Исследование рынка Больших данных и Искусственного интеллекта в России 2025 г.

Исследование рынка Больших данных и Искусственного интеллекта в России 2025 г.

За прошедшее десятилетие технологии и сервисы Больших данных в России прошли путь от ограниченных экспериментов в отдельных отраслях до массового внедрения в экономике, государстве и повседневной жизни. Если ещё в середине 2010-х годов применение Больших данных носило скорее пилотный характер, то сегодня решения на их основе масштабно используются в финансах, телекоммуникациях, промышленности, ритейле, здравоохранении, транспорте и в органах власти.

Рынок демонстрирует стремительный рост: ежегодные темпы в России составляют 25–35%, что заметно выше мирового среднего уровня. Скорость развития и инноваций крайне высока — появляются новые сервисы: от автоданных и маркетплейс-аналитики до новых продуктов прикладного аналитического ПО и ИИ.

Сегодня рынок представляет собой сложную экосистему, включающую более 500 игроков: разработчиков, интеграторов, поставщиков платформ, дата-центров и аналитических сервисов. Важным рубежом стал 2015 год, когда Россия начала переход на преимущественно отечественный стек технологий. Это было вызвано как политическими факторами и санкционным давлением, так и стратегическим курсом государства на импортозамещение. Крупные заказчики в госсекторе и корпоративной сфере активно внедряют российские решения, комбинируя их с open-source разработками.

В результате к 2024–2025 годам объём рынка Больших данных и ИИ в России оценивается в 433 млрд рублей против ~30 млрд в 2019 году.

Большие данные уже стали своеобразным «топливом» для развития ИТ-отрасли и искусственного интеллекта: без масштабных массивов данных невозможны ни современные модели машинного обучения, ни предиктивная аналитика, ни цифровизация экономики в целом. Их значимость для национальной экономики будет только возрастать.

Ассоциация больших данных совместно с консалтинговой компанией Б1 и TAdviser представила первое исследование российского рынка Больших данных. В дальнейшем планируется расширение методологии, регулярные аналитические отчёты и более глубокий анализ рынка. Ассоциация приглашает компании и экспертное сообщество присоединиться к исследованиям, делиться данными, кейсами и прогнозами, чтобы совместно формировать устойчивую и прозрачную систему оценки российского рынка Больших данных.

Структура рынка БД и ИИ

Рынок БД и ИИ подразделяется на 3 крупных сегмента: ПО, Услуги и Инфраструктура.

1. Программное обеспечение (ПО)

• Прикладное ПО с использованием БД:

• Маркетинговая аналитика и аналитический CRM.

• Планирование цепочек поставок.

• Производственные данные и планирование.

• Управление закупками.

• Аналитика HR, WFM.

• Аналитическое ПО:

• BI, EPM, IBP аналитика.

• Геоинформационные системы (ГИС).

• Поисковое ПО и ПО для интеллектуальной работы с контентом.

• Отраслевые аналитические системы.

• Цифровая инфраструктура (ПО):

• СУБД.

• Управление данными.

• ИИ-платформы.

2. Услуги

• ИТ-консалтинг и бизнес-консалтинг.

• Разметка данных и поддержка обучения моделей.

• Аналитика и DaaS (Data as a Service):

• Рекламные дата-продукты: DMP и аудиторные данные, ОРД (Операторы рекламных данных), Медиаизмерения, Медиааналитика.

• Нерекламные дата-продукты:

• Финансовые данные (Банки, Кредитные бюро).

• Телеком-данные.

• ОФД (Операторы фискальных данных).

• Социальные сети и медиаплатформы.

• Рыночная аналитика (Авто, Маркетплейсы).

• Проверка контрагентов и парсинг данных.

• Аналитика закупок.

3. Инфраструктура

• Продажи серверов и СХД.

• IaaS без GPU.

• GPU as a service.

Анализ состояния и динамики рынка (2023-2024 гг.)

Российский рынок Больших данных и ИИ демонстрирует уверенный рост, движимый импортозамещением, развитием инфраструктуры и спросом на цифровые решения. Объем рынка в 2024 году составил 433 млрд рублей, что на 33% выше показателей 2023 года.

Основные сегменты и их динамика:

• Рекламные дата-продукты (+51%): Наивысшая динамика. Обусловлена восстановлением рынка цифровой рекламы после ухода глобальных платформ и ростом сегмента retail media.

• ИИ-платформы (+39%): Впечатляющий рост за счет видеоаналитики, диалоговых систем, биометрии и предиктивных моделей. Начинается рост генеративного ИИ.

• Прикладное ПО с аналитическим функционалом (+35%): Драйверы — e-com, персонализированные коммуникации и переход на отечественные решения в операционном управлении.

• Нерекламные дата-продукты (+33%): Стабильный рост спроса на аналитику в различных отраслях.

• Цифровая инфраструктура (+31%): Рост за счет инвестиций в СУБД, инструменты загрузки, трансформации и контроля качества данных в рамках импортозамещения.

• ИТ-инфраструктура (+26%): Рост спроса на IaaS для Больших данных, вычислительные мощности для ИИ и общее удорожание оборудования.

• ИТ-консалтинг, бизнес-консалтинг и разметка данных (+25%): Стабильная востребованность услуг по сопровождению проектов и подготовке данных для обучения моделей.

• Аналитическое ПО (BI, EPM, IBP, ГИС) (+23%): Умеренный рост в связи с относительной зрелостью данного класса решений.

Итоговые показатели объема рынка

Примечание: При сложении отдельных показателей цифры могут расходиться с итоговой суммой на 1 млрд руб. из-за округлений.

Глобальные тенденции рынка Больших данных

1. Стремительное развитие и обновление рынка

• Глобальный рынок растёт темпами 15–17% в год.

• К 2027–2028 году 75% актуальных сегодня цифровых и аналитических продуктов могут потерять ценность.

• Платформы ИИ будут расти со средним темпом (CAGR) более 30% до 2028 года.

• Облачные решения (Cloud) растут на 15 п.п. быстрее, чем on-premise решения.

2. Новые дата-продукты и экосистемы

• IoT: становится ключевым источником несинтетических данных.

• Маркетплейсы данных: Глобальный рынок вырастет с $1,6 млрд до $6 млрд к 2030 году.

• Консолидация: К концу 2025 года более половины ИТ-организаций будут работать в рамках интегрированных экосистем для снижения фрагментации.

3. Генеративный ИИ (ГенИИ) как драйвер трансформации

• К 2025 году 70% крупных компаний внедрят как минимум одно корпоративное приложение на базе ГенИИ.

• К 2027 году более 50% используемых LLM-моделей станут предметно-ориентированными.

• К 2028 году до 75% web- и мобильных приложений будут создаваться с помощью ГенИИ.

• SaaS-продукты без встроенного ГенИИ будут вытесняться с рынка.

4. Новая технологическая основа

• Облака: К 2026–2027 годам 75% организаций будут использовать облака как базовую платформу для данных.

• Автономная аналитика: К 2027 году 20% бизнес-процессов будут управляться системами без участия человека.

• Безопасность и совместная работа: Развитие технологий «чистых комнат» (Data Clean Rooms), федеративного обучения и гомоморфного шифрования.

• Инвестиции в GPU: OpenAI планирует увеличить траты на инфраструктуру до $115 млрд в период 2025–2029 гг.

Основные тренды в сфере Больших данных / ИИ / ГенИИ

Рынки

1. Стремительный рост: Среднегодовой рост рынка БД и аналитики 15–17% до 2028 г. — самый быстрорастущий сегмент ИТ-рынка.

2. ИИ — лидер роста: ИИ-платформы покажут CAGR +35% до 2028 г.

3. Нереляционные базы данных: Рынок NoSQL будет расти существенно быстрее реляционных СУБД.

4. Облака против On-prem: Темпы роста облачных продуктов превысят on-prem более чем на 15 п.п. ежегодно.

5. Маркетплейсы данных: Рост глобального рынка до $6 млрд к 2030 г.

6. Обновление продуктов: К 2027 г. 75% текущих аналитических продуктов в их текущем виде станут неактуальными.

Продукты

1. IoT: Ключевой фактор генерации несинтетических данных «реального мира».

2. Масштабирование ГенИИ: К 2025 г. 70% предприятий развернут хотя бы одно корпоративное приложение ГенИИ.

3. Предметная ориентация: Рост специализированых продуктов и кейсов использования ГенИИ в конкретных отраслях.

