RAI2026_— рынок искусственного интеллекта России: исследование AIANA, август 2026
Рынок искусственного интеллекта России
Август 2026
Оглавление_
Какой объём рынка AI в России? Четыре способа посчитать — четыре разных ответа_
- MarketsandMarkets286 млрд ₽
- IMARC Group500 млрд ₽
- Stanford AI Indexне считает
Россию считают дистанционно: берут глобальную модель и наполняют её вторичными данными — публикациями, пресс-релизами, чужой аналитикой. Отчётность российских компаний не смотрят, вендоров не опрашивают. Отсюда двукратный разрыв между двумя оценками одного и того же рынка.
- Яков и Партнёры7,9–12,8 трлн ₽
- в том числе ген. AI1,6–2,7 трлн ₽
- Нацстратегия развития AI11,2 трлн ₽
Это не деньги рынка, а выгода тех, кто AI покупает: сколько экономика выиграет к 2030 году. Считается опросом 150 технических директоров и моделью по 16 отраслям. Оценка пользы, а не выручки, и относится к будущему — а цитируют её как размер рынка сегодня.
- Apple Hills Digital25 млрд ₽
- АБД, Б1, TAdviser46 млрд ₽
- Just AI, Onside58 млрд ₽
Считают аккуратно и раскрывают метод, но каждый берёт свой кусок: только софт, только генеративный AI, только платформы внутри рынка данных. Услуги, оборудование и продукты, где AI лишь одна из функций, остаются за границей счёта. Данные — из анкет 40–150 компаний, имена не раскрыты.
- Компаний в выборке883
- Декомпозиция рынка6 сегментов, 30 подсегментов, 66 категорий
- Период расчёта2023–2025
Главное ограничение: долю AI в выручке каждой компании мы оцениваем экспертно, но на масштабе сотен компаний единичные неточности гасят друг друга и почти не смещают итог. Взамен счёт слабо зависит от предпосылок исследователя: выручка берётся из официальной отчётности, без приоритета отдельных отраслей и без подгонки под удобную картину рынка. Скоуп обновляется регулярно, поэтому оценку можно строить в динамике и следить за рынком по широкому кругу показателей.
Снаружи этот рынок не посчитать
Мы считаем его изнутри, продукт за продуктом
Наша миссия — стать главным источником правды об AI-рынке России
Методология AIANA: 7 этапов оценки рынка снизу вверх_
Формирование структуры рынка стало принципиально важным шагом исследования. Структура делит рынок искусственного интеллекта на 6 основных сегментов достаточно высокого уровня, от инфраструктуры до приложений. Затем эти 6 сегментов делятся на 30 подсегментов и далее на 66 продуктовых категорий, а самые ёмкие из них раскрыты ещё на уровень, до 6 подкатегорий. Такая глубина позволяет посмотреть на размер отдельных рынков очень детально.
Структура служит реперной точкой при решении, включать компанию в рынок искусственного интеллекта или нет. Это рамка, которая позволяет прозрачно показать, какие компании мы относим к рынку, а какие остаются за пределами исследования.
Список компаний формировался по разным источникам. Это отраслевые рейтинги, новости, профильные реестры и обычная выдача в поисковой строке браузера. Такой подход позволил собрать выборку независимо от чьих-либо готовых оценок.
В список попали и крупные игроки рынка, и совсем небольшие компании и ИП из регионов России. Каждую компанию мы обогащали информацией из ФНС, и на её основе строились дальнейшие оценки.
Заявить об AI-трансформации не стоит ничего, поэтому каждый участник рынка проверялся по существу: можно ли отнести его продукт к рынку AI в соответствии с таксономией AIANA. Мы разбирали продуктовые страницы, описания решений и даже документацию, чтобы верифицировать, что у компании есть релевантный для нас продукт и что он коммерциализирован. Только тогда она попадала в нашу базу данных.
Существующие реестры и базы данных, по нашему мнению, не до конца отражают реальный состав рынка: часть компаний в них попадает без AI-продукта, часть игроков не попадает вовсе. Поэтому данный отбор стал самостоятельным и важным элементом сбора информации. После него сформировалась итоговая база данных из 883 компаний.
Каждая компания разбиралась отдельно: мы разделяли её продукты согласно структуре рынка и раскладывали выручку по таксономии AIANA — шести сегментам, 30 подсегментам и 66 категориям. Поэтому одна и та же компания часто оказывается сразу в нескольких сегментах рынка. Разметка компаний стала наиболее трудоёмким этапом работы над исследованием.
По каждому подсегменту компания экспертно получала коэффициент ИИзации (K-AI). Он показывает, какую долю всей выручки компания зарабатывает на AI в этом подсегменте, и лежит в диапазоне от 0 до 100%, где 100% означает полностью AI-native компанию.
Коэффициент оценивался преимущественно экспертным методом. Мы учитывали выручку самой компании, информацию в СМИ и косвенные признаки вроде открытых вакансий. Совокупность признаков позволяла точнее отследить K-AI.
Мы также адаптировали K-AI в зависимости от периода наблюдений. По архивным страницам сайтов мы восстановили примерный период, когда у компании появился AI-продукт (если она не AI-native), и с этого момента учитывали её выручку в выборке. Как правило, с каждым новым годом AI-выручка росла быстрее основной, в том числе из-за более низкой базы, поэтому во времени K-AI рос.
Большинство компаний пока не отчитываются по AI-выручке официально, поэтому коэффициент остаётся экспертной оценкой. Мы понимаем, что такая оценка подвержена большому количеству неточностей и может не отражать реальное положение компании и размер её выручки от искусственного интеллекта.
Для проверки мы запрашивали у самих компаний более детальную информацию: есть ли у них выручка от искусственного интеллекта, какую долю она занимает в основной выручке и совпадают ли наши оценки с тем, как компания оценивает себя сама.
Там, где компании отвечали, наши оценки в целом оказались близки к их собственным. Дополнительно выборка из сотен компаний сглаживает отдельные отклонения, поэтому на высоком уровне агрегации оценка рынка остаётся достаточно точной даже с учётом небольших расхождений.
Часть рынка, преимущественно B2C, остаётся вне наблюдения. Мы работаем с ООО, но в отдельных нишах важную роль играют ИП, а отчётность по ним недоступна. Так, на Avito частные продавцы предлагают доступ к API AI-сервисов и токены к зарубежным и российским моделям. Это значимая часть рынка AI, и её исследование мы считаем самостоятельной задачей на будущее. Пока мы разобрали несколько десятков ИП из выборки как пример подхода.
Выручку таких ИП мы восстанавливали по сопоставимым компаниям, для которых отчётность доступна:
- Сопоставление с реестром МСП: класс субъекта задаёт верхнюю границу выручки (микро до 120 млн ₽, малое до 800 млн, среднее до 2 млрд). Статус подтверждён у 69 ИП из 87.
- Подбор референсной группы: ООО того же класса МСП и того же сегмента с доступной отчётностью.
- Средняя выручка референсной группы принимается за оценку выручки ИП.
- К полученной выручке применяются коэффициенты K-AI по общему правилу расчёта.
Структура рынка_
Про российский AI говорят много, а из чего он сложен — почти не считают. Разговор идёт через громкие имена и отдельные продукты, и по такой картине нельзя понять ни размера рынка, ни его устройства: где в нём деньги, кто их платит и за что именно.
Глава разбирает рынок по частям: сколько он весит, как устроен, какие компании стоят на каждом уровне и кто выписывает счёт. По устройству это молодой рынок — деньги сосредоточены внизу, у железа и мощностей. Но есть в нём и то, чего у молодых рынков обычно не бывает: готовые продукты с десятками миллионов пользователей.
Рынок AI в России — уже реальность: 316 млрд ₽ отчётной выручки у 883 компаний_
Постоянная отдача от масштаба. Чем больше компаний, тем больше на них приходится выручки
Возрастающая отдача. Небольшое число крупных компаний формирует более трети выручки рынка
Убывающая отдача. Много AI-native стартапов, приносящих не так много выручки
316 млрд ₽ означают главное: рынок AI в России уже есть. Не в теории и не завтра — он существует сейчас, у него есть измеряемый объём, и нам, аналитикам, есть что считать. Причём это не медийный шум, а реальная отчётная выручка — деньги, которые компании действительно заработали на AI.
883 компании — это очень много, и это отличная новость. По сути вся ИТ-индустрия страны развернулась в сторону AI. Рынок устроен как целая экосистема: здесь и поставщики GPU, и разработчики софта, и профсервисы по внедрению — места хватит всем на годы вперёд.
И для нас это особенный момент: это наш первый отчёт по рынку AI, и мы им по-настоящему воодушевлены. Всё только начинается!
* Совокупное количество уникальных брендов в выборке. AI-выручку хотя бы за один год из 2023–2025 раскрывают 752 из них, за 2025 год — 734. Распределение по уровню ИИзации построено по этим 734 компаниям
Заполните форму, чтобы продолжить чтение исследования. Мы считаем рынок AI по отчётности компаний и хотим знать, для кого это исследование: из каких компаний приходят читатели и какие задачи решают. Это пять полей и полминуты — ценная информация для нас и возможность первыми получать будущие исследования и обновления данных для вас.
Дальше — структура рынка, динамика, география и резюме исследования.
Рынок AI — живое дерево: части питают друг друга и растут вместе_
Таксономия рынка AI: 6 сегментов → 30 подсегментов → 66 категорий → 6 подкатегорий_
- Рынок AI
- AI-оборудование
- Память и хранение
- Готовые системы хранения
- Оперативная память системы (DDR, DIMM)
- Твердотельные накопители (SSD/NVMe)
- Память на чипе ускорителя (HBM)
- Серверные системы
- Вычислительные мощности
- Процессоры общего назначения (CPU, GPU)
- Специализированные ускорители (NPU, TPU, ASIC, FPGA)
- ЦОД-инфраструктура
- Охлаждение (воздушное, жидкостное, иммерсионное)
- Электропитание
- Сеть (внутри ЦОД)
- Scale-out фабрики (InfiniBand, Ethernet)
- Сеть (внутри стойки)
- Scale-up интерконнекты (NVLink Switch, Infinity Fabric Switch, UALink)
- Сеть (внутри чипа)
- Межчиповые шины и интерконнекты
- Память и хранение
- AI-приложения
- CV (Computer Vision)
- Анализ видеопотока
- Распознавание объектов
- Классификация изображений
- Распознавание лиц
- Оценка положения тела
- NLP (обработка языка)
- Преднастроенные чат-боты и ассистенты
- Поиск по базам знаний (RAG, LLM Wiki)
- Распознавание и анализ текста
- Генерация и суммаризация текста
- Синтез речи (Speech-to-Text)
- Универсальные AI-агенты
- Машинный перевод
- Предсказательная аналитика
- Прогнозирование и оптимизация
- Классификация и скоринг
- Рекомендательные системы
- Обнаружение аномалий
- Анализ аудио
- Анализ речи
- Синтез речи (Text-to-Speech)
- Распознавание звуковых событий
- Создание контента
- Генерация изображений
- Генерация презентаций и документов
- Генерация видео и анимации
- Генерация 3D и дизайна
- Генерация AI-аватаров
- Генерация аудио и музыки
- Агрегаторы фундаментальных моделей
- Зарубежные модели (Claude, ChatGPT)
- Российские модели (GigaChat, YandexGPT)
- Open-source модели (Llama, Qwen)
- Здоровье и забота о себе
- Фитнес, питание, трекеры сна
- Ментальное здоровье
- Образование и саморазвитие
- AI-репетиторы и подготовка к экзаменам
- Приложения для развития навыков
- Личные финансы и быт
- Финансовые ассистенты и робо-эдвайзеры
- CV (Computer Vision)
- AI-облака и платформы
- AI IaaS
- HPCaaS (Суперкомпьютеры)
- Облачная инфраструктура для AI
- GPU-вычисления (GPUaaS, bare-metal, кластеры)
- AI PaaS
- AI-ассистенты и IDE для работы с кодом
- Управляемые AI/ML-платформы
- Платформы чат-ботов и агентов
- Платформы AI-приложений и агентов
- Базовые PaaS облачных провайдеров
- RPA (роботизация процессов)
- Оркестрация мультиагентных систем
- No-code/low-code конструкторы
- Корпоративные базы знаний
- MaaS (Model as a Service)
- Доступ по API к фундаментальным моделям
- Российские модели (GigaChat, YandexGPT, T-Pro)
- Зарубежные модели (Claude, ChatGPT, Grok)
- Open-source модели (Llama, Qwen, DeepSeek)
- Доступ по API к фундаментальным моделям
- AI IaaS
- AI-устройства
- Корпоративные
- Роботехнические агенты
- Потребительские
- Стационарный AI
- Умные колонки
- Имплантируемый AI
- Нейроимпланты
- Стационарный AI
- Корпоративные
- AI-услуги
- Разработка и внедрение
- Заказная разработка AI/ML продуктов
- Интеграция AI-решений
- Fine-tuning моделей
- Обучение
- Повышение квалификации в области AI
- Корпоративные программы AI-грамотности
- AI-консалтинг и стратегия
- AI-стратегия
- Оценка AI-зрелости
- Сбор и разметка данных для AI/ML
- Разработка и внедрение
- AISec
- Тестирование AI-моделей на уязвимости
- Предотвращение утечек данных
- Выявление дипфейков и синтетического контента
- LLM Firewall и Runtime Protection
- Сканеры моделей и защита цепочки поставки
- AI-оборудование
Пять принципов, на которых стоит таксономия рынка_
Мы описываем рынок AI как цепочку создания стоимости: каждый следующий слой опирается на предыдущий и без него невозможен. Внизу — AI-оборудование: серверы, ускорители, чипы. Над ним — AI-инфраструктура и платформы: вычислительные мощности и среды разработки, по сути IaaS и PaaS, заточенные под AI. Наверху — AI-приложения: софт, которому нужны оба нижних слоя.
AI-услуги и AI-кибербезопасность не встраиваются в вертикаль, а охватывают все её уровни разом. Первые — это разработка, интеграция и сопровождение; вторая — новый, только формирующийся рынок, и мы считаем его одним из перспективных.
Умная колонка соединяет железо и софт в одном продукте — делить их между слоями бессмысленно, поэтому мы описываем устройства как единую систему.
Энергетика обслуживает всю экономику, а не только AI. Мы учитываем её как условие работы отрасли, но не как часть рынка.
Доступ к фундаментальным моделям мы делим на два случая. Первый: пользователь подключается к модели напрямую по API и платит за токены — купил ключ и строит на модели собственный продукт; это AI-платформы (PaaS). Второй: та же модель приходит упакованной в готовый продукт — с чат-окном, агрегатором моделей, шаблонами промтов; это AI-приложения.
Как устроен рынок AI в России в 2025 году_
| Сегмент | Объём, млрд ₽ | Доля рынка | Компаний в сегменте | Краткое описание |
|---|---|---|---|---|
| AI-оборудование | 98,4 | 31,1% | 148 | Физическая инфраструктура для AI |
| AI облака и платформы | 58,6 | 18,5% | 137 | Облачная AI-инфраструктура и платформы |
| AI-приложения | 71,5 | 22,6% | 386 | Готовые AI-продукты под конечную задачу |
| AI-устройства | 44,6 | 14,1% | 9 | Конечные устройства с AI на борту |
| AI-услуги | 42,5 | 13,4% | 178 | Внедрение AI: разработка, консалтинг, разметка данных, обучение |
| AISec | 0,5 | 0,2% | 10 | Безопасность AI: защита данных, LLM и выявление дипфейков |
| Итого | 316 млрд ₽ | 100% | 868* | Весь рынок AI в России, 2025 |
* Счёт идёт по трём разным величинам, и их важно не путать. В выборке 883 уникальных бренда. Выручку за 2025 год раскрыли 734 из них: остальные 149 это 87 ИП, 26 юрлиц с нераскрытой отчётностью, 20 зарегистрированных в 2025–2026 годах, 10 компаний без ИНН и 6 ликвидированных. Эти 734 компании дают 868 строк в таблице, потому что 118 из них работают и учитываются сразу в нескольких сегментах
Тип покупателя проставлен для каждой пары «компания × подсегмент». Если компания продаёт двум типам сразу, её выручка делится 60% основному покупателю и 40% второму, при трёх типах — поровну. Доли считаются от AI-выручки 2025 года
Слепая зона рынка: 10% участников, которых не видит отчётность_
Исследование опирается на финансовую отчётность ООО, то есть компаний преимущественно корпоративной направленности. Как следствие, рынок AI в наших оценках представлен главным образом сегментом B2B. Между тем существенная часть рынка, прежде всего B2C, но отчасти и B2B, работает через индивидуальных предпринимателей и самозанятых и систематически не попадает в статистику. Например, услуги, продажа оборудования и перепродажа доступа к LLM нередко идут через маркетплейсы, чаще всего через Avito, и такие сделки остаются за пределами любой отчётности. Этот сегмент требует отдельного методологического подхода, и в настоящем исследовании задача решена лишь частично.
2,2 млрд ₽оценка выручки от AI, приходящейся на ИП
316,1 млрд ₽рынок, посчитанный по отчётности ООО и ПАО
Вклад индивидуальных предпринимателей в общую выручку рынка пока оценивается достаточно скромно: 0,7% рынка при 10% участников. Реальный масштаб может быть больше, поскольку часть ИП не удалось идентифицировать в полной мере. Плюс большая часть продаж идёт через маркетплейсы, и она тоже может формировать выручку этого сегмента рынка.
Удвоение каждые два года: рынок прибавил 154 млрд ₽, и больше трети дал фундамент_
С 2023 по 2025 год рынок AI в России вырос почти вдвое: с 162,2 до 316,1 млрд ₽. Прибавка за эти два года 154 млрд ₽, среднегодовой темп 40%, то есть удвоение каждые два года. Отрасли, которые принято считать быстрорастущими, прибавляют 10–15% в год: здесь темп втрое выше. По мировым меркам он тоже высокий: американский рынок AI, крупнейший в мире, растёт примерно на 25% в год. Разрыв держится в том числе на низкой базе, в абсолютных деньгах рынки несопоставимы. Но по скорости освоения технологии Россия идёт вровень с миром.
Прирост собран фундаментом, а не отраслями. Инфраструктурный AI дал 37,5% прибавки 2023–2025 годов при доле в рынке 32,8%, у индустриального обратная картина: 21,4% против 24,8%. Деньги пока идут в мощности, а не в отраслевые внедрения. Рост AI-оборудования при этом уже замедлился с 41% в 2024 году до 20% в 2025-м, то есть очередь отраслей приближается.
В выручке участников AI занимает от 0,7% до 44,6%: у каждого сегмента своя глубина_
AI забирает 9 ₽ из каждых 100 на российском ИТ-рынке_
Рынок AI растёт быстрее остального ИТ. Два года назад из каждых 100 ₽ выручки ИТ-рынка на AI приходилось 6,5 ₽, в 2025 году 9 ₽.
Разрыв в темпах не снижается. В 2024 году ИТ-рынок вырос на 25%, AI на 50%. В 2025 году темпы снизились до 11% и 30% соответственно. Отношение темпов при этом увеличилось с 2,0 до 2,7.
В абсолютных величинах динамика та же. Годовой прирост ИТ-рынка сократился с 654 до 374 млрд ₽. Прирост AI-рынка изменился незначительно: 81,5 млрд ₽ в 2024 году и 72,4 млрд ₽ в 2025 году. Замедление рынка почти не затронуло AI-сегмент, поэтому его вклад в годовой прирост ИТ-рынка достиг 19,4%.
Пока соотношение темпов сохраняется, доля AI продолжает расти. При текущих темпах она превысит 11% к концу 2027 года.
Каждый слой рынка растёт своим темпом: от 30% до 97% в год_
AISecCAGR 23–25 97%
Сегмент только формируется: 0,2% рынка. Требования к киберустойчивости делают защиту AI обязательной. Мировой рынок оформится раньше, российский стартует с лагом, но растёт очень быстро
AI-услугиCAGR 23–25 49%
Главный драйвер — спрос компаний на собственные AI-решения: растёт и разработка, и интеграция. Второй источник — сами приложения: где возможностей LLM не хватает, задачу закрывают узкие специалисты
AI-устройстваCAGR 23–25 30%
Основа сегмента — умные колонки. Чек растёт, продажи в штуках прибавляют понемногу, а цикл замены измеряется годами. Поэтому рост останется умеренным
AI-приложенияCAGR 23–25 40%
Рост формируют большие LLM и малые модели с дешёвым токеном: вместе они расширяют круг задач, которые окупаются в продукте. Число таких компаний продолжит расти
AI-облака и платформыCAGR 23–25 65%
Мощность переходит из владения в аренду: провайдеры сдают GPU и продают инференс по запросу. Оплата по факту снимает капитальный барьер, отсюда быстрый рост
AI-оборудованиеCAGR 23–25 30%
Драйвер — обучение и дообучение моделей, в том числе с открытыми весами. Рынок дефицитный: цены растут и тянут выручку вверх при тех же объёмах. В России цену поднимают ещё и санкционные риски импорта
Железо теряет долю, но не деньги: мощность уходит в аренду_
Знакомая история: сначала покупали, теперь арендуют
В AI идёт та же клаудизация, что прошла в классическом ИТ, только быстрее. Логика знакомая: сначала покупают своё железо, потом понимают, что мощности выгоднее арендовать. В ИТ переход занял полтора десятилетия. В AI доля оборудования сжалась с 36% до 31%, а облака выросли с 13% до 18,5% за два года.
Причина в природе технологии: обучение и инференс требуют дорогих ускорителей, загруженных неравномерно и устаревающих за пару лет. Купить их себе может не каждый, арендовать почти любой. Отсюда разрыв в темпах: облака растут на 65% в год против 30% у оборудования.
Железо при этом никуда не уходит: в деньгах оборудование выросло с 58 до 98 млрд ₽ с 2023 по 2025 год. Меняется не объём, а точка доступа к мощностям.
При сохранении текущей динамики рынок AI может достичь 830 млрд ₽ к 2030 году, аккумулировав новых 3,1 трлн ₽ за пять прогнозных лет_
География_
AI-компании работают в большинстве регионов, а деньги собраны в одной точке: 80,8% выручки рынка приходится на Москву. Перекос сильнее, чем в ИТ-отрасли целиком, и объясняется он не только размером столицы.
Глава показывает, где физически находятся компании и их выручка, почему Москва держит такую долю и какие города дают больше всего AI-выручки на жителя.
Карта рынка AI: компании есть везде, деньги — в Москве_
Москва — ядро AI-рынка России, на которое приходится более 80% его объёма_
Москва — полюс концентрации российской экономики. На город приходится 21% валового продукта страны при одиннадцатой части её населения. Причина простая: здесь зарегистрировано большинство крупных корпораций, и вокруг них стягивается значительная часть экономики.
В AI концентрация ещё выше. На столицу приходится более 51% компаний рынка, на всю остальную Россию меньше половины. Причём эта половина участников формирует более 80% выручки всего российского AI-рынка.
Фактически Москва и есть центр AI в стране. Здесь сложились самые комфортные условия для появления таких компаний: технопарки, Сколково, фонды поддержки стартапов. В столице также зарегистрированы крупные ИТ-компании, которые одновременно разрабатывают собственные AI-решения: Сбер, Яндекс, МТС, VK и другие.
Москва рассматривается в административных границах субъекта федерации, Московская область в расчёт не входит. Доли населения и экономики — по последним доступным данным Росстата, показатели рынка AI — за 2025 год
Выручка от AI на жителя зеркалирует карту науки и технологий: Иннополис опережает Москву в пять раз_
Подложка мини-карт: © OpenStreetMap contributors, © CARTO
Техтренды_
Российский рынок AI стоит на мировой технологической базе: ускорители, модели и цены на инференс приходят извне. Поэтому спрос внутри страны движется не только собственной экономикой, но и тем, что происходит с мировым парком вычислений.
Глава собирает три сюжета: мировой парк AI-ускорителей и скорость его удвоения, смета дата-центра, из которой видно, куда уходят деньги при стройке и в эксплуатации, и расхождение моделей на два класса — фронтир для рассуждения и лёгкие модели для потока агентных запросов.
Мировой парк AI-ускорителей удваивается каждые семь месяцев_
Вычислительная база AI растёт в три-четыре раза в год четвёртый год подряд. Паспортная мощность парка — 13 ГВт, 5% мощности электростанций России. Ускоритель окупается только под непрерывной загрузкой, поэтому парк собирают владельцы моделей и облака.
Второй сдвиг — состав поставщиков. За два года доля NVIDIA опустилась с 81% до 69%*: крупные покупатели проектируют чипы под себя, а за пределами США выпуск освоил Huawei. В его парке 1,3 млн Ascend, старший 910C даёт ¾ производительности H100. Для стран под экспортным контролем, включая Россию, Ascend — самый перспективный доступный канал к промышленному компьюту.
* доля на I квартал 2026 года, данные предварительные: за этот квартал источник обновил только NVIDIA и Google
AI — это железо: серверы с GPU берут 56% стройки и 59% расходов_
Деньги в AI-инфраструктуре уходят в железо: и в стройке, и в годовых расходах серверы забирают больше половины. Энергия, вокруг которой идёт основной спор, стоит 7% годовой суммы — счёт за электричество меньше амортизации ускорителей.
Причина в сроках жизни: серверы списывают за пять лет, здание служит четырнадцать, и одна коробка переживает три поколения ускорителей. При сроке в три года годовая стоимость поднимается до $120 млн, при семи опускается до $70 млн. Спрос на вычисления кормит прежде всего производителя чипов.
Модели разошлись на два класса: лёгкие дают 63% запросов при 34% токенов_
Модели разошлись по назначению. Наверху фронтир: восемь моделей уместились в полосе от 50 до 61 балла, и универсальный интеллект перестал быть монополией одной лаборатории. Ниже слой лёгких моделей — он обслуживает агентов и собирает две трети обращений к API.
Разницу объясняет длина задачи. Тяжёлой модели отдают 60–70 тыс. токенов контекста и длинную цепочку рассуждений, лёгкой — 2–10 тыс., один шаг агента. Агент дробит работу на сотни коротких вызовов, поэтому счёт запросов растёт быстрее счёта токенов.
Государство и AI_
Государство участвует в рынке AI трижды: как заказчик, как инвестор и как регулятор. Бюджет оплачивает 12,5% выручки рынка, федеральный проект даёт 9 млрд ₽ в год, а закон об AI второй год переписывается между запретами и смягчениями.
Глава разбирает три среза: куда идут государственные деньги в России, как менялось регулирование с 2019 года и что делают с AI 25 экономик мира — от прямых бюджетных обязательств до закрытия рынка для чужих моделей.
Куда направляются государственные инвестиции в AI?_
Из закона об AI убрали запреты, но КИИ закрыли для иностранного ПО_
…
Китай обещает на AI больше остальных 24 экономик — и один закрыл рынок_
| Страна | Госденьги | Суверен. | Обязательства |
|---|
Резюме_
Шесть сегментов, 883 компании и 316,1 млрд ₽ выручки сводятся в одну таблицу: объём и темп каждого сегмента, концентрация, тип покупателя и доля Москвы на одном экране.
Дальше исследование разбирает рынок с двух сторон по отдельности: по сегментам предложения и по отраслям спроса.
Резюме: рынок AI в одной таблице_
| Сегмент | Размер 2025 млрд ₽ |
Доля рынка % |
Изменение доли 2023 → 2025, п. п. |
CAGR 2023–2025, % |
ИИзация 2025, % |
Компаний 2025 |
Тип покупателя, %B2BB2GB2C |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AI-оборудование | 98,4 | 31,1 | 4,8 | 30 | 8,1 | 148 | 86,312,21,5 |
| AI-приложения | 71,5 | 22,6 | 0,1 | 40 | 33,4 | 386 | 73,019,37,7 |
| AI облака и платформы | 58,6 | 18,5 | 5,3 | 65 | 17,6 | 137 | 93,36,60,1 |
| AI-устройства | 44,6 | 14,1 | 2,1 | 30 | 44,6 | 9 | 4,90,594,6 |
| AI-услуги | 42,5 | 13,4 | 1,6 | 49 | 13,5 | 178 | 77,522,10,4 |
| AISec | 0,5 | 0,2 | 0,1 | 97 | 0,7 | 10 | 70,229,80,0 |
| Рынок целиком | 316,1 | 100 | — | 40 | 15,4 | 868* | 71,912,515,6 |
* В выборке 883 уникальных бренда. Выручку за 2025 год раскрыли 734 из них — это число и стоит в верхней ленте. Эти 734 компании дают 868 строк по сегментам, потому что 118 из них работают и учитываются сразу в нескольких сегментах
Дорогие читатели, спасибо, что ознакомились с первым отчётом AIANA о рынке искусственного интеллекта России 2026. Мы надеемся, что он был информативен, удобен в использовании и ответил на основные вопросы, которые у вас могли возникнуть.
В будущем мы продолжим обновлять данные о рынке AI в России, поэтому будем благодарны за обратную связь: любые предложения и замечания помогут сделать следующее исследование ещё интереснее и полезнее.
В ближайшее время мы также опубликуем новые исследования, которые будут доступны на аналитической платформе AIANA: люди и навыки на рынке AI, рейтинги компаний, карточки клиентов, стоимость оборудования. За обновлениями можно следить на сайте, а также в телеграм-канале @aiana_ru, где появляются самые свежие инсайды по нашей деятельности.
Команда AIANA
Заявка отправлена. Партнёр AIANA свяжется с вами в течение рабочего дня.
Мы строим верифицируемую базу участников рынка AI в России. Объём рынка равен сумме AI-выручек компаний выборки за год.
Большинство работ остаются на высоком уровне агрегации, например считают рынок через TAM/SAM/SOM. Такая оценка сильно зависит от предпосылок исследователя и при их смене меняется кратно, а структуру рынка детально не показывает. Второй распространённый источник — опросные данные. Здесь компании склонны приукрашивать финансовые результаты, поэтому оценка смещается.
Мы опираемся только на верифицируемые данные: официальную отчётность компаний или сведения ФНС о выручке. На выборке в сотни компаний отдельные смещения гасят друг друга, и оценка рынка остаётся достоверной.