НОВОСТИ СЕГОДНЯ
Одной из заметных тем отечественного ИТ-сектора в феврале стал законопроект о регулировании искусственного интеллекта (ИИ). Он должен обеспечить нормативную базу для масштабирования технологии нового поколения – генеративных нейросетей, но вступит в силу, вероятно, только в сентябре 2027-го. Ситуация тут сложилась уникальная: может оказаться, что регулирование мы получим раньше, чем решим остальные насущные проблемы, мешающие массово внедрять ИИ и конкурировать на этом поприще с другими странами.
На первый взгляд может показаться, что серьезных проблем с развитием генеративного ИИ в России нет. Шутка ли, за прошлый год этот сегмент ИТ-рынка почти в 4,5 раза, с 13 млрд до 58 млрд руб. (данные Just AI и агентства Onside). Прогноз к 2030-му и вовсе выше на порядок – 778 млрд руб. Как говорится, внедряй – не хочу. Но если бы все было так просто.
Сегодня отрасль начинает переходить от экспериментов к системному инфраструктурному внедрению. На практике это значит, что понадобится намного больше вычислительных мощностей (серверы с высокопроизводительными графическими ускорителями – GPU и нейропроцессорами – NPU), электроэнергии, ИИ-специалистов и экспертов по цифровой трансформации, иными словами, кадров, и, конечно, нужны регуляторные правила.
Рост спроса на вычисления бьет по различным секторам ИТ-оборудования: сначала дефицитными стали видеокарты, в конце 2025-го – динамическая память (DRAM), а теперь подтянулись и центральные процессоры (CPU). Главы Intel и AMD – крупнейших вендоров и главных конкурентов – на одном из мероприятий в марте единодушно : спрос на серверные чипы в 2026 году значительно превзошел их ожидания вследствие желания компаний зафиксировать долгосрочные контракты как раз таки под развитие ИИ. Ну а в России все эти ограничения дополняются слоем санкций: уж если производственных линий американских производителей и их партнеров не хватает для своих фирм, то российский серый рынок падает в приоритете еще сильнее, а значит, и цены растут кратно.
[embed]https://profile.ru/scitech/podem-s-perevorotom-chem-grozit-k...[/embed]
Более-менее защищенными в этом смысле можно считать только «Яндекс», Сбер и другие ИТ-корпорации, которые успели до санкций закупиться сравнительно недорогим мощным оборудованием под развитие инфраструктуры. Малому и среднему бизнесу (да и многим большим компаниям тоже), который хочет развивать ИИ у себя, в такой ситуации остается только арендовать вычислительные мощности.
«В связи с ростом стоимости и дефицитом "железа" российский рынок ИИ будет постепенно переходить в облако. Компаниям станет невыгодно держать всю ИИ-нагрузку на собственной инфраструктуре, часть задач они передадут в облачные платформы, – прогнозирует руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech Артур Самигуллин. – Мы уже наблюдаем активный рост потребления: в последнем квартале 2025 года клиенты использовали более 150 миллиардов токенов (условная единица информации для нейросети. – "Профиль"), а ежемесячное потребление в декабре оказалось в 24 раза выше по сравнению с январем».
Как решают проблему дефицита другие страны? Евросоюз, полностью зависимый от американских вендоров, продолжает вливать миллиарды евро в инфраструктуру, а дружественный (и также умеренно подсанкционный) Китай активно развивает собственное производство. Тут комментировать особо нечего, разве что можно лишний раз вспомнить, что «Байкал Электроникс» разрабатывает российский ИИ-чип – о проекте компания полгода назад. Но едва ли мы можем быть однозначно уверены, что процессор до рынка доберется.
Конечно, нельзя сказать, что в России совсем нет оборудования под ИИ-инфраструктуру. Меньше, чем хотелось бы, но есть, а закупить новое «железо» можно, пусть и втридорога. Только кто будет его разворачивать, настраивать и максимально эффективно использовать? По данным J’son Partners Consulting, потребность нашей экономики в ИИ-специалистах за 2025 год на 18%, а некоторые агрегаторы и вовсе двойной прирост. В 2026-м тенденция явно сохранится, ведь все больше компаний понимают, что два-три человека широкого профиля с такой задачей не справятся.
