Инвестиционная компания Kama Flow опубликовала обзор российского рынка инвестиций в искусственный интеллект. Авторы сопоставили динамику венчурных инвестиций и вложения крупнейших технологических компаний в 2025 году, проанализировали ограничения развития ИИ-стартапов, составили карту для определения инвестиционной привлекательности отдельных сегментов и изучили российскую специфику. В работе дается прогноз по необходимому уровню венчурного финансирования для развития независимого ИИ-рынка.

В рамках обзора проводились интервью с представителями ИТ-корпораций, ИИ-стартапов и индустриальных компаний.

Ключевые выводы:

• по оценке авторов, в 2025 году венчурное финансирование ИИ в стране было в 87 раз ниже мирового уровня: 0,002% ВВП России ($51 млн) против 0,17% мирового ВВП ($202 млрд). Для выхода на такой же уровень стране требуется около $4,4 млрд;
• как отмечают аналитики, сейчас в России ИИ почти полностью финансируется корпоративным капиталом. На каждый доллар венчурного финансирования приходится около $52 от корпоративного сектора. На глобальном рынке соотношение составляет один к двум;
• ресурсы в России сконцентрированы в капиталоемких сегментах — вычислительной инфраструктуре и фундаментальных моделях, говорится в обзоре. По мнению авторов, недостаток венчурного финансирования сдерживает развитие решений и ограничивает внешний спрос на коммерческую ИИ-инфраструктуру;
• российскому рынку искусственного интеллекта требуется 84 млрд руб. дополнительного венчурного капитала ежегодно для развития независимого ИИ-рынка. Масштабирование стартапов будет стимулировать спрос на инфраструктуру российских провайдеров: ЦОД, публичные и частные облака, базовые модели и платформенные решения для развертывания ИИ-продуктов;
• ИИ меняет привычную SaaS-экономику. В классической модели основные затраты возникают на этапе разработки, после чего один и тот же продукт можно многократно продавать. Валовая маржа составляет 70–86%. В AI-Native-продуктах каждый запрос создает переменные расходы на инференс, внедрение требует адаптации под данные и процессы клиента. Валовая маржа снижается до 45–52%;
• ключевыми тенденциями рынка базовых моделей называется улучшение экономики инференса, рост эффективности малых моделей, сокращение разрыва между закрытыми и открытыми решениями;
• в России особенно распространено развертывание моделей на собственной инфраструктуре, прежде всего из-за требований к безопасности данных, регуляторных ограничений и желания сохранить контроль над технологическим контуром;
• как отмечают авторы, собственное развертывание моделей окупается только при высокой нагрузке, полноценной ML-команде и жестких требованиях к безопасности;
• по мнению аналитиков, для развития ИИ-стартапов в России им необходим доступ к уникальным отраслевым данным, глубокое понимание бизнес-процессов и вычислительные ресурсы для развертывания и масштабирования продукта;
• в Kama Flow предложили модель взаимодействия между участниками для формирования рынка независимых ИИ-решений. В компании считают, что корпорации должны предоставлять стартапам данные и контуры для внедрения, BigTech — доступ к моделям, вычислениям и инфраструктуре. Стартап будет связующим звеном, который превратит эти ресурсы в прикладной продукт за счет высокой скорости разработки и гибкости;
• в Kama Flow прогнозируют совокупный потенциал сегментов российского ИИ-рынка, доступный частным независимым игрокам, к 2031 году в 561 млрд руб. Речь идет о промышленном ИИ (88 млрд руб.), ИИ-агентах и автоматизации бизнес-процессов (78 млрд руб.), MedTech (70 млрд руб.), финансовом секторе (40 млрд руб.), продажах и клиентской поддержке (40 млрд руб.), физическом ИИ (25 млрд руб.) и других направлениях;
• в России ГенИИ активно внедряет в разработку кода, HR, корпоративный поиск и клиентский сервис. Медленное внедрение наблюдается в промышленности, строительстве, медицине, сферах нефти и газа, металлургии и горной добычи, а также в сельском хозяйстве;
• скорость внедрения определяют четыре фактора: цена ошибки, наличие оцифрованных данных, простота интеграции в существующий бизнес-процесс, измеримый эффект для бизнеса;
• барьерами развития российского ИИ-рынка называются сложность закупки и высокая стоимость GPU, требования к развертыванию On-Premise, незрелость рынка и технологическая изоляция от глобальной ИИ-экосистемы.    

Расскажите знакомым: