К 2030 году мировой рынок систем промышленного искусственного интеллекта вырастет почти втрое, а российский — более чем в три раза. Об этом свидетельствует подготовленное при участии «Газпромбанка», «Газпром нефти», ПАО «Северсталь» и ООО «Газинформсервис» исследование, посвящённое анализу состояния и перспектив отрасли индустриального ИИ в России и мире, основным технологическим направлениям, инвестициям, барьерам внедрения, вопросам регулирования и кибербезопасности.
Согласно представленным в исследовании данным, отечественный рынок промышленного искусственного интеллекта может вырасти с 40 млрд рублей в 2025 году до 134 млрд рублей к 2030 году при среднегодовом темпе роста в 27,4 %. При этом мировой рынок промышленного ИИ увеличится с 53,8 млрд долларов в 2025 году до 153,9 млрд долларов к 2030 году при среднегодовом темпе роста 23,4 %.
На мировом рынке сложился выраженный дисбаланс между созданием технологий и их внедрением. Более 75 % глобальной выручки вендоров контролируют технологические гиганты из США (около 50 %) и Евросоюза (2 5%), где разрабатываются алгоритмы и ИИ-платформы. При этом главным потребителем и полигоном для внедрения выступает Азиатско-Тихоокеанский регион во главе с Китаем: его доля вырастет с 40 % в 2025 году до 46–48 % к 2030 году.
Источник изображения: аналитическое исследование «Промышленный искусственный интеллект» / gazprombank.ru
В 2025 году крупнейшими сегментами в деньгах стали предиктивная аналитика (12,2 млрд долларов, или 23 % рынка) и компьютерное зрение (10,8 млрд долларов, или 20 %) за счёт наличия типовых решений с быстрой отдачей. Однако к 2030 году максимальный прирост доли рынка покажут совершенно новые направления — воплощённый ИИ для роботов-гуманоидов (рост с 0 % до 9 % рынка, или 13,9 млрд долларов) и мультиагентные генеративные системы (рост доли на 7,5 п.п., до 17,7 млрд долларов). При этом классические промышленные NLP-решения к 2030 году будут полностью поглощены генеративным ИИ.
Что касается отечественного рынка индустриального ИИ, то он развивается в условиях внешних ограничений и курса на технологический суверенитет, что формирует его уникальную архитектуру. Основными заказчиками в данной сфере и двигателями рынка выступают госкорпорации и крупнейшие холдинги из нефтегазового сектора, металлургии, энергетики и химии.
Если в мире концерны активно используют публичные облака гиперскейлеров, то в РФ из-за санкционных рисков и требований к защите критической информационной инфраструктуры компании разворачивают ИИ-решения внутри закрытого физического периметра. Это делает проекты более дорогими и сложными в интеграции, но стимулирует спрос на периферийные вычисления (Edge AI) и компактные отраслевые языковые модели, не требующие гигантских мощностей.
Иллюстрация сгенерирована ИИ Google Gemini
По оценкам аналитиков, к началу 2026 года парк оборудования для промышленного ИИ в РФ на 45 % состоял из ранее установленных западных систем, на 35 % — из китайского оборудования (серверы, графические ускорители, камеры) и на 20 % — из российских решений (датчики, ПЛК, серверы). Вместо дорогостоящей полной замены производственных линий предприятия делают ставку на точечную ИИ-модернизацию действующего оборудования.
Главным тормозом внедрения промышленного ИИ в России выступает неготовность базовой IT-инфраструктуры — на эту проблему указывают 93 % компаний, а полная автоматизация сбора данных есть лишь у 7 % предприятий. Кроме того, только 9 % отечественных организаций обеспечены достаточными вычислительными мощностями (GPU). Среди других острых проблем: риски кибербезопасности (53 %), нехватка публичных успешных кейсов (46 %), кадровый голод (38 %), дефицит бюджетов (30 %) и отсутствие чёткого правового регулирования ответственности за аварии, спровоцированные ошибками искусственного интеллекта.
Источник: servernews.ru