Будущее рынка ИИ в России: тренды и прогнозы на 2025–2030 годы

Еще пять лет назад искусственный интеллект в России был уделом активистов и пилотных проектов. Сегодня же объем рынка ИИ в России оценивают и в 117 миллиардов, и в 1,5 триллиона рублей.

Разница в десяток раз не должна смущать — она лишь подчеркивает, насколько по?разному можно смотреть на одну и ту же технологическую революцию.

Эта статья — попытка собрать пазл из разрозненных данных, прогнозов и трендов. Мы посмотрим на рынок глазами аналитиков, государства, крупных корпораций и стартапов, чтобы понять его реальные контуры и потенциал роста до 2030 года.

Мы стоим на пороге новой эры, наблюдая за картой будущего рынка ИИ России: как линии трендов поднимаются вверх, как на горизонте вырисовываются силуэты компаний и стартапов, бросающих свой вызов устоявшемуся порядку. Я спокойно рассматриваю перспективы: хаос перспектив последних лет меняется системой, но эта система уже трещит под напором новых идей.

Больше 15% рынка в финансовом и рекламном сегменте захватывает уже опытный «Яндекс», 350 команд ученых и инженеров повышают надежность моделей, а 20 университетов с 2025 по 2030 год будут выпускать «пилотов»: специалистов по ИИ, отвечающих современным вызовам.

Тем временем государственная стратегия декларирует — к 2030-му ИИ станет платформой новых возможностей: объем услуг по его внедрению должны вырасти до 60 млрд ? и к 2030-му планируется обучить свыше 10 тыс. специалистов по специальности ИИ. Эта цель отражена в стратегии и финансовом плане: федеральный проект «Искусственный интеллект» получил ~15,7 млрд ? поддержки на 2024–2026 гг.

TL;DR

• Российский рынок ИИ стремительно растет (~25–30% в год). По оценкам Smart Ranking, общий доход от деятельности 150 крупнейших компаний от деятельности, в той или иной мере свянной с ИИ, составил в 2024 г. 1,486 трлн ?, при этом пять лидеров («Яндекс», «Сбер» и др.) обеспечили 95% выручки. Эксперты отмечают, что к 2025 г. сумма может достичь 1,9 трлн ?.

• Выручка «Яндекса» от ИИ в 2024 г. составила ~500 млрд ?, у группы «Сбер» — ~400 млрд ?.

• Рынок ИИ?софта в России составит до ~50 млрд ? к 2025 г., а к 2029 г. утроится.

• Новые тренды: low?code/no?code?платформы делают ИИ?разработку более доступной, появляются агрегаторы нейросетей, которые упрощают интеграцию разных моделей.

• Прогнозы по секторам: рынок медицинского ИИ вырастет примерно в 6 раз — с ~12 млрд ? в 2024-м до ~50–80 млрд ? к 2030 г. Автоматизация процессов ускоряется в ретейле, финансах и промышленности.

• Кадры: в 2024 г. в России было ~57,4 тыс. ИИ?специалистов, к 2030 г. понадобится ещё порядка 89 тыс. Проект «Топ?ИИ» в 22 вузах планирует обучить свыше 10 тыс. специалистов к 2030-му.

Разница в показателях объёма российского рынка ИИ (например, между ~1,486 трлн ? по оценкам Smart Ranking и ~117,7 млрд ? по данным РБК за 2024 год) возникает из?за фундаментальных отличий в методологиях подсчёта и определениях того, что именно входит в «рынок ИИ».

Это не редкость для аналитики в ИТ? и техсекторах, где разные источники могут использовать разные метрики, границы и источники данных.

Если простыми словами, Smart Ranking подсчитывает доход более размыто — включая продукты, в которых ИИ задействован даже косвенно; РБК обычно подсчитывает только доход, который напрямую связан с ИИ?продуктами — не включая косвенные доходы, где ИИ просто под капотом.

Текущее состояние рынка и прогнозы

Российский рынок ИИ демонстрирует впечатляющую динамику.

По данным РБК, к концу 2024 года объём рынка, напрямую связанного с ИИ, достиг 1,45 млрд $ (117,7 млрд ?; прирост +38% с 2023-го). Прогноз на 2025–2027 гг. остаётся оптимистичным: уже в 2025 г. он может вырасти до 2,1 млрд $ (170,3 млрд ?; +45% год к году).

При этом рынок концентрируется в руках нескольких лидеров: на топ?5 игроков («Яндекс», «Сбер», ВК, «Т?Технологии», «Касперский»), приходится до 95% монетизации.

Рост рынка связан с несколькими факторами.

Во?первых, усиленно развиваются ИИ?сервисы и платформы: в 2025 году объём рынка платформ для обучения моделей превысит 15 млрд ?, при среднем темпе ~20%. Активный спрос — особенно в госсекторе, финтехе, телекомах, ретейле и э?коммерции — диктует необходимость удобных интерфейсов и быстрого развёртывания моделей.

Во?вторых, крупные игроки интегрируют ИИ в свои продукты:

• Например, YandexGPT встроен уже в десятки сервисов «Яндекса», а невидимые алгоритмы приносят до 40% рекламного дохода поисковика.

• По аналогии «Т?Технологии» внедряют ИИ повсюду — от камер в приложениях до антифрода, — и за счёт этого выручка группы от ИИ?решений выросла на 16% за год.

Наконец, рынок стимулируется государственной политикой.

• С запуском инициативы «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика» на 2024–26 гг. выделено около 15,7 млрд ? на развитие ИИ.

• Одновременно готовятся кадры: более 20 вузов получили гранты на подготовку ИИ?специалистов к 2030 году. По данным обновлённой стратегии, к 2030 г. ежегодный выпуск ИТ?выпускников в сфере ИИ должен вырасти с 3 до 15,5 тыс. человек.

• Целевой рост услуг ИИ (в т. ч. софта и интеграций) планируется довести до 60 млрд ? в год к 2030 г. (с 12 млрд в 2022-м).

Эти цифры кажутся скромными рядом с рынком «в триллионах» (1,9 трлн ? в 2025-м, по оценке «Ъ»), но важно понимать: разные источники используют разные метрики.

Один из главных тормозов — дефицит железа. По мнению экспертов, ограниченный доступ к современным чипам и сложному ПО может замедлять движение вперёд. Пока мы мечтаем о собственных аналогах NVIDIA, отрасль призывает к развитию локальных вычислительных ресурсов и индустриальных кластеров. Каждая эра требует своего железа — а время отвоёвывается не сертификациями, а практикой и прогоном новых моделей в реальных кейсах.

Ключевые игроки и экосистема

Российский ИИ?рынок концентрируется в руках нескольких гигантов.

• По данным РБК, «Яндекс» удерживает около 15% рынка — ~315 млн $ (25,6 млрд ?) из 1,45 млрд $ (117,7 млрд ?) в 2025-м, — развивая своё облако ML и LLM.

• За «Яндексом» — «Сбер», ~12% рынка (252 млн $, 20,4 млрд ?). «Сбер» давно переродился в технологичный холдинг с десятками подразделений по ИИ (добыча данных через SberCloud, авто?ML?системы).

• Третью скрипку играют обычно «Т?Технологии» (+16% в год).

• ВК (Mail.ru Group), на 4?м месте, инвестирует в генеративные технологии, рекламу и контентные рекомендации.

Но если посчитать также и косвенную деятельность от ИИ, то, как видите, Smart Ranking показывает значения на порядок выше:

Наряду с ними развивается многогранная экосистема стартапов. На передовой — студии и компании по глубокому обучению (например, в Москве, Петербурге, Новосибирске действует уже сотня таких команд). Среди успешных калибров — Nurax (автономные агенты для бизнеса), Cognitive Technologies (автопилоты для сельхозтехники, ИИ в транспорте), а также Roboguard и VisionLabs в области компьютерного зрения.

Агрегаторы нейросетей, финтех?стартапы и телеком?стартапы (ASAP, MTS AI Lab) тоже захватывают ниши.

Со своей стороны инвесторы переключают портфели: венчур в ИИ?стартапы вырос на 35% в 2024-м (до 180 млн $, 14,6 млрд ?).

Активное слияние со стартапами проводят крупные корпорации: например, «Сбер» поглощает перспективные студии ИИ, «Яндекс» сотрудничает со сторонними ИИ?командами под своим брендом, а группы компаний вроде ВК и МТС инвестируют в акселераторы и корпоративные инжиниринговые центры.

Структура рынка ИИ в России

Вернёмся к масштабу специфических ИИ?решений.

По данным анализа рынка в 2025 году:

• ПО и сервисы (machine?learning?платформы, облачные сервисы, готовые решения) доминируют — ~65% всего оборота, ~1,45 млрд $ (117,7 млрд ?) к 2025-му, — так как именно разработка и продажи ИИ?приложений задают тон.

• Консалтинг и интеграция занимают ~25% (~525 млн $, 42,6 млрд ?) — это реализация проектов, обучение команд, внедрение ИИ?решений под ключ.

• Остальные ~10% приходятся на железо (серверы, GPU/ASIC, edge?устройства с ИИ); этот сегмент растёт медленнее из?за трудностей с импортом чипов.

Технологические тренды 2025–2030-х по отраслям

ИИ уже перестает быть «искусственной экзотикой» и проникает повсюду.

ИИ в госуправлении и сервисах

Уже в 2025–2026 гг. Минцифры планирует отладить национальный сервис запроса данных: бизнес сможет официально запрашивать у государства наборы данных для обучения ИИ. Это часть стратегии открытых данных и технологического суверенитета.

Начиная с 2027 года, на площадке обещают пилотные международные проекты обмена данными с партнёрами (БРИКС, ЕАЭС).

Параллельно госаппарат тестирует собственные боты — например, эксперимент с генеративным ИИ для кадров и анализа законопроектов.

За счёт этого административные процессы должны ускориться, а к 2030-му доверием к ИИ уже будет пользоваться 80% граждан.

ИИ в медицине

Этот сегмент ждёт шестикратный рост к 2030 г.: по исследованию «Якова и Партнёров», с 12 млрд ? в 2024 до 50–80 млрд ? к 2030-му.

Причина — выбор врачей и пациентов: ИИ уже вытесняет рутинную работу (диагностика снимков, сбор анамнеза, генерация рекомендаций). ИИ научился помогать врачам вести клинические сводки, ассистировать в анализе снимков и извлекать из закрытых карт «скрытые» данные.

Ожидается, что продукты вроде цифровых ассистентов, систем экспертного контроля и электронных историй болезни могут сформировать локальный рынок всего за ближайшие 5 лет. Если эта прогрессия не остановится, то к концу десятилетия ИИ?системы станут обычным инструментом клиник и аптек.

Мировой же рынок ИИ?медицины вырастет к 2030-му почти в 7 раз, так что отечественные игроки стараются не отставать.

ИИ в промышленности и транспорте

Впервые цифровая революция застилает и заводы. Компании сектора («Т?Технологии», «РТИ Системы» и др.) внедряют ИИ в ретейле, на производственных линиях, в прогнозировании спроса и обслуживании оборудования. Например, ИИ анализирует данные датчиков и оптимизирует сборочные линии (одним из ведущих проектов стала инициатива Cognitive Pilot «Сбербанка» для сельхозмашин).

По оценкам TAdviser, к 2030 г. промышленные предприятия должны нарастить готовность к ИИ с 12% до 95% (в рамках нацстратегии) — это значит почти повсеместное использование умных машин и цифровых двойников.

ИИ в ретейле и финансах

Ретейлеры укрупняют клиентские базы: динамическое ценообразование, чат?боты и кол?центры, рекомендации товаров — всё это подстёгивает рост ИИ?продуктов в секторе. Банки и финтех активно вкладываются в антифрод и кредитный скоринг на основе нейросетей. МТС ожидает лишь за счёт оптимизации своей клиентской поддержки экономию на 40 млрд ? к 2028 году.

ИТОГО. По всей цепочке услуг (финансы, госуслуги, госзакупки) отмечается схожий тренд: автоматизация расширяет свои корни. Причем, как показывает опыт крупных компаний, эффект от внедрения ИИ часто превосходит ожидания.

Образование, кадры и экосистема

Быстрый рывок возможен лишь при достаточном количестве специалистов.

В 2024 г. по стране насчитывалось лишь 57,4 тыс. людей с профилем «ИИ?инженер». При этом Минцифры оценивает, что к 2030 г. понадобится ещё порядка 89 тыс. новых ИИ?специалистов. Это похоже на дефицит топлива перед полетом на Марс.

В ответ на это усиливаются образовательные программы. Конкурс «Топ?ИИ», завершившийся в 2024-м, отобрал 22 вуза, которые с 2025-го начинают готовить топ?специалистов в сфере ИИ. Планируется обучить свыше 10 тыс. студентов к 2030 году.

Результат: ожидается рост поколения инженеров с ИИ?навыками (ML?инженеров, дата?сайентистов, ML?архитекторов) в несколько раз.

