Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) трансформирует корпоративные стратегии и повышает операционную эффективность бизнеса. Исследование посвящено анализу относительной результативности сегмента генеративного ИИ через сопоставление объемов продаж чипов, серверов и инфраструктуры центров обработки данных (аппаратного обеспечения, харда) с размерами сектора ИИ-решений (программного обеспечения, софта). Выдвигается гипотеза о догоняющем характере развития последнего: несмотря на активный рост, паритет между продажами комплектующих и выручкой от ИИ-продуктов пока не достигнут. Капитальные затраты технологических гигантов на создание инфраструктуры значительно возросли, из-за чего достижение баланса может потребовать десятилетий. Для оценки применяется метод оболочечного анализа (Data Envelopment Analysis, DEA), рассматривающий продажи харда как «входы» и выручку от софта как «выходы». DEA-анализ динамики генеративного ИИ в 2016–2024 гг. показывает ее нелинейный характер. Начиная с 2021 г. наблюдается перелом тенденции и снижение показателей эффективности, что подтверждает гипотезу о догоняющей модели развития программных решений. Колебания начинаются спустя три года после развертывания первых крупных языковых моделей, демонстрируя недостаточную отдачу в виде сопоставимого роста софтверного сектора. Оригинальность работы состоит в применении DEAанализа для комплексной сравнительной оценки рассматриваемых сегментов, что позволяет выявить дисбаланс между ними и определить потенциал для более эффективного освоения генеративных моделей
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
The development of Artificial Intelligence (AI) is transforming corporate strategies and enhancing business operational efficiency. This study analyzes the relative efficiency of the Generative AI (GenAI) market, considering the market size of chips, servers, and data center infrastructure (hardware), and comparing them with the market size of AI solutions (software). The study hypothesizes that the AI market is catching up despite its rapid development compared to the component market: the parity between component sales and revenue from AI products has not yet been achieved. The capital expenditures of technology giants on the creation of AI infrastructure have significantly increased and it may require decades to achieve a balance
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Кузьминов Я., Кручинская Е. (2024) Потенциал генеративного искусственного интеллекта для решения профессиональных задач. Форсайт, 18(4), 67-76. DOI: 10.17323/2500-2597.2024.4.67.76 EDN: CZHXZV
2. Acemoglu D. (2025) The simple macroeconomics of AI. Econоmic Policy, 40(121), 13-58. DOI: 10.1093/epolic/eiae042 EDN: GSVCTG
3. Aleskerov F., Petrushchenko V. (2016) DEA by sequential exclusion of alternatives in heterogeneous samples. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(1), 5-22. DOI: 10.1142/S021962201550042X EDN: WQMPVD
4. Bang Y., Cahyawijaya S., Lee N., Dai W., Su D., Wilie B., Lovenia H., Ji Z., Yu T., Chung W., Do Q.V., Xu Y., Fung P. (2023) A multitask, multilingual, multimodal evaluation of chatgpt on reasoning, hallucination, and interactivity (arXiv preprint 2302.04023). DOI: 10.18653/v1/2023.ijcnlp-main.45
5. Bender E.M., Gebru T., McMillan-Major A. Shmitchell S. (2021) “On the dangers of stochastic parrots: can language models be too big? In: FAccT 2021 - Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, New York: Association for Computing Machinery, pp. 610-623. DOI: 10.1145/3442188.3445922
6. Biderman S., Schoelkopf H., Sutawika L., Gao L., Tow J., Abbasi B., Aji A.F., Ammanamanchi P.S., Black S., Clive J., DiPofi A., Etxaniz J., Fattori B., Forde J.Z., Foster Ch., Jaiswal M., Lee W.Y., Li H., Lovering Ch., Muennighoff N., Pavlick E., Phang J., Skowron A., Tan S., Tang X., Wang K.A., Winata G.I., Yvon F., Zou A. (2024) Lessons from the trenches on reproducible evaluation of language models (arXiv Preprint 2405.14782). DOI: 10.48550/arXiv.2405.14782
7. Cai Z., Wang Y., Sun Q., Wang R., Gu C., Yin W., Lin Z., Yang Z., Wei C., Shi X., Deng K., Han X., Chen Z., Li J., Fan X., Deng H., Lu L., Li B., Liu Z., Wang Q., Lin D., Yang L. (2025) Has GPT-5 Achieved Spatial Intelligence? An Empirical Study (arXiv Preprint 2508.13142v1). DOI: 10.48550/arXiv.2508.13142
8. Challapally A., Pease C., Raskar R., Chari P. (2025) The GenAI Divide: State of AI Iin Business 2025, Cambridge, MA: MIT. Chang Y., Wang X., Wang J., Wu Y., Yang L., Zhu K., Chen Н., Yi X., Wang C., Wang Y., Ye W., Zhang Y., Chang Y., Yu P.S., Yang Q., Xie X. (2024) A survey on evaluation of large language models. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 15(3), 1-45. DOI: 10.48550/arXiv.2307.03109
9. CompTIA (2024) State of the Tech Workforce, Downers Grove, IL: The Computing Technology Industry Association (CompTIA).
