Татарстан должен стать одним из передовиков по искусственному интеллекту. Осталось найти лидера
«При Никифорове в республике появилась новая отрасль экономики — IT. Сейчас нужно создавать такой же сектор со своей долей ВРП, только в ИИ», — говорят эксперты. Первый шаг сделан: ИИ-программа на 5 лет и 5 млрд рублей должна закрепить за РТ статус одного из ведущих научно-технологических ИИ-центров страны. Планируется закупить новые серверы, запустить школьные кружки, дообучить нейросети на своих данных и отправить студентов в лучшие университеты мира. О том, почему кадровый вопрос может оказаться важнее инвестиций в железо, как республика намерена готовить не «кодеров», а архитекторов систем и догонит ли республика Москву с ее 120 ИИ-проектами, — в материале «БИЗНЕС Online».
Татарстан освоит ИИ за миллиард в год
Вот уже почти четыре года весь мир сходит с ума по магической аббревиатуре из двух букв. Отовсюду только и слышится, что нужно срочно внедрять AI во все, куда дотянутся руки, ведь это сделает нас лучше, эффективнее и богаче, а те, кто еще не использует искусственный интеллект (ИИ), совершенно точно отстают от тех, кто его использует, и обязательно пожалеют об этом в будущем. ИИ — второй сверхвызов для человечества после смерти, говорил футуролог Сергей Переслегин. Если смерть прекращает наше существование, то искусственный интеллект лишает его смысла.
Но ИИ-революция только набирает обороты. «Масштабы вложений мировых лидеров показывают их приоритеты: США — 459 миллиардов долларов, Китай — 136 миллиардов! В России же на инфраструктуру приходится менее 8 миллиардов долларов», — говорил на коллегии министр цифрового развития РТ Илья Начвин. В пересчете на долю ВВП цифры удручают еще сильнее: Соединенные Штаты тратят на ИИ 1,5%, Сингапур — 1%, Китай — 0,7%, Россия — 0,001%, в глобальном индексе ИИ-зрелости мы занимаем 30-е место… И это плохо: по силе воздействия на человечество искусственный интеллект сравнивают с письменностью и изобретением электричества.
И на этом фоне появление своего грандиозного плана по развитию ИИ в Татарстане (регионе, который, как правило, первым пилотирует все инновационные новинки) было вопросом времени. Новый региональный проект развития технологий искусственного интеллекта в РТ до 2030 года Начвин анонсировал еще в январе. Четкие параметры программы до сих пор публично не озвучивались, только масштаб: 5 млрд рублей на 5 лет. Из доклада министра можно сделать вывод, что средства направят на инфраструктуру, подготовку специалистов, интегрирование моделей в бизнес и госуправление, а также научные исследования.
А буквально две недели назад на сайте главы республики был размещен указ о создании межведомственной комиссии по развитию и внедрению технологий искусственного интеллекта, которую возглавил лично раис Татарстана Рустам Минниханов, замами стали профильный вице-премьер РТ Шамиль Гафаров и президент Академии наук республики Рифкат Минниханов. Комиссия будет координировать работу органов власти, муниципалитетов и организаций, разрабатывать стратегии внедрения ИИ в экономику, социальную сферу и госуправление, а также готовить педагогов и совершенствовать законодательство, очевидно, поэтому из 22 членов только трое — из бизнеса…
Минцифры ставит стратегическую цель — сформировать полноценную экосистему искусственного интеллекта и закрепить за республикой статус одного из ключевых центров ИИ страны, говорят источники «БИЗНЕС Online». Татарстан идет к этому давно, пусть и не очень быстро: еще в 2019 году в РТ появился уполномоченный по технологиям ИИ в республике — Булат Замалиев, в 2024-м был запущен ИИ-сервис для чиновников «Госпромпт», который курировал Начвин. Во многом именно благодаря ему по итогам 2025 года Татарстан вошел в число регионов-лидеров по цифровой трансформации.
