Объем «кэптивной» составляющей российского ИТ-рынка в 2025 году увеличился на 21% и достиг 1,964 трлн руб., сообщает «КоммерсантЪ» со ссылкой на данные MWS Cloud. Это выразительная динамика, особенно на фоне нарастающих проблем у российского ИТ-рынка в целом. Причем процесс роста популярности российского «кэптива» — развития крупными корпоративными заказчиками ИТ-ландшафтов силами собственных структур, которые могут быть как внутренними подразделениями, так и выделенными во внешние компании — начат довольно давно: за четыре года выручка такого суб-сегмента в России выросла в 3 раза, демонстрируя CAGR 33%.

Для национальной экономики этот тренд создает проблемы. Переход «на кэптивное» приводит к распылению ресурсов — от финансовых до вычислительных, включая профильные компетенции — которые в современной экономической ситуации находятся в дефиците, который к тому же постоянно растет.

Это особенно выразительно в развитии решений на основе «искусственного интеллекта». Крупные заказчики — банки, промышленные холдинги, ритейлеры и пр. — слишком часто предпочитают развивать собственные ИИ-компетенции, отказываясь от готовых вендорских решений, которые для внутреннего рынка созданы российскими компаниями. В результате вместо приобретения подписок многие крупные заказчики развивают кэптивные подразделения, развивающие ИИ, но этот путь становится все более сложным, менее эффективным и более затратным, хотя сейчас все еще популярен.

Что драйверит кэптивный подход?

У происходящего есть несколько объективных причин.

Во-первых, требования безопасности, а в широком плане — комплаенса. Крупные корпоративные заказчики подпадают под сложный набор регуляторики — по импортозамещению, по защите персональных данных, по КИИ и т. д. Кроме того, нужно соблюдение как внешних регуляторных требований, так и внутренних: корпоративных, отраслевых и пр. В результате, прекрасно понимая все проблемы — как текущие, так и грядущие — заказчики вынуждены предпочесть вендорским продуктам собственную разработку по той же логике, что и используют on-premise вместо on-cloud.

Во-вторых, корпоративные заказчики желают контролировать каждый шаг разработки решений для собственных бизнес-задач. Это должно позволять учитывать отраслевую специфику, особенности ИТ-ландшафта, оргструктуры, бизнес-процессов и пр. в условиях высокой динамики, характерной для современного рынка. В ряде случаев действительно быстрее решить задачу силами внутренней команды, чем ждать появления желаемой функциональности в очередном обновлении вендорского продукта (причем новые функции могут появиться далеко не в ближайшем апдейте!), а требования сокращения «time to market» становятся все более жесткими.

Во-третьих, кэптивный подход позволяет заказчикам уменьшить зависимость от внешних вендоров, которые могут, например, изменить тарифы и ценовую политику в целом, свернуть поддержку некоторых релизов или полностью отказаться от развития отдельных продуктов. Многие российские ИТ-компании смогли быстро предложить локальному рынку интересные решения и найти покупателей, но в условиях ограниченности локального рынка и известных проблем в экономике не могут сохранять эффективность с имеющимся набором созданных ими товаров, что приводит к коррекции продуктовых линеек, «смещению влево» релизного цикла и пр. Наконец, вендор может полностью уйти с рынка, сейчас есть и такие прецеденты. Внутренняя разработка защищает корпоративных заказчиков от проблем, связанных с таким развитием событий. Кроме того, как принято считать, внутренняя разработка исключает «vendor lock», хотя на практике корпоративный клиент при кэптивном подходе может оказаться в аналогичной зависимости от собственного девелопмента, но это уже другая история.

Специфика ИИ-направления

Российский бизнес прекрасно понимает важность ИИ-трансформации, активно внедряет ИИ (71% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, по данным «Яндекса» и инвестирует в данное направление (в прошлом году крупнейшие российские компания направили на развитие ИИ-решений от 13% до 17% годовых ИТ-бюджетов). Но при этом бизнес в ряде случаев не готов покупать готовые решения, а предпочитает строить свои платформы.

Это требует огромных затрат, но основная проблема не связана с финансами: большинству корпоративных заказчиков остро не хватает компетенций для развития ИИ. Очень сложно развивать данные компетенции — причем опережающими темпами — когда на рынке мало опытных профильных специалистов, а их дефицит неуклонно растет. Сказанное справедливо как для отдельных ИИ-инженеров или их команд, так и для инфраструктуры, нужной для развития корпоративного ИИ, которую при ставке на развитие собственными силами нужно создавать и развивать, а профильное «железо» дорогое и дефицитное.

В плане доступа к аппаратным платформам для ИИ-вычислений российские корпоративные заказчики вынужденно переходят на традиционные пути, все чаще практикуя арендную модель потребления ресурсов и вынужденно «уходя в зависимость» от провайдеров. Например, спрос на GPU-ускорители Nvidia H100 и H200 за последний год вырос в 75 раз, по данным «Рег.ру».

Развивать собственные платформы для ИИ-вычислений российским корпоративным заказчикам крайне сложно. Уход с рынка РФ ключевых производителей оборудования, которые могут производить аппаратные компоненты для ИИ-вычислений, усугублен санкционными ограничениями, изменениями в законодательстве о «параллельном импорте» и т. д. В результате процесс поставки оборудования с внешних рынков — а оно и там в дефиците! — превращается в сложный логистический квест, на прохождение которого уходит очень много времени.

В результате локальный рынок вынужден активно пользоваться оборудованием для ИИ из прошлых/позапрошлых сезонов (упомянутые выше H100 и H200, на которые спрос растет ударными темпами, тому пример), получая его от сервис-провайдеров. А корпоративному заказчику — даже крупному — очень сложно наладить поставки быстрее, чем это может делать профильный провайдер.

Наконец, для развития ИИ наличие команд и аппаратного обеспечения необходимо, но недостаточно — для обучения нейросетей еще нужны данные, много данных. Проблематика управления данными сложна и многопрофильна, мы вынуждены упомянуть ее как важнейший ингибитор для всей концепции ставки корпораций на внутреннюю разработку ИИ.

Что дальше?

Российские корпоративные заказчики наращивают ИИ-компетенции и зрелость в деле ИИ-трансформации, происходит все больше переходов от разрозненных пилотных проектов по внедрению «искусственного интеллекта» к стратегическим инициативам. Значительная часть «пилотов» — 9 из 10, по данным «Яндекса» — не доходила до бизнес-внедрений, но это вполне нормально: на таких проектах корпоративные заказчики формировали компетенции, проверяли гипотезы и пр.

Российский рынок программных решений для «искусственного интеллекта» будет демонстрировать высокую динамику: он вырастет почти в 4 раза к 2030 году по сравнению с 2025 годом, достигнув объема 95 млрд руб., по оценкам Apple Hills Digital, озвученным на VK Cloud Conf 2026. Меняется модель потребления: сейчас доминирует локальное развертывание (на on-premise приходится 62,3% сегмента), но «облачные» решения растут быстрее. При CAGR 34% у моделей в «облаках» против 28% у on-premise, к 2030 году доля «облачных» решений достигнет 43%, то есть доминирование локальных развертываний сохранится, но будет существенно смягчено.

Главным драйвером станут ИИ-платформы (MLOps, GenAI-модели и пр.), которые будут демонстрировать опережающую динамику, вырастая на 50% в год. Их доля в структуре рынка за 5 лет увеличится с 24% до 49%. Создавать и развивать сложные модели в сочетании с необходимой платформенной «обвязкой» по силам только некоторым компаниям, но и для них экономическая эффективность кэптивного подхода в ИИ остается под вопросом.

Вместо заключения

Сейчас внутри российских компаний сформированы центры компетенций — зачастую включающие собственные GenAI-команды — способные разрабатывать стратегии ИИ-трансформации с конкретными сроками внедрений, ключевыми показателями эффективности (KPI) и пр. Наступает момент стратегического выбора для определения места кэптивных направлений в общих планах развития корпоративных заказчиков. В большинстве случаев они останутся «центром затрат» для материнской компании корпорации, вероятность трансформации в традиционных вендоров невелика, хотя подобные прецеденты есть.

Корпоративные заказчики все чаще обращаются к вендорам за готовыми решениями — прежде всего, платформенными — все больше уходя от ставки на кэптивную разработку. Будущее за гибридным подходом.

Базовые инструменты корпоративные заказчики будут приобретать у российских разработчиков ИИ-платформ, но часть решений проще — быстрее, дешевле, эффективнее и пр. — разрабатывать собственными силами (но при этом самостоятельно созданное предстоит самим же и сопровождать/развивать на протяжении всего жизненного цикла решений, а также решать задачи масштабирования). Сказанное справедливо как для разработки, так и для внедрений — некоторые можно реализовать собственными командами, для других лучше привлечь внешних интеграторов.

Гибкость в вопросах развития ИТ — что особенно заметно в направлениях, связанных с ИИ — становится настоятельной необходимостью для российских корпоративных заказчиков. Кэптивному подходу найдется место, но общий тренд — на превалирование готовых вендорских решений. Это диктует как техническая ситуация, так и экономическая логика в условиях дорогих денег: бизнес сокращает капитальные затраты, но готов инвестировать в направления, которые могут принести ROI в обозримой перспективе. Это справедливо в том числе для разработки и для развития ИИ.

Источник: