Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Кузьминов, Я. - Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность
Кузьминов, Я. - Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность
Нет экз.
Статья
Автор: Кузьминов, Я.
Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность
2025 г.
ISBN отсутствует
Автор: Кузьминов, Я.
Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность
2025 г.
ISBN отсутствует
Статья
Кузьминов, Я.
Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность / Кузьминов Я., Кручинская Е. // Форсайт (электронная версия). – 2025. – №4. – С.6-16. - 649220. – На рус. яз.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ), трансформирующее корпоративные стратегии, повышая операционную эффективность бизнеса. Анализ 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). Выдвижение гипотезы о догоняющем характере развития последнего: несмотря на активный рост, паритет между продажами комплектующих и выручкой от ИИ-продуктов пока не достигнут. Значительное возрастание капитальных затрат технологических гигантов на создание инфраструктуры, потребующее десятилетий в достижении баланса. Метод оболочечного анализа (Data Envelopment Analysis, DEA), применявшийся для оценки, рассматривающий продажи харда как "входы" и выручку от софта как "выходы". DEA-анализ динамики генеративного ИИ в 2016-2024 гг., показавший ее нелинейный характер. Перелом тенденции и снижение показателей эффективности, наблюдаемые, начиная с 2021 г., подтверждая гипотезу о догоняющей модели развития программных решений. Начало колебаний спустя три года после развертывания первых крупных языковых моделей, демонстрируя недостаточную отдачу в виде сопоставимого роста софтверного сектора. Применение DEA-анализа для комплексной сравнительной оценки рассматриваемых сегментов, позволяющее выявить дисбаланс между ними и определить потенциал для более эффективного освоения генеративных моделей.
Ключевые слова = БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ
Ключевые слова = ДИСБАЛАНС
Ключевые слова = ДОГОНЯЮЩЕЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = ИНВЕСТИЦИИ
Ключевые слова = ИНФРАСТРУКТУРА
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = КАПИТАЛЬНЫЕ ЗАТРАТЫ
Ключевые слова = КОМПЛЕКТУЮЩИЕ
Ключевые слова = КОРПОРАТИВНАЯ СТРАТЕГИЯ
Ключевые слова = КУПЛЯ-ПРОДАЖА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Ключевые слова = ПАРИТЕТ
Ключевые слова = ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
Ключевые слова = ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Ключевые слова = ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ
Ключевые слова = РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = ТРАНСФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = ЦЕНТР ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ
Ключевые слова = ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. КОМПЬЮТЕРНЫЙ МИР
Кузьминов, Я.
Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность / Кузьминов Я., Кручинская Е. // Форсайт (электронная версия). – 2025. – №4. – С.6-16. - 649220. – На рус. яз.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ), трансформирующее корпоративные стратегии, повышая операционную эффективность бизнеса. Анализ 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). Выдвижение гипотезы о догоняющем характере развития последнего: несмотря на активный рост, паритет между продажами комплектующих и выручкой от ИИ-продуктов пока не достигнут. Значительное возрастание капитальных затрат технологических гигантов на создание инфраструктуры, потребующее десятилетий в достижении баланса. Метод оболочечного анализа (Data Envelopment Analysis, DEA), применявшийся для оценки, рассматривающий продажи харда как "входы" и выручку от софта как "выходы". DEA-анализ динамики генеративного ИИ в 2016-2024 гг., показавший ее нелинейный характер. Перелом тенденции и снижение показателей эффективности, наблюдаемые, начиная с 2021 г., подтверждая гипотезу о догоняющей модели развития программных решений. Начало колебаний спустя три года после развертывания первых крупных языковых моделей, демонстрируя недостаточную отдачу в виде сопоставимого роста софтверного сектора. Применение DEA-анализа для комплексной сравнительной оценки рассматриваемых сегментов, позволяющее выявить дисбаланс между ними и определить потенциал для более эффективного освоения генеративных моделей.
Ключевые слова = БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ
Ключевые слова = ДИСБАЛАНС
Ключевые слова = ДОГОНЯЮЩЕЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = ИНВЕСТИЦИИ
Ключевые слова = ИНФРАСТРУКТУРА
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = КАПИТАЛЬНЫЕ ЗАТРАТЫ
Ключевые слова = КОМПЛЕКТУЮЩИЕ
Ключевые слова = КОРПОРАТИВНАЯ СТРАТЕГИЯ
Ключевые слова = КУПЛЯ-ПРОДАЖА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Ключевые слова = ПАРИТЕТ
Ключевые слова = ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
Ключевые слова = ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Ключевые слова = ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ
Ключевые слова = РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = ТРАНСФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = ЦЕНТР ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ
Ключевые слова = ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. КОМПЬЮТЕРНЫЙ МИР

На полку