«При Никифорове в республике появилась новая отрасль экономики — IT. Сейчас нужно создавать такой же сектор со своей долей ВРП, только в ИИ. В РТ все есть, чтобы претендовать на лидерство: Казань — классный город, где комфортно жить, а значит, сюда охотно релоцируются специалисты, у нас развитая инфраструктура с Иннополисом и IT-парками (а сейчас еще и большим количеством дата-центров), неплохие вузы, у региона устойчивая позитивная репутация как цифрового локомотива. Мы не имеем права не заниматься искусственным интеллектом», — объясняет один из экспертов.
Но встает вопрос: если заниматься, то как? Собственный ИИ уровня ChatGPT или Gemini Татарстан точно создать не сможет: это миллиарды долларов, тысячи специалистов, годы труда и т. д. Но работать с доступными и дружественными моделями, развернуть их в безопасном контуре, доучить при необходимости, поставить их на госслужбу и попытаться повысить конкурентоспособность наших предприятий — эта задача по силам. Она стоит на двух очень сложных китах: кадрах и инфраструктуре.
Кадры
Людей, которые по-настоящему способны делать что-то большое в области искусственного интеллекта, во всей России около пары сотен. В Татарстане их можно пересчитать по пальцам, разводят руками эксперты. Отдельные профи есть в Университете Иннополис, куда сравнительно недавно перешел, например, один из основателей сберовской нейросети для генерации изображений Kandinsky Андрей Кузнецов, где работают мировые звезды Аджит Абрахам, Адил Хан, суперэксперт в области химии Валентин Анаников и т. д. Имеются талантливые ученые и в КФУ, много делают разработчики в корпоративном сегменте. Например, «Таттелеком» строит собственный ЦОД, активно использует ИИ в видеоаналитике и распознавании изображений, есть у компании и большой проект по дообучению LLM на внутренних данных организации (у нее в запасе 150 информационных систем и 3 тыс. аналитических дашбордов) и их интеграции в корпоративные системы. Системы электронного документооборота «Практика», которыми пользуются 16 федеральных министерств и ведомств и более 600 компаний, интегрировали ИИ-анализ текста, распознавание значимых данных для автоматического предзаполнения карточки документа. Говорят, что есть хорошие команды в нефтянке: в той же «Татнефти» или TNG Group, а еще… в сером секторе, который — так исторически сложилось — занимает изрядную долю рынка. Но всего этого очень недостаточно.
В программе минцифры одно из ключевых направлений — подготовка кадров. «Но мы не можем 5–10 лет ждать, пока эти школьники и студенты обучатся. Если не будет классных экспертов прямо сейчас, ничего не выйдет, их нужно привлекать, заманивать деньгами, условиями, интересными задачами. При этом надо понимать, что мы не можем на них полагаться в долгосрочной перспективе, потому требуется начать системно готовить специалистов самим», — размышляют эксперты.
Ректор Университета Иннополис Александр Гасников отмечает, что за последние годы вуз выстроил в республике эту работу: из 16 образовательных программ четыре непосредственно связаны с искусственным интеллектом. В 2025-м Иннополис стал единственным вузом из Татарстана, победившим в федеральном конкурсе минцифры на подготовку специалистов трех уровней — от разработчиков новых методов машинного обучения до IT-инженеров для высокотехнологичных компаний. В текущую приемную кампанию на эти программы примут 455 студентов, 124 из них — на бюджетные места.
«Одним из главных препятствий при реализации программы развития ИИ может стать недостаточная математическая подготовка школьников и студентов в РТ. А без серьезных знаний математики подготовить архитекторов будущих ИИ-проектов невозможно», — объяснил Гасников «БИЗНЕС Online». Именно поэтому параллельно в республике реализуется проект «Физико-математический прорыв» — уже открыты 200 кружков для учеников 5–7-х классов и 40 физико-математических классов. Но и этого мало.
Технологии искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем система образования успевает адаптироваться, и задача программы — нивелировать этот разрыв. «По прогнозам, к 2028 году искусственным интеллектом станут пользоваться 90 процентов разработчиков, а до 60 процентов их задач будет выполняться автоматически. Наша система образования уже сегодня должна готовить не просто „кодеров“, а архитекторов систем, иначе мы рискуем потерять целое поколение специалистов», — говорил Начвин. Поэтому в 100 школах откроются ИИ-кружки, программы по искусственному интеллекту появятся во всех 35 колледжах с IT-направлением. Главная изюминка — программа «Алгарыш – ИИ»: республика полностью оплатит обучение 50 лучших выпускников в ведущих университетах мира с обязательством вернуться и отработать три года на предприятиях Татарстана. Это могут быть вузы Южной Кореи и Китая, пояснял министр. В итоге ожидается, что к 2030 году знания в области ИИ получат около 90 тыс. школьников и студентов, будут подготовлены более 700 педагогов.
Сказать, конечно, проще, чем сделать: нагрузка на педагогов (и на детей) и так довольно высокая, как добавить им знания в области ИИ, которые почти ежедневно обновляются, — задача со звездочкой. Отдельная изюминка в том, что школьники и студенты — и так самые активные пользователи: для них это идеальный решебник, который сам решает любые задачи любым требуемым способом, пишет сочинения, эссе и курсовые…
Трехуровневая инфраструктура
В программе минцифры речь идет не просто о закупке оборудования, но о подготовке инфраструктуры на трех уровнях.
Первый — вычислительные мощности: серверы и GPU-ускорители. Сегодня установленное оборудование не покрывает даже трети задач, стоящих в госуправлении — ни для масштабирования действующих сервисов, ни для обучения собственных моделей. Наращивание критически необходимо, к 2030 году предусмотрено увеличение вычислительных мощностей в 30 раз.
«Большая мощность нужна при обучении и когда речь идет о миллионах пользователей. Если речь об использовании готовых моделей уровня Qwen, одного сервера достаточно для примерно 500 тыс. запросов в час. То есть это 50 тысяч круглосуточно активных пользователей», — размышляет один из экспертов, признавая тем не менее, что без мощного железа все равно далеко не уехать. Тем более, что часть серверов будет сдаваться в аренду малому бизнесу и стартапам. Другое дело, что оно рассчитано на конкретные архитектуры и языковые модели, а через пять лет, вполне возможно, будут уже другие технологии…
ИИ нужны не только сервера, но и хорошо подготовленные данные «Можно купить сервера, которые будут отлично греть воздух, но использоваться будет только 20% мощности, поскольку данных для моделей нет. Но и обратное тоже верно — если не будет вычислительных мощностей, то это будет ограничением для развития и использования ИИ», — рисует еще один уроборос старший руководитель отдела аналитики данных и машинного обучения ICL Services Сергей Щербаков.
Второй уровень — модели и вычислительные ресурсы для их работы. «Технологии достаточно демократизировались: существует множество мощных моделей с открытым исходным кодом, которые можно развернуть на собственных серверах и безопасно эксплуатировать, не отправляя данные за рубеж. Это принципиально важно для работы в защищенном контуре — и полностью соответствует курсу на технологический суверенитет», — подчеркивает другой источник. На базе этой инфраструктуры в IT-парке планируют заняться дообучением и адаптацией больших языковых моделей под задачи РТ (чаще всего в таких случаях речь идет про Qwen, LLaMA, GigaChat, YandexGPT) на региональных данных и отраслевых регламентах.
Минцифры РФ, кстати, буквально на днях опубликовало законопроект о регулировании ИИ, который вводит понятия суверенной, национальной и доверенной моделей, а также обязывает разрабатывать и обучать их на территории России.
Третий уровень — конечные сервисы, доступные пользователям. Это прежде всего «ГосПромпт», первая в России генеративная ИИ-экосистема для госслужащих. Платформа уже охватывает 163 организации Татарстана, 4 тыс. сотрудников, через сервис решено более миллиона задач, а годовой экономический эффект превышает 700 млн рублей. «Система работает с лучшими LLM-моделями через интеллектуальный роутер, который автоматически подбирает оптимальную модель под конкретную задачу — от подготовки аналитических материалов и формирования ответов на обращения граждан до приведения нормативных актов в соответствие с действующим законодательством, анализа резюме, создания презентаций и инженерных спецификаций», — говорят разработчики, подчеркивая. что к 2030 году такой уровень работы с ИИ станет стандартом для всех органов власти.
Эффективность «Госпромпта» в его сегодняшнем виде оценивается по-разному. Но это точно лучше, чем ничего. «Госпромпт решает простые задачи: как сделать так, чтобы любой чиновник мог использовать эффективно генеративные модели и при этом не сесть в тюрьму за госизмену. Конечно, есть к чем у стремиться. Но если вы хотите научно-технологические подвиги, покажите ресурсы», — объясняет один из источников.
Что получится в результате?
До 2030 года ИИ-агенты должны заработать в конкретных отраслях экономики и бюджетной сфере. Например, в госуправлении это выглядит так:
- В здравоохранении ИИ возьмет на себя значительную долю документооборота,
- В образовании каждый учитель получит ИИ-ассистента, который уже сейчас анализирует аудиозаписи уроков, и формирует рекомендации для повышения эффективности преподавания. Следующий шаг — выстраивание индивидуальных образовательных траекторий для каждого ученика.
- В сфере госуслуг ИИ принципиально изменит взаимодействие гражданина с государством: будет понимать запрос с полуслова, подбирать нужную услугу, помогать правильно оформить заявление и сопровождать на каждом этапе.
Всего в системе госуправления планируется создать более 50 агентов с экономией порядка 500 тыс. человеко-часов ежегодно — это более тысячи человек, которые смогут заниматься развитием, а не рутиной, говорил министр. И тут два новых вызова: кто будет определять продуктовое видение и у кого окажется достаточно управленческой воли, чтобы все это реализовать. Бюрократическая машина инертна по природе своей, зарегулирована до чрезвычайности и всегда склонна к гомеостазу, поэтому нужно вовлечение первого лица каждого ведомства (отсюда, видимо, такой странный состав комиссии) и каждого предприятия.
Одним чиновниками стратегия минцифры не ограничивается: одно из ключевых направлений программы — создание условий для внедрения ИИ в реальный сектор. И здесь модель может быть выстроена так, чтобы снять основные барьеры, с которыми сталкивается бизнес. Один из них — это стоимость входа. Обращение к крупнейшим вендорам означает бюджеты в сотни миллионов рублей, и у предприятий закономерно возникает вопрос об экономической целесообразности. Республика же сможет предоставить вычислительную инфраструктуру для пилотирования решений в защищенном ЦОДе. «Предприятие может безопасно протестировать ИИ в закрытом контуре, измерить эффективность и только потом принимать решение об инвестициях — с нулевыми начальными затратами на инфраструктуру», — говорит один из собеседников. Так что сама инфраструктура сможет еще и приносить дополнительный приносить доход республике.
Другой барьер — экспертиза. Внедрение вообще называют самым сложным этапом программы. Недостаточно купить лицензию, развернуть решение и раздать сотрудникам доступ. Нужно проанализировать бизнес-процессы, провести бенчмаркинг моделей, подобрать оптимальное решение, обучить людей и сопровождать внедрение. Тем временем у республики уже есть команда, которая развернула тот же «Госпромт». Предполагается, что именно она сможет помочь предприятиям: от аудита бизнес-процессов до создания ИИ-агентов, интеграции с корпоративными информационными системами и измерения экономического эффекта в рублях.
Третий важный блок — научный. К 2030 году Татарстан должен стать одним из ведущих центров прикладной ИИ-науки в России. «Ключевое слово — „прикладной“: акцент не на абстрактных исследованиях, а на решениях, которые внедряются на предприятиях и дают измеримый экономический эффект», — объясняет один из разработчиков.
На базе Академии наук Татарстана совместно с ведущими университетами и предприятиями региона запланировано создание лабораторий с софинансированием от индустриальных заказчиков. Запрос со стороны бизнеса, говорят, уже сформирован — компании понимают, что работа на стыке ИИ и реальных отраслей (нефтехимия, медицина, сельское хозяйство, робототехника) является стратегическим приоритетом. К 2030 году планируется реализовать десятки индустриальных ИИ-проектов и привлечь значительный объем федеральных инвестиций в научно-индустриальные разработки.
А драйвер кто?
Необходимость отдельной программы по развитию ИИ эксперты практически не оспаривают — вопрос в том, как именно ее реализовывать. «Если говорить в общем, то приоритеты правильные. Дальше надо смотреть на их декомпозицию и фокус, — отмечает Щербаков. — Для примера — под инфраструктурой надо понимать не только вычислительную инфраструктуру, но и сбора, накопление и организации доступа к данным. Без этого мы далеко не уйдем — ведь единственный ИИ, который может работать без данных и без разметки — это генеративный ИИ. Но не забываем, что по многим оценкам вклад генеративного ИИ составляет не более 20% от общего ожидаемого экономического эффекта внедрения ИИ. Поэтому при всей простоте внедрения и получения первых результатов от генИИ, им ограничиваться нельзя». Отдельно эксперт похвалил уже идущие в республике процессы оцифровки инженерных сетей и медицинских данных — по его словам, это правильный вектор, и часть инфраструктурного бюджета должна пойти именно туда.
Именно прикладные внедрения должны быть в центре внимания, считает он. «С текущими подходами на многих крупных предприятиях, когда любой проект — это цикл в 2–3 года, мы мало что успеем внедрить за пятилетку», — предупреждает Щербаков. Вместо этого он предлагает сосредоточиться на методологии быстрых пилотов, обмене опытом между предприятиями и масштабировании того, что уже работает. «Мне кажется роль республиканских органов власти как координаторов в данном процессе, может быть очень востребована», — отметил он.
И он поднимает главную тему — кто должен быть главным драйвером изменений. Да, программу разрабатывала минцифра РТ — но во-первых, у Начвина полно других задач, а во-вторых, хватит ли ему полномочий?
«Романа Шайхутдинова в свое время сделали вице-премьером, чтобы он мог раздавать поручения министрам. Сейчас Начвин не вице-премьер, он может разговаривать, советовать, но не может командовать коллегами, эту роль играет Гафаров. Каким образом тот будет определять приоритеты — вопрос: все-таки в словосочетании цифровизация госуправления он ударение ставит на последнее слово. У него свои задачи, которые далеко не ограничиваются ИТ и ИИ тем более, а экономическая ситуация непростая, бюджеты ограничены, приходится делать выбор, — подчеркивают источники. — Есть ли кто-то, кто может стать реальным драйвером изменений? Наверное, одного такого человека в республике нет, но есть группа людей, которые, собравшись вместе, могут реально что-то изменить».
На кого можно равняться?
За рубежом ИИ уже решает вполне бытовые задачи обычных жителей. В Дубае водительские удостоверения продлеваются без единого визита в ведомство: ИИ-ассистент сам обнаруживает приближающийся срок, оформляет заявку и присылает подтверждение — человек даже не успевает вспомнить о продлении. В Сингапуре государственный чат-бот Ask Jamie обработал свыше 100 тыс. обращений граждан, сократив время ответа на 35%, а для 150 тыс. чиновников разработана платформа Pair на базе языковых моделей, ускоряющая подготовку документов и аналитики (прям как наш Госпромт!). В Китае Национальное управление медицинского страхования с помощью ИИ выявило тысячи случаев мошенничества со страховыми выплатами больниц — включая случай поддельных рецептов на 100 млн юаней в Харбине, — а «виртуальная больница» Университета Цинхуа с 42 ИИ-врачами по 21 специальности показала точность диагностики 93% на национальном медицинском экзамене. В Барселоне ИИ прогнозирует пассажиропоток и оптимизирует расписание транспорта, что повысило пунктуальность на 10% и сократило время ожидания на 15%.
Наиболее продвинутый регион России в области внедрения ИИ, конечно же, Москва. В столице реализовывают 120 проектов с использованием искусственного интеллекта. Еще в 2020 году город стал экспериментальной площадкой по развитию ИИ, для этого здесь был введен специальный правовой режим. В здравоохранении ИИ-система анализирует жалобы пациентов при онлайн-записи через ЕМИАС и предлагает врачу три наиболее вероятных диагноза — так поставлено уже более 15 млн предварительных диагнозов с точностью 95%. Врачам-рентгенологам ИИ помог проанализировать свыше 17 млн снимков за 5 лет: сейчас доступны более 60 сервисов компьютерного зрения по 43 клиническим направлениям, от онкологии до кардиологии. За пределами медицины ИИ работает оператором городских горячих линий, забирая на себя типовые запросы. Работает в городе и интеллектуальная транспортная система, которая умеет прогнозировать ситуацию на дорогах и регулировать транспортные потоки. Есть и своя платформа для создания, обучения и эксплуатации ИИ-моделей на собственных разработках и open source, которой пользуются 250 разработчиков.
