Перспективы развития искусственного интеллекта в Российской Федерации: возможности и ограничения

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня находится в центре внимания во всем мире. Технология стала той силой, которая может оказать существенное влияние на экономику и развитие государств. Критические отрасли – информационные технологии, связь, робототехника, беспилотные системы – уже сегодня практически невозможны без технологий ИИ.

Особую остроту вопросу развития ИИ придает геополитический контекст. В условиях односторонних ограничительных мер и попыток недружественных государств закрыть России доступ к передовым разработкам, технологический суверенитет становится вопросом национальной безопасности [34]. Для России развитие искусственного интеллекта - это стратегический императив, обеспечивающий технологическую независимость, национальную безопасность и конкурентоспособность страны. Цель статьи – дать оценку возможностям и ограничениям развития искусственного интеллекта в Российской Федерации на современном этапе.

Обзор литературы

Возможности, перспективы, особенности, барьеры использования искусственного интеллекта сегодня широко рассматриваются представителями не только технических, но и экономических, философских, политических, юридических наук. С экономической точки зрения, указывается, что интеграция ИИ в ключевые отрасли способна обеспечить прирост ВВП на 10–14% в течение ближайших 10–15 лет, может стать драйвером перехода от сырьевой модели к инновационной экономике [25], трансформировать рынок труда в сторону создания высокотехнологичных рабочих мест [37]. Однако, его роль значительно шире, ИИ может и должен быть использован для укрепления национальной безопасности, как в гражданской, так и в военной сфере [15]. Искусственный интеллект стремительно превращается в ключевой элемент современной экономической политики [37] - усугубляет существующее цифровое неравенство стран и актуализирует вопрос о необходимости суверенного технологического развития, а также равноправного сотрудничества государств [24].

Оценивая перспективы развития ИИ в России, ученые часто указывают на нехватку вычислительных мощностей и иной инфраструктуры, ограниченное финансирование, прежде всего, со стороны бизнеса [23], кадровые проблемы, и в то же время, на активную политику государства [37]. Обосновываются разные точки зрения на поведение отечественных организаций в отношении развития ИИ: от желания преодолевать все трудности [4] до недоверия к ИИ и нежеланию его внедрения в деятельность [38]. Разброс мнений обусловлен не только авторскими подходами, но и рядом объективных обстоятельств: отсутствием однозначно формализованного понятия «искусственный интеллект», единой инфраструктуры измерения сферы ИИ, классификации ИИ в статистическом учете и т.д. [16], а также субъективизмом ряда рейтинговых агентств, данные которых часто используются учеными и политиками [3].

Широкий разброс мнений, гегемонизм в области ИИ узкого круга государств и компаний, влияющих и на технологии, и на информационное поле, необходимость суверенного развития, подтверждают актуальность и значимость исследований в этой быстро меняющейся сфере.

Методы и материалы

Сделать полный обзор развития ИИ в России в одной статье невозможно, поэтому рассмотрены лишь основные составляющие данной сферы на основе открытых данных. Такая оговорка обязательна, поскольку и в военной сфере, данные о которой практически не публикуются, идет серьезная «гонка» ИИ среди ведущих стран и разработчиков.

Для оценки перспектив развития искусственного интеллекта в России авторами использована структура показателей, применяемая компанией Tortoise при составлении рейтинга Global AI Index (индекс глобального ИИ) (таблица 1).

Таблица 1. Структура рейтинга

Рейтинг является одним из широко цитируемых [1], однако методика выведения оценок не во всем применима для России. Она опирается преимущественно на онлайн-показатели международных площадок (в частности, кадровые данные собираются через сеть LinkedIn, которая с 2016 года заблокирована в России по решению суда). Поэтому, используя структуру рейтинга Tortoise, данные для исследования были собраны из разных источников: иных международных консалтинговых компаний, российских организаций, государственных органов Российской Федерации, центральных и специализированных СМИ. Такой подход позволил не только комплексно оценить развитие ИИ в стране, но и сравнить его с другими государствами.

Внедрение ИИ

1. Кадры. Оценивается число исследователей, их уровень квалификации, количество выпускников вузов, миграционные потоки – то есть способность страны привлекать и удерживать лучшие кадры.

В рейтинге Global AI Index 2024 по данному показателю Россия заняла лишь 58-е место. Показатель представляется заниженным, во-первых, учитывая иные международные сравнения [17], во-вторых, поскольку российские специалисты реже регистрируются на международных платформах, включая LinkedIn.