«Одним из ключевых барьеров внедрения ИИ становится длинный путь от пилотного проекта до масштабного внедрения. Большинство компаний думает, что можно взять языковую модель с открытым исходным кодом, найти под нее оборудование и развернуть. Но в реальности этот путь выглядит совсем иначе: нужно написать огромное количество интеграций с внутренними источниками данных, очистить их от "мусора", обеспечить безопасность и контроль качества работы модели и многое другое», – объясняет «Профилю» Артур Самигуллин.
[embed]https://profile.ru/scitech/glavnoe-ob-ii-suverennyj-intellek...[/embed]
Где же брать такое количество разноплановых специалистов? Ведь восполнить дефицит ИТ-кадров за четыре года так и не удалось. Ответ: обучить. Бум генеративного ИИ начался в конце 2023-го, а уже в июне 2024-го Минобрнауки о запуске AI360 (ИИ360) – первой в стране программы высшего образования для будущих архитекторов искусственного интеллекта.
Подход министерство выбрало правильный: объединить крупнейших специалистов в этой сфере («Яндекс» и Сбер) с сильной технической школой (ИТМО, МФТИ, НИУ ВШЭ, Университет Иннополис) и дополнительно мотивировать абитуриентов (повышенная стипендия и персональные гранты на доступ к вычислениям корпораций). Но реального эффекта от программы придется некоторое время ждать: запущенный в 2024-м бакалавриат рассчитан на четыре года, а значит, на рынок труда первая когорта выйдет только в 2028-м (может, чуть ранее, совмещая с учебой).
Хитрость в том, что мир генеративного ИИ совершенствуется намного быстрее, чем обычно адаптируется образовательная программа. Мало того, что сама технология развивается семимильными шагами, так еще и переворачивает с ног на голову привычные процессы разработки.
Те задачи, которые традиционно решали стажеры и джуны (самые младшие специалисты), сегодня намного эффективнее выполняют генеративные алгоритмы в сервисах типа Cursor AI, Codex и прочих. Значит, теперь вузы должны готовить сразу мидлов (среднее звено), тех, кто умеет делать то, что плохо автоматизируется. Но через два года все снова может измениться. Учитывает ли эти вызовы отечественная образовательная система, узнаем после 2028-го.
В мире – США и Китае прежде всего – проблема кадров отрабатывается двумя способами. Во-первых, действует огромное количество курсов, буткемпов (учебные лагеря), хакатонов (командные марафоны) и других мероприятий, позволяющих разработчикам встречаться, соревноваться и, главное, повышать квалификацию. Такой подход применяется и в России: число ИИ-курсов с 2023 года у нас растет буквально как грибы после дождя.
Во-вторых, учебные программы непрерывно корректируют. Задача профессионалов нового поколения – уметь не столько писать код, сколько понимать, каким он должен быть, уметь его редактировать и валидировать (как раз таки задача для мидла или даже сеньора – опытного ИТ-специалиста). Смещение фокуса в эту сторону идет в США, а Китай активно обучает ИИ-компетенциям инженеров, программистов и прочих. Вкупе с большим числом грантов и иной поддержкой государства это уже дает заметные эффекты.
[caption id="attachment_1834188" align="aligncenter" width="1200"] Работа офиса компании «Байкал Электроникс»[/caption]
Давайте представим отечественную компанию, которой удалось преодолеть барьеры: и «железо» под вычисления купить, и специалистов нанять, да и денег под все нужные проекты найти. Несмотря на объективные сложности, такая картина не фантастична: многим, прежде всего ИТ-гигантам и банкам – лидерам по цифровизации, к 2026 году удалось собрать под своим началом все, что нужно.
Тут их поджидают новые трудности, о которых упоминает Артур Самигуллин: для внедрения искусственного интеллекта зачастую необходимо заново перестроить бизнес-процессы и понять, как они будут работать с интегрированной технологией. Именно оптимизация и автоматизация бизнес-процессов с помощью нейросетей, а также обеспечение безопасного применения облачного ИИ станут ключевыми задачами российского бизнеса в контексте технологии в целом в ближайшее время, уверен эксперт.
Увы, практика показывает, что далеко не все крупные компании бывают к этому готовы. Первое, что нужно для процесса цифровой трансформации, – иметь четкую стратегию, заявленную на уровне топ-менеджмента. Так сотрудники будут понимать, куда и, главное, зачем двигаться. Ведь дальше именно они (весь персонал или большая его часть, не только ИТ-специалисты) вступают в игру. И именно они же зачастую и саботируют инновации.
