Как инвестировать в российский ИИ?

Вопреки расхожему мнению, на российском фондовом рынке не только Сбер и Яндекс занимаются разработкой и внедрением ИИ. В декабре 2025 года консалтинговая компания «Яков и Партнёры» (бывш. McKinsey) опубликовала исследование о внедрении ИИ в российском бизнесе:

По итогам текущего года 71% компаний применяют эту технологию хотя бы в одной из функций, что на 17 процентных пунктов выше, чем в 2024-м. Согласно опросу СТО, за два года генеративный ИИ вышел далеко за рамки точечных экспериментов: среднее количество функций, где запущены пилоты или полное внедрение, выросло с 2,4 в 2023 г. до 3,1 в 2025-м, а сама технология используется уже в 80% ключевых бизнес-функций.

Согласно результатам опроса, 64% компаний внедрили Генеративный ИИ и ИИ-агентов (чат-боты, ИИ-помощники для планирования и т.д.) хотя бы в одну бизнес-функцию, 68% внедрили Речевые технологии и обработку естественного языка, 81% — компьютерное зрение и 90% — рекомендательные системы.

Главное, что здесь нужно понимать, что ИИ получил популярность в последние годы благодаря чат-ботам и генерации видео с котами, но его функции выходят далеко за эти пределы. Он уже давно с нами и никуда не денется. Вот несколько примеров применения компьютерного зрения, которое редко вирусится в сети:

1. Подсчет картошки на конвейерной ленте.
2. Определение негабаритных предметов.

Результаты исследования действительно впечатляют. Основываясь на собственном опыте, скажу, что внедрение ИИ в ту или иную бизнес-функцию сталкивается с критикой ещё на уровне гипотезы. Решения, которые уже внедрены, вероятно, доказали свою эффективность задолго до воплощения в жизнь.

Ещё один важный момент заключается в том, что на рынке, в большинстве случаев, сложно найти готовое решение для таких задач. Компании оказываются перед выбором, либо нанять разработчиков и самостоятельно разработать ПО, либо нанять разработчиков и самостоятельно доработать чужое ПО.

Искать компании с внедренными ИИ-инструментами сложно. Менеджмент может откровенно фальсифицировать данные об эффективности решений, для повышения инвестиционной привлекательности компании или выполнения собственных KPI. Вот пример, который, недавно получил широкую популярность в сети.

Однако во время золотой лихорадки зарабатывают продавцы лопат. В нашем случае есть три лопаты: готовое программное обеспечение с ИИ (к ним мы относимся скептически), комплектующие для серверов (к сожалению, у нас нет своей Nvidia) и облачные решения (вот тут мы можем разгуляться).

По сути своей «облако» — это дистанционный сервер, на котором компания разворачивает ПО. Для работы ИИ нужно очень много памяти и вычислительных мощностей, но санкции, ажиотаж вокруг ИИ и других технологий, значительно повышают сложность создания собственных вычислительных центров и повышают спрос на аренду мощностей.

В другом исследовании «Яков и Партнёры» также говорят о привлекательность облачных технологий для российского бизнеса. На рынке есть несколько компаний, которые предоставляют услуги по аренде облачного пространства. И, удивительное совпадение, их выручка постоянно растет (раз ссылка, два ссылка).

Ещё один важный аспект — доступность электроэнергии: Россия занимает 5-е место в мире по производству электроэнергии, но цены заметно ниже, чем у конкурентов. А у того же Ростелекома есть центр обработки данных на территории АЭС, что значительно снижает расходы на логистику энергии.

В одном из следующих постов изучим сильные и слабые стороны компаний: их мощности, темпы роста выручки, инвестиционные программы, законодательные ограничения, менеджмент и др. Не инвестиционная рекомендация.

Больше постов в тг-канале: t.me/klochcoffee