В отечественном промышленном секторе наблюдается масштабная трансформация подходов к использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ). Вместо аренды готовых зарубежных сервисов крупные предприятия всё чаще делают ставку на приобретение собственного «железа» и развертывание нейросетевых моделей внутри своих корпоративных контуров.
По мнению Вячеслава Дегтярева, отвечающего за развитие продуктовых решений в IT-интеграторе «К2 НейроТех», наиболее жизнеспособным на текущем этапе является гибридный подход. Он подразумевает сочетание локальной инфраструктуры с облачными решениями, например, от компании «Яндекс». При этом эксперт указывает, что основным препятствием для полноценного развития ИИ остается зависимость индустрии от аппаратных мощностей NVIDIA, что делает вопрос создания собственной базы критическим.
С другой стороны, Павел Растопкин, занимающий пост генерального директора промышленного IT-интегратора «Ультиматек», видит наибольший потенциал нейросетей в автоматизации документооборота. По его словам, технологии, способные обогащать массивы данных и генерировать документы в автоматическом режиме, могут существенно ускорить ввод в эксплуатацию новых производственных мощностей и запуск месторождений.
При этом использование технологий сильно зависит от сферы деятельности предприятия. Ирина Майорова, возглавляющая промышленное направление в MWS AI, отмечает, что в оборонной промышленности и энергетике превалируют национальные разработки. Это продиктовано необходимостью обеспечения безопасности: алгоритмы управления технологическими процессами и критически важная инфраструктура должны находиться под государственным контролем. В то же время для задач маркетинга или внутренних корпоративных коммуникаций компании продолжают использовать зарубежные модели, так как там приоритетами являются скорость получения результата и гибкость, а риски утечки данных минимальны.
Цифры подтверждают смену приоритетов в инвестиционном планировании. Согласно исследованию IT-холдинга Т1, в нефтегазовой отрасли наметился резкий разрыв между затратами на софт и «железо». Если в 2025 году расходы на программное обеспечение для ИИ в этом сегменте снизились на 63%, то инвестиции в аппаратную часть подскочили на 84%.
Правовой фундамент для этих изменений закладывает закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России», принятый в конце июля 2026 года. С 1 сентября текущего года ключевые положения документа уже действуют. Законодательство фокусируется на регулировании «больших фундаментальных моделей» (объемом от 1 млрд параметров) и вводит разделение на «суверенные» и «национальные» модели. Для обеих категорий закреплена жесткая норма: все операции по обработке и хранению информации должны осуществляться исключительно на территории РФ.
Хотя использование иностранных разработок законодательно не запрещено, правительство получит право вводить обязательное применение отечественных решений через подзаконные акты. Эта норма вступит в действие с 1 марта 2027 года.
