Рынку не хватает интеллекта

Уходящий 2025 год в ИТ прошел под знаком веры во всемогущество искусственного интеллекта. Ключевыми вызовами стали нехватка вычислительных мощностей и дефицит квалифицированных кадров, способных внедрять сложные решения. В то же время генеративные модели пока не нашли устойчивого применения в массовых бизнес-процессах. И все чаще звучат предупреждения о том, что ИИ — это пузырь, который в любой момент может лопнуть. «Ъ-Технологии» подводят итоги года на ИИ-рынке.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Российский рынок ИИ по разным оценкам в этом году составит от 50 до 1,9 трлн руб. Такая разница в оценках объясняется тем, что некоторые исследователи включают в свою оценку только выручку компаний от продаж программного обеспечения и сервисов на базе ИИ, другие же учитывают и непрямой финансовый эффект от внедрения сервисов на базе ИИ, а также аппаратную часть. Но аналитики сходятся в одном: российский рынок искусственного интеллекта будет расти примерно на 20% ежегодно. При этом компании еще ожидают реального экономического эффекта от технологии ИИ.

«На динамику будут влиять три ключевых фактора: рост автоматизации и цифровой трансформации, постепенное развитие инфраструктуры, а также спрос со стороны крупных регуляторно-насыщенных отраслей страхования, финансов, промышленности и энергетики», — объясняет директор технологической практики ТеДо Арсений Груздев.

Агенты оптимизации

Глобальная повестка в ИИ смещается от погони за масштабом моделей к практической эффективности и автономности, говорит управляющий директор по ИИ «Авито» Андрей Рыбинцев. По его словам, на первый план выходит развитие ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять сложные задачи, а не просто давать советы.

«Наконец, начинается эра более глубоких систем – „моделей мира“ и каузального ИИ. Они не просто обрабатывают данные, а строят внутреннюю симуляцию, понимая причинно-следственные связи и моделируя сценарии. Это переход от анализа „что происходит“ к пониманию „почему“. Пока такие решения остаются в области научных исследований», — объясняет господин Рыбинцев.

Тем не менее именно в 2025 году компании начали осознавать, что генеративные модели пока не находят устойчивого применения в массовых бизнес-процессах, уверен гендиректор Smart Engines Владимир Арлазаров: «Технологии дипфейков, синтеза голоса и других генеративных инструментов активно используют прежде всего мошенники — и экономический эффект здесь, к сожалению, очевиден. Но понятные, масштабируемые бизнес-модели для компаний так и не появились, что уже породило разговоры о «пузыре» генеративного ИИ».

По его словам, в этом году также усилилось разочарование от ИИ, но одновременно на фоне охлаждения к генеративным решениям активно растет интерес к предметному, прикладному ИИ. «Технологии предиктивной аналитики, решения для распознавания документов, промышленные алгоритмы – системы, которые закрывают конкретные и важные задачи бизнеса и государства, демонстрируют стабильное развитие», — говорит он.

С ним соглашается эксперт в области генеративного ИИ и продвинутой аналитики компании Axenix Владимир Кравцев: по его словам, в России «набирают силу» агентные системы ИИ для решения конкретных бизнес-задач. Это направление оказывается перспективным, однако требует более значительных вычислительных ресурсов. Другим важным направлением становятся опенсорс модели, говорит господин Кравцев: «Для российских пользователей они критически важны из-за ограниченного доступа к западным сервисам, а разработчикам они позволяют создавать суверенные решения».

При этом на B2B-рынке оформляется новая продуктовая категория: консалтинг по ИИ-трансформации, считает гендиректор MWS AI (входит в МТС) Денис Филиппов: «Поставщики берут ответственность за достижение бизнес-результата, совмещая технологию, операционные изменения и развитие внутренней экспертизы заказчика».

Он уверен, что следующий витком развития технологии будут мультиагентные ИИ-системы, «которые работают не как точечные ИИ-ассистенты, а как полноценные цифровые сотрудники». «Виртуальные юристы, аналитики, разработчики и специалисты поддержки способны автономно выполнять задачи и обмениваться результатами в рамках единого процесса, — перечисляет господин Филиппов. — Это формирует технологическую базу гибридных операционных моделей, где несколько агентов берут роли, проверяют выводы друг друга и закрывают контур выполнения задачи». При этом Арсений Груздев отмечает, что в 2025 году замедлился рост качества фундаментальных моделей и произошел переход от «гонки размеров к оптимизации, кастомизации и научным исследованиям».

