Швейцарский финансовый конгломерат UBS Group AG представил масштабное исследование внедрения искусственного интеллекта в глобальном корпоративном секторе, в то время как венчурное подразделение DWF Labs опубликовало отчёт о роли автономных ИИ-агентов в децентрализованных финансах (DeFi). Данные выявили как стремительный рост, так и сохраняющиеся ограничения технологий.
Корпоративный ландшафт ИИ по версии UBS
Аналитики UBS проанализировали данные 2500 международных компаний за период с 2020 по 2025 год. Исследование выделяет три фазы внедрения: экспериментальное развёртывание (2020–2022), стратегическая интеграция (2023–2024) и масштабирование с оптимизацией (с 2025 года). Уровень внедрения ИИ варьируется от 8% в традиционном производстве до 47% в технологическом секторе.
Региональные различия в инвестициях значительны: североамериканские компании направляют на ИИ-инициативы 3,2% выручки, европейские — 2,1%, а азиатские демонстрируют наиболее агрессивный подход с 4,7%, фокусируясь на автоматизации операций. Ранние последователи технологии достигли прироста производительности на 34% выше, чем поздние.
Главными барьерами для внедрения названы: дефицит квалифицированных кадров (68% компаний), ограничения инфраструктуры данных (52%), проблемы регуляторного соответствия (41%) и культурное сопротивление внутри организаций (37%).
Доктор Елена Родригес, глава отдела технологических исследований UBS, отметила: «Конкурентное преимущество обеспечивается не просто внедрением ИИ, а его стратегической интеграцией в ключевые бизнес-процессы». Индекс конкурентного преимущества UBS показывает, что компании из технологического сектора (72 балла из 100) и финансовых услуг (65 баллов) лидируют, тогда как розничная торговля (28 баллов) и производство (32 балла) отстают.
Автономные агенты в DeFi: рост есть, но до совершенства далеко
Параллельно отчёт DWF Ventures указывает, что автономные ИИ-агенты, программные системы, самостоятельно планирующие и исполняющие транзакции в блокчейне, уже отвечают за 19% всей ончейн-активности. Общая стоимость активов (TVL) под управлением таких агентов превысила $39 млн.
Агенты успешно справляются с узкоспециализированными задачами. Например, агент ARMA от протокола Giza, автоматически перемещающий стейблкоины между кредитными платформами для получения максимальной доходности, приносит пользователям 9,75% годовых, опережая показатели таких протоколов, как Aave и Morpho.
Однако в открытой торговле ситуация иная. В торговом конкурсе от tradexyz лучший трейдер-человек превзошёл лучшего ИИ-агента более чем в 5 раз. В другом соревновании, проведённом nof1, прибыльность показали лишь три из семи ведущих ИИ-моделей.
«Агенты преуспевают, когда цель узка, а параметры меняются редко, — объяснила Син Йи Лим, старший инвестиционный ассоцииат DWF Labs. — Пока агенты не научатся рассуждать и адаптироваться к информации в реальном времени, они не смогут реагировать на изменения рынка в неопределённых условиях».
Индустрия работает над улучшением инфраструктуры. Недавно Biconomy при поддержке Фонда Ethereum предложила новый стандарт, позволяющий агентам выполнять несколько действий в протоколах DeFi одновременно.
Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг выразил уверенность, что «агентная экономика может превзойти человеческую», что приведёт к росту спроса на стейблкоины. Однако эксперты, такие как Айтунч Йылдызлы из 0G Labs, считают, что для преодоления разрыва с людьми в сложных задачах потребуются не только улучшенные модели, но и криптографически верифицируемые доверенные среды исполнения. По оценкам DWF Labs, на то, чтобы объёмы агентов стали сопоставимы с человеческими в основных финансовых вертикалях, может уйти от пяти до семи лет.
