Ведущие региональные центры технологического предпринимательства США в сфере искусственного интеллекта

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.

1. 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

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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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.

9. 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.

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

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

12. 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

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

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

15. 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

16. 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.

17. 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

18. 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

19. 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, vol. 17, no. 4, pp. 159–175. DOI: 10.3390/jrfm17040159

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

21. 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

22. 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.

23. 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.

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

25. 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

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

27. 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.

28. 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

29. 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.

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

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

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