Хайп ИИ: кого покупать под эту идею на Московской бирже?

Ист.фото: Freepik

В одном из последних постов я писал о супер-ралли в сырье: smart-lab.ru/blog/1257843.php. Оно обусловлено, в числе прочего, хайпом в ИИ и необходимости строительства инфраструктуры для обслуживания этой отрасли (ЦОДы, серверные, сетевые мощности, распределители, энергосистема и т.д.). Да, возможно, ИИ переоценён, и это пузырь. Но в любом случае внедрение ИИ уже сейчас меняет бизнес-процессы и от этого не скрыться.

‼️В долгосрочной перспективе ИИ способен вполне перекроить экономику, как в своё время сделало это массовое проникновение интернета в 2000-х годах – конечно, в результате надулся пузырь доткомов, но всё равно это повлияло на отрасль. И сейчас мы находимся в центре аналогичных процессов. Так что давайте посмотрим, как на этом заработать.

Я разбил российские компании на Мосбирже на три большие группы:

✔️инфраструктура под ИИ – сюда входят те, кто что-то делает для физического воплощения идеи

✔️разработка и внедрение ИИ – это, главным образом, разработчики

✔️использование ИИ – компании, которые активно внедряют ИИ и делают его основополагающим для своих бизнес-процессов

👉Если «инфраструктурщиков» довольно легко выделить, то часть компаний во 2 и 3 группе пересекаются. Например, Сбер и Т-Технологии – обе компании и разрабатывают ИИ, и активно используют их в своих бизнес-процессах. А Сбер так вообще подходит ещё и под 1 группу, особенно после приобретения Элемента.

В итоге я исходил при классификации из того, для чего разрабатывается ИИ: если на продажу для сторонних компаний (в т.ч. b2b) – то это 2-ая группа. Если же в конечном счёте разработки используются главным образом для себя – то это 3-я группа.

В любом случае классификация условная и, думаю, наполнение групп компаниями тоже дискуссионное. Но что получилось – то получилось. Погнали!

Инфраструктура

Элемент

Компания выпускает широкую линейку продукции сразу во многих категориях: электронная компонентная база, электронные модули и блоки, интегральные микросхемы, полупроводники, корпуса для микросхем, оборудование для производства. Объём производства с момента IPO вырос почти в 2 раза (а до момента IPO утроился за пару лет). Очевидный бенефициар хайпа в ИИ.  

‼️Сейчас, после того, как Сбер выкупил долю у АФК Системы (я писал про это тут: smart-lab.ru/blog/1255914.php ) у Элемента появилось множество новых точек роста, т.к. Сбер строит вертикальную интеграцию в сфере использования ИИ. 

Другой вопрос – останется ли Элемент на бирже? И какова будет ликвидность акций, т.е. отразится ли рост бизнеса в котировках?

Ростелеком 

Больше интересует даже не сам Ростелек (который довольно уныл в плане бизнеса), а облачный бизнес РТК-ЦОД. Компания занимает 33% рынка аренды стойко-мест и размещения оборудования и 24% облачных услуг. Квартальная выручка Ростелекома в этих сегментах составляет около 15 млрд рублей. 

1️⃣В прошлом году Ростелеком готовил дочку к IPO. Дело в том, что рынок ЦОД требует обширных инвестиций, и IPO – это сравнительно дешёвые деньги. Но из-за провальных последних размещений интерес менеджмента к IPO РТК-ЦОД временно потерялся. 

Тем не менее, РТК-ЦОД является самым быстрорастущим подразделением РТК, способным сделать кассу и основному бизнесу. Так что присмотреться к компании в рамках общего развития однозначно стоит. А если всё же дело дойдёт до IPO – то РТК-ЦОД обязательно надо покупать (только вопрос: на самом IPO или позже).

МТС

МТС уходит от схемы стандартного телеком-провайдера и трансформируется в экосистему, где ИИ и инфраструктура для него занимают отдельное место. Но и как в случае с РТК, интересным даже является не сама МТС (у которой огромный долг и отрицательный капитал), а её подразделение MTS Web Services (MWS), которое планируется также вывести на IPO.  

В MWS входят все ключевые ИТ-активы группы: МТС Digital, МТС Cloud, Big Data МТС, MTS AI, Visionlabs – т.е. все инфраструктурные и облачные ИТ-сервисы, включая ЦОДы, ИИ-направление, кибербез. Этот сегмент также является самым быстрорастущим в МТС и может поддержать на плаву и материнскую компанию.