По качеству инженерной мысли и математической подготовке Россия способна конкурировать на мировом уровне, что, например, доказывают языковые модели «Яндекса» и «Сбера». В России целый ряд вузов готовят специалистов по ИИ достаточно высокого уровня. Российские команды студентов и школьников неоднократно занимали первые и призовые места на международных олимпиадах по ИИ [2].

Общая численность специалистов в области ИИ в 2025 году в России оценивалась в диапазоне 100–120 тысяч человек, за год их количество выросло на 15%. Из них непосредственно построением и тренировкой моделей занимаются всего 1–3 тысячи инженеров, тогда как основная масса приходится на специалистов по работе с данными [31]. По словам вице-премьера Д.Ю.Григоренко в 2025 году в России насчитывалось чуть более 57 тысяч квалифицированных ИИ-инженеров, к 2030 году экономике их потребуется еще минимум 89 тысяч [11]. Недостаток специалистов в области ИИ, по сути, есть следствие общего дефицита ИТ-кадров. Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации оценивает его в 500-700 тыс.человек [30].

За последние годы отечественные вузы научились готовить ИИ-разработчиков уровня junior и сильно увеличили их выпуск. Однако, благодаря технологиям генеративного ИИ, разработчики стали намного эффективнее, и теперь их нужно меньше, в первую очередь начинающих. Это ударило по выпускникам без опыта работы. По данным МФТИ и «Альянса в сфере искусственного интеллекта» в 2024 году компании искали более 1000 специалистов middle и top уровней, однако таким специалистами могут быть не более 250 выпускников в год. В то же время вузы выпустили около 5000 junior разработчиков, тогда как спрос на них составляет менее 500 человек [1]. Компании не всегда готовы дообучать junior разработчиков до middle и top уровня, предпочитая брать уже готовые кадры на рынке. Тем не менее, ведущие акторы отечественного ИИ-рынка «Сбер», «Яндекс» и «Т1» создали собственные корпоративные университеты, центры и кафедры [3]. Чтобы закрыть потребность в топ-кадрах, государство и бизнес запустили проект «Топ-ИИ», в котором 22 вуза готовят их по ускоренным программам. В рамках проекта проходят подготовку около 4,5 тыс. студентов [2].

Дефицит специалистов высокого уровня отмечается практически во всех странах, активно развивающих ИИ, за ними буквально «идет охота» со стороны ведущих мировых компаний [9]

2. Инфраструктура. Одним из ключевых показателей для оценки ресурсов страны в сфере ИИ является совокупная вычислительная мощность ИИ-ускорителей (например, GPU от NVIDIA/AMD, TPU от Google).

Наличие суперкомпьютеров тоже важно, но для ИИ необходимы не «классические» суперкомпьютеры, использующие сверхмощные центральные процессоры для точных вычислений, а специализированные, имеющие огромные объемы вычислений пониженной точности, состоящие из тысяч связанных GPU-ускорителей.

Для сравнения стран по мощности ИИ-инфраструктуры обычно используют несколько показателей. Первый - эквивалент чипов H100 от компании NVIDIA. Эти чипы считаются эталоном производительности для задач ИИ, и в таком «эквиваленте» удобно проводить сравнение. По оценкам компании TRG Datacenters за 2025 год [4]: США - около 39,7 млн эквивалентов H100; ОАЭ - примерно 23,1 млн.; Саудовская Аравия - порядка 7,2 млн.; Россия - около 1,7 млн. Вторым показателем является количество кластеров для ИИ, под которыми понимаются вычислительные системы, включающие несколько серверов, каждый из которых имеет тысячи графических процессоров. Лидером по количеству кластеров ИИ в 2025 году был Китай (230 кластеров), США на втором месте (187 кластеров), дальше с большим отставанием Франция (18), Южная Корея (13), Германия (12). В России по данным агентства 8 кластеров [20]. Третий показатель – фактическое количество чипов для ИИ. Лидером также является США – 5,75 млн. чипов, во Франции – 988 тыс., в Китае – около 629 тыс., в Индии – 493 тыс., в ОАЭ – 188 тыс. [22]. По данным ComNews (март 2026 г.), в России эксплуатировалось порядка 18 тысяч таких чипов [8] [5].

