🔢🔢
За пределами корпораций: где искать инвестиционные возможности в ИИ?

🤖 KAMA FLOW представили исследование «Искусственный интеллект в России» — взгляд частного инвестора на развитие рынка. Авторы рассматривают финансирование отрасли, экономику продуктов на основе генеративного ИИ и возможности для независимых компаний.

Российский рынок развивается преимущественно внутри крупных технологических экосистем. При этом пространство для стартапов сохраняется в специализированных решениях, которые опираются на отраслевые данные, встраиваются в процессы заказчика и дают измеримый экономический эффект.

📈 Ключевые выводы:

🔴 ИИ притягивает большую часть мирового венчурного капитала

За первое полугодие 2026 года глобальные венчурные инвестиции в ИИ достигли $386 млрд — 76% всего венчурного финансирования. При этом капитал концентрируется у крупнейших разработчиков моделей: OpenAI и Anthropic вместе привлекли $217 млрд, или 56% вложений в ИИ.

🔴 В России основной масштаб вложений обеспечивают корпорации

По данным обзора, в 2025 году российский венчурный рынок составил $159 млн. Около $51 млн, или 32%, пришлось на компании, использующие ИИ в своих продуктах. Одновременно публично заявленные инвестиции крупнейших ИТ-компаний в ИИ достигли 220 млрд рублей. По расчету авторов, это примерно в 52 раза больше венчурного финансирования ИИ-компаний.

🔴 Развитие независимых компаний требует регулярного притока капитала

По оценке KAMA FLOW, для формирования устойчивого рынка независимых ИИ-компаний необходимо дополнительно привлекать 84 млрд рублей частных венчурных инвестиций ежегодно. Финансирование должно охватывать весь путь компании — от первых раундов до масштабирования. Рост таких стартапов также создаст дополнительный спрос на российские дата-центры, облака и платформы для работы с моделями.

🔴 Экономика ИИ-продуктов отличается от привычной модели облачного ПО

В приведенном авторами сравнении валовая маржа традиционных облачных продуктов по подписке составляет 70–85%, а продуктов, построенных вокруг ИИ, — 45–52%. Каждый запрос пользователя создает расходы на вычисления, а внедрение требует адаптации под данные и процессы клиента. Значительная доля заказной разработки и интеграции также влияет на оценку бизнеса: инвесторы могут оценивать такую компанию как интегратора.

🔴 Удешевление моделей не гарантирует сокращения расходов

По приведенной в исследовании оценке Gartner, выполнение задачи ИИ-агентом требует в 5–30 раз больше токенов — единиц обрабатываемого текста — чем взаимодействие со стандартным чат-ботом. Агент планирует действия, обращается к инструментам и проверяет результаты, многократно вызывая модель. Поэтому общие расходы могут расти даже при снижении стоимости отдельного запроса. Для бизнеса возрастает значение оптимизации вычислений и выбора подходящей модели под каждую задачу.

🔴 Главный конкурент стартапа — внутренняя команда заказчика

Генеративный ИИ ускоряет создание прототипов, поэтому корпорациям становится проще разрабатывать решения самостоятельно. Устойчивое преимущество независимой компании создают доступ к уникальным данным, отраслевая экспертиза, глубокая интеграция в процессы клиента и подтвержденный результат внедрения. Эти факторы также повышают привлекательность стартапа для приобретения крупным игроком.

🔴 Наиболее привлекательные ниши связаны с прикладными решениями

По оценке KAMA FLOW, к 2030 году совокупный потенциал сегментов российского ИИ-рынка, доступных независимым частным игрокам, превысит 561 млрд рублей. Среди крупных перспективных направлений авторы выделяют промышленный ИИ — около 88 млрд рублей, агентов и автоматизацию бизнес-процессов — около 78 млрд рублей, медицинские решения — около 70 млрд рублей, финансовые — около 40 млрд рублей. Дополнительные возможности связаны с инфраструктурой данных, оптимизацией работы моделей, услугами внедрения, робототехникой и автономной техникой.

➡️ Читайте полное исследование по ссылке