[embed]https://profile.ru/scitech/glavnoe-ob-ii-lidery-smenyajut-dr...[/embed]
Дело не только в принципе «работает – не трогай», когда люди не понимают, зачем что-то менять, ведь «и так справляемся». И даже не в непонимании принципа технологии, хотя многие по-прежнему уверены, что ИИ способен на чудеса, может системно выдавать идеальный результат и вообще «всех заменит». В таких случаях помогут образовательные и мотивационные программы, обновление корпоративной культуры, что тоже является задачей руководства.
Подвох в том, что необходимость перестраивать бизнес-процессы требует гораздо большего. Для перехода от пилотного внедрения, а именно на этой стадии мы сейчас и находимся, к полноценной эксплуатации ИИ-инструментов нужны системная поддержка, адаптация, сопровождение и обучение пользователей, настройка моделей и принципов работы.
Процессы в бизнесе, как и в любом сложном механизме, завязаны друг на друга, а значит, даже небольшая корректировка одного из них, не говоря уже о полной остановке, наверняка вызовет сбои во всей цепочке. Как следствие, растут издержки, недополучена часть прибыли, а средний менеджмент ворчит, лишаясь положенных ему бонусов. А иногда и вовсе выясняется, что все работает как бог на душу положит – какая уж тут автоматизация.
Тут полезно обратить внимание на страны Азии (Китай, Тайвань, Сингапур, Япония), где культура инноваций прививается со школы. В Китае, например, дети не могут поступить на техническое направление обучения, не придумав самостоятельно какой-то проект как минимум на бумаге, в идеале – в формате прототипа. Ну а США – это пример контраста: ИТ-корпорации там заточены под инновационные процессы, зато компании в остальных секторах, напротив, отличаются высоким уровнем консерватизма, взять хотя бы банковский сектор.
С учетом всех факторов вполне может случиться, что в России регуляторика обгонит реальное внедрение генеративного ИИ, а не наоборот, как это обычно бывает в ИТ-секторе.
Особое внимание именно этому сегменту было уделено на AI Journey 2025, который каждый год проводит Сбер – один из ключевых бенефециаров технологии. В рамках мероприятия президент Владимир Путин подчеркнул важность системного суверенного развития технологии и дал ряд поручений, которые сводятся к ключевому: активно использовать ИИ по всей стране. Результатом стало сразу несколько инициатив: проработка профильного закона, создание федерального плана и оперативного штаба по развитию и внедрению технологии. По сути, они дополняют обновленную в 2024 году национальную стратегию развития искусственного интеллекта в РФ.
[embed]https://profile.ru/scitech/iizumitelnyj-god-kak-nejroseti-za...[/embed]
Законопроект о регулировании технологии проходит подготовку к чтениям в Госдуме. В текущей версии, о которой стало известно в феврале, он определяет градации генеративного ИИ: суверенный (полностью российский) и национальный (может основываться на открытых зарубежных моделях), а также – особняком – доверенный (может использоваться на объектах критической инфраструктуры). Заодно предполагается дополнить ИИ-сервисами список приложений, обязательных к предустановке на ввозимую в страну потребительскую электронику.
Проект указа о создании федерального оперативного штаба в первой половине февраля. Штаб должен объединить и координировать действия госорганов, общественных организаций, бизнеса и, конечно, разработчиков с целью внедрения технологии везде, где это понадобится. В том числе, вероятно, нас ожидает серия национальных мероприятий, аналогичных, например, хакатонам, которые проводились в различных регионах в начале 2020-х в рамках федпроекта «Искусственный интеллект» (о генеративных нейросетях тогда еще речи не шло).
Тем не менее все заинтересованные уже активно пробуют новую технологию в деле. Согласно , проведенному компаниями «Яков и партнёры» и «Яндекс», 93% предприятий интегрировали генеративный ИИ хотя бы в одну функцию. Надо понимать, что пока по большей части это тесты и пилотные проекты. Но Артур Самигуллин уверен: «2026 год станет годом активного практического внедрения ИИ в бизнес-процессы. Если раньше компании только тестировали нейросети, то теперь бизнес стремится получить от него реальную пользу».
Похожие новости: