Анализ программ государственной поддержки решений на основе технологий искусственного интеллекта

Горлачева Е.Н.1,2 , Герцик Ю.Г.1,2 , Третьякова В.А.1,2
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), Москва, Россия
2 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Москва, Россия

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 20, Номер 8 (Август 2026)

Цитировать эту статью:

Горлачева, Е. Н. Анализ программ государственной поддержки решений на основе технологий искусственного интеллекта / Е. Н. Горлачева, Ю. Г. Герцик, В. А. Третьякова // Креативная экономика. – 2026. – Т. 20, № 8. – DOI 10.18334/ce.20.8.126437. – EDN LMXUAT.
Gorlacheva, E. N., Gertsik, Y. G., Tretyakova, V. A. (in press). (2026). Analysis of government decision support programs based on artificial intelligence technologies. Creative Economy, 20(8). https://doi.org/10.18334/ce.20.8.126437

Аннотация:
Настоящее исследование содержит обзор и последующий анализ мер государственной поддержки развития технологий на основе искусственного интеллекта в ведущих экономиках мира, таких как Китай, США, Сингапур, Канада, Великобритания и страны Европейского Союза с целью формирования предложений по совершенствованию национальных мер поддержки изучаемой отрасли. На основании проведенного анализа можно сделать вывод, что России также необходимо продолжать развивать собственную модель государственной поддержки разработки и внедрения продуктов на основе искусственного интеллекта с учетом имеющихся сильных сторон и накопленного опыта в развитии инновационной инфраструктуры: расширение национальных проектов в области цифровой экономики и экономики данных, развитие научных школ, профильных направлений и участия в международных интеграционных объединениях для стимулирования экспорта российских решений. Материалы исследования могут быть использованы, в первую очередь, государственными органами власти Российской Федерации, институтами развития и субъектами хозяйственно-экономической деятельности в области создания и внедрения программных средств на основе технологий искусственного интеллекта, которые участвуют в разработке и принятии соответствующих программ и мер поддержки, мониторинге их эффективности и нормативно-правовом регулировании.

Ключевые слова: искусственный интеллект, технологический суверенитет, государственная поддержка, международный опыт, национальные проекты, экспорт технологий

JEL-классификация: L51, L52, O25

Благодарности:
Работа выполнена в рамках государственного задания РАНХиГС.

JATS XML

Введение. В настоящее время государственная поддержка разработки и продвижения программных продуктов на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) превратилась в одно из центральных направлений технологической политики разных стран [2]. Это связано не только с быстрым прогрессом машинного обучения и распространением других технологий искусственного интеллекта, но и с тем, что ИИ все больше воспринимается, как инфраструктурная технология общего назначения, способная влиять одновременно на производительные силы, оборону, науку, образование, рынок труда и качество государственного управления [8].

В настоящее время развитие ИИ сконцентрировано в ограниченном числе стран и компаний, а доступ к данным, инфраструктуре вычислительных мощностей и квалифицированным кадрам становится важнейшим условием технологического суверенитета [1]. Так, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) отмечает быстрое распространение национальных стратегий ИИ и рост числа государственных инициатив [1], Конференция ООН по торговле и развитию (UNCTAD) фиксирует высокую концентрацию ключевых ресурсов ИИ в только в некоторых странах, что усиливает борьбу за технологическое лидерство и повышает значение целенаправленной государственной политики [2]. Отдельно необходимо отметить актуальность развития таких технологий для Российской Федерации с точки зрения обеспечения ее национальной безопасности [4].

Меры государственной поддержки ИИ сегодня рассматриваются не только как элемент отраслевой политики, а как часть геоэкономической и институциональной трансформации. В фокусе внимания оказываются как прямые бюджетные расходы на исследования, так и создание вычислительной инфраструктуры, регулирование доступа к данным, стандартизацию, кадровую политику, государственные закупки и механизмы внедрения ИИ в государственное управление. Сочетание этих инструментов позволяет странам превращать имеющийся научный потенциал в экономические результаты и высокую добавленную стоимость, в том числе, благодаря комплексной поддержке малых технологических компаний и стартапов [10].

Цель исследования заключается в формировании предложений по совершенствованию национальной стратегии и государственных мер поддержки развития технологий искусственного интеллекта.

Методология исследования. В основе исследования лежит прагматический подход, который позволил выявить ключевые особенности и содержание страновых стратегий и конкретных мер поддержки развития технологий искусственного интеллекта в ведущих экономиках мира, включая Российскую Федерацию. Методологической базой работы послужили зарубежные и российские научные публикации, информация на официальных сайтах государственных органов, министерств и ведомств, профильных интернет-порталах, а также нормативно-правовая база стран, которые вошли в периметр исследования. Выбор методов исследования, таких как: обобщение, сравнение, анализ и синтез полученных данных, обусловлен поставленной целью формулировки предложений по совершенствованию национальной стратегии и мер государственной поддержки развития технологий искусственного интеллекта. .

Результаты и обсуждение. Предварительный анализ мер государственной поддержки ведущих стран показал, что единой модели в этой области в настоящее время не сложилось [3]. Такие ведущие страны как США, Китай, ЕС, Канада, Сингапур, Великобритания используют различные конфигурации в зависимости от структуры экономики, роли государственных институтов, масштаба внутреннего рынка и положения страны в глобальных технологических цепочках [3].

В работе [13] анализируются национальные планы по развитию ИИ, в которых задекларирована политика укрепления национального технологического потенциала. Рассмотрим подходы к поддержке экспорта ИИ-решений в ведущих экономиках мира. Начать рассмотрение представляется целесообразным с обзора ситуации с государственной поддержкой и регулированием технологий на основе искусственного интеллекта в России, так как это позволит ввести определенный понятийный аппарат, связанный с тематикой настоящего исследования.