Несмотря на ощутимое отставание по рассмотренным показателям от стран-лидеров, Россия располагает достаточно развитой базовой цифровой инфраструктурой. В стране созданы имеются крупные дата-центры, собственные суперкомпьютеры, а также возможен доступ к относительно дешевой электроэнергии. По мнению министра экономического развития, Россия по объему совокупных вычислительных мощностей входит в десятку стран-лидеров [19]. Ведущие российские компании создают собственную ИИ-инфраструктуру. «Сбер» развивает суперкомпьютерные мощности, включая ИИ-кластер «Кристофари Нео», новый мега-ЦОД мощностью 60 МВт в Балаково (Саратовская область), а также дата-центры в Московской области. «Яндекс» обладает собственной мощной распределенной сетью дата-центров и суперкомпьютерами (входящими в ТОП-500 «Червоненкис», «Галушкин», «Ляпунов»).

Объективной проблемой для развития инфраструктуры является серьезный дефицит ИИ-ускорителей в связи с санкциями и иными недружественными действиями западных стран. «Поставки через параллельный импорт резко сократились: с тысяч серверов в 2024 году до десятков в 2026» [8].

Для ИИ-инфраструктуры есть ограничения по размещению. Во-первых, необходимо значительное количество электроэнергии, которая в избытке есть в некоторых удаленных регионах (Иркутская область и др.), а основные центры ИИ расположены в энергодефицитных зонах – Москва, Московская область, ряд крупнейших городов. Во-вторых, использование большинства «традиционных» дата-центров не подходит для ИИ-серверов по мощности систем охлаждения.

Важным в плане инфраструктуры является наличие собственного производства ИИ-чипов. Лидером этого рынка, по оценкам – до 80%, является компания NVIDIA (США). Китайские производители разрабатывают собственные системы и планируют в ближайшие годы обогнать США по количеству ИИ-чипов [13]. В России полноценное производство передовых чипов пока отсутствует, но, несмотря на ограничение доступа к технологиям и инвестициям, свои разработки есть, и они развиваются [12].

3. Операционная среда. Эта категория оценивает уровень государственного регулирования ИИ, уровень доверия общества к технологиям и трансграничную мобильность рабочей силы.

В сфере законодательного регулирования Россия лидирует по скорости принятия нормативных актов в мире [44]. В России используются экспериментальные правовые режимы [6], которые позволяют крупным технологическим компаниям тестировать ИИ решения в таких направлениях, как беспилотный транспорт или диагностика в медицине в обход стандартных бюрократических барьеров.

Доверие россиян к технологиям искусственного интеллекта, по данным ВЦИОМ, составляло примерно 52% [7] в 2024 году. Мировые опросы показывают, что доверие к ИИ в том же году варьировалось от 87% в Китае и 67% в Бразилии до 39% в Германии, 36% в Великобритании и 32% в США [41]. То есть уровень доверия к ИИ в России выше, чем, в США и ведущих европейских странах.

Трудовая мобильность для России – одна из проблемных областей. Внутренний спрос на ИИ-кадры поддерживается достаточно высокими зарплатами и перспективами. Отток ИТ-специалистов из страны был практически все постсоветские годы, однако, по данным Минцифры из уехавших, например, в 2022 году «информационщиков» две трети уже вернулись [6], отток за 2024 год составил порядка 1% от работающих в сфере [32]. В то же время приток зарубежных ИТ-талантов минимален.

Инновации в области ИИ

4. Исследования. Основные анализируемые параметры - количество публикаций, патентов, выступлений на ведущих профильных конференциях.

Ресурс Country Activity Tracker, специализирующийся на изучении искусственного интеллекта, указывает, что за период с 2014 по 2024 год, российские ученые опубликовали 32,4 тыс. научных работ в области ИИ [40], что соответствует 15 месту в мировом рейтинге. Лидеры рейтинга - Китай (639,3 тыс. публикаций), США (397,7 тыс.), Индия (219,9 тыс.) [27]. Исследователи МФТИ подтверждают подобное распределение мест между странами, ставя Россию на 12 место (1-1,5% от всех мировых публикаций) [1].

На конференциях уровня А* (ведущая конференция в своей отрасли) российские исследователи в 2024 году участвовали и публиковались 125 раз [1], что превышает запланированные показатели Федерального проекта «Искусственный интеллект» (ФП «ИИ») (рис. 1)

Рис. 1. Количество публикаций российских специалистов на конференция по ИИ уровня А* и плановые показатели Федерального проекта «Искусственный интеллект»

Составлено авторами по: [1], Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект» (утвержден протоколом президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 № 17)

За последние годы Россия значительно отстает от лидеров по общему количеству патентных заявок. По итогам 2025 года страна заняла десятое место в мире (26,5 тыс.), значительно уступив по этому показателю Китаю (1,82 млн заявок), США (603 тыс.), Японии (306 тыс.), Корее (246 тыс.), Европейскому патентному ведомству (199 тыс.) [26].

Динамика роста количества выданных в мире патентов в области ИИ заметно опережает динамику роста числа патентных заявок. В 2010 году было зарегистрировано 3,8 тыс. патентов в области ИИ, в 2023 - уже 122,5 тыс. Китайским правообладателям принадлежит 69,7% из всех ИИ‑патентов, американским – 14,16% [39]. Россия находится на 16 месте с 1,6 тыс. патентов (по итогам 2024 года). За последние полтора года рост количества таких патентов в стране составил порядка 50% [10].

5. Разработка технологий. В данной категории оценка складывается из возможностей страны в области создания фундаментальных моделей, ИИ-платформ, программных инструментов и алгоритмов.

Россия входит в ограниченное число стран, способных самостоятельно создавать полноценные LLM-модели. «Яндекс» и «Сбер» создали собственные ИИ-экосистемы, способные конкурировать на внутреннем рынке с американскими аналогами [7].

В российских обзорах отечественных и зарубежных нейросетей, делаются примерно одинаковые выводы: ведущие российские разработки (YandexGPT Pro и GigaChat Max/Ultra) не сильно уступают ведущим мировым моделям ИИ, а в некоторых аспектах даже превосходят их. В частности, они догнали уровень классической GPT-4o в тестах на общие знания. Однако пока еще отстают от передовых западных моделей (GPT-5, Claude 4.6) в многошаговом программировании, работе с очень большим контентом, в задачах на любых языках, кроме русского [28]. Российские нейросети имеют преимущества в знании русского языка, они работают без VPN и легко оплачиваются картами российских банков.

В России активно развивается система государственных исследовательских центров ИИ, в том числе, созданных в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект». На сегодняшний день сформировано 13 таких центров [18].

Развиваются и частные исследовательские лаборатории крупнейших компаний. «Сбер» выстраивает собственную сеть научно-исследовательских центров, в которую входят Sber AI Lab, Лаборатория робототехники, Лаборатория нейронаук и поведения человека, а также ряд других подразделений [14]. «Т-Технологии» (входит в экосистему «Т-Банка») открыли собственный исследовательский центр в 2025 году. Он занимается ИИ-инструментами для разработчиков, фундаментальными алгоритмами и сотрудничает с ведущими вузами, такими как МФТИ и Сколтех [33]. Финансовая группа «Финам» создала Лабораторию искусственного интеллекта, сфокусированную на разработке ИИ-моделей для финансового сектора [35].

Российские университеты не только участвуют в программе исследовательских центров, но и открывают новые факультеты и специализированные лаборатории. В МГУ имени М.В. Ломоносова в 2025 году открыт факультет искусственного интеллекта, в РТУ МИРЭА создан научно-образовательный центр «Искусственный интеллект», в РУДН в 2024 году создан факультет искусственного интеллекта и пр.

Инвестиции в развитие ИИ

6. Коммерческая экосистема. В данной категории оцениваются такие параметры, как число стартапов, объем венчурных инвестиций, общий объем рынка ИИ, возможности привлечения капитала.

Основной потенциал в развитии ИИ сосредоточен у крупных компаний, имеющих соответствующую инфраструктуру, кадры, финансы и пр. По оценке РБК доля «Яндекса» на отечественном рынке ИИ составляет порядка 15%, «Сбера» - 12%. Среди крупных также отмечают «Т-Технологии», «ВК» [5]. В 2024 году в России в сфере ИИ работало порядка 540 компаний [1].

В России насчитывается несколько сотен активных специализированных команд и стартапов. Например, по состоянию на конец 2023 года в рамках реализации национального проекта «Цифровая экономика» 750 стартапов в области ИИ получили государственную поддержку [36]. Стартапы, как правило, сфокусированы на прикладном ИИ: глубокое обучение, автономные агенты для бизнеса, автопилоты для транспорта и сельхозтехники, компьютерное зрение, агрегаторы нейросетей, адаптации открытого ПО для корпоративного сектора и пр. [5]

Венчурные инвестиции в российские ИИ-стартапы показывали в целом положительную динамику до 2021 года. После спада в 2022 году, к 2024 году количество проинвестированных стартапов и объем инвестиций вновь начал расти. Цифры различаются: по оценке МФТИ объем венчурных инвестиций в 2024 году составил 39,4 млн. долл. [1], по данным РБК - 180 млн.долл. [29]. В 2024 году было проинвестировано 38 сделок, что уже близко к показателю 2019 года (рис.2).

