ЦОДы, коды, гигаватты: может ли ИИ дать России экономический рост и техносуверенитет

Триллионы к ВВП

Еще недавно разговоры об экономической отдаче от ИИ оставались теорией, но теперь появились конкретные оценки. «Совокупный вклад ИИ-технологий в ВВП России к 2030 году должен превысить 11 трлн рублей», — заявил Владимир Путин на AI Journey 19 ноября. Это совпадает с расчетами Zerocoder, проведенными совместно с Иннополисом, СПбГУ и МГУ: ежегодный эффект от генеративного ИИ может достигнуть 10,8 трлн рублей, добавляя экономике около 6 п. п. роста. Мировые оценки сопоставимы — Goldman Sachs прогнозирует +7% к глобальному ВВП (около $7 трлн) благодаря ИИ.
Главный источник эффекта — рост производительности. ИИ берет на себя рутину, ускоряет анализ данных и помогает принимать решения быстрее. ИИ усиливает человека, а не заменяет его. Полной автоматизации профессий не будет: до 85% задач могут выполнять машины, остальное остается за людьми. Чтобы получить отдачу, нужно переобучать сотрудников и выстраивать этические стандарты применения ИИ: алгоритмы сами по себе не создают ценности, она появляется только при правильной работе с ними.

От пилотов к повсеместному внедрению

Многие проекты ИИ еще недавно застревали на стадии пилотов: компании экспериментировали, но не решались масштабировать решения. Ситуация меняется по мере роста технологической грамотности. В 2023 году генеративный ИИ использовало лишь 20% крупных российских компаний, в 2025-м — уже 57%. Сейчас семь из десяти организаций применяют ИИ так или иначе, а треть оставшихся готовят пилоты. Инициатива нередко идет снизу — сотрудники сами осваивают нейросети, даже если руководство осторожничает. Такой спрос подталкивает компании формализовать процессы и внедрять ИИ официально. Поэтому даже консервативные отрасли начинают экспериментировать.
Появились и первые истории успеха. Крупные банки активно внедряют языковые модели: ВТБ интегрирует LLM в чат-бота с охватом 1700 сценариев, Райффайзенбанк обновляет своего ассистента, добавляя YandexGPT. «Дом.РФ» тестирует GPT-модели для анализа обращений и документов — пилот уже лег в основу собственной платформы.
Точечные примеры — это только начало. Главная задача ближайших лет — вывести ИИ из режима экспериментов в массовую практику по всей стране. Глава государства обозначил ориентир: к 2030 году ИИ должен применяться в ключевых отраслях, а ИИ-ассистенты стать нормой в управленческих и производственных процессах. Для этого региональные и федеральные структуры готовят национальный план внедрения генеративного ИИ. Появится и новый показатель эффективности — темпы внедрения ИИ в регионах войдут в ежегодный рейтинг цифровой трансформации. Это создаст здоровую конкуренцию между ведомствами и ускорит распространение лучших практик. В Zerocoder мы делаем большое количество бесплатных образовательных мероприятий для повышения ИИ-грамотности населения, которые на конец 2025 года посетили уже более 1 млн человек. Обучаем и госслужащих: за 2025 год совместно с АНО «Цифровая экономика» обучение прошли 2000 государственных служащих в различных регионах.
Внедрение зависит не только от техники. Иногда именно регуляторные барьеры тормозят развитие. В некоторых странах излишнее регулирование уже замедлило запуск новых AI-продуктов. В Европе строгий AI Act еще не вступил в силу, но уже вызывает у бизнеса опасения из-за штрафов и требований к высокорисковым системам. Российский подход гибче: ставка сделана на «регуляторные песочницы» — экспериментальные правовые режимы, где компании могут тестировать AI-решения без риска нарушить закон. Такие режимы уже действуют в Москве и на Сахалине и в ближайшее время распространятся на весь Дальний Восток.

Суверенный интеллект

Одной из центральных тем AI Journey стали национальные языковые модели и технологический суверенитет. Президент сформулировал позицию однозначно: критическую зависимость от чужих систем допускать нельзя. Речь не только про экономику. Крупные модели создают и распространяют информацию, влияя на ценности и картину мира. Поэтому собственный ИИ становится элементом суверенитета наравне с финансовой системой или обороной. Государству нужен полный цикл своих технологий и продуктов в этой сфере.
Такой подход совпадает с мировыми тенденциями. За владение фундаментальными моделями конкурируют уже не компании, а страны. США и Китай ведут открытую гонку ИИ. Китай, столкнувшись с ограничениями, ускорил развитие своих моделей, включая DeepSeek и Qwen. В Европе обсуждают цифровой суверенитет и вкладываются в создание европейских LLM. Даже небольшие страны формируют собственные решения: Казахстан запустил KazLLM и AlemLLM, а ОАЭ создали модель Falcon. Везде мотивация одна — стратегическая безопасность, контроль над данными и алгоритмами.
У России свои большие модели тоже есть. «Сбер» и «Яндекс» создали GigaChat и YandexGPT, которые активно внедряются в сервисы и решают масштабные задачи, включая анализ обращений граждан. Но цифровой суверенитет невозможен без аппаратной базы. Обучение больших моделей требует мощных GPU (графических процессоров) и серверов, рынок которых контролируется несколькими западными игроками. Санкции усложняют доступ к топовым чипам, поэтому курс взят на развитие собственной электронной компонентной базы — процессоров, ускорителей, систем хранения. Это долгий и дорогой путь, но без него независимость недостижима. Частично проблему закрывают поставки через дружественные страны и кооперация с партнерами по БРИКС и ШОС. На AI Journey также заявлено о создании совместного международного контура ИИ.

Гигаватты для нейросетей

Когда говорят о продвинутом ИИ, обычно думают о коде и алгоритмах, но у этих систем есть и материальные потребности. Обучение больших моделей и их непрерывная работа требуют мощных дата-центров — тысячи серверов, потребляющих энергию на уровне электростанций. Именно увеличение вычислительных мощностей и энергетической инфраструктуры сегодня становится главным направлением инвестиций. По данным Международного энергетического агентства, к 2030 году глобальное энергопотребление ЦОД удвоится до ~945 ТВт·ч, а потребление серверов, обслуживающих ИИ, вырастет в пять раз. Уже в 2024 году ИИ-серверы занимали около 15% всей электроэнергии дата-центров.
Россия по числу ЦОД уступает мировым лидерам, но тренд тот же. Минцифры оценивает, что к 2030 году энергопотребление российских ЦОД вырастет минимум в 2,5 раза — с ~1 ГВт до 2,5 ГВт, что сопоставимо с несколькими крупными электростанциями. В этом контексте важным преимуществом страны остаются дешевая электроэнергия и сильная генерация. Кроме того, Россия — одна из немногих стран, строящих малые атомные электростанции. По словам президента, такие компактные АЭС могут стать оптимальным решением для питания дата-центров: их можно размещать рядом с центрами нагрузки, обеспечивая стабильную и чистую энергию.
Рост атомной генерации позволит постепенно расширять вычислительные мощности для ИИ, напрямую связывая энергетику с цифровизацией. По сути, объединяются две отрасли: энергетики дают киловатты, разработчики превращают их в вычислительную силу.
Повышенное энергопотребление задает и экологические вопросы. Россия делает ставку на чистый атом и модернизацию традиционной генерации. Это прагматичный путь: использовать то, в чем страна сильна — атом, гидроресурсы и энергоизбыточные регионы — чтобы закрепиться в числе лидеров ИИ.

ИИ как стратегический ресурс

Путь от громких обещаний к реальным результатам в ИИ — долгий марафон. Фаза хайпа, когда казалось, что нейросети мгновенно заменят половину профессий, уже позади. Сейчас начинается более трудный этап: интеграция ИИ в повседневную экономику, повышение компетенций специалистов и масштабные вложения в инфраструктуру. Но цель того стоит: даже если сбудется лишь часть прогнозов, ИИ способен дать российской экономике сильный импульс и вывести ее на новую траекторию производительности, при этом не ослабляя цифровой суверенитет, а, наоборот, укрепляя его.
ИИ становится стратегическим ресурсом, сопоставимым с нефтью и газом. Только если углеводороды питали промышленность XX века, то алгоритмы питают знания и инновации XXI-го. И выигрывают те страны, которые смогут «добывать» этот ресурс самостоятельно. Россия заявляет амбиции быть среди них — не просто импортировать технологии, а создавать свои. Вызовов впереди много: нужно готовить новое поколение инженеров, давать бизнесу понятную экономику внедрения, строить международное сотрудничество на собственных условиях. Останавливаться нельзя — в условиях экспоненциального ускорения любое промедление превращается в отставание. Гонка за триллионы и суверенитет уже идет, и у России есть шанс сыграть в ней одну из ключевых ролей — если код, кадры и киловатты сложатся в единую стратегию прорыва.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора