не компенсирует расходы на технологии и дальнейшие инвестиции.

Модель анализа поднимает вопрос о потенциальных рисках формирования пузыря на рынке ИИ. С осторожностью можно отметить наличие такой опасности. Влияние ИИ затрагивает не только экономику и бизнес-модели, но и общественную жизнь, распространяясь постепенно, без ожидаемой скорости и продуктивности.

В близкой по тематике работе профессора Стэнфордской школы бизнеса Чарльза Джонса рассматриваются сценарии последствий внедрения ИИ для глобальной экономики. Один сценарий предполагает ускорение роста, другой — его ограниченное воздействие. Во втором случае автор ссылается на исторические примеры крупных инноваций, таких как электричество и интернет, которые не привели к значительному изменению долгосрочных темпов роста реального ВВП на душу населения в США. Автоматизация развивается более 200 лет, сохраняя стабильный экономический рост на уровне 2% в год. Тем не менее, влияние ИИ на макроэкономику ожидается более существенным по сравнению с предыдущими технологиями.