Стэнфордский университет выпустил свой традиционный ежегодный отчет «The 2026 AI Index Report», являющийся одним из самых качественных аналитических обзоров развития технологий ИИ в мире.
Мы перевели основные выводы отчета.
1. Возможности ИИ не стоят на месте. Они ускоряются и охватывают больше людей, чем когда-либо.
Более 90% значимых передовых моделей были созданы в 2025 году, и некоторые из этих моделей теперь соответствуют или превосходят базовые показатели человека в решении научных задач, многомодальном рассуждении и математике на уровне доктора наук.
В ключевом бенчмарке для программирования — SWE-bench Verified — производительность выросла с 60% до почти 100% всего за один год. Внедрение в организациях достигло 88%, и 4 из 5 студентов университетов теперь используют генеративный ИИ.2. Разрыв в производительности моделей ИИ между США и Китаем фактически исчез.
2. Разрыв в производительности моделей ИИ между США и Китаем фактически исчез.
С начала 2025 года американские и китайские модели несколько раз менялись местами в лидерстве.
В феврале 2025 года DeepSeek-R1 ненадолго сравнялся с лучшей американской моделью, а по состоянию на март 2026 года лучшая модель Anthropic опережает всего на 2,7%. США по-прежнему производят больше высококачественных моделей ИИ и патентов с высоким влиянием, в то время как Китай лидирует по объему публикаций, цитирований, количеству патентов и внедрению промышленных роботов. Южная Корея выделяется своей плотностью инноваций, лидируя в мире по количеству патентов на ИИ на душу населения.
3. В США находится наибольшее количество центров обработки данных для ИИ, а большая часть чипов для ИИ производится одним тайваньским заводом.
В США расположено 5427 центров обработки данных, что более чем в 10 раз превышает количество центров в любой другой стране. Эти центры потребляют больше энергии, чем любая другая страна мира. Тайваньская компания TSMC производит почти все ведущие чипы для ИИ, что делает глобальную цепочку поставок оборудования для ИИ зависимой от одного завода — хотя расширение производства TSMC в США началось в 2025 году.
4. Модели ИИ могут выиграть золотую медаль на Международной математической олимпиаде, но не могут надежно определять время — пример того, что исследователи называют «зубчатой границей» ИИ.
Gemini Deep Think завоевала золотую медаль на IMO, однако лучшая модель правильно считывает показания аналоговых часов лишь в 50,1% случаев.
ИИ-агенты совершили скачок с 12% до ~66% успешности выполнения задач на OSWorld, тестирующем агентов на реальных компьютерных задачах в различных операционных системах, хотя они по-прежнему терпят неудачу примерно в 1 из 3 попыток на структурированных тестах.
5. Ответственное использование ИИ не успевает за развитием ИИ-возможностей: показатели безопасности отстают, а количество инцидентов резко возрастает.
Почти все ведущие разработчики передовых моделей ИИ сообщают об улучшении технических результатов работы, но отчетность по показателям ответственного ИИ остается неполной. Количество задокументированных инцидентов ИИ выросло до 362 по сравнению с 233 в 2024 году. Недавние исследования показали, что улучшение одного аспекта ответственного ИИ, такого как безопасность, может ухудшить другой, например, точность.
6. США лидируют по инвестициям в ИИ, но их способность привлекать таланты со всего мира снижается.
В 2025 году частные инвестиции США в ИИ достигли 285,9 млрд долларов, что более чем в 23 раза превышает 12,4 млрд долларов, инвестированных в Китае. Однако, если рассматривать только данные о частных инвестициях, это, вероятно, занижает общие расходы Китая на ИИ, учитывая государственное финансирование. США также лидируют по предпринимательской активности: в 2025 году было создано 1953 новых стартапов в сфере ИИ, что более чем в 10 раз превышает показатель следующей ближайшей страны. Однако число исследователей и разработчиков ИИ, переезжающих в США, сократилось на 89% с 2017 года, при этом снижение за последний год составило 80%.
7. Внедрение ИИ распространяется с исторически высокой скоростью, и потребители получают значительную выгоду от инструментов, к которым они часто имеют доступ бесплатно.
В течение 3х лет генеративный ИИ достиг 53% охвата населения. Это быстрее, чем персональные компьютеры или интернет, хотя темпы различаются в зависимости от страны и сильно коррелируют с ВВП на душу населения.
В некоторых странах наблюдается более высокий, чем ожидалось, уровень внедрения, например, в Сингапуре (61%) и Объединенных Арабских Эмиратах (54%), в то время как США занимают 24-е место с показателем 28,3%. Предполагаемая стоимость инструментов генеративного ИИ для американских потребителей достигла 172 млрд. долл. в год к началу 2026 года, при этом медианная стоимость на пользователя утроилась в период с 2025 по 2026 год.8. Формальное образование отстает от ИИ, но люди осваивают навыки работы с ИИ на каждом этапе жизни.
8. Формальное образование отстает от ИИ, но люди осваивают навыки работы с ИИ на каждом этапе жизни.
Более 80% американских старшеклассников и студентов колледжей сейчас используют ИИ для выполнения школьных задач, но только половина средних и старших школ имеют политику в отношении ИИ, и лишь 6% учителей говорят, что эта политика понятна. За пределами класса навыки в области инженерии ИИ быстрее всего развиваются в Объединенных Арабских Эмиратах, Чили и Южной Африке. Число новых докторов наук в области ИИ в США и Канаде увеличилось на 22% с 2022 по 2024 год, причем эти доктора наук устроились на работу в академические круги, а не в промышленность.
9. Суверенитет в области ИИ становится определяющей чертой национальной политики, но возможности остаются неравномерными, даже несмотря на то, что разработка с открытым исходным кодом способствует перераспределению участников.
Национальные стратегии в области ИИ расширяются, особенно в развивающихся странах, и параллельно растут государственные инвестиции в суперкомпьютеры для ИИ — признак растущих амбиций по установлению внутреннего контроля над экосистемами ИИ. Тем не менее, разработка моделей по-прежнему сосредоточена в США и Китае. Разработка с открытым исходным кодом начинает перераспределять участие, и вклад остального мира сейчас опережает Европу и приближается к вкладу США на GitHub, способствуя созданию более лингвистически разнообразных моделей и бенчмарков.
10. Эксперты по ИИ и общественность имеют очень разные взгляды на будущее этой технологии, и доверие к институтам, управляющим ИИ, в глобальном масштабе фрагментировано.
73% экспертов ожидают положительное влияния ИИ на то, как люди будут выполнять свою работу. Напротив, опросы общественного мнения показывают, что только 23% обычных людей согласны с этим утверждением. Аналогичные разногласия наблюдаются и в отношении влияния ИИ на экономику и здравоохранение.
В глобальном масштабе доверие к правительствам в регулировании ИИ варьируется. Среди опрошенных стран США сообщили о самом низком уровне доверия к собственному правительству в регулировании ИИ — 31%. В глобальном масштабе ЕС пользуется большим доверием, чем США или Китай, в вопросе эффективного регулирования ИИ.
Полный доступ к отчету имеется по ссылке: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
отчет «The 2026 AI Index Report» pdf|36,9 МБ