Владимир Путин впервые сформулировал российские амбиции в сфере искусственного интеллекта еще в 2017-м, за несколько лет до бума больших языковых моделей, таких как ChatGPT или Google Gemini. «Искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества.<…> Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира», — заявил он тогда. 

В 2019 году, вскоре после выхода первых моделей GPT от OpenAI, Россия приняла Национальную стратегию развития ИИ. Правительство планировало к 2030 году ликвидировать отставание от развитых стран и добиться мирового лидерства по отдельным направлениям. Но война и последовавшая изоляция резко ограничили международную научную кооперацию, ускорили отток талантов и осложнили доступ к компонентам для вычислительной инфраструктуры.

Кремль до сих пор декларирует стремление вывести Россию в число мировых лидеров по ИИ и превратить искусственный интеллект в один из драйверов экономического роста к 2030 году. Правда, пока успехи скромные. Согласно трем самым цитируемым международным индексам в сфере искусственного интеллекта, Россия сильно отстает не только от США и Китая, но и от большинства стран большой двадцатки и даже от стран БРИКС.

К 2025 году лозунг о «суверенном ИИ» всё больше превращается в курс на кооперацию с БРИКС, и прежде всего — с Китаем. В конце 2024-го Российский фонд прямых инвестиций объявил о создании с партнерами «Альянса по развитию ИИ» как альтернативы западному доминированию, а Путин поручил выстроить ИИ-сотрудничество с Пекином, закрепив его в качестве ключевого технологического партнера.

Во всех трех индексах, которые мы изучили — The Observer (ex-Tortoise) Global AI Index, Stanford AI Vibrancy Index, Oxford Government AI Readiness Index, — безусловным лидером остаются США, а Китай следует сразу за ними. Эти две страны задают темп глобальной гонке ИИ. За ними с заметным отрывом следуют Великобритания, Сингапур, Индия и ведущие страны ЕС — Франция и Германия. Россия в этой картине стабильно находится в районе 30-й позиции или ниже.

На основе данных международных индексов мы выделили ключевые направления, которые в наибольшей степени влияют на успех страны в развитии искусственного интеллекта. Эти направления включают инвестиции в научные исследования и подготовку кадров, доступ к вычислительным ресурсам и инновационной инфраструктуре, развитость рынка и венчурного финансирования, а также готовность государственных институтов интегрировать ИИ в политику, регулирование и общественные услуги.

Большие, языковые, отечественные

Высокая квалификация разработчиков — одна из сильных сторон России, судя по международным индексам ИИ. В рейтинге Stanford AI Vibrancy Index страна занимает 18-е место по направлению Research and Development, где объединены исследования и разработка, в Oxford AI — 31-е место по «разработке и внедрению», и только в The Observer Global AI Index — 39-е место в разделе Development.

Заметную роль в этих оценках играет активность российских разработчиков в проектах с открытым исходным кодом Open Source. В 2024 году, по данным Stanford AI Index, они опубликовали на GitHub почти 66 тысяч проектов, связанных с ИИ, которым другие пользователи поставили 211 тысяч «звезд». «Звезды» на платформе ставят, когда проект добавляют в закладки или выражают одобрение автору.

Россия остается в узком круге стран, где крупные компании развивают собственные генеративные модели, что действительно можно считать значимым достижением в сфере ИИ и высоко ценится в рейтингах.

Однако в производстве лучших моделей с большим отрывом доминируют США и Китай, оставляя Россию и все остальные страны далеко позади. Согласно Стэнфордскому индексу ИИ, в 2024 году США разработали 40 значимых моделей нейросетей. Для сравнения, Китай выпустил 15 таких моделей, Европа — всего три, Россия — ни одной.

Лучшие российские генеративные модели всё еще заметно отстают от ведущих решений, даже для генерации ответов на русском языке. В рейтинге платформы LLM Arena Ru, где русскоговорящие пользователи оценивают ответы нейросетей, модели из России редко поднимаются выше второй десятки. Так, на момент написания этой статьи лучшая российская модель, GigaChat Max 2, занимала 25-е место.

 – об этом, в частности, говорили и создатели GigaChat. Они также отмечают проблемы с прозрачностью: недостаточную открытость обучающих данных и сложность независимой верификации некоторых результатов из-за закрытых датасетов.

Кроме того, исследование Гентского университета 2025 года показывает, что крупнейшие российские модели (GigaChat и YandexGPT) входят в число мировых лидеров по политической самоцензуре и заметно чаще отвечают отказом на «чувствительные» политические вопросы.

«Большинство решений с использованием генеративного искусственного интеллекта в России построено на базе зарубежных LLM. Это делает инвестиции в ИИ решения сверхрискованными, поскольку в любой момент нашим стартапам могут запретить использовать зарубежных агентов, — и все российские решения, созданные с их помощью, станут недееспособными, — объяснял управляющий партнер АО “Малина венчурс” Антон Пронин. — А использование отечественных LLM-моделей, например, от Яндекса или Сбера, только набирает оборот».

Что не менее важно, широкое внедрение передовых нейросетей как в повседневной жизни, так и в промышленности серьезно затруднено из-за того, что доступ к ним часто возможен только через VPN или требует оплаты с помощью зарубежных карт.

Патентная активность в сфере ИИ тоже снижается: по данным Stanford AI Index, после начала войны количество выданных патентов в этой области в России упало примерно в три раза

Наука в изоляции

Научная активность — это один из важных показателей развития сферы ИИ. Российская национальная стратегия развития искусственного интеллекта по-прежнему рассматривает международные публикации как один из показателей успеха в гонке. Она ставит цель достичь 450 публикаций по итогам ведущих мировых конференций в области ИИ к 2030 году, то есть в четыре раза больше, чем в 2022 году (113).

Несмотря на определенные успехи в разработке продуктов и моделей, с академической наукой в сфере ИИ дела у России обстоят хуже. Россия занимает 18-е место в Stanford AI Vibrancy Index в разделе Research and Development (в этом индикаторе Стэнфорд объединяет научные исследования и разработку) и 49-е место в The Observer Global AI Index по показателю научных исследований.

Согласно ИИ-индексу от Стэнфордского университета, общее количество российских публикаций на английском языке, связанных с искусственным интеллектом, значительно снизилось после начала войны. Это происходит вопреки глобальному тренду на рост числа таких научных работ и, вероятно, связано с утечкой мозгов и с тем, что российским ученым стало сложнее публиковаться в международных журналах и участвовать в ведущих конференциях.

Еще сильнее снизилась цитируемость научных работ российских ученых. Если в 2022 году, по данным Стэнфорда, на их публикации сослались свыше 10 тысяч раз, то в 2024-м — всего 1,1 тысячи. И это тоже может быть связано и с оттоком умов из России, и с изоляцией, в которую попали российские научные центры.

Человеческий капитал

Оценки распространения навыков использования ИИ и наличия профильных специалистов в России в разных индексах заметно расходятся. Stanford AI Index ставит Россию на 20-е место в мире, The Observer AI — на 28-е, а Oxford AI Index в одном из поднаправлений, «Человеческий капитал», отводит России 45-е место.

Такие индексы обычно опираются не на прямой «подсчет специалистов», а на набор косвенных показателей: количество выпускников профильных вузов, активность разработчиков на платформах вроде GitHub или StackOverflow, а также на показатели иммиграции специалистов. 

Часть расхождений в рейтингах, вероятно, объясняется спецификой источников данных. Например, Stanford AI Index среди прочего использует данные LinkedIn (заблокирован в России с 2016 года) и платформы Coursera, которая фактически перестала работать в России в 2022 году, что может искажать картину.

Российский кадровый резерв в ИИ опирается на сильную математическую базу и растущий интерес студентов к технологическим специальностям. По данным Минцифры, в 2023 году почти каждый десятый выпускник вуза имел ИТ-специальность и популярность таких специальностей продолжает расти. В том же году вузы, согласно недавнему исследованию ВШЭ, приняли на программы по профилю искусственного интеллекта 20,7 тыс. человек — около 1,6% от всех поступивших. Для новой стремительно развивающейся отрасли это заметная и растущая доля, показывающая, что ИИ становится массовым направлением в высшем образовании.

Тем не менее индустрия ИИ в России всё еще сталкивается с проблемой утечки мозгов. В первые годы после начала войны, вероятно, сотни тысяч IT-специалистов, исследователей и ученых уехали из-за мобилизации, войны, давления государства и ограничений, которые создали санкции. С того времени отток значительно замедлился, однако эксперты полагают, что вероятны и новые волны эмиграции, в том числе вызванные ухудшающимся экономическим климатом.

Один из самых ярких примеров последних лет — компания Nebius. Когда-то — ядро облачных технологий «Яндекса», которое после раздела компании оказалось в Нидерландах. С компанией из России эмигрировало около тысячи разработчиков «Яндекса». В 2025 году, после ряда больших инфраструктурных сделок, в том числе с Microsoft и Meta, оценка Nebius достигла $27 млрд, превысив капитализацию самого «Яндекса» и став символом того, как ключевые технологии и таланты уходят за пределы страны.

Так, согласно опросу отраслевого форума Comindware 2025, нехватка квалифицированных специалистов стала самым главным барьером внедрения ИИ-технологий. Эту причину выделили 67% российских компаний, участвовавших в опросе.

В 2025 году человеческий капитал становится таким же дефицитным ресурсом, как вычислительные мощности. Опытные команды ускоряют разработку, снижают стоимость экспериментов и быстрее доводят модели и продукты до рынка. Поэтому многие корпорации готовы платить топовым исследователям зарплаты вплоть до нескольких сотен миллионов долларов.

Теневые суперкомпьютеры

Россия занимает относительно низкие позиции по оценкам объема вычислительной инфраструктуры: 31-е место в Stanford AI, 32-е место в The Observer Global AI и 41-е место в Oxford Government AI Readiness.

После начала войны с Украиной технологический разрыв между Россией и мировыми лидерами в сфере инфраструктуры для обучения ИИ-моделей начал расти еще быстрее. Так, если в 2022 году семь российских суперкомпьютеров — кластеров для решения сложных задач, входили в мировой топ-500, то теперь только пять. Сейчас общая мощность входящих в рейтинг российских суперкомпьютеров составляет 69 петафлопс, что примерно в 100 раз меньше, чем у лидера рейтинга — США, с мощностью суперкомпьютеров около 6961 петафлопс.

Однако важно отметить, что международные рейтинги фиксируют только те мощности, о которых заявлено публично. Сейчас Россия импортирует современные компоненты через серые схемы, такие проекты часто не афишируются и поэтому не отражаются в открытых списках вроде Top-500. Соответственно, новая вычислительная инфраструктура страны может оставаться «невидимой» для мировой статистики. В результате данные международных рейтингов о вычислительных мощностях России могут быть заниженными.

В частности, издание T-Invariant описывало историю создания нового суперкомпьютера МГУ (собранного на закупках через китайских посредников) с заявленной мощностью 400 петафлопс. По характеристикам он мог бы занимать ведущие позиции в мировых рейтингах, но МГУ не подал данные о нем в международные списки.

Тем не менее серый импорт не может покрыть все потребности страны в строительстве инфраструктуры. По оценке The Wall Street Journal на основе данных ООН,

Таким образом, серый импорт частично закрывает потребности индустрии, однако такая логистика плохо масштабируется: поставки становятся дороже и более рискованными. Кроме того, серый импорт не подразумевает техническую поддержку от производителей чипов, что важно при сборке суперкомпьютеров. В итоге российской ИИ-индустрии становится сложнее конкурировать со странами, где санкционные ограничения отсутствуют.

До начала войны и в первые ее годы большое будущее пророчили отечественному производству процессоров, однако к 2025 году добиться каких-либо успехов в этой сфере не удалось. В 2021 году «Байкал Электроникс», к примеру, заявлял о планах нарастить выпуск процессоров до 600 тысяч к 2025 году. Фактически же в 2026 году предполагается поставить всего 100 тысяч российских процессоров, как минимум часть из которых, вероятно, производится в странах Азии.

Попытки локализовать отдельные операции внутри страны упираются в доступ к сырью для производства процессоров — кристаллам. Так, трехлетний эксперимент по созданию процессоров Baikal-M в Калининградской области в ноябре 2025 года прекратили из-за дефицита компонентов.

На этом фоне национальная стратегия развития ИИ выглядит нереалистично амбициозно. Согласно документу, к 2030 году Россия планирует увеличить мощность всех суперкомпьютеров, применяемых для обучения ИИ, более чем в 13 раз по сравнению с 2022 годом. Это означает, что стране нужно быстро и значительно увеличить парк современных ускорителей и инфраструктуру датацентров, что трудновыполнимо в условиях санкций.

Росгосинтеллект

Экономическая среда для развития ИИ в России оценивается низко: в Stanford AI Index Россия занимает последнее 36-е место, а в The Observer Global AI Index — 22-е место. Эти оценки учитывают спрос на ИИ-специалистов, инвестиции, внедрение ИИ в бизнесе и его финансовый эффект, а также масштаб стартап-сектора.

По оценке аналитического отчета Smart Ranking, в 2025 году российский рынок ИИ мог вырасти на 25–30% по сравнению с предыдущим годом и достичь 1,9 трлн рублей (≈ 20,8 млрд долларов). 

При этом, по подсчетам аналитиков, почти вся прибыль от монетизации ИИ (95%) концентрируется у топ-5 компаний: «Яндекс», «Сбер», «Т-Технологии» (холдинговая компания «Т-банка»), «Вконтакте» и «Лаборатория Касперского», что говорит о высокой централизации. Все пять компаний в списке, кроме «Лаборатории Касперского», связаны либо с государством, либо с людьми из близкого круга Путина.

Несмотря на резкий спад иностранного венчурного финансирования после 2022 года, инвестиции в отечественные AI-стартапы продолжаются. По данным «Русского венчура» и фонда Malina VC, за год с декабря 2024-го по ноябрь 2025-го было зарегистрировано 78 сделок, при этом в AI-проекты вложили 27,8% всех средств — 2 млрд рублей. Тем не менее объемы инвестиций в стартапы в 2025-м сократились на 10% по сравнению с предыдущим годом, и их общий масштаб остается далеким от показателей, характерных для рынков США или Китая, где вложения в ИИ-стартапы бьют рекорды.

Структура ИИ-экосистемы в России по-прежнему сильно концентрирована вокруг крупных корпораций, часто с госучастием. Такие компании, как «Сбербанк» и «Яндекс», остаются основными драйверами: они задают тон рынку, формируют инфраструктуру, финансируют исследования и внедрение ИИ-решений. 

Независимый стартап-сектор переживает тяжелые времена: в 2025 году объем классических венчурных сделок примерно в десять раз ниже, чем в довоенном 2021-м, поэтому многие проекты вынуждены переориентироваться на госзаказы или закрыться.

Всё это делает экосистему ИИ более закрытой, а развитие более «безопасным» в бюрократическом смысле. Приоритет смещается в сторону предсказуемых проектов и заказчиков, а не рискованных продуктовых ставок, которые часто и дают технологические прорывы и новые рынки.

***

Анализ ключевых международных индексов искусственного интеллекта показывает, что Россия сегодня заметно отстает в развитии ИИ не только от США и Китая, но и от значительной части стран большой двадцатки, а также от части партнеров по БРИКС. 

Это резко контрастирует с тем, что еще недавно Россия была среди мировых лидеров в цифровых сервисах, от поиска до онлайн-банкинга. Однако разработка передового искусственного интеллекта требует не только инженерии высокого уровня, но и науки, «железа» и финансирования стартапов. 

В официальной стратегии России и публичных заявлениях сохраняется ставка на быстрое вхождение в число мировых лидеров. Но поставленные цели выглядят всё более оторванными от реальности, в которой развивается отрасль: ограниченный доступ к вычислительным ресурсам, изоляция рынка и утечка ключевых команд. Гонка искусственного интеллекта — это борьба за контроль над ключевой инфраструктурой экономики будущего, и проигрыш в ней означает долгосрочную технологическую зависимость: чужие модели, чужие правила, более слабая конкурентоспособность и меньше влияния на мировую экономику.

Идея технологической автономии ИИ в России постепенно уступает месту прагматичной модели внешней кооперации, где ключевым партнером становится Китай. Без

Как это часто бывает в вопросах импортозамещения, компенсировать отставание по качеству Россия пытается за счет разговоров про «суверенный ИИ». Власти продвигают собственный Кодекс этики искусственного интеллекта и предлагают использовать его как международную модель. ИИ также рассматривается как инструмент для укрепления «традиционных ценностей». Например, философ Александр Дугин призывает создавать «русский искусственный интеллект, который, не задумываясь, будет отвечать не только, чей Крым, но и чей Киев, чей Харьков, чья Одесса, правильно, по‑русски». Впрочем, это вряд ли позволит России укрепить свои позиции в международных рейтингах.