Стратегия России ИИ и облаков в условиях глобальной волатильности
Этой публикацией мы завершаем аналитическую серию статей, подготовленную заместителем генерального директора Astra Cloud (входит в «Группу Астра») Константином Анисимовым. Как развивается и – главное – будет развиваться ИИ в России и мире? На сладкое оставили разбор ситуации с ИИ в России.
Российская стратегия: прагматичная адаптация и технологический суверенитет
На этом фоне российская стратегия выглядит менее амбициозной с точки зрения громких обещаний, но более реалистичной и устойчивой. Российские компании не соревнуются в прогнозах о том, кто «первым дойдёт до AGI к 2027–2028 годам». Вместо этого фокус смещён на специализированные решения для госуправления, оборонного сектора, медицины, финансов, промышленности, образования и других прикладных областей.
Уже сейчас можно выделить несколько заметных линий развития:
- Т-банк адаптировал китайскую модель Qwen‑2.5, создав на её основе T‑Lite (7 миллиардов параметров) и T‑Pro (32 миллиарда параметров). По ряду русскоязычных задач они демонстрируют результаты выше GPT‑4o, при этом расходы на инференс (это когда существующая модель начинает использоваться для обработки новых данных и выдачи предсказаний) и обучение удалось снизить на 80–90%.
- Сбербанк развивает линейку GigaChat. Версия GigaChat Ultra Preview позиционируется как одна из крупнейших открытых моделей в Европе, распространяется под MIT‑лицензией и показывает лидирующие результаты на бенчмарке MERA для русского языка.
- Яндекс представил YandexGPT 5.0 (февраль 2025 года), интегрировав модель более чем в 20 сервисов, включая Alice AI для образования и бытовых задач. Важным элементом стала сертификация по ISO/IEC 42001, что критично для работы с данными и соответствия требованиям информационной безопасности.
- МТС использует модели DeepSeek и Yi‑1.5, дообучая их под задачи генерации контента и внутренние сервисы.
Российские стартапы, такие как Gen‑A, занимающиеся улучшением видео, фото и аудио с помощью ИИ, тоже делают ставку на глубокую донастройку уже существующих открытых или китайских решений. В отличие от большинства американских коллег, они не строят бизнес‑модель вокруг массового потребления дорогих API OpenAI, а стараются минимизировать инфраструктурные издержки и зависимость от зарубежных провайдеров. В этом контексте развиваются и специализированные российские облачные платформы, такие как Astra Cloud, которая создаёт инфраструктуру для адаптации ИИ‑моделей под нужды российских стартапов и корпоративных клиентов. Это позволяет компаниям не только использовать проверенные открытые пре‑трейны, но и получать всю необходимую вычислительную и инфраструктурную поддержку на суверенной базе, без зависимости от западных облачных провайдеров.
Санкции заставили
Парадоксально, но санкционная политика США сыграла роль своеобразного «иммунитета» для российской AI‑экосистемы. Отрезав доступ к западным API и официальным поставкам дорогих чипов, она одновременно:
– защитила от финансово рискованных решений (массовых трат на закрытые сервисы и гипердорогие GPU),
– не позволила российским компаниям оказаться внутри того же инвестиционного пузыря, что раздувается вокруг NVIDIA, OpenAI и тесно связанных с ними структур.
Да, по функциональным возможностям Россия отстаёт от фронтирных западных моделей примерно на один–два года. Но при этом и риски системного обвала существенно ниже: делается ставка на проверенные технологии, экономию ресурсов, гибкую адаптацию открытых моделей и аккуратное наращивание собственной инфраструктуры.
Аппаратная база и инфраструктура: «меньше, но достаточно»
На уровне «железа» ситуация выглядит так: официальных крупных закупок NVIDIA в России нет из‑за санкций, но серый импорт сохраняется. Параллельно развиваются кластеры на китайских GPU, таких как Moore Threads MTT S4000 с 48 ГБ видеопамяти и пропускной способностью 768 ГБ/с. За счёт технологии MTLink такие карты можно объединять в многотысячные кластеры, функционально аналогичные решениям уровня NVIDIA DGX. С точки зрения инфраструктурных инвестиций Россия действует гораздо сдержаннее, чем США или глобальный рынок в целом. На строительство новой энергетической генерации, развитие дата-центров и обновление электрических сетей до 2042 года планируется направить порядка 45 триллионов рублей ($580 Млрд по текущему курсу). На фоне оценок в $5,2 триллионов глобальных вложений только в дата‑центры к 2030 году это выглядит довольно скромно, но соответствует выбранной стратегии: не раздувать инфраструктуру в предвкушении гипотетического AGI, а развивать её по мере появления реальных прикладных задач и экономически обоснованного спроса. Иными словами, ставится цель не догнать США по объёму «железа» любой ценой, а выстроить достаточную, но не избыточную базу для устойчивого развития ИИ‑сервисов в ключевых для страны отраслях.
Децентрализация: новый уровень свободы от монополий
Ещё один важный тренд – децентрализация вычислений. Он проявляется в том, что всё больше проектов стремятся увести ИИ‑нагрузки из монолитных дата‑центров крупных корпораций к распределённым сетям, где участниками становятся сами пользователи. Интересный пример – Cocoon Павла Дурова на базе блокчейна TON, представленный осенью 2025 года. Его идея в том, что владельцы GPU могут подключаться к сети и обрабатывать зашифрованные AI‑задачи, например запросы на переводы в экосистеме Telegram. За это они получают вознаграждение в токенах TON, а пользователи – конфиденциальные и относительно недорогие ИИ‑сервисы. Важно, что данные при этом остаются зашифрованными, а провайдеры мощности не видят содержимого задач. Другой проект – Gonka.ai братьев Либерман с инвестициями Bitfury в размере $12 млн. Он строится как L1‑блокчейн, специализирующийся на верифицированных AI‑задачах. Механизмы протокола позволяют вознаграждать только те вычисления, которые действительно были выполнены, что снижает риски мошенничества и создаёт прозрачный рынок распределённых AI‑ресурсов. Такие инициативы работают против концентрации вычислительной власти у нескольких глобальных игроков. Они снижают зависимость от NVIDIA и крупных облаков, расширяют доступ к мощностям для стартапов и развивающихся стран и хорошо вписываются в российскую повестку технологического суверенитета и многополярного мира.
Итоги: антихрупкая стратегия в турбулентном мире
2025 год стал моментом истины для глобального рынка ИИ. Американская модель, построенная на гиперконцентрации капитала, уязвимой цепочке поставок и завышенных ожиданиях скорого достижения AGI, начала демонстрировать первые признаки коррекции.
Обвал NVIDIA, рост шорт‑позиций, отток капитала «умных денег», ограниченность текущих моделей в тестах наподобие ARC‑AGI – всё это сигналы, что пузырь, надутый многомиллиардными взаимными сделками и маркетинговым энтузиазмом, постепенно сдувается.
Российская стратегия, напротив, оказалась вынужденно, но эффективно антихрупкой. Санкции и ограниченный доступ к западным технологиям сыграли роль прививки: вместо участия в гонке переоценённых стартапов и инфраструктурных перегревов российские компании были вынуждены искать более экономичные и рациональные решения.
Массовая адаптация открытых и китайских пре‑трейнов, фокус на русскоязычных и отраслевых задачах, постепенное формирование собственной аппаратной базы и интерес к децентрализованным вычислениям – всё это формирует модель устойчивого развития, а не гонку за громкими заголовками. Такая стратегия не обещает «прорыва к сверхинтеллекту» уже завтра. Но она даёт то, что в условиях многополярного и турбулентного мира часто оказывается важнее: предсказуемый, экономически оправданный и управляемый прогресс.
Пока Запад рискует столкнуться с болезненной коррекцией, сравнимой с дотком‑крушением 2000–2002 годов, Россия сохраняет и постепенно наращивает компетенции, не тратя триллионы на инфраструктуру, которую уже завтра могут обесценить новые открытые модели, обученные в разы дешевле.
В новейшей истории российские ИТ специалисты уже не раз решали вызовы, которые вставали перед страной, иногда мы оказывались даже впереди самых передовых стран. Напомним, что у нас в стране есть свой национальный поисковик (в мире всего три страны, где лидирует национальный, не локализованный поисковик - США, Китай и Россия), у нас работают передовые банковские системы и развитые маркетплейсы, а наши Госуслуги смело можно ставить в ряд лучших систем автоматизации взаимодействия государственных структур, граждан и бизнеса. При этом мы не стали придумывать свои языки программирования и протоколы передачи информации. Мы брали передовые системы и с их использованием создавали нужные продукты. Есть все предпосылки, что мы также справимся и с вызовами использования ИИ.
Стратегию подготовил Константин Анисимов, заместитель генерального директора Astra Cloud (входит в «Группу Астра»)
