Интеллект упрекнули в нерентабельности

Ожидания быстрого экономического эффекта от вложений в инфраструктуру генеративного искусственного интеллекта (ИИ) могут быть завышены, следует из работы исследователей из НИУ ВШЭ. По их оценкам, мировой рынок ИИ-решений развивается по догоняющей модели — доходы от софта пока не компенсируют огромные вложения в необходимое «железо». Авторы исследования (достаточно, впрочем, осторожно) в этой связи отмечают наличие рисков образования ИИ-«пузыря».

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и доцент факультета социальных наук университета Екатерина Кручинская в своей работе попробовали оценить относительную эффективность вложений в генеративный ИИ. Были проанализированы доходы двух групп участников рынка: производителей (AMD, Intel, Nvidia и другие) аппаратного обеспечения для ИИ (чипы, серверы, полупроводники и инфраструктуры дата-центров) и компаний, разрабатывающих и монетизирующих ИИ-решения (Sony, OpenAI, Google DeepMind, Amazon, Apple и другие). Анализ охватил период 2016–2024 годов.

По подсчетам авторов, относительная годовая эффективность инвестирования в комплектующие для ИИ находилась на уровнях 0,9 в 2021-м, 0,88 в 2022-м, 1 в 2023-м и 0,89 в 2024 году.

Поясним: чем ближе значение к единице, тем эффективнее преобразование инвестиций в комплектующие в коммерческую выгоду от ИИ-моделей. Основная гипотеза авторов состоит в том, что софтверный рынок имеет догоняющий характер и пока не окупает затраты компаний на комплектующие для ИИ. При этом они отмечают, что «эффективная монетизация этих инвестиций критически важна для поддержания развития сферы и предотвращения спекулятивных пузырей».

В работе также отмечен нелинейный характер развития рынка генеративного ИИ. Если до 2021 года показатели увеличивались за счет становления и коммерциализации таких моделей, то в 2022-м они снизились до локального минимума. В 2023 году был интенсивный, но кратковременный всплеск рыночной активности, а в 2024-м эффективность вложений опустилась до уровня 2022 года. «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»,— отмечает Екатерина Кручинская.

Модель, используемая для анализа, ставит вопрос о том, есть ли риски образования «пузыря» на рынке ИИ.

По мнению Ярослава Кузьминова, с осторожностью можно сказать, что такая опасность существует. «ИИ действительно меняет не только экономику и бизнес-модели компаний, но и общественную жизнь… При этом его влияние осуществляется и распространяется, но не так быстро, как кажется, и не так продуктивно, как хотелось бы»,— говорит он.

Еще одно близкое по теме исследование — профессора Стэнфордской школы бизнеса Чарльза Джонса «Искусственный интеллект и наше экономическое будущее» (опубликовано в материалах американского Национального бюро экономических исследований, NBER) — предполагает, что таким технологиям общего назначения, распространение которых носит глобальный характер и повсеместно способствует росту производительности, нужно несколько десятилетий для полного раскрытия потенциала.

В этой работе автор выделяет два сценария последствий внедрения ИИ для мировой экономики. Первый предполагает быстрое ускорение экономического роста, второй — ограниченное влияние ИИ. В качестве обоснования возможности развития второго сценария Чарльз Джонс приводит тот факт, что многие предыдущие большие инновации (к примеру, электричество, интернет) тоже считаются важными технологиями общего назначения, но не сильно сказались на долгосрочных темпах роста реального ВВП на душу населения в США. Отмечается, что автоматизация продолжается уже более 200 лет, при этом экономический рост в стране остается стабильным — на уровне 2% в год. Впрочем, влияние ИИ на макроэкономику стран в любом случае будет более масштабным и глубоким, чем в случае с электричеством и интернетом, полагает автор.

Венера Петрова