Оригинальный заголовок: "Опубликован 423-страничный отчет Стэнфорда об ИИ, разрыв между США и Китаем сокращается до 2,7%, DeepSeek от Tsinghua входит в десятку лучших в мире"

Оригинальные авторы: Хороший сон, персик, синхронизация

Лид: Вышел "Отчет индекса ИИ 2026" Стэнфорда! Этот влиятельный 432-страничный документ полон ценных наблюдений: в противостоянии Китая и США в области ИИ разрыв почти закрыт, сократившись до всего лишь 2,7%. Лучшие в мире таланты в области ИИ, насчитывающие 95 человек, в основном сосредоточены в крупных компаниях. Самое жестокое, что возможности трудоустройства для разработчиков в возрасте 22-25 лет сократились на 20%.

13 апреля Stanford HAI выпустил долгожданный "Отчет индекса ИИ 2026"!

Этот ежегодный отчет объемом 423 страницы всесторонне раскрывает самую последнюю карту влияния глобальной индустрии ИИ.

Он представляет основной вывод: Возможности ИИ сделали быстрый прогресс, но способность человечества измерять и управлять им не поспевает.

Среди них самый шокирующий вывод —

Разрыв в производительности между китайскими и американскими моделями ИИ в основном исчез, причем обе стороны часто меняются лидерством в противостоянии, а текущее преимущество Anthropic составляет всего 2,7%.

США вложили в ИИ больше денег, чем кто-либо другой, но привлечение лучших специалистов становится все более сложной задачей.

В докладе также отмечается, что развитие ИИ не только не столкнулось с так называемым "узким местом", но, напротив, развивается с беспрецедентной скоростью.

В прошлом году более 90% лучших мировых моделей сравнялись или даже превзошли человеческую производительность в научных проблемах докторантуры, мультимодальном рассуждении и конкурентной математике.

Особенно в области кодирования, результаты SWE-bench выросли с 60% до почти 100% за год.

Однако явление "переобучения" ИИ крайне серьезно, что создает искаженную ситуацию:

ИИ может выиграть золотую медаль на Международной математической олимпиаде, но не может точно прочитать стрелки аналоговых часов, с точностью всего 50,1%.

В то же время конкуренция за рабочие места в области ИИ переместилась от предсказаний к реальности, и первыми, кто пострадал, стали современные молодые "работники".

Теперь давайте перейдем к сути - 12 основным тенденциям, на которые стоит обратить внимание в "Отчете о состоянии ИИ 2026 года".

Другие важные моменты:

· Глобальная вычислительная мощность ИИ выросла в 30 раз за 3 года, при этом на NVIDIA приходится 60%, и почти все чипы производятся TSMC

· Инвестиции глобальных предприятий в ИИ достигнут $581,7 млрд в 2025 году, удваиваясь из года в год, при этом на США приходится почти половина

· Количество исследователей в области ИИ, въезжающих в США, сократилось на 89% за 7 лет, при этом за последний год наблюдалось снижение на 80% https://www.technologyreview.com/2021/06/15/1026522/ai-researchers-entering-us-dropped-89-percent-in-7-years-80-percent-last-year/}

· Занятость разработчиков программного обеспечения в возрасте 22-25 лет снизилась на 20% с 2024 года, при этом позиции начального уровня выборочно упраздняются

· Китай развернул более 85 общедоступных суперкомпьютеров на базе ИИ, что более чем в два раза превышает количество в Северной Америке, занимая первое место в мире

· Более 80% китайских рабочих мест используют ИИ, что значительно превышает средний мировой показатель в 58%

· Самые мощные модели становятся все более непрозрачными, при этом 80 из 95 репрезентативных моделей не имеют публично доступного кода для обучения

Тесная конкуренция между Китаем и США, при этом разрыв сокращается до всего лишь 2,7%

С мая 2023 года Стэнфорд отображает лучшие модели из США и Китая в одной системе координат.

