«Промышленность готова к партнерству с телекомом»

На конференции ЦИПР-2026 в Нижнем Новгороде генеральный директор «Билайна» Сергей Анохин рассказал «Ъ-Технологиям» о ключевых драйверах цифровизации промышленности, переходе бизнеса к микросервисной архитектуре, перспективах внедрения агентных ИИ-систем и рисках дефицита частотного спектра на фоне роста нагрузки на телеком-инфраструктуру.

— Сергей Николаевич, телекоммуникационные компании сейчас очень активно выходят в промышленный сектор. Чем обусловлен этот тренд и действительно ли здесь есть свободная ниша для операторов?

— Ответ состоит из нескольких частей. Если говорить о том, почему телеком-операторы ищут себя в новых областях, то первая причина — высокая степень проникновения традиционных услуг связи во все отрасли экономики. Операторам необходимы новые точки роста. С другой стороны, цифровизация предприятий — это один из самых быстрорастущих рынков как в мире, так и в России.

При этом на российском рынке, помимо общемировых технологических трендов и конкуренции, действуют специфические внутренние драйверы. Во-первых, это необходимость обеспечения технологического суверенитета, требующая смены ИТ-платформ и систем для поддержания устойчивости бизнеса. Во-вторых, макроэкономические факторы: в текущих условиях компании вынуждены искать способы повышения операционной эффективности, чтобы больше зарабатывать на имеющихся ресурсах. Наконец, ключевым вызовом выступает дефицит кадров на рынке труда. Бизнесу необходимо оптимизировать процессы и сокращать потребность в живой рабочей силе, что формирует колоссальное поле для автоматизации.

Поскольку телеком-операторы исторически много работают с предприятиями, предоставляя коммуникационные услуги, облачные технологии и защиту каналов связи, мы уже глубоко интегрированы в эти цифровые сценарии. Мы являемся высокотехнологичными компаниями, ядром которых выступает инженерное оборудование и программное обеспечение. Мы хорошо понимаем эту сферу, хотя она и сопряжена с определенными вызовами. Главное преимущество текущего технологического передела заключается в синергии сетей пятого поколения и искусственного интеллекта (ИИ). На их совмещении появляются прорывные решения, позволяющие промышленным компаниям выстраивать качественно иные технологические процессы.

— Раньше бизнес запрашивал точечные решения для замещения конкретных элементов. Сейчас, судя по всему, операторы переходят к комплексным продуктам, чтобы показать клиенту максимальную эффективность. Действительно ли этот тренд существует, или вам приходится, как из конструктора, собирать разных подрядчиков и встраиваться в уже существующую инфраструктуру?

— Универсального готового решения или одной «волшебной кнопки» не существует. Мы движемся по разным траекториям, поскольку заказчики находятся на различных технологических и экономических стадиях, а также демонстрируют разный аппетит к инновациям.

Сегодня на рынке нет готовых комплексных монолитных систем, какими раньше были ERP, когда на одном продукте работало почти все предприятие. Вся индустрия уходит в многокомпонентную, микросервисную архитектуру. ИТ-ландшафт собирается как конструктор. Это связано, во-первых, с устойчивостью системы и прозрачностью ее структуры. Во-вторых, технологии сейчас развиваются крайне динамично. При появлении прорывного решения у компании нет необходимости заменять весь комплекс — достаточно убрать один модуль и интегрировать другой, что обеспечивает высокую гибкость.

Аналогичный подход применим и к сфере искусственного интеллекта. Скорость разработки новых ИИ-моделей и сценариев такова, что нельзя завязываться на какой-то один продукт. Необходимо строить архитектуру, которая позволяет оперативно менять и обновлять модели «под капотом».

Такой ландшафт требует широкой кооперации и экосистемного партнерства. Мы глубоко понимаем технологии связи и знаем, как интегрировать их с ИИ или видеоаналитикой. Но нам критически необходима отраслевая экспертиза, чтобы наполнить эти решения смыслом. Например, сегодня мы представляем проект по цифровизации взрывных работ на производстве. Мы знаем, как работает ИИ, видеопоток, как осуществлять вычисления и передавать данные по каналам связи. Но как именно анализировать породу или фракцию — должны определять профильные специалисты, мы не геологи.

Максимальный потенциал раскрывается именно в таком взаимодействии. Оптимальный результат дает трехстороннее партнерство: технологический партнер, системные интеграторы со своими распределенными командами в узких нишах и отраслевые центры экспертизы. Если добавить к этой схеме финансового партнера, интеграция дает еще больше гибкости, предоставляя клиенту выбор вариантов структурирования и финансирования проекта. В такой кооперации с банками, интеграторами и клиентами мы и создаем готовые решения для достижения максимального результата.

— Существуют ли у вас отраслевые приоритеты? Есть социально значимые сферы вроде образования, а есть отрасли, способные быстро принести высокую маржу. Как вы подходите к приоритизации секторов для внедрения крупных решений?

— Мы ориентируемся на несколько критериев и оцениваем рыночную готовность. С одной стороны, есть финтех и ритейл. Это высокотехнологичные сектора, способные решать многие задачи самостоятельно. Тем не менее, из соображений рациональности они не создают все продукты своими силами, и здесь возникает поле для взаимодействия: мы предоставляем им свои решения в области Big Data, рекламных технологий и облачных вычислений.

С другой стороны, есть отрасли, которым объективно требуется более сильное партнерское плечо. Это добывающая и обрабатывающая промышленность. Предприятия детально знают свои производственные процессы, но в силу понятных причин им сложнее поспевать за технологическим прогрессом — агентными моделями ИИ, системами компьютерного зрения и возможностями сетей пятого поколения, которые мы сейчас разворачиваем. В этом сегменте мы видим наибольшую готовность и спрос на нас как на технологического партнера.

Большой пласт проектов реализуется в медицине. Мы ведем разработки по поддержке операционной деятельности и хирургии: нейросетевые модели помогают проводить нейрооперации, проецируя виртуальные модели в шлемы дополненной реальности хирургов, что существенно повышает скорость и эффективность процедур. Второе направление — постоперационное и амбулаторное лечение: носимые устройства и аналитика собираемых с пациентов данных.

Мы не ограничиваемся этими секторами. Мы оцениваем готовность ИТ-ландшафтов заказчиков, так как для внедрения сложных технологий (тех же агентных моделей) часто требуется серьезная подготовительная работа. Но базовые технологии — связь и облачные вычисления — доступны и применимы практически во всех отраслях.

— На каком этапе технологического развития сейчас находится Россия по сравнению с другими развитыми экономиками в контексте создания суверенных моделей ИИ и обеспечения их безопасности?

— Если оценивать страны, которые продвинулись дальше в применении искусственного интеллекта, то главный задел, который нам еще предстоит реализовать, — это коммерческое внедрение агентских систем. В России с ними пока экспериментируют, тогда как в ряде стран ИИ-агенты уже стали обыденностью, выполняя множество задач как для частных лиц, так и для бизнеса. То же касается и робототехники: за рубежом роботы массово вышли за пределы складов в городскую среду. Есть разница в инфраструктуре связи и вычислительных моделях.

Однако у нашего положения есть тактическое преимущество: мы видим вектор движения и можем избежать чужих ошибок. К примеру, развертывание сетей 5G в потребительском сегменте (B2C) практически нигде в мире не показало здоровой экономики. Этот опыт дает нам ответ на вопрос, как правильно строить данные сети, чтобы они были экономически эффективными.

Запрос рынка на трансфер экспертизы колоссален. Когда заказчики узнают, что у «Билайна» есть собственный центр экспертизы по ИИ, они просят проводить полнодневные сессии, чтобы мы детально показали, как применяем эти технологии у себя. Этот интерес продиктован двумя причинами. Первая — экономическая: бизнес ищет способы повысить эффективность и получить большую отдачу на капитал в сложной макроэкономической среде. Вторая — стремление оставаться на острие прогресса, поскольку технологии определяют долгосрочную конкурентоспособность компании.

— Готова ли российская инфраструктура к возрастающим нагрузкам в условиях текущих ограничений? Хватит ли запаса прочности серверов и оборудования для массового внедрения агентских систем?

— Ситуацию необходимо разделить на два контура: промышленный и городской. В промышленном секторе, где разворачиваются частные сети (Private networks) и строится изолированная вычислительная инфраструктура, задача решается проще. Мы закрываем конкретный индустриальный кластер. В качестве примера можно привести Олимпиадинский ГОК, где построена мощнейшая частная сеть. Там установлено ровно столько базовых станций, сколько необходимо для обеспечения процессов, там достаточно частотного ресурса и можно развернуть любой требуемый объем вычислительных серверов.

Если же мы говорим о публичной городской среде, то здесь вызовы неизбежны. Выход искусственного интеллекта наружу, появление автономных автомобилей и роботов создадут принципиально иные нагрузки на сеть. Передача массивных видеопотоков для видеоаналитики остро поставит вопрос дефицита частотного спектра. Сейчас операторы частично решают эту проблему за счет рефарминга — перевода частот старых стандартов в 4G. В дальнейшем начнется переход в 5G, и мы продолжаем обсуждать с регулятором необходимость выделения дополнительного частотного спектра. Под увеличившийся объем трафика сеть придется достраивать.

Кроме того, сформируется огромный спрос на вычислительные мощности. Потребуются как классические ЦОД для хранения данных, так и специализированные высоконагруженные стойки с графическими процессорами (GPU) для задач искусственного интеллекта. Этот сегмент рынка в ближайшие годы будет расти взрывообразными темпами.