Российский ИИ-поиск разгоняется до 2 млрд рублей

Объём российского рынка поисковых решений с искусственным интеллектом по итогам 2026 года может увеличиться минимум на 33% и достичь 2 млрд рублей. Такой прогноз представили разработчики SocRat и «Спикател», опрошенные «Ведомостями». Около половины суммы — 1 млрд рублей — может обеспечить корпоративный сектор, оценивает Yandex B2B Tech.

Речь идёт не обо всём рынке интернет-поиска, поисковой рекламы или генеративного искусственного интеллекта. В оценку включены платные сервисы, которые находят сведения в интернете и внутренних системах организаций, а затем формируют готовый ответ. Выручка складывается из подписок, оплаты фактического использования и расширенных тарифов.

Главным источником роста становятся компании, которым нужен доступ к договорам, инструкциям, базам знаний, переписке, отчётности и данным систем управления взаимоотношениями с клиентами. Обычная поисковая строка плохо работает с такими массивами: документы хранятся в разных системах, имеют разные форматы и часто доступны только отдельным сотрудникам.

«Яндекс» занимает первое место в экспертной оценке российского рынка ИИ-поиска. Аналитик центра мониторинга киберугроз «Спикатела» Даниил Глушаков оценил долю «Алисы AI» в 33–34%. Модели DeepSeek с доступными весами получили 20–22%, GigaChat — 11–12%, ChatGPT — 5–6%, Perplexity AI — около 3%.

В опубликованных материалах не указано, что именно измерялось: выручка, число пользователей, количество запросов, объём внедрений или сочетание нескольких показателей. Не раскрыты период наблюдения, размер выборки и способ учёта корпоративных установок. Это экспертная оценка участников рынка, объединяющая продукты с разными моделями распространения.

«Алиса AI» встроена в поиск, браузер, мобильные приложения и устройства «Яндекса». ChatGPT и Perplexity работают преимущественно как самостоятельные облачные сервисы. DeepSeek может использоваться через публичный чат, сторонние платформы и локальные установки внутри компаний. GigaChat представлен в пользовательском, корпоративном и государственном сегментах.

Но один пользователь способен работать сразу с несколькими сервисами, а локальный сервер с DeepSeek может обслуживать тысячи сотрудников одной организации.

Доля «Яндекса» на российском рынке традиционного интернет-поиска достигла 69,8% в первом квартале 2026 года. Быстрыми ответами «Алисы AI» под поисковой строкой ежемесячно пользовались 48,3 млн человек. Компания связывает увеличение доли поиска с развитием тематических сервисов и генеративных ответов.

Граница между сегментами постепенно стирается. Пользователь вводит запрос в привычную строку, но вместо набора ссылок получает сформированный нейросетью ответ с выдержками из источников. Поисковая система при этом продолжает индексировать сайты, определять релевантность документов и подбирать материалы для генерации.

Подобная интеграция даёт «Яндексу» существенное преимущество: компании не требуется отдельно привлекать аудиторию в новый чат. ИИ-ответы появляются внутри уже работающего поискового продукта.

Высокая оценка доли DeepSeek объясняется возможностью размещать модели в закрытом контуре организации. Компания может развернуть систему на собственной инфраструктуре или у российского облачного провайдера, не передавая документы внешнему владельцу чат-бота.

Такой сценарий востребован в банках, промышленности, телекоммуникациях, крупных торговых сетях и организациях с жёсткими требованиями к доступу к данным. Модель подключают к внутренним базам, после чего сотрудники получают единую строку для поиска по инструкциям, договорам и технической документации.

Самостоятельное размещение не означает бесплатную эксплуатацию. Организация оплачивает серверы, ускорители, хранилище, настройку поиска, подготовку документов, информационную безопасность и поддержку. В денежную оценку рынка могут попадать эти услуги, даже если сами веса модели доступны без отдельной платы.

Подсчитать количество таких установок сложнее, чем аудиторию публичного сайта. Развёртывания не обязаны сообщать о себе разработчику модели, а один корпоративный экземпляр нельзя напрямую приравнять к одному пользователю облачного сервиса.

Оценка корпоративного сегмента в 1 млрд рублей выглядит логично из-за сложности внедрения. Пользовательский ИИ-поиск можно запустить через сайт или приложение. Корпоративная система требует интеграции с хранилищами, разграничения прав, очистки данных и постоянного контроля качества.

Простой сценарий выглядит так: сотрудник спрашивает, какие документы нужны для оформления командировки. Система ищет действующий регламент, проверяет связанные инструкции и формирует краткий ответ со ссылками на исходные документы.

Более сложный агент может одновременно проверить письма, календарь, внутренний портал и систему управления задачами. Затем он составляет сводку, находит противоречия и предлагает следующий шаг.

Технологической основой таких решений часто становится генерация с дополненным поиском, или RAG. Система сначала находит подходящие фрагменты во внешней базе знаний, а затем передаёт их языковой модели для подготовки ответа. Это позволяет использовать свежие корпоративные сведения без полного переобучения нейросети.

Yandex AI Studio уже позволяет подключать к поиску документы, презентации и PDF-файлы, выбирать модель, задавать формат ответа и определять приоритет источников. Обновлённым инструментом веб-поиска платформы пользуются более 11 тыс. компаний.

Рейтинг пользовательских нейросетей не отражает расстановку сил среди разработчиков корпоративных поисковых платформ.

Apple Hills Digital оценивает долю Embedika примерно в одну пятую соответствующего сегмента. Среди заметных поставщиков также названы Naumen, Content AI и SL Soft. Исходная публикация приводит их отдельно от «Алисы AI», DeepSeek, GigaChat и ChatGPT, поскольку речь идёт о готовых системах для внедрения внутри организаций.

Корпоративный продукт может использовать собственную языковую модель, модель другого разработчика или сразу несколько нейросетей. Заказчик платит за готовое решение: загрузку документов, смысловой поиск, управление доступом, интерфейс для сотрудников, контроль источников и техническую поддержку.

Naumen, к примеру, объединяет поиск по ключевым словам, смыслу текста и генерацию ответа на основе нескольких материалов. Система может работать в контуре заказчика, учитывать роль сотрудника и показывать источники, использованные при подготовке ответа.

Такой поставщик конкурирует не только качеством нейросети. Для клиента имеют значение поддерживаемые форматы файлов, интеграция с существующими системами, скорость обновления индекса, журналирование действий и способность соблюдать внутренние правила доступа.

Качество корпоративного поиска зависит от состояния данных. Нейросеть не исправит устаревший регламент, дублирующиеся инструкции или неправильно назначенные права доступа.

Перед внедрением компании приходится разбирать архивы, удалять копии, определять владельцев документов и отмечать действующие версии. После запуска нужен постоянный процесс обновления базы знаний.

Отдельный риск создают права пользователей. Сотрудник отдела продаж не должен получать через ИИ-поиск документы кадровой службы, финансовые отчёты руководства или переписку службы безопасности. Поисковый слой обязан проверять полномочия до передачи найденного фрагмента языковой модели.

Остаётся и проблема вымышленных ответов. RAG снижает риск, поскольку модель получает конкретные документы, но не устраняет ошибки полностью. Система может неверно сопоставить фрагменты, не заметить противоречие или использовать устаревшую версию файла.

Практическое решение включает ссылки на первоисточники, отметку даты обновления, ограничение ответа найденными материалами и возможность отказаться от генерации, если подтверждённых данных недостаточно.

Платная подписка на чат остаётся самым заметным, но не самым крупным потенциальным источником дохода. Корпоративные заказчики платят за подготовку данных, интеграцию, вычислительные ресурсы, контроль безопасности и сопровождение.

Генеральный директор SocRat Альмир Янборисов считает продажу доступа к одной модели ограниченной моделью развития. Более перспективными направлениями становятся обработка больших массивов данных, специализированные модели, проверка достоверности сведений и защита информации.

В пользовательском сегменте монетизация может строиться на подписках, рекламе и коммерческих рекомендациях. Корпоративному клиенту важнее предсказуемая стоимость, изоляция данных и возможность проверить происхождение ответа.

Отдельный рынок формируется вокруг профессиональных источников: правовых систем, отраслевых баз, научных публикаций и государственных реестров. Ценность создаёт не сама генерация текста, а доступ к проверенному и регулярно обновляемому массиву.