В мае 2023 года gpt-4-0314 вышел вперед с 1320 очками, в то время как в Китае использовался chatglm-6b, при этом разрыв составлял более 300 очков.

В феврале 2025 года DeepSeek-R1 впервые на короткое время сравнялся с ведущей моделью США.

В марте 2026 года американский Claude Opus 4.6 набрал 1503 балла, в то время как китайский dola-seed-2.0-preview набрал 1464 балла.

Теперь разрыв между Китаем и США в области ИИ составляет всего 39 баллов. В процентном отношении это 2,7%.

Еще более примечательно частота изменений в прошлом году. С начала 2025 года топовые модели в обеих странах несколько раз менялись местами на арене.

С количественной точки зрения это также очень близкий результат.

В 2025 году Соединенные Штаты выпустили 50 «значимых моделей», за которыми вплотную следует Китай, который также выпустил 30 крупнейших моделей высшего уровня.

В высшем сегменте OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic и xAI стояли вместе, деля между собой 5 лучших мест в мире.

Если же посмотреть на топ-10, то китайские учреждения и компании заняли четыре места, включая Alibaba, DeepSeek, Университет Цинхуа и ByteDance.

В экосистеме с открытым исходным кодом в этом году акцент заметно сместился на восток.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax и Kimi постоянно продвигают вперед кривую возможностей с открытым исходным кодом.

Если рассматривать количество научных статей, цитирования, количество патентов и установки промышленных роботов, то Китай лидирует в мире во всех аспектах.

Цена - еще одно поле битвы.

Зарубежные разработчики провели расчеты по X и обнаружили, что цена выхода Seed 2.0 Pro составляет всего около одной десятой от Claude Opus 4.6.

С производительностью на одном уровне, цена составляет всего одну десятую. Цепная реакция этого вопроса только началась.

90% передовых моделей поступают из промышленности, задавая беспрецедентную божескую скорость

Среди 95 наиболее репрезентативных моделей, выпущенных в прошлом году, более 90% были из промышленности, а не из академических учреждений или правительственных лабораторий.

Академический мир больше не успевает за передовыми разработками.

Темпы выпуска также ускоряются с безумной скоростью.

Всего за один месяц в феврале 2026 года на рынок вышли такие флагманские модели, как Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, Grok 4.20, Qwen 3.5, Seed 2.0 Pro, MiniMax M2.5 и GLM-5.

Божественный цикл сместился с "лет" на "месяцы".

Эталонный годовой лимит, ИИ не имеет узкого места

Самая мощная кривая - это программирование.

SWE-bench Verified, эталон, который фактически исправил ошибки, увеличился с 60% до почти 100% за один год.

Он не увеличился на несколько пунктов; он в основном достиг потолка.

Terminal-Bench проверил способность Агента справляться с реальными терминальными задачами, увеличившись с 20% в прошлом году до 77,3%.

Уровень успешного решения проблем Агента сетевой безопасности увеличился с 15% до 93%.

Gemini Deep Think получил золотую медаль на Международной математической олимпиаде.

Модели передовых технологий справились со всеми задачами, которые изначально считались «непреодолимыми для человека»: вопросами общего характера на уровне PhD (GPQA Diamond), американским математическим экзаменом (AIME) и многомодальным многозадачным унифицированным выводом (MMMU).

Наглядным примером этого является «Последний экзамен человечества».

Это тест, специально разработанный для того, чтобы «поставить ИИ в тупик и дать преимущество человеческим экспертам», с вопросами, предоставленными ведущими экспертами в различных областях.

В прошлом году o1 от OpenAI набрал 8,8%, а через год передовые модели подняли этот показатель еще на 30 процентных пунктов. В настоящее время Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro преодолели отметку в 50%.

Jagged Edge, может выиграть золотую медаль IMO, но не может прочитать график

Тем не менее, тот же индекс выдал другой набор чисел.

Точность самой успешной модели в задаче «Чтение аналоговых часов» составляет 50,1%.

