Распределение экономического потенциала между странами на рынке искусственного интеллекта

Технологии с каждым годом оказывают все большее влияние не только на жизнь каждого человека и гражданина, но и на новые вехи противостояния между странами за сферы влияния, доли рынка и выход на ведущие позиции, от которых в том числе зависит технологический суверенитет государства. Искусственный интеллект окажет ключевое влияние на данной противостояние, что отмечают многие мировые эксперты, а также подтверждается действиями глав государств, так совсем недавно Дональд Трамп выделил 500 млрд долларов на развитие искусственного интеллекта в США[1].

В этом контексте безусловно важно понимать и оценивать тот факт, что инвестиции играют важную роль, но не всегда ключевую. Мы убеждены, что совокупность таких факторов как: квалификация кадров, уровень поддержки и государственного стимулирования, инвестиции, умение эффективно распределять ресурсы, что продемонстрировала DeepSeek – китайская LLM, которая по- настоящему взбудоражила не только местный рынок, но и мировое сообщество экспертов в сфере ИИ, обрушив акции многих компаний и подтвердив тезис, что у стартапов в сфере искусственного интеллекта до сих есть большая перспектива и возможность оказывать ключевое влияние на развитие отрасли [2]. DeepSeek показала феноменальные результаты по производительности, на уровне O1 от OpenAI, при этом затратив всего 5,6 млн. долларов, что является каплей в море по сравнению с затратами OpenAI и других корпораций в сфере ИИ, что подтверждают данные Statista. При этом DeepSeek публикует модель в open-source режиме и стоимость тарифов на использование 1 млн. токенов составляет 0,14$, o1 от Open AI стоит 7,5$.

Данный прорыв вносит значительные изменения, которые мы будем учитывать при оценке расстановки сил на глобальных рынках, которые будут нас ожидать в ближайшие годы, а также определим место России в мировой системе.

The Extreme Cost of Training Al Models

Estimated cost of training selected Al models

(in million U.S. dollars), by different calculation models

Rounded numbers. Excludes staff salaries that can make up 29-49% of final cost (including equity) Source: Epoch Al

statista 5

Рис. 1. Затраты на обучение моделей в млн. долларов [3].

Далее считаем важным более подробно оценить потенциал от использования ИИ для усиления конкурентоспособности экономики страны. PWC отмечает, что потенциальный вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году составит около 15,7 трлн. долларов, а прирост

ВВП отдельно взятой страны от интеграции ИИ составит до 26% [4]. Также сделать вывод о развитии искусственного интеллекта и его вкладе в экономику можно сделать по количеству инвестиций от частных инвесторов в стартапы, на основе исследования от Stanford.

Рис. 2. Частные инвестиции в ИИ с 2013 по 2023 гг. [5]

С 2013 года произошел глобальный рост данного показателя, зачастую инвесторы отмечают перспективность технологий, их значительное влияние на disrupt многих процессов в организациях, а также значительное использовать созданные другими компаниями и странами узкоспециализированные модели для конкретных отраслей, а не AGI, к которому сейчас стремится абсолютное большинство компаний и стран. При этом данный фе- влияние на госудасртвенное управление и номен стоит отметить, как одну из угроз зави- экономику страны в целом.

Уже сейчас государствам необходимо отходить от традиционной модели принятия решений, основанной на ощущениях, предположениях и с минимумом данных. Data-driven подход, постепенная интеграция экономики страны в область, где ИИ – ключевой драйвер инноваций и прогресса, от которого зависит дальнейшее развитие экономики страны и именно умение создавать, использовать и адаптировать для собственной жизни различные ИИ инструменты – фундамент успешного и конкурентоспособного будущего страны. При этом существует фундаментальное понимание, что разрыв между большинством стран в области ИИ сильно усилился и сейчас далеко не все страны могут быть лидерами на рынке внедрения технологий и разработке моделей и ИИ-агентов. Уже сейчас отставание от конкурентов слишком большое, поэтому создавать собственные технологии с 0 экономически нецелесообразно, поэтому существует убежденность, что большинство европейских стран, отстающих уже сейчас в области ИИ, таких как Испания, Италия, Германия, Дания и др. будут вынуждены перейти и симости отстающих стран от развитых, с постоянным увеличением разрыва между ними, который не в пользу отстающих.

Мы с вами будем наблюдать удивительный переход от мировой экономической ситуации 20-х годов, где политика определяет развитие экономики и многие компании под давление власти отказываются от выгодных и прибыльных экономических отношений с определенными странами. В 2030-е и 2040-е годы нас ждет обратный переход, основой которого будут решения на основе данных (прозрачность принятия решений), взаимодействие между государствами на основе взаимовыгодных экономических отношений, при этом к политике все больше будет приходить экономистов, специалистов по работе с искусственным интеллектом. Безусловно усилится роль корпораций, а маленькие компании и стартапы будут довольствоваться лишь продажей своих наработок крупному бизнесу. При этом важно не забывать про этику, прозрачность функционирования механизмов ИИ, свободу человека и возможности для самореализации каждого индивида [6].