10. Deng Y., Xia C. S., Peng H., Yang C., Zhang L. (2023) Large language models are zero-shot Fuzzers: fuzzing deep-learning libraries via large language models. In: ISSTA 2023 - Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis, New York: Association for Computing Machinery, pp. 423-435. DOI: 10.1145/3597926.3598067
11. Fu Y., Weng Z. (2024) Navigating the ethical terrain of AI in education: A systematic review on framing responsible human-centered AI practices. Computers and Education Artificial Intelligence, 7(1), 100306. DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100306 EDN: XMSTLI
12. Georgiou G.P. (2025) Capabilities of GPT-5 across critical domains: Is it the next breakthrough? (arXiv preprint 2508.19259). DOI: 10.48550/arXiv.2508.1925
13. Gładysz B., Despotis D., Kuchta D. (2024) Application of data envelopment analysis to IT project evaluation, with special emphasis on the choice of inputs and outputs in the context of the organization in question. Journal of Information and Telecommunication, 8(3), 301-314. DOI: 10.1080/24751839.2023.2286764
14. Gur I., Furuta H., Huang A. V., Safdari M., Matsuo Y., Eck D., Faust A. (2024) A real-world WebAgent with planning, long context understanding, and program synthesis (arXiv preprint 2307.12856). DOI: 10.48550/arXiv.2307.12856
15. Hajikhani A., Cole C. (2024) A critical review of large language models: Sensitivity, bias, and the path toward specialized AI. Quantitative Science Studies, 5(3), 736-756. DOI: 10.1162/qss_a_00310
16. Hu X., Xu Z., Ling Z., Jin Z., Du S. (2024) Emerging Synergies Between Large Language Models and Machine Learning in Ecommerce Recommendations (arXiv preprint 2403.02760). DOI: 10.48550/arXiv.2403.02760
17. Huang Y., Tang K., Chen M.A. (2024) Comprehensive Survey on Evaluating Large Language Model Applications in the Medical Industry (arXiv preprint 2404.15777). DOI: 10.48550/arXiv.2404.15777
18. Kouzminov Y., Kruchinskaia E. (2024) The Evaluation of GenAI Capabilities to Implement Professional Tasks. Foresight and STI Governance, 18(4), 67-76. DOI: 10.17323/2500-2597.2024.4.67.76 EDN: CZHXZV
19. Laskar M.T.R., Fu X.-Y., Chen C., Bhushan T.N.S. (2023) Building real-world meeting summarization systems using large language models: A practical perspective. In: Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track, Singapore: Association for Computational Linguistics, pр. 343-352. DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-industry.33
20. Lee J., Stevens N., Han S.C., Song M. (2024) A survey of large language models in finance (finllms) (arXiv preprint 2402.02315). DOI: 10.1007/s00521-024-10495-6
21. Li Y., Wang S., Ding H., Chen H. (2023) Large language models in finance: A survey. In: Proceedings of the 4th ACM International Conference on AI in Finance, New York: Association for Computing Machinery, рр. 374-382. DOI: 10.1145/3604237.3626869
22. Liu J., Gong Y., Zhu J., Titah R. (2021) Information technology and performance: Integrating data envelopment analysis and configurational approach. Journal of the Operational Research Society, 73(6), 1278-1293. DOI: 10.1080/01605682.2021.1907238 EDN: AYKITF
23. Mayer H., Yee L., Chui M., Roberts R. (2025a) Superagency in the Workplace. Empowering People to Unlock AI’s Full Potential, New York: McKinsey & Company. Noffsinger J., Patel M., Sachdeva P. (2025c) The Cost of Compute: A $7 Trillion Race to Scale Data Centers, New York: McKinsey & Company.
