Российские ИИ-сервисы теряют позиции: растёт трафик на иностранные чат-боты
Совокупный трафик на ИИ-сервисы в России за январь–октябрь вырос почти в шесть раз по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. В топ-5 по посещаемости вошли как зарубежные, так и российские платформы, но доля отечественных решений сократилась, что отражает смещение предпочтений пользователей в сторону иностранных ИИ-сервисов.
По данным аналитической компании Digital Budget, совокупный трафик на ИИ-сервисы в России за январь–октябрь 2025 года вырос почти в шесть раз по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Это указывает на рост интереса пользователей к ИИ-инструментам, включая чат-боты и другие сервисы обработки естественного языка.
Рост трафика и смена лидеров
Среди топ-5 платформ по посещаемости в 2025 году ChatGPT стал наиболее популярным — его доля составила 39,9%. На втором месте — Deepseek, который привлек 27,8% трафика. На третьей позиции — GigaChat, доля которого выросла по сравнению с предыдущим годом. Четвертое место занял китайский Qwen (6,6%), а пятое — «Алиса AI» (5,7%). Совокупная доля российских решений GigaChat и «Алиса AI» оказалась на уровне 13%.
В 2024 году в топ-5 лидировала та же ChatGPT, но с гораздо более высокой долей — 69,3%. За ней следовали Perplexity (7,6%), «Алиса AI» (7,1%), Gemini (5,4%) и GigaChat (3,3%). Это свидетельствует о смещении предпочтений пользователей в сторону более новых и, возможно, функциональных решений.
Изменения в поведении пользователей
Аналитики отмечают, что пользователи всё чаще оценивают не только способность ИИ-сервисов понимать русский язык, но и глубину, точность и контекстную релевантность ответов. Это создаёт дополнительные требования к разработчикам, особенно тем, кто работает на российском рынке. Новые чат-боты, включая Deepseek и Qwen, демонстрируют более высокий уровень обработки сложных запросов, что, вероятно, стало одним из факторов их роста.
Динамика и перспективы
Рост трафика на ИИ-сервисы указывает на ускорение цифровой трансформации, связанной с внедрением ИИ в повседневные задачи. При этом увеличение доли иностранных решений в топ-5 может говорить о том, что российские платформы пока не полностью соответствуют ожиданиям пользователей в плане функциональности и точности.
Интересно: Как российские ИИ-платформы смогут удерживать позиции на фоне роста популярности иностранных решений, и какие изменения в алгоритмах и архитектуре потребуются для повышения конкурентоспособности?
Рост трафика на ИИ-сервисы: кто выигрывает и за счёт чего
Резкий рост трафика на ИИ-сервисы в России — это не просто статистика. Это свидетельство того, что пользователи начали воспринимать ИИ не как экспериментальную игрушку, а как инструмент, который может реально помочь в решении повседневных задач. За этим стоит глубокая трансформация: люди больше не просто задают вопросы, они ожидают, что ИИ сможет не только ответить, но и понимать контекст, анализировать данные и предлагать решения.
Это приводит к тому, что пользователи всё чаще выбирают сервисы, где алгоритмы лучше обрабатывают сложные запросы. Именно такова суть успеха Deepseek и Qwen — они не просто «говорят по-русски», они умеют делать выводы и работать с нюансами. В этом плане российские платформы пока уступают, что объясняет их падение в рейтинге.
Кто стоит за ростом иностранных решений
Рост доли Deepseek и Qwen говорит о том, что за ними стоят не просто алгоритмы, а масштабные инвестиции, глобальные исследования и широкий доступ к данным. Эти платформы, как и ChatGPT, работают на базе моделей с сотнями миллиардов параметров, что позволяет им справляться с задачами, которые российские ИИ пока не в состоянии решить.
Deepseek, например, представила экспериментальную версию модели DeepSeek-V3.2-Exp, которая использует новую архитектуру Sparse Attention. Эта технология позволяет сократить вычислительную нагрузку при обработке длинных текстовых последовательностей, оценивая только наиболее важные связи между словами. Для этого применяется компонент lightning indexer, который выбирает до 2048 значимых связей на слово. Это достигается без потери качества понимания текста, а также позволяет снизить стоимость API на 50% [!].
