Объект и период исследования
Ожидания быстрого экономического эффекта от вложений в инфраструктуру генеративного искусственного интеллекта могут быть завышены, следует из недавней научной работы. Авторы работы указывают, что мировой рынок ИИ развивается в догоняющем режиме: доходы от программного обеспечения пока не компенсируют значительные затраты на вычислительное «железо» и дата-центры.
Ключевые результаты по эффективности инвестиций
В исследовании сопоставляли доходы двух групп участников рынка: производителей аппаратного обеспечения для ИИ (включая производителей чипов и серверов, таких как AMD, Intel, Nvidia и другие) и компаний, создающих и монетизирующих ИИ-решения (в числе прочих названы Sony, OpenAI, Google DeepMind, Amazon, Apple).
Анализ охватывал период с 2016 по 2024 годы и был направлен на оценку относительной эффективности инвестиций в компоненты ИИ-инфраструктуры в сравнении с коммерческими доходами от ИИ-моделей.
Динамика рынка в 2016–2024 годах
По расчетам авторов, относительная годовая эффективность инвестирования в комплектующие для ИИ составляла примерно 0,9 в 2021 году, 0,88 в 2022 году, 1 в 2023 году и 0,89 в 2024 году.
В работе поясняется, что чем ближе показатель к единице, тем эффективнее инвестиции в аппаратную часть трансформируются в коммерческую выгоду от ИИ-моделей. Авторы выдвигают гипотезу догоняющего характера развития софтверного рынка: доходы от ПО пока не окупают затрат на «железо», а эффективная монетизация критична для продолжения роста сектора и снижения спекулятивных рисков.
Оценка рисков и сопоставление с другими исследованиями
Исследование отмечает нелинейность развития рынка генеративного ИИ. До 2021 года показатели росли за счет становления и начальной коммерциализации моделей, затем в 2022 году наблюдалось снижение до локального минимума.
В 2023 году зафиксирован интенсивный, но кратковременный всплеск рыночной активности, тогда как в 2024 году эффективность вложений вернулась к уровню 2022 года. По мнению авторов, повышенный спрос на чипы и вычислительные мощности стимулируется развитием больших языковых моделей, однако их коммерческая отдача пока ограничена и не покрывает полностью расходов на аппаратную часть и последующие инвестиции.