Российская Федерация. Законодательство в сфере ИИ в нашей стране базируется на Указе Президента Российской Федерации от 15.02.2024 № 124, который внес изменения в Национальную стратегию развития искусственного интеллекта [4]. Данный документ задает государственные приоритеты развития ИИ, фиксирует необходимость технологического суверенитета, развития отечественных решений, подготовки кадров и внедрения ИИ в приоритетные отрасли. Такой подход в полной мере отвечает современным потребностям общества в области цифровизации национальной экономики [9, 11].

8 июля 2026 года нижней палатой российского парламента был принят после доработок первый в России закон, регулирующий ИИ, «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» [5]. Государство стремится сочетать развитие собственных ИИ-решений с поэтапной институционализацией правил их применения. Поэтому для анализа российских механизмов поддержки следует учитывать общее направление национальной правовой политики: снижение внешней зависимости, развитие гражданских сценариев применения и постепенное уточнение требований к модерации контента, генерируемого ИИ, поддержка разработчиков отечественных (суверенных) моделей и платформ, однако, конкретные механизмы будут разработаны позднее. В настоящее время можно пока говорить о том, что новый закон будет стимулировать применение отечественных ИИ-решений в большинстве социально-значимых отраслях, а также в тех областях, которые имеют отношение к национальной безопасности. Сейчас государственная поддержка разработчиков ИИ-решений в России сфокусирована преимущественно в национальном проекте «Экономика данных и цифровая трансформация государства» (стартовал в 2025 году). Внутри него существует федеральный проект «Искусственный интеллект» [6], в рамках которого запущен целый комплекс мер поддержки, начиная от грантов разработчикам, заканчивая подготовкой кадров. Такая поддержка продемонстрировала как положительные эффекты, так и определенные недостатки в плане оценки эффективности проводимых мероприятий и принятия мер по их совершенствованию на примере отдельных отраслей [5, 6]. Перспективными представляются также программы поддержки экспорта технологий ИИ в дружественные страны и интеграционные объединения, такие как ЕАЭС, СНГ, БРИКС/БРИКС+, ШОС и другие с учетом уже накопленного опыта по формированию единых рынков [7]. Тем не менее, для более эффективной реализации национальных проектов и программ необходим также анализ зарубежного опыта именно в государственной поддержке развития технологий ИИ.

Соединенные Штаты Америки. Американский подход является наиболее комплексным [18]. Он строится на двух основаниях – активной поддержке экспорта американских технологий и сдерживании конкурентов, прежде всего, Китая. В июле 2025 года администрацией президента США был издан Исполнительный указ №14320 «О содействии экспорту американского стека технологий искусственного интеллекта» [7]. Этот документ запустил «Американскую программу экспорта ИИ» (American AI Exports Program [8]). Ее суть — координированное продвижение на внешние рынки полных пакетов технологий (полного стека) через отраслевые консорциумы (таблица 1). Пакет включает все компоненты, от чипов и дата-центров до моделей ИИ и готовых прикладных решений для здравоохранения, образования или сельского хозяйства [14]. Отобранные проекты получают приоритетный доступ к федеральным инструментам финансирования – прямым займам, гарантиям по кредитам, страхованию политических рисков и инвестициям в акционерный капитал. Программа экспорта ИИ тесно связана с Национальным стратегическим планом по ИИ (AI Action Plan 2025 [9]), который, предусматривает снятие регуляторных барьеров для корпораций, строительство десятков новых дата-центров (свыше $200 млрд инвестиций) и интеграцию ИИ в военные системы.

Таблица 1 – Программа поддержки экспорта технологий ИИ в США [10], [11]

Отдельные аспекты программы
Ключевые характеристики
Наименование программы и юридическое основание
American AI Exports Program. Запущена в соответствии с Указом №14320 от 23 июля 2025 г.
Бюджет программы
Мобилизация существующих федеральных финансовых ресурсов.
Целевые компании
Программа ориентирована на промышленные консорциумы (отраслевые объединения), в которых могут участвовать как техногиганты, так и малые предприятия. Цель – продвигать на международные рынки полный технологический стек.
Механизмы поддержки
Помимо финансирования, программа предполагает:
страхование рисков – приоритетный доступ к прямым займам, гарантиям по кредитам, долевым инвестициям;
дипломатическую поддержку – Госдепартамент помогает преодолевать регуляторные барьеры и обеспечивает поддержку на межправительственном уровне;
административную поддержку – ускоренное рассмотрение экспортных лицензий и т.д.
Продолжительность программы
Отбор заявок планируется проводить на постоянной основе
Технологический стек
Программа поддерживает полный технологический стек:
- аппаратное обеспечение: ИИ-чипы, серверы, системы хранения данных, сетевое оборудование;
- инфраструктура данных: конвейеры передачи данных, системы разметки данных;
- модели ИИ: базовые и прикладные;
- безопасность: меры по кибербезопасности ИИ-моделей и систем;
- ИИ-приложения: готовые решения для конкретных секторов (здравоохранение, сельское хозяйство, образование и др).
Источник: составлено авторами

В стратегическом плане США по ИИ [12] акцент сделан на долгосрочное лидерство в НИОКР, расширении исследовательской инфраструктуры, развитии кадров и международном сотрудничестве [13]. В научной литературе [17, 20] американский подход обычно описывается, как децентрализованный. Сильная сторона такого подхода состоит в том, что государство не пытается полностью контролировать рынок, а создает экосистему, в которой действуют крупные технологические компании, университеты, оборонные агентства и исследовательские центры за счет координации отраслевых консорциумов. Национальный научный фонд США (NSF) [14] прямо связывает политику ИИ с исследовательской инфраструктурой и подготовкой кадров, а сеть National AI Research Institutes стала одним из наиболее устойчивых инструментов государственной поддержки [15]. Вместе с тем академическая и экспертная оценка этой модели указывает на ряд ограничений, например, американская модель сильнее других встроена в логику контроля над технологиями и ограничений доступа конкурентов к технологиям - в особенности - к продвинутым чипам и вычислительным ресурсам, что делает поддержку ИИ частью внешнеэкономической стратегии, а не только внутренней инновационной политики [16].

