АСИММЕТРИЧНАЯ ДЕМОКРАТИЗАЦИЯ: РЫНОЧНАЯ ВЛАСТЬ ПЛАТФОРМ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

  • А.П. Дименштейн Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
  • Д.М. Кнатько Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
DOI: https://doi.org/10.34680/BENEFICIUM.2026.3(60).68-79

Аннотация

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.

Ключевые слова: асимметричная демократизация, ИИ-стартапы, издержки переключения, малый и средний бизнес, платформенная блокировка, пограничные ресурсы, рыночная власть платформ, соконкуренция

Финансирование: исследование не имело спонсорской поддержки (собственные ресурсы).

Библиография

  • Korinek A., Vipra J. Concentrating Intelligence: Scaling and Market Structure in Artificial Intelligence // Economic Policy. 2025. Vol. 40(121). Pp. 225-256. (На англ.). DOI: 10.1093/epolic/eiae057
  • Van der Vlist F., Helmond A., Ferrari F. Big AI: Cloud Infrastructure Dependence and the Industrialisation of Artificial Intelligence // Big Data & Society. 2024. Vol. 11(1). (На англ.). DOI: 10.1177/20539517241232630
  • Кузьминов Я.И., Кручинская Е.В., Кошель А.С., Акиндинова Н.В. Вклад цифровых платформ в развитие российской экономики: моделирование эффектов регулирования // Вопросы экономики. 2025. № 7. С. 5-24. DOI: 10.32609/0042-8736-2025-7-5-24
  • Распространение ИИ в организациях разной величины (2026). ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. URL: https://issek.hse.ru/news/1139129178.html (дата обращения 03.09.2026).
  • Kretschmer T., Leiponen A., Schilling M., Vasudeva G. Platform Ecosystems as Meta-Organizations: Implications for Platform Strategies // Strategic Management Journal. 2022. Vol. 43(3). Pp. 405-424. (На англ.). DOI: 10.1002/smj.3250
  • Jacobides M.G., Cennamo C., Gawer A. Externalities and Complementarities in Platforms and Ecosystems: From Structural Solutions to Endogenous Failures // Research Policy. 2024. Vol. 53(1). (На англ.). DOI: 10.1016/j.respol.2023.104906
  • Jovanovic M., Sjödin D., Parida V. Co-Evolution of Platform Architecture, Platform Services, and Platform Governance: Expanding the Platform Value of Industrial Digital Platforms // Technovation. 2022. Vol. 118(6). (На англ.). DOI: 10.1016/j.technovation.2020.102218
  • Rong K., Zhao Y., Kang Z., Parente R. All-In-One Strategy of Platforms: Crafting Multiproduct Ecosystems // Technovation. 2026. Vol. 150. (На англ.). DOI: 10.1016/j.technovation.2025.103394
  • Motta M., Shelegia S. The "Kill Zone": When a Platform Copies to Eliminate a Potential Threat // Journal of Economics & Management Strategy. 2025. Vol. 34(3). Pp. 657-673. (На англ.). DOI: 10.1111/jems.12614
  • Engert M., Evers J., Hein A., Krcmar H. The Engagement of Complementors and the Role of Platform Boundary Resources in E-Commerce Platform Ecosystems // Information Systems Frontiers. 2022. Vol. 24. Pp. 2007-2025. (На англ.). DOI: 10.1007/s10796-021-10236-3
  • Wulfert T., Strobel G., Hoang H. Let's join Forces: Boundary Resources as Enablers of Value Co-Creation in E-Commerce Ecosystems // Electronic Commerce Research. 2025. Vol. 25(6). Pp. 4433-4470. (На англ.). DOI: 10.1007/s10660-024-09848-z
  • Hawlitschek F., Hodapp D. Challenges to Co-Creating Value in Nascent Platform Ecosystems: Gaps between Theory and Practice // International Journal of Electronic Commerce. 2024. Vol. 28(2). Pp. 156-185. (На англ.). DOI: 10.1080/10864415.2024.2332046
  • Mosterd L., Sobota V.C.M., van de Kaa G., Ding A.Y., de Reuver M. Context dependent Trade-Offs around Platform-to-Platform Openness: The Case of the Internet of Things // Technovation. 2021. Vol. 108. (На англ.). DOI: 10.1016/j.technovation.2021.102331
  • Ahmed N., Wahed M., Thompson N.C. The Growing Influence of Industry in AI Research // Science. 2023. Vol. 379(6635). Pp. 884-886. (На англ.). DOI: 10.1126/science.ade2420
  • Narayan D. Platform Capitalism and Cloud Infrastructure: Theorizing a Hyper-Scalable Computing Regime // Environment and Planning A. 2022. Vol. 54(5). Pp. 911-929. (На англ.). DOI: 10.1177/0308518X221094028
  • Widder D.G., Whittaker M., West S.M. Why 'Open' AI Systems are actually closed, and why this Matters // Nature. 2024. Vol. 635(8040). Pp. 827-833. (На англ.). DOI: 10.1038/s41586-024-08141-1
  • Moro-Visconti R., Cruz Rambaud S., López Pascual J. Artificial Intelligence-Driven Scalability and its impact on the Sustainability and Valuation of traditional Firms // Humanities and Social Sciences Communications. 2023. Vol. 10(1). (На англ.). DOI: 10.1057/s41599-023-02214-8
  • Khanal S., Zhang H., Taeihagh A. Why and how is the Power of Big Tech increasing in the Policy Process? The Case of Generative AI // Policy and Society. 2025. Vol. 44(1). Pp. 52-69. (На англ.). DOI: 10.1093/polsoc/puae012
  • Cusumano M.A., Gawer A., Yoffie D.B. Can Self-Regulation save Digital Platforms? // Industrial and Corporate Change. 2021. Vol. 30(5). Pp. 1259-1285. (На англ.). DOI: 10.1093/icc/dtab052
  • Gawer A., Bonina C. Digital Platforms and Development: Risks to Competition and their Regulatory Implications in Developing Countries // Information and Organization. 2024. Vol. 34(3). (На англ.). DOI: 10.1016/j.infoandorg.2024.100525
  • Schwaeke J., Peters A., Kanbach D.K., Kraus S., Jones P. The New Normal: The Status Quo of AI Adoption in SMEs // Journal of Small Business Management. 2025. Vol. 63(3). Pp. 1297-1331. (На англ.). DOI: 10.1080/00472778.2024.2379999
  • Arroyabe M.F., Arranz C.F.A., Fernandez De Arroyabe I., Fernandez de Arroyabe J.C. Analyzing AI Adoption in European SMEs: A Study of Digital Capabilities, Innovation, and External Environment // Technology in Society. 2024. Vol. 79. (На англ.). DOI: 10.1016/j.techsoc.2024.102733
  • D'Amico E., Audretsch D.B., Belitski M., Colombelli A. Adopting Artificial Intelligence in Small and Medium Businesses: The Knowledge-Based Perspective // Small Business Economics. 2026. Vol. 67(2). Pp. 1019-1045. (На англ.). DOI: 10.1007/s11187-026-01214-7
  • Ayinaddis S.G. Artificial Intelligence Adoption Dynamics and Knowledge in SMEs and Large Firms: A Systematic Review and Bibliometric Analysis // Journal of Innovation & Knowledge. 2025. Vol. 10(3). (На англ.). DOI: 10.1016/j.jik.2025.100682
  • Lins S., Pandl K.D., Teigeler H., Thiebes S., Bayer C., Sunyaev A. Artificial intelligence as a service // Business & Information Systems Engineering. 2021. Vol. 63(4). Pp. 441-456. (На англ.). DOI: 10.1007/s12599-021-00708-w
