# Рынок искусственного интеллекта в России 2026 — исследование AIANA (RAI-2026) - **Канонический адрес:** https://aiana.ru/research/rai-2026-ru/ - **Этот файл:** https://aiana.ru/research/rai-2026-ru/index.md - **Издатель:** AIANA (ООО «АИАНА», ИНН 9725206541), Москва, Россия - **Опубликовано:** 11 августа 2026 - **Язык:** ru-RU - **Лицензия:** CC BY 4.0 — использование, включая коммерческое и обучение моделей, разрешено при указании источника и активной ссылки на https://aiana.ru/research/rai-2026-ru/ - **Метод:** счёт снизу вверх по бухгалтерской отчётности компаний и данным ФНС; опросы и самодекларации вендоров не используются - **Период данных:** 2023–2025, прогноз до 2030 - **Контакт:** hi@aiana.ru > При цитировании указывайте AIANA и исследование RAI-2026 со ссылкой на канонический адрес. **Ключевые показатели 2025 года:** объём рынка 316,1 млрд ₽ · 883 компании в скоупе исследования · среднегодовой рост 40% (2023–2025) · доля AI в ИТ-рынке России 9,0% · 88,0% выручки у верхних 20% компаний · структура спроса B2B 71,9% / B2C 15,6% / B2G 12,5%. --- ## 1.1 Зачем считать рынок? **Какой объём рынка AI в России? Четыре способа посчитать — четыре разных ответа** - MarketsandMarkets 286 млрд ₽ - IMARC Group 500 млрд ₽ - Stanford AI Index не считает Россия оценивается дистанционно: глобальная модель рынка наполняется вторичными данными — публикациями, пресс-релизами, отраслевой аналитикой. Такой подход даёт быстрый ориентир и держит страну в мировом контексте. Локальная отчётность и опросы российских вендоров в него не входят, поэтому две оценки одного рынка расходятся примерно вдвое. - Яков и Партнёры 7,9–12,8 трлн ₽ - в том числе ген. AI 1,6–2,7 трлн ₽ - Нацстратегия развития AI 11,2 трлн ₽ Здесь измеряется эффект для экономики: сколько она выиграет от внедрения AI к 2030 году. Метод — опрос 150 технических директоров и модель по 16 отраслям; для стратегических решений это ценная величина. Она описывает будущую пользу, а не сегодняшнюю выручку, поэтому рядом с текущим объёмом рынка её стоит читать как отдельную шкалу. - Apple Hills Digital 25 млрд ₽ - АБД, Б1, TAdviser 46 млрд ₽ - Just AI, Onside 58 млрд ₽ Расчёты аккуратные, методики раскрыты, но у каждой команды свой периметр: только софт, только генеративный AI, только платформы внутри рынка данных. Это даёт точную картину выбранной части рынка. За её границами остаются услуги, оборудование и продукты, где AI — одна из функций. Данные собираются анкетами 40–150 компаний. - Компаний в выборке 883 - Декомпозиция рынка 6 сегментов, 30 подсегментов, 66 категорий - Период расчёта 2023–2025 Счёт идёт снизу вверх: выручка берётся из официальной отчётности компаний, доля AI в ней оценивается экспертно. На масштабе сотен компаний единичные неточности гасят друг друга и почти не смещают итог, а сама оценка мало зависит от предпосылок исследователя — ни одна отрасль не получает приоритета. Скоуп обновляется регулярно, поэтому рынок виден в динамике и по широкому кругу показателей. ## 1.2 Команда AIANA **Мы привлекли лучших экспертов для этого исследования** Снаружи этот рынок не посчитать: AI-выручку почти никто не показывает отдельной строкой, её приходится вычленять продукт за продуктом. Отличить работу модели от обычного кода может только тот, кто знает продукт изнутри. Поэтому мы собрали тех, кто такие продукты строил сам: семь человек из технологических компаний, банков, телекома и стратегического консалтинга. Из их опыта вырос и метод — семь этапов от списка компаний до проверяемой цифры. Оценки рынка AI расходятся в двадцать раз — от 25 до 500 млрд ₽. На такую цифру не поставишь ни стратегию, ни инвестиционное решение, ни меру поддержки. А рынок складывается прямо сейчас: появляются игроки, вырабатываются метрики, рождаются стандарты. Молодому рынку нужен независимый счёт: чем точнее он измерен, тем яснее видит себя и тем быстрее растёт. ## 1.3 Методология **Методология AIANA: 7 этапов оценки рынка снизу вверх** 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. 