В начале 1950-х советская пропаганда официально называла кибернетику «буржуазной лженаукой» — идея о том, что мышление можно формализовать и передать машине, противоречила официальной идеологии. Это не помешало математикам продолжать закрытые исследования — просто без слова «кибернетика» в названии.
Перелом произошёл во второй половине 1950-х: работы по теории информации и автоматическому управлению получили государственную поддержку под более нейтральными названиями — «теория информации», «автоматика и телемеханика». В 1958 году академик Андрей Колмогоров основал в Москве Институт проблем информатики (сегодня — ИПУ РАН), который стал одним из ведущих центров исследований, включая то, что сейчас назвали бы искусственным интеллектом.
Виктор Глушков, которого называют «отцом советской кибернетики», основал Институт кибернетики АН УССР и разработал концепцию информационно-вычислительных комплексов — по сути, раннее видение того, что сегодня называют распределёнными вычислительными системами. Параллельно советские математики заложили целый ряд идей, которые независимо переоткрывались на Западе годы спустя: метод группового учёта аргументов Алексея Ивахненко (по сути, ранний алгоритм самообучения многослойных сетей) и обучение с подкреплением в работах Михаила Цетлина.
В 1965 году Андрей Колмогоров вместе с Владимиром Арнольдом получили Ленинскую премию — одну из высших государственных наград СССР — за теорему о представлении функций многих переменных, работу над которой в популярной прессе связывали с проектом нейросети «Панкрат-11». Десятилетие спустя, в 1975 году, Тбилиси принял IV Международную объединённую конференцию по искусственному интеллекту (IJCAI) — один из самых заметных символов того, что советская школа ИИ была частью мировой науки, а не изолированным экспериментом.
Распад СССР в 1991 году ударил по прикладной науке сильнее, чем по фундаментальной: финансирование институтов резко сократилось, часть ведущих исследователей уехала работать в западные лаборатории и университеты. Формально исследования не прекратились — но темп, который в 1960-е позволял советским учёным соревноваться с мировыми лидерами, был потерян почти на два десятилетия.
Современный виток истории ИИ в России начался с корпоративных, а не академических лабораторий. В июне 2022 года Яндекс опубликовал YaLM-100B — большую языковую модель на 100 млрд параметров, предшественницу будущих продуктов компании. Это был скорее исследовательский релиз, чем массовый продукт.
Публичный перелом случился в 2023 году. 17 мая 2023 года Яндекс представил YandexGPT — модель встроили в голосового помощника Алису; на момент запуска компания прямо предупреждала, что бета-версия может допускать фактические ошибки. Сбербанк пошёл параллельным курсом: GigaChat был анонсирован и вышел в тестовом режиме в апреле 2023 года, а к сентябрю того же года стал доступен всем пользователям. Обе модели создавались с явным прицелом на качественную работу с русским языком — то, что зарубежные модели на тот момент делали заметно хуже.
С момента запуска YandexGPT и GigaChat в 2023 году российский рынок ИИ прошёл путь от двух конкурирующих LLM до каталога из 47+ моделей и инструментов и самостоятельного рынка объёмом 316,1 млрд ₽ у 883 компаний по данным AIANA RAI-2026. Актуальный срез того, кто сегодня лидирует по независимой методике — на лидерборде AI Радар.