?
Асимметричная демократизация: рыночная власть платформ на российском рынке искусственного интеллекта
Статья посвящена механизму, посредством которого рыночная власть корпоративных платформ на российском рынке искусственного интеллекта одновременно определяет условия доступа малого и среднего бизнеса к технологиям искусственного интеллекта и условия масштабирования независимых ИИ-стартапов. Актуальность проблемы обусловлена противоречием: вклад платформенного сектора в экономику и доступность готовых ИИ-сервисов растут, тогда как уровень применения искусственного интеллекта в организациях с небольшой численностью занятых остается кратно ниже, чем в крупных; при этом условия воспроизводства независимого предложения ИИ-решений остаются неизученными. Существующие исследования рассматривают сторону спроса и сторону предложения изолированно и не описывают их как следствия одного механизма. Цель работы – описать и концептуализировать этот механизм. Решены четыре задачи: описана структура концентрации инфраструктурных ресурсов; охарактеризована роль платформ как канала доступа МСБ к технологии; выявлены механизмы, ограничивающие масштабирование ИИ-стартапов; предложена объяснительная модель, связывающая обе стороны. Методология комбинированная: вторичный анализ статистических и отраслевых данных о распространении ИИ в российском бизнесе и множественное кейс-стади на десяти полуструктурированных глубинных интервью с представителями четырех групп участников ИИ-экосистемы. Основной результат – выявление конфигурации, обозначенной авторами как асимметричная демократизация: контроль над вычислительной инфраструктурой и интерфейсами доступа к ней расширяет доступ массового сегмента к использованию технологии и одновременно сужает доступ к ее производству. На материале десяти случаев зафиксировано, что платформенная блокировка имеет двухуровневую структуру – модельную и инфраструктурную, – и открытые языковые модели устраняют зависимость первого уровня, но не второго, а корпоративные акселерационные программы устойчиво не выполняют декларируемой масштабирующей функции. Практическая значимость результатов состоит в рекомендациях для ИИ-стартапов, институтов развития и регуляторов. Перспективы исследования связаны с лонгитюдной проверкой предложенной стадийной модели и операционализацией платформенной блокировки через издержки переключения и долю платформенных расходов.