20 марта 2026 г.
Российский рынок «искусственного интеллекта» попал в радикально более сложную ситуацию, чем другие направления национального ИТ. Тут крайне обострена проблема недостатка финансирования в сочетании с дефицитом аппаратных компонент для построения «железной» инфраструктуры. Но есть и другая сторона: востребованность генеративного ИИ со стороны российских корпоративных заказчиков выросла впятеро за прошлый год, сообщает «КоммерсантЪ». И это только одна из составляющих рынка ИИ, есть и другие. Сможет ли индустрия удовлетворить рост требований заказчиков в кратко- и в среднесрочной перспективе?
От процентов — к рублям
В прошлом году рынок генеративного ИИ в денежном выражении составил 58 млрд руб. Если сравнивать его с показателями позапрошлого года (13 млрд руб.), то это, безусловно, большое достижение. Но если оценивать исходя из этих цифр перспективы развития направления на технологическом уровне, то становится совсем невесело.
Даже если разработчики инвестируют всю прибыль, полученную от этого оборота в дальнейшее развитие моделей, то какой-либо выразительной динамики ждать не приходится. Особенно на фоне глобальных продуктов, в развитие которых инвестируют огромные суммы, ведь разработка в ИИ-сегменте — задача высокой инвестиционной емкости, причем на всех этапах, от исследований до эксплуатации.
«Кадры решают все»
Тезисы о лучших в мире российских программистах плавно переросли в рассказы о лучших в мире российских инженерах вообще и, в частности, по направлению ИИ. Предположим, что это соответствует действительности. Но есть проблема — эти специалисты не будут работать «за похлебку», им нужна оплата, соответствующая растущему масштабу задач.
Количество работников, готовых работать «за идею», расти не будет. С этим согласны даже очень оптимистичные эксперты, оценивающие количество сотрудников, для которых условия труда и уровень оплаты не в приоритете, в 60%, как сообщает «Газета.ru».
Важность подготовки кадров признают на всех уровнях. Перечень профессий и специальностей, от которых зависит будущая технологическая независимость страны, утвердил Михаил Мишустин, премьер-министр РФ. В перечень включены более 500 профессий и специальностей по 300 программам обучения в колледжах и вузах. Они объединены по нескольким направлениям, среди которых есть «информатика и вычислительная техника», а в список 400 научных специальностей, которые определены как приоритетные в работе по достижению технологической независимости и технологического лидерства, включен «искусственный интеллект» и машинное обучение.
Однако, если в других областях разработки основные накладные расходы компаний идут «на персонал», то в ситуациях с ИИ проблема существенно сложнее. Для создания ИИ-моделей нужны мощные специализированные аппаратные средства.
Два компонента в основе ИИ: вычислительные решения...
Вычислительные мощности, нужные для ИИ — огромные и специфические — стоят очень дорого, но это не единственная проблема с ними. Обостряются проблемы с доступностью таких ресурсов. Применение старой концепции «Нужное — купим!» резко усложнено по причинам как геополитического, так и экономического характера. Концепция «создадим сами в рамках борьбы за технологический суверенитет» тут тоже не срабатывает — даже если удастся создать такие решения внутри РФ, непонятно, откуда брать чипы для промышленного производства таких продуктов в рублевой зоне.
Заметим, что санкционные ограничения на поставку элементов для ИИ-вычислений — как готовых модулей, так и нужных для локального их производства компонент — для корпоративных заказчиков внутри РФ лишь усугубляют глобальную ситуацию с дефицитом профильных чипов (и непрофильных, заметим, тоже — про ситуацию с оперативной памятью мы писали). Но это не все проблемы: даже если оборудование для ИИ-вычислений появится у российских компаний в нужном количестве, потребуется развитая локальная инфраструктура для его разворачивания и эксплуатации.
...и инфраструктура для них
Новые ЦОДы построить можно, хотя это технически сложно и дорого — напомним, что в прошлом году общая динамика в сегменте дата-центров всей направленности была ниже, чем национального ИТ-рынка РФ в целом!
В ряде случаев возникнут вопросы по обеспечению их энергией. ИИ-вычисления высокоэнергоемкие, а в ряде экономически активных регионов РФ уже присутствует дефицит мощностей, о чем мы писали прошлым летом, и с тех пор ситуация только обострилась. Создание дополнительных генерирующих мощностей для ИИ-вычислений — проблема очень сложная и опять же с высокой инвестиционной емкостью.
Ресурсы для ЦОДостроения по понятным причинам ограничены. Общая емкость 30 крупнейших российских ЦОДов выросла всего на 7% по итогам 2025 года, как отметили на Цифровом форуме «Инфраструктурные вызовы для развития искусственного интеллекта в России», проведенном РСПП. И этот показатель роста — самый низкий на с 2018 года — присутствует на фоне того, что заполненность мощностей в крупных дата-центрах превышает 95%, а в Москве и Санкт-Петербурге уже острый дефицит стоек.
Задачи создания площадок, пригодных для разворачивания ИИ-инфраструктуры, существенно сложнее. А поэтому их решение будет дороже, что критично на фоне высокой ключевой ставки и других сопутствующих проблем, например, удорожания стройматериалов.
Вместо заключения
Обращение крупнейших игроков локального ИИ-рынка — «Сбер», «Яндекс», VK — к государству с предложение создать и профинансировать инвестиционную программу объемом
Однако, если ЦОДы с нужными параметрами можно создавать с опорой на свои силы, это не снимает вопроса о вычислительных решениях. Российские разработки «железа» для ИИ существуют. Но на масштабирование производства требует решений до количества, нужного национальной экономике, уйдут лет
Очевидно, что в таких условиях рассчитывать на глобальные прорывы в области ИИ было бы странно. Тем не менее, на уровне внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы российских корпоративных ситуация куда как более оптимистичная.
Окончание следует
Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News