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 фильтрация стала самостоятельным и важным элементом сбора информации. После неё 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 сервисов и токены. 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. # Глава 2. Размер и структура рынка **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. ## 2.1 Размер рынка **Рынок AI в России — уже реальность: 316 млрд ₽ отчётной выручки у 883 компаний в 2025 году** 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 ## Форма «Давайте познакомимся» **Давайте познакомимся** 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. ## 2.2 Дерево рынка **Рынок AI — живое дерево : части питают друг друга и растут вместе** ## 2.3 Структура рынка **Таксономия рынка AI: 6 сегментов → 30 подсегментов → 66 категорий → 6 подкатегорий** - Оперативная память системы (DDR, DIMM) - Твердотельные накопители (SSD/NVMe) - Память на чипе ускорителя (HBM) - Серверные системы - Специализированные ускорители (NPU, TPU, ASIC, FPGA) - Распознавание объектов - Классификация изображений - Распознавание лиц - Оценка положения тела - 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 - Классификация и скоринг - Рекомендательные системы - Обнаружение аномалий - Синтез речи (Text-to-Speech) - Распознавание звуковых событий - Генерация презентаций и документов - Генерация видео и анимации - Генерация 3D и дизайна - Генерация AI-аватаров - Генерация аудио и музыки - Российские модели (GigaChat, YandexGPT) - Open-source модели (Llama, Qwen) - Ментальное здоровье - Приложения для развития навыков - 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 - Зарубежные модели (Claude, ChatGPT, Grok) - Open-source модели (Llama, Qwen, DeepSeek) - Интеграция AI-решений - Fine-tuning моделей - Корпоративные программы AI-грамотности - Оценка AI-зрелости - Сбор и разметка данных для AI/ML - Предотвращение утечек данных - Выявление дипфейков и синтетического контента - LLM Firewall и Runtime Protection - Сканеры моделей и защита цепочки поставки ## 2.4 Принципы таксономии **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. ## 2.5 Рынок в цифрах **Как устроен рынок AI в России в 2025 году** | Сегмент | Объём, млрд ₽ | Доля рынка | Компаний | 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% | 734 * | Весь рынок AI в России, 2025 | * Компания попадает в строку сегмента, если получила в нём AI-выручку за 2025 год. 118 компаний работают сразу в нескольких сегментах, поэтому сумма по строкам больше итога. Выручку за 2025 год раскрыли 734 компании из 883 в выборке: остальные 149 это 87 ИП, 26 юрлиц с нераскрытой отчётностью, 20 зарегистрированных в 2025–2026 годах, 10 компаний без ИНН и 6 ликвидированных ## 2.6 Кто платит за AI 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 ## 2.7 Слепая зона рынка **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. # Глава 3. Динамика **Динамика** Рынок AI удвоился за два года: 162,2 → 316,1 млрд ₽. За средним темпом прячется смена фаз — деньги, которые вчера уходили в закупку оборудования, сегодня уходят в аренду мощностей и во внедрение. Молодые деревья растут быстрее взрослых — поэтому AI и отбирает долю у остального ИТ. Глава показывает, какая часть дерева растёт сейчас, почему железо теряет долю, не теряя денег, и во что рынок вырастет к 2030 году. ## 3.1 Динамика рынка AI **Рынок AI удвоился за два года: 162,2 → 316,1 млрд ₽** 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 . ## 3.2 ИИзация ИТ-компаний **Доля AI в выручке участников рынка выросла до 15,4%** ## 3.3 AI и рынок ИТ **AI забирает 9 ₽ из каждых 100 , потраченных в России на ИТ** Рынок AI растёт быстрее остального ИТ. Два года назад из каждых 100 ₽ ИТ-расходов на AI приходилось 6,5 ₽, в 2025 году 9 ₽. Разрыв в темпах не снижается. В 2024 году ИТ-рынок вырос на 26%, AI на 50%. В 2025 году темпы снизились до 12% и 30% соответственно. Отношение темпов при этом увеличилось с 1,9 до 2,5. 