По оценке Okkam, рекламный рынок РФ в 2025 = +≈35% г/г (выше инфляции и ожиданий начала лета +15–20%).
Драйверы: e-commerce и retail media (по итогу года +≈73%), тогда как ТВ +≈12%, радио −≈5%, пресса — стагнация.
Концентрация: топ-20 рекламодателей ~35% рынка (выше, чем годом ранее).
2026: базовый сценарий замедление до ≈28% на фоне жёсткой ДКП и отрыва крупных от SMB.
1П2025: выручка +34% г/г до ~639 млрд ₽.
Райдтех/e-com/доставка: +41% г/г до ~360,7 млрд ₽ — почти половина бизнеса.
Скорр. чистая прибыль 1П2025: ~43,2 млрд ₽ (−2% г/г) при процентных расходах ~32,4 млрд ₽.
Тезис: компания — главный бенефициар ускорения digital-рекламы и retail media, но финрасходы «съедают» часть прироста. Для оценки: имеет смысл смотреть динамику маржи в Commerce/Ads и траекторию процрасходов при текущей ставке.

Мы уже упомянули, что далеко не со всех эмитентов должен был сниматься дополнительный налог. Он был бы задействован, если бы компания имела выручку выше 20 млрд евро или около 1.5-2 трлн руб. “Яндекс” однозначно подходит под данные критерии, поэтому в первую очередь дополнительная инициатива ударила бы по российскому IT-гиганту.
В 2025 году российский рынок ИИ-технологий способен вырасти на 25-30%, до 1.9 трлн руб. Причем получается так, что 95% общей выручки приходится всего на пять компаний, которые сильно опережают остальных потенциальных конкурентов. В нашем материале мы разберем потенциал данного рынка в обозримом будущем, а также посмотрим на каждого из эмитентов, которые занимаются ИИ, и на их динамику в этом направлении.
В отличии от США или Китая, доступ России к современным чипам значительно ограничен — производит их, в основном, “NVIDIA”. Можно рассчитывать на потепление отношений с Америкой, тем более что это уже постепенно происходит, но пока что потенциал роста или полноценной конкуренции сильно ограничен. Также отсутствует квалифицированная рабочая сила по этому направлению и зрелых бизнес-кейсов.
По сути, развитие происходит, как мы видим, рост сильно опережает другие сектора экономики, но в действительности конкурировать с эффективностью американских и китайских нейросетей в данный момент крайне сложно. Некоторые компании все же предпринимают попытки развития, но чаще всего интегрируют ИИ во внутренные проекты, понижая затраты.

