В 2025 году отечественные ИИ-модели оказались недоступны для многих компаний. Их стоимость значительно выше зарубежных решений. Это влияет на темпы внедрения новых технологий. Эксперты отмечают существенные различия в ценах.
В 2025 году российские компании, стремящиеся внедрять искусственный интеллект в свои бизнес-процессы, столкнулись с неожиданной проблемой: отечественные языковые модели оказались значительно дороже зарубежных альтернатив. По результатам исследования Nodul, разница в стоимости автоматизации с помощью российских и иностранных ИИ-решений достигает сотен раз, что серьезно сдерживает развитие цифровых сервисов внутри страны.
Аналитики Nodul сравнили популярные российские нейросети, такие как YandexGPT и GigaChat, с зарубежными продуктами DeepSeek, GPT-mini, GPT-5 и Claude Sonnet. Практически во всех протестированных сценариях самой затратной оказалась GigaChat PRO, а самой экономичной — DeepSeek. Особенно заметна разница в задачах, связанных с генерацией текстов и поддержкой клиентов: например, при создании 10 тысяч знаков текста расходы на российскую модель превышают зарубежную в 208 раз, а при обработке обращений в службу поддержки — в 204 раза.
Существенный разрыв наблюдается и в других сферах применения искусственного интеллекта. Анализ одного резюме с помощью отечественной нейросети обходится в 184 раза дороже, чем при использовании зарубежных решений. Перевод текстов и автоматизация документооборота также требуют значительно больших затрат при выборе российских продуктов — разница составляет 161 и 160 раз соответственно.
Эксперты отмечают, что столь высокая стоимость отечественных ИИ-решений становится серьезным препятствием для их массового внедрения в компаниях. Многие организации вынуждены отказываться от использования российских моделей в пользу более доступных зарубежных аналогов, несмотря на риски, связанные с хранением и обработкой данных за пределами страны. В результате темпы цифровизации бизнеса в России замедляются, а отечественные разработчики теряют потенциальных клиентов.
По мнению специалистов, для повышения конкурентоспособности российских языковых моделей необходимо не только совершенствовать технологии, но и пересматривать ценовую политику. Без этого отечественные ИИ-продукты рискуют остаться нишевыми решениями, недоступными для широкого круга пользователей.