Включите любой телевизор. Откройте любую новостную ленту. С каждого утюга — от премьер-министра до главы крупнейшего банка — звучит мантра нового времени: «Нам нужно развивать искусственный интеллект». Технологический суверенитет, мировоззренческая независимость, вклад в ВВП на одиннадцать триллионов рублей к 2030 году. Лозунги красивые, спорить не с чем. Развивать — это хорошо. Кто бы возражал.
Только вот в этом стройном хоре про «суверенный ИИ» почему-то все дружно забыли упомянуть одну досадную деталь. Чтобы развивать искусственный интеллект, на чём-то нужно его, собственно, обучать и запускать. Нужно железо: видеокарты, серверные процессоры, память, накопители. А этого железа в стране нет. Совсем. Оно всё — поголовно импортное. И ввозится, мягко говоря, кружными путями.
Давайте посчитаем. Спокойно, без лозунгов, с калькулятором в руках. Курс для пересчёта возьмём круглый — 74 рубля за доллар (примерно так ЦБ и держит летом 2026-го), чтобы каждый мог проверить цифры сам.
Что говорят с трибун
Чтобы не было обвинений, будто я что-то выдумываю, — только реальные цитаты, всё дословно.
Владимир Путин, конференция AI Journey, ноябрь 2025 года, штаб-квартира Сбера: «Наличие собственных разработок нового поколения искусственного интеллекта — одно из ключевых условий научного, технологического и, что важно, мировоззренческого суверенитета нашей страны». Там же прозвучало, что страна «не может допустить зависимости от иностранных нейросетей», ведь это «вопрос суверенитета». И отдельно — про важность создания инфраструктуры, «включая центры обработки данных и электронно-компонентную базу».
Запомните это словосочетание — «электронно-компонентную базу». Мы к нему ещё вернёмся, и будет смешно.
Михаил Мишустин на форуме в Алма-Ате, отметив, что у российского GigaChat и у ChatGPT «разные картины мира»: «При допуске ИИ-решений в критически значимые отрасли... важно использовать модели, отвечающие собственным национальным интересам».
И вишенка. Герман Греф, глава Сбербанка, на том же AI Journey 2025, отвечая на вопрос президента, готов ли банк профинансировать ещё и спутники: «У нас ничего не остаётся после затрат на искусственный интеллект. Это настолько дорогая игрушка, что…»
Вот на этой фразе — «настолько дорогая игрушка» — мы и построим весь дальнейший разговор. Потому что глава Сбера, сам того не желая, сказал чистую правду. Только давайте разберёмся, почему она такая дорогая именно у нас.
Сколько стоит «развивать ИИ» в розницу
Возьмём самое ходовое железо — то, на чём реально крутят локальные нейросети, обучают модели, гоняют инференс. И сравним цену в России с ценой там, где это всё, собственно, производят и продают официально. Чтобы было предельно наглядно, по каждой позиции — «в РФ столько-то / в США столько-то».
Флагман для ИИ — NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell на 96 гигабайт. Это самая мощная профессиональная видеокарта, на которой реально дообучают и гоняют большие модели прямо на рабочем столе.
В РФ (магазин «Регард», цены на момент написания): версия Workstation Edition 96 ГБ — 1 099 990 ₽, статус «хит продаж», есть в наличии. Версия Max-Q (артикул 900-5G153-2200-000) — 1 433 220 ₽, сейчас «нет в наличии». Гарантия магазина — 12 месяцев.
В США (Newegg и другие магазины, июнь 2026): реальная розница — 8 000–9 200 долларов, то есть примерно 590–680 тысяч рублей. С официальной гарантией NVIDIA — 3 года. (Отдельно отмечу честно: сама NVIDIA недавно задрала свой фирменный прайс-лист аж до 13 250 долларов — это около 980 тысяч рублей. Но в обычных магазинах карта реально торгуется в районе 8,5 тысяч долларов, и именно это платит американский покупатель.)
Теперь сравните. Берём американскую розницу — около 630 тысяч рублей с трёхлетней гарантией. И российскую — 1 099 990 ₽ (а Max-Q — все 1 433 220 ₽) с гарантией магазина на год. Та же самая карта в России стоит на 75% дороже, а версия подороже — в 2,3 раза дороже, то есть наценка под 130%. И гарантии при этом меньше втрое.
Идём дальше.
Игровой флагман GeForce RTX 5090 на 32 гигабайта — его массово берут под ИИ-задачи, потому что это самая мощная «потребительская» карта.
В РФ: в магазине DNS — от 349 999 ₽ (по предоплате), на маркетплейсах (Ozon, «Яндекс Маркет») — 400 000–490 000 ₽, а отдельные версии доходят и до 555 тысяч. В США: официальная рекомендованная цена — 1 999 долларов (около 148 тысяч рублей), но из-за мирового дефицита реальная розница уже выше — порядка 4 200 долларов (около 310 тысяч рублей).
Итог: если сравнивать с официальной ценой NVIDIA — у нас дороже в 2,7–3,3 раза. Если по-честному, с уже задранной американской розницей — всё равно дороже на 30–58%. И тут важная оговорка: дефицт 5090 — общемировой, цены подскочили везде. Но Россия добавляет к этому ещё и свой собственный «множитель» сверху, о котором ниже.
Серверные ускорители — это уже про взрослое обучение моделей, счёт идёт на десятки тысяч долларов. В США ускоритель H100 стоит 25 000–35 000 долларов (примерно 1,85–2,6 млн рублей). В РФ более свежий H200 продают за 4,37 млн рублей — по полной предоплате. Снова переплата в полтора-два раза. Готовая серверная платформа с H100 у нас — от 3,1 миллиона рублей за штуку.
Серверный процессор AMD EPYC 9554 (64 ядра — то, на чём стоят дата-центры). В США — около 3 700 долларов (порядка 275 тысяч рублей). В РФ — 313 000–395 000 ₽, то есть дороже на 15–45%.
Серверная память DDR5 на 64 ГБ с коррекцией ошибок — в РФ около 200 000–220 000 ₽ за один модуль (а их в сервер нужно не один). Серверный NVMe-накопитель на 7,68 ТБ — под 300 000 ₽. Тут честно скажу: чистый процент наценки посчитать трудно, потому что в 2026-м весь мир накрыл дефицит памяти и накопителей — дата-центры под ИИ выгребли DRAM и NAND, цены задрались везде. Но даже на этом фоне у нас — стабильно дороже.
Теперь сложите всё это в один серьёзный сервер для обучения: процессоры, несколько сотен гигабайт памяти, два-три ускорителя, накопители. Легко набегает десять-пятнадцать миллионов рублей. И почти везде — наценка в полтора-два раза.
Откуда берётся эта наценка (разбираем по полочкам)
Любимый ответ чиновника: «Ну так это же логистика, посредники, серый импорт, курс рубля». Давайте разберём по-настоящему, что в этой цене от государства, а что — нет. Я специально полез в таможенные правила, чтобы не гадать.
Итак, что официально платится при ввозе видеокарты или сервера в Россию (коды ТН ВЭД группы 8471):
- Ввозная пошлина — 0%. Да-да, ноль. На вычислительное железо пошлины нет. Так что свалить подорожание на «злую пошлину» не получится — её просто нет.
- Акциз — нет. Видеокарты и процессоры — не подакцизный товар (акцизами облагают алкоголь, табак, бензин, автомобили, но не компьютеры). Так что и здесь пусто.
- Отдельного утильсбора, как на машины, тоже нет. Вместо него с 2026 года вводят новый технологический сбор на электронику — 3–5% от таможенной стоимости, но не больше 5 000 ₽ за единицу. Для карты за миллион это смешные доли процента, для дешёвой техники — чувствительно.
- Таможенный сбор — фиксированный административный платёж, с 2026 года максимум подняли до 73 860 ₽ на партию.
- И главный — НДС, 22%. С 1 января 2026 года его подняли с 20 до 22 процентов. Вот это и есть основной прямой налог, который государство добавляет к цене.
А теперь — самое интересное. Давайте посчитаем, что должна была бы стоить карта, если бы её ввезли честно и заплатили все официальные налоги.
Берём американскую розницу: ~630 000 ₽. Добавляем НДС 22%: получается ~767 000 ₽. Ну, плюс копеечные сборы. Вот честная «налоговая» цена — около 770 тысяч рублей.
А в «Регарде» она стоит 1 099 990 ₽. А Max-Q — 1 433 220 ₽.
Чувствуете? Между честной налоговой ценой (770 тыс.) и реальным ценником (1,1–1,43 млн) — ещё 330–660 тысяч рублей сверху. Откуда они? Вот это и есть та самая «серая» наценка: цепочка посредников, ввоз через третьи страны, валютные риски, отсутствие гарантии вендора и просто дефицит. То есть прямой налог (НДС) задирает цену процентов на двадцать, а почти всё остальное удвоение — это «налог на санкции и серый импорт».
И вот тут государство снова в кадре. Потому что серый импорт дорогой не сам по себе — его таким делают условия. С 27 мая 2026 года приказом Минпромторга из списка разрешённого параллельного импорта исключили компьютеры, серверы, процессоры, SSD и модули памяти кучи брендов — Intel, Samsung, Kingston, HP, ASUS, Cisco и других. Теперь, чтобы официально ввезти процессор, нужно разрешение правообладателя. Которого санкционный производитель не даст никогда. Что это делает с доступностью и ценой — догадайтесь сами.
И вишенка: гарантии от производителя нет. Покупая карту за миллион по параллельному импорту, вы получаете 12 месяцев гарантии магазина — против трёх лет от NVIDIA в США. Никакого фирменного сервиса, замены по RMA, официальных прошивок. Сгорела карта за миллион через год и один день? Ваши проблемы.
Вот вам и себестоимость
И тут — момент, который почему-то ускользает от авторов всех этих пламенных речей. Эта наценка — не абстрактное неудобство для пары гиков с паяльником. Это реальная себестоимость разработки ИИ в России.
Любой стартап, любая компания, любой фрилансер-программист, который захочет «развивать ИИ», начинает не с гениальной идеи. Он начинает с того, что покупает железо — в полтора-два раза дороже, чем его конкурент в любой другой стране, и с гарантией втрое короче. Ещё до первой строчки кода он уже в минусе. Его модель ещё ничего не выучила, продукт ещё не родился, а счёт за оборудование уже почти вдвое больше, чем у соседа за границей.
Вот это и есть себестоимость «развития». И задаёт её не рынок, не злой барыга и не мировой курс — её задают конкретные условия: НДС 22%, запрет параллельного импорта, отсутствие гарантии и санкционная цепочка. Одной рукой — «развивайте ИИ, обеспечивайте суверенитет», другой рукой — делаем железо для этого вдвое дороже и труднее в покупке. Запрягать и пришпоривать одновременно — сильный управленческий приём. Жаль только, лошадь при этом стоит на месте и считает, во сколько ей обойдётся первый шаг.
Вопрос на засыпку: как при таких вводных частный бизнес, фрилансеры и программисты должны конкурировать хоть с кем-нибудь?
«Так давайте делать своё!»
Прекрасная идея. Где наши российские видеокарты? Где «электронно-компонентная база», про которую говорили с трибуны?
А вот тут грустно. Знаменитые отечественные процессоры «Эльбрус» и «Байкал» до 2022 года производились... на Тайване, на фабриках TSMC. Своих фабрик нужного уровня в России нет. Когда TSMC присоединилась к санкциям, производство встало, а готовые партии застряли за границей. Российский «Микрон» умеет делать чипы по нормам 130 нанометров — при том что для современных процессоров нужно 5, 3 и тоньше. Это как пытаться печатать газету на станке Гутенберга, когда у конкурентов цифровая типография.
Главная проблема — литография. Чтобы делать передовые чипы, нужны машины EUV-литографии нидерландской компании ASML. России их не продадут из-за санкций. Их, кстати, и Китаю не продают — несмотря на все его миллиарды. А без этой машины современный ИИ-ускоритель не сделать в принципе, хоть ты тресни.
Собственные ИИ-ускорители на замену NVIDIA «Байкал» обещает выпустить... к 2030 году. Обещает. И давайте честно скажем сразу, без иллюзий: это нереально сделать быстро. Не потому что у нас инженеры плохие — инженеры как раз хорошие. А потому что построить с нуля современную полупроводниковую промышленность — это не год и не два. Это десятилетия, фабрики за десятки миллиардов долларов и доступ к оборудованию, которого у нас нет и в ближайшие лет двадцать точно не будет.
И тут самое время посмотреть на тех, кто реально вкладывается. Чтобы стало понятно, в какой мы весовой категории.
Считаем чужие деньги (это полезно)
Китай. Компания Huawei через своё подразделение разрабатывает собственные ИИ-чипы серии Ascend больше десяти лет. Их последний чип, Ascend 910C, по оценкам аналитиков выдаёт около 60 процентов производительности топовой NVIDIA H100. Шестьдесят процентов — после десяти лет работы, своих фабрик и государственных вливаний. И всё равно отставание на два поколения.
Сколько Китай в это вложил? Через государственный инвестфонд полупроводников — три транша: 19,5 млрд долларов в 2014 году, 28,7 млрд в 2019-м и 47,5 млрд долларов в 2024-м. Только последний транш — это около 3,5 триллиона рублей по нашему курсу. Суммарно за все три — под сотню миллиардов долларов (а по некоторым оценкам и за сто сорок). И при всём этом Китай только-только научился что-то серьёзное производить — и берёт он не качеством отдельного чипа, а количеством: связывает сотни своих ускорителей в гигантские кластеры и так догоняет.
США. Тут вообще другая планета. Один-единственный частный проект — Stargate от OpenAI, SoftBank и Oracle, объявленный в Белом доме в январе 2025-го. Дословно из заявления: «Проект Stargate намерен инвестировать 500 миллиардов долларов в течение следующих четырёх лет в строительство новой ИИ-инфраструктуры».