24. Raza M., Jahangir Z., Riaz M.B., Saeed M.J., Sattar M.A. (2025) Industrial applications of largelanguage models., 15, 13755. DOI: 10.1038/s41598-025-98483-1
25. Ren Q., Jiang Z., Cao J., Li C., Liu Y., Huo S., He T., Chen Y. (2024) A survey on fairness of large language models in e-commerce: progress, application, and challenge (arXiv preprint 2405.13025). DOI: 10.48550/arXiv.2405.13025
26. Saleh Y., Abu Talib M., Nasir Q., Dakalbab F. (2025) Evaluating large language models: a systematic review of efficiency, applications, and future directions. Frontiers in Computer Science, 7, 1523699. DOI: 10.3389/fcomp.2025.1523699 EDN: XLGCCE
27. Shi J., Mei J., Zhu L., Wang Y. (2024) Estimating the Innovation Efficiency of the Artificial Intelligence Industry in China Based on the Three-Stage DEA Model. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 9217-9228. DOI: 10.1109/TEM.2023.3323292
28. Stanford University (2025) Artificial Intelligence Index Report 2025, Stanford, CA: The Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
29. Trott S., Jones C., Chang T., Michaelov J., Bergen B. (2023) Do large language models know what humans know? Cognitive Science, 47, 13309. DOI: 10.1111/COGS.13309 EDN: EMGVSQ
30. Wang S., Xu Т., Li Н., Zhang С., Liang J., Tang J., Yu P.S., Wen Q. (2024) Large language models for education: A survey and outlook (arXiv preprint 2403.18105). DOI: 10.48550/arxiv.2403.18105
31. Wen H., Li Y., Liu G., Zhao S., Yu Т., Li T. J.-J., Jiang S., Liu Y., Zhang Y., Liu Y. (2024) AutoDroid: LLM-powered Task Automation in Android. Paper presented at the ACM MobiCom’24 International Conference on Mobile Computing and Networking, September 30 - October 4, 2024. 10.1145/3636534.3649379 WEF (2025) The Future of Jobs Report 2025, Geneva: World Economic Forum. DOI: 10.1145/3636534.3649379WEF(2025)TheFutureofJobsReport2025
32. Xu H., Gan W., Qi Z., Wu J., Yu P.S. (2024) Large Language Models for Education: A Survey (arXiv preprint 2405.13001). DOI: 10.48550/arXiv.2405.13001
33. Yee L., Chui M., Roberts R., Smit S. (2025) Technology Trends Outlook 2025, New York: McKinsey & Company.
34. Zhao H., Liu Z., Wu Z., Li Y., Yang T., Shu P., Xu S., Dai H., Zhao L., Jiang H., Pan Y., Chen J., Zhou Y., Mai G., Liu N., Liu T. (2024) Revolutionizing finance with LLMs: An overview of applications and insights (arXiv preprint 2401.11641). DOI: 10.48550/arXiv.2401.11641
35. Zhao W.X., Zhou K., Li J., Tang T., Wang X., Hou Y., Min Y., Zhang B., Zhang J., Dong Z., Du Y., Yang C., Chen Y., Chen Z., Jiang J., Ren R., Li Y., Tang X., Liu Z., Liu P., Nie J.Y., Wen J.R. (2023) A Survey of Large Language Models (arXiv preprint 2303.18223). DOI: 10.48550/arXiv.2303.18223
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье анализируются национальные стратегии цифровой трансформации высшего образования на материалах Индии, Китая и ЮАР. Сравнительный анализ политических документов 2013– 2024 гг. показывает, как цифровизация меняет свое содержание, операционную логику и автономию университетов. Под цифровой трансформацией понимается не техническая модернизация, а социально-политический проект, включающий (кодирующий) институциональные концепции и нормативную базу. Выявлены три доминирующие модели: китайская — технократическая централизованная стратегия с алгоритмическим мониторингом и приоритетом STEM-дисциплин; индийская — открытые цифровые архитектуры, сохраняющие институциональную индивидуальность в рамках федеративной структуры; южноафриканская — гибкая децентрализация с акцентом на справедливости и эпистемической деколонизации. Описанные модели позволяют увидеть противоречия между стратегической координацией и автономией, справедливостью и эффективностью, инфраструктурным контролем и педагогической рефлексивностью. Показано, что цифровые инфраструктуры определяют не только доступ к образованию, но и академическую темпоральность, характер деятельности и познавательную роль вузов. Предложенное понимание цифровой трансформации как инфраструктурной концепции вносит вклад в критические дебаты о реформе высшей школы и глобальном управлении в условиях системной неопределенности
Эффективная трансформация образовательной системы требует применения инновационных подходов. Одним из прикладных механизмов получения качественной обратной связи в этой сфере служит аспектно-ориентированный анализ тональности (Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA). Многозадачная архитектура для оценки студентами преподавания (ОСП) позволяет выявлять и структурировать конкретные параметры образовательного процесса. Работа базируется на первом открытом массиве данных, содержащем 6025 отзывов на испанском языке. Представленная архитектура предлагает сегментированную и многомаркерную классификацию отзывов, обеспечивая детализированную обратную связь по девяти аспектам, включая «Качество преподавания» и «Атмосферу в аудитории». Сфера применения подхода выходит за рамки анализа ОСП и содержит ценные сведения для совершенствования учебных курсов, оценки педагогического состава и принятия управленческих решений в высшем образовании. Сопоставление эффективности тонко настроенных трансформерных моделей BERT и RoBERTa с большими языковыми моделями (LLM) GPT-4o, GPT-4o-mini и LLama-3.1-8B показало превосходство LLM GPT-4o: для выявления положительных аспектов значение F1 составило 0.69, отрицательных — 0.79. LLM задействуют методологию цепочки мыслей (Chain of Thought, CoT) в режиме тонкой настройки и малого количества подсказок (few-shot), при этом подходы Few-shot CoT обеспечивают лучшую масштабируемость и интерпретируемость. Предложенная архитектура трансформирует неструктурированную обратную связь в четко организованные выводы, способствуя повышению качества преподавания и вовлеченности студентов
Глобальные программы развития, ориентированные на работу с большими вызовами и достижение устойчивости, выявили системный разрыв между производством академических знаний и реальной общественной трансформацией. Доминирующая модель высшего образования, основанная на дисциплинарной изоляции, объективности и линейной передаче знаний, не способна готовить субъектов с наборами компетенций, которые бы позволили адекватно реагировать на сложные, взаимозависимые кризисы. Возникает закономерный вопрос: как сегодня образовательные системы ведущих стран накапливают трансформирующий потенциал для обретения реальной способности вносить вклад во всеобщее процветание? В попытке ответить на него в статье рассматриваются образовательные парадигмы Китая, Японии и Южной Кореи, предлагающие альтернативные онтологические и педагогические основы для глубоких преобразований в новом контексте. В мировоззренческих конструктах рассматриваемых культур выделяются три ключевых аспекта — новый тип педагогических отношений, этическое самосовершенствование и самообновление как способы трансформационного взаимодействия. Интегрируя эти концепции с практическими подходами многоуровневого причинно-следственного анализа, в работе оценивается глубина проникновения текущих восточноазиатских реформ в структурные, мировоззренческие и мифологические устои. Высказано предположение, что для успешной образовательной трансформации одних только политических преобразований недостаточно. Требуется парадигматический сдвиг от механистического познания к метаморфическому обучению, которое способствует развитию целостного восприятия реальности, системной осознанности и эмпатической проницательности в качестве основы устойчивого будущего человечества
Национальные цифровые платформы выступают эффективным инструментом оптимизации управления в сфере госуслуг. Хотя цифровые инфраструктуры играют ключевую роль в госзакупках и планировании инвестиций, их роль в обеспечении совместного создания стоимости и координации политических решений остается недостаточно изученной. Опираясь на концепции Public Service Logic, управления цепочками поставок государственных услуг и «Закупки 4.0», в статье проанализированы пять итальянских платформ (ANAC, OpenCUP, MePA, Italia Domani и ReGiS) на базе модели из восьми индикаторов. Анализ документов и моделирование зрелости позволили установить различный уровень совместимости, прослеживаемости и потенциала стратегической координации платформ. ReGiS демонстрирует высокий технический уровень, но недостаточную прозрачность; Italia Domani позволяет учитывать политические цели, но слабо интегрирована операционно. Рассмотренные платформы в целом характеризуются процедурным фокусом и ограниченной системной координацией. Результаты показывают, что цифровизация по-прежнему ориентирована преимущественно на комплаенс, тогда как целесообразно развивать модульное управление, удобные пользовательские интерфейсы и экосистемы предиктивных данных. Исследование углубляет понимание того, как цифровые инфраструктуры способствуют созданию общественной стоимости путем реформирования цепочек поставок
Трансформационный переход к Индустрии 4.0 представляет задачу повышенной сложности для компаний всех размеров, особенно если их уровень цифровой зрелости невысок. Прежде всего это касается малого и среднего бизнеса, сталкивающегося с ресурсными ограничениями. Даже при доступности передовых технологий, таких как Интернет вещей, искусственный интеллект и аналитика больших данных, цифровые преобразования могут не состояться, если модели управления, стратегия и культура предприятия не адаптированы к усложняющемуся контексту. В статье представлен уникальный и редкий трек трансформации в крайне неблагоприятных для этого процесса условиях. Кейс компании Tecnomulipast (Италия) меняет устоявшиеся представления о способах устранения структурных ограничений, демонстрирует возможность слома прежней парадигмы, выхода из «зависимости от пути», раскрывает новую природу потенциала для устойчивого развития. Статья восполняет управленческие, технологические и контекстуальные пробелы в исследованиях цифровизации малого и среднего бизнеса и предлагает выводы, представляющие практическую пользу при формировании региональной инновационной политики
Необходимость соответствовать новым экономическим моделям (Индустрии 4.0 и 5.0) стимулирует страны, организации и сектора к технологической трансформации. Реализация таких масштабных проектов требует определенного уровня зрелости и особой ресурсной базы для преодоления разного рода препятствий. В статье анализируются ключевые составляющие специфического потенциала для подобных инициатив с опорой на опыт преобразований городской среды, который может служить образцом для других социально-экономических систем. На эмпирических материалах японских и европейских городов раскрываются ключевые закономерности, влияющие на результаты перехода. Подчеркнута роль нарративных инструментов в формировании консенсуса между всеми участниками, без которого трансформационные инициативы рискуют пополнить доминирующую статистику провалов. Представленный в статье анализ факторов обогащает представления о специфике транзитивных процессов не столько с точки зрения технологических возможностей, сколько с позиций контекстуально-культурных различий и определенной степени зрелости городских управленческих команд и населения. Его результаты могут быть полезны лидерам, инициирующим долгосрочные радикальные преобразования в разных секторах для перехода к устойчивости и новому качеству развития
Издательство
- Издательство
- ВШЭ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- Юр. адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- ФИО
- Анисимов Никита Юрьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- hse@hse.ru
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.hse.ru/