В последние годы российская IT-экосистема пережила противоречивые перемены: с одной стороны — массовые увольнения и конец «жирных лет», с другой — бурный рост ИИ, активное импортозамещение и развитие отечественных технологий. В этой статье я разберусь, как искусственный интеллект повлиял на российскую экономику и в каком положении мы оказались сегодня.

0. Пролог : настроение последних лет

GPT-3 была представлена в 2020 году, а ChatGPT появился только 30 ноября 2022 года и изначально опирался на модели серии GPT-3.5 — после этого интерес к ИИ и его применение выросли взрывными темпами. Под «ИИ» в этой статье я понимаю не только языковые модели, но и всю область машинного обучения, глубокого обучения, NLP и смежные технологии.

В этот момент открылась огромная новая область, которая стала активно развиваться и привлекать специалистов. Мир IT ожидал огромное количество новой работы, компаний и рабочих мест.

Признаюсь: я тоже так думал — старые процессы нужно поддерживать, появятся новые рабочие места, ведь для бурного развития нужны специалисты; я радовался, читая такие заголовки:

«Россия действительно один из лидеров по темпам роста рынка данных и искусственного интеллекта. … Уникальные за последние три–четыре года сложились условия для развития IT-рынка» — заявление исполнительного директора Ассоциации больших данных.

Российские компании видят в ИИ не хайп, а инструмент для экономии, роста эффективности и автоматизации бизнес-процессов

Но по каким-то причинам в 2025 году многим пришлось снова писать резюме и долго искать работу, а заголовки стали примерно такими:

Компании … позволяют автоматизировать часть рутинной работы — поэтому сокращения в ИТ-секторе к концу года могут составить 15-20%

Сбербанк уволит до 20% сотрудников, которых ИИ признал неэффективными

В этой серии статей я лишь частично коснусь рынка труда — основное внимание посвящено общему влиянию ИИ.

1. Зачем нам ИИ

Представьте, что вы — гендиректор крупной компании, например Сбера, или член правительства. Появилась новая технология: сейчас к ней проявляют осторожный интерес, но в будущем она может дать огромное преимущество. Инвестировать ли в неё? Скорее всего — да, но решение должно опираться на текущую ситуацию на рынке.

Это происходило в начале десятилетия, когда рынок труда принадлежал соискателям, а не работодателям; на ситуацию повлияли несколько факторов:

• Огромное количество Legacy-кода, которое нужно было поддерживать. Хорошо если к нему есть документация, а не один специалист Витя, знающий весь проект и требующий зарплату 500к/сек

• Дефицит кадров: зарплаты IT специалистов (и не только IT) росли быстрее их производительности. Вспомните своих коллег, которые могут часами обсуждать новости

Я посмотрел статистику по числу открытых вакансий в IT — получилось примерно так:

Наложим ��а это график производительности труда в России:

Если сравнивать Россию с США и странами Европы, видно: производительность труда у нас растёт медленнее (на западе около 4% в год). Добавьте к этому изначально низкую базу — и разрыв становится ещё заметнее.

Помимо этого у компаний были проблемы с текущими продуктами (представьте, что вы — президент Сбера):

• Проблема "глупого" интерфейса в голосовых помощниках: клиент чувствует, что говорит с машиной, которая может отвечать только на шаблонные вопросы.

• Вследствие первой причины необходимо держать огромные штат операторов

• Низкая скорость разработки (Time to market)

• Низкая эффективность коммуникации внутри компании и несвязанные процессы

Вывод: компании жизненно нужна технология, которая сможет:

• Устранить неэффективные процессы;

• Помочь исправить организационные ошибки, копившиеся годами;

• Сделать приятным пользовательский опыт и сократить огромный штат сотрудников

• Повысить эффективность труда и взять на себя часть работы

Поэтому вы будете инвестировать в развитие ИИ: если технология решит хотя бы часть проблем, в долгосрочной перспективе это существенно сократит расходы. Первые выгоды мы уже увидели в текущем году (об этом мы еще поговорим)

Взгляд государства

С капиталистами разобрались — теперь посмотрим на ситуацию глазами государства. Начнём с естественной убыли населения за последние годы: взглянем н�� график:

Очевиден первые аргумент в пользу развития ИИ:

• К 2030 году физически будет не хватать людей для выполнения рутинной работы. С внедрением ИИ мы решаем проблему дефицита кадров и закрываем бреши, которые невозможно закрыть людьми. Таким образом мы повышаем производительность труда на душу населения — единственный способ сохранить ВВП при убывающем населении.

Данные — оружие XXI века. Это было очевидно ещё до появления ChatGPT, но с его выходом их ценность выросла в разы. Отсюда вторая причина, по которой государству критически важен ИИ:

• Если мы не создадим свои сильные ИИ-системы, мы будем пользоваться иностранными (американскими или китайскими). Это озн��чает, что данные наших граждан и экономические цепочки будут просчитываться на чужих серверах.

Также нужно позаботиться о населении:

• Массовое внедрение ИИ сделает качественные сервисы (например, персональное обучение или диагностику здоровья) дешевыми и доступными для широких слоев населения. Это снижает социальное неравенство в доступе к благам. Моя компания станет агентом этого повышения качества жизни.

Таким образом, государству — как и компаниям — жизненно важно инвестировать в ИИ не как в глобальный «хайп», а как в инструмент выживания и укрепления позиций на мировом рынке.

Кстати, у статьи будет продолжение в котором я расскажу про задачи, которые стояли перед разработчиками в этом году и что предстоит в 2026. Подписывайтесь на мой Telegram - канал, в нем я рассказываю о ИИ в мире IT.

