Iskusstvennyj-intellekt-v-Rossii-strategiya-i-realnost (1)

1.

Искусственны й интел лект в
России: стратегия и
реал ь ность
Анализ развития ИИ как ключевого фактора национальной
конкурентоспособности и безопасности

2.

Национальная стратегия
развития ИИ
Россия утвердила комплексный план развития искусственного интеллекта
до 2030 года (Указ Президента № 490 от 10.10.2019). Документ определяет
три ключевых направления: обеспечение глобальной
конкурентоспособности российских ИИ-решений, внедрение цифровых
технологий в приоритетные отрасли экономики и социальной сфере, а
также увеличение объемов государственного и частного финансирования
исследований и разработок.
Для реализации стратегии созданы специализированные структуры:
ассоциация «ИИ-РА» в качестве координатора отрасли, федеральный
проект «Искусственный интеллект» в рамках национальной программы
«Цифровая экономика», а также ежегодный международный форум «Этика
искусственного интеллекта: начало доверия» для обсуждения вопросов
безопасного и ответственного развития технологий.

3.

Экосистема развития: от науки до
практики
Академическая среда
Бизнес-сектор
МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, ИТМО
Яндекс разрабатывает
создали профильные кафедры и
голосовые помощники и системы
исследовательские центры.
компьютерного зрения. Сбер
Российские математические
создает модели LLM (GigaChat) и
школы остаются мировым
экосистему решений. Газпром
лидером, но возникает острая
нефть применяет ИИ для
нехватка специалистов: рынок
разведки месторождений и
требует Data Scientists и ML-
оптимизации добычи.
инженеров.
Государственные проекты
Внедрение ИИ в портал Gosuslugi, системы распознавания лиц (МВД),
создание цифровых двойников в промышленности. Государство активно
стимулирует цифровую трансформацию через пилотные проекты.

4.

Ключев ы е достижения России в ИИ
Российские компании и институты достигли значительных результатов в
разработке и внедрении искусственного интеллекта. В области обработки
естественного языка созданы мощные языковые модели, конкурирующие с
международными аналогами. Системы компьютерного зрения российской
разработки успешно применяются в безопасности, медицине и
промышленности.
Академические учреждения публикуют высокоцитируемые работы в
престижных международных журналах. Российские алгоритмы в машинном
обучении и глубоком обучении признаны инновационными решениями. При
этом синергия между академией, бизнесом и государством позволяет
быстро переводить научные результаты в практические применения.

5.

Вызовы на пути развития
Утечка кадров
Талантливые специалисты в области ИИ выезжают работать в крупные технологические
компании США, Европы и Китая. Это сокращает научный потенциал и замедляет
развитие российских проектов.
Дефицит финансирования
Несмотря на поддержку государства, объемы инвестиций в ИИ-разработки существенно
уступают США и Китаю. Частные инвесторы сталкиваются с неопределенностью в
условиях внешнеполитического давления.
Импортозависимость в hardware
Санкционное давление затрудняет доступ к современным процессорам NVIDIA и другому
критическому оборудованию. Это замедляет развитие вычислительных мощностей,
необходимых для обучения больших моделей.
Технологический разрыв
Отсутствие доступа к передовым западным разработкам и закрытым исходным кодам
затрудняет адаптацию лучших мировых практик в российских проектах.

6.

Срав нение инвестиционной активнос ти
Масштабы государственного и частного финансирования ИИ-разработок значительно различаются между ведущими странами. Соединенные Штаты и Китай значительно опережают Россию по объему инвестиций, создавая
серьезный разрыв в возможностях для развития конкурентных технологий.

7.

Стратегические направления укрепления позиций
Развитие кадрового потенциала
Создание привлекательных условий для специалистов через повышение зарплат, льготы и
гарантии. Расширение программ подготовки ML-инженеров и Data Scientists в ведущих
университетах.
Увеличение финансирования
Расширение государственных грантов и налоговых льгот для компаний, занимающихся ИИразработками. Привлечение частного капитала через венчурные фонды и корпоративные
инвестиции.
Импортозамещение технологий
Развитие собственных отечественных решений в области процессоров, облачных платформ
и ПО. Стимулирование расширения производства микроэлектроники и вычислительного
оборудования.
Международное сотрудничество
Развитие партнерских связей с дружественными странами в области ИИ-исследований.
Участие в международных проектах при сохранении технологического суверенитета.

8.

Закл ючение: путь к
глобал ь ной
конкурентоспособности
Россия обладает сильным потенциалом для развития искусственного
интеллекта. Наследие математических школ, активность крупных
технологических компаний и государственная поддержка создают
благоприятные условия. Успешные проекты в области обработки языка,
компьютерного зрения и промышленного ИИ демонстрируют реальные
возможности.
Однако для достижения глобальной конкурентоспособности необходимо
решить системные проблемы: остановить отток кадров через создание
привлекательных условий для работы, увеличить инвестиции в разработки,
преодолеть импортозависимость развитием собственных технологий.
Комплексный подход к решению этих задач позволит России утвердиться
как одного из мировых лидеров в области ИИ к 2030 году и обеспечить
технологическую безопасность национальной экономики.