Москва против Петербурга: кто может стать столицей ИИ в России

Петербург, набрав 98,71 балла в рейтинге по развитию искусственного интеллекта, занял второе место среди российских регионов и уступил Москве 1,29 балла. Исследование охватило период с 1 сентября 2025 года по 1 сентября 2026–го. Рейтинг проводили "Билайн AI", научно–образовательный центр "Институт анализа больших данных и искусственного интеллекта" Томского государственного университета и экспертно–аналитическая компания "Киберия".

Впрочем, эксперты считают, что результат скорее отражает научный и кадровый потенциал города, чем масштаб коммерческого применения ИИ. Для оценки реального прогресса важнее число работающих внедрений, выручка разработчиков и подтверждённый экономический эффект.

Что на самом деле измеряет рейтинг

В основу оценки легли пять критериев: активность на рынке труда, научная деятельность, присутствие тематики ИИ в медиапространстве, поисковый интерес населения и уровень образования. Всего исследователи проанализировали более 22,5 тыс. упоминаний об искусственном интеллекте за год.

Заместитель директора Исследовательского центра стратегического анализа технологического развития ВШССН МГУ имени М. В. Ломоносова Тимофей Воронин считает, что подобные рейтинги отражают прежде всего информационную активность и академический потенциал регионов, но не обязательно реальный экономический вес ИИ–отрасли. "Смешивать в одном индексе научные публикации, медийную представленность и поисковые запросы, на мой взгляд, не совсем корректно, так как интерес пользователей в интернете никак не конвертируется в промышленные технологии, а лишь демонстрирует наличие трендов", — отмечает эксперт.

По его словам, высокая частота упоминаний искусственного интеллекта в региональных СМИ может свидетельствовать в том числе об активности пресс–служб университетов и органов власти. Между тем реальное технологическое развитие определяется внедрением сложных алгоритмов в экономику, корпоративными сделками и изменениями конкретных показателей деятельности предприятий.

Воронин считает второе место Петербурга закономерным, если оценивать качество подготовки специалистов и фундаментальную научную базу. Но при переходе от оценки потенциала к оценке коммерциализации разрыв с Москвой, по его мнению, становится заметнее. В столице сосредоточены крупные корпорации — заказчики и значительные бюджеты на ИТ–интеграцию, тогда как петербургские команды нередко сталкиваются с проблемой масштабирования разработок. Некоторые перспективные проекты после выхода на рынок поглощаются федеральными холдингами, а их бизнес и юридическая структура перемещаются в Москву.

Между разработкой и промышленной эксплуатацией

Заместитель директора управления продуктов и технологий "Е–Флопс" Филипп Моднов также предлагает осторожнее относиться к попыткам определить уровень развития ИИ в регионе по одному индексу. Доступных данных недостаточно, а само понятие уровня развития искусственного интеллекта слишком неоднозначно.

"Можно запускать ИИ на объекте в Петербурге, сидя в Томске в компании, зарегистрированной в Москве", — обращает внимание эксперт. Поэтому, считает Моднов, необходимо отдельно оценивать два направления: разработку ИИ и его внедрение в работу бизнеса, государства и повседневную жизнь граждан. Для первого важны количество разработчиков и профильных компаний, вакансии, патенты и научные публикации. Для второго — число работающих решений и то, насколько глубоко они встроены в реальные процессы.

При этом эксперты не отрицают, что в Петербурге уже есть работающие ИИ–проекты. К примеру, на транспорте и в сфере благоустройства. Вопрос заключается в том, как оценивать их масштаб и отдачу.

Какие показатели важнее места в рейтинге

Управляющий директор–партнёр GreenData Екатерина Медведева предлагает оценивать ИИ–отрасль прежде всего по результатам, которые появляются после внедрения разработки у заказчика.

Одним из основных показателей она считает выручку профильных компаний региона, особенно от клиентов за его пределами. Она позволяет понять, готовы ли другие участники рынка платить за местные разработки. Не менее важна доля решений, которые перешли в промышленную эксплуатацию и дают подтверждённый эффект.

По мнению Медведевой, само количество внедрений может вводить в заблуждение: одни компании считают внедрением тестирование в отдельном подразделении, другие — интеграцию в производственный контур. При этом далеко не все организации фиксируют влияние технологии на финансовые и операционные результаты. По приведённым экспертом данным Банка России, рост производительности отмечала лишь треть компаний, а увеличение прибыльности — 11%.

Для корректного сравнения регионов Медведева предлагает использовать относительные показатели, например количество промышленных внедрений на тысячу компаний. Это позволило бы учитывать различия в размере региональных экономик. Ещё один важный критерий — тиражируемость решений: если продукт, разработанный в Петербурге, востребован в других субъектах России, это подтверждает его конкурентоспособность.

Что может помочь Петербургу укрепить позиции

На дальнейшее развитие ИИ–отрасли влияют не только наличие специалистов и университетских лабораторий, но и условия, в которых разработки превращаются в коммерческие продукты. Среди ключевых ограничений эксперты выделяют доступ к вычислительным мощностям, недостаток платёжеспособного спроса и сложности с масштабированием решений.

"Доступы к вычислительным мощностям важны, чуть ли не на первом месте", — отмечает Филипп Моднов. По его мнению, укреплению позиций Петербурга мог бы способствовать активный государственный заказ на внедрение ИИ — как внутри системы управления, так и через стимулирование бизнеса.

Екатерина Медведева также указывает на значение доступных вычислительных ресурсов. В ближайшие 2–3 года, по её оценке, на расстановку сил повлияют стоимость доступа к графическим процессорам (GPU), возможность дообучать модели на отраслевых данных, появление крупных заказчиков и способность разработчиков выходить на рынки за пределами своего региона.

При этом бизнесу важно понимать не только потенциальную пользу ИИ, но и риски. Среди основных барьеров Медведева выделяет вопросы информационной безопасности и недоверие к результатам работы алгоритмов. Поэтому преимущество получат прикладные решения, которые работают в защищённом контуре и имеют понятную экономику.

Для Петербурга эксперт предлагает развивать инфраструктуру коллективного доступа к вычислительным мощностям, а также запускать пилотные проекты с городскими службами и промышленными заказчиками — в портовой отрасли, логистике, энергетике и медицине. Важным условием должна стать публичная оценка результатов таких проектов.

Воронин в свою очередь считает необходимым развивать технологический трансфер между инженерными школами и реальным бизнесом. Без этого город рискует оставаться поставщиком кадров и перспективных разработок для более крупных технологических центров. Укреплению позиций могли бы помочь программы субсидирования доступа стартапов к GPU–кластерам, промышленный заказ и развитие локального венчурного капитала.

В конечном счёте второе место Петербурга — скорее свидетельство сильной научной, кадровой и исследовательской базы, чем окончательное подтверждение лидерства в практическом применении искусственного интеллекта. Чтобы оценить, насколько город действительно продвинулся в развитии ИИ, нужны сопоставимые данные о промышленных внедрениях, выручке компаний, затратах на эксплуатацию и измеримом эффекте для предприятий и городских служб. Для оценки городских сервисов не менее важны их востребованность и практическая польза для жителей.

Без такой картины рейтинг позволяет оценить активность региональной экосистемы, но не даёт полного ответа на главный вопрос: насколько успешно петербургские разработки становятся востребованными технологиями, которые меняют экономику в городе и за его пределами.