Сколько было вложено в ИИ. Получилось ли заработать?

Пришло время разобраться с такими заголовками:

Начнем с того, что рынок ИИ в нашей стране уникальный (кто бы сомневался): львиная доля инвестиций приходится не на венчурные фонды (как в США) и не на прямые госзаказы (как в Китае), а на внутренние R&D крупнейших компаний и поддерживающие государственные гранты.

Достижения за последние годы (2020-2024):

• Например, в 2023 году обьем рынка ИИ оценивался примерно в 650 млрд рублей, а по итогам 2024 приблизился к 1 трлн рублей

• Общий объем прямых государственных вложений: ��коло 30 млрд рублей за 4 года

• Венчурные инвестиции: порядка 3–5 млрд в год

Государственные инвестиции: Федеральный проект «Искусственный интеллект»

Здесь начнем в обратном порядке. Основным инструментом госфинансирования является федеральный проект «Искусственный интеллект» (входит в нацпрограмму «Цифровая экономика»).

• Суммарный бюджет (2021–2024): Изначально планировалось выделить 24,6 млрд рублей, однако с учетом дофинансирования и перераспределения средств фактические расходы оцениваются в 28–30 млрд рублей.

• Динамика расходов:

  • Ежегодные траты бюджета составляли в среднем 5–8 млрд рублей.

  • На 2024 год было выделено 5,2 млрд рублей.

Куда же пошли государственные деньги?

Основные получатели финансирования:

1. Исследовательские центры (ИЦ): Около 5,4 млрд рублей было выделено на создание и поддержку 12 исследовательских центров на базе ведущих вузов (Сколтех, МФТИ, ВШЭ, ИТМО, Университет Иннополис и др.). Эти центры занимаются фундаментальными разработками

2. Грантовая поддержка:

   • Фонд содействия инновациям (ФСИ): Поддержка малых предприятий и стартапов (программы «Старт-ИИ», «Развитие-ИИ»).

   • Фонд «Сколково»: Гранты на апробацию технологий ИИ в реальном секторе (до 100 млн руб. на проект) для компаний, внедряющих ИИ впервые.

3. Образование: Финансирование программ магистратуры и дополнительного образования (цифровые кафедры).

Качество образования в сфере IT и ИИ действительно выросло, особый респект цифровым кафедрам, которые стали доступны каждому студенту и зачастую представляют из себя хорошо спланированные курсы.

Несколько примеров реализованных проектов:

• Медицина: Внедрение систем анализа рентгеновских снимков и КТ в региональных клиниках

• Сельское хозяйство: Системы автономного управления комбайнами и мониторинг состояния полей.

• Промышленность: Системы предиктивной аналитики для предотвращения поломок оборудования

• Логистика: Умное управление складами и маршрутизацией транспорта.

Презентации некоторых этих проектов я видел вживую и мне они действительно понравились, но об их полезности должны судить представили отрасли. Кстати, если вы таковым являетесь, то поделитесь своим мнением.

Инвестиции компаний

За последние годы российские компании - как крупные частные игроки, так и госкорпорации - существенно нарастили инвестиции в искусственный интеллект.

Лидером по масштабам вложений выступает Сбер: по заявлениям менеджмента, банк и группа ежегодно направляют в развитие ИИ сотни миллиардов рублей (включая как прямые инвестиции в разработку и инфраструктуру, так и внутренний «финансовый эффект» от автоматизации и оптимизации).

Яндекс системно расширяет облачные и B2B-сервисы на базе ИИ, увеличивая выручку Yandex Cloud; телеком-операторы и IT-холдинги (МТС, Тинькофф и др.) формируют специализированные подра��деления для разработки LLM и внедрения AI-решений. К сожалению, они не раскрывают конкретных цифр.

Сколько удалось заработать

Здесь снова было тяжело выделить эффект от внедрения именно ИИ, так как не все компании предоставляют отчетность и не все указывают источник, но можно точно сказать - эффект от внедрения оказался значительным.

Лидером (как обычно) стал Сбер:

По внутренним оценкам группы вклад ИИ в сокращение расходов и прирост выручки рос с десятков миллиардов в 2020–2021 гг.:

Совокупно за период 2020–2024 этот эффект оценивается компанией в диапазоне ≈1,0–1,3 трлн ₽

Остальные приводят заметно более скромные цифры:

• Яндекс (Yandex Cloud / B2B) - прямые продажи облачных и корпоративных AI-услуг: ≈13,3 млрд ₽ выручки у Yandex Cloud в 2023 и ≈19,8 млрд ₽

  • в 2024 общий B2B-блок (включая облако и корпоративные AI-решения) — ≈32,2 млрд ₽ в 2024

• МТС (MTS / MWS, подразделение AI) — выручка подразделения MTS AI / MWS AI около 4,36 млрд ₽

• Ростелеком (cloud / дата-центры / цифровые сервисы) - инфраструктура cloud & data-centers принесла около ~69,7 млрд ₽

Предварительные итоги

Я думаю, что даже по такой верхне-уровневой аналитике можно понять, что Россия не зря начала вкладывать огромные средства на волне хайпа. Возможно, в перспективе ближайших 5-10 лет они помогут избежать нам серьезных проблем в экономике, связанные с демографией.

Также хочу добавить, что судя по текущему уровню развития отечественных продуктов, через 1.5-2 года мы достигнем нынешнего уровня зарубежных коллег. Добавьте к этому накопленный опыт и мы увидим действительно интересные решения и ПОЛЕЗНЫЕ внедрения ИИ в текущие процессы, но об этом я расскажу в следующей части