AI Global Agenda

📌 Сегодня, 9 октября, директор Центра ИИ МГИМО Анна Абрамова выступает в качестве спикера сессии «Глобальный диалог об этике ИИ: экспертный форум о новых вызовах» в рамках II Глобального цифрового форума.

В дискуссии примут участие российские и зарубежные эксперты, представители международных организаций, научного и технологического сообщества.
Участники обсудят, насколько существующие принципы ответственного использования ИИ отвечают современному этапу развития технологий. Среди ключевых тем - развитие ИИ-агентов, цифровая безопасность, границы автономности систем ИИ, человеческий контроль и распределение ответственности. Кроме того,отдельно будут обсуждаться перспективы международного сотрудничества в сфере этики ИИ, а также вопросы применения технологий ИИ в образовании, здравоохранении и развитии умных городов.

Время: 9 октября, 17:00–18:00 (мск).
Место: зал 4 «Попов» (140).
Трансляция: https://gdfconf.com/

📩 McKinsey выпустила 6-е ежегодное исследование "Technology Trends Outlook 2026" с описанием 14 ключевых технологических направлений этого года, большинство из которых связано с ИИ.

Для оценки трендов использовались патенты, научные публикации, новостные статьи, поисковые запросы, инвестиции и спрос на специалистов. Анализируя эти направления, авторы выделили пять сквозных тем:
🔵 растущая автономность систем (от LLM-агентов до "темных фабрик");
🔵 люди и организации не поспевают за "прорывами" ИИ-моделей — будь то генерация программного кода или поиск новых молекул для лекарств;
🔵 в сфере кибербезопасности окно от обнаружения уязвимости до появления эксплойта сжалось почти до нуля;
🔵обучение ИИ-моделей идет параллельно разработке специализированных чипов для их инференса;
🔵проблема доставки энергии к ЦОД-ам стоит острее, чем ее генерация.

📌 Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:

Авторы, как это часто бывает в консалтинге, постарались придать динамики некоторым противоречивым аспектам технологического рынка:
🔸В отчете сказано, что "инвестиции в ИИ-агентов для кодинга выросли в 12,8 раза в 2025-2026 годах". Однако 60 из 61 млрд долл. в этом году пришлись на одну сделку — покупку стартапа Cursor компанией SpaceX за акции на фоне ажиотажа вокруг IPO.
🔸 Заявлено, что «ИИ трансформирует процесс научных открытий в фармацевтике». При этом ни один из таких препаратов пока не был одобрен к применению, и лишь 6,8% прошли клинические испытания второй фазы (по данным ASCO на июль 2026 года).

Посмотрим, какие из этих трендов действительно перестроят рынок, а какие так и останутся красивыми графиками в презентациях McKinsey.

📩 ОЭСР опубликовала отчет о состоянии космической отрасли "The Space Economy at a Glance 2026", основанный на данных стран - членов Организации, а также некоторых за ее пределами (Бразилия, Индия, Таиланд). Среди ключевых показателей:

🔸 Глобальный доход космической отрасли достиг $550-600 млрд. в 2025 году.
🔸 В государствах ОЭСР космические системы и данные поддерживают более половины критических индустрий (транспорт, энергетика, связь, продовольствие), а в целом по экономике - до 18% ВВП в случае Великобритании.
🔸 Около 70% данных наблюдения Земли находятся в открытом доступе, что позволяет бизнесу использовать их в собственных приложениях.
🔸 К середине 2026 года на орбите работало порядка 15000 спутников, принадлежащих 100+ странам.
🔸 Ведется наблюдение за ~46 тыс. объектов космического мусора, при этом еще около 140 млн. более мелких фрагментов по-прежнему представляют опасность.

📌 Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:
За последнее 15 лет доля коммерческих операторов спутников выросла с 23% до 88%, однако это не означает, что рынок космических данных и услуг является конкурентным и обеспечивает свободу выбора оператора. Смена поставщика для крупных клиентов зачастую оказывается не менее сложной, чем переход между облачными гиперскейлерами: сказывается эффект "vendor lock-in", основанный на проприетарных API и других ухищрениях.

Индустрия ИИ пока слабо связана с космической отраслью, а идея размещения на орбите ИИ-дата-центров для широкого круга задач сталкивается с серьезными техническими барьерами. Более реалистичным выглядит другой сценарий - продвинутая AI/ML-аналитика космических данных с последующей передачей результатов на Землю, что можно рассматривать как предельный пример edge computing.

📩 Еврокомиссия: ИИ в биологии развивается быстрее, чем система проверки его результатов

14 августа Объединённый исследовательский центр Европейской комиссии опубликовал исследование Artificial Intelligence for Biology: Capabilities, Readiness and Policy Implications. Авторы рассмотрели 480 AI-моделей, применяемых в молекулярной и клеточной биологии и попытались оценить, насколько реальны их заявленные возможности.

