Индекс ИИ Стэнфорда 2026: Китай сократил отставание от США до 2,7%, при этом тратя в 23 раза меньше на инвестиции в ИИ

      Вкратце: Отчет Stanford AI Index 2026 года показывает, что разрыв в производительности между лучшими американскими и китайскими моделями ИИ сократился до 2,7%, по сравнению с 17,5-31,6 процентными пунктами в мае 2023 года, несмотря на то, что США тратят в 23 раза больше на частные инвестиции в ИИ (285,9 миллиарда долларов против 12,4 миллиарда долларов). Китай лидирует по количеству патентов на ИИ (69,7% от глобальных заявок), публикациям (23,2% от глобального объема), установкам промышленных роботов (в 9 раз больше, чем в США) и энергетической инфраструктуре, в то время как миграция талантов в области ИИ в США сократилась на 89% с 2017 года.

      Разрыв в производительности между лучшими американскими и китайскими моделями ИИ сократился до 2,7%, согласно отчету AI Index 2026 года, опубликованному на этой неделе Институтом человекоцентрированного искусственного интеллекта Стэнфордского университета. В мае 2023 года разрыв составлял от 17,5 до 31,6 процентных пунктов по основным бенчмаркам. На март 2026 года модель Claude Opus 4.6 компании Anthropic занимает первое место в мировом рейтинге с оценкой Arena 1503, в то время как Dola-Seed-2.0-Preview компании ByteDance находится на уровне 1464, разница составляет 39 пунктов. Модель рассуждений R1 компании DeepSeek на короткое время соответствовала лучшей модели США в феврале 2025 года, и американские и китайские модели несколько раз менялись местами с тех пор.

      423-страничный отчет, наиболее полная ежегодная оценка глобального ландшафта ИИ, документирует ситуацию, в которой Соединенные Штаты тратят в 23 раза больше на частные инвестиции в ИИ, чем Китай, но лидируют по единственному показателю, который, возможно, имеет значение, производительности моделей, менее чем на три процентных пункта. Вопрос, который поднимает отчет, не давая на него четкого ответа, заключается в том, поддерживает ли это преимущество в расходах американское лидерство или Китай нашел способ конкурировать без него.

      Где каждая страна лидирует

      Соединенные Штаты доминируют в частных инвестициях в ИИ, с 285,9 миллиарда долларов в 2025 году по сравнению с 12,4 миллиарда долларов Китая. Только Калифорния составила 218 миллиардов долларов, более 75% от общего объема США. Американские компании произвели 50 заметных моделей ИИ в прошлом году, по сравнению с 30 в Китае, хотя количество китайских моделей удвоилось с 15 в предыдущем году, в то время как в США рост был более скромным. В США расположено 5427 дата-центров, что более чем в десять раз превышает количество в любой другой стране.

      Китай лидирует по объему. Китайские исследователи произвели 23,2% всех глобальных публикаций по ИИ и 20,6% цитирований, по сравнению с 12,6% для США. Китайские организации подали 69,7% всех патентов на ИИ в мире. В Китае было установлено 295 000 промышленных роботов в последнем отчетном периоде, почти в девять раз больше, чем 34 200, установленных в Соединенных Штатах. А резервный запас электроэнергии в Китае никогда не опускался ниже 80%, что в два раза превышает необходимую мощность, в то время как энергосистема США страдает от десятилетий недоинвестирования, которое отчет определяет как потенциальное узкое место для роста инфраструктуры ИИ.

      Цифры инвестиций сопровождаются значительным оговоркой. В отчете отмечается, что данные о частных инвестициях «вероятно, занижают» фактические расходы Китая на ИИ, поскольку китайское правительство направляет ресурсы через фонды поддержки и государственные инвестиционные инструменты, которые не отображаются в базах данных частного капитала. Соотношение расходов 23 к 1 может быть менее драматичным, чем кажется.

      Кризис талантов

      Наиболее поразительная находка может касаться людей, а не моделей. Число ученых в области ИИ, переезжающих в Соединенные Штаты, сократилось на 89% с 2017 года, при этом 80% этого снижения произошло только в прошлом году. В отчете описывается падение как «резкое». Швейцария теперь занимает первое место в мире по количеству исследователей и разработчиков ИИ на душу населения.

      Данные о миграции талантов усложняют нарратив о том, что американское лидерство в области ИИ безопасно благодаря его инвестиционному преимуществу. Если исследователи, создающие передовые модели, все чаще выбирают не приезжать в США, то премия за расходы покупает оборудование и инфраструктуру, но не интеллектуальный капитал, который превращает вычисления в возможности. DeepSeek продемонстрировала в январе 2025 года, что китайская лаборатория может сопоставить лучшие образцы Кремниевой долины с долей ресурсов. Данные о талантах предполагают, что условия, которые привели к созданию DeepSeek, укрепляются, а не ослабевают.

      Что ИИ может и не может делать

      Отчет документирует прирост производительности, который казался бы неправдоподобным два года назад. На SWE-bench, бенчмарке программирования, производительность модели возросла с 60% до почти 100% за один год. По вопросам науки на уровне аспирантуры точность модели достигла 93%, выше базового уровня эксперта-валидатора в 81,2%. Gemini Deep Think от Google выиграл золотую медаль на Международной математической олимпиаде. На последнем экзамене человечества, бенчмарке, который должен быть неразрешимым, передовые модели набрали 30 процентных пунктов за год.

      Но отчет также документирует то, что он называет «зубчатым фронтиром». Лучшая модель правильно считывает аналоговые часы только 50,1% времени. Системы роботизированной манипуляции достигают 89,4% успеха в симуляции, но только 12% в реальных домашних задачах. Почти половина из более чем 500 клинических исследований ИИ, рассмотренных в отчете, использовали вопросы в стиле экзамена, а не реальные данные пациентов, и только 5% использовали фактические клинические записи. Разрыв между производительностью по бенчмаркам и надежностью в реальном мире остается широким в областях, где ошибки имеют последствия.

      Принятие, доверие и регулирование

      Генеративный ИИ достиг 53% принятия среди населения в течение трех лет с момента запуска, быстрее, чем персональный компьютер или интернет. Восемьдесят восемь процентов организаций сообщают о использовании ИИ. Четыре из пяти студентов университетов теперь используют инструменты генеративного ИИ. Но США занимают 24-е место в мире по уровню принятия, всего 28,3%, уступая Сингапуру (61%) и ОАЭ (54%).

      Общественное доверие еще ниже. Только 31% американцев доверяют своему правительству в регулировании ИИ, что является самым низким показателем среди всех опрошенных стран и значительно ниже мирового среднего уровня в 54%. Разрыв между экспертами и общественностью является центральной темой отчета: 73% экспертов по ИИ ожидают положительного влияния на рабочие места, по сравнению с 23% среди широкой общественности. Только треть американцев ожидает, что ИИ улучшит их рабочие места.

      Кредит: Arena, 2026 Производительность лучших моделей США против китайских на Arena

      Сейчас в 47 странах действуют законы о ИИ, но только в 12 из них есть механизмы принуждения. Документированные действия по принуждению возросли с 43 в 2024 году до 156 в 2025 году. Затраты на соблюдение норм варьируются в восемь раз между юрисдикциями. Регламент ЕС по ИИ вступил в полную силу в январе 2026 года, но более широкая регуляторная картина является фрагментированной, а не координированной.

      Экологическая стоимость

      Обучение Grok 4 от xAI произвело 72 816 тонн эквивалента CO2, примерно столько же, сколько выбросы от вождения 17 000 автомобилей в течение года. Мощность дата-центров ИИ достигла 29,6 гигаватт по всему миру, что достаточно для обеспечения