Стенфордський звіт з AI на 423 сторінках опубліковано! Різниця між Китаєм і США становить лише 2,7%, Tsinghua DeepSeek увійшов до топ-10 світових лідерів

Автор: Новий Інтелектуальний Центр

Редактор: Добре втомлений Персик

【Вступний огляд Нового Інтелектуального Центру】Звіт «Індекс штучного інтелекту 2026» від Стенфордського університету — це грандіозна подія! Цей 432-сторінковий документ має надзвичайну цінність: вершина змагань у сфері AI між Китаєм і США, різниця майже зникла, зменшившись до всього 2,7%. Щорічно у світі виробляється близько 95 провідних AI-моделей, більшість з яких належить великим компаніям. Найжорстокіше — зайнятість молодих розробників віком 22-25 років зменшилася на 20%.

Сьогодні Стенфордський HAI оприлюднив «Індекс штучного інтелекту 2026»!

Цей довгий 423-сторінковий щорічний звіт повністю розкриває новітній розподіл сил у глобальній індустрії AI.

Він дає ключовий висновок: здібності AI швидко зростають; але людські можливості оцінювати та контролювати його — значно відстають.

Найбільш вражаючим висновком є —

Різниця у продуктивності моделей AI між Китаєм і США майже зникла, обидві країни часто змінюють лідерство у змаганнях, наразі перевага Anthropic становить лише 2,7%.

США витрачають на AI більше за всіх, але залучення топ-талантів стає все важчим.

Звіт також зазначає, що еволюція AI не стикнулася з так званим «поглибленням», а навпаки — стрімко прискорюється безпрецедентними темпами.

За минулий рік понад 90% провідних моделей у світі демонстрували у галузі докторських наукових питань, мультимодального мислення та математичних змагань результати, що дорівнюють або перевищують людські.

Особливо у кодингу, показники SWE-bench за рік зросли з 60% до майже 100%.

Проте, явище «предметної偏科» AI є надзвичайно серйозним і має деформований характер:

LLM може отримати золоту медаль IMO, але не може правильно читати симульований годинник — точність лише 50,1%.

Тим часом, боротьба за робочі місця AI вже стала реальністю, і першими постраждалими є молоді «робітники».

Нижче — основний зміст, «Індекс штучного інтелекту 2026» виділяє 12 найважливіших трендів.

Інші цікаві моменти:

Глобальна обчислювальна потужність AI за 3 роки зросла у 30 разів, Nvidia займає 60%, майже всі чіпи виробляє TSMC.

У 2025 році глобальні інвестиції у AI склали 581,7 мільярдів доларів, подвоївшись порівняно з попереднім роком, США отримали майже половину.

Кількість дослідників AI, що працюють у США, знизилася за 7 років на 89%, лише за минулий рік — на 80%.

З 2024 року зайнятість молодих розробників віком 22-25 років зменшилася на 20%, початкові позиції цілеспрямовано скорочуються.

Китай побудував 85 публічних суперкомп’ютерів AI — у двічі більше, ніж у Північній Америці, і є світовим лідером.

Використання AI у китайських компаніях перевищує 80%, що значно вище світової середньої — 58%.

Найпотужніші моделі стають все більш «чорними ящиками»: з 95 моделей 80 не мають відкритого коду тренування.

Різниця у рівні AI між Китаєм і США зменшилася до всього 2,7%.

Стенфорд помістив лідерські позиції США і Китаю з травня 2023 року у один координатний простір.

У травні 2023 року GPT-4-0314 отримав 1320 балів, лідирує Китайський ChatGLM-6B — різниця понад 300 балів.

У лютому 2025 року DeepSeek-R1 вперше зрівнявся з провідними моделями США.

У березні 2026 року Claude Opus 4.6 з США отримав 1503 бали, а Dola-seed-2.0-preview з Китаю — 1464.

Зараз різниця між AI США і Китаю становить лише 39 балів, тобто 2,7%.

Ще цікавіше — частота зміни лідерів за минулий рік. З початку 2025 року провідні моделі обох країн кілька разів змінювали місця у рейтингу Arena.

Кількісно ситуація майже рівна.

У 2025 році США випустили 50 «значущих моделей», Китай — 30 провідних великих моделей.

У першій п’ятірці — OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic, xAI — рівноправні гравці.

Ще нижче — у топ-10 — чотири позиції займають китайські компанії: Alibaba, DeepSeek, Tsinghua, ByteDance.

Екосистема відкритого коду цього року явно змістилася на схід.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Kimi — просувають здатність відкритого коду вперед.

З урахуванням публікацій, цитувань, патентів і промислових роботів, Китай посідає перше місце у світі.

Що стосується цін, то тут теж відбувається боротьба.

Зарубіжні розробники порахували, що ціна на Seed 2.0 Pro приблизно в десять разів нижча за Claude Opus 4.6.

За рівнем продуктивності — ціна в десять разів нижча. Це лише початок ланцюга наслідків.

90% передових моделей створюються у промисловості, швидкість їхнього розвитку — безпрецедентна.

З минулого року понад 95 моделей, що найкраще репрезентують галузь, — здебільшого з індустрії, а не з академії чи урядових лабораторій.

Академічна сфера вже не встигає за передовими.

Швидкість випуску моделей також стрімко зростає.

Лише у лютому 2026 року з’явилися 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, GLM-5 — майже всі у один місяць.

Період «золотого часу» тепер триває місяцями, а не роками.

Базовий рік без «поглиблення» AI

Найвражаючіша динаміка — у програмуванні.

Базовий тест SWE-bench Verified, що перевіряє виправлення помилок, за рік зросла з 60% до майже 100%.

Це не просто кілька пунктів — це фактично досягнення межі.

Тест Terminal-Bench, що оцінює здатність агента виконувати реальні завдання, зросла з 20% до 77,3%.

Успіхи у кібербезпеці — з 15% до 93%.

Gemini Deep Think отримав золоту медаль на Міжнародній математичній олімпіаді.

Відповіді на складні наукові питання (GPQA Diamond), математичні змагання (AIME), мультимодальне мислення (MMMU) — ці «неперевершені» людські досягнення вже здолані передовими моделями.

Найкраще ілюструє проблему Humanity’s Last Exam.

Це спеціальний тест, створений для «змусити AI зазнати поразки, а людину — перемогти», з питаннями від провідних експертів у різних галузях.

Минулого року OpenAI’s o1 отримав 8,8%, тоді як передові моделі за рік підняли свої бали ще на 30 пунктів, і Claude Opus 4.6, і Gemini 3.1 Pro вже перевищили 50%.

Передостання межа

Модель, яка може отримати золоту медаль IMO, але не може правильно читати симульований годинник

Але у тому ж самому індексі з’явилися інші цифри.

Найпотужніша модель у «читанні симульованого годинника» має точність лише 50,1%.

Роботи у лабораторних симуляційних середовищах (RLBench) вже досягають 89,4% успіху. Але у реальних домашніх умовах, наприклад, при митті посуду або складанні одягу, успіх знижується до 12%.

Між лабораторією і кухнею — різниця у 77 відсотків.

Дослідники назвали цю явище «зубчастим рубежем» (jagged frontier). Здатність AI розподілена нерівномірно: може виграти медаль на математичних олімпіадах, але не може стабільно сказати, котра година.

AI може виграти медаль на математичних олімпіадах, але лише з ймовірністю 50% зможе правильно прочитати симульований годинник. Швидкість прискорення — різна.

Крім того, у задачах з агентами, у тесті OSWorld, передові AI (66,3%) вже наближаються до людської базової лінії.

Проте у спеціалізованому тесті PaperArena, що оцінює наукову логіку, найсильніший агент має лише 39%, що становить половину рівня доктора наук.

Але ця нерівність вже не заважає компаніям впроваджувати AI у виробництво.

Ще один показник від AI Index — глобальний рівень впровадження AI у бізнесі досяг 88%. Дев’ять із десяти компаній вже інтегрували AI у свої робочі процеси.