Китайская Народная Республика. Китайская модель господдержки ИИ строится на иной институциональной основе. В китайском плане развития ИИ [17] технологии искусственного интеллекта прямо названы новым двигателем экономического развития, фокусом международной конкуренции и важным ресурсом национальной безопасности.

Китайская стратегия, официально оформленная в программе «Искусственный интеллект+» (AI+) [18], отличается фокусом на массовое внутреннее внедрение с последующей экспортной экспансией, опирающейся на созданную рыночную мощь и дипломатию. Создав гигантский внутренний рынок умных устройств и решений, Китай готовит почву для экспорта уже проверенных, масштабируемых и зачастую более доступных по цене продуктов [19], как показано в таблице 2.

Таблица 2 – Программа поддержки экспорта ИИ в КНР [20]

Отдельные аспекты программы
Ключевые характеристики
Наименование программы и юридическое основание
Искусственный интеллект + (№000014349/2025-00070, Государственный Совет, 26.08.2025)
Бюджет программы
600-700 млрд. юаней (83,8 – 97,8 млрд долл.)
Целевые компании
Преимущественно крупные национальные корпорации (Huawei, ZTE, Alibaba Cloud, Hikvision), которые выступают подрядчиками по государственным контрактам.
Механизмы поддержки
Поддержка потребления устройств с ИИ
Продолжительность программы
до 2035 г.
Технологический стек
Критическая инфраструктура (центры обработки данных); воплощенный искусственный интеллект
Источник: составлено авторами

На международной арене Китай продвигает идею ИИ как «общественное благо» и выступает за инклюзивное международное регулирование через структуры ООН, контрастируя с американской политикой сдерживания и ограничения конкурентов. Это часть стратегии «цифрового Шелкового пути», направленной на привлечение стран Глобального Юга и создание альтернативной технологической сферы влияния в странах Юго-Восточной и Средней Азии, Африки, Южной Америки [21].

В отличие от американской модели, где государство чаще действует через распределенную систему институтов и конкурсных программ, китайская стратегия изначально задается как централизованная система, в которую далее встраиваются министерства, провинции, муниципалитеты и крупные цифровые корпорации [22]. В документах ОЭРС [23] также отмечается, что китайская политика охватывает практически все ключевые блоки, от НИОКР и индустриализации до подготовки кадров и регулирования.

Сопоставление США и Китая показывает, что различие между ними нельзя сводить только к противостоянию «рынок против государства». В действительности обе модели предполагают активную государственную роль, но эта роль институционально устроена по-разному. В США государство прежде всего субсидирует исследования, создает стандарты, развивает исследовательскую инфраструктуру и использует регуляторные и торговые инструменты для укрепления национального технологического преимущества. В Китае государство не только финансирует и координирует, но и непосредственно задает долгосрочную отраслевую траекторию, встраивая ИИ в более широкую программу индустриальной и цифровой трансформации.

Сингапур. Сингапур, будучи технологически продвинутой страной, избрал стратегию регионального игрока и посредника. Его программа поддержки экспорта строится не на глобальном доминировании, а на глубокой интеграции в азиатские цепочки создания стоимости и заполнении конкретных рыночных ниш. Национальная программа Сингапура по ИИ с бюджетом около 70 млн. сингапурских долларов ($51 млн) нацелена на разработку не универсальных, а регионально-специфичных базовых моделей [15, 16]. В таблице 3 представлен анализ отдельных аспектов программы поддержки экспорта ИИ-решений в Сингапуре.

Таблица 3 – Программа поддержки экспорта ИИ в Сингапуре [24], [25]

Отдельные аспекты программы
Ключевые характеристики
Наименование программы и юридическое основание
Национальная стратегия ИИ – 2.0
Бюджет программы
Enterprise Development Grant – покрытие затрат на разработку до 50% для малых и средних компаний;
Technology for Enterprise Capability Upgrading (T-Up): покрывает до 70% затрат на привлечение ученых и инженеров для НИОКР-проектов, включая ИИ. Крупные локальные компании могут получить до 30% покрытия своих затрат. Максимальная сумма — 250 000 сингапурских долл. на проект
Целевые компании
Крупные предприятия, малый, средний бизнес, стартапы
Механизмы поддержки
Прямое софинансирование затрат на разработку, автоматизацию, сертификацию и выход на рынок.
Предоставление экспертизы. В компании направляются учёные и инженеры из исследовательских институтов и высших учебных заведений для участия в R&D-проектах на срок до двух лет.
Экспорт норм доверия. Продвижение собственных инструментов проверки ИИ (AI Verify) и моделей управления как глобального стандарта.
Продолжительность программы
Многолетние государственные программы (EDG и T-Up действуют постоянно, но с обновляемыми условиями). NAIS 2.0 рассчитана на 3-5 лет.
Технологический стек
Проекты в сфере хранения данных, высокопроизводительных вычислений, информационных коммуникаций, исследования материалов и инженерии, микроэлектроники, автоматизации производства, биотехнологий, медицинских технологий, искусственного интеллекта и машинного обучения.
Источник: составлено авторами

В октябре 2025 года экспорт электроники, движимый спросом на ИИ, вырос на 33,2%, при этом наблюдался взрывной рост поставок в Таиланд (+91,1%), Тайвань (+61,5%) и Гонконг (+66,9%) [26]. Это указывает на активную переориентацию региональных цепочек поставок, в центре которых находится Сингапур, что укрепляет его позиции как независимого технологического моста между крупными державами и рынками АСЕАН.

Европейский Союз. Подход Европейского союза (ЕС) своеобразен, он делает ставку не на скорость внедрения или аппаратное лидерство, а на экспорт собственных правовых и этических стандартов, как основы для создания доверия к технологиям [18]. Вступивший в силу в 2024 году Закон об ИИ (AI Act) [27] — первый в мире закон, вводящий риск-ориентированное регулирование ИИ-систем. Европа позиционирует себя как «нормативного архитектора», предлагая миру строгую, но предсказуемую модель, привлекательную для стран, заботящихся о защите прав граждан. Масштабные программы финансирования, такие как Horizon Europe (до 5 млн евро на проект) и Цифровая Европа [28], строго увязаны с соблюдением этических принципов, прозрачности и безопасности. Таким образом, ЕС экспортирует не просто технологии, а целостную идеологию «надёжного ИИ», создавая глобальный спрос на продукты, сертифицированные по этим стандартам [12].

Таблица 4 - Программа экспорта технологий ИИ в Европейском Союзе [29], [30]

Аспект программы
Характеристики и данные
Наименование программы и юридическое обоснование
Закон об ИИ (AI Act) — первое в мире комплексное правовое регулирование ИИ. Является не столько программой финансирования, сколько нормативной базой.
Бюджет программы
Общеевропейские фонды: Digital Europe Programme: €7,588 млрд на 2021-2027 гг. для инфраструктуры, внедрения технологий и цифровых инновационных хабов (EDIH).
Horizon Europe: масштабная рамочная программа научных исследований и инноваций, включающая ИИ. Национальные инструменты: каждая страна ЕС использует собственные инструменты – экспортные гарантии (Hermes, Bpifrance), налоговые льготы на НИОКР, гранты.
Целевые компании
Все компании (поставщики и внедряющие), действующие на рынке ЕС. Закон устанавливает правила, а не предоставляет прямой финансовой поддержки. Особые упрощенные процедуры предусмотрены для МСП.
Механизмы поддержки
Создание регуляторного преимущества: формирование глобального спроса на «безопасный и этичный ИИ». Упрощение выхода на единый рынок ЕС для местных разработчиков за счет предсказуемых правил.
Косвенная поддержка через финансирование фундаментальных исследований и инфраструктуры.
Продолжительность программы
Закон вступил в силу в августе 2024 г. и будет полностью применяться с августа 2026 г., что делает его постоянным регуляторным элементом.
Технологический стек / фокус
Регулирование носит сквозной, риск-ориентированный характер и применяется ко всем технологиям ИИ на рынке ЕС: от высокорисковых систем (медицина, транспорт) до базовых моделей (General-Purpose AI) и генеративного ИИ.
Источник: составлено авторами

В отличие от США и Китая, где программы государственной поддержки фокусируются на крупных корпорациях и отраслевых консорциумах, европейские программы активно ориентированы на стартапы и малые инновационные предприятия, помогая им масштабироваться на едином европейском рынке, а затем выходить на глобальный уровень с нишевыми, но высококачественными решениями, как показано в таблице 4.

Стоит отметить, что Европейский союз представляет особый случай, поскольку речь идет не о государстве, а о наднациональной структуре, где необходимо сочетать регулирование, координацию стран-членов и поддержку рынка. В обзоре Coordinated Plan on AI [31] 2021 Европейской комиссией поставлены задачи одновременно, как создания глобального лидерства в trustworthy AI, так и уменьшения фрагментации между странами ЕС [32]. AI Innovation Package 2024 [33] включает меры по поддержке стартапов и малого бизнеса, доступу к суперкомпьютерам, созданию AI Office, развитию AI Factories и GenAI4EU.

Канада и Великобритания реализуют точечные модели государственной поддержки. Канадская стратегия ИИ интересна тем, что в ней изначально был сделан упор на исследовательское лидерство и человеческий капитал. На втором этапе стратегия была дополнена блоками коммерциализации, стандартов и выделенной вычислительной мощности. Это делает Канаду примером страны, которая раньше многих институционализировала поддержку ИИ, но затем была вынуждена сместить акцент с науки на трансфер и внедрение [34].

Для небольшой страны особенно важным становится не масштаб, а высокая управленческая координация и ориентация на прикладное внедрение в приоритетных секторах и государственном управлении. Великобритания в AI Opportunities Action Plan 2025 [35] использует еще одну логику: укрепление вычислительной и дата-инфраструктуры, стимулирование межсекторального внедрения и превращение государства в активного заказчика ИИ. Во всех случаях можно отметить, что для стран среднего масштаба решающее значение имеют не абстрактные декларации о лидерстве, а точечное усиление тех звеньев, где можно получить наибольший эффект при ограниченных ресурсах.

В таблице 5 представлено сравнение национальных моделей государственной поддержки ИИ на основе проведенного ранее постранового анализа.

Таблица 5 - Сравнение национальных моделей государственной поддержки ИИ

Страна
Институциональная логика
Ключевые меры финансовой поддержки
Основные ограничения
Российская Федерация
Координация исследований и разработок через финансирование национальных проектов и разработку нормативно-правовых документов, крупные участники рынка
Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» и смежные проекты, грантовая поддержка государственных и негосударственных фондов
Сложности в коммерциализации, в частности, в экспорте/импорте технологий, геополитические ограничения, недостаточно развитая инфраструктура
США
Децентрализованная координация при сильной роли федеральных агентств и частного сектора
Финансирование R&D, AI Research Institutes, разработка стандартов, меры по поддержке отрасли полупроводников и ИТ
Концентрация вычислительных ресурсов в частном секторе; нормативная волатильность
Китай
Централизованное стратегическое планирование и мобилизация ресурсов
Госпланирование, индустриальная политика, региональные программы, масштабный рынок данных
Непрозрачность оценки результатов; политизация регулирования
ЕС
Наднациональная координация с акцентом на trustworthy AI
AI Act, AI Factories, поддержка стартапов, доступ к суперкомпьютерам
Фрагментация между странами-членами; сложности коммерциализации
Канада / Сингапур / Великобритания
Компактные модели с точечной концентрацией ресурсов
Кадры, прикладное внедрение, вычислительная емкость, роль государства как заказчика
Ограниченность масштаба и необходимость выбора узких приоритетов
Источник: составлено авторами по материалам National AI R&D Strategic Plan (США, 2023), Next Generation Artificial Intelligence Development Plan (КНР, 2017), Coordinated Plan on AI (ЕС, 2021), Pan-Canadian AI Strategy, National AI Strategy 2.0 Singapore и AI Opportunities Action Plan 2025 (Великобритания).

Если перейти от описания подходов к вопросу о том, какие меры поддержки выглядят действительно наиболее значимыми, то по совокупности источников можно выделить несколько приоритетов.

На первом месте находится поддержка исследований и кадров. Этот вывод подтверждается и ОЭСР, и национальными стратегиями, и академическими работами. На втором месте стоит вычислительная инфраструктура. По мере развития генеративного ИИ именно доступ к вычислениям становится не второстепенным, а системообразующим ресурсом [36]. Этим объясняется рост внимания к NAIRR и исследовательской инфраструктуре в США, к AI Factories и доступу к суперкомпьютерам в ЕС, к отдельным мерам по вычислительной инфраструктуре в Канаде и к инфраструктурной емкости в стратегиях Сингапура и Великобритании. На третьем месте находится институциональная координация, включая специальные офисы, межведомственные механизмы, экспертные комитеты и центры компетенций.

В таблице 6 собраны полученные в результате анализа ключевые меры государственной поддержки по группам инструментов.

Таблица 6 – Наиболее значимые меры государственной поддержки ИИ по группам инструментов

Группа мер
Содержание инструмента
Степень важности поддержки
Типичные примеры
Исследования и кадры
Гранты, исследовательские центры, образовательные программы, подготовка специалистов
Формируют долгосрочный научный и кадровый задел
NSF AI Institutes; Pan-Canadian AI Strategy
Вычислительная инфраструктура
Доступ к суперкомпьютерам, облакам, вычислительным ресурсам и чипам
Без вычислительной инфраструктуры затруднено обучение моделей и прикладное внедрение
NAIRR; AI Factories; national compute programs
Координация и институты
AI Office, межведомственные советы, центры компетенций
Обеспечивают перевод стратегии в управленческую практику
AI Office ЕС; координирующие центры и национальные офисы
Внедрение и госзаказ
Пилоты, закупки, внедрение ИИ в публичные сервисы и приоритетные отрасли
Ускоряют распространение ИИ и создают внутренний спрос
Singapore AI for the Public Good; UK government as customer
Регулирование и доверие
Этические рамки, risk-based rules, стандарты, контроль безопасности
Снижают риски и повышают легитимность использования ИИ
AI Act; UNESCO Recommendation; NIST guidance
Источник: составлено автором по OECD (2021; 2024), World Bank (2021), UNESCO (2023), European Commission (2024) и документам национальных стратегий, приведенным в списке литературы.

Таким образом, единой универсальной стратегии государственной поддержки ИИ не существует, поскольку различаются изначальные условия. Крупные экономики могут опираться на масштаб внутреннего рынка, собственные облачные платформы, оборонный сектор и значительные бюджеты на науку, тогда как малые и средние страны вынуждены выбирать более узкие ниши.

Заключение. Проведенный анализ показывает, что государственная поддержка ИИ в ведущих странах мира формируется на пересечении трех основных направлений: технологической, институциональной и геоэкономической. ИИ перестал быть только предметом исследовательской политики и стал элементом борьбы за производительность, контроль над критической инфраструктурой, безопасность и место в глобальном разделении труда. Именно поэтому в официальных стратегиях разных стран так тесно связаны темы науки, данных, вычислительных мощностей, кадров, регулирования и публичного управления.

Наиболее значимыми мерами государственной поддержки являются устойчивое финансирование исследований, развитие кадрового потенциала, обеспечение доступа к вычислительным ресурсам, создание координирующих институтов и внедрение ИИ в государственное управление и экономику. При этом в научной литературе акцентируется внимание на том, что официальные стратегии нередко переоценивают степень собственной целостности и недооценивают ресурсные ограничения [18, 19, 21].

На основе проведенного анализа межстранового сравнения мер государственной поддержки можно выделить ряд ключевых характеристик, присущих всем рассматриваемым странам:

- сращивание государственных и корпоративных интересов. Во всех случаях государство действует как венчурный инвестор, лоббист и архитектор рынка для своих национальных компаний;

- использование «мягкой силы». Экспорт норм, стандартов и идеологических рамок (американская «идеологическая нейтральность», европейская «этика», китайское «общественное благо») становится ключевым элементом стратегии;

- формирование технологических международных интеграционных образований. Мир движется к разделу на конкурирующие и слабо совместимые технологические сферы влияния, что ведет к фрагментации глобального цифрового пространства.

Меры поддержки экспорта строятся, как правило, исходя из имеющейся технологической базы, институциональных условий и геополитических целей. Технологии ИИ стали своеобразным элементом конкурентной борьбы за производительность, контроля над критической инфраструктурой и способом реализации технологического лидерства.

В качестве основного вывода для России можно предложить дальнейшее развитие собственной модели государственной поддержки исходя из имеющихся сильных сторон, таких как наличие фундаментальных научных школ, доступной энергетической инфраструктуры и сложившихся коммерческих, торговых и научных связей в рамках международных интеграционных объединений, в которых Россия принимает активное участие (БРИКС+, ШОС, ЕАЭС и другие).

[1] May R. Artificial Intelligence, Data and Competition [Электронный ресурс]. OECD Artificial Intelligence Papers. No. 18. Paris: OECD Publishing, 2024. 62 p. URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/05/artificial-intelligence-data-and-competition_9d0ac766/e7e88884-en.pdf (дата обращения: 05.07.2026).

[2] United Nations Conference on Trade and Development. Technology and Innovation Report 2025: Inclusive Artificial Intelligence for Development. Overview [Электронный ресурс]. Geneva: United Nations, 2025. 37 p. URL: https://digitallibrary.un.org/record/4084949?v=pdf (дата обращения: 05.07.2026).

[3] OECD. Artificial Intelligence, Data and Competition [Электронный ресурс] // OECD Artificial Intelligence Papers. 2024. No. 18. URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/05/artificial-intelligence-data-and-competition_9d0ac766/e7e88884-en.pdf (дата обращения: 05.07.2026).

[4] Указ Президента Российской Федерации от 15.02.2024 № 124 [Электронный ресурс]. http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 01.07.2026).

[5] Государственная Дума Федерального Собрания РФ. [Электронный ресурс]. https://sozd.duma.gov.ru/bill/1271570-8 (дата обращения: 05.07.2026).

[6] Министерство экономического развития и торговли РФ. [Электронный ресурс]. https://www.economy.gov.ru/material/departments/d01/razvitie_iskusstvennogo_intellekta/(дата обращения: 01.07.2026).

[7] Официальный сайт Администрации президента США. https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/07/promoting-the-export-of-the-american-ai-technology-stack/ (дата обращения: 05.07.2026)

[8] American AI Exports Program. https://aiexports.gov/ (дата обращения: 05.07.2026)

[9] Официальный сайт Администрации президента США. America’s AI Action Plan. https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf (дата обращения: 05.07.2026)

[10] The Department of Commerce Announces American AI Exports Program Implementation: пресс-релиз Министерства торговли США. — 2025. — 21 октября. — URL: https://www.trade.gov/press-release/department-commerce-announces-american-ai-exports-program-implementation (дата обращения: 05.07.2026)

[11] U.S. Chamber Submits Comments on the AI Export Tech Stack // Официальный сайт Торговой палаты США. — 2025. — 11 декабря. — URL: https://www.uschamber.com/international/u-s-chamber-submits-comments-on-the-ai-export-tech-stack (дата обращения: 05.07.2026)

[12] Стратегический план США по ИИ. https://www.ai.gov/action-plan (дата обращения: 08.07.2026).

[13] U.S. National Science Foundation. Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. URL: https://www.nsf.gov/focus-areas/ai (дата обращения: 08.07.2026).

[14] Национальный научный фонд США. https://www.nsf.gov/ (дата обращения: 09.07.2026)

[15] The White House. America’s AI Action Plan [Электронный ресурс]. July 2025. URL: https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf (дата обращения: 09.07.2026).

[16] U.S. National Science Foundation. Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. URL: https://www.nsf.gov/focus-areas/ai (дата обращения: 09.07.2026).

[17] Китайский план развития ИИ. https://global.chinadaily.com.cn/a/202601/07/WS695e42f2a310d6866eb32854.html (дата обращения: 09.07.2026)

[18] Программа «Искусственный интеллект+». https://www.gov.cn/zhengce/content/202508/content_7037861.htm (дата обращения: 09.07.2026)

[19] State Council of the People’s Republic of China. Next Generation Artificial Intelligence Development Plan [Электронный ресурс]. 2017. URL: https://fi.chinaembassy.gov.cn/eng/kxjs/201710/P020210628714286134479.pdf (дата обращения: 09.07.2026).

[20] China Export & Credit Insurance Corporation (SINOSURE): About Us // Официальный сайт SINOSURE. — URL: http://www.sinosure.com.cn/en/aboutus/aboutus.shtml (дата обращения: 09.07.2026)

[21] Институт экономики знаний НИУ ВШЭ: [Электронный ресурс]. https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/1158604415.pdf (дата обращения: 09.07.2026).

[22] State Council of the People’s Republic of China. Next Generation Artificial Intelligence Development Plan [Электронный ресурс]. 2017. URL: https://www.chelidze.group/en/post/china-ai-plus-2035-1 (дата обращения: 23.06.2026)

[23] Organisation for Economic Co-operation and Development. Report on the Implementation of the OECD Recommendation on Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. Paris, 2024. URL: https://one.oecd.org/document/C/MIN%282024%2917/en (дата обращения: 20.06.2026)

[24] Enterprise Singapore: Enterprise Development Grant (EDG) // Официальный сайт государственного агентства Enterprise Singapore. — https://www.enterprisesg.gov.sg/financial-support/enterprise-development-grant (дата обращения: 20.06.2026)

[25] Infocomm Media Development Authority (IMDA): Launch of Enterprise Compute Initiative to accelerate Singapore's AI ambitions // Официальный сайт IMDA. — 2024. — 18 октября. — URL: https://www.imda.gov.sg/how-we-can-help?page=1&keyword=&category=all&support=organisations&orgType=all&industry=all&persona=all (дата обращения: 20.06.2026)

[26] Smart Nation Group, National AI Office, Singapore. National AI Strategy 2.0: AI for the Public Good, for Singapore and the World [Электронный ресурс]. Singapore, 2023. URL: https://file.go.gov.sg/nais2023.pdf (дата обращения: 20.06.2026)

[27] European Commission. AI Act [Электронный ресурс] // Shaping Europe’s digital future. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (дата обращения: 19.06.2026).

[28] European Commission. Coordinated Plan on Artificial Intelligence 2021 Review [Электронный ресурс]. 21 April 2021. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/coordinated-plan-artificial-intelligence-2021-review (дата обращения: 19.06.2026).

[29] Digital Europe Programme (DIGITAL) // Официальный сайт Европейской комиссии. — URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/activities/digital-programme (дата обращения: 25.06.2026).

[30] Europe's AI Strategy: AI Factories // Официальный сайт Европейской комиссии. — URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-factories (дата обращения: 23.06.2026)

[31] European Commission. Coordinated Plan on Artificial Intelligence 2021 Review [Электронный ресурс]. 21 April 2021. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/coordinated-plan-artificial-intelligence-2021-review (дата обращения: 19.06.2026).

[32] European Commission. Coordinated Plan on Artificial Intelligence 2021 Review [Электронный ресурс]. 21 April 2021. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/coordinated-plan-artificial-intelligence-2021-review (дата обращения: 19.06.2026).

[33] European Commission. AI Act [Электронный ресурс] // Shaping Europe’s digital future. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (дата обращения: 19.06.2026).

[34] Government of Canada. Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy [Электронный ресурс]. URL: https://ised-isde.canada.ca/site/ai-strategy/en (дата обращения: 20.06.2026).

[35] План поддержки возможностей ИИ. Официальный сайт Правительства Великобритании. AI Opportunities Action Plan - GOV.UK (дата обращения: 20.06.2026)

[36] U.S. National Science Foundation. Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. URL: https://www.nsf.gov/focus-areas/ai (дата обращения: 20.03.2026).

Источники:

1. Афанасьев А.А. Технологический суверенитет: сущность, цели и механизм достижения // Вопросы инновационной экономики. – 2025. – № 2. – c. 469-488. – doi: 10.18334/vinec.15.2.122986.
2. Ахматова Д.Р. Экономический потенциал искусственного интеллекта: мировой опыт, российская практика и перспективы стран ЕАЭС // Экономика и управление. – 2023. – № 3(26). – c. 15-23. – doi: 10.26730/2587-5574-2023-3-15-24.
3. Бобрышева В.Д., Гречишникова В.Ю., Трубина А.А. Анализ зарубежного опыта регулирования и стимулирования научно-технологического развития: космические системы, цифровые технологии и искусственный интеллект, маркетплейсы и логистика // Экономика, предпринимательство и право. – 2025. – № 4. – c. 2443-2460. – doi: 10.18334/epp.15.4.122925.
4. Воловик А.М. Технологический суверенитет как ключевой вектор национальной безопасности Российской Федерации // Экономическая безопасность. – 2026. – № 4. – c. 569-592. – doi: 10.18334/ecsec.9.4.126072.
5. Герцик Ю.Г. К вопросу государственного регулирования развития медицинской промышленности в Российской Федерации // Контроллинг. – 2020. – № 1(75). – c. 12-19.
6. Герцик Ю.Г. Национальные проекты как инструмент обеспечения экономической и биологической безопасности России. (Часть 1) // В центре экономики. – 2021. – № 1. – c. 33-42.
7. Герцик Ю.Г. Перспективы развития интегрированных производственных структур медицинской и фармацевтической промышленности в рамках Евразийского экономического союза // Экономика Центральной Азии. – 2021. – № 2. – c. 135-152. – doi: 10.18334/asia.5.2.111939.
8. Гурьянов А.И., Гурьянова Э.А. Анализ рынка искусственного интеллекта Российской Федерации // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2023. – № 3. – c. 61-71. – doi: 10.25198/2077-7175-2023-3-61.
9. Елин К.М., Усова Н.В., Логинов М.П. Технологии искусственного интеллекта в цифровой модели национальной экономики // AlterEconomics. – 2024. – № 4. – c. 723–747. – doi: 10.31063/AlterEconomics/2024.21-4.5.
10. Халимендик В.Б., Сагинова О.В. Государственная поддержка для ускоренного развития технологических компаний // Экономика, предпринимательство и право. – 2025. – № 8. – c. 5619-5634. – doi: 10.18334/epp.15.8.123608.
11. Яковлева Е.А., Виноградов А.Н., Александрова Л.В., Филимонов А.П. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 707-726. – doi: 10.18334/vinec.13.2.117710.
12. Almada M. 10: The EU AI Act in a global perspective. / In book: Handbook on the Global Governance of Artificial Intelligence. - Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing, 2026.
13. Fatima S., Desouza K.C., Dawson G.S. National strategic artificial intelligence plans: A multi-dimensional analysis // Economic Analysis and Policy. – 2020. – p. 178-194. – doi: 10.1016/j.eap.2020.07.008.
14. Galindo L., Perset K., Sheeka F. An overview of national AI strategies and policies. OECD Going Digital Toolkit Notes. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2021/08/an-overview-of-national-ai-strategies-and-policies_913b6e4b/c05140d9-en.pdf (дата обращения: 11.07.2026).
15. Goode K., Kim H.M., Deng M. Examining Singapore’s AI progress. Center for Security and Emerging Technology. [Электронный ресурс]. URL: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/CSET-Examining-Singapores-AI-Progress.pdf (дата обращения: 11.07.2026).
16. Khanal Sh., Zhang H., Taeihagh A. Building an AI ecosystem in a small nation: lessons from Singapore’s journey to the forefront of AI // Humanities and Social Sciences Communications. – 2024. – № 1. – p. 866. – doi: 10.1057/s41599-024-03289-7.
17. Hjaltalin I.T., Sigurdarson H.T. The strategic use of AI in the public sector: A public values analysis of national AI strategies // Government Information Quarterly. – 2024. – № 1. – p. 101914. – doi: 10.1016/j.giq.2024.101914.
18. Roberts H., Cowls J., Hine E., Mazzi F., Tsamados A., Taddeo M., Floridi L. Achieving a ‘Good AI Society’: Comparing the Aims and Progress of the EU and the US // Science and Engineering Ethics. – 2021. – № 6. – p. 68. – doi: 10.1007/s11948-021-00340-7.
19. Sun J. Theoretical and practical research on mathematical modeling of economy and finance based on artificial intelligence // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. – 2024. – № 1. – doi: 10.2478/amns.2023.2.00199.
20. Schiff D. Education for AI, not AI for Education: the Role of Education and Ethics in National AI Policy Strategies // International Journal of Artificial Intelligence in Education. – 2022. – № 3. – p. 527-563. – doi: 10.1007/s40593-021-00270-2.
21. Vrontis D., Christofi M., Pereira V., Tarba Sh., Makrides A., Trichina E. Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review // The International Journal of Human Resource Management. – 2022. – № 6. – p. 1237-1266. – doi: 10.1080/09585192.2020.1871398.

Страница обновлена: 10.08.2026 в 01:34:25

 
 

Analysis of government decision support programs based on artificial intelligence technologies

Gorlacheva E.N., Gertsik Y.G., Tretyakova V.A.

Journal paper

Creative Economy
Volume 20, Number 8 (August 2026)

Citation:

Gorlacheva, E. N., Gertsik, Y. G., & Tretyakova, V. A. (in press). (2026). Analysis of government decision support programs based on artificial intelligence technologies. Creative Economy, 20(8). https://doi.org/10.18334/ce.20.8.126437

Abstract:
The article provides an overview and subsequent analysis of government support measures for the development of artificial intelligence-based technologies in the world's leading economies, such as China, the United States, Singapore, Canada, the United Kingdom, and the European Union, in order to formulate proposals for improving national support measures for the industry under study. Based on the analysis, it can be concluded that Russia also needs to continue developing its own model of government support for the development and implementation of artificial intelligence-based products, taking into account existing strengths and accumulated experience in the development of innovation infrastructure: expanding national projects in the field of digital economy and data economics, developing scientific schools, specialized areas and participation in international integration associations to stimulate the export of Russian solutions. The research materials can be used, first of all, by state authorities of the Russian Federation, development institutions and subjects of economic activity in the field of creation and implementation of software based on artificial intelligence technologies, which participate in the development and adoption of appropriate programs and support measures, monitoring their effectiveness and regulatory regulation.

Keywords: artificial intelligence, technological sovereignty, state support, international experience, national projects, technology export

JEL-classification: L51, L52, O25

References:

Afanasev A.A. (2025). Technological sovereignty: nature, goals and mechanism of achievement. Russian Journal of Innovation Economics. 15 (2). 469-488. doi: 10.18334/vinec.15.2.122986.

Akhmatova D.R. (2023). Economic Potential of Artificial Intelligence: Global Experience, Russian Practice, and Prospects of the EAEU Countries. Ekonomika i upravlenie. (3(26)). 15-23. doi: 10.26730/2587-5574-2023-3-15-24.

Almada M. (2026). 10: The EU AI Act in a global perspective Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing.

Bobrysheva V.D., Grechishnikova V.Yu., Trubina A.A. (2025). Analysis of foreign experience in regulating and stimulating scientific and technological development: space systems, digital technologies and artificial intelligence, marketplaces and logistics. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 15 (4). 2443-2460. doi: 10.18334/epp.15.4.122925.

Elin K.M., Usova N.V., Loginov M.P. (2024). The role of artificial intelligence technologies in shaping the digital model of the national economy. AlterEconomics. 21 (4). 723–747. doi: 10.31063/AlterEconomics/2024.21-4.5.

Fatima S., Desouza K.C., Dawson G.S. (2020). National strategic artificial intelligence plans: A multi-dimensional analysis Economic Analysis and Policy. 67 178-194. doi: 10.1016/j.eap.2020.07.008.

Galindo L., Perset K., Sheeka F. An overview of national AI strategies and policiesOECD Going Digital Toolkit Notes. Retrieved July 11, 2026, from https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2021/08/an-overview-of-national-ai-strategies-and-policies_913b6e4b/c05140d9-en.pdf

Gertsik Yu.G. (2020). On the Issue of State Regulation of the Medical Industry Development in the Russian Federation. Kontrolling. (1(75)). 12-19.

Gertsik Yu.G. (2021). National Projects as a Tool for Ensuring Russia's Economic and Biological Security. (Part 1). V tsentre ekonomiki. (1). 33-42.

Gertsik Yu.G. (2021). Prospects for the development of integrated production structures of the medical and pharmaceutical industry within the framework of the Eurasian Economic Union. Journal of Central Asia Economy. 5 (2). 135-152. doi: 10.18334/asia.5.2.111939.

Goode K., Kim H.M., Deng M. Examining Singapore’s AI progressCenter for Security and Emerging Technology. Retrieved July 11, 2026, from https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/CSET-Examining-Singapores-AI-Progress.pdf

Guryanov A.I., Guryanova E.A. (2023). Analysis of the Artificial Intelligence Market of the Russian Federation. Intellekt. Innovatsii. Investitsii. (3). 61-71. doi: 10.25198/2077-7175-2023-3-61.

Hjaltalin I.T., Sigurdarson H.T. (2024). The strategic use of AI in the public sector: A public values analysis of national AI strategies Government Information Quarterly. 41 (1). 101914. doi: 10.1016/j.giq.2024.101914.

Khalimendik V.B., Saginova O.V. (2025). Government Support for Accelerated Development of Technology Companies. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 15 (8). 5619-5634. doi: 10.18334/epp.15.8.123608.

Khanal Sh., Zhang H., Taeihagh A. (2024). Building an AI ecosystem in a small nation: lessons from Singapore’s journey to the forefront of AI Humanities and Social Sciences Communications. 11 (1). 866. doi: 10.1057/s41599-024-03289-7.

Roberts H., Cowls J., Hine E., Mazzi F., Tsamados A., Taddeo M., Floridi L. (2021). Achieving a ‘Good AI Society’: Comparing the Aims and Progress of the EU and the US Science and Engineering Ethics. 27 (6). 68. doi: 10.1007/s11948-021-00340-7.

Schiff D. (2022). Education for AI, not AI for Education: the Role of Education and Ethics in National AI Policy Strategies International Journal of Artificial Intelligence in Education. 32 (3). 527-563. doi: 10.1007/s40593-021-00270-2.

Sun J. (2024). Theoretical and practical research on mathematical modeling of economy and finance based on artificial intelligence Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 9 (1). doi: 10.2478/amns.2023.2.00199.

Volovik A.M. (2026). Technological sovereignty as a key vector of the national security of the Russian Federation. Economic security. 9 (4). 569-592. doi: 10.18334/ecsec.9.4.126072.

Vrontis D., Christofi M., Pereira V., Tarba Sh., Makrides A., Trichina E. (2022). Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review The International Journal of Human Resource Management. 33 (6). 1237-1266. doi: 10.1080/09585192.2020.1871398.

Yakovleva E.A., Vinogradov A.N., Aleksandrova L.V., Filimonov A.P. (2023). How artificial intelligence helps transform the digital economy. Russian Journal of Innovation Economics. 13 (2). 707-726. doi: 10.18334/vinec.13.2.117710.