References

ecr-journal

Экономическая наука современной России

Economics of Contemporary Russia

1609-14422618-8996

Regional Public Organization for Assistance to the Development of Institutions of the Department of Economics of the Russian Academy of Sciences

10.33293/1609-1442-2026-29(2)-163-177

ADLUGW

ecr-journal-1202

Research Article

ЭКОНОМИКА ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАН

WORLD ECONOMICS

Ведущие региональные центры технологического предпринимательства США в сфере искусственного интеллекта

USA leading regional centers of technological entrepreneurship in artificial intelligence

https://orcid.org/0000-0001-8663-4757

Башмаков

Данил Валерьевич

Bashmakov

Danil V.

кандидат экономических наук, доцент

Cand. Sci. (Economics), Associate Professor

dv.bashmakov@mail.ru

Российский технологический университет — МИРЭА, МоскваРоссияMIREA — Russian Technological University, MoscowRussian Federation

2026

01072026

292163177

2026

Башмаков Д.В.

Bashmakov D.V.

Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/1202

Статья посвящена ведущим региональным центрам технологического предпринимательства США в сфере искусственного интеллекта и определению их преимуществ для развития в них ИИ-стартапов. Была изучена история возникновения 45 ИИ-стартапов, которые в период с 2022 по 2024 г. достигли статуса компаний-единорогов. Основное внимание было сосредоточено на местном контексте успешного становления компаний, который включал: инфраструктуру и рынок специализированных поставщиков ИИ-индустрии; наличие талантливых специалистов, заинтересованных в развитии ИИ-решений; рынок венчурного капитала и возможности продаж их продукции. Благодаря этим условиям стартапы получают преимущества в виде новейших технологичных решений для создания ИИ-продуктов, сильной команды, партнерской поддержки и способностей быстро масштабировать производство. Было выделено пять регионов, в которых за рассматриваемый период можно было наблюдать превращение ИИ-стартапа в компанию-единорога. Лидером среди них является Кремниевая долина, где произошло более 70% таких трансформаций. Второе место — Нью-Йорк с аналогичным показателем в 15%, остальные регионы — Бостон, Остин и Сиэтл. В каждом регионе показаны уникальные преимущества для местных ИИ-стартапов. При обсуждении результатов обобщен региональный контекст, благоприятствующий прохождению стадий жизненного цикла от стартапа до его превращения в компанию-единорога. Вместо заключения определены возможности применения успешного опыта развития ИИ-предпринимательства США в России. Выделены три актуальные для России задачи, успешно решаемые в американской экономике: диверсификация национального производства через повышение производительности труда на основе ИИ-технологий; увеличение национального потребительского рынка и доли среднего класса в составе населения благодаря ИИ-проектам в цифровой экономике «длинного хвоста»; вовлечение отраслевых лидеров в развитие науки, образования и экосистем ИИ-предпринимательства.

The article is devoted to the US leading regional centers of technological entrepreneurship in artificial intelligence and their advantages for AI-startups developing. The history of 45 AI-startups that achieved the status of “unicorn companies” between 2022 and 2024 was studied. The focus was on the local context for the successful development of these companies, including: infrastructure and a market of specialized AI industry providers; talented specialists interested in developing AI-solutions; venture capital market and sales opportunities. Startups benefit from the latest technological solutions for creating AI products, strong teams, partner’s support and the ability to scale quickly. Five regions were identified, in which the transformation of AI-startups into a unicorn companies was observed. The leader among them is Silicon Valley, where more than 70% of such transformations have occurred. New York ranks second with a similar indicator of 15%. The other regions are Boston, Austin, and Seattle. Each region shows its strengths and advantages for local AI startups. The discussion of the results summarizes the regional context in the United States facilitating the stages of a startup’s life cycle before becoming a “unicorn company”. The possibilities for implementing the successful experience of developing U.S. AI entrepreneurship in Russia are identified. In particular, three pressing challenges for Russia that are successfully solved in the American economy are identified: diversification of national production through increasing productivity based on AI technologies; expansion of national consumer market and the share of the middle class in the population due to AI projects in the “long tail” digital economy; and the involvement of incumbents represented by large public companies in the development of science, education and ecosystems of AI entrepreneurship.

компания-единорогИИ-индустрияКремниевая долинабум генеративного ИИИИ-стартапвенчурный капиталмасштабируемая бизнес-модельИТ-инфраструктура

unicorn companyAI industrySilicon Valleyboom of generative AIAI startupventure capitalscalable business modelIT infrastructure

References1

Аганбегян А.Г. (2023). «Кремниевые долины» — зоны инноваций в США, Китае, ЕС, России и других странах // Экономика науки. Т. 9. № 2. С. 8–19. DOI: 10.22394/2410-132X-2023-9-2-8-19

Aganbegyan A.G. (2023). “Silicon Valleys” — innovation zones in the USA, China, EU, Russia, and other countries. Economics of Science, vol. 9, no. 2, pp. 8–19. (In Russ.) DOI: 10.22394/2410-132X-2023-9-2-8-19

Баррат Дж. (2019). Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens. М.: Альпина нон-фикшн. 396 с.

