423-страничный отчет Стэнфордского университета об ИИ: разрыв между Китаем и США составляет всего 2,7%, а DeepSeek Университета Цинхуа входит в десятку лучших в мире.

Автор: Новый Чжиюань

Редактор: Sleepy Peach

Опубликован «Отчет Стэнфордского университета об индексе ИИ на 2026 год»! Этот 432-страничный отчет чрезвычайно ценен: противостояние США и Китая в сфере ИИ практически сократило разрыв, уменьшив его до всего лишь 2,7%. Ежегодно в мире появляется 95 высококвалифицированных специалистов в области ИИ, большинство из которых сосредоточены в крупных компаниях. Самое шокирующее – занятость разработчиков в возрасте 22-25 лет сократилась на 20%.

Сегодня Стэнфордский институт искусственного интеллекта опубликовал свой «Отчет об индексе ИИ на 2026 год»!
 

Этот ежегодный отчет объемом 423 страницы всесторонне раскрывает текущую расстановку сил в мировой индустрии искусственного интеллекта.

В результате был сделан важный вывод: возможности ИИ быстро растут, однако способность человечества измерять и управлять им не успевает за этим ростом.

Самый шокирующий вывод таков:

Разрыв в производительности между китайскими и американскими моделями ИИ в значительной степени исчез, и в условиях жесткой конкуренции обе стороны часто меняются местами. В настоящее время преимущество Anthropic составляет всего 2,7%.

Соединенные Штаты тратят на искусственный интеллект больше денег, чем кто-либо другой, но при этом им становится все труднее привлекать лучших специалистов.

В докладе также отмечается, что развитие ИИ не столкнулось ни с каким так называемым «узким местом», а, наоборот, идет с беспрецедентной скоростью.

За последний год более 90% лучших в мире моделей сравнялись или даже превзошли человеческие результаты в решении научных задач докторского уровня, в многомодальном мышлении и в соревновательной математике.

В частности, в плане навыков программирования, результаты теста SWE-bench взлетели с 60% до почти 100% за год.

Однако в области специализации ИИ наблюдается серьёзная «неравномерность», что создаёт искажённую ситуацию:

LLM может выиграть золотую медаль на Международной математической олимпиаде, но не может правильно считывать показания аналоговых часов, с точностью всего 50,1%.

Между тем, предсказание о том, что ИИ отнимет рабочие места, стало реальностью, и первыми от этого пострадали сегодняшние молодые представители «рабочего класса».

Вот что действительно важно: 12 ключевых трендов, заслуживающих внимания, из отчета «Индекс ИИ 2026».

Другие важные моменты вкратце:

За три года глобальная вычислительная мощность в сфере искусственного интеллекта выросла в 30 раз, при этом на долю Nvidia приходится 60% рынка, а почти все чипы производятся компанией TSMC.

По прогнозам, к 2025 году глобальные корпоративные инвестиции в ИИ достигнут 581,7 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатель за аналогичный период прошлого года, при этом на Соединенные Штаты придется почти половина этой суммы.

За семь лет число исследователей в области искусственного интеллекта, приезжающих в США, сократилось на 89%, при этом за последний год этот показатель упал на 80%.

С 2024 года занятость разработчиков программного обеспечения в возрасте 22-25 лет сократилась на 20%, при этом вакансии для начинающих специалистов были созданы целенаправленно.

Китай построил в общей сложности 85 общедоступных суперкомпьютеров для искусственного интеллекта, что более чем вдвое превышает аналогичный показатель в Северной Америке, и занимает первое место в мире.

Уровень использования ИИ на рабочих местах в Китае превышает 80%, что значительно выше среднемирового показателя в 58%.

Наиболее мощные модели становятся все более непрозрачными; у 80 из 95 репрезентативных моделей отсутствует общедоступный код для обучения.

Разрыв между Китаем и США в плане географической близости сократился до 2,7%.

Стэнфордский университет сопоставил лучших американских и лучших китайских игроков в рейтинге Arena с мая 2023 года с одной и той же системой координат.