Уровень успешности операций робота в лабораторной симуляционной среде (RLBench) достиг 89,4%. Однако, когда его переводят в реальные домашние сценарии для выполнения таких задач, как мытье посуды и складывание одежды, уровень успешности сразу падает до 12%.

Разница между лабораторией и кухней составляет 77 процентных пунктов.

Исследователи назвали это явление "рваными границами". Распределение возможностей ИИ неравномерно: он может выиграть математический конкурс, но не может постоянно показывать время.

ИИ может выиграть математический конкурс, но у него только 50% шансов понять аналоговые часы. ИИ развивается, но не в одном и том же направлении.

Кроме того, в тестах OSWorld для агентов передовые ИИ-системы (66,3%) приближаются к человеческому уровню.

Однако в тесте PaperArena, который специально оценивает логику исследований, самый высокооцениваемый агент, использующий ИИ, набирает всего 39%, что эквивалентно только половине возможностей аспиранта.

Тем не менее, эта неравномерность не мешает компаниям интегрировать ИИ в свои производственные линии.

Индекс ИИ предоставляет еще одну статистику: глобальный уровень внедрения ИИ в предприятия достиг 88%. Девять из десяти компаний интегрировали ИИ в какой-то рабочий процесс.

Стоимость растет параллельно. Количество инцидентов, связанных с ИИ, увеличилось с 233 в 2024 году до 362.

Деньги ускоряются, в ИИ инвестировано 581,7 миллиарда долларов

В 2025 году глобальные корпоративные инвестиции в ИИ достигли 581,7 миллиарда долларов, что на 130% больше, чем в предыдущем году. Частные инвестиции составили 344,7 миллиарда долларов, что на 127,5% больше.

Оба показателя выросли почти вдвое.

По стране, США опережают всех. В 2025 году частные инвестиции в ИИ в США достигли 285,9 млрд долларов. Кроме того, за год было добавлено 1953 новых стартапа в области ИИ, что в десять раз превышает количество второй страны по этому показателю.

Деньги устремляются в Соединенные Штаты. Но другой ключевой ресурс Соединенных Штатов течет в противоположном направлении.

Утечка мозгов: Приток исследователей ИИ в США Снизился на 89%

Один набор цифр внутри заставил людей задуматься.

С 2017 года по настоящее время число исследователей и разработчиков ИИ, въезжающих в Соединенные Штаты, сократилось на 89%.

Что еще более важно, это снижение ускоряется. Только за последний год темпы снижения достигли 80%.

Соединенные Штаты остаются страной с наибольшей плотностью исследователей ИИ в мире, но кран с притоком людей закручивается.

Кривые как денег, так и людей теперь меняют направление. Это ситуация, которая не возникала за последнее десятилетие.

Вычислительная мощность выросла в 30 раз за три года, и на рынке доминирует одна компания

По мере ускорения кривой развития ИИ, кривая вычислительной мощности, которая за ней следует, движется еще быстрее.

С 2021 года по настоящее время вычислительная мощность глобального ИИ увеличилась в 30 раз. За последние три года она ежегодно росла более чем в три раза.

Только несколько компаний поддерживают эту кривую.

Одни только графические процессоры NVIDIA составляют более 60% вычислительной мощности ИИ в мире. Amazon и Google следуют за своими чипами, но в совокупности они сильно отстают от NVIDIA.

Почти все эти чипы производятся на одном заводе, TSMC. Чем круче кривая вычислительной мощности, тем уже дверь возможностей.

Одновременно с этим увеличиваются и затраты.

Общее энергопотребление глобальных центров обработки данных ИИ достигло 29,6 ГВт, что эквивалентно всему спросу на электроэнергию штата Нью-Йорк в часы пик. Согласно оценкам, выбросы углерода от одной сессии обучения ИИ Grok 4 составляют 72 816 метрических тонн эквивалента CO2, что эквивалентно выхлопным газам 17 000 автомобилей, работающих в течение целого года.