Ahluwalia S., Kassicieh S. (2024). Pathways to Success: The Interplay of Industry and Venture Capital Clusters in Entrepreneurial Company Exits. Journal of Risk and Financial Management, no. 17 (4), pp. 159. DOI: 10.3390/jrfm17040159

Брыкин А.В., Макушин М.В. (2021). Микроэлектроника и государственная политика высокотехнологичных стран: «национализация» взамен глобализации // Электроника: Наука, технология, бизнес. № 9 (210). С. 148–156. DOI: 10.22184/1992-4178.2021.210.9.148.156

Akcigit U., Kerr W.R. (2018). Growth through Heterogeneous Innovations. Journal of Political Economy, no. 126 (4), pp. 1374–1443.

Бутузова А.С. (2018). Капитализация международных компаний «единорогов»: насколько она оправданна? // Финансы и кредит. Т. 24. № 2. С. 430–438. DOI: 10.24891/fc.24.2.430

Audretsch D.B., Belitski M., Caiazza R., Chowdhury F., Menter M. (2023). Entrepreneurial growth, value creation and new technologies. The Journal of Technology Transfer, no. 48 (5), pp. 1535–1551. DOI: 10.1007/s10961-023-10034-w

Гринин Л.Е., Гринин А.Л., Гринин И.Л. (2023). Искусственный интеллект: развитие и тревоги. Взгляд в будущее. Статья первая. Информационные технологии и искусственный интеллект: прошлое, настоящее и некоторые прогнозы // Философия и общество. № 3. С. 5–35. DOI: 10.30884/jfio/2023.03.01

Barrat J. (2013). Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era. New York: Thomas Dunne Books. 396 p.

Жданов Д.А. (2024). Влияние генеративного искусственного интеллекта на функционирование компании // Экономическая наука современной России. № 1 (104). С. 89–102. DOI: 10.33293/1609-1442-2024-1(104)-89-102

Brown K.C., Wiles K.W. (2015). In Search of Unicorns: Private IPOs and the Changing Markets for Private Equity Investments and Corporate Control. Journal of Applied Corporate Finance, no. 27 (3), pp. 34–48.

Земцов С.П. (2022). Технологическое предпринимательство как фактор развития России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1 (53). С. 212–223. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-11

Brykin A.V., Makushin M.V. (2021). Microelectronics and State Policy of High-Tech Countries: Nationalization Instead of Globalization. Electronics: Science, Technology, Business, no. 9 (210), pp. 148–156. (In Russ.) DOI: 10.22184/1992-4178.2021.210.9.148.156

Камолов С.Г., Варос А.А., Крибиц А., Алашкевич М.Ю. (2022). Доминанты национальных стратегий развития искусственного интеллекта в России, Германии и США // Вопросы государственного и муниципального управления. № 2. С. 85–105.

Butuzova A.S. (2018). Capitalization of International Uniсorn Companies: To What Extent Is It Feasible? Finance and Credit, vol. 24, iss. 2, pp. 430–438. (In Russ.) DOI: 10.24891/fc.24.2.430

Куценко Е., Тюрчев К., Остащенко Т. (2022). Релокация как драйвер инновационной активности: глобальное исследование международной миграции основателей компаний-единорогов // Форсайт. Т. 16. № 4. С. 6–23.

Chyhryna N., Yanushchyk A. (2025). The role of venture business entities in startup development. Vesnik of Yanka Kupala State University of Grodno. Series 5. Economics. Sociology. Biology, vol. 15, no. 2, pp. 35–49. (In Russ.)

Ли К.-Ф. (2019). Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок. М.: Манн, Иванов и Фербер. 272 с.

Colombelli A., D’Amico E., Paolucci E. (2023). When computer science is not enough: Universities knowledge specializations behind artificial intelligence startups in Italy. The Journal of Technology Transfer, no. 48 (5), pp. 1599–1627. DOI: 10.1007/s10961-023-10029-7

Макафи Э., Бриньолфсон Э. (2019). Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее. М.: Манн, Иванов и Фербер. 317 с.

Engel J.S. (2015). Global clusters of innovation: Lessons from Silicon Valley. California Management Review, no. 57 (2), pp. 36–65.

