Китайские модели занимают три четверти рынка
В первом полугодии 2026 года клиенты крупнейших облачных платформ кратно нарастили использование больших языковых моделей (LLM), при этом спрос все заметнее смещается в сторону китайских систем. Участники рынка связывают это с доступной стоимостью, открытостью моделей и возможностью развернуть их на отечественной инфраструктуре, тогда как для значительной части западных решений сохраняются сложности с оплатой API. Однако опора на иностранные ИИ-решения в условиях формирования суверенного рынка ставит под вопрос полноценную технологическую независимость, а вопросы национальной безопасности требуют приоритетного развития собственных разработок.
На платформе Yandex AI Studio по итогам первого полугодия 2026 года клиенты потребили 597 млрд токенов — в 18 раз больше аналогичного периода прошлого года. При этом на собственные модели «Яндекса» пришлось 54% потребления, тогда как китайская Qwen от Alibaba заняла 21,2%, DeepSeek — 13,5%, а американская GPT-OSS от OpenAI — всего 7,5%. Руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин сообщил, что использование открытых китайских моделей за год выросло более чем в пять раз, и интерес к ним обусловлен высоким качеством при решении агентских сценариев.
На платформе MWS Cloud (принадлежит МТС) использование китайских LLM в первом полугодии 2026 года достигло 400 млрд токенов, что в 11 раз превышает показатель за весь 2025 год. Лидером остается Qwen с 261,1 млрд токенов, вторую позицию занимает GLM с 91,2 млрд, на третье место поднялась Kimi с 81,4 млрд, сместив DeepSeek. На платформе Cloud.ru за первые неполные восемь месяцев 2026 года общее потребление токенов выросло в 18 раз, и компания отмечает, что существенная часть спроса приходится именно на китайские модели.
По данным агрегатора OpenRouter, доля американских флагманских моделей в мировом ИИ-трафике за год сократилась примерно с 70% до 30%, а около трех четвертей токенов среди десяти наиболее используемых моделей приходится на китайские решения. Еще полтора года назад открытые китайские модели практически не влияли на рынок, тогда как сейчас они стали одним из его ключевых сегментов.
Перспективы отечественного рынка
Согласно прогнозу MWS Cloud, по итогам 2026 года объем отечественного рынка LLM увеличится на 35%, примерно до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий предоставление доступа к LLM по модели SaaS и посредством API, компания оценивает почти в 1,5 млрд рублей. В «Турбо Облаке» («Ростелеком») эту оценку считают кратно заниженной: директор направления по развитию ИИ-сервисов Денис Боженко назвал реальную коммерческую емкость рынка облачного доступа к LLM к концу 2026 года как минимум в 10–12 млрд рублей.
Одновременно наши разработчики формируют собственный рынок суверенного ИИ. В соответствии с принятым 26 июля 2026 года законом, для больших фундаментальных моделей вводятся два статуса — национальный и суверенный. Получение любого из них требует подтверждения соответствия законодательству России и традиционным духовно-нравственным ценностям. Порядок проверки разрабатывается на площадке АНО «Цифровая экономика» с участием Минцифры, ФСБ и ФСТЭК.
Новый Федеральный закон о поддержке развития технологий искусственного интеллекта в качестве одного из принципов регулирования предусматривает технологическую независимость систем ИИ от иностранных технологий. Текущая ситуация на рынке не соответствует установленным в Законе принципам. НПА должен вступить в силу с 1 сентября этого года, отдельные положения — с 1 марта 2027-го. Скриншот сайта consultant.ru
Предполагается, что разработчики, претендующие на статус национальной или суверенной модели, будут проходить независимую экспертизу в аккредитованных лабораториях. Им потребуется раскрыть сведения об архитектуре модели и механизмах фильтрации, а эксперты проверят устойчивость к попыткам обойти встроенные ограничения. Успешное прохождение проверки позволит рассчитывать на меры государственной поддержки, включая преференции при госзакупках, доступ к данным государственных информационных систем и приоритетное внедрение в отдельных отраслях — в частности, в образовании и государственных услугах. Вместе с тем обязательная проверка всех доступных на рынке моделей не предусмотрена — испытания затронут только разработки, претендующие на специальный статус.
Вопросы технологической независимости
В апреле 2026 года президент Владимир Путин на совещании по развитию искусственного интеллекта заявил о необходимости разработки собственных решений для национальной обороны и безопасности.
Здесь мы должны обладать самыми передовыми технологиями, использовать максимально суверенные отечественные продукты,
— подчеркнул глава государства.
Ранее глава государства подчеркивал, что копирование чужих решений приводит к технологической и мировоззренческой зависимости.
В апреле этого года на совещании по вопросам развития технологий искусственного интеллекта Президент указал, что вопрос развития ИИ является делом государственного суверенитета и связал независимость в сфере искусственного интеллекта с вопросом существования государства. Скриншот сайта kremlin.ru
Однако на практике отечественные компании уже используют китайские разработки при создании собственных ИИ-решений. Глава Сбербанка Герман Греф ранее сообщал, что разрабатываемый «Яндексом» искусственный интеллект создается на базе китайской модели Qwen, которую отечественная компания дообучает под свои задачи. Глава InfoWatch Наталья Касперская, комментируя перспективы конкуренции в сфере фундаментальных моделей, отмечала, что России будет трудно соперничать с США и Китаем из-за необходимости огромных финансовых, вычислительных и энергетических ресурсов.
Когда ты идешь пешком по тем же рельсам, по которым едут поезда, то шансов догнать этот поезд в целом нет,
— заявляла она.
Не менее остро стоит вопрос аппаратной инфраструктуры. После ухода Nvidia, которая обеспечивала поставки ИИ-ускорителей, отечественный компании столкнулись с перебоями и ростом цен. Как сообщил на «Т1 Форум» директор департамента консалтинга ИТ-холдинга Т1 Артем Каранович, рынок ИИ-ускорителей в России продолжает расти, и его объем к 2030 году, по прогнозам, составит 257,6 млрд рублей, однако крупные игроки начали ориентироваться на китайских производителей, которые готовы поставлять любые объемы при стоимости в полтора раза ниже Nvidia . Технический директор MD Audit ГК Softline Юрий Тюрин подтвердил, что китайские коллеги заметно продвинулись, и в ряде задач их решения уже могут использоваться как альтернатива, особенно для прикладных сценариев и инференса моделей.
В связи с этим эксперты необходимо формировать полноценную технологическую среду, включая развитие собственного стека процессоров, программных платформ и инструментов разработки. Без этого даже доступное оборудование не будет эффективно использоваться, и зависимость от иностранных решений сохранится.
