• CNews FORUM 12 ноября
• CNews AWARDS 12 ноября
• Школа Роста
• Российский рынок облаков за 20 лет
• 30 лет рынку ERP в России
• Главные ИТ-сценарии 2026
• Цифровизация
• Импортозамещение
• Безопасность
• ИТ в госсекторе
• ИТ в банках
• ИТ в торговле
• Телеком
• Интернет
• ИТ-бизнес
• Рейтинги
• Инфографика

05 Октября 2026 14:00 05 Окт 2026 14:00 |

Эксперты инвестиционной компании Kama Flow проанализировали, где на российском ИИ-рынке есть пространство для независимых частных компаний, какие сегменты выглядят наиболее ёмкими и сколько капитала потребуется для их развития. Об этом CNews сообщили представители Kama Flow.

По расчетам Kama Flow, рынок, доступный таким игрокам, к 2030 г. может превысить 561 млрд руб. При этом реализацию этого потенциала ограничивает дефицит венчурного и private equity капитала – ежегодно независимые компании могут недополучать около 84 млрд руб., необходимых для формирования устойчивого пула ИИ-проектов.

Самые емкие направления – промышленный ИИ с потенциалом около 88 млрд руб., агенты и автоматизация бизнес-процессов – 78 млрд руб., MedTech – 70 млрд руб.. Еще по 40 млрд руб. приходится на финансовые решения и ИИ для продаж и клиентской поддержки, около 35 млрд руб. – на внедрение и обучение, 27 млрд руб. – на развертывание, оркестрацию и оптимизацию инференса.

В 2025 г. венчурные инвестиции в российские ИИ-компании составили около $51 млн, тогда как вложения крупнейших технологических корпораций достигли примерно $2,65 млрд. На каждый $1 венчурного финансирования приходится около $52 корпоративных вложений; на глобальном рынке соотношение составляет примерно один доллар к двум.

Из-за такой структуры рынка часть перспективных направлений рискует не реализовать свой потенциал из-за ограниченного доступа независимых компаний к капиталу. Самые капиталоёмкие части рынка – фундаментальные модели, облака, вычислительная инфраструктура и «железо» – практически закрыты для независимых компаний без участия государства или крупнейших корпораций. Основное пространство для частного капитала смещено в прикладные решения с более низкими капитальными затратами, высоким или средним барьером входа и понятным эффектом для бизнеса. К ним относятся отраслевые продукты для промышленности, медицины и финансов, автоматизация продаж и бизнес-процессов, решения для работы с данными, Physical AI и внедрение.

За сопоставимым потенциалом отдельных сегментов скрываются разные барьеры входа и модели внедрения.

Крупнейшая ниша – промышленный ИИ с потенциалом 88 млрд руб., включающий решения для нефтегаза, горной добычи, металлургии и химической промышленности. В отличие от массовых ИИ-продуктов, такую технологию сложнее быстро скопировать и перенести от одного предприятия к другому без глубокой адаптации. Конкуренцию независимым разработчикам здесь могут составлять собственные ИИ-решения компаний-заказчиков, которые создаются внутренними командами под конкретные производственные процессы. Барьером для новых игроков также становится ограниченный доступ к отраслевым данным, а экономический эффект решений можно оценивать по снижению простоев, брака, аварийности и расхода сырья.

Второй по объему сегмент – агенты и автоматизация бизнес-процессов, около 78 млрд руб.. Рынок постепенно смещается от ИИ-помощников, которые ускоряют отдельную задачу сотрудника, к системам, способным выполнять целые цепочки операций с учётом корпоративного контекста. Поэтому экономический эффект здесь уже связан не с несколькими сэкономленными часами, а с сокращением объёма ручной работы и автоматизацией функций.

От эксперимента к процессу: как ИИ трансформирует современный бизнес цифровизация

MedTech может сформировать рынок ещё примерно на 70 млрд руб. – здесь перспективны ассистенты для врачей и пациентов и анализ изображений. Наиболее устойчивы к конкуренции решения, глубоко интегрированные в медицинские информационные системы и работающие с клиническими данными.

Заметный рынок формируется и вокруг эксплуатации уже существующих моделей. На развёртывание, оркестрацию и оптимизацию инференса приходится около 27 млрд руб., на инфраструктуру данных – еще 22 млрд руб.. Потенциал Physical AI – робототехники, дронов, беспилотного транспорта и автономной сельхозтехники – составляет около 25 млрд руб., столько же приходится на кибербезопасность. Ритейл и цепочки поставок могут дать 20 млрд руб., HR – 20 млрд руб., LegalTech, маркетинг и офисные ассистенты – примерно по 15 млрд руб. каждый.

В результате наиболее емкая часть российского рынка для независимых компаний находится не в создании собственной большой модели, а ниже по технологическому стеку – в продуктах, которые получают доступ к отраслевым данным, глубоко встраиваются в конкретный бизнес-процесс и позволяют заказчику посчитать экономический результат.

Антон Рубенчик, ИТ-директор «Сибура»: Драматический скачок в 2026 году случился не столько в моделях, сколько в харнессе цифровизация

Павел Охонин, партнер Kama Flow: «Прежде всего инвесторам интересны проекты, у которых экономический эффект можно выразить в деньгах: например, сократить простои и брак на производстве, уменьшить время врача на рутинные задачи, автоматизировать трудоёмкие процессы, повысить конверсию продаж или снизить стоимость клиентского обслуживания. При этом компании нужно преимущество, которое трудно быстро повторить: доступ к данным, глубокая отраслевая экспертиза, подтверждённые внедрения и возможность тиражировать продукт».

Карина Ручкина, инвестиционный аналитик Kama Flow: «Важно понимать: венчурный капитал нельзя "активизировать" директивно – инвесторы приходят туда, где сходится экономика сделки. Наши интервью с M&A-департаментами показывают, что именно в AI интерес к покупкам пока слабый: технический директор корпорации, глядя на продукт, часто говорит – "зачем покупать, разработаем у себя самостоятельно". Альтернативный сценарий – IPO – тоже пока не работает как массовый механизм. Без работающих сценариев выхода замкнуть цикл "вход – рост – выход" и убедить частный капитал заходить в сегмент невозможно».