Искусственный интеллект в бизнесе: взрывной рост токенов на 32 000%

Разрыв между масштабом использования ИИ и экономической отдачей

На Т1 Форуме, который прошел 19 марта в Паркинг Галерее «Зарядье» в Москве, руководитель Т1 ИИ Сергей Голицын обозначил ключевую проблему современного корпоративного ИИ: компании массово используют технологию, но до измеримого экономического результата доходят немногие.

Этот разрыв свидетельствует о том, что многие организации находятся на стадии экспериментов или точечного внедрения, не переходя к системной интеграции ИИ в ключевые бизнес-процессы. Причины — не только технические, но и управленческие. Предприниматели связывают измеримый эффект с тем, насколько глубоко ИИ встроен в ежедневную работу команды. Компаниям недостаточно уметь писать промпты: руководителям приходится в первую очередь самим менять подход к управлению, учиться работать с агентами и перестраивать процессы под новую логику.

Управленческий вызов: начинать с себя

Игорь Никитин, генеральный директор WMT AI, сравнил работу топ-менеджмента по внедрению ИИ с занятиями в спортзале. Заметный результат, по его словам, появляется не сразу, а после накопления практики. Руководителям приходится «начинать с себя», учиться мыслить под ИИ и создавать собственных агентов. Это означает, что просто закупить технологии недостаточно — нужна трансформация управленческих привычек и готовность делегировать часть решений алгоритмам.

Куда уходят деньги: рекордный рост инвестиций в инфраструктуру

По данным Т1, в 2025 году глобальные расходы на ИИ показали рекордный прирост, но структура инвестиций кардинально изменилась. Основные деньги уходят не в модели или программное обеспечение, а в вычислительные мощности. Графические процессоры (GPU) стали ключевым элементом технологической базы для современных ИИ-систем. Они используются при обучении больших языковых моделей, обработке речи, компьютерном зрении, научном моделировании и выводе результатов уже обученных моделей.

Директор департамента консалтинга ИТ-холдинга Т1 Артем Каранович отметил, что после официального ухода NVIDIA российский бизнес столкнулся с необходимостью искать альтернативы, а также с ростом цен, увеличением сроков поставки и снижением качества поддержки. Замена ИИ-ускорителей осложняется программным слоем: адаптация моделей под архитектуру новых поставщиков часто требует переписывать код, а это повышает порог входа для крупных корпоративных клиентов.

Российский рынок ИИ-ускорителей: 63 млрд рублей и зависимость от крупных заказчиков

Объем российского рынка ИИ-ускорителей в 2025 году Т1 оценил примерно в 63 млрд руб. Около 80% спроса формируют крупнейшие корпоративные клиенты, экосистемные игроки и государственный сектор. В коммерческих дата-центрах в эквиваленте карт NVIDIA A100 используется более 10 тыс. GPU, еще около 8 тыс. — в локальной инфраструктуре компаний.

При этом полностью обеспечены вычислительной инфраструктурой для ИИ лишь 9% компаний, 51% в ней нуждаются, а еще 40% обеспечены ею частично. Это создает серьезный барьер для масштабирования ИИ-проектов в России.

Долгосрочная перспектива: эффект через два-три года

Ранее на форуме ВТБ «Россия зовёт!» в Санкт-Петербурге заместитель руководителя направления Т1 ИИ Сергей Карпович заявлял, что бизнесу не стоит оценивать эффект от ИИ только через быструю экономию. Заметная отдача от таких проектов, по его словам, чаще проявляется через два-три года, когда компании перестраивают процессы и учатся по-новому работать с данными. Это значит, что нынешний разрыв между ростом потребления токенов и измеримой отдачей может быть временным явлением.

Заключение: от экспериментов к системной трансформации

Данные Т1 Форума рисуют противоречивую картину: с одной стороны, взрывной рост использования ИИ (32 000% за год), с другой — скромная доля компаний (6%), которые уже видят реальный экономический эффект. Причина — не в технологии, а в готовности бизнеса к системной трансформации. Точечные эксперименты и написание промптов не дают отдачи. Нужна перестройка управленческих подходов, инвестиции в вычислительную инфраструктуру и терпение (отдача может прийти через 2–3 года). Российский рынок ИИ-ускорителей, оцениваемый в 63 млрд руб., продолжит расти, но для массового получения экономического эффекта компаниям предстоит решить проблему дефицита мощностей и адаптации под новые архитектуры после ухода NVIDIA. Ближайшие годы станут периодом, когда ИИ из модного эксперимента превратится в реальный драйвер производительности — но только для тех, кто готов инвестировать в инфраструктуру и менять процессы.