В мае 2023 года GPT-4-0314 лидировал с 1320 очками, в то время как Китай все еще находился в chatglm-6b, разница составляла более 300 очков.

В феврале 2025 года DeepSeek-R1 впервые ненадолго сравнялся по производительности с американской моделью головки стилуса.

В марте 2026 года сорт Claude Opus 4.6 из США набрал 1503 балла, а сорт dola-seed-2.0-preview из Китая — 1464 балла.

В настоящее время разрыв между уровнем развития ИИ в Китае и США составляет всего 39 пунктов, что в процентном отношении составляет 2,7%.

Ещё более примечательна частота таких смен ролей за последний год. С начала 2025 года ведущие модели из обеих стран несколько раз менялись местами на Arena.

Числа также примерно равны.

В 2025 году Соединенные Штаты выпустили 50 «значимых моделей», а Китай последовал их примеру, выпустив 30 крупномасштабных моделей высшего уровня.

В высшем эшелоне OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic и xAI находятся на одной сцене, и прибыль от их деятельности делится поровну между пятью крупнейшими мировыми компаниями.

Если посмотреть на первую десятку, то четыре места занимают китайские организации и компании: Alibaba, DeepSeek, Университет Цинхуа и Bitgroup.

В этом году фокус внимания в экосистеме открытого исходного кода также явно сместился на восток.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax и Kimi — все они продвинули вперед развитие технологий расчета грузоподъемности с открытым исходным кодом.

Если также учитывать количество опубликованных статей, цитирований, патентов и установленных промышленных роботов, то Китай занимает первое место в мире по всем этим показателям.

Цена – еще один фактор.

Зарубежные разработчики произвели расчеты по X, и оказалось, что выходная цена Seed 2.0 Pro составляет лишь около одной десятой от цены Claude Opus 4.6.

Высокопроизводительная технология поверхностного монтажа по цене в десять раз ниже. Цепная реакция, которая из этого вытекает, только начинается.

90% передовых моделей разрабатываются в промышленности, что обеспечивает беспрецедентную скорость трансформации.

Из 95 наиболее репрезентативных моделей, опубликованных в прошлом году, более 90% были разработаны промышленными предприятиями, а не академическими учреждениями или государственными лабораториями.

Академическое сообщество отстало от передовой.

Скорость выпуска также аномально увеличивается.

Только в феврале 2026 года на рынок вышло восемь флагманских моделей: 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.

Цикл возведения богов на престол изменился с «лет» на «месяцы».

Контрольный показатель ограничен одним годом, у ИИ нет узких мест.

Наиболее резкий скачок наблюдается в программировании.

Показатель SWE-bench Verified, эталон для реального исправления ошибок, за год вырос с 60% до почти 100%.

Цена выросла не просто на несколько пунктов; она практически достигла своего предела.

Тест Terminal-Bench проверяет способность агента справляться с реальными задачами на терминале, и этот показатель вырос с 20% в прошлом году до 77,3%.

Уровень успешности решения проблем специалистами по кибербезопасности вырос с 15% до 93%.

Компания Gemini Deep Think завоевала золотую медаль на Международной математической олимпиаде.

Научные задачи уровня PhD (GPQA Diamond), математические соревнования (AIME) и мультимодальное мышление (MMMU) — изначально считались «непревзойденными для человека», но передовые модели превзошли их все.

Наиболее показательным примером является «Последний экзамен человечества».

Это тест, специально разработанный для того, чтобы «вытеснить ИИ и отдать предпочтение экспертам-людям», с вопросами, предоставленными ведущими специалистами в различных областях.

В прошлом году показатель O1 от OpenAI достиг 8,8%, а передовая модель позволила ему увеличить этот показатель еще на 30 процентных пунктов за год. В настоящее время показатели Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro превысили 50%.

Зазубренная передняя кромка может принести золотую медаль Международной морской олимпиады, но не способна показывать время на часах.

Но тот же самый индекс выдал другой набор данных.

Наиболее мощная модель достигла точности в 50,1% при решении задачи «считывания показаний аналоговых часов».

В лабораторных условиях (RLBench) робот показал 89,4% успешности выполнения задач. Однако при использовании в реальных домашних условиях для выполнения таких домашних дел, как мытье посуды и складывание одежды, показатель успешности сразу же упал до 12%.

Разница между лабораторией и кухней составляет 77 процентных пунктов.

Исследователи назвали это явление «зубчатой границей». Распределение возможностей ИИ неравномерно: он может выиграть золотую медаль на математической олимпиаде, но не может достоверно сообщить вам текущее время.

Искусственный интеллект может выигрывать золотые медали на математических олимпиадах, но у него лишь 50% шансов понять аналоговые часы. Развитие ИИ ускоряется, но в другом направлении.

Кроме того, в задаче интеллектуального агента, в тесте OSWorld, производительность передового ИИ (66,3%) приближается к уровню, установленному человеком.

Однако в тесте PaperArena, который специально оценивает логику научных исследований, самый мощный агент на основе ИИ набрал всего 39%, что составляет лишь половину способностей аспиранта.

Однако эта неравномерность больше не мешает компаниям интегрировать ИИ в свои производственные линии.

Еще один показатель от AI Index свидетельствует о том, что глобальный уровень внедрения ИИ в предприятиях достиг 88%. Девять из десяти компаний уже интегрировали ИИ в тот или иной рабочий процесс.

Одновременно с этим растут и затраты. Количество инцидентов, связанных с ИИ, увеличилось с 233 в 2024 году до 362.

В ИИ вкладываются огромные средства: 581,7 миллиарда юаней.

По прогнозам, к 2025 году глобальные инвестиции предприятий в ИИ достигнут 581,7 млрд долларов, что на 130% больше, чем годом ранее. Из этой суммы инвестиции частного капитала, как ожидается, составят 344,7 млрд долларов, что на 127,5% больше, чем годом ранее.

Обе кривые выросли почти вдвое.

В масштабах стран Соединенные Штаты значительно опережают США. Объем частных инвестиций в ИИ в США достиг 285,9 миллиардов долларов в 2025 году. Кроме того, в США ежегодно создавалось 1953 новых стартапа в области ИИ, что более чем в десять раз превышает показатель второй по величине страны.

В Соединенные Штаты стремительно поступают деньги. Но другой ключевой ресурс США движется в противоположном направлении.

Число исследователей в области искусственного интеллекта, переезжающих в Соединенные Штаты, сократилось на 89%.

Один набор цифр в документе меня поразил.

С 2017 года число исследователей и разработчиков в области искусственного интеллекта, въезжающих в Соединенные Штаты, сократилось на 89%.

Что еще более важно, этот спад ускоряется. Только за последний год он достиг 80%.

Соединенные Штаты по-прежнему остаются страной с самой высокой концентрацией исследователей в области искусственного интеллекта в мире, но этот поток постепенно перекрывается.

Кривые изменения денежной массы и численности населения начали разворачиваться в обратную сторону. Такой ситуации не наблюдалось в течение последнего десятилетия.

Ключ к 30-кратному увеличению вычислительной мощности за три года находится в руках одной компании.

Кривая развития возможностей ИИ ускоряется, а кривая вычислительной мощности, стоящая за ней, развивается еще быстрее.

С 2021 года общая вычислительная мощность мирового рынка искусственного интеллекта увеличилась в 30 раз. За последние три года она ежегодно увеличивалась более чем в три раза.

Лишь немногие компании поддерживают эту модель.

На долю графических процессоров Nvidia приходится более 60% мировых вычислительных мощностей в области искусственного интеллекта. Amazon и Google занимают второе и третье места соответственно, используя собственные чипы, но даже вместе взятые они далеки от того, чтобы догнать Nvidia.

Практически все эти чипы производятся на одном заводе — TSMC. Чем круче кривая вычислительной мощности, тем меньше уязвимость.

Одновременно с этим растут и затраты.

Суммарная мощность глобальных центров обработки данных для ИИ достигла 29,6 ГВт, что эквивалентно всей потребности штата Нью-Йорк в электроэнергии в часы пик. Оценочные выбросы углекислого газа от одного сеанса обучения xAI Grok 4 составляют 72 816 тонн эквивалента CO2, что соответствует выбросам выхлопных газов 17 000 автомобилей за целый год.

Где построить центр обработки данных, где взять электроэнергию и где производить чипы — эти три вопроса стали самыми большими головными болями для всех руководителей компаний, занимающихся искусственным интеллектом, в этом году.

За три года уровень внедрения генеративного ИИ достиг 53%, а его использование на рабочих местах в Китае превысило 80%.

За три года уровень проникновения генеративного искусственного интеллекта в мировую экономику достиг 53%.

Эта скорость выше, чем у персонального компьютера, и выше, чем у интернета.

Однако уровень проникновения сильно коррелирует со страной. Сингапур (61%) и ОАЭ (54%) опережают США. США занимают лишь 24-е место по количеству стран, охваченных опросом, с уровнем проникновения 28,3%.

Контраст становится еще более заметным, если мы переключимся с потребителей на рабочее место.

В другом разделе отчета приводятся данные, свидетельствующие о том, что к 2025 году 58% сотрудников по всему миру начнут регулярно использовать ИИ в своей работе. Однако в пяти странах — Китае, Индии, Нигерии, ОАЭ и Саудовской Аравии — этот показатель превышает 80%.

В Китае уровень внедрения ИИ на рабочих местах уже более чем на 20 процентных пунктов выше, чем в среднем по миру.

Ещё более интересным является потребительская ценность.

По оценкам AI Index, к началу 2026 года инструменты генеративного искусственного интеллекта будут приносить американским потребителям 172 миллиарда долларов ежегодной выгоды. Медианная выгода на одного пользователя утроится в период с 2025 по 2026 год.

Подавляющее большинство пользователей по-прежнему используют бесплатную версию.

Среднестатистический человек готов платить за ИИ гораздо меньше, чем польза, которую ИИ ему приносит. Именно этот разрыв сейчас пытаются преодолеть все компании, занимающиеся ИИ.

Количество вакансий начального уровня резко сократилось, а количество вакансий в сфере разработки программного обеспечения для возрастной группы 22-25 лет уменьшилось на 20%.

Раздел, посвященный занятости молодежи, который, вероятно, больше всего заставил замолчать китайских читателей во всем Индексе AI, был именно раздел о занятости молодежи.

Число разработчиков программного обеспечения в возрасте от 22 до 25 лет сократилось примерно на 20% с 2024 года.

Между тем, численность старшего поколения фактически растет.

Это касается не только разработчиков. Аналогичная тенденция наблюдается и в других отраслях с высоким уровнем использования ИИ, например, в сфере обслуживания клиентов.

Ещё большее беспокойство вызывают результаты корпоративного опроса. Опрошенные менеджеры в целом ожидают, что будущие увольнения будут ещё масштабнее, чем в последние несколько месяцев.

Речь идёт не о макроэкономическом уровне безработицы, а о фактическом сокращении рабочих мест начального уровня.

Потеря первой работы — это шаг назад на пути к карьерному росту. Долгосрочные последствия этого пока невозможно в полной мере оценить.

Искусственный интеллект меняет подход к научным открытиям.

Если раздел о занятости холодный, то раздел о науке — тёплый.

Количество научных работ, посвященных искусственному интеллекту, в областях естественных, физических и биологических наук увеличилось на 26-28% в год к 2025 году.

Что касается конкретных применений, то в этом году впервые ИИ успешно завершил полный сквозной процесс прогнозирования погоды. Он напрямую выдает окончательные прогнозы температуры, скорости ветра и влажности на основе необработанных метеорологических данных, без какого-либо вмешательства со стороны традиционных численных моделей.

Искусственный интеллект эволюционирует от «помощи в написании научных работ» и «помощи в вычислениях» к «самостоятельному совершению открытий».

То же самое относится и к больницам. К 2025 году многие больницы начали внедрять инструменты искусственного интеллекта, которые могли автоматически создавать медицинские карты на основе бесед с пациентами. Врачи из различных больничных систем сообщили, что время, затрачиваемое на написание медицинских карт, сократилось до 83%, а профессиональное выгорание значительно уменьшилось.

Однако тот же индекс охладил пыл медицинских ИИ. Анализ более чем 500 клинических исследований с использованием ИИ показал, что почти половина исследований опиралась на наборы данных, полученные в ходе обследований, в то время как только 5% использовали реальные клинические данные.

Несомненно, ИИ может сократить время, которое врачи тратят на набор текста. Однако клиническая ценность ИИ для реальных пациентов по-прежнему вызывает много вопросов.

Волна самообучения охватила весь мир, и формальное образование отстало.

Формальное образование отстает от ИИ.

В Соединенных Штатах четыре из пяти старшеклассников и студентов колледжей используют ИИ для выполнения школьных заданий. Однако только в половине средних школ есть правила использования ИИ, и лишь 6% учителей считают, что эти правила четко сформулированы.

Ученики бегут вперёд, а учитель всё ещё стоит на месте; правила ещё не объяснены.

В то время как формальное образование отстает, волна самообучения охватывает весь мир. В отчете говорится, что тремя странами с самым быстрым ростом навыков в области искусственного интеллекта являются ОАЭ, Чили и Южная Африка.

Это не Соединенные Штаты, это не Европа.

Самый крутой участок кривой мастерства находится там, где никто не смотрит.

Самая мощная модель становится наименее прозрачной, вызывая разногласия между экспертами и общественностью.

Самая сильная модель становится самой непрозрачной.

Средний балл Индекса прозрачности моделей фондов в этом году снизился до 40 по сравнению с 58 в прошлом году. AI Index напрямую упомянул Google, Anthropic и OpenAI, заявив, что все они прекратили публично раскрывать размер своих последних обучающих данных для моделей и время обучения.

Из 95 наиболее репрезентативных моделей, опубликованных в прошлом году, 80 не предоставили свой обучающий код.

Общественное мнение стало более сложным.

В глобальном масштабе процент людей, считающих, что ИИ приносит больше пользы, чем вреда, вырос с 52% до 59%. Однако за тот же период процент тех, кто испытывает опасения по поводу ИИ, увеличился с 50% до 52%.

Они растут одновременно в двух направлениях.

Наиболее разобщенной страной являются Соединенные Штаты. Только 33% американцев считают, что ИИ улучшит их работу, по сравнению со среднемировым показателем в 40%. Американцы также демонстрируют самый низкий уровень доверия к государственному регулированию ИИ среди опрошенных стран — 31%.

Уровень доверия сингапурцев к государственному регулированию искусственного интеллекта составляет 81%.

После недавнего нападения на дом Сэма Альтмана жители Силиконовой долины были «удивлены», обнаружив, что обычные люди в комментариях в Instagram не проявили никакого сочувствия, а некоторые даже посчитали, что «сочувствие должно было быть более интенсивным».

Они не понимали, насколько всё ухудшилось.

Согласно данным Pew и Ipsos, приведенным в исследовательском отчете, разрыв между оценками экспертов и общественности влияния ИИ на занятость, здравоохранение и экономику в целом превышает 30 процентных пунктов, а наибольший разрыв достигает 50 процентных пунктов.

С одной стороны, показатели в лаборатории стремительно растут, а с другой — в сердцах обычных людей нарастает беспокойство.

Посередине нет моста.

В заключение

В отчете объемом 423 страницы содержались сотни диаграмм и графиков, но на самом деле была составлена только одна диаграмма.

Горизонтальная ось представляет время, а вертикальная ось — возможности.

Показатели возможностей моделей стремительно растут, вычислительная мощность растет, инвестиции растут, а темпы внедрения стремительно растут. Все остальное либо стагнирует, либо снижается.

На этом всё о Индексе ИИ на 2026 год.

Развитие искусственного интеллекта ускоряется. Всё остальное отстаёт.

Если вы работаете в этой отрасли, то сейчас вам следует задавать себе вопрос не «Что нас ждет в будущем?», а скорее «На каком этапе развития я сейчас нахожусь?».