В Санкт-Петербурге реализуются два ключевых ИИ-проекта — «Безопасный город» и «Умный город». В первую очередь работает комплекс нейросетевой видеоаналитики «Городовой», который фиксирует более 40 видов разнообразия — от сложности урн до задымлений — и помогает определить более 10 000 вариантов развития с начала года. Благодаря ИИ в 2024 году выявлено 853 преступлений и выявлено 85% заявленных медицинских средств. Работающий в городе комплекс нейросетевой видеоаналитики «Городовой» может фиксировать более 40 видов нарушений: от переполненных урн до происшествий и задымлений. В результате с начала года он помог выявить более 10 тыс. потенциальных нарушений. Кроме этого, В Петербурге 300 трамваев оснащены системами ИИ — они автоматически считают пассажиропоток и помогают оптимизировать маршруты. Параллельно город выстраивает стратегическое партнерство: в 2025 году город и Сбер подписали соглашение о создании Центра компетенций по ИИ с дорожной картой до 2030 года, нацеленной на внедрение ИИ в работу государственных комитетов и разработку решений на базе крупных языковых моделей.
На региональном уровне можно выделить Сахалинскую область, где реализуется более 90 ИИ-проектов: беспилотники с ИИ обнаруживают лесные пожары в первые сутки, что позволило сократить площадь возгораний в 40 раз, а также отслеживают заторы на реках для предотвращения паводков — всего на островах отрабатывается более 70 сценариев использования дронов. Здесь даже планируют рассылать SMS водителям, которые были близки к нарушению ПДД, — ИИ в уличных камерах будет предупреждать нарушения до того, как они произошли.
По данным Центра развития ИИ при правительстве, здравоохранение и госуправление — главные направления региональных внедрений: на них приходится 25% и 24% всех ИИ-решений соответственно. Всего центр верифицировал более 250 региональных практик, они опубликованы на платформе «Цифровой регион». Есть там и два решения из Татарстана. Первое — система, внедренная в радиологическом дата-центре, где ИИ-помощник сокращает время на сбор анамнеза на 50%, повышает точность диагностики на 30% и обеспечивает 95% удовлетворенность пациентов и врачей, говорилось в презентации министра. И второе — инструмент для мониторинг состояния крупного рогатого скота и контроля техпроцессов на агропредприятиях с помощью компьютерного зрения. На ряде предприятий ИИ-системы диагностируют болезни животных и управляют надоями: число коров, больных маститом, сократилось вдвое, системы ранней диагностики хромоты выявляют более 90% случаев, потери удоев снизились на 50%, прирост дохода составил до 7%, рассказывал Начвин.
В Татарстане, по официальным отчетам, ИИ-агенты ускоряют решение сложных задач на 70%. Из более прикладных кейсов — в Казани камеры на муниципальном транспорте ежесуточно анализируют состояние более 1 тыс. км дорог, выявляя 11 типов нарушений. Время обнаружения проблем сократилось с 2 дней до 1 часа, сроки устранения — вдвое. Однако, по словам министра, этот опыт пока остается локальным: другие города и районы республики реагируют на проблемы по факту жалоб.
По оценке Щербакова, Татарстан уже входит в тройку наиболее развитых регионов страны по цифровизации и внедрению ИИ. У республики есть реальные разработки, интересные не только российскому, но и международному рынку. В частности, сама ICL Services создала систему AISee — единственное в России решение, которое в режиме реального времени контролирует поведение покупателей на кассах самообслуживания. Но конкурировать с той же Москвой будет сложно, считает он. «Надо стать передовиками внедрения ИИ в сферы реальной экономики. При всем моем уважении к науке, но если мы сможем показать, как правильно использовать ИИ для повышения эффективности предприятий, и покажем это в деньгах, то на текущую пятилетку это будет наиболее ценно», — считает он.