Объект исследования — жизненный цикл модели искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования состоит в разработке методологии жизненного цикла модели, описывающей экономическое содержание инвестиционного процесса в технологии искусственного интеллекта. В процессе исследования использовались как общенаучные методы анализа, синтеза, сравнения, абстракции, индукции и дедукции, так и проектные методологии жизненного цикла, взятые в качестве основы для разработки жизненного цикла модели с точки зрения создания стоимости. Анализ основывался на выявлении необходимых этапов разработки модели в терминах методологии CRISP-DM и определении особенностей каждого из них с точки зрения денежных потоков. Также были учтены модифицированные версии жизненного цикла модели, содержащие оценку рисков, в том числе модельного риска. В процессе исследования предложенная обобщенная методология жизненного цикла модели была уточнена для конкретной технологии ИИ — больших языковых моделей. В результате исследования автором предложена трехэтапная модель: описаны возможные опциональности между этапами и характеристика денежных потоков. Сделан вывод о том, что инвестиционный проект разработки ИИ содержит в себе несколько реальных опционов — на отказ, на сокращение, на расширение, на смену. Для больших языковых моделей сохраняется структура жизненного цикла и возможные опциональности. Особенность состоит в том, что в создании стоимости участвуют денежные потоки от разных направлений применения модели в бизнес-процессах. Результаты исследования имеют практическую значимость для среднего и крупного бизнеса, занимающегося самостоятельной разработкой ИИ моделей и/или применяющих их в своих бизнес-процессах. Предложенная концепция жизненного цикла модели также может использоваться для развития методологии оценки инвестиций в ИИ с использованием реальных опционов.