Полтриллиона долларов — это около 37 триллионов рублей. А теперь вспомните путинскую цель: чтобы ИИ к 2030 году добавил в наш ВВП 11 триллионов рублей. Получается, один американский частный проект готов вложить в ИИ-инфраструктуру втрое больше, чем мы рассчитываем от своего ИИ всего лишь получить. Вдумайтесь: они столько тратят, сколько мы мечтаем заработать. И это одна компания.
Плюс государственный CHIPS Act на 52,7 миллиарда долларов (почти 4 триллиона рублей), который потянул за собой сотни миллиардов частных вложений в заводы на территории США.
А теперь — наш чемпион. Сбербанк, крупнейший игрок российского ИИ. Греф называет около 150 миллиардов рублей вложений в 2025 году с ростом до 350 миллиардов в 2026-м. Это примерно 2–4 миллиарда долларов в год. У компании, у которой, по его же словам, «ничего не остаётся после затрат на ИИ».
Положим рядом:
- Stargate (одна частная компания, США): 500 млрд долларов (~37 трлн ₽).
- Госфонд полупроводников (государство, Китай, при наличии своих фабрик): 47,5 млрд долларов в последнем транше (~3,5 трлн ₽).
- Сбер (крупнейший игрок РФ, без единой фабрики ИИ-чипов): 2–4 млрд долларов в год (150–350 млрд ₽).
Разница не в разы. Разница в порядки. Это даже не разные весовые категории — это разные виды спорта.
А как же «иностранное железо — это шпионы»?
Знаю-знаю, сейчас кто-нибудь скажет: «Да нам и не надо ихнее железо, это же закладки, шпионаж, бэкдоры, нас всех через видеокарту прослушают».
Стоп. Давайте без паранойи.
Речь не идёт о том, чтобы ставить иностранный софт в управление ракетами или хранить гостайну на чужом сервере. Речь о железе — о «голых» вычислителях, на которых мы сами будем писать свой код, обучать свои нейросети, разрабатывать свои программы. Видеокарта не знает, какой искусственный интеллект на ней обучают — российский или нет. Это просто очень быстрый калькулятор. Кремний, транзисторы и память. Идеология у него отсутствует.
Приведу простую аналогию. Это как двигатель в автомобиле. Вы можете построить гениальную российскую машину — свой дизайн, свою подвеску, свою электронику, своё всё. Но если в стране не производят двигатели нужного класса, придётся либо ставить импортный мотор, либо никуда не ехать. И никому в здравом уме не приходит в голову кричать, что импортный двигатель — это «шпион». Это просто железо, которое крутит колёса. На нём вы поедете своей дорогой, своим маршрутом, по своим правилам.
Вот видеокарта — это и есть такой двигатель для ИИ. Без него весь наш «суверенный искусственный интеллект» — это красивый кузов без мотора, который стоит в гараже и никуда не едет. Можно сколько угодно говорить о независимости — но если двигатель не на чем собрать, машина останется на подъёмнике.
Так что в итоге
Картина получается простая и до обидного честная.
С трибун — мощно: суверенитет, одиннадцать триллионов в ВВП, собственные технологии, мировоззренческая независимость. На земле — видеокарта за миллион с лишним рублей, ввезённая в обход всех правил, с годовой гарантией магазина вместо трёхлетней заводской, и наценкой в полтора-два раза. Из которой прямой государственный налог (НДС 22%) — лишь часть, а остальное удвоение создают санкционная цепочка и запреты, которые государство само же и закрутило.
Развивать ИИ — это правильно. Никто не спорит. Но прежде чем требовать «развития» с каждого утюга, неплохо бы создать для этого хотя бы базовые условия. Снять НДС и новые сборы с вычислительного железа. Вернуть его в параллельный импорт. Обеспечить хоть какую-то гарантию. Дать компаниям, фрилансерам и программистам возможность это железо в принципе купить — не по цене квартиры.
Потому что лозунгами модели не обучаются. Их обучают на видеокартах. А видеокарт у нас нет, делать их мы в ближайшие двадцать лет не научимся, и купить их нормально — тоже не дают.
Развиваем дальше, получается. На чужих видеокартах. Из чемодана. И ещё доплачиваем за это сверху.
Цены актуальны на момент написания (июнь 2026), пересчёт по курсу ~74 ₽ за доллар. Российские цены — «Регард» и DNS; американские — Newegg и профильные обзоры (Thunder Compute, VideoCardz). Рынок ИИ-железа сейчас крайне нестабилен из-за мирового дефицита памяти и ускорителей, цены в рознице меняются чуть ли не еженедельно — курс приведён, чтобы вы могли пересчитать сами. Таможенные ставки — по данным таможенных брокеров и сервиса «Альта-Софт». Суммы инвестиций и оценки производительности чужих чипов — по официальным заявлениям компаний и отраслевым аналитикам; где-то это намерения, а не уже потраченные деньги, и это отмечено в тексте.