Михайленко В.И., Мамин Н.В. (2023). Региональная экономическая интеграция в постпандемический период (на примере Юго-Восточной Азии) // Вопросы управления. Т. 17. № 3. С. 32–44. DOI: 10.22394/2304-3369-2023-3-32-44

Grinin L.E., Grinin A.L., Grinin I.L. (2023). Artificial Intelligence: Development and Concerns. A Look into the Future. Article one. Information Technology and Artificial Intelligence: The Past, Present and Some Forecasts. Philosophy and Society, no. 3, pp. 5–35. (In Russ.) DOI: 10.30884/jfio/2023.03.01

Питерс Т. (2020). Стратегия совершенства. Как добиться успеха в эпоху перемен и искусственного интеллекта. М.: Манн, Иванов и Фербер. 448 с.

Jose J., Bakshi P., Khan F. (2025). Spawning Butterflies — Value Flow across Startup Lifecycle Stages. Foresight and STI Governance, no. 19 (3), pp. 34–48. (In Russ.) DOI: 10.17323/fstig.2025.27034.

Сатаев П.А. (2022). Рекомендации по развитию стартапа с учетом значимых факторов // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. № 3 (135). С. 184–193.

Kamolov S.G., Varos A.A., Kriebitz A., Alashkevich M.Y. (2022). Dominants of national strategies for the development of artificial intelligence in Russia, Germany, and the USA. Public Administration Issues, no. 2, pp. 85–105. (In Russ.). DOI: 10.17323/1999-5431-2022-0-2-85-105.

Хосе Д., Бахши П., Хан Ф. (2025). Из гусеницы в бабочку: как меняются критерии оценки стартапов // Форсайт. Т. 19. № 3. С. 34–48. DOI: 10.17323/fstig.2025.27034

Kanbach D.K., Heiduk L., Blueher G., Schreiter M., Lahmann A. (2024). The GenAI is out of the bottle: generative artifcial intelligence from a business model innovation perspective. Review of Managerial Science, no. 18, pp. 1189–1220. DOI: 10.1007/s11846-023-00696-z

Чигрина А.И., Янущик А.С. (2025). Роль субъектов венчурного бизнеса в развитии стартапов // Вестник Гродненского государственного университета имени Янки Купалы. Серия 5. Экономика. Социология. Биология. Т. 15. № 2. С. 35–49.

Kutsenko E., Tyurchev K., Ostashchenko T. (2022). Relocation as a Driver of Innovative Activity: A Global Study of Unicorn Founders’ Migration. Foresight and STI Governance, no. 16 (4), pp. 6–23. (In Russ.) DOI: 10.17323/2500-2597.2022.4.6.23

Шкаленко А.В., Фадеева Е.А. (2022). Влияние искусственного интеллекта на креативные индустрии: тенденции и перспективы // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. Т. 24. № 3. С. 44–59. DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2022.3.4

Lee K.-F. (2019). AI Superpowers. China, Silicon Valley, and the New World Order. New York: Harper Business. 272 p.

Яковлева Е.А., Виноградов А.Н., Александрова Л.В., Филимонов А.П. (2023). Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики // Вопросы инновационной экономики. Т. 13. № 2. С. 707–726. DOI: 10.18334/vinec. 13.2.117710

Li Y., Mahoney J.T. (2011). When are venture capital projects initiated? Journal of Business Venturing, no. 26 (2), pp. 239–254.

Maslej N., Fattorini L., Perrault R., Gil Y., Parli V., Kariuki N., Capstick E., Reuel A., Brynjolfsson E., Etchemendy J., Ligett K., Lyons T., Manyika J., Niebles J.C., Shoham Y., Wald R., Walsh T., Hamrah A., Santarlasci L., Lotufo J.B., Rome A., Shi A., Oak S. (2025). The AI Index 2025 Annual Report. Stanford (CA): AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI. Stanford: Stanford University.

Akcigit U., Kerr W.R. (2018). Growth through Heterogeneous Innovations. Journal of Political Economy, vol. 126, no. 4, pp. 1374–1443.

McAfee A., Brynjolfsson E. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. New York: W.W. Norton & Company. 416 p.

Audretsch D.B., Belitski M., Caiazza R., Chowdhury F., Menter M. et al. (2023). Entrepreneurial growth, value creation and new technologies. The Journal of Technology Transfer, vol. 48, no. 5, pp. 1535–1551. DOI: 10.1007/s10961-023-10034-w

Mikhaylenko V.I., Mamin N.V. (2023). Regional economic integration in the post-pandemic period (using the example of Southeast Asia). Management Issues, no. 17 (3), pp. 32–44. (In Russ.) DOI: 10.22394/2304-3369-2023-3-32-44

Miloud T., Aspelund A., Cabrol M. (2012). Startup valuation by venture capitalists: An empirical study. Venture Capital, no. 14 (2–3), pp. 151–174. DOI: 10.1080/13691066.2012.667907

Colombelli A., D’Amico E., Paolucci E. (2023). When computer science is not enough: Universities knowledge specializations behind artificial intelligence startups in Italy. The Journal of Technology Transfer, vol. 48, no. 5, pp. 1599–1627. DOI: 10.1007/s10961-023-10029-7.

Niu B., Ren J., Li X. (2019). Credit Scoring Using Machine Learning by Combing Social Network Information: Evidence from Peer-to-Peer Lending. Information, no. 12, рp. 397–411. DOI: 10.3390/info10120397

Engel J.S. (2015). Global clusters of innovation: Lessons from Silicon Valley. California Management Review, vol. 57, no. 2, pp. 36–65.

Peters T. (2018). The Excellence Dividend: Meeting the Tech Tide with Work That Wows and Jobs That Last. Vintage (NY): Vintage Anchor Publishing. 479 p.

Kanbach D.K., Heiduk L., Blueher G., Schreiter M., Lahmann A. (2024). The GenAI is out of the bottle: generative artificial intelligence from a business model innovation perspective. Review of Managerial Science, no. 18, pp. 1189–1220. DOI: 10.1007/s11846-023-00696-z

Rai A., Constantinides P., Sarker S. (2019). Next-Generation Digital Platforms: Toward Human-AI Hybrids. MIS Quarterly, no. 43 (1), pp. 3–9.

Li Y., Mahoney J.T. (2011). When are venture capital projects initiated? Journal of Business Venturing, vol. 26, no. 2, pp. 239–254.

Romanelli E., Khessina O.M. (2005). Regional Industrial Identity: Cluster Configurations and Economic Development. Organization Science, no. 16 (4), pp. 344–358.

Maslej N., Fattorini L., Perrault R., Gil Y., Parli V., Kariuki N., Capstick E., Reuel A., Brynjolfsson E., Etchemendy J., Ligett K., Lyons T., Manyika J., Niebles J.C., Shoham Y., Wald R., Walsh T., Hamrah A., Santarlasci L., Lotufo J.B., Rome A., Shi A., Oak S. (2025). The AI Index 2025 Annual Report. Stanford, CA: AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford: Stanford University.

Sataev P.A. (2022). Recommendations for the development of a start-up in considering significant factors. Izvestiâ Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo èkonomičeskogo universiteta, no. 3 (135), pp. 184–193. (In Russ.)

Miloud T., Aspelund A., Cabrol M. (2012). Startup valuation by venture capitalists: An empirical study. Venture Capital, vol. 14, no. 2–3, pp. 151–174. DOI: 10.1080/13691066.2012.667907

Shkalenko A.V., Fadeeva E.A. (2022). Impact of Artificial Intelligence on Creative Industries: Trends and Prospects. Journal of Volgograd State University. Economics, vol. 24, no. 3, pp. 44–59. (In Russ.). DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2022.3.4

Niu B., Ren J., Li X. (2019). Credit Scoring Using Machine Learning by Combing Social Network Information: Evidence from Peer-to-Peer Lending. Information, no. 12, pp. 397–411. DOI: 10.3390/info10120397.

Yakovleva E.A., Vinogradov A.N., Aleksandrova L.V., Filimonov A.P. (2023). How artificial intelligence helps transform the digital economy. Russian Journal of Innovation Economics, vol. 13, no. 2, pp. 707–726. (In Russ.). DOI: 10.18334/vinec.13.2.117710

Rai A., Constantinides P., Sarker S. (2019). Next-Generation Digital Platforms: Toward Human-AI Hybrids. MIS Quarterly, vol. 43, no. 1, pp. 3–9.

World Bank. (2024). World Development Report 2024: The Middle-Income Trap. Washington, DC: World Bank. DOI: 10.1596/978-1-4648-2078-6

Romanelli E., Khessina O.M. (2005). Regional Industrial Identity: Cluster Configurations and Economic Development. Organization Science, vol. 16, no. 4, pp. 344–358.

Zemtsov S.P. (2022). Technological entrepreneurship as a development factor of Russia. Journal of the New Economic Association, no. 1 (53), pp. 212–223. (In Russ.) DOI: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-11

World Bank. (2024). World Development Report 2024: The Middle-Income Trap. Washington (DC): World Bank. DOI: 10.1596/978-1-4648-2078-6

Zhdanov D.A. (2024). Influence of generative artificial intelligence on company operations. Economics of Contemporary Russia, no. 1 (104), pp. 89–102. (In Russ.) DOI: 10.33293/1609-1442-2024-1(104)-89-102

The authors declare that there are no conflicts of interest present.