Обзор российских нейросетей и компаний, которые их создают, — это 98 карточек в нашем каталоге: 49 моделей и инструментов, 49 компаний и внедрений. Разбираем, кто реально стоит за этим рынком — от корпораций с собственными LLM до нишевых стартапов.
Сбер и Яндекс — два игрока, разрабатывающие полноценные большие языковые модели российского происхождения и предлагающие их как для потребителей, так и для бизнеса: GigaChat и семейство YandexGPT / Alice AI Foundation LLM. Практические инструкции по работе с их продуктами — в статьях «Как пользоваться GigaChat» и «Как пользоваться YandexGPT». Рядом с ними — VK и МТС, развивающие собственную облачную и ИИ-инфраструктуру (VK Cloud, MWS AI Agents Platform) без претензии на отдельный флагманский чат-бот для массового рынка.
Телеком-операторы, банки и ритейлеры всё активнее развивают собственные ИИ-подразделения, ориентированные на решение конкретных задач своей отрасли, а не на создание универсальных моделей. Среди подтверждённых внедрений в нашем каталоге: транзакционный антифрод и голосовой антифрод в банках, ИИ-маршрутизация СДЭК и цифровая модель станции РЖД в логистике, ИИ-инструменты «Магнита» в ритейле, фабрика «Норникеля» и «Эра.Оптима» «Газпром нефти» в промышленности.
Растущий сегмент рынка — небольшие компании, которые не пытаются конкурировать с крупными игроками в разработке базовых моделей, а создают узкоспециализированные продукты поверх существующих нейросетей. Например, GigaAM специализируется на распознавании речи, Cotype — на генерации кода поверх открытых языковых моделей, а «Робот Вера» и Potok — на автоматизации подбора персонала.
Из 98 карточек нашего каталога 49 — модели и ИИ-инструменты, 49 — компании и конкретные внедрения. Среди моделей больше всего текстовых (языковых) — 12, далее изображения — 8, видео — 7, код — 5, аудио — 3. Это отражает общую структуру российского рынка: универсальные LLM и генераторы изображений/видео растут быстрее, чем узкоспециализированные модели.
| Категория моделей | Количество карточек |
|---|---|
| Текст (языковые модели) | 12 |
| Изображения | 8 |
| Видео | 7 |
| Код | 5 |
| AI-агенты | 4 |
| Продуктивность | 3 |
| Поиск | 3 |
| Аудио | 3 |
| Голос и речь | 2 |
| Аватары | 2 |
Для бизнеса, выбирающего ИИ-решение, важно не путать масштаб компании с качеством конкретного продукта — небольшой нишевый стартап иногда закрывает узкую задачу лучше, чем универсальное решение от крупной корпорации. Полный, регулярно обновляемый обзор рынка ИИ в России со всеми 98 карточками — на карте ИИ.
В первую очередь Сбер (GigaChat) и Яндекс (YandexGPT) — они предлагают полноценные модели для потребителей и бизнеса.
Да, многие развивают внутренние ИИ-подразделения для решения задач своей отрасли.
Для узкой прикладной задачи нишевый стартап иногда оказывается эффективнее универсального решения.
Да, за последние годы сформировалась целая экосистема игроков разного масштаба и специализации.
Ориентироваться стоит не на размер компании, а на соответствие продукта конкретной бизнес-задаче.
98 карточек: 49 моделей и ИИ-инструментов (среди них больше всего текстовых — 12) и 49 компаний и конкретных внедрений в банках, ритейле, логистике и промышленности.