Электрогенерация и распределение

Для работы всей облачной инфраструктуры требуется огромное количество электроэнергии. Проекты по строительству новых электрогенерирующих мощностей в регионах, где строят крупнейшие ЦОДы, даже сделали федеральными. Да и в целом Россия в декабре 2025 года поставила рекорд по энергопотреблению.

В целом доля потребления электроэнергии ЦОДами и майнерами криптовалют в России пока не очень велика: около 1%, и достигнет 2% только к 2030 году. Поэтому сложно сказать, что ИИ станет однозначным «разгонятором» этой сферы. 

👉Скорее, нужно понимать, что электроэнергия в постиндустриальном укладе сама по себе очень важна, и её потребление будет расти по мере развития промышленности, в т.ч. роботизации и автоматизации. Другое дело, что если 2026 год станет годом «зимы» в экономике, то все прогнозы пойдут по одному месту.  

Но если говорить об этой сфере в контексте поста, то я бы делал ставку на мощные генерирующие и распределительные компании, работающие в центральной России, где происходит основная движуха: Россети Центр, ЦП, Волга, СЗ, Мосэнерго, Ленэнерго, МОЭСК, Пермьэнергосбыт.

Потенциально интересна в контексте поста ещё Эн+, строящая крупнейший ЦОД в России (и ещё владеющая электрогенерирующими мощностями), но там хватает своих приколов, поэтому рекомендовать не буду.

Разработка и внедрение ИИ

Яндекс

Ну Яндекс тут явный лидер. Он является и передовым разработчиком в сфере ИИ, и владельцем крупнейших дата-центров в России, предоставляет облачные услуги, а также сам использует сразу несколько нейросетей и ИИ-агентов в своей работе. Примеры: 

✔️голосовой ассистент Алиса использует нейросети для распознавания речи и понимания контекста запросов, что делает её ответы более точными и логичными

✔️в Яндекс Браузере нейросети анализируют поведение пользователей и предлагают персонализированные рекомендации по поиску и просмотренным сайтам

✔️в Яндекс Поиске нейросеть помогает лучше понимать запросы пользователей и анализировать контекст, чтобы выдать наиболее релевантные результаты

✔️YandexGPT является русскоязычным аналогом ChatGPT и позволяет решать сразу несколько прикладных задач и создавать своих агентов

👉Также Яндекс использует ИИ внутри своих сервисов. Например, в навигаторах для построения оптимального маршрута, для динамического ценообразования в Go, для анализа предпочтений пользователей в Маркете и т.д.

Но главное, что приносит доход Яндексу – это продажа решений на основе ИИ для бизнеса и государства. К примерам таких разработок относятся:

✔️Yandex Cloud с сервисами ML Model Training, Data Lens, Vision API – позволяет клиентам обучать модели, анализировать данные, распознавать изображения и текст

✔️Яндекс SpeechKit – синтез и распознавание речи для колл центров, голосовых помощников, транскрибации.

✔️Яндекс Translate – API для машинного перевода, интегрируется в корпоративные системы

✔️Яндекс CatBoost – открытая библиотека градиентного бустинга, используется для прогнозирования и классификации в B2B решениях

Ну и так далее. Я думаю, особо тут не стоит расписывать. Яндекс – главный бенефициар хайпа в ИИ, это однозначно.

ВК

ВК тоже пытается не отстать от лидера рынка. Но собственных языковых моделей у ВК пока нет, и компания больше сконцентрирована на разработке точечных решений для бизнеса. Например, предоставляя сервисVK Cloud Solutions − это облачные ИИ сервисы для разработки и развёртывания моделей, включая GPU кластеры.

Есть и аналог Яндекс SpeechKit − VK SpeechKit для распознавания и синтеза речи.

Также имеет коммерческое использование VK Recommendation Engine – набор алгоритмов персонализации контента, которые лицензируются для медиа и e commerce. Эти же алгоритмы используются внутри соцсетей ВК, ОК и Дзен. 

Но я бы не стал ставить на ВК. В том плане, что от хайпа ИИ компания получает меньше преференций, чем Яндекс. Во-первых, доля дохода от сервисов ИИ у ВК намного ниже, чем у Яндекса. Во-вторых, у ВК огромный долг и в целом сложности с управлением их «зоопарка» сервисов. И если Яндекс заточен под бум ИИ и пытается оседлать эту волну, то ВК занимается немного другими делами. Например, пилит Max.

Диасофт

Напомню, что Диасофт – это компания, которая делает софт для банков и финансовых компаний. Её ключевой продукт − платформы для цифровизации бэк офиса финансовых организаций. И цифровизация здесь идёт бок о бок с внедрением ИИ и автоматизацией различных процессов.  

Компания разрабатывает, например, в числе прочего, ИИ модули для автоматизации банковской и страховой отчётности, кредитного скоринга, выявления аномалий в транзакциях. Это позволяет их клиентам экономить деньги и в целом быстрее работать.

И доля использования ИИ в продуктах Диасофта растёт, я бы даже сказал, что компания намеренно идёт в ногу со временем и начинает внедрять AI-агентов в своих продукты всё больше и больше.

Софтлайн 

Компания занимается как разработкой собственного софта с использованием ИИ – в частности, она реализует собственные разработки в области кибербезопасности с использованием машинного обучения, так и адаптирует под нужды клиентов решения сторонних разработчиков, в том числе зарубежных.

Ну и с каждым месяцем решений, которые основаны на интеграции ИИ в бизнес-процессы клиентов, становится больше.

Масштаб деятельности у Софтлайна (да и Диасофта), конечно, не такой большой, как у Яндекс и ВК, но и сбрасывать их со счетов не стоит.

Астра

Главный продукт Астры, конечно, это операционная система Astra Linux, а также сопутствующие продукты. Но помимо этого, в партнёрстве с рядом предприятий, Астра начинает предлагать коммерческие решения на основе или же с использованием ИИ. 

Например, ещё в 2024 году Астра и PIX Robotics представили совместное IT-решение на базе искусственного интеллекта – а именнорабочее место цифрового сотрудника. Если коротко, то этот технологический бандл предполагает применение программных роботов, которые выполняют простые задачи: ввод данных, обработка информации, отправка e-mail. Разработка основана на компьютерном зрении, с его помощью цифровой сотрудник может взаимодействовать с любыми системами и приложениями Astra Linux.

А летом прошлого года в сотрудничестве с Data Sapience и YADRO запущено созданиепрограммно-аппаратного комплекса Тессеракт. С его помощью можно будет обрабатывать естественный язык, строить интеллектуальные системы поддержки принятия решений на базе больших языковых моделей, задействовать предиктивную аналитику, компьютерное зрение и выполнять много других задач.

Но пока всё это единичные продукты, и Астра делает ставку всё-таки на другое. Однако кто знает, возможно, какие-то решения и «выстрелят». 

Использование ИИ 

Компании этой группы применяют ИИ преимущественно для собственных нужд, чтобы повысить эффективность, снизить издержки или создать уникальные продукты. Некоторые из них пишут собственных ИИ-агентов, другие – покупают их на рынке у сторонних разработчиков. Суть в том, что применение ИИ в бизнесе таких компаний оказывается реальное действие, которое выражается в конкретных цифрах: рост числа клиентов, увеличение выручки на работника, снижение издержек, в конечном счёте – рост маржи. 

Например, тот же Сбер отчитывался в прошлом году, что благодаря ИИ удалось на 13% оптимизировать зарплатный фонд, сократив неэффективных сотрудников. А в компании Ренессанс Страхование 45% клиентов продлевают полис без участия сотрудника компании благодаря роботизированной системе. В общем как-то так. Погнали.

Сбер

Я условно отнёс Сбер к этой категории, т.к. он такой же гигант, как и Яндекс: под капотом у него теперь полный цикл «производства» ИИ – от плат до ПО. При этом Сбер в своей работе использует как собственные корпоративные разработки, так и сторонние. 

При этом ряд корпоративных разработок в итоге становится общедоступным. Например, GigaChat − генеративная модель для клиентского сервиса, маркетинга, внутренних ассистентов, изначально созданная для внутреннего пользования, в итоге стала публичной. При этом бесплатной (но есть лицензия для коммерческого использования с расширенными функциями).

👉Но в основном наработки в области ИИ используются для внутренних нужд. Это как стандартные банковские приблуды типа автоматизации скоринга, роботизации колл-центров, биометрии, так и технологии, используемые в рамках экосистемы – например, для оптимизации логистики Маркета. Всего Сбер использует свыше 2000 AI-моделей в разных бизнес-процессах. А клиентам на продажу предлагается более 70 AI-продуктов – собственных и партнёрских. 

В 2025 году финансовый эффект от применения технологий искусственного интеллекта составляет 450 млрд рублей. Показатель за 2020–2024 годы оценивается в 1,3 трлн рублей.

Т-Технологии

Вторая мощная банковская экосистема стремится не отставать от лидера. При этом по качеству пользовательского опыта Т-Технологии зачастую опережают Сбер и вынуждают последнего копировать популярные решения.

Как и Сбер, Т-Технологии используют ИИ в первую очередь в рамках банковского обслуживания – это скоринг, биометрия, антифрод-системы, персонализация предложения, автоматизация колл-центров, различные чаты и боты. Также отдельно выделю голосового помощника Олега, который является, пожалуй, самым продвинутым на рынке (после Алисы, конечно, – но Алиса это немного из другой оперы). 

👉И, как я писал, в некоторых сферах Т-Технологии даже опережают конкурентов. Например, прогеры компании создали агентский режим внутри собственной экосистемы ИИ-ассистентов для разработки, которая охватывает весь жизненный цикл разработки – от сбора требований до тестирования и сопровождения готового решения. Сейчас менеджмент намерен продавать его как отдельное коробочное B2B-решение, что делает Т-Технологии первым российским бигтехом с таким продуктом.

А летом компания представила первую российскую большую языковую модель (Large Language Model, LLM) с гибридным режимом рассуждений на открытом исходном коде T-Pro 2.0.

Хэдхантер

В своей экосистеме ХХ также использует множество инструментов, так или иначе связанных с применением ИИ. Например: 

✔️Алгоритмы подбора – ИИ-ассистент генерирует черновики вакансий на основе текстовых описаний от работодателя. Он анализирует требования, структурирует информацию, подбирает формулировки и оформляет текст так, чтобы описание было простым и понятным. В 79% случаев работодатели вносят минимум изменений в сгенерированный черновик. 

✔️Прогнозирование текучести кадров – ИИ составляет модели для работодателей, оценивающие риски ухода сотрудников.

✔️Автоматизация рекрутинга — ИИ-ассистент сортирует отклики на вакансии. Достаточно описать требования к кандидату простым языком, и система проанализирует резюме, сопроводительные письма и переписку, а затем распределит отклики по категориям: «Подходит», «Можно рассмотреть» и «Не сейчас». Ассистент показывает логику своих решений: выделяет сильные стороны кандидатов, указывает моменты, которые могут вызвать сомнения, и объясняет, почему распределил отклики именно так. Он также предоставляет статистику, которая помогает уточнить критерии отбора.

✔️Обработка биг даты – ИИ анализирует рынок труда, выделяет общие тренды, тенденции, составляет предсказательные модели по всему рынку и отдельным отраслям. Это, в основном, продукт на продажу – клиенты заказывают у ХХ исследования рынка, которые тот выполняет с помощью ИИ.

Сейчас только около 5% компаний используют ИИ при рекрутинге, поэтому у ХХ большое поле для деятельности.

ЦИАН

Казалось бы, что у компании основной продукт – сайт, но на самом деле это уже целая экосистема. И ЦИАН делает очень крутые вещи на основе ИИ, аналогов которым зачастую нет даже на Западе.

👉Так, ещё в 2024 году ЦИАН запустил умного помощника ЦианGPT на базе генеративных моделей ИИ. Он ищет недвижимость по заданным текстовым параметрам. Например, запрос может выглядеть так: «Пришли мне однушки в Нижнем Новгороде от 5 до 10 млн рублей» или «Найди квартиры в аренду в Москве на Севере до 50 тыс. рублей». Инструмент понимает сокращения и сленг, например, находит квартиру на Ваське в Питере или на Патриках в Москве. 

Также он может искать объекты по фото: например, найти квартиру с определённым стилем интерьера или мебелью, если ключевой предмет хорошо виден на картинке. Это уже по сути компьютерное зрение. Для этого ЦИАН использует модели EfficientNet и FAISS, которые позволяют находить визуально похожие квартиры среди миллионов изображений. 

Кроме того, ИИ используется для оценки стоимости объектов: он анализирует данные о местоположении, площади, состоянии жилья, рыночных трендах и других параметрах, чтобы прогнозировать цены. Опять-таки, тут есть обработки биг даты, в т.ч. на заказ.

Ренессанс Страхование

Компания официально признала 2025 год годом оптимизации бизнес-процессов и трансформации в InsurTech. Пока большую часть выручки дают офисы на «земле», но автоматизация базовых процессов через внедрение в них ИИ идёт семимильными шагами.

👉Так, ИИ используется в скоринге, основанном на анализе больших данных по более чем 80 параметрам, для предсказания трендов и потребностей клиентов, для разработки инструментов самообслуживания, которые помогут улучшить опыт клиентов и сотрудников.

👍ИИ считывает данные из документов клиента, обрабатывает заявления, оценивает пострадавшие детали и предсказывает скрытые повреждения. Наиболее успешно Ренессанс интегрировал ИИ в работу своего медицинского бота, что позволило автоматизировать принятие 40% решений по страховым случаям без участия человека. 

