Российский люксовый бренд Caviar, известный позолоченными гаджетами, представил эксклюзивного человекоподобного робота «Аладдин» в восточном стиле. За основу был взят серийный робот Unitree G1 китайского производства, который Caviar преобразовал в произведение искусства, украсив золотыми орнаментами и драгоценными камнями.

Каждый экземпляр «Аладдина» изготавливается индивидуально по заказу клиента. Робот высотой 1,3 метра и весом 35 кг способен работать до двух часов на одном заряде, оснащён 23 степенями свободы, лидаром и камерой. Базовая версия Unitree G1 стоит от 16 000 долларов, а эксклюзивное оформление от Caviar делает её предметом роскоши, далёким от массового рынка.

Подняли модель у себя для тестирования, работает на Nvidia A100L в интерфейсе Gradio, активна до конца января

https://huggingface.co/spaces/kb-42/nornickel-metalgpt-awq-t...

С командой Конструкторского Бюро КБ42 выпустили обзор на модель на примерах наших задач

https://кб42.рф/news/nornickel-ai-review-1

*MetalGPT-1 - первая в мире доменная модель на 32 миллиарда параметров, специально оптимизированная под металлургию, разработанная Норникелем [пресс-релиз]

В 2025 году рынок генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в России пережил то, что аналитики называют "взрывным масштабированием". Если общий рынок данных и ИИ демонстрирует уверенный, но плавный рост на уровне 20% в год, то сегмент генеративных моделей вырос пятикратно по сравнению с 2024 годом.1 Это свидетельствует о фундаментальном сдвиге в корпоративной стратегии: компании перестали рассматривать чат-ботов и генераторы изображений как имиджевые игрушки и начали массовое внедрение автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные цепочки задач без участия человека. Этот тренд усиливается опасениями технологической блокады, что вынуждает бизнес инвестировать в создание суверенных решений, независимых от западной облачной инфраструктуры.

Однако этот рост происходит на фоне острейшего дефицита вычислительных мощностей ("железа"), вызванного санкционными ограничениями на поставки высокопроизводительных GPU (в первую очередь NVIDIA). В ответ на это в России сформировалась сложная экосистема "серого" импорта и рынок посреднических услуг — так называемых "прокладок", обеспечивающих доступ к закрытым для россиян западным технологиям. Этот теневой сектор стал неотъемлемой частью цифровой экономики, создавая специфические риски информационной безопасности и увеличивая транзакционные издержки бизнеса.

К 2026 году ожидается достижение ряда критических вех в импортозамещении микроэлектроники и законодательном регулировании отрасли. Государство делает ставку на "Суверенный ИИ", пытаясь в сжатые сроки воссоздать полную технологическую цепочку — от производства литографов до обучения национальных больших языковых моделей (LLM). Настоящий отчет представляет собой исчерпывающий анализ текущего состояния отрасли, механизмов доступа к зарубежным технологиям через посредников, состояния аппаратной базы и прогнозов развития до 2026 года.

2. Экономический ландшафт рынка ИИ в России (2024–2025)

2.1. Динамика и объем рынка: От миллиардов к триллионам

Анализ финансовых показателей 2024–2025 годов выявляет четкую тенденцию к капитализации технологий искусственного интеллекта. По итогам 2025 года общий объем рынка больших данных и ИИ в России оценивается в 520 млрд рублей, что на 20% превышает показатели предыдущего года.1 Эта цифра включает в себя как продажи программного обеспечения и услуг, так и сопутствующее оборудование и инфраструктурные проекты. Альтернативные оценки, фокусирующиеся исключительно на софтверной части и сервисах (без учета "железа"), дают цифру в 168 млрд рублей, однако именно совокупная оценка в полтриллиона рублей наиболее полно отражает экономический вес сектора.1

Наиболее драматичный рост наблюдается в сегменте генеративного ИИ. Если в 2024 году объем этого рынка составлял скромные 13 млрд рублей, то к концу 2025 года он достиг 58 млрд рублей, увеличившись более чем в 4,4 раза.1 Такой экспоненциальный рост объясняется эффектом низкой базы и массовым выходом на рынок корпоративных подписок на отечественные LLM (GigaChat, YandexGPT), а также легализацией использования зарубежных моделей через API-шлюзы. Прогнозы на среднесрочную перспективу еще более амбициозны: к 2030 году объем рынка GenAI должен достичь 778 млрд рублей, что превратит его в один из ключевых драйверов цифровой экономики.1