❕Один из выводов доклада - разрыв между хорошими результатами моделей в научных задачах и их готовностью к применению за пределами исследовательских бенчмарков (даже наиболее развитые модели пока не проходили комплексной оценки технологической готовности).
Кроме того, авторы также обращают внимание на необходимость прозрачной отчетности и общих подходов к валидации, которые позволят воспроизводимо и сопоставимо оценивать результаты AI-систем, в т.ч. при проектировании биомолекул.

📌 Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:
В AI for Science сейчас возникает знакомая проблема - качество самой модели становится только частью задачи, и техническая демонстрация возможностей модели ещё не означает, что результат можно использовать в реальном исследовании.
Для таких областей, ка биология, это особенно критично. Ошибка в генерации текста относительно легко обнаруживается и исправляется. А ошибка при проектировании молекулы может потребовать месяцев лабораторной работы (и в некоторых случаях иметь гораздо более серьезные последствия).

В новой конкурентной борьбе значение приобретает вся исследовательская инфраструктура вокруг моделей, от собственных массивов данных и вычислительных ресурсов до лабораторий, способных проверять полученные результаты. В международном масштабе это может усиливать уже существующий инфраструктурный разрыв. Иными словами, странам, не располагающим развитой исследовательской инфраструктурой, будет сложнее не только разрабатывать собственные системы AI for Science, но и самостоятельно проверять и развивать решения, созданные в других странах.

📩 Летом ОЭСР опубликовала исследование Competition in the age of AI: Initial evidence from microdata. Авторы проанализировали связь между использованием и разработкой ИИ и конкурентной динамикой - рыночной властью компаний, концентрацией, инновациями и развитием AI-стартапов - и пришли к таким выводам:
🔸 Концентрация AI-патентования положительно коррелирует с концентрацией продаж;
🔸 AI-патентование связано с более быстрым ростом наценок прежде всего в ICT-секторе;
🔸 AI-стартапы привлекают значительные объёмы венчурного капитала, при этом GenAI-стартапы непропорционально часто становятся объектами приобретений.

📌 Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:
Исследование показывает, что влияние ИИ на конкуренцию заметно сложнее, чем простая логика «новая технология усиливает крупнейших игроков».
Готовые AI-инструменты действительно могут дать небольшим компаниям доступ к возможностям, которые раньше были только у крупных игроков. В этом смысле технология способна снижать отдельные барьеры входа.
Крупные компании имеют больше возможностей инвестировать в исследования, покупать перспективные стартапы, получать доступ к вычислениям.
Поэтому большое количество новых AI-компаний ещё не означает появление большого количества независимых технологических центров. А для оценки конкурентной среды важно смотреть на то, сколько из них смогут вырасти в самостоятельных сильных игроков и насколько открытым останется доступ к ключевым ресурсам для разработки ИИ-решений.

📩 Администрация Трампа продолжает протекционистский курс в сфере высоких технологий.
Федеральная комиссия по связи США под предлогом высокого риска для национальной безопасности включила в список запрещенных для поставок в США товаров "передовых роботизированных устройств" (мобильных роботов - гуманоидных и робособак), а также инверторов напряжения (устройство, которое используется для преобразования постоянного тока в переменный и обратно, используется, например, в электромобилях). Данный шаг направлен для защиты американского рынка от китайских поставщиков, являющихся конкурентами таких американских компаний как Тесла, Бостон Дайнамикс и другие.
В более широком контексте США продолжают курс на выстраивание глобальной производственной пирамиды, в рамках которой они должны находиться на технологической вершине.

📩 16 июля в Шанхае состоялось подписание соглашения о создании Всемирной организации по сотрудничеству в области искусственного интеллекта (WAICO). Членами-основателями стали 29 государств, в т.ч. КНР, Россия, Бразилия, ЮАР, Индонезия, Малайзия, а также ряд других государств преимущественно из Азии. Африки и Латинской Америки. Инициативу создания организации озвучил председатель КНР Си Цзиньпин в 2025 году.
✔️ Вице-премьер РФ Дмитрий Григоренко напомнил, что Москва всегда поддерживала и продолжает поддерживать установление прозрачных правил для экстерриториальных технологий. Он выразил уверенность в том, что активное участие в организации поможет развитию технологического диалога в глобальном масштабе. Организация будет способствовать эффективному продвижению российских разработок и компетенций на зарубежных рынках.

📌Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:
Данное событие является логичным развитием тенденции по формированию основными глобальными конкурентами – США и КНР – технологических блоков стран, привязанных к их технологическим стекам и осуществляющих внутри себя поставки ресурсов для производства электроники, материалов, оборудования и предоставления ИТ-услуг, например, доступа к передовым моделям ИИ.
Цели создания собственной организации по ИИ для КНР заключаются в формировании единого пространства технических стандартов КНР в области искусственного интеллекта для упрощения экспорта ИИ-услуг местных ИТ-компаний, получении дополнительной поддержки китайских инициатив в ООН и на иных международных форумах. Текст соглашения о создании организации по состоянию на 17 июля опубликован не был, что затрудняет анализ аспектов функционирования новой структуры.