  • Sundberg L., Holmström J. Democratizing Artificial Intelligence: How No-Code AI can Leverage Machine Learning Operations // Business Horizons. 2023. Vol. 66(6). Pp. 777-788. (На англ.). DOI: 10.1016/j.bushor.2023.04.003
  • Рынок искусственного интеллекта в России вырос за год на 25% (2025). Smart Ranking. URL: https://smartranking.ru/ru/analytics/ai/rynok-iskusstvennogo-intellekta-v-rossii-vyros-za-god-na-25/ (дата обращения 03.09.2026).
  • Российский рынок облачных инфраструктурных сервисов 2025 (2025). iKS-Consulting. URL: http://survey.iksconsulting.ru/page94048076.html (дата обращения 03.09.2026).
  • Рогова Е.М., Фефелов Д.Л., Кочеткова Д.В. Интересны ли венчурным инвесторам технологии устойчивого развития? Анализ российского рынка // Экономическая политика. 2025. Том 20. № 4. С. 52-81. DOI: 10.18288/1994-5124-2025-4-52-81
  • Гришин Д.Л. Эмпирический анализ макроэкономических факторов, влияющих на российский венчурный рынок // Фундаментальные исследования. 2025. № 5. С. 21-26. DOI: 10.17513/fr.43828
  • Кузьминов Я.И., Кручинская Е.В. Эффективность рынка искусственного интеллекта: ожидания и реальность // Форсайт. 2025. Том 19. № 4. С. 6-16. DOI: 10.17323/fstig.2025.29079
  • Фролов И.Э., Киселев В.Н. Искусственный интеллект как драйвер прорывных технологий: глобальные тренды и уроки для России // Проблемы прогнозирования. 2025. № 3(210). С. 122-134. DOI: 10.47711/0868-6351-210-122-134
  • Мызрова К.А., Панько Ю.В., Овчинникова С.В., Брюхачев В.А. Цифровая трансформация малого бизнеса: возможности, перспективы и препятствия // Креативная экономика. 2024. Том 18. № 12. С. 3251-3268. DOI: 10.18334/ce.18.12.122173
  • Каждый третий представитель МСП использует искусственный интеллект в работе (2024). НАФИ. URL: https://nafi.ru/analytics/kazhdyy-tretiy-predstavitel-msp-ispolzuet-iskusstvennyy-intellekt-v-rabote/ (дата обращения 03.09.2026).
  • Melesse H.S., Knatko D.M. The Contingent Effects of Strategic Orientations and Strategic Capabilities on Competitive Performance: Evidence from Ethiopian Manufacturing Enterprises // Heliyon. 2024. Vol. 10(15). (На англ.). DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e35497
  • Авдашева С.Б., Хомик О.С., Чесноков В.С., Хлюпина В.А. Влияние эффекта масштаба рекомендательных систем на конкуренцию в секторах цифровых платформ // Проблемы прогнозирования. 2025. № 3(210). С. 135-145. DOI: 10.47711/0868-6351-210-135-145

Информация об авторах

Анастасия Павловна Дименштейн – магистрант, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия. E-mail: dimenshtein_nast@mail.ru. ORCID 0009-0005-5209-2300.

Дмитрий Михайлович Кнатько – Ph.D.; доцент, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия. E-mail: dknatko@hse.ru. SPIN РИНЦ 7964-7116. ORCID 0000-0001-8960-860X. ResearcherID E-3017-2016. Scopus Author ID 35368637300.

Для цитирования: Дименштейн А.П., Кнатько Д.М. Асимметричная демократизация: рыночная власть платформ на российском рынке искусственного интеллекта // BENEFICIUM. 2026. № 3(60). С. 68-79. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2026.3(60).68-79

Опубликован
2026-09-06
Выпуск
№ 3 (2026)
Раздел
ПЛАТФОРМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ И ИИ-ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОМ ОТРАСЛ