Железный дефицит

За прошедший год в России отчетливо проявились ключевые вызовы в развитии ИИ, продолжает господин Арлазаров из Smart Engines. «Это недостаточная скорость развития. Чтобы создавать прорывные инновации в такой динамичной сфере, как ИИ, нужно двигаться очень быстро, динамично инвестировать и внедрять разработки в разных отраслях. Бизнес к этому готов и частный сектор «раскачивается» весьма активно», — считает он. При этом, добавляет Арлазаров, государство «по своей природе не может действовать с той скоростью, которая требуется», что в итоге приводит к тому, что «Россия в целом пока не набрала необходимый темп, чтобы на равных конкурировать в глобальной гонке ИИ-инноваций».

С ним не согласен господин Филиппов из MWS AI. По его словам, ключевым барьером для российского рынка становится переквалификация людей. «Автоматизация повторяющихся функций усиливается, а кадровый дефицит в России делает адаптацию персонала критически важной. Формула «ИИ усиливает человека» работает только там, где сотрудники владеют ИИ-грамотностью: постановкой задач, интерпретацией результатов, работой с данными и контентом», — считает он.

Однако господин Арлазаров напоминает об еще одном вызове, ожидающем отрасль: «Отсутствие суверенной технологической базы для обучения и исполнения ИИ-моделей. У нас до сих пор нет собственного массового оборудования — ни для обучения моделей, ни для их промышленного исполнения». Он говорит, что «определенные шаги к улучшению этой ситуации уже предпринимаются, но о масштабируемых решениях говорить пока рано».

«Предложение „железа“ на отечественном рынке отстает от спроса – потребность в вычислениях в России, как и во всем мире, растет быстрее, чем появляются новые мощности, — соглашается господин Рыбинцев из «Авито». — Это общая проблема индустрии, которая заставляет искать новые подходы, а не просто наращивать объемы железа». Он объясняет, что вместо гонки за большими универсальными моделями фокус смещается на создание компактных специализированных решений для конкретных отраслей, которые требуют меньше ресурсов: «Развиваются принципиально новые эффективные архитектуры вычислений и оптимизируется вся цепочка — от алгоритмов обучения до размещения дата-центров».

При этом доступ к критически важному «железу», особенно к GPU от NVIDIA, и к передовым западным моделям типа ChatGPT затруднен геополитическими барьерами, добавляет сооснователь ИИ-интегратора Metalab Сергей Батулин. «Этот доступ жизненно необходим, поскольку российские модели пока не могут в полной мере конкурировать с мировыми лидерами, и для создания и «обкатки» прикладных решений разработчикам нужна возможность работать с импортными технологиями», — уверен он.

На доступности GPU также сказывается высокая стоимость, добавляет господин Батулин: «Это базовая дороговизна самого „железа“, кроме того, высокая стоимость человеческих ресурсов, а также — стоимость финансирования. Дорогие кредитные деньги делают практически невозможными масштабные эксперименты, которые являются основой инноваций в ИИ, где лишь один из сотни проектов может «выстрелить» и окупить все затраты».

Тем не менее, острый дефицит GPU, который наблюдался в конце 2023 и начале 2024 года, частично преодолен, говорит господин Груздев из ТеДо: «Однако для масштабного роста все еще ощущается нехватка современных GPU-ускорителей и высокая цена владения или аренды, что замедляет внедрение ИИ в корпоративном секторе».

Настоящая проблема лежит в другой плоскости — в отсутствии специализированных дата-центров, заточенных под ИИ-вычисления, продолжает господин Батулин: «В эту сферу пока никто серьезно не инвестирует. В результате мощное и современное «железо» размещается в старых дата-центрах, которые не спроектированы под такие нагрузки: они не справляются с огромным выделением тепла и высоким энергопотреблением. Это приводит к неэффективному использованию дорогостоящего оборудования».

По его словам, сейчас дефицит инфраструктуры преодолевается во многом, за счет уникального российского преимущества — дешевой электроэнергии: «Низкая стоимость электричества, обеспеченная российским газом и корпорацией РосАтом, позволяет компенсировать неэффективность дата-центров». Господин Батулин, однако, уверен, что это временное явление, так как «тарифы неизбежно будут расти, и рано или поздно встанет острый вопрос энергоэффективности».

Госрегулировать нельзя саморегулировать

В этом году обозначился и другой аспект, который будет влиять на ИИ-индустрию в будущем: государство постепенно обращается к регулированию ИИ. «За последние годы сформировался важный прецедент «мягкого» регулирования: на основе экспертных докладов и консультаций с рынком создаются этические кодексы и методические подходы, которые задают рамку прозрачности и безопасности, но при этом остаются рекомендательными», — говорит гендиректор Альянса в сфере ИИ Валерия Воробьева. Такой формат позволяет отрасли вырабатывать зрелые практики работы с ИИ, не дожидаясь появления жёстких законов, и по сути запускает механизмы саморегуляции на уровне профессионального сообщества — и именно это позволяет ИИ развиваться ответственно, не теряя скорости, уверена она.

«Государственное регулирование в сфере искусственного интеллекта необходимо, — считает Владимир Арлазаров из Smart Engines. — Требуется обеспечить модернизацию законодательной базы и четко и однозначно расписать правила игры по массе ключевых проблем. От ответственности за ущерб, причиненный решениями ИИ, до интеллектуальной собственности. Эти темы активно обсуждаются во всем мире, появляются первые судебные кейсы, и оставлять их вне правового поля недопустимо».

Регулирование должно касаться не самой технологии, а конкретных способов ее применения, добавляет Андрей Рыбинцев из «Авито»: «Именно такой подход лежит в основе отраслевых стандартов и экспериментальных правовых режимов, которые уже позволяют развивать, например, беспилотные технологии. IT-сообщество уверено, что саморегулирование и внутренние этические нормы – правильный путь, тогда как жесткое всеобъемлющее регулирование замедлит развитие всей отрасли».

С другой стороны, вариант с полной саморегуляцией отрасли уже невозможен, рассуждает сооснователь ИИ-интегратора Metalab Сергей Батулин: «Развитие ИИ вышло на геополитический уровень. Мы видим, что эту тему активно продвигают первые лица государств — президенты, госчиновники, главы крупнейших мировых корпораций. Идет настоящая гонка, в которой участвуют технологические гиганты, двигающие всю экономику: в США и Китае это свои бигтехи, у нас — «Яндекс», «Сбер», «Т-Банк» и другие топовые игроки». С другой стороны, говорит он, попытки ограничить использование зарубежных, особенно западных, моделей внутри страны могут нанести серьезный урон развитию: «Отсутствие доступа к международным разработкам просто отрежет российским компаниям возможность тестировать приложения, которые уже сегодня могут приносить пользу бизнесу».

Устойчивость изоляции

Кроме того, все чаще слышатся разговоры о том, что на ИИ-рынке надувается пузырь, который скоро лопнет. «Рынок сегодня демонстрирует признаки перегрева и завышенных ожиданий — это закономерный этап для любой прорывной технологии», — подтверждает господин Рыбинцев. Активность подогревается страхом упустить выгоду, что ведет к инвестициям не только в проверенные решения, но и в проекты с недоказанной ценностью, говорит он: «ИИ не решит все проблемы экономики и общества, и те, кто ожидает мгновенных революций, могут разочароваться».

«Если посмотреть на сделки, которые заключают крупнейшие американские бигтехи, мы увидим замкнутый цикл: Nvidia инвестирует в Anthropic, а Anthropic на эти деньги покупает чипы у Nvidia. То же самое происходит с Microsoft и другими игроками. По сути, гиганты американского рынка создали некий картель, где они инвестируют друг в друга, искусственно надувая стоимость своих активов. Это, в свою очередь, позволяет им увеличивать долг и привлекать еще больше денег в банках, раскручивая этот маховик», — объясняет господин Батулин.

Он уверен, что в случае падения американского рынка шок от этого ударит и по России. «С другой стороны, Россия сегодня находится в большем вакууме и изоляции от запада. Наша экономика в значительной степени опирается на реальный сектор — добычу ресурсов, промышленность. У нас просто «особо нечему сдуваться». Нет такого количества переоцененных технологических стартапов», — добавляет он.

Российская индустрия в этой ситуации может оказаться даже более устойчивой, соглашается господин Рыбинцев: «Наши компании привыкли работать с ограниченными ресурсами и фокусируются на практических задачах с измеримой отдачей. Многие ключевые игроки — это зрелые ИТ-компании с диверсифицированным бизнесом, которые не ставят все на одну технологию».

Для России последствия могут быть менее болезненными, так как российский рынок менее зависим от спекулятивных вложений в ИИ-стартапы, добавляет Владимир Кравцев из Axenix. «Однако при этом сократится глобальный интерес к инвестициям в ИИ, что ударит по финансированию и российских проектов. Положительный эффект будет состоять в том, что снижение ажиотажа вокруг сферы ИИ в целом приведет к фокусированию компаний на прикладных решениях, приносящих реальную эффективность: например, в России наибольший потенциал имеют такие сферы применения ИИ, как промышленность и госсектор», — уверен он.

Дмитрий Шер