Также совместно с дочкой Софтлайна в прошлом году Ренессанс реализовал программу страхования парков такси с использованием технологий искусственного интеллекта, телематики и BigData с целью снижения уровня аварийности. 

✅Работает это так: при покупке полиса в Ренессансе водителю выдаётся трекер, который анализирует поведение водителя (манёвры, треки поездок) и присуждает ему определённый балл, оценивающий вероятность ДТП. И заодно выдаёт рекомендации по увеличению скорингового балла.

Следование советам ИИ позволило за снизить количество на 20%. Это не только вклад в общественную безопасность, но экономия для Ренессанса: ведь каждый нереализованный страховой случай – это прибыль компании.

IVA Technologies

Компания разрабатывает решения для автоматизации бизнес-процессов с использованием ИИ. В их числе:

✔️Голосовые роботы – IVA Technologies создаёт голосовых роботов для автоматизации обзвонов и сбора обратной связи. Они могут вести диалог, отвечать на вопросы и выполнять рутинные задачи, что снижает нагрузку на сотрудников.  

✔️Анализ эмоций – ML-алгоритмы используются для оценки эмоционального состояния клиентов в звонках. Это помогает улучшить качество обслуживания и выявить проблемные моменты в коммуникации. 

✔️Транскрибация – сервис IVA Terra преобразует речь в текст, что упрощает обработку обращений и создание документации. Точность транскрибации превышает 96%, система фильтрует шум и эхо. Кроме того, IVA Terra поддерживает онлайн-субтитры и перевод во время конференций.

✔️Подведение итогов — ИИ может по итогам конференции обработать весь разговор, свести его к ключевым тезисам и разослать всем участникам встречи. Например, начальник может в ходе звонка поставить перед подчинёнными задачи — ИИ всё это упакует в конкретные таски и разошлёт каждому отдельно.

👉В целом ИИ-решения IVA Technologies направлены на оптимизацию корпоративных коммуникаций и повышение эффективности бизнес-процессов.

Вместо вывода

Отмечу, что это далеко не все компании на Мосбирже, которые активно внедряют ИИ в свои бизнес-процессы. Например, добывающие компании используют дронов с компьютерным зрением для контроля своих объектов, создают цифровые копии промышленных комплексов, ИИ используется для геологоразведки, существенно сокращая затраты на это (экономия выходит до 40% − а это прям много, с учётом того, что именно разведка наиболее капиталосжигающая отрасль).

Застройщики используют ИИ для составления проектной документации, упрощения и удешевления логистики, контроля выполнения работ и т.д. Ритейлеры — для управления логистикой и складами. Даже в сельском хозяйстве находится место для ИИ. Я уж молчу про образование, управление, транспорт, безопасность...

При этом зачастую объём используемых AI-агентов в таких казалось бы консервативных отраслях будет повыше, чем даже в условном Сбербанке, который вроде бы весь такой технологичный. 

Это всё к чему?

ИИ-революция действительно идёт по планете. Но делать ставку на то, что ИИ перевернёт весь технологический уклад и лишит человечество работы — это неправильно. Скорее, это новая отрасль, которая помогает оптимизировать прежние. Часть профессий, действительно, со временем уйдёт в прошлое после массового внедрения ИИ, но появятся и другие. Так, появление ЧПУ станков не привело к тому, что токари исчезли — просто часть токарей заметили операторы ЧПУ. 

Так и здесь. Часть профессий займут операторы ИИ — люди, которые будут писать промты для AI-агентов, появятся специалисты, которые будут интегрировать ИИ в процессы компаний, потом появятся «оптимизаторы» AI-агентов и т.д. Это естественный процесс. 

И, на мой взгляд, в долгосрок разумно вкладывать в те компании, которые активно внедряют ИИ прямо сейчас. Это как переход электростанции с угля на газ: быстрее, дешевле, экономичнее, прогрессивнее, но требует затрат в моменте.

Оптимально будет заработать и на продавцах лопат — компаниях, которые продают ИИ-технологии. В ближайшее время на них спрос будет огромный.

Особенно сильно всё это «рванёт» после окончания СВО и снятия санкций, когда в страну хлынут в открытую зарубежные технологии. И кто будет действовать тогда — останется в позиции догонящего. А кто зайдёт сейчас — останется лидером. Как-то так.

Уважаемые друзья и коллеги, приглашаю в телеграм-канал, в котором я разбираю финансовые отчёты, анализирую бизнес компаний, а также даю комментарии и отвечаю на ваши вопросы лично https://t.me/+qKgMZlaTaqZlN2Iy