Рис. 2. Количество проинвестированных стартапов в России в области ИИ, ед.

Источник: [1]

Крупные корпорации взаимодействуют со стартапами: например, «Сбер» поглощает перспективные студии ИИ, «Яндекс» сотрудничает со сторонними ИИ-командами под своим брендом, ВК, МТС и некоторые другие группы компаний инвестируют в акселераторы и корпоративные инжиниринговые центры [5].

Объема рынка ИИ в России однозначно оценить сложно. Одно из различий заключается в том, что понимать под «рынком ИИ»: одни исследователи подсчитывает доход, который связан только с ИИ-продуктами, другие - включают продукты, в которых ИИ задействован даже косвенно [5]. Приведем разные оценки, которые в совокупности показывают «вилку» размера отечественного рынка ИИ и дают возможность сравнить его с зарубежными и мировым рынками. В 2023 году Председатель Правительства РФ говорил, что объем рынка искусственного интеллекта в РФ достиг порядка 650 млрд рублей уже в 2022 году [21]. По мнению исследователей МФТИ рынок ИИ в России в 2024 году составил 1,15 трлн руб. [1]. Smart Ranking определяет общий доход от деятельности 150 крупнейших компаний, связанных с ИИ в том же 2024 году, в 1,486 трлн руб. [5]. Другие подходы дают данные иного порядка. Так, по оценке РБК объем отечественного рынка ИИ – 1,45 млрд долл. или 117 млрд руб. [29].

Эксперты сходятся во мнении о динамичном развитии отечественного рынка ИИ: с 2019 по 2024 годы он вырос практически в 3 раза [1].

Привлечение иностранного капитала в России носит выраженный локальный характер из-за геополитических ограничений. Доступ к зарубежному капиталу ограничен, поэтому главными источниками выступают средства корпораций и государственное финансирование.

7. Государственная стратегия. Критериями выступают наличие официально утвержденного национального плана, полнота охвата смежных отраслей и актуальность целей.

В рейтинге Global AI Index 2024 Россия занимает в категории «Государственная стратегия» 21 позицию в мире - достаточно высокую \по сравнению с другими показателями страны в рейтинге.

Россия определяет развитие ИИ в качестве одного из приоритетов. Базовый документ – «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» [8]. Российский государственный подход демонстрирует необходимую гибкость: при изменении геополитической обстановки стратегия претерпела существенные изменения [9], сместив акцент с общемировой интеграции на обеспечение технологического суверенитета. Для управления сферой ИИ созданы Комиссия при Президенте России по вопросам развития технологий искусственного интеллекта и подкомиссия Правительства РФ по развитию и внедрению технологий искусственного интеллекта, принят Федеральный закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» [10].

Закон предусматривает обеспечение развития суверенных и национальных больших фундаментальных моделей ИИ, разработчиками которых могут быть только российские юридические лица, а все данные должны храниться исключительно на территории России. Показателями выполнения Национальной стратегии являются объем рынка и инвестиций, количество ежегодно выпускаемых вузами специалистов с профильным ИИ-образованием, уровень доверия граждан к технологиям искусственного интеллекта, наличие ИИ-суперкомпьютеров и пр.

На развитие ИИ направлен федеральный проект «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». С 2025 года программа заменена на национальный проект «Экономика данных». Государственное финансирование развития ИИ с  2021 года идет в рамках данного федерального проекта, до этого оно осуществлялось через институты развития. Общий объем финансирования представлен на рис. 3.

Рис. 3. Государственное финансирование развития ИИ в России, млн. руб.

Источник: [1]

К государственному финансированию можно отнести и закупки в сфере ИИ государственными учреждениями и госкорпорациями, к 2024 году они составили более 2,5 млрд. руб. [1].

Сильные стороны отечественного стратегирования в области ИИ – комплексность, опора на отечественных разработчиков, скорость принятия регулирующих документов, внимание к образованию, федеральная поддержка. Однако за последние 3 года государственное финансирование отрасли оставалось почти постоянным (рис. 3), что отличается от мирового тренда на повышение государственного финансирования отрасли [1].

