Отчёт фиксирует резкое сближение в качестве моделей и структурный сдвиг: Китай лидирует в патентах, публикациях и робототехнике, тогда как США сохраняют преимущество в инвестициях и вычислительной инфраструктуре
Разрыв между лучшими американскими и китайскими моделями искусственного интеллекта сократился до 2,7%, следует из отчёта Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (AI Index 2026). Ещё в мае 2023 года этот разрыв оценивался в диапазоне от 17,5 до 31,6 процентного пункта по ключевым бенчмаркам.
В текущих рейтингах лидирует Claude Opus 4.6 от Anthropic с Arena Score 1 503, тогда как китайская модель ByteDance Dola-Seed-2.0-Preview показывает 1 464. Разница между ними составляет всего 39 баллов. В 2025–2026 годах лидерство между американскими и китайскими моделями неоднократно менялось: например, DeepSeek R1 в январе 2025 года временно сравнялся с ведущими системами США.
Отчёт подчёркивает масштаб дисбаланса в инвестициях. США вложили в ИИ-сектор $285,9 млрд в 2025 году, тогда как Китай — $12,4 млрд. Это разница примерно в 23 раза. При этом только Калифорния обеспечила $218 млрд, то есть более 75% американских инвестиций.
Несмотря на это, Китай доминирует в ряде структурных показателей. На его долю приходится 69,7% всех мировых ИИ-патентов, 23,2% научных публикаций и 20,6% цитирований. В области робототехники Китай установил 295 000 промышленных роботов — почти в 9 раз больше, чем США (34 200). Кроме того, Китай сохраняет высокий резерв мощности энергосистемы (более 80%), тогда как США сталкиваются с ограничениями инфраструктуры для дата-центров.
Отдельное внимание в отчёте уделено миграции специалистов. С 2017 года число исследователей, переезжающих в США, сократилось на 89%, при этом 80% падения пришлось на последний год. Теперь Швейцария занимает первое место в мире по плотности ИИ-специалистов на душу населения.
США сохраняют лидерство по числу дата-центров — 5 427 объектов, что более чем в 10 раз превышает показатель любой другой страны. Однако Китай демонстрирует более высокие темпы роста в промышленном внедрении ИИ и инфраструктуре.
Отчёт также фиксирует ускорение технологического прогресса. Точность моделей на кодинговых бенчмарках выросла с 60% до почти 100% за год, а на научных тестах — до 93%, превысив уровень экспертов-людей (81,2%). При этом сохраняется разрыв между тестами и реальными задачами: робототехника достигает 89,4% в симуляции, но лишь 12% в бытовых сценариях.
Отдельно отмечается быстрый рост использования генеративного ИИ: 53% мирового населения применяют такие системы спустя 3 года после их массового появления. Однако уровень доверия и внедрения в США ниже глобального среднего: только 28,3% населения активно используют ИИ-инструменты против 61% в Сингапуре и 54% в ОАЭ.
Регуляторная картина остаётся фрагментированной: 47 стран приняли ИИ-законодательство, но только 12 имеют механизмы его исполнения. ЕС внедрил AI Act в 2026 году, однако глобальной координации регулирования пока что нет.
Экологический аспект также становится значимым фактором. Обучение одной модели уровня Grok 4 эквивалентно 72 816 тонн CO2, а глобальная мощность дата-центров достигла 29,6 ГВт — уровня энергопотребления штата Нью-Йорк в пиковом режиме.
Авторы отчёта подчёркивают ключевой парадокс: США инвестируют в ИИ значительно больше, но разрыв в качестве моделей почти исчез. При этом Китай доминирует в патентах, публикациях, робототехнике и энергетике, формируя альтернативную модель технологического роста. Отчёт не делает выводов, но фиксирует тенденцию: глобальный баланс ИИ-рынка становится всё более конкурентным и менее предсказуемым.
