119‑е место по распространённости ИИ‑технологий
Россия в начале 2026 года оказалась внизу глобального рейтинга Microsoft по внедрению искусственного интеллекта: страна заняла 119‑е место по распространённости ИИ‑технологий, расположившись между Кенией и Камеруном. В отчёте Института экономики ИИ отмечается, что уровень использования ИИ в России вырос всего с 7,6 до примерно 8% за год, то есть прирост составил символические 0,4 процентного пункта. На фоне заголовков это звучит как приговор, но если смотреть внимательнее, картина значительно многослойнее.
Важно понимать, что оценивает Microsoft. Рейтинг измеряет не мощность суперкомпьютеров и не количество «громких» нейросетей, а проникновение ИИ в повседневную жизнь людей и компаний. В основу положены показатели того, какая доля трудоспособного населения регулярно работает с ИИ‑сервисами и насколько широко предприятия встроили ИИ в свои процессы — от документооборота до логистики. Если смотреть под этим углом, становится понятнее, почему Россия оказывается в хвосте: технологии используются точечно, а не массово, и до уровня, когда ИИ становится «обычной офисной программой», экономика ещё не дошла.
Причины такого положения во многом прагматичные
Первая — инфраструктура: доступ к современным графическим ускорителям и крупным облачным мощностям для обучения и внедрения моделей ограничен и по цене, и по поставкам. Вторая — регуляторика и риски: бизнес осторожен в использовании ИИ там, где задействованы персональные данные и критические системы, тогда как понятные правовые рамки только формируются. Третья — кадровый разрыв: сильная математическая школа сочетается с утечкой специалистов и дефицитом людей, которые могут перевести прототипы на нейросетях в устойчивые, поддерживаемые продукты. Наконец, структура экономики с высокой долей госсектора и традиционных отраслей объективно замедляет обновление технологического парка и организационных практик.
На этом фоне контраст особенно заметен, когда речь заходит о крупных игроках. «Сбер» последовательно строит вокруг себя ИИ‑инфраструктуру: суперкомпьютеры Christofari и Christofari Neo, созданные для задач машинного обучения, остаются самыми мощными специализированными системами в стране и входят в число крупных европейских центров обработки данных для ИИ. На конференции AI Journey 2025 Герман Греф заявлял, что банк намерен в 2026 году увеличить инвестиции в искусственный интеллект в 2,3 раза по сравнению с 2025‑м — до 350 млрд рублей, а к 2030 году совокупный вклад ИИ в ВВП страны должен превысить 11 трлн рублей. По словам первого зампреда правления Сбера Александра Ведяхина, ИИ‑решения банка уже применяются в 90% регионов России, а по кредитам для малого и микробизнеса к 2026 году планируется достичь «100‑процентного AI‑охвата». Это уже не лабораторные эксперименты, а системная автоматизация реальных процессов.
«Яндекс» тоже демонстрирует масштабный,
но в чём‑то иной подход: фокус на потребительских сервисах. По данным компании, только нейросеть Alice AI в 2025 году обработала более 2,9 млрд запросов пользователей — от бытовых вопросов до профессиональных задач. На базе той же технологии развивается линейка умных устройств: колонки, телевизоры, системы умного дома, а также носимый ИИ‑девайс, анонсированный в 2025 году. Параллельно «Яндекс» готовит рассуждающую ИИ‑модель, интегрированную в поиск и голосового ассистента, причём часть пользователей подписки «Алиса Про» уже тестирует режим «Рассуждай». Это пример того, как ИИ незаметно для пользователя становится частью повседневного интерфейса.
Сильные позиции есть и в прикладных нишах. Стартапы вроде VisionLabs развивают системы компьютерного зрения и биометрии для банков, транспорта и городской инфраструктуры, которые входят в число сильнейших коммерческих решений по результатам международных тестов. Motorica продвигает линейку бионических протезов с элементами ИИ, адаптирующихся под движения пользователя, и выводит эти устройства на международные рынки медтехники. Вокруг крупных игроков растут команды, внедряющие рекомендательные и прогнозные модели в онлайн‑ритейл, финтех и страхование — это уже повседневная аналитика, а не только «нейросети для картинок».
Отдельная группа — демонстрационные и научные проекты
В конце 2025 года нейросеть GigaChat начали использовать на Международной космической станции: она помогает космонавтам в поиске информации и решении рутинных задач. Разработчикам пришлось учитывать специфические условия орбиты — повышенный фон помех, ограничения по связи, специфический профессиональный язык экипажа. На конференциях часто звучат примеры и других пилотных проектов: от робототехники (человекообразный робот Грин от Сбера, ориентирующийся в реальном пространстве и способный выполнять физические задачи на основе нейросетевого управления) до применения ИИ в кибербезопасности, где, по оценке Сбера, к 2026 году до 85% кибератак в мире будут сопровождаться использованием ИИ — и защита тоже вынуждена становиться «умной».
Как совместить эти примеры с «119‑м местом»?
Фактически речь идёт о двух разных срезах. Один — витринный: суперкомпьютеры, антропоморфные роботы, космические эксперименты, громкие потребительские сервисы. Другой — массовый, который и измеряет Microsoft: доля компаний, автоматизировавших документооборот, логистику, продажи и обслуживание с помощью ИИ, и доля граждан, для которых ИИ‑сервисы стали таким же привычным инструментом, как офисные пакеты. На витрине Россия уже давно не выглядит догоняющей; в массовой глубине рынок ещё только разогревается.
При этом именно такая конфигурация создаёт окно возможностей. Для бизнеса внутри страны низкий уровень проникновения ИИ означает, что грамотное внедрение — от интеллектуального поиска и чат‑поддержки до скоринговых моделей и предиктивного обслуживания — даёт заметное конкурентное преимущество на рынке, где многие конкуренты ещё ничего не сделали. Для специалистов это сигнал, что востребованы не столько «пользователи нейросетей», сколько архитекторы решений, умеющие соединить готовые модели, данные, правовые ограничения и бизнес‑требования в рабочую систему. А для экосистемы в целом — напоминание, что фундамент уже есть: крупные инвесторы, собственные суперкомпьютеры, потребительские сервисы с миллиардными объёмами запросов, растущие стартапы и экспериментальные проекты в космосе.
119‑е место в рейтинге в такой ситуации — не столько диагноз «отставание», сколько указатель точки старта. Если заявленные планы по увеличению инвестиций в ИИ и расширению «AI‑охвата» в регионах будут реализованы хотя бы частично, а практики Сбера, Яндекса и других игроков начнут масштабироваться на средний бизнес и регионы, российская статистика по внедрению ИИ может меняться довольно быстро. Страна, которая одновременно отправляет собственную нейросеть на МКС, строит суперкомпьютеры для обучения моделей и держит миллиардные объёмы потребительских ИИ‑запросов, объективно имеет все предпосылки для того, чтобы «хвост» рейтинга превратить в точку разгона.