Концентрация капитала в отрасли остается чрезвычайно высокой. Согласно данным аналитического агентства Smart Ranking, 150 крупнейших компаний отрасли совокупно заработали 1 486 млрд рублей (включая смежные IT-услуги), при этом 95% всей выручки приходится на первую пятерку игроков.2 Это свидетельствует о формировании олигопольной структуры рынка, где доминируют экосистемные гиганты (Сбер, Яндекс, VK), обладающие ресурсами для обучения фундаментальных моделей, в то время как малый и средний бизнес занимают ниши прикладных решений и интеграторов.

2.2. Отраслевая структура спроса и инвестиций

Инвестиционная активность в сферы ИИ распределена неравномерно, с явным перекосом в сторону финансового сектора, который традиционно является пионером цифровизации в России.

Сектор экономикиОбъем инвестиций в ИИ (2025)Ключевые направления внедренияБанки и страхование

12 млрд руб. 1

Кредитный скоринг, антифрод-системы, персонализация предложений, автоматизированная поддержка клиентов.IT-индустрия

7 млрд руб. 1

Генерация кода (Copilot-аналоги), тестирование ПО, оптимизация облачной инфраструктуры.Ритейл

6 млрд руб. 1

Динамическое ценообразование, прогнозирование спроса, оптимизация логистических цепочек, рекомендательные системы.

Особого внимания заслуживает потребительский сектор. В период с января по октябрь 2025 года спрос на услуги фрилансеров и агентств, применяющих ИИ (копирайтинг, дизайн, программирование), вырос в 26 раз.1 Это указывает на демократизацию технологий: инструменты, ранее доступные только крупным корпорациям, стали стандартом де-факто для индивидуальных предпринимателей и самозанятых. Портрет пользователя ИИ в России также претерпел изменения: 10% активной аудитории составляют предприниматели, 45% используют нейросети для личных задач, а 40% — для гибридных целей (работа и личная жизнь).1

2.3. Тренд на "Прагматику" и автономных агентов

Ключевым качественным сдвигом конца 2025 года стал переход от экспериментов к прагматике. Если в 2023–2024 годах бизнес массово запускал пилотные проекты с чат-ботами ради PR-эффекта или из любопытства, то в 2025 году фокус сместился на ROI (возврат инвестиций). Компании начали требовать от ИИ-решений измеримой эффективности: сокращения времени обработки документов, снижения затрат на первую линию поддержки или повышения конверсии продаж.

Этот запрос породил спрос на автономных ИИ-агентов — программных роботов, способных не просто отвечать на вопросы, но и совершать действия в корпоративных системах (отправлять письма, создавать заявки в CRM, управлять календарем) без прямого участия человека.1 Внедрение таких агентов рассматривается как способ преодоления кадрового голода, особенно в условиях демографической ямы. Исследования показывают, что генеративный ИИ способен автоматизировать до 85% рутинных задач сотрудников, что делает его критическим инструментом повышения производительности труда.2

3. Рынок "Прокладок": Инфраструктура доступа к мировым нейросетям

Одной из самых специфических черт российского рынка ИИ является существование мощного "серого" сектора посреднических услуг, обеспечивающих доступ к глобальным моделям (ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Midjourney). Из-за блокировки российских IP-адресов со стороны западных вендоров и невозможности оплаты услуг российскими картами (Visa/Mastercard), сформировалась целая индустрия посредников, или "прокладок".

3.1. Типология сервисов доступа

Рынок посредников структурирован и сегментирован в зависимости от потребностей пользователей (от массового потребителя до профессионалов) и технических решений. Можно выделить три основные категории сервисов:

3.1.1. Telegram-боты: Массовый сегмент

Telegram стал главной платформой распространения ИИ в России. Боты выступают в роли интерфейсной надстройки (wrapper) над API зарубежных сервисов.

• Механика работы: Пользователь отправляет запрос боту, сервер бота пересылает его в OpenAI/Midjourney через зарубежный прокси, получает ответ и возвращает его пользователю.

• Примеры и функционал:

  • GPT4Telegram: Предоставляет доступ к GPT-4, GPT-3.5 и Midjourney v5.2. Монетизация строится на подписке (например, 4490 рублей в месяц за "безлимит") или оплате пакетов запросов.3

  • Genie AI: Позиционируется как мультимодальный агрегатор, объединяющий GPT-5 (маркетинговое название новых моделей), Gemini от Google, Grok, DeepSeek и Claude. Бот предлагает "суперчеловеческое" обучение и персонализацию, обрабатывая текст, аудио и изображения.4

  • Специализированные боты: Существуют боты для конкретных моделей, например, @AnthropicBot (неофициальный доступ к Claude), @Grok3Bot (доступ к Grok) и @LeChatBot (французская модель Mistral).6

• Экономика: Боты взимают значительную наценку. Если официальная подписка ChatGPT Plus стоит $20 (~2000 руб.), то через ботов стоимость может достигать 4500 руб., что составляет более 125% наценки за удобство оплаты рублевой картой и отсутствие необходимости настраивать VPN.3

3.1.2. Веб-агрегаторы и платформы: Профессиональный сегмент

Для пользователей, которым неудобен интерфейс мессенджера (копирайтеры, маркетологи, разработчики), существуют веб-сервисы, дублирующие функционал ChatGPT.

• Bothub: Один из самых развитых сервисов-агрегаторов.

  • Модель монетизации: Использует внутреннюю валюту "Caps", что позволяет гибко тарифицировать использование разных моделей. Например, генерация речи (TTS HD) стоит 27 225 Caps, что эквивалентно примерно 4.28 рубля за 1000 символов.7

  • Маркетинг: Сервис активно использует систему промокодов и скидок (до 20% на годовые подписки), стимулируя долгосрочное использование.8

• Chad AI: Сервис, ориентированный на креативные индустрии. Он объединяет текстовые возможности GPT с генерацией изображений Midjourney в едином интерфейсе. Пользователи отмечают удобство ("все в одном месте"), но жалуются на технические сбои при генерации видео и артефакты на изображениях. Сервис популярен среди маркетологов для быстрого создания креативов.9

3.1.3. Платежные посредники: Сервисы для "самостоятельных"

Для тех, кто хочет пользоваться оригинальными интерфейсами (для сохранения истории чатов, использования плагинов и GPTs), существуют сервисы оплаты зарубежных подписок.

• Oplatym.ru: Сервис, позволяющий оплачивать любые международные платформы. Работа строится через операторов в Telegram.

  • Комиссионная политика ("Налог на санкции"): Сервис берет фиксированную комиссию, которая делает микроплатежи крайне невыгодными. При платеже до 1299 руб. (например, базовый тариф Midjourney) комиссия составляет 300 руб. (около 23%). С ростом суммы комиссия растет в абсолютном выражении (до 1000 руб. за платеж в 5000 руб.), но снижается в процентном.10

• Зарубежные карты: Оформление карт в "дружественных" юрисдикциях (Казахстан, Турция). Это решение требует высоких стартовых затрат и абонентской платы (от 1500 до 2800 руб./мес за обслуживание карты), что имеет смысл только при больших объемах транзакций.10

3.2. Риски использования посредников

Использование "прокладок" несет системные риски для российских пользователей и бизнеса:

1. Утечка данных: Весь трафик проходит через серверы посредников. Корпоративная переписка, программный код и конфиденциальные документы, загружаемые в GPT4Telegram или веб-агрегаторы, технически доступны владельцам этих сервисов. В условиях отсутствия юридической ответственности "серых" провайдеров, риск промышленного шпионажа или шантажа крайне высок.11

2. Нестабильность доступа: Работа посредников зависит от толерантности западных провайдеров (OpenAI, Anthropic) к массовым запросам с одного IP (API abuse). Блокировка корпоративного аккаунта посредника приводит к мгновенной остановке сервиса для тысяч конечных пользователей.