То, где расположены центры обработки данных, откуда берется электроэнергия и где производятся чипы, стало наиболее головной болью для всех генеральных директоров компаний ИИ в этом году.

Использование генеративного ИИ увеличилось на 53% за три года, использование на рабочем месте в Китае превысило 80%

Генеративный ИИ достиг глобального охвата населения в 53% за три года.

Это быстрее, чем персональный компьютер, быстрее, чем Интернет.

Но скорость проникновения сильно зависит от страны. Сингапур 61%, ОАЭ 54%, оба опережают США. США занимают лишь 24-е место среди стран, охваченных исследованием, с уровнем охвата 28,3%.

Если мы сместим акцент с потребителей на рабочее место, контраст станет еще более заметным.

Другой набор данных в отчете показывает, что к 2025 году 58% сотрудников по всему миру уже начали регулярно использовать ИИ в своей работе. Однако в пяти странах - Китае, Индии, Нигерии, ОАЭ и Саудовской Аравии - этот процент превышает 80%.

Уровень проникновения ИИ на рабочие места в Китае уже на 20 процентных пунктов выше среднего мирового показателя.

Что еще более интересно, так это ценность для потребителей.

Согласно индексу ИИ, к началу 2026 года инструменты генеративного ИИ будут создавать ценность для потребителей США в размере 172 миллиардов долларов в год. С 2025 по 2026 год медианная стоимость на пользователя утроилась.

Подавляющее большинство пользователей по-прежнему используют бесплатную версию.

Сумма денег, которую обычные люди готовы платить за ИИ, намного ниже стоимости, которую ИИ создает для них. Преодоление этого разрыва — это то, чего в настоящее время пытаются добиться все компании, занимающиеся ИИ.

Доля начальных позиций резко снижается, число разработчиков в возрасте 22-25 лет сократилось на 20%

Возможно, самая тревожная часть для китайских читателей во всем Индексе ИИ - это раздел о занятости молодежи.

Группа разработчиков программного обеспечения в возрасте от 22 до 25 лет столкнулась с сокращением занятости примерно на 20% с 2024 года по настоящее время.

Тем временем, более старые компании испытали рост в течение того же периода.

Это не только роли разработчиков. Другие отрасли с высоким уровнем воздействия ИИ, такие как обслуживание клиентов, также демонстрируют аналогичную тенденцию.

Еще более тревожными являются результаты корпоративных опросов. Руководители, участвовавшие в опросе, в целом ожидают, что масштаб будущих увольнений будет еще больше, чем в последние несколько месяцев.

Речь идет не о макропоказателях безработицы; речь идет о том, что позиции начального уровня будут именно урезаны.

Без первой работы в карьерной лестнице отсутствует ступень. Долгосрочное воздействие этого никто в настоящее время не может рассчитать.

Искусственный интеллект меняет способ совершения научных открытий

Если раздел об занятости холодный, то этот, о науке, горячий.

В области естественных наук, физических наук и наук о жизни количество статей, связанных с ИИ, увеличилось на 26–28% по сравнению с предыдущим годом в 2025 году.

Что касается конкретного применения, в этом году ИИ впервые успешно завершил процесс комплексного прогнозирования погоды. Начиная с исходных данных метеорологических наблюдений, он выдал окончательный прогноз температуры, скорости ветра и влажности без какого-либо вмешательства традиционных численных моделей.

ИИ, от «помощи в написании документов» и «помощи в обработке чисел», теперь переходит к «самостоятельным открытиям».

Больницы переживают аналогичную трансформацию. В 2025 году многие больницы начали внедрять инструменты ИИ, которые могут автоматически генерировать клинические записи на основе консультаций с пациентами. Обратная связь от врачей из нескольких больничных систем показала сокращение времени, затрачиваемого на документирование медицинских записей, на 83%, что привело к значительному снижению профессионального выгорания.

Однако один индекс лишил медицинский ИИ всякого оптимизма. Обзор более 500 клинических исследований ИИ показал, что почти половина исследований основывалась на наборах данных в стиле экзамена, при этом только 5% использовали реальные клинические данные.

Хотя ИИ, безусловно, может сократить время набора текста врачами, его фактическая клиническая ценность для реальных пациентов все еще вызывает серьезные сомнения.

Мировая волна самообучения взрывается, а формальное образование отстает

Формальное образование отстает от ИИ.

В США 4/5 учащихся средних и высших учебных заведений теперь используют ИИ для выполнения школьных заданий. Однако только половина средних школ имеют политику использования ИИ, и только 6% учителей считают, что эти политики четко сформулированы.

Студенты продвигаются вперед, учителя стоят на месте, а правил еще не появилось.

В то время как формальное образование отстает, глобальная волна самостоятельного обучения нарастает. Отмечается, что три страны, демонстрирующие самый быстрый рост навыков в области ИИ, - это Объединенные Арабские Эмираты, Чили и Южная Африка.

Это не США, это не Европа.

Самая крутая часть кривой навыков растет там, где никто не смотрит.

Самые сильные модели стали наименее прозрачными, что привело к пропасти между экспертами и общественностью

Самая мощная модель становится самой непрозрачной моделью.

Индекс прозрачности базовой модели показал, что средний балл в этом году снизился с 58 баллов в прошлом году до 40 баллов. В отчете AI Index Google, Anthropic и OpenAI были раскритикованы за то, что они отказались раскрывать масштабы и продолжительность обучения своих последних моделей.

Из 95 наиболее репрезентативных моделей, выпущенных в прошлом году, 80 не сделали свой обучающий код общедоступным.

Общественное мнение также стало более тонким.

В глобальном масштабе доля тех, кто считает, что преимущества ИИ перевешивают риски, выросла с 52% до 59%. Однако за тот же период доля тех, кто испытывает тревогу по поводу ИИ, увеличилась с 50% до 52%.

Оба тренда растут одновременно.

Наиболее разделены мнения в Соединенных Штатах. Только 33% американцев считают, что ИИ улучшит их работу, по сравнению со средним показателем в 40% по всему миру. Доверие американцев к своему правительству в вопросах регулирования ИИ является самым низким среди стран, участвовавших в опросе, и составляет 31%.

У сингапурцев уровень доверия к регулированию ИИ их правительством составляет 81%.

После недавней атаки на дом Сэма Альтмана инсайдеры Силиконовой долины были «удивлены», обнаружив, что простые люди в комментариях в Instagram не проявили сочувствия, а некоторые даже подумали, что это должно было быть «более интенсивным».

Они не осознавали, что дела пошли так далеко.

Ссылаясь на данные Pew и Ipsos, исследовательский отчет подчеркивает разрыв более чем в 30 процентных пунктов между мнением экспертов и общественности о влиянии ИИ на занятость, здравоохранение и экономику, причем самый большой разрыв достигает 50 процентных пунктов.

В то время как кривая в лаборатории стремительно растет, среди простых людей накапливается чувство тревоги.

Между ними нет моста.

Заключительные мысли

В отчете на 423 страницах содержатся сотни графиков, но на самом деле был нарисован только один график.

Горизонтальная ось представляет время, а вертикальная ось - способность.

Кривая способности модели стремительно растет, как и кривая вычислительной мощности, кривая инвестиций и кривая внедрения. Все остальное либо стагнирует, либо сокращается.

Это полный текст Индекса ИИ 2026 года.

ИИ ускоряется. Все остальное выходит из строя.

Если вы работаете в этой отрасли, вопрос, который сейчас стоит перед вами, не "что ждет нас в будущем", а "на какой кривой вы стоите".

Ссылки:

https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

https://hai.stanford.edu/news/inside-the-ai-index-12-takeaways-from-the-2026-report

https://www.nature.com/articles/d41586-026-01199-z

https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026.pdf

Ссылка на оригинальную статью