Ринок ШІ в Росії: стрімке зростання до 830 млрд рублів до 2030 року
Російський ринок штучного інтелекту переживає фазу активної трансформації. За підсумками 2025 року його обсяг зріс на 29,7% і досяг позначки у 316,1 млрд рублів. За два роки цей показник подвоївся, що свідчить про системний зсув в економіці — від пілотних проєктів до масштабного промислового впровадження.
Однак за середніми цифрами ховається структурна перебудова. Кошти, які раніше спрямовувалися на закупівлю дорогого обладнання, тепер дедалі частіше йдуть на оренду обчислювальних потужностей та інтеграцію готових рішень. Це класична ознака зрілості ринку: бізнес перестає інвестувати в «залізо» заради престижу і починає рахувати економічну ефективність кожного впровадженого алгоритму.
Три сценарії до 2030 року
Мій базовий прогноз, заснований на поточній макроекономічній кон'юнктурі, передбачає збереження високої ключової ставки та наявного рівня геополітичної напруженості. У цьому випадку ринок органічно зросте до 830 млрд рублів до 2030 року.
Оптимістичний сценарій малює більш райдужну картину — до 1,12 трлн рублів. Він реалізований за умови пом'якшення грошово-кредитної політики, зниження зовнішнього тиску і, що критично важливо, появи по-справжньому конкурентоспроможних вітчизняних технологічних рішень, здатних вийти за межі внутрішнього ринку.
Консервативний розрахунок обмежує обсяг у 582 млрд рублів. Цей варіант передбачає посилення санкцій, обмежений доступ до зарубіжних обчислювальних ресурсів і моделей. За такого розвитку подій витрати зростають, ціни на кінцеві продукти піднімаються, попит на ІІ-послуги сповільнюється, а технологічне відставання може закріпитися на роки.
Варто зазначити, що інфраструктура для ІІ поступово мігрує в хмари, ринок почне консолідуватися, і в галузі з'являться по-справжньому великі технологічні гравці. Це природний процес еволюції, який ми вже спостерігали на інших зрілих ринках.
Приховані драйвери та ризики
Прискорений перехід до оренди потужностей відображає ширший поворот держави до суверенної інфраструктури. Вітчизняні моделі дедалі частіше навчаються на внутрішніх масивах даних, а не на зарубіжних джерелах. Показовий приклад — установка навчати суверенні ІІ-моделі на російських наукових розробках. Такий підхід знижує залежність від іноземних датасетів.
Паралельно вирішується питання збереження даних: великі технологічні компанії вибудовують захист масивів, на яких працюють їхні нейромережі. Зростаючий ринок змінює і рамки регулювання — формуються робочі групи для визначення правил використання авторського контенту при навчанні моделей та порядку володіння згенерованими матеріалами.
Впровадження зачіпає і ринок праці. Генеративні технології додають 1,2 в.п. до продуктивності насамперед в офісних професіях, тоді як фізична праця залишається поза зоною прямого впливу алгоритмів.
Мій висновок: ринок ІІ в Росії проходить точку неповернення. Базовий сценарій у 830 млрд рублів виглядає цілком досяжним, але ключовим фактором стане не ставка ЦБ, а швидкість створення власної технологічної бази. Без неї ми ризикуємо застрягти в консервативному сценарії на довгі роки.