В XXI веке российские медиа оказались в центре масштабных технологических и социальных изменений. Если пятнадцать лет назад автоматизация применялась преимущественно в отдельных новостных сервисах и рекомендательных системах, то к 2025 году технологии искусственного интеллекта (ИИ) начали трансформировать саму структуру медиакоммуникационной индустрии. Это открыло новые возможности для создания продуктов, формирования аудитории, развития бизнес-моделей и освоения рынков — одновременно бросая вызов традиционным институтам журналистики, производству и распространению контента. Российская специфика характеризуется сочетанием активного лидерства крупных цифровых экосистем и догоняющих стратегий традиционных редакций; при этом глубинные и поверхностные практики ИИ проникли практически во все сферы медиапроизводства
ИИ — движущая сила новой медиакоммуникационной реальности
2025 год стал знаковым для российского рынка искусственного интеллекта. По данным Smart Ranking, объём рынка ИИ-технологий вырос на 25–30% и приблизился к отметке 1,9 трлн рублей. При этом почти вся выручка (95%) сконцентрирована у пяти крупнейших игроков: «Яндекс» с показателем 500 млрд рублей (+49% за год), «Сбер» — 400 млрд (+14%), «Т-Технологии» — 350 млрд (+16%), VK — 119 млрд (+26%) и «Лаборатория Касперского» — 49 млрд (+8%). Для сравнения: в 2024 году объём рынка составлял 1,486 трлн рублей. Эксперты отмечают, что, несмотря на то что ИИ не всегда является основным направлением у лидеров, темпы роста в России превосходят мировые тренды: российская доля рынка составляет более 1% от глобального объёма в $196 млрд, а среднегодовой рост в валютном эквиваленте достигает 45%.
Структура рынка искусственного интеллекта в России выглядит следующим образом: 65% приходится на программное обеспечение, включая платформы машинного обучения и облачные сервисы ИИ; 25% — на консалтинг и интеграционные проекты; 10% — на оборудование и аппаратные решения. Особенно заметен рост спроса на no-code/low-code платформы и безопасные мультиагентные системы, такие как ПАК «Тессеракт», предназначенные для медиа и государственного управления.
Крупнейшие экосистемы: Яндекс, Сбер, VK
Современная медиакоммуникационная индустрия России представляет собой сложную сетевую структуру с многоуровневым взаимодействием технологических, экономических и социальных субъектов. В условиях цифровой полисубъектной среды традиционные СМИ теряют доминирующие позиции, уступая место новым игрокам — экосистемам и платформам, которые формируют и структурируют пространство общественной коммуникации.
Такая эволюция стала возможной благодаря завершению цифровой трансформации: телекоммуникационные сети, облачные системы хранения и передачи данных, унифицированные технологии визуализации, видео- и аудиопродакшена, а также инструменты массовой и индивидуальной аналитики теперь объединяют все сегменты медиакоммуникационной индустрии. Сегодня МКИ является одним из передовых потребителей сквозных технологий цифровой экономики — сенсорики, больших данных, беспроводной связи, искусственного интеллекта, робототехники, систем виртуальной и дополненной реальности. Это позволяет индустрии не только эффективно функционировать, но и выступать ключевым участником инновационного процесса.
ЭКСПЕРТЫ ОТМЕЧАЮТ: ТЕМПЫ РОСТА РЫНКА ИИ‑ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИИ ПРЕВОСХОДЯТ МИРОВЫЕ ТРЕНДЫ. СРЕДНЕГОДОВОЙ РОСТ В ВАЛЮТНОМ ЭКВИВАЛЕНТЕ ДОСТИГАЕТ 45 %
Лидирующие экосистемы формируют не только отраслевые стандарты, но и масштабы технологической интеграции:
- Яндекс — абсолютный лидер по выручке от ИИ в медиа и смежных сервисах: 500 млрд рублей в 2025 году (прирост почти 50% за год). Компания внедряет генеративные языковые модели (YandexGPT, YandexART), интегрирует ИИ в поисковые и рекомендательные системы, автоматизирует модерацию, генерацию мультимедийного контента и голосовое управление (Алиса), а также настраивает персонализацию контента в реальном времени. В рекламной сети Яндекса на ИИ приходится до 70% управляемых бюджетов, при этом более четверти рекламных баннеров создаются нейросетями.
- Сбер занимает второе место с выручкой 400 млрд рублей. Помимо финтех-решений, компания разрабатывает языковые модели ruGPT, генератор изображений Kandinsky, облачные технологии GigaChat, интеллектуальных ассистентов (Салют), а также инструменты анализа больших данных для медицины и логистики (SberMedAI, MedBench). Реализация комплексных ИИ-проектов стала возможна благодаря интеграции процессов бизнес-аналитики с ИИ-продуктами по всему холдингу.
- VK с выручкой 119 млрд рублей известна AR-технологиями, автоматизированными модераторами, персональными видео- и фотосервисами («Облако Mail.ru», автоматизация создания видеопоздравлений, голосовой ассистент «Маруся»). VK внедряет собственные антиспам-ИИ и кастомизированные решения для соцсетей и музыкальных платформ, активно развивая платформу умных ассистентов и мультимодальных моделей.
Концентрация выручки и инноваций в «Большой тройке» позволяет не только масштабировать успешные ИИ-решения внутри экосистем, но и экспортировать технологии, задавая технологический ритм всей отрасли. В то же время традиционные редакции и медиакомпании малого и среднего размера вынуждены догонять лидеров, внедряя или адаптируя внешние сервисы под свои потребности.
На практике: как ИИ меняет медиапроцессы
За несколько лет искусственный интеллект стал неотъемлемой частью повседневной редакционной работы и новаторских проектов российских СМИ различных уровней.
Редакционный workflow и автоматизация
- Автоматизация сбора, классификации и проверки новостей. Например, ТАСС и Интерфакс используют более 1,5 тысяч ботов и ИИ-сценариев для автоматической генерации биржевых, финансовых и погодных сводок.
- Текстовое и аудиораспознавание: расшифровка интервью и встреч существенно ускорена — время обработки сокращается до 5–10 минут благодаря Yandex SpeechKit и нейросетям Сбера, тестируемым в РБК.
- Автотегирование и дайджестирование больших массивов информации — систематизация данных о событиях, выделение ключевых сущностей и генерация коротких новостей.
Рекомендательные сервисы и персонализация
- Рекомендательные и поисковые системы с ИИ-алгоритмами формируют индивидуальные новостные ленты даже в крупных федеральных медиа. Персонализированный контент заметно увеличивает глубину просмотра на сайтах.
- Медиа, такие как «Аргументы и факты», РБК, ВГТРК, активно внедряют системы персонализации, что помогает удерживать аудиторию и адаптировать контент под новые интересы благодаря регулярному обучению ИИ-сценариев.
Генерация и мультимедиа
- Создание иллюстраций, иконок и фотоконтента, а также озвучивание новостей с помощью нейросетей. В «Аргументах и фактах» появились реалистичные роботизированные дикторы.
- В радио-сегменте «НейроФлоу» («Русская медиагруппа») — первое онлайн-радио, где музыка, оформление и составление плейлистов полностью контролируются ИИ и нейросетями (используются модели ChatGPT, Mubert, Midjourney).
- На телевидении НТВ с помощью ИИ выполняется ремастеринг старых сериалов и фильмов — тысячи часов контента восстанавливаются в новом качестве. Развлекательный канал «Че» применяет ИИ для поиска и обработки визуальных базовых элементов эфирной графики и даже кастинга цифровых персонажей.
Две стратегии: экосистемная и медийная модели развития
Анализ российских практик показывает, что в сфере искусственного интеллекта у медиакоммуникационных компаний формируются две основные технологические стратегии развития:
- Экосистемная модель характерна для лидеров индустрии — так называемой «Большой тройки» и других крупных цифровых экосистем с развитыми медиакоммуникационными ресурсами, таких как МТС и Т-Технологии. Эта модель ориентирована на масштабирование собственных ИИ-продуктов и экспорт технологических решений на внешний рынок. Основная цель — экстенсивный рост и создание новых направлений и рынков за счет интеграционных сервисов и генерации инновационных сценариев развития индустрии, в том числе в смежных областях: логистике, рекламе, медицине, образовании.
- Медийная модель преобладает в традиционных редакциях, где ИИ используется по принципу «догоняющей» оптимизации. Здесь технологии обычно приобретаются извне и применяются преимущественно для внутренних нужд: автоматизации рутинных процессов, ускорения публикационного цикла и повышения эффективности работы редакций.
Благодаря лидерству «Большой тройки» (Яндекс, Сбер, VK, а также МТС и Т-Технологии) происходит стремительное распространение эффективных ИИ-решений. Остальные медиа заимствуют или адаптируют эти технологии под собственные нужды, формируя современный облик ландшафта российской медиакоммуникационной индустрии в сфере искусственного интеллекта.
Прогнозы и сценарии до 2030 года
Российская стратегия развития ИИ до 2030 года предусматривает амбициозные цели:
- К 2030 году ИИ должен стать одним из ключевых факторов производительности и структурной трансформации в большинстве отраслей, включая медиа. Ожидается переход к мультимодальным и отраслевым ИИ-модулям, развитие этического ИИ, автоматизация большинства рутинных задач (предположительно, до 60–65% контента в ежедневном режиме будет обрабатываться системами ИИ, а не людьми).
- По мнению экспертов, персонализация, автоматическая генерация новостей и аналитика текстов останутся ключевыми сценариями, но нарастает значение гибридных (человеко-центричных) моделей, гарантирующих сохранение журналистского творчества.
- Эксперты ВШЭ, Яндекса, ВК и «Сбера» подчеркивают тренд на совместное развитие узкоспециализированных (юридических, медицинских, образовательных, творческих) моделей и универсальных систем большой генерации.
Перспективы и ответственное будущее
Искусственный интеллект прочно укрепился как дисруптивная (подрывная) технология в российском медиапространстве. Автоматизация рабочих процессов, генерация текстов, данных и изображений, ускорение новостных цепочек, появление новых сервисов уже формируют облик современной медиакоммуникационной индустрии (МКИ).
Отрасль сохраняет оптимизм: более 90% участников рынка рассматривают ИИ как возможность роста, а не угрозу. Ключевая задача будущего — выработка нового баланса между автоматизацией, соблюдением этических норм и сохранением творческого начала журналистики. Это позволит российским медиа не только не отставать, но и занять позиции технологических лидеров следующего десятилетия.
