Российский рынок ИИ растёт почти вдвое быстрее остального IT, но упирается в дефицит GPU и кадров

Российский рынок искусственного интеллекта расширяется почти в 2 раза быстрее по темпам остальной IT-индустрии страны, об этом на пленарной сессии ЦИПР в Нижнем Новгороде сообщил Михаил Мишустин. Более половины российских предприятий уже внедряют ИИ-технологии, а расходы крупного и среднего бизнеса на цифровую трансформацию и закупку отечественных IT-решений за 3 года выросли с 2,3 до почти 4 трлн рублей. Эксперты отрасли при этом признают сохраняющееся отставание от мировых лидеров по инфраструктуре, GPU и зрелости отдельных продуктов.

ИИ в России обгоняет по темпам роста многие другие сегменты IT, и происходит это вместе с общим ускорением цифровой трансформации предприятий. Ещё в 2022 году в экономике оставалось около 5000 решений, которые не были заменены российскими аналогами, к 2025 году их число сократилось до 1500. Картина движется в сторону более сложных производственных контуров, а не только офисной автоматизации.

Среди отраслей, где российские IT-продукты продвинулись сильнее всего, премьер перечислил:

• геологоразведку;
• энергетику;
• нефтегаз;
• нефтехимию;
• ряд других промышленных направлений.

В этих сферах отечественные системы управляют производственными процессами, помогают работать с инженерными данными, ресурсами, логистикой, проектированием, мониторингом и аналитикой. По данным Мишустина, САПР и инженерные расчёты в 2025 году использовали уже 56% проектных организаций, а российские системы управления ресурсами применяли 72% компаний. Импортозамещение смещается от простых офисных задач к производственному и управленческому ядру.

Расходы крупного и среднего бизнеса на цифровую трансформацию и отечественные IT-решения тоже сильно выросли. В 2022 году они составляли 2,3 трлн рублей, к 2025 году достигли почти 4 трлн. Из этой суммы 82% ушли на запуск российских решений, тогда как в 2022 году доля таких расходов составляла лишь 39%.

Сдвиг для рынка серьёзный. Раньше значительная часть цифровых бюджетов уходила на зарубежные продукты, лицензии, внедрение и поддержку, теперь большая доля денег остаётся внутри российской IT-экосистемы. Разработчикам это даёт спрос, заказчикам приходится быстрее оценивать зрелость отечественных решений, государству нужно проверять реальный эффект, а не количество подписанных контрактов.

Интересно, что за три года доля расходов крупного и среднего бизнеса на российские IT-решения подскочила с 39 до 82%, и это уже не сюжет про вынужденный переход, а про сложившуюся рыночную привычку.

Российский ИИ-рынок при всём росте пока не догнал мировых лидеров. Гендиректор TelecomDaily Денис Кусков считает, что Россия в этом сегменте отстаёт на годы, отечественные разработчики позже западных и азиатских игроков начали часть направлений ИИ и не располагают ресурсами уровня крупных американских компаний. Отставание в ИИ Денис Кусков при этом считает менее критичным, чем в некоторых других технологических нишах, в мобильных операционных системах разрыв с мировыми лидерами может достигать почти 10 лет. ИИ-рынок развивается так стремительно, что у сильных игроков остаётся шанс сокращать дистанцию через прикладные задачи, отраслевые данные и локальные потребности.

Руководитель направления ИИ IT-холдинга Т1 Сергей Голицын назвал ИИ одной из самых быстро развивающихся технологий мира и заметил, что российские компании держат темп с учётом ограничений отрасли. Главная боль остаётся в инфраструктуре и оборудовании, на котором живут ИИ-системы. Графические ускорители для России дороги и доступны не в нужном объёме, а это бьёт сразу по нескольким уровням рынка.

Дефицит GPU тянет за собой длинный список последствий:

• замедленную разработку базовых моделей;
• ограничения на обучение крупных архитектур;
• трудности с запуском высоконагруженных сервисов;
• торможение экспериментов с новыми подходами;
• удорожание корпоративных ИИ-проектов на стадии пилота.

Проблема не сводится к крупным разработчикам моделей. Любой корпоративный ИИ-проект требует вычислений на обработку данных, обучение, тесты, пилоты, проверку качества и масштабирование сервиса. Когда мощностей мало, часть проектов оседает в статусе эксперимента и не доходит до продакшена.

Сергей Голицын обозначил и кадровый разрыв, а также невысокую вовлечённость отраслей. ИИ нельзя внедрить силами одних разработчиков, нужны отраслевые эксперты, владельцы процессов, специалисты по данным, инженеры, ИБ-команды, юристы и менеджеры, понимающие, где модель даст эффект, а где она создаст лишний риск. Импульс рынку может дать использование Nvidia-free технологий, то есть решений на ИИ-чипах, альтернативных американской Nvidia, и сотрудничество с азиатскими производителями. Для России это вопрос не только цены, но и снижения зависимости от узкого пула поставщиков железа.

Альтернативные чипы сами по себе всю задачу не закрывают. Под них нужны программные стеки, инструменты оптимизации, библиотеки, совместимость с уже существующими моделями и инженеры, готовые жить в таком ландшафте. Если код приходится переписывать под каждое новое железо, выигрыш от доступности оборудования съедается затратами на адаптацию.

Любопытно, что разговор о суверенном ИИ часто упирается в очень несуверенную вещь, в зависимость от того, какие чипы и в каком количестве страна сможет завести через азиатских партнёров в ближайшие пару лет.

Отдельный фронт работы — это отраслевые компетенции в ИИ. Сергей Голицын считает, что нужны программы в вузах, которые помогут наращивать кадровый потенциал под промышленность, энергетику, транспорт, медицину, финансы и госсектор. ИИ в этих сферах должен понимать не только данные, но и предметную область, иначе модель красиво считает, но решает не ту задачу.

Растёт рынок не в пустоте, а внутри более широкой политики регулирования и импортозамещения. Минцифры 24 апреля направило в Правительство законопроект о государственном регулировании искусственного интеллекта, документ согласован с 20 органами власти, среди них 17 федеральных агентств, правительство Москвы, правительство Московской области и Банк России.

По мнению редакции CISOCLUB, рост российского рынка ИИ почти вдвое быстрее остального IT-сектора показывает, что технология выезжает из экспериментальной зоны и встраивается в промышленную и корпоративную инфраструктуру. Скорость роста не отменяет главных ограничений, дефицита GPU, дорогой инфраструктуры, кадрового разрыва, неровной зрелости данных и наступающего регулирования доверенных, суверенных и национальных моделей. Для бизнеса вопрос уже не в том, использовать ли ИИ, а в том, как внедрять его так, чтобы он давал измеримый эффект и не превращался в новый источник рисков для данных, процессов и ИБ.