ICT.Moscow изучил специфику упоминания искусственного интеллекта в российских медиа. «Медиатренды в ИИ» являются продолжением проекта «Медиатренды в ИТ», в котором с 2020 по 2022 год анализировались такие технологии, как искусственный интеллект, блокчейн, VR/AR, 5G, интернет вещей и др., а также зарождение новых явлений — COVID-Tech, метавселенных, цифровых двойников в российских медиа.

Уже в тот период ИИ чаще всего доминировал в информационном поле, однако находился на раннем этапе развития. В настоящий момент можно утверждать, что сам по себе подсчет числа новостей уже не столь показателен и больший интерес представляет исследование контекста употребления как самого словосочетания, так и связанных с ним слов.

Целью данного обзора как раз является определение, из каких составных частей сегодня складывается «ядро» ИИ в медиа и какая связь у него прослеживается с другими технологическими направлениями.

Для этого ICT.Moscow были отобраны 4,7 тыс. публикаций с сайтов федеральных (41%), отраслевых (18%), региональных (4%) СМИ, а также различных компаний (37%) за период с мая 2025 года по май 2026 года.

В первую группу вошли информационные агентства ТАСС, «Интерфакс» и «РИА Новости», газеты «Ведомости», «Известия», «Коммерсант», «Московский комсомолец», «Российская газета», новостные порталы РБК, Forbes, «Газета.ру», «Инк.», «Лента.ру», «Эксперт», «Прайм», «Рамблер», медиаплощадки «Смотрим», «Триколор», «Первый канал», RTVI, «Вести» и др. Вторую группу составили такие отраслевые медиа, как CNews, ComNews, «Хабр», TAdviser, TelecomDaily, «Код.ру», Naked Science, «Трушеринг» и др. Среди региональных медиа наиболее заметны mos.ru, официальный сайт правительства Московской области, телеканал «360», портал 78.ru и др. Компании также стали активно развивать свои сайты как площадки в формате брендовых медиа, в числе примеров: «Сбер», «Яндекс», НИУ ВШЭ, VK, НГУ, МТС, «Ростелеком», ВТБ, «Лаборатория Касперского», «Билайн», Softline, «Авито», Фонд «Сколково», «Ростех» и др.

Всего 536 источников. В обобщенном виде они охватывают все крупные анонсы, а также регулирование, деятельность научных центров и другие сообщения, что делает собранный массив в значительной степени репрезентативным.

Дальнейшее исследование построено на семантическом анализе нормализованных заголовков новостей, в которых вынесены (при их наличии в тексте источника) ключевые субъекты, названия ИИ-решений, статус разработки, особенности, связь с другими технологическими направлениями, сфера или область применения. В результате они в достаточной степени отражали содержание инфоповодов.

I. Взгляд сверху. Что видно на расстоянии

Первичную оценку искусственного интеллекта в медиа можно получить с помощью базового контент-анализа. Например, так выглядит топ глаголов, встречающихся в изученных публикациях. В нем преобладают варианты, используемые при презентации новых ИИ-решений:

• «разработали», «представили», «создали» — связаны с разработкой;
• «запустили», «открыли» — частично (не все) связаны с разработкой;
• «внедрили», «используют» — связаны с применением.

А ниже визуально обобщены наиболее частые слова. Среди них: «ИИ», «искусственный интеллект», «данные», «платформа», «нейросеть», «беспилотный», «модель», «анализ», «ИИ-агент», «ИИ-ассистент», «ИИ-система», «генеративный».

Для того чтобы составить представление на более контекстном уровне, из общего массива были выделены и подробно изучены две группы инфоповодов:

1. те, в которых упоминаются подробности об ИИ;
2. те, что связаны и с другими технологическими направлениями, помимо ИИ (например, роботы, инфраструктура и пр.).

II. Вложенность ИИ. Из чего складывается технология в медиаповестке

Список тем (слов), из которых складывается «ядро» ИИ, составлен в том числе с использованием данных платформы Papers with Code, которая специализируется на исследованиях в области машинного обучения, и обзоров мировых трендов ICT.Moscow за 2025 и 2026 годы.

На основании совпадений с ключевыми словами удалось определить, что 33% новостей содержали хотя бы одну из выбранных тем внутри искусственного интеллекта, из них в 22% упоминалось от двух до пяти областей.

Но так как 77% не содержат технических подробностей об ИИ, можно сделать вывод, что большинство новостей об ИИ нацелено скорее на массового читателя и в них опускаются специфические детали, в том числе о функционировании решений и характеристиках применяемых нейросетей.

Далее кластер слов был дополнительно сгруппирован следующим образом:

• модели и нейросети, их модальности и особенности (большие языковые модели, LLM; компьютерное зрение, CV; распознавание речи, ASR; обработка естественного языка, NLP; базовая модель, Foundation Models; рассуждения, Reasoning; мультимодальность; диффузия);
• агентный ИИ (ИИ-агенты; мультиагентные системы, MAS, и связанные с ними методы: генерация с дополненной выборкой, RAG; Model Context Protocol, MCP);
• ИИ-ассистенты;
• генеративный ИИ;
• бенчмарки;
• физический ИИ (в том числе VLA-модели; модели мира; воплощенный ИИ).

Группа «Другие темы» объединила машинное обучение (ML), обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), общий ИИ (Artificial General Intelligence, AGI).

На графике № 1 показано их распределение с учетом того, что один инфоповод может затрагивать сразу несколько тем:

Наиболее распространенными стали нейросети разных модальностей и типов, а также некоторые их особенности (62%).

В 68% случаев в новостях не конкретизируют тип модели. Там, где есть конкретизация, лидируют большие языковые модели (LLM, 48%). На втором месте — компьютерное зрение (CV, 34%), на третьем — распознавание речи (ASR, 7%). На мультимодальность и на обработку естественного языка (NLP) приходятся примерно по 4%, на рассуждения (Reasoning) — 2%. Упоминания базовых моделей (Foundation Models) есть лишь в 1% сообщений, в которых прямо говорится о каких-либо нейросетях.

Дополнительно рассмотрен агентный искусственный интеллект (26%). Ранее именно он был определен зарубежными консалтинговыми компаниями как ключевой глобальный технотренд 2025 года и как один из продолжающих развиваться, но в российской новостной повестке агентный ИИ начал раскрываться с некоторым временным смещением в 2026 году.

Агентность проявляется как сама по себе, так и комбинированно, примером могут служить ИИ-ассистенты. С конца 2025 года заметно, что с ними чаще начинают упоминаться ИИ-агенты в рамках одной и той же новости.

Физический ИИ, который мировые аналитики назвали одним из ключевых технологических трендов 2026 года, пока слабо представлен терминами, связанными с ИИ, такими как VLA-модели (Vision-Language-Action Model), модели мира, воплощенный ИИ, на каждый из которых приходится меньше 1% инфоповодов. Но в контексте конкретных физических проявлений (роботы, автономный транспорт) он встречается в большинстве новостей про ИИ.

Если же выборочно смотреть на некоторые новые тренды, модели взаимодействия (Interaction Models), крупные поведенческие модели (Large Behavior Models, LBM), модели действия (Action Models), искусственный сверхинтеллект (Artificial Superintelligence, ASI), то они пока не находят отражения в медиаповестке.

Тренды, фигурировавшие в публичных прогнозах несколько лет назад: диффузионные модели, базовые модели (Foundation Models), общий искусственный интеллект (AGI), набрали меньше 1% упоминаний.

III. Пересечения с другими технологическими направлениями

Упоминание хотя бы одного дополнительного технологического направления, помимо ИИ, замечено в 14% новостей. В течение изучаемого периода их доля оставалась почти неизменной.

В этой части темы сгруппированы следующим образом:

• робототехника (роботы, антропоморфные роботы, автономный транспорт, роботакси, гражданские беспилотные авиационные системы);
• инфраструктура для ИИ (облачные технологии, ЦОД, GPU, периферийные вычисления, ИИ-фабрики);
• цифровые двойники, информационное моделирование зданий (BIM);
• атомная энергетика.

Группа «Другие темы» включает квантовые технологии, интернет вещей (IoT), искусственный интеллект вещей (AIoT), расширенную реальность (XR, включая VR и AR), новые поколения связи (5G, 6G), а также нейроинтерфейсы и фотонику.

Их распределение показано на графике № 5.

Абсолютным лидером здесь выступает робототехника, объединившая, помимо роботов, автономный транспорт и гражданские беспилотные авиационные системы — 77%. Среди роботов различных видов можно выделить небольшой сегмент человекоподобных (антропоморфных), который сам по себе занимает всего 1,3%, однако сохраняет свое присутствие в информационном пространстве: примерно половина их упоминаний — это новости о разработке специального программного обеспечения, другая половина — кейсы применения.

Следом идет инфраструктура для ИИ (17%). К этому блоку отнесены упоминания облачных технологий, ЦОД, GPU, периферийных вычислений, ИИ-фабрик. Более детальный взгляд на это направление представлен на графике № 6.

Небольшие доли в российской информационной повестке у цифровых двойников и атомной энергетики (по 2%). И хотя последняя не относится напрямую к ИТ, за рассматриваемый период эта тема фигурировала и в плоскости применения ИИ для управления атомными электростанциями, и как альтернативный источник питания для все более ресурсоемких дата-центров.

Еще 6% рассматриваемых инфоповодов по отдельности набрали менее 2%. Это такие наукоемкие и потенциально перспективные области, как кванты, интернет вещей, включая искусственный интеллект вещей, расширенная реальность, новые поколения связи, нейроинтерфейсы и фотоника. Они детализированы на графике № 7.

В 8% инфоповодов с упоминанием различных направлений присутствуют две и более области. Чаще всего речь идет о роботах и автономном транспорте, а также облачных технологиях.

20% содержат отсылки на отдельные темы внутри ИИ. Здесь наиболее заметны ИИ-агенты, компьютерное зрение и ИИ-помощники.

Отдельно рассмотрено присутствие Open Source в новостях об ИИ с мая 2025 года. В общем массиве его доля составила только 0,3%, и преимущественно в связке с ним встречался агентный искусственный интеллект.