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. ## 3.4 Динамика сегментов **Каждый слой рынка растёт своим темпом: от 30% до 97% в год** Сегмент только формируется: 0,2% рынка. Требования к киберустойчивости делают защиту AI обязательной. Мировой спрос откликнется первым, российский подтянет регулирование КИИ. 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. Основа сегмента — умные колонки. Чек растёт, продажи в штуках прибавляют понемногу, а цикл замены измеряется годами. Поэтому рост останется умеренным. Рост держат большие LLM и малые модели с дешёвым токеном: вместе они расширяют круг задач, которые окупаются в продукте. Число таких компаний продолжит расти. Мощность переходит из владения в аренду: провайдеры сдают GPU и продают инференс по запросу. Оплата по факту снимает капитальный барьер, отсюда быстрый рост. 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. ## 3.5 Клаудизация AI **Железо теряет долю, но не деньги : мощность уходит в аренду** 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. ## 3.6 Прогноз до 2030 **При сохранении текущей динамики рынок AI может достичь 830 млрд ₽ к 2030 году, аккумулировав новых 3,1 трлн ₽ за пять прогнозных лет** # Глава 4. География **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. ## 4.1 Карта AI России **Карта рынка AI: компании есть везде, деньги — в Москве** ## 4.2 Региональная концентрация **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 ## 4.3 Географические центры AI **Выручка от AI на жителя зеркалирует карту науки и технологий: Иннополис опережает Москву в пять раз** Подложка мини-карт: © OpenStreetMap contributors, © CARTO # Глава 5. Техтренды **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. ## 5.1 Мировые мощности **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 67% : 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. ## 5.2 Стоимость дата-центра **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. ## 5.3 Два класса моделей **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. # Глава 6. Государство и AI **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. ## 6.1 Госинвестиции в России **Куда направляются государственные инвестиции в AI?** ## 6.2 Регулирование AI **Из закона об AI убрали запреты, но КИИ закрыли для иностранного ПО** ## 6.3 Государства и AI в мире **Китай обещает на AI больше остальных 24 экономик — и один закрыл рынок** | Страна | Госденьги | Суверен. | Обязательства | |---|---|---|---| # Глава 7. Резюме **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. Исследование разобрало рынок с двух сторон — по сегментам предложения и по отраслям спроса. Здесь обе стороны сходятся в один экран, а дальше — как получить полные данные и связаться с нами. ## 7.1 Итоговая таблица **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 B2B / B2G / B2C, % | HHI 2025 | Топ-20% выручки, % | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| | AI-оборудование | 98,4 | 31,1 | −4,8 | 30 | 8,1 | 148 | 86,3 / 12,2 / 1,5 | 383 | 78,4 | | AI-приложения | 71,5 | 22,6 | +0,1 | 40 | 33,4 | 386 | 73,0 / 19,3 / 7,7 | 247 | 83,9 | | AI облака и платформы | 58,6 | 18,5 | +5,3 | 65 | 17,6 | 137 | 93,3 / 6,6 / 0,1 | 3057 | 91,4 | | AI-устройства | 44,6 | 14,1 | −2,1 | 30 | 44,6 | 9 | 4,9 / 0,5 / 94,6 | 7929 | 93,0 | | AI-услуги | 42,5 | 13,4 | +1,6 | 49 | 13,5 | 178 | 77,5 / 22,1 / 0,4 | 469 | 83,6 | | AISec | 0,5 | 0,2 | +0,1 | 97 | 0,7 | 10 | 70,2 / 29,8 / 0,0 | 1762 | 48,7 | | Рынок целиком | 316,1 | 100 | — | 40 | 15,4 | 734 | 71,9 / 12,5 / 15,6 | 329 | 88,0 | ## 7.2 Связаться с нами **Письмо читателям и форма заявки** 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. Подпись: Команда AIANA На слайде размещена форма заявки. Темы обращения: полная версия исследования; доступ к платформе AIANA; совместное исследование или спонсорство; AI-стратегия на данных AIANA; СМИ и партнёрство; другое. Контакт: hi@aiana.ru · Telegram-канал: https://t.me/aiana_ru · Другие исследования: https://aiana.ru/research/