Обсуждение и заключение

Оценивая возможности ограничения развития искусственного интеллекта в Российской Федерации, отметим, что в сравнении с государствами-лидерами данной сферы заметно отставание по большинству рассматриваемых в аналитике показателей. Думается, что пока наиболее критичным является отсутствие собственных ИИ-чипов и затрудненный доступ к передовому иностранному оборудованию; логика мирового развития подсказывает, что эти ограничения будут действовать еще долго. Невысокий показатель патентной активности характерен для России, как минимум, последние 15 лет. Здесь есть как внутренние, так и внешние причины. Невысокие показатели публикаций и участия в конференциях имеют, скорее, политические, чем научные причины. Однако далеко не все страны мира имеют такие же возможности для развития искусственного интеллекта, как Россия: в стране есть все собственные составляющие для такого развития; по всем этим составляющим отмечаются положительные тенденции:

- кадры: несмотря на определенные кадровые диспропорции, в целом, вопрос с наличием специалистов в стране решается, на это направлены согласованные действия государства и бизнеса;

- инфраструктура: в России серьезный дефицит ИИ-ускорителей; несмотря на ощутимое отставание от стран-лидеров, имеется достаточно развитая базовая цифровая инфраструктура, включая суперкомпьютеры, мощная энергетика, развиваются собственные технологий, в том числе, в производстве чипов;

- операционная среда: страна демонстрирует одну из самых высоких скоростей принятия нормативных актов в мире; высокий уровень доверия к технологиям ИИ; сложность привлечения ведущих мировых специалистов;

- исследования: отечественные ученые обеспечивают порядка 1% от мировых публикаций и патентов в области ИИ, результат невысокий, но показатели ежегодно увеличиваются; имеется сильная математическая школа;

- разработка технологий: Россия входит в ограниченное число стран, способных создавать полноценные LLM-модели; в процессе активно участвуют бизнес, государство, университеты;

- коммерческая экосистема: отечественный рынок ИИ динамично растет за счет национального капитала; несмотря на сложности, развиваются стартапы и функционирует внутренний рынок венчурных инвестиций;

- государственная стратегия: государство оперативно принимает и корректирует регулирующие документы и документы стратегического планирования в сфере ИИ, осуществляет активную поддержку отрасли по разным направлениям: кадры, разработчики, внедрение, инфраструктура и пр.

В заключение можно сделать вывод, что формирующиеся принципы принятия управленческих решений на уровне государства и бизнеса способны обеспечить технологическую независимость, национальную безопасность и конкурентоспособность страны в области развития искусственного интеллекта. В условиях жесткого геополитического противостояния этот путь развития является обязательным, хотя, вполне вероятно, что не единственным.

^[1] Рейтинг Global AI Index отTortoise не является уникальным. На похожей структуре данных строятся и иные популярные рейтинги, например, Government AI Readiness Index (компания Oxford Insights.) [43], Global AI Adoption (от компании Microsoft) [42], AI Index Report (Стенфордский университет) [39] Альманах «Искусственный интеллект» (МФТИ) [1] и др.

[2] Международные олимпиады по ИИ в Болгарии, 2024 год; в Китае, 2025 год; в Австралии 2026 год и др.

[3]« СберУниверситет», Академия «Яндекс», магистратура в ИТМО, МИФИ в партнерстве с «Яндексом», «Т1 Цифровая Академия»

[4] В данном рейтинге несколько удивляет низкое место Китая, что, видимо, связано с определенной политизированностью или иной особенностью методики подсчета, но, на положение России в рейтинге этот факт не оказывает влияния.

[5] Отметим серьезное различие в оценках потенциала России: 1,7 млн эквивалентов Н100 и 18 тыс. реальных чипов. Не вдаваясь в обсуждение технических подробностей, укажем, что обе методики показывают значительное отстаивание по мощностям от стран-лидеров.

^[6] Экспериментальные правовые режимы («цифровые песочницы») - это специальные условия, при которых технологическим компаниям разрешено тестировать инновационные разработки без оглядки на устаревшие законы, если это не угрожает безопасности. Федеральный закон от 31.07.2020 N 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации»

[7] Отметим, тем не менее, существующие сомнения некоторых отечественных ученых о полностью суверенном их происхождении [3].

[8] Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации»

^[9] Указ Президента Российской Федерации от 15.02.2024 №124 «О внесении изменений в Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. N 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" и в Национальную стратегию, утвержденную этим Указом»

^[10] Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации»