Новости5 августа 2026 г.10 мин чтения

Cloud.ru — лидер ИИ-рынка России. У Cloud.ru нет ни одной собственной языковой модели

В отраслевых рейтингах предприниматель видит одну картину рынка, а покупает совершенно другую — вычисления вместо модели, чужие веса под российским брендом вместо самостоятельной разработки.

Прежде чем доверять рейтингу выручки, стоит понять, какие ИИ в России компании реально создают модели, а какие продают чужие вычисления под своим брендом. Топ рейтинга CNews по выручке ИИ-компаний за 2025 год выглядит однозначно: Cloud.ru — 41 млрд ₽ с ростом 73%, далее MWS AI (6,9 млрд ₽), ЦРТ, Т1 ИИ, VS Robotics; суммарная выручка топ-15 достигла 75,6 млрд ₽, почти удвоившись год к году, по данным рейтинга CNews Analytics. Но лидер этого рейтинга не разработал ни одной собственной языковой модели: Cloud.ru — облачный провайдер, вышедший из периметра Сбербанка в мае 2022 года, с акционером через непрозрачную структуру АО «Новые возможности». Компания продаёт вычисления и доступ к чужим моделям, а рейтинг выручки этого не показывает — он ставит инфраструктурного посредника выше разработчиков.

Для покупателя это не абстрактная методологическая тонкость. Если вы ищете партнёра для внедрения ИИ и опираетесь на позицию в рейтинге, вы рискуете подписать контракт с компанией без собственной модели, весов и дорожной карты — только с перепродажей GPU и API. У Cloud.ru за девять месяцев 2025 года выручка составила 56,1 млрд ₽ — солидная цифра для облачного провайдера, но это доход от аренды вычислений и интеграции, а не от разработки моделей. Разница между «купить у разработчика» и «купить у реселлера вычислений» определяет цену, возможность on-premise и глубину зависимости от третьей стороны.

Платите в рублях за AI-модели без наценки на токены через provod.ai

Кто на самом деле обучает модели с нуля

По заявлениям самих компаний, с нуля предобучают базовые модели три игрока: Яндекс (YandexGPT), Сбер (GigaChat) и МТС через дочернюю MWS AI (линейка Cotype). У Яндекса сегмент «Поисковые сервисы и ИИ» принёс 551,2 млрд ₽ в 2025 году при общей выручке компании 1441,1 млрд ₽ — но официальный пресс-релиз не раскрывает долю именно генеративных продуктов внутри этого сегмента. MWS AI показал 6,9 млрд ₽ выручки (+60%) на фоне роста внешней выручки материнской МТС Web Services на 53%, до 63,8 млрд ₽, по данным CNews. Cotype Pro 2, по материалам релиза, работает на 40% быстрее и на 50% точнее обрабатывает длинные тексты по сравнению с предыдущим поколением — цифра из карточки TAdviser, без независимой методологии измерения.

Т-Банк идёт другим путём. Модели T-Pro (32 млрд параметров) и T-Lite (7 млрд параметров), по данным Hi-Tech Mail.ru, построены поверх дообученной китайской Qwen 2.5, а не обучены с нуля — при этом публично подаются как разработка Т-Технологий. Это не подлог: дообучение открытой модели — легитимная инженерная стратегия, дешевле и быстрее предобучения. Но это другой продукт, другая степень контроля над архитектурой и другая зависимость от решений китайского вендора, которую покупатель должен понимать до подписания договора.

Почему так мало компаний идёт по пути «с нуля»? Порог входа огромен: обучение GPT-4 оценивается в $78–100 млн, Gemini Ultra — в $192 млн, а следующее поколение моделей может стоить до $1 млрд, пишут «Ведомости» со ссылкой на зарубежные оценки — бюджеты российских разработчиков публично не раскрываются, но масштаб барьера сопоставим. Директор ИИ-центра ВШЭ Алексей Наумов формулирует позицию жёстко: «Только бизнес-модели, построенные на полной триаде, обеспечат технологический суверенитет» — имея в виду одновременное владение генеративной моделью, поисковым движком и рекомендательной системой. С этим можно спорить: представитель Ростелекома Дмитрий Рейдман в том же материале указывает на другой риск — зависимость от чужого технологического слоя, будь то иностранная база или чужая инфраструктура, создаёт уязвимость сама по себе, вне зависимости от того, есть ли у компании «полная триада».

Что реально стоит купить в рублях

Практическая разница видна в тарифах и форматах поставки, а не в лозунгах о суверенитете.

Компания	Что продают	Цена, ₽/1000 токенов	On-premise
Яндекс (YandexGPT)	собственная базовая модель, обучена с нуля	Pro ≈0,4 ₽; Lite ≈0,2 ₽ — данные вторичного обзора, официальная страница закрыта капчей, нужна сверка	публично не раскрыто
Сбер (GigaChat)	собственная базовая модель, обучена с нуля	Lite 0,065 ₽; Pro 0,5 ₽; Max 0,65 ₽ по официальным тарифам Sber Developers	да — GigaChat Enterprise: локальный контур для банков и КИИ, а также облачный и гибридный форматы
МТС / MWS AI (Cotype)	собственная открытая модель, обучена с нуля	тариф не раскрыт публично	открытые веса, развёртывание на своих мощностях
Т-Банк (T-Pro / T-Lite)	дообученная китайская Qwen 2.5 под своим брендом	тариф не раскрыт публично	открытые веса, но база — чужая
Cloud.ru	облачная инфраструктура и доступ к сторонним моделям, собственной LLM нет	тарификация по вычислениям, не по токенам модели	нет отдельного on-premise — инфраструктура сама и есть продукт

До подписания годового контракта один и тот же промпт стоит прогнать через несколько моделей сразу. GigaChat и YandexGPT подключаются напрямую, по договору с самим вендором: это отдельный продукт и отдельный контур доступа, и provod.ai его не заменяет. А внешние модели, доступные через provod.ai, добавляются в тот же тест без второго SDK — если клиент поддерживает протокол OpenAI, достаточно сменить base URL и ключ.

Возражение, которое обесценивает всю карту

Сильнейший контраргумент против деления на «разработчиков» и «перепродавцов» звучит так: рейтинги выручки на самом деле измеряют, кто продал больше вычислений и интеграционных услуг, а не кто создал более самостоятельную модель. Лидер CNews Cloud.ru — инфраструктурная компания без своей LLM; T-Pro и T-Lite — дообученная Qwen 2.5, но публично поданы как «отечественная разработка». Граница между категориями размыта сильнее, чем предполагает сама тема статьи.

Аргумент верный, но он не отменяет решение покупателя — он его упрощает. Не важно, насколько «самостоятельна» модель с точки зрения R&D-чистоты. Важно, что вы физически покупаете: контракт на облачные вычисления у Cloud.ru, лицензию на веса Cotype или T-Pro, которые можно развернуть у себя, или токены GigaChat и YandexGPT по счётчику. Эти три формы поставки не пересекаются, и именно они определяют цену, возможность on-premise и зависимость от третьей стороны — вне зависимости от того, кто и насколько «с нуля» обучил модель.

Легальный канал и серый посредник — не одно и то же

Отдельная развилка — покупка доступа к зарубежным моделям через российских посредников. К.ю.н. Владислав Волков указывает на риски трансграничной передачи персональных данных по 152-ФЗ и коллизию с 236-ФЗ об иностранных лицах: штрафы могут достигать 6–18 млн ₽, а в его авторском рейтинге правомерности на Habr Алиса получает 17 баллов, GigaChat — 15, а ChatGPT, Claude и Gemini — 7–9. Методология авторская, внешнего аудита не проходила, но направление риска реальное: юрисдикция модели и способ оплаты имеют юридические последствия.

Есть и другой риск — не комплаенс, а мошенничество. К.т.н. Алексей Двилянский предупреждает, что перевод денег через неофициальные сервисы-посредники для оплаты зарубежных ИИ-подписок может сделать пользователя невольным участником схемы отмывания похищенных средств. Предупреждение адресовано скорее физлицам, платящим через сомнительные каналы без договора, чем корпоративным B2B-клиентам с полным пакетом закрывающих документов. Разница принципиальна: легальный канал — это договор, счёт, акты и требования от российского юридического лица, а не перевод на карту незнакомому посреднику в мессенджере. У provod.ai именно такая конструкция: оплата в рублях российской картой, СБП или по счёту, договор и закрывающие документы от российского юрлица — это снимает часть комплаенс-рисков, которые описывает Волков, но не отменяет необходимость проверять юрисдикцию конкретной модели, которую компания использует.

Один нюанс с размером рынка

Если вам попадётся цифра «рынок ИИ в России — 1,5 трлн рублей», уточните методологию. Оценки за один и тот же 2024 год расходятся на порядок: Smart Ranking насчитал 1,486 трлн ₽, РБК — 117,7 млрд ₽ с прогнозом 170,3 млрд ₽ на 2025 год, а Kommersant прогнозировал 1,9 трлн ₽ на 2025-й — разница объясняется тем, включают ли аналитики только прямые ИИ-продукты или всю смежную инфраструктуру, отмечает обзор в блоге BotHub на Habr. Источник вендорский и заинтересован в раздувании масштаба рынка, но сам факт разброса — независимо подтверждаемый повод не верить круглым цифрам без методологии.

Инвестору и покупателю всё это видно ещё до переговоров о цене: в проекте договора предмет сделки назван прямо — предоставление вычислительных мощностей, лицензия на использование весов или оплата обращений к API по счётчику. Эта строка говорит о том, какие ИИ в России компании стоят за конкретным продуктом, куда больше, чем любая позиция в рейтинге выручки.

provod.ai — единый контур для растущего числа команд и сценариев

Добавляйте сотрудников, продукты и новые модели без отдельной закупки для каждого направления: общий API и рабочее пространство снижают операционный хаос по мере роста.

В одном каталоге — актуальные модели для текста и медиа: GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google, Grok от xAI, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi и MiniMax; для изображений — Nano Banana 2 Pro и GPT Image; для видео — последние версии Seedance, Kling, Veo и Google Omni. Также доступны модели для reasoning, поиска, документов, эмбеддингов, музыки и аудио.

Рост использования не включает процент агрегатора поверх модели: провайдерская цена сохраняется 1:1, без собственной маржи provod.ai.

Подготовьте AI-контур к росту: форма регистрации · цены на модели · защита данных по 152-ФЗ · API и интеграции