Qwen, в свою очередь, стал одним из первых крупномасштабных решений в области генеративного ИИ, задав стандарты для последующих моделей. Его влияние заключается в том, что он показал, как ИИ может быть использован для генерации текста и решения задач в различных сферах. Однако по мере появления новых моделей, таких как Qwen, рынок сталкивается с ростом открытых альтернатив, которые предлагают схожие или даже превосходящие возможности. Это снижает зависимость от проприетарных решений и меняет подходы к интеграции ИИ в бизнес [!].
Российские ИИ-платформы: борьба за место под солнцем
GigaChat и «Алиса AI» сумели удержаться в топ-5, что говорит о наличии у них определенной ниши. Однако их совокупная доля — всего 13% — показывает, что российским разработчикам предстоит серьёзная работа. Чтобы конкурировать, им нужно не просто улучшать язык, а перестраивать подход к обучению моделей, расширять доступ к данным и интегрировать ИИ в экосистемы, где он будет использоваться не как отдельный инструмент, а как часть решения.
Сейчас российские ИИ-платформы сталкиваются с двумя ключевыми проблемами:
- Ограниченный доступ к данным — без этого невозможно обучить модель, которая будет справляться с разнообразными задачами.
- Недостаток инвестиций в исследования — без этого невозможно создать модель, которая будет соответствовать требованиям современных пользователей.
Что дальше: тенденции и прогнозы
Рост интереса к ИИ в России — это не временное явление. Это часть цифровой трансформации, которая затронет все сферы: от образования до бизнеса. В ближайшие годы можно ожидать:
- Увеличение инвестиций в российские ИИ-проекты, особенно тех, что связаны с национальными приоритетами.
- Рост спроса на локальные ИИ-сервисы, особенно в условиях, когда доступ к иностранным решениям может быть ограничен.
- Появление гибридных моделей, где ИИ работает как в облаке, так и локально, чтобы снизить риски и повысить безопасность.
Если российские ИИ-платформы начнут использовать гибридную архитектуру, они смогут не только улучшить производительность, но и снизить зависимость от внешней инфраструктуры, что особенно важно в условиях, когда доступ к зарубежным серверам может быть ограничен.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Уже сейчас российские ИИ-платформы находят применение в реальных бизнес-задачах. Например, GigaChat используется в ВЭБ.РФ для автоматизации ключевых HR-процессов. Система анализирует резюме, извлекает навыки и опыт кандидатов, оценивает их соответствие вакансиям и классифицирует по профилям должностей. Также на базе GigaChat работает чат-бот, который поддерживает новых сотрудников, предоставляя информацию из внутренней базы знаний компании. Это позволяет сократить время на подбор персонала и ускорить адаптацию [!].
Сбербанк также интегрировал GigaChat в интернет-банке «СберБизнес» для автоматического создания интернет-магазинов. Сервис позволяет предпринимателям бесплатно создать интернет-магазин за несколько минут, отвечая на уточняющие вопросы. Это решение, не имеющее аналогов на рынке, отвечает на запрос бизнеса на уход с площадок из-за растущих комиссий и открывает предпринимателям новый цифровой канал для продаж [!].
Угрозы и риски
Однако внедрение ИИ в корпоративные процессы не лишено рисков. Современный браузер стал ключевым элементом рабочих процессов, но при этом остаётся вне контроля корпоративных систем безопасности, становясь основной точкой утечки данных и угроз кибербезопасности. ИИ-инструменты, встроенные в браузеры, а также неуправляемые расширения и учётные записи усиливают риски, связанные с передачей конфиденциальной информации и захватом сессий.
Более 45% сотрудников используют генеративные ИИ-инструменты, такие как ChatGPT, для обработки информации, включая конфиденциальные данные. Такие инструменты встроены в браузеры и могут автоматически захватывать сессионные данные и куки. Вставка конфиденциальной информации в запросы к ИИ через личные аккаунты или неуправляемые браузеры лишает корпоративные команды безопасности возможности отслеживать передачу данных [!].
Заключение
Рост трафика на ИИ-сервисы в России указывает на ускорение цифровой трансформации, связанной с внедрением ИИ в повседневные задачи. При этом увеличение доли иностранных решений в топ-5 может говорить о том, что российские платформы пока не полностью соответствуют ожиданиям пользователей в плане функциональности и точности.
Для минимизации рисков ключевым становится аудит ИИ-инструментов и их интеграция в корпоративные системы безопасности. Внедрение гибридных моделей и расширение доступа к данным позволят российским разработчикам укрепить позиции на рынке и повысить конкурентоспособность.
Источник: Коммерсантъ