Развитие ИИ и отраслевых данных (продолжение)

• ГенИИ: К 2027 г. более 50% моделей ГенИИ, используемых предприятиями, будут предметно-ориентированными, относящимися либо к отрасли, либо к бизнес-функции (по сравнению с примерно 1% в 2023 г.).

• Развитие отраслевых данных: Все больше организаций будут использовать открытые отраслевые данные или обмен данными между участниками отрасли в рамках отраслевых дата-платформ.

• Консолидация и экосистемы продуктов в области данных и аналитики: В ближайшие годы более половины ИТ-организаций перейдут на экосистемы данных, консолидируя ландшафт поставщиков решений, технологий и данных на 40%.

• Новые игроки на рынке дата-продуктов: На рынке данных о продаже автомобилей будут доминировать организации, ранее не связанные с продажей и аналитикой данных.

Источник: Данные ведущих международных исследовательских агентств

Основные тренды в сфере Больших данных / ИИ / ГенИИ: Технологии

Облака как базовая технологическая инфраструктура

К 2026 г. 75% организаций будут использовать облачные технологии и инструменты как основу для работы с данными.

Автономная аналитика и ИИ в аналитике и управлении данными

К 2027 г. обнаружение выбросов и другие возможности расширенной аналитики трансформируются в автономные аналитические платформы, которые будут управлять и поддерживать 20% бизнес-процессов.

Технологии для совместной аналитики и обмена данными

Чистые комнаты данных (Data Clean Rooms), федеративное обучение, гомоморфное шифрование, децентрализованные маркетплейсы, ML для мэтчинга данных позволят обогатить датасеты и расширить кейсы применения аналитики на объединенных данных.

Технологии следующего поколения для повсеместного использования и разработки ИИ

Синтетические данные, разметка данных, нереляционные базы данных, технологии и алгоритмы, использование всего спектра моделей, а не только LLM / ГенИИ.

Edge и Edge AI

К 2027 г. около 5% крупных предприятий развернут распределенное облачное решение для периферийных вычислительных нагрузок. К 2026 году не менее 50% развертываний периферийных вычислений будут включать машинное обучение.

Активные инвестиции в вычислительную инфраструктуру для ИИ

Совместный план инвестиций OpenAI и Microsoft — 100 млрд долл. США, Google / Alphabet — 75 млрд долл. США. ЕС планирует инвестиции в 20 млрд евро для того, чтобы догнать США и Китай.

Источник: Данные ведущих международных исследовательских агентств

Синтетические данные — новый тренд и база для развития рынка

Если раньше синтетические данные воспринимались как экспериментальный инструмент, то сегодня они становятся стратегическим ресурсом. Их используют для обучения больших языковых моделей, компьютерного зрения, автономных систем; они заполняют пустоты в датасетах, особенно для редких сценариев, медицинских кейсов и др.

«Синтетика» помогает преодолеть дефицит размеченных датасетов и одновременно решает задачи приватности: компании всё чаще генерируют «искусственные двойники» реальных данных, чтобы соответствовать требованиям защиты данных и снижать риски утечек.

Слияние с генеративными моделями (GAN, diffusion, LLM) сделало синтетические данные гиперреалистичными, и эта тенденция только усиливается. В ближайшие годы они станут стандартом в построении современных ИИ-систем. По оценкам глобальных аналитиков, уже в 2025–2026 гг. 60% данных, используемых в проектах ИИ и аналитики, будут синтетическими.

Рынок технологий и датасетов синтетических данных в 2030 г. превысит 2,3 млрд долл. США, а темпы роста составят 31%.

Технологические гиганты делают большие ставки на синтетические данные. NVIDIA анонсировала Nemotron-4 340B — семейство открытых моделей, предназначенных для генерации синтетических данных для обучения больших языковых моделей (LLM) в различных отраслях.

В то же время использование синтетических данных без должного контроля несет в себе риски: фальсификации, нарушения приватности, использование некачественных датасетов и деградации качества моделей (model collapse) из-за круговой тренировки на ИИ-данных.

Источник: Gartner

Приложение: Структура рынка Больших данных и ИИ

Примечание: Рынок рассчитан в деньгах поставщиков. Рынки ПО и ИТ-услуг включают только коммерческих поставщиков без учета внутренних разработок компаний, аффилированных и внутренних поставщиков.

Приложение: Глоссарий

Исследование рынка Больших данных и Искусственного интеллекта в России

2025 г.