Вартість також зростає. Записи про інциденти, пов’язані з AI, зросли з 233 у 2024 році до 362 у 2025.

Гроші швидко течуть — 581,7 мільярдів доларів у AI

У 2025 році глобальні інвестиції у AI склали 581,7 мільярдів доларів, що на 130% більше, ніж у попередньому році. З них приватні інвестиції — 344,7 мільярдів доларів, зростання на 127,5%.

Обидві криві майже подвоїлися.

За країнами лідирує США. У 2025 році приватні інвестиції США у AI склали 285,9 мільярдів доларів, а кількість стартапів — 1953, що у 10 разів більше за друге місце.

Гроші швидко течуть у США, але інший ключовий ресурс — людські — повертає назад.

Люди тікають: кількість дослідників AI у США знизилася на 89%.

Є цифри, що дивують.

З 2017 року кількість AI-дослідників і розробників, що працюють у США, зменшилася на 89%.

Ще важливіше — цей спад прискорюється. За минулий рік зменшення склало 80%.

США залишаються найщільнішою країною за кількістю дослідників AI, але потік фахівців зменшується.

Графіки грошей і людей починають рухатися у протилежних напрямках. Це — нове явище за останнє десятиліття.

Обчислювальна потужність за три роки зросла у 30 разів, і все це — у руках однієї компанії.

З 2021 року глобальна потужність AI зросла у 30 разів, і кожен рік — більш ніж у три рази.

Це можливо завдяки кільком компаніям.

Nvidia займає понад 60% світової обчислювальної потужності AI. Amazon і Google мають свої власні чіпи, але разом вони значно поступаються Nvidia.

Майже всі ці чіпи виробляє TSMC. Чим крутіша крива зростання, тим вужчий «захисний пояс» — уразливість зростає.

Водночас, ціна зростає.

Загальна потужність дата-центрів AI у світі вже досягла 29,6 ГВт, що відповідає всім енергоспоживанням штату Нью-Йорк у пікові години. Оцінка викидів CO₂ при тренуванні Grok 4 — 72 816 тонн, що еквівалентно викидам 17 000 автомобілів за рік.

Де будувати дата-центри, звідки брати електроенергію, де виробляти чіпи — ці питання стають головними для керівників AI-компаній цього року.

Генеративний AI за три роки проник у 53% світу, а в китайському ринку його використання перевищило 80%.

За три роки генеративний AI досяг 53% глобальної проникності.

Це швидше, ніж персональні комп’ютери або інтернет.

Але швидкість проникнення сильно залежить від країни. У Сінгапурі — 61%, в ОАЕ — 54%, тоді як у США — лише 28,3%.

Якщо дивитися з точки зору робочого місця, ситуація ще більш контрастна.

За даними іншої групи, у 2025 році 58% працівників у світі вже активно використовують AI у роботі. Але у Китаї, Індії, Нігерії, ОАЕ та Саудівській Аравії цей показник перевищує 80%.

Використання AI у китайських компаніях вже на 20+ відсотків вище за світову середню.

Що ще цікаво — це цінність для споживачів.

Згідно з оцінками AI Index, до початку 2026 року генеративний AI принесе американським споживачам щорічно 172 мільярди доларів. За рік середній вартісний показник користувача зріс у три рази.

Більшість користувачів користуються безкоштовними версіями.

Люди готові платити за AI набагато менше, ніж він їм приносить цінності. Це — різниця, яку всі AI-компанії намагаються подолати.

Різке скорочення початкових посад і зменшення молодих розробників на 20% — найгучніший факт для читачів, що говорять китайською.

З 2024 року кількість молодих розробників віком 22-25 років зменшилася приблизно на 20%.

За цей час кількість старших колег зросла.

Це стосується не лише розробників. Так само зменшується кількість працівників у сферах, де AI проявляє себе яскраво, наприклад, у службі підтримки.

Ще гірше — результати опитувань керівників. Вони очікують, що у найближчі місяці звільнень буде ще більше.

Це не просто зростання безробіття — це цілеспрямоване скорочення початкових позицій.

Якщо втрачає перша робота, вся кар’єра може зупинитися. Наслідки цього важко спрогнозувати.

AI змінює спосіб відкриття нових наук

Якщо перша частина — холодна, то ця — гаряча.

У галузях природничих наук, фізики, біології кількість публікацій, пов’язаних з AI, у 2025 році зросла на 26-28%.

Зокрема, цього року вперше AI повністю пройшов етапи прогнозування погоди — без традиційних чисельних моделей, безпосередньо з даних отримано температуру, швидкість вітру, вологість.

AI вже не просто допомагає писати статті або рахувати цифри — він сам відкриває нові відкриття.

У медичних закладах також. У 2025 році багато лікарень почали використовувати AI для автоматичного створення клінічних записів з консультацій. Це зменшило час на оформлення історій хвороби до 83%, знизило професійне вигорання.

Але цей же індекс ставить під сумнів ефективність медичного AI. Огляд понад 500 досліджень показав, що майже половина з них базується на тестових наборах, а лише 5% — на реальних клінічних даних.

AI може зменшити час роботи лікаря за клавіатурою — це факт. Але його клінічна цінність у реальних пацієнтах ще залишається під питанням.

Самонавчання у світі — новий бум, і традиційна освіта вже відстає

Традиційна освіта не встигає за AI.

У США 4/5 старшокласників і студентів вже використовують AI для виконання домашніх завдань. Але лише половина шкіл має політику щодо AI, і лише 6% вчителів вважають ці політики чіткими.

Учні йдуть попереду, вчителі — залишаються на місці, правил ще немає.

Паралельно, у світі розгортається хвиля самонавчання. Три країни, де навички AI зростають найшвидше — ОАЕ, Чилі та Південь Африки.

Не США, не Європа.

Найкрутіша частина навичок — там, де ніхто не дивиться.

Найсильніші моделі стають найменш прозорими — експерти і громадськість у розколі

Найпотужніші моделі стають найменш відкритими.

Індекс прозорості базових моделей цього року знизився з 58 до 40 балів. Google, Anthropic, OpenAI вже не публікують дані про масштаб і тривалість тренувань.

З 95 моделей, що були найрепрезентативнішими минулого року, 80 не мають відкритого коду тренування.

Громадська думка також ускладнюється.

У світі частка тих, хто вважає AI корисним, зросла з 52% до 59%. Але й тих, хто відчуває тривогу, — з 50% до 52%.

Обидва тренди зростають одночасно.

Найбільше розкол у США: лише 33% американців вважають, що AI покращить їхню роботу, тоді як у світі — 40%. Довіра до уряду США щодо регулювання AI — найнижча серед опитаних — 31%.

У Сінгапурі довіра до уряду у цій сфері — 81%.

Після недавнього нападу на сім’ю Сем Альтмана, у Кремнієвій долині «здивувалися», що звичайні люди у коментарях Instagram не співчувають, а навіть вважають, що «треба ще жорсткіше».

Вони не усвідомлюють, наскільки ситуація вже погіршилася.

Дані Pew і Ipsos, що цитуються у звіті, показують, що різниця у поглядах експертів і громадськості щодо впливу AI на зайнятість, медицину, економіку — понад 30%, а у деяких випадках — до 50%.

З одного боку — стрімке зростання у лабораторіях, з іншого — зростання тривоги у звичайних людей.

Між ними — відсутність мосту.

Наприкінці

У цьому 423-сторінковому звіті є сотні графіків, але фактично — лише один.

Горизонтальна вісь — час, вертикальна — здатність.

Крива здатностей моделей стрімко зростає, обчислювальна потужність зростає, інвестиції зростають, рівень впровадження зростає. Інше — стоїть на місці або падає.

Ось і весь зміст Індексу AI 2026.

AI прискорюється. Все інше відстає.

Якщо ви працюєте у цій галузі, питання не «яким буде майбутнє», а «на якій кривій ви стоїте».