15.10.2026 | Никита Масленников

ИИ-развитие в неоднородности ожиданий

По оценке главы МВФ Кристалины Георгиевой, текущая ситуация в мировой экономике определяется действием двух разнонаправленных шоков: отрицательного на стороне глобального предложения энергоносителей и положительного для спроса в связи с распространением ИИ. На оборудование, требующееся для его применения, и связанную с ним технологическую продукцию, считают в фонде, приходится уже более одной десятой мировой торговли. Доля же инвестиций в ИИ в глобальном ВВП в текущем году, видимо, достигнет или даже превысит суммы, потраченные на строительство железных дорог, энергосистем и телекоммуникаций. ИИ-развитие – одна из главных примет становления в pax economica нового технологического уклада, впрочем, сопряженная с немалыми рисками.

На минувшей неделе эту тему вновь затронул Рэй Далио, президент крупнейшего хедж-фонда в США Bridgewater, назвавший ИИ «классическим инвестиционным пузырем», финансируемым за счет огромных объемов заемных средств. При этом долговая нагрузка технологических гигантов существенно растет без уверенных гарантий будущих прибылей и спроса, одновременно повышается и вероятность масштабных коррекций вниз эмитированных ими ценных бумаг. В McKinsey & Company, например, полагают, что в 2030 году мировые расходы на строительство дата-центров могут достичь 7 трлн долл. Оценка эта, однако, пронизана озабоченностью возможного серьезного ущерба, если рост производительности не окажется достаточно весомым, чтобы оправдать эти вложения. Прорыв «ИИ-пузыря», вероятность которого остается значимой, финаналитики определяют как неизбежную «детскую болезнь» формирования нового мирового технологического уклада, сопутствующую глубокой трансформации экономических структур в глобальном хозяйстве с существенным влиянием на всех его участников.

Экономика РФ – вовсе не посторонняя в глобальных РФ-трендах. По данным исследования компании Orion soft, в 2026 году расходы крупного российского бизнеса на использование нейросетей могут достичь 237 млрд руб.

Потребление токенов (минимальная единица текста, которую обрабатывает языковая модель) в этом году может вырасти еще больше - почти в 2,5 раза до 912,5 трлн. На 2027 год компания прогнозирует дальнейший рост расходов - на 50% до 357 млрд рублей, при той же динамике потребления - 50% до 1,37 квадриллиона токенов. Рост потребления нейросетей Orion soft связывает с распространением ИИ-агентов – ассистентов, которые самостоятельно выполняют поручения, связанные с запросом данных, обращением к рабочим системам и проверкой результата.

Приведенный пример, конечно, лишь один из кейсов российской ИИ-динамики. В целом же, согласно прогнозу Центра макроэкономических исследований Сбербанка, внедрение генеративного искусственного интеллекта может к 2030 году дополнительно прибавить к ВВП от 2,5% до 9,8%. Как подчеркивают в Минэкономразвития, главный эффект будет обеспечиваться увеличением производительности труда, компенсирующим кадровый дефицит за счет автоматизации рутинных процессов.

Достижимость обозначенных перспектив будет определяться уровнем распространения ИИ. В мае 2026 Банк России опросил 14,7 тыс. нефинансовых предприятий об использовании генеративного ИИ. О его применении сообщила примерно каждая седьмая компания (14%). Еще 20% планируют внедрение. Но большинство – 66% - не используют нейросети и не имеют таких намерений. Среди использующих активно применяют технологию только 40%. В крупном бизнесе картина получше. Опросы «Яков и партнеры» и «Яндекса», констатируют применение генеративного ИИ хотя бы в одной функции примерно в 70% компаний. У этой статистики, однако, есть слабое место. В ней смешаны как использование ИИ-решений отдельными сотрудниками без официального внедрения соответствующих стандартов и правил в корпоративное управления, так и официальные ИИ-протоколы компаний на этот счет.

Частичное использование ИИ персоналом пока опережает его применение на корпоративном уровне, встроенное в бизнес-процессы. При этом, как показывает сентябрьский опрос Школы управления РБК (1257 респондентов), оба направления развиваются довольно бессистемно. 42% опрошенных указали, что ИИ используют лишь отдельные сотрудники. 36% отметили, что каждый пользователь в компании делает это по-своему. 7% заявили, что в их командах ИИ не используют вовсе. О наличии корпоративного аккаунта для доступа к ИИ-помощникам сообщили лишь 24% респондентов, об имеющихся в компаниях утвержденных собственных ИИ-решениях – лишь 19%.

Текущий уровень распространения ИИ обусловливает тот факт, что альтернативные экспертные оценки ожидаемого «генеративного вклада» в ВВП к 2030 году заметно скромнее, чем у аналитиков Сбера – 3-5%, причем большинство версий тяготеют к нижней границе интервала.

Впрочем, и эти ожидания могут оказаться завышенными, если не будут ослаблены имеющиеся ограничения внедрения ИИ. В их числе эксперты выделяют: ошибки моделей и непредсказуемость сроков решения поставленных им задач; риски конфиденциальности (внутренние корпоративные данные обрабатываются часто на серверах, неподконтрольных компаниям); высокая стоимость внедрения моделей; замедление и сокращение инвестактивности в целом в экономике; непроработанность многих корпоративных стандартов при высокой доле «ручного управления»; дефицит инфраструктуры (потребности ЦОДов в энергетических мощностях требует их увеличения к 2030 году, как минимум, втрое).

Большая часть прогнозов ожидаемых ИИ-эффектов касается последствий для рынка труда. Один из наиболее радикальных представлен экспертами Президентской академии.

По расчетам авторов, без внедрения ИИ к 2035 году российскому рынку труда потребуется 76,7 млн работников, при масштабировании технологии — 69 млн, то есть на 10% меньше. При этом эффект от внедрения ИИ будет неравномерным. Его максимальное проникновение (доля взятых рабочих задач) возможно в сфере финансов и страхования, а также в научной и профессиональной деятельности (по 46%), в информации и связи (43%), в образовании (43%) и в сфере культуры (42%). Минимальным участие ИИ возможно в секторах с большой долей ручного труда. Это строительство (17%), добыча полезных ископаемых (15%) и сельское хозяйство (10,7%).

Перечень отраслей, более всего способных увеличить производительность труда при внедрении ИИ, выглядит несколько иначе. На первом месте — информация и связь, в которых показатель может увеличиться на 55%, на втором — торговля (29%), на третьем — операции с недвижимостью (18). Среди аутсайдеров по этой части — сельское хозяйство, гостиницы и водоснабжение (по 17%).

Большая часть прогнозов сходятся в том, что на рынке труда в РФ теоретически поддаются выполнению с помощью ИИ около трети всех профессиональных задач (касается возможностей ИИ на сегодняшний день, но технологии развиваются). Это пока позволяет отнести РФ к группе стран с умеренным воздействием искусственного интеллекта на рынок труда. Внедрение ИИ заметно обостряет одну из главных проблем российского рынка труда – несоответствие квалификации работников потребностям работодателей. По оценке Центра макроэкономических исследований Сбербанка, у 44% уровень образования не соответствует рабочему месту, у 19% он выше требуемого, у 25% - ниже, у 36% работа не связана с полученной специальностью.

Примечательна и реакция самих занятых. По данным «Авито-работы», 62% респондентов рассматривает возможность переобучения на профессии, связанные с новыми технологиями и ИИ, 7% уже делают это, 14% намерены начать в следующем году, 44% обдумывают этот шаг.

Можно предполагать, что мотивации к овладению навыками использования ИИ будут усиливаться. Практика показывает, что использование ИИ устойчиво связано с более высокой заработной платой работников. В среднем пользователи технологии зарабатывают на 13% больше тех, кто пока не интегрировал ее в свою деятельность. Однако размер эффекта сильно зависит от частоты применения: эпизодическое использование предполагает премию в 11,6%, регулярное – уже 26,9%. Среди специалистов высшего уровня квалификации эффекты проявляются еще сильнее. Для них эпизодическое применение ИИ может приносить премию порядка 18,2%, а регулярное использование – до 45,8%.

Для квалифицированных работников это означает необходимость продолжать повышать квалификацию и осваивать ИИ-инструменты на регулярной основе. Это ставит серьезные вызовы перед системой образования и профессиональной подготовки. Обучение не может ограничиваться разовыми курсами, а требует системной интеграции ИИ в образовательные программы на всех уровнях.

Этого требует значительный риск усиления зарплатного неравенства. Видимо, уже к концу десятилетия использование ИИ может стать одним из главных квалификационных требований, гарантирующих высокую заработную плату.

Развитие ИИ и масштабирование внедрения связанных с ним технологий, по сути, лишь уходят со старта. При этом и участники рынков, и эксперты-наблюдатели склонны переоценивать его в краткоосрочной перспективе и недооценивать в долгосрочной. Как подчеркивает директор-распорядитель МВФ Кристалина Георгиева, «именно на этом переходе от сегодняшнего бума создания ИИ к завтрашней реализации его преимуществ нам предстоит пройти через максимальные риски». Помимо ожидаемого и противоречивого влияния на рынки труда, финансовых инструментов, корпоративного и государственного долга, уже очевидно, что ИИ повышает ценовое давление, в том числе в связи с ростом спроса на энергию и ее носители.

Все эти риски требуют пристального внимания регуляторов по всему миру и их тщательно выверенных решений, причем, при усиливающейся роли международной экономико-политической координации. Однозначно убедительных свидетельств ощутимого прироста совокупной факторной производительности за счет ИИ пока не слишком много. Тем не менее, исследования МВФ показывают, что «при правильном подходе» к ИИ дополнительный рост мировой экономики может достичь 0,5 п.п. в год. Это означает, что за 10 лет глобальный ВВП может вырасти на величину, сопоставимую с экономикой АСЕАН. ИИ – один из главных драйверов текущих и будущих структурных трансформаций по всему миру. Поэтому его развитие и применение – это всерьез и надолго.

В этом смысле РФ вполне осваивается в глобальном мейнстриме. 8 октября Минцифры направило на утверждение в комиссию при президенте РФ нацплан внедрения ИИ. Он сформирован до конца десятилетия и включает в себя 172 показателя, в которых отражены все предыдущие инициативы, определены сроки и направления масштабирования успешного опыта внедрения ИИ с учетом создания механизмов компенсации поставщикам стоимости вычислительных мощностей и сервисов.

Как ожидается, в 2027 году в РФ сложится трехуровневая структура ИИ-рынка с понятным распределением компетенций и правил ответственности. Верхний уровень – единицы холдингов с полным циклом и статусом суверенной модели, конкурирующих за госзаказы и стратегические отрасли. Средний – десятки компаний с национальным статусом и отраслевыми специализациями. Нижний, и самый динамичный – интеграторы и консультанты, которые помогают клиентам управлять всем многообразием решений.

Отдача развития ИИ-рынка для наполнения структурных трансформаций в российской экономике новым технологическим смыслом будет напрямую зависеть от системных и скоординированных усилий регуляторов по приближению инфляции к цели, созданию боле комфортных денежно-кредитных условий, запуску инвестцикла с перезагрузкой стимулов к капвложениям, в том числе в научные исследования и человеческий капитал. Вклад ИИ в ВВП будет очень сильно зависеть именно от этого.

Никита Масленников — экономический обозреватель

Версия для печати