Перспективы ИТ‑рынка в России в 2026 году

Череповецкий металлургический комбинат «Северстали» несколько лет назад собрал данные с десятков тысяч датчиков на стане горячей прокатки в единое хранилище и построил на этих данных модели, предсказывающие поломки оборудования задолго до того, как они произойдут. За восемь месяцев работы эти модели помогли предотвратить десять аварийных остановок, а ежегодный эффект от сокращения простоя компания ожидает на уровне 200 миллионов рублей. Аналогичные оценки соотношения затрат на внедрение промышленного интернета вещей на предприятии и финансовых потерь от простоя технологического оборудования дают объективную основу для принятия инвестиционного решения в пользу использования этих технологий и на других предприятиях. Далее в статье мы приведем конкретные показатели экономического эффекта от промышленного интернета вещей в разных отраслях и бизнесах, а также расскажем, из чего складывается бюджет такого проекта, как считать его окупаемость, какие шаги проходит внедрение на практике и какие риски стоит закладывать в план с самого начала.

Летом 2026 года аналитический центр TAdviser по заказу компании Axenix и при участии Фонда «Сколково» протестировал 60 с лишним российских MES-систем по 270 критериям — и получил результат, который на первый взгляд в привычную картину импортозамещения не укладывается. Продуктов на рынке сегодня в избытке: предложение обгоняет реальный спрос, а конкуренция между большим количеством разработчиков распыляет деньги и компетенции, которые можно было бы направить на углубление функциональности нескольких сильных платформ. Еще три года назад главная задача участников рынка MES-систем России заключалась в поиске продуктов, способных срочно заменить западный софт, который перестали поддерживать его разработчики. Сегодня перед потребителями стоят уже другие вопросы: какую из множества доступных систем выбрать и какие функции она должна выполнять на конкретном производстве. В этой статье мы постараемся ответить на них и дать общую оценку текущего состояния этого рынка.

Рынок искусственного интеллекта является частью новой промышленной инфраструктуры бизнеса, при этом технологические возможности начинают опережать организационную и экономическую готовность его игроков. Российские компании рассматривают внедрение искусственного интеллекта как инструмент повышения эффективности бизнеса и ускорения процессов цифровизации, однако в центре внимания сегодня находятся преимущественно финансово-организационные вопросы: сколько стоит внедрение, когда инвестиции начнут окупаться, какие бизнес-процессы действительно целесообразно трансформировать с помощью AI и какие компетенции необходимы компаниям для получения измеримого экономического эффекта. Поэтому главное ограничение развития рынка промышленного ИИ в России заключается не в наборе доступных инструментов, а в экономике их внедрения.

В течение нескольких последних лет основное внимание участников рынка ЦОД было сосредоточено на вопросах, связанных с формированием понятных правил работы: появлении официального статуса центра обработки данных, развитии нормативной базы, определении требований к объектам и создании механизмов взаимодействия государства и бизнеса. Сейчас этот этап постепенно завершается — у отрасли появился официальный статус, создан государственный реестр ЦОД и на первый план выходят инфраструктурные возможности территорий, на которых можно построить новый дата-центр.

За последний год на российском рынке центров обработки данных произошло сразу несколько событий, которые многие его участники ждали давно. Появилось официальное определение ЦОДа, заработала система государственного регулирования, сформированы правила ведения реестра, обсуждаются новые механизмы поддержки инвестиционных проектов. В настоящее время формируются единые правила работы отрасли, появляются механизмы, которые должны сделать инвестиции в цифровую инфраструктуру более предсказуемыми, а вместе с этим меняются и критерии выбора площадок для новых проектов. Насколько эти решения способны снять главные ограничения рынка и какие вопросы пока остаются открытыми — разбираемся в этой статье.

Рост доли российского аппаратного обеспечения и сетевых ресурсов в системах обработки, хранения и передачи информации представляется сегодня довольно устойчивым трендом. Однако перехода к самостоятельной технологической базе, с использованием которой могли бы производиться эти решения, не происходит. Игроки рынка скорее перестраивают привычные цепочки поставок под новые экономические и геополитические условия. Наши аналитики выделили 5 факторов, замедляющих рост рынка ИТ-оборудования в России, и оценили влияние каждого из них процессы импортозамещения в отрасли.

Российский рынок облачных сервисов уже вышел из стадии, когда компании массово переносили свои ресурсы и данные в облако для сокращения затрат на обслуживание оборудования и получения дополнительной гибкости при изменении объемов цифрового трафика и нагрузки на сеть. Сейчас бизнес уже не выбирает между облаком и собственной инфраструктурой — он управляет их сочетанием, балансируя между стоимостью, рисками, требованиями регуляторов и доступностью технологий. Мы уже рассматривали динамику и структуру этого рынка по основным продуктам, поэтому здесь приведем основные тренды, которые будут определять его развитие в ближайшей перспективе.

Несмотря на сложную геополитическую ситуацию, уход из России крупных иностранных поставщиков оборудования и общую экономическую нестабильность, рынок ЦОД за последние 3 года в стоимостном выражении вырос на 75,6%. Темпы ввода новых стойко-мест оказались рекордными — по 12 тысяч единиц в 2023 и 2024 годах. В 2025–2029 гг. основным драйвером развития этой отрасли будет увеличение спроса на размещение в центрах обработки данных инфраструктуры для развития и обучения нейросетей. И хотя господдержка строительства коммерческих ЦОД в рамках национального проекта «Экономика данных» не предусмотрена, рынок, по прогнозу аналитиков, в ближайшей перспективе будет расти в среднем на 27% в год.

Очередное исследование аналитиков MegaResearch было посвящено оценке уровня распространения искусственного интеллекта в мире с акцентом на виды экономической деятельности. В этом обзоре приведены открытые данные, которые были использованы при построении прогнозной модели развития ИИ-технологий в глобальном контексте на ближайшую перспективу.

Статья посвящена оценке уровня распространения ИИ-технологий на российском рынке с акцентом на виды экономической деятельности. Частично речь о проблемах и возможностях искусственного интеллекта шла в одном из наших предыдущих обзоров, посвященном использованию данной технологии в пищевом сегменте. Здесь мы приведем результаты текущего анализа применения ИИ в экономике России в целом.

Системы автоматизации учета энергоресурсов позволяют оптимизировать их потребление, рационально распределить нагрузку на инфраструктуру и исключить случаи несанкционированного подключения к инженерным сетям. В России, странах СНГ и Средней Азии рынок АСКУЭ растет за счет реализации государственных программ по переходу на «умные» системы, в Юго-Восточной Азии драйвером увеличения спроса является урбанизация, стимулирующая рост потребности в энергии в жилом и коммерческом сегментах.

LMS (Learning Manage System, система управления обучением) — это программное обеспечение, которое позволяет дистанционно управлять учебными курсами и предоставлять образовательные программы для сотрудников.