Крупные IT?компании уже держат руку на пульсе: они участвуют в создании учебных программ и запускают внутренние хакатоны. Например, «Сбер» расширяет сеть «СберУниверситетов» с акцентом на ИИ.

Тем временем рынок труда подстраивается. Минимум два крупных портала недавно выделили специальную рубрику для ИИ?вакансий. Самая востребованная сфера — финтех/банковское ПО, затем телеком и промышленные системы: компании видят прямой ROI от своих ИИ?инвестиций (например, до 2–3 лет окупаемость таких проектов).

Пока многие ожидали «универсальных магов», способных решить всё одним хуком, оказалось, что глубокие ниши (например, специфическая аннотация медицинских данных или оптимизация логистических цепочек) требуют узконаправленных специалистов. «Небольшой, но точный кадр» — иногда важнее «универсального, но неуправляемого монстра». Этот урок переориентирует образование: меньше общих курсов, больше серьезного погружения в конкретные прикладные задачи.

Вызовы и барьеры

Несмотря на энтузиазм, рынок сталкивается с ограничениями.

Данные и инфраструктура. Обучение современных моделей лимитируется нехваткой российских датасетов и сложностями с доступом к импортным «железным мозгам». Во многом из?за этого рост рынка не так велик, как мог бы быть, — капитал концентрируется на тех, кто может выжать максимум из доступных ресурсов.

Регулирование. Сейчас в России внедряется концепция юридического регулирования ИИ, обсуждается закон о персональных данных ИИ, однако пока правовая база формируется. Требуется больше ясности (особенно в финансах, медицине, транспорте) — это тоже ресурс неопределённости.

Микроуроки. При всём этом наметились «микропобеды»: отраслевые центры роста (ИИ?агенты для промышленности, голосовые помощники для госуслуг) уже показывают практические кейсы. Крупные компании «показали кино», интегрируя ИИ в свои процессы: например, эффективность кол?центров уже радует по метрикам, а в «Т?Технологиях» до 45% обращений в чатах обслуживаются без людей.

Сценарии развития в 2025–2030-м

Для анализа будущего часто используют сценарный подход. Попробуем кратко набросать три ключевых сценария:

• Консервативный (30%): сохранение нынешних трендов. Массовое внедрение задерживается из?за регуляций, железа и других рисков. Большая часть новых инициатив так и останется пилотными. Рынок ИИ к 2030-му вырастет умеренно — скажем, 3–4% в год, без резких скачков.

• Базовый (50%): плавное развитие по нынешним траекториям. Согласно прогнозам Минцифры, к 2025 г. рынок может достичь 168 млрд ?, а к 2029 г. вырасти втрое — примерно до 516 млрд ?. ИИ внедрится в десятки отраслей (ретейл, финансы, производство, госуслуги), станут привычны голосовые ассистенты и автоматизированная аналитика. К 2030-му многие повседневные решения будут сопровождаться помощью ИИ.

• Оптимистичный (20%): «революция необъявленная». Появляются крупные локальные технологические прорывы (в том числе в собственных моделях), а также эффективное сотрудничество академии и бизнеса. Поставщики чипов находят решения для обхода ограничений. Множество стартапов быстро вырастают благодаря петабайтам открытых данных и поддержке госсектора. В этом случае к концу 2020-х ИИ станет массовой инфраструктурой (аналогом интернета в 2000-х) и может значительно превзойти базовый прогноз (речь уже о триллионах рублей рынка к 2030-му).

Эти сценарии не гарантии, но дают ориентиры: каждый может оценить, к какому сценарию он готовится и сколько рисков закладывать (например, в подготовку кадров или покупку оборудования).

Помню, как в начале карьеры мы с другом спорили, когда же ИИ станет по?настоящему массовым в России. Кто?то говорил, что через 10 лет, кто?то — что никогда. Оказалось, что правы были все, потому что массовость пришла не в виде человекоподобных роботов, а в виде алгоритмов, которые лучше нас предсказывают спрос, находят аномалии и генерируют контент.

Теперь я думаю о том, какой будет наша следующая дискуссия через пять лет. Возможно, мы будем спорить о том, как мы вообще жили без персональных ИИ?ассистентов, которые сегодня кажутся фантастикой. История повторяется.

В своей работе для быстрого сравнения и тестирования разных LLM я часто пользуюсь агрегаторами, например BotHub. Это позволяет не тратить время на регистрацию на десятках сайтов и обходить ограничения. Кстати, здесь можно зарегистрироваться и получить 100?000 капсов для бесплатного теста.