3. Мошенничество: Под видом ботов для доступа к ChatGPT часто распространяется вредоносное ПО или фишинговые скрипты, нацеленные на кражу данных банковских карт и учетных записей Telegram.11

4. Аппаратная база: Преодоление "Железного голода"

Самым критическим ограничением развития ИИ в России остается нехватка вычислительных мощностей. Современные LLM требуют обучения на тысячах графических ускорителей (GPU) уровня NVIDIA H100, поставки которых в Россию запрещены санкциями США. Стратегия преодоления этого дефицита строится на трех столпах: использование устаревших, но доступных технологий, развитие собственной микроэлектроники и партнерство с Китаем.

4.1. Импортозамещение в литографии: Ставка на "зрелые" технологии

Россия не пытается конкурировать в гонке нанометров (где лидеры осваивают 2-3 нм), а фокусируется на обеспечении технологического суверенитета в сегменте промышленной и силовой электроники.

• Прорыв 2025 года (350 нм): Зеленоградский нанотехнологический центр (ЗНТЦ) запустил первый отечественный литограф с разрешением 350 нм. Хотя по меркам потребительской электроники (смартфоны, ПК) это технология 1990-х годов, такие чипы критически важны для автомобильной промышленности, энергетики и систем управления (IoT). Установка использует твердотельный лазер вместо ртутной лампы, что повышает ее надежность.12

• Цель 2026 года (130 нм): Следующим шагом станет запуск литографа на 130 нм к 2026 году. Это позволит производить более сложные микроконтроллеры, но по-прежнему недостаточно для создания современных AI-ускорителей. Разработка ведется в партнерстве с белорусским предприятием "Планар".12

4.2. Отечественные процессоры и серверы

Российские разработчики процессоров ("Эльбрус", "Байкал") сталкиваются с трудностями производства, так как тайваньская TSMC прекратила сотрудничество.

• "Эльбрус": Серверы на базе процессоров "Эльбрус-8С" (например, модели 842/18-01) позиционируются как решения для баз данных и приложений с высокой нагрузкой. Однако архитектура VLIW (Very Long Instruction Word) требует сложной оптимизации программного кода. Адаптация современных фреймворков машинного обучения (PyTorch, TensorFlow) под эту архитектуру — трудоемкий процесс, уступающий по эффективности использованию GPU.17

• "Байкал": Ожидается старт массовых продаж процессоров Baikal-S в 2025 году. Место их физического производства держится в секрете (вероятно, Китай), что подчеркивает сохраняющуюся зависимость от зарубежных фабрик.18

• RISC-V: В качестве долгосрочной альтернативы рассматривается открытая архитектура RISC-V. Серийное производство российских CPU на этом стандарте запланировано на 2026 год. Это может стать выходом из тупика проприетарных архитектур (x86, ARM), контролируемых западными компаниями.20

4.3. Китайский вектор и "Серый" импорт

В условиях блокады NVIDIA, основным поставщиком решений для ИИ становится Китай.

• Huawei Ascend 910B: Этот чип является прямым конкурентом NVIDIA A100. Несмотря на дефицит внутри самого Китая, Huawei наращивает экспорт этих ускорителей. Эксперты отмечают рост поставок в страны-посредники (ОАЭ, Малайзия), откуда они, с высокой долей вероятности, реэкспортируются в Россию для оснащения центров обработки данных.21 Именно на базе китайских ускорителей строятся новые кластеры для обучения российских моделей Сбера и Яндекса.

5. Программное обеспечение и модели: Битва за пользователя

На программном уровне российский рынок представляет собой поле битвы между отечественными экосистемами, адаптированными китайскими моделями и западными сервисами.

5.1. Доминирование отечественных экосистем

• Yandex (Alice AI): Лидер массового сегмента благодаря глубокой интеграции в поисковик, колонки и браузер. Яндекс делает ставку на мультимодальность и гиперлокализацию (понимание культурного кода).1

• Sber (GigaChat): Удерживает лидерство в корпоративном секторе (B2B) и госсекторе. Модель активно внедряется в банковские продукты и позиционируется как безопасная альтернатива для обработки чувствительных данных.1

5.2. Феномен DeepSeek

Осенью 2025 года на российском рынке неожиданно выстрелила китайская модель DeepSeek. Она стала популярной среди предпринимателей и женской аудитории как доступная и качественная альтернатива ChatGPT. Успех DeepSeek объясняется ее открытостью, низкими требованиями к ресурсам (для локального запуска дистиллированных версий) и отсутствием жесткой идеологической цензуры, свойственной американским моделям.1

6. Регуляторная среда и законодательные инициативы

Государство играет ключевую роль в формировании рынка, сочетая меры поддержки с жестким регулированием.

