Добавить суверенитета и рамок
Искусственный интеллект
Российский рынок ИИ стремительно развивается, но рост может замедлиться из-за текущих инфраструктурных проблем и ожидаемых нормативных ограничений.
Власти ставят задачу по внедрению ИИ-решений во все сферы экономики к 2030 году
Фото: Влад Некрасов, Коммерсантъ
Власти ставят задачу по внедрению ИИ-решений во все сферы экономики к 2030 году
Фото: Влад Некрасов, Коммерсантъ
Технологии искусственного интеллекта к 2030 году должны быть максимально задействованы во всех российских отраслях. Об этом заявил президент страны Владимир Путин на межведомственном совещании, прошедшем в апреле 2026 года. Глава государства также подчеркнул, что внедряемые ИИ-решения должны обладать глубоким уровнем суверенности и быть конкурентоспособными в сравнении с зарубежными аналогами.
Сейчас рынок ИИ в России активно растет. Нейросети и другие ИИ-инструменты все чаще внедряются в работу финансового и телекоммуникационного сектора, ритейла, медицины и других отраслей. За 2025 год, по данным консалтинговой компании Onside и вендора Just AI, российский генеративный сегмент ИИ увеличился в пять раз, достигнув 58 млрд рублей. К 2030-му рынок должен вырасти до 778 млрд рублей. Несмотря на сравнительно позитивную картину, по мнению многих экспертов, ситуация с проникновением и дальнейшим использованием искусственного интеллекта неоднозначная, в том числе есть сложности с ориентированием отрасли на технологический суверенитет.
Зависимость сохраняется
По словам бизнес-архитектора проектов ИИ экосистемы «Авандок» ГК «КОРУС Консалтинг» Алексея Борщова, рынок ИИ в России четко делится на два уровня. Первый — платформенный: «Сбер» с GigaChat, «Яндекс» с YandexGPT, МТС с MWS GPT. Они строят фундаментальные языковые модели и облачную инфраструктуру. И здесь у России достаточно сильная позиция: мы входим в число немногих стран, располагающих собственными LLM корпоративного уровня. Второй уровень — прикладной: компании, которые на базе больших языковых моделей создают специализированные решения для конкретных бизнес-функций. На этом рынке работают такие известные игроки, как ELMA, Directum, 1С. Именно второй уровень определяет реальную ценность ИИ-технологий для бизнеса. Компании не нужна «самая умная модель в мире», ей нужен инструмент, который понимает регламенты, работает внутри периметра и интегрирован с действующим IT-ландшафтом.
«С точки зрения программного стека можно сказать, что во многом российские ИИ-решения стали импортонезависимы. Парадоксально, но жесткие требования к безопасности данных, которые долго считались ограничением для развития, стали конкурентным преимуществом. Болевая точка остается одна — аппаратная инфраструктура. Зависимость от GPU сохраняется, отечественных альтернатив в нужном масштабе пока нет. Поэтому сейчас многие стараются поддерживать небольшие специализированные модели, способные работать на менее мощных CPU/GPU-кластерах»,— отмечает господин Борщов.
Импортозамещение в ИИ в России уже распространяется, но вопрос сейчас в качестве и конкурентоспособности решений, считает основатель маркетплейса нейросетей Chad Артур Кольцов. Бизнес чаще выбирает китайские или американские решения, если они доступны и отвечают требованиям компании. «Иными словами, замену в ряде сегментов сделать удалось, но полноценная конкуренция с глобальными платформами пока остается сложной задачей. Российский рынок по-прежнему чувствителен к зависимости от зарубежных разработок, особенно в части наиболее зрелых моделей, инфраструктуры и инструментов для корпораций. Главные барьеры сейчас — нехватка специалистов, дефицит вычислительных мощностей, слабая готовность инфраструктуры и сложность интеграции ИИ в действующие процессы»,— указывает господин Кольцов.
Возможные риски
Многие организации по-прежнему рассматривают ИИ как набор разрозненных инструментов, отмечает главный архитектор сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения Cloud X Кирилл Смеловец, а не как элемент единой цифровой стратегии. «В результате пилотные проекты показывают ограниченный эффект или не масштабируются. Вторая проблема — дефицит качественных данных. Для эффективной работы ИИ необходимы структурированные, очищенные и размеченные массивы данных, а у многих компаний данные фрагментированы между разными системами. Третье ограничение — кадровый дефицит. Рынку не хватает специалистов по MLOps, распределенным вычислениям, ИИ-инфраструктуре, кибербезопасности и промышленной эксплуатации моделей. Причем дефицит наблюдается не только в разработке, но и на стыке бизнеса и технологий среди специалистов, способных переводить бизнес-задачи в архитектуру ИИ-решений»,— добавляет он.
По словам руководителя направления разработки BPMSoft (IT-холдинг LANSOFT) Алексея Кононова, внедрение ИИ действительно стало заметным трендом — одновременно и полезным, и рискованным. При внедрении таких технологий бизнес сталкивается с рядом серьезных вызовов. В первую очередь существует принципиальный риск для интеллектуальной собственности. Код, отправляемый во внешние сервисы, уходит на инфраструктуру поставщика и в ряде сценариев может использоваться для дообучения моделей. Для IT-компаний с закрытым исходным кодом такой подход неприемлем. Помимо угрозы утечки данных, ключевой риск связан с потерей архитектурного контекста. Наконец, есть и менее очевидная, но не менее опасная техническая деталь: зависимость от внешних библиотек.
«На данный момент у рынка нет единого общепринятого контура AI Security. Каждый вендор вынужден самостоятельно выстраивать правила, проверки и механизмы защиты, что в масштабе страны превращает безопасность ИИ-решений в лоскутное одеяло. Именно поэтому рынку необходимы единые отраслевые стандарты и методические рекомендации, которые зададут минимальный базовый уровень и общий язык для требований, аудита и ответственности»,— уверен господин Кононов.
Зарегулировать рынок
Стоит отметить, что в марте 2026 года Минцифры РФ уже подготовило законопроект о регулировании ИИ. Предлагаемые законодательные инициативы чиновников были раскритикованы представителями бизнеса, профильными юристами за размытость формулировок и жесткость ряда позиций. В таком виде, полагают они, правовой документ может только замедлить внедрение технологий ИИ.
По мнению юриста практики интеллектуальной собственности и информационных технологий юридической фирмы Firm.One Александра Анощенко, говоря о возможном нормативно-правовом регулировании, в первую очередь необходимо понять, какие именно отношения необходимо регулировать и какие ограничения допустимо накладывать на российский рынок искусственного интеллекта. «В частности, решение Минцифры разрешить разработчикам систем ИИ обучать модели на охраняемых результатах интеллектуальной деятельности, правообладатели которых не получат вознаграждения за использование их труда, кажется преждевременным и принятым с явным креном в пользу разработчиков ИИ без учета интересов правообладателей. В контексте попыток регулирования рынка все еще новой и все еще развивающейся технологии необходимо сосредоточиться на защите пользователя от возможного вредоносного воздействия ИИ. В частности, на защите от автономного принятия юридически значимых решений, а также на защите от введения пользователя в заблуждение»,— считает он.
Рынку нужна не столько жесткая запретительная модель, сколько понятные и гибкие рамки, полагает руководитель по внедрению ИИ «Слетать.ру» Александр Быстров. ИИ развивается слишком быстро, и чрезмерно детальное регулирование может затормозить внедрение, снизить скорость экспериментов и усилить технологическое отставание. «Особенно опасно регулировать только риски, не создавая условий для развития: доступных вычислений, инфраструктуры, кадров, отраслевых песочниц и поддержки внедрения. При этом государству важно не только ограничивать рынок, но и помогать ему расти. Главное — не противопоставлять безопасность и развитие. Для граждан важны прозрачность, защита данных и понятные правила. Для бизнеса — скорость, доступ к инструментам и возможность экспериментировать. Если сохранить этот баланс, российский рынок ИИ сможет не только догонять мировых лидеров, но и находить собственные сильные ниши»,— подчеркивает эксперт.