LLM и базовые модели

Описание рынка

Рынок больших языковых и мультимодальных моделей в России сформирован двумя экосистемами - Сбером (GigaChat) и Яндексом (YandexGPT/Алиса), к которым подтягиваются МТС (Cotype), Т-Банк (T-Pro/T-lite) и Авито (A-Vibe). ИИ решает задачи корпоративных ассистентов, поддержки клиентов, генерации контента и кода, обработки документов. Рынок молодой, но растёт кратно: более половины объёма 2025 года - пилотные проекты, то есть монетизация только начинается. Ключевая специфика РФ - недоступность API западных моделей для корпораций, требования локализации данных и предпочтение on-premise развёртываний, что создаёт спрос на открытые и отечественные модели. Независимым игрокам остаётся дообучение открытых моделей (Vikhr, Sistemma), инфраструктура инференса (Compressa) и внедренческий слой (Just AI), поскольку обучение фундаментальных моделей с нуля экономически недостижимо вне экосистем.

Объём и динамика рынка

• Российский рынок генеративного ИИ: 13 млрд руб. в 2024 г. → 58 млрд руб. в 2025 г., рост ~в 5 раз (исследование Onside и Just AI, CNews, декабрь 2025)
• Прогноз: до 778 млрд руб. к 2030 г. при среднегодовом росте ~68% (Onside/Just AI, 2025)
• 55% объёма 2025 г. - пилотные проекты; крупнейшие отрасли-заказчики: банки и страхование ~12 млрд руб. (20%), ИТ ~7 млрд, ритейл ~6 млрд, телеком ~3 млрд руб. (CNews, 2025)
• Пользовательская популярность нейросетей в РФ: ChatGPT 27%, YandexGPT 23%, DeepSeek 20%, GigaChat 15% (CNews, 2025)
• Для масштаба (смежный рынок): весь рынок ИИ РФ по выручке 150 компаний - 1 486 млрд руб. в 2024 г., +25%, но 94–95% приходится на пятёрку экосистем, включая поиск и рекламу (Smart Ranking, 2025)

Лидеры рынка

• GigaChat (Сбер) - крупнейшая инвестиционная программа, собственные суперкомпьютеры, дистрибуция через экосистему Сбера и госсектор
• YandexGPT (Яндекс) - сильнейшая продуктовая дистрибуция (Алиса, Поиск, Cloud), лидер по B2B-облачному API
• Cotype (MTS AI) - фокус на on-premise поставках корпоративных LLM для банков и госсектора
• T-Pro / T-lite (Т-Технологии) - открытые модели с сильным инженерным брендом, дообучение под финтех
• Just AI - внедренческий слой и платформа (Caila, JustGPT), бенефициар роста всего рынка GenAI
• AIRI и Vikhr - исследовательский вклад и открытые русскоязычные модели, на которых строятся независимые внедрения

Драйверы роста

• Недоступность OpenAI/Anthropic/Google для корпоративных заказчиков РФ - вынужденный спрос на отечественные модели
• Требования безопасности и локализации: банки и госкомпании готовы платить за on-premise LLM
• Взрывной рост пилотов GenAI во всех отраслях (55% рынка 2025 г. - пилоты, которые будут масштабироваться)
• Господдержка: нацпроект «Экономика данных», обновлённая стратегия развития ИИ
• Появление сильных открытых моделей (Qwen, DeepSeek, Llama), удешевляющих создание отраслевых решений
• Дефицит кадров и рост зарплат подталкивают компании к автоматизации через ИИ-ассистентов

Барьеры и риски

• Обучение фундаментальной модели с нуля стоит миллиарды рублей и требует десятков тысяч GPU - вне Сбера и Яндекса это нереально; независимый игрок обречён на роль «обёртки»
• Демпинг экосистем: GigaChat и YandexGPT раздаются почти бесплатно ради захвата рынка, убивая маржу нишевых вендоров
• Открытые китайские модели (DeepSeek, Qwen) часто сильнее российских и бесплатны - заказчик может просто взять их и обойтись без вендора
• 55% рынка - пилоты: значительная часть спроса может не конвертироваться в промышленные контракты
• Дефицит GPU и рост стоимости вычислений из-за санкций делают инференс дорогим
• Регуляторные риски: возможные требования к маркировке ИИ-контента, ответственность за галлюцинации, ограничения на данные для обучения

Бизнес-модели и монетизация

• Облачное API с оплатой за токены (YandexGPT, GigaChat) - pay-per-use
• Лицензии on-premise на модель + ежегодная поддержка (MTS AI Cotype, Sistemma) - основные чеки в банках и госсекторе
• Платформа + подписка на конструктор ИИ-приложений и агентов (Just AI)
• Проектное дообучение отраслевых моделей и RAG-внедрения под заказчика
• Встраивание моделей в собственные продукты экосистем (Авито, Т-Банк) - монетизация через основной бизнес, а не продажу модели
• Госконтракты и гранты на исследовательские модели (AIRI, вузы)

Конкурентная структура

Рынок пирамидальный: наверху дуополия Сбера и Яндекса, которые контролируют фундаментальные модели, вычисления и дистрибуцию; ниже - корпоративные модели МТС, Т-Банка, Авито и VK, созданные в первую очередь под собственные нужды; в основании - десятки небольших команд, дообучающих открытые модели и продающих внедрения (Just AI, FractalGPT, Sistemma, Наносемантика, Compressa). Явного монополиста нет, но 94–95% выручки всего ИИ-рынка концентрируют пять экосистем. Госкомпании выступают якорными заказчиками on-premise решений и усиливают позиции Сбера как «государственного» поставщика GenAI. Конкуренция с бесплатными открытыми моделями Китая - постоянный фон, сдерживающий цены.

Тренды 2025–2026

• Переход от чат-ботов к ИИ-агентам, выполняющим многошаговые бизнес-процессы - главный тренд 2025–2026 гг.
• Малые и отраслевые модели (T-lite, A-Vibe, Vikhr) вместо гигантских универсальных - дешевле в инференсе и проще в on-premise
• Массовое использование открытых китайских моделей (DeepSeek, Qwen) как базы для российских продуктов
• Смещение бюджета из пилотов в промышленную эксплуатацию и требования измеримого ROI
• Рост спроса на инференс-оптимизацию и RAG-инфраструктуру (Compressa и аналоги)
• Регуляторика: обсуждение маркировки ИИ-контента и стандартов доверенного ИИ

Перспективы для новых игроков

Лезть в обучение собственных фундаментальных моделей не стоит - эта гонка навсегда выиграна Сбером и Яндексом, а открытые китайские модели закрывают потребность в базе бесплатно. Жизнеспособные ниши для новых игроков лежат слоем выше: отраслевые дообученные модели с глубокой экспертизой (юриспруденция, медицина, нефтегаз), инфраструктура инференса и оптимизации для on-premise, ИИ-агенты под конкретные бизнес-процессы, инструменты оценки и безопасности моделей. Ключевой риск даже в этих нишах - экосистемы, которые могут добавить аналогичную функцию в свои платформы и обнулить рынок независимого вендора, поэтому выигрывают команды с уникальными отраслевыми данными и доступом к заказчику, который экосистемам недоступен.

Источники

• CNews, 2025
• Smart Ranking, 2025
• Just AI, 2025