6.1. Национальная стратегия и ЭПР

Обновленная "Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года" ставит во главу угла суверенитет. Для ускорения внедрения технологий используется механизм Экспериментальных правовых режимов (ЭПР). В Москве действует такой режим, позволяющий тестировать технологии ИИ (например, беспилотный транспорт и системы распознавания лиц) с отступлениями от федеральных норм. Срок действия ЭПР составляет 3 года, что обеспечивает юридический зонтик для инноваций в столице до 2026–2027 годов.22

6.2. Ожидания от 2026 года

К 2026 году ожидается принятие полноценного Закона об искусственном интеллекте. Проект закона, разрабатываемый с учетом опыта ЕС (EU AI Act), будет регулировать ответственность за ошибки ИИ, вопросы авторского права на сгенерированный контент и использование биометрических данных. Бизнес уже сейчас начинает подготовку к новым требованиям, ожидая ужесточения контроля за алгоритмами.23

Кроме того, прогнозируется введение новых норм трудового права, регулирующих взаимодействие человека и ИИ. В условиях, когда спрос на специалистов с навыками ИИ вырастет на 30% к 2026 году, государству придется решать вопросы переквалификации кадров, вытесняемых автоматизацией.24

7. Прогноз на 2026 год: Сценарии и тенденции

2026 год станет критической точкой бифуркации для российского ИИ.

1. Экономический эффект: По прогнозам Сбербанка, совокупный экономический эффект от внедрения ИИ в банке достигнет 550 млрд рублей к 2026 году. Ключевая ставка ЦБ РФ, как ожидается, снизится до 12%, что удешевит кредиты для технологического перевооружения промышленности.25

2. Технологический суверенитет: Успех или провал запуска серийного производства процессоров на RISC-V и литографа на 130 нм в 2026 году определит степень реальной независимости РФ. В случае задержек зависимость от китайского "железа" станет необратимой.

3. Трансформация рынка труда: Ожидается рост числа вакансий с требованиями AI-грамотности на 30%. Работодатели будут искать не просто программистов, а специалистов, способных интегрировать ИИ-агентов в рабочие процессы. Образовательные программы университетов (включая МГТУ им. Баумана) начнут массово выпускать специалистов по нейропроцессорам, в том числе для космической отрасли.24

В заключение, российский рынок ИИ в 2026 году будет представлять собой уникальный гибрид: передовые софтверные решения мирового уровня (Яндекс, Сбер) будут функционировать на базе импортированного (преимущественно китайского) или устаревшего отечественного оборудования, в условиях жесткой регуляторики и процветающего "серого" рынка доступа к западным знаниям.

Подписывайтесь на мой телеграм-канал

Директор по маркетингу компании Cognitive Pilot Айрат Зарипов рассказал, что компания сейчас разрабатывает первый в мире беспилотный мини-трактор для АПК и других отраслей. Техника функционирует на базе ИИ. Может работать как по спутникам, так и автономно. «В ближайшие годы планируется выпустить более 50 тысяч тракторов, подобных нашему», — сказал Айрат Зарипов.

По его словам, такие тракторы уже активно используют в полях. Один оператор может управлять на расстоянии до 30-50 километров одним трактором или целым звеном.

Айрат Зарипов сравнил беспилотный трактор с большим трактором, напомнив, что помимо цены на технику, нужно учитывать зарплату механизатора, а то и двух, если машина работает круглосуточно. По его словам, с большим трактором разница существенная. Если из строя выходит один большой трактор, то работа останавливается. В случае с поломкой одного беспилотного трактора в звене из 10 тракторов, девять продолжат работу. «При этом эффективность у нас получается в 10 раз выше», — сообщил эксперт.

Верим?

Больше про сельхозтехнику и спецтехнику пишу здесь.