В 2026 году крупный российский бизнес может потратить на нейросети 237 млрд рублей, примерно вдвое больше, чем годом раньше. Это прогноз из исследования компании Orion soft. Он отвечает на вопрос, куда движутся расходы на нейросети и почему они растут так быстро.
Исследование первыми пересказали «Ведомости», за ними короткую новость выпустил журнал «Инк». Ниже конспект этой новости. В нём прогноз на 2026 и 2027 годы, объяснение причин роста, базовый сценарий, на котором держится расчёт, и комментарии специалистов Selectel и Cloud.ru. Новость читается за пару минут, но цифр в ней много и они легко путаются, поэтому здесь они разложены по порядку.
До раздела «Что я об этом думаю» в тексте только то, что сказано в источнике. Моя позиция начинается в последнем разделе.
Расходы на нейросети: прогноз на 2026 и 2027 год
Orion soft считает две величины: деньги, которые крупные компании платят за работу языковых моделей, и объём данных, который через эти модели проходит. Объём измеряют в токенах. Токен — это кусочек текста, по которому модель считает нагрузку: слово занимает один или несколько токенов.
Прогноз исследования выглядит так.
| 2026 год | 2027 год | |
|---|---|---|
| Расходы крупного бизнеса | до 237 млрд руб. | до 357 млрд руб. |
| Объём обработанных данных | до 912,5 трлн токенов | до 1,37 квадриллиона токенов |
| Динамика | расходы примерно вдвое, объём почти в 2,5 раза | расходы ещё плюс 50% |
Квадриллион — это тысяча триллионов. Значит, в 2027 году объём данных должен перевалить за полторы тысячи триллионов токенов в год. Это ускорение роста, а не его замедление.
Все цифры здесь прогнозные: в источнике стоят «может вырасти» и «могут увеличиться». В таблице видна ещё одна деталь. Объём данных растёт быстрее денег. Причина разобрана ниже, в разделе про цену токена.
Почему растёт нагрузка: ИИ-агенты для бизнеса
Главным источником роста аналитики Orion soft называют распространение ИИ-агентов. Так называют системы, которые сами выполняют цепочку действий: получают данные, обращаются к корпоративным системам и проверяют результат.
Чат-бот устроен иначе: один вопрос, одно обращение к модели, один ответ. Агенту на одну задачу нужно много обращений. Он сходил за данными, сверился с учётной системой, проверил, что получилось, и на каждом шаге снова задействовал модель.
Отсюда главный вывод исследования о нагрузке: она растёт быстрее, чем число пользователей. Сотрудников и клиентов, которые ставят задачи, может быть столько же, сколько вчера. Но каждая задача теперь тянет за собой серию запросов к модели, и счёт за вычисления растёт вместе с этой серией.
Поэтому ИИ-агенты для бизнеса стали для авторов прогноза главной переменной. Чем больше процессов компания отдаёт агентам, тем быстрее растёт потребление токенов.
Стоимость токенов нейросетей падает, а счёт растёт
Параллельно с ростом объёмов дешевеет сама обработка. По оценке Orion soft, миллион токенов в 2025 году обходился бизнесу примерно в 320 рублей, а в 2026-м около 260 рублей. Получается, что стоимость токенов нейросетей падает примерно на пятую часть за год.
В расчёте учтены оба способа работы с моделями:
- собственные серверы компании, на которых модель стоит внутри периметра;
- облачные API, то есть доступ к чужой модели через интернет с оплатой за объём обработанного текста.
На собственную инфраструктуру приходится 45% всего потребления. Остальные 55% идут через российские и зарубежные модели.
Эта цифра и объясняет таблицу из первого раздела. Единица работы дешевеет, но компании потребляют таких единиц намного больше. Объём растёт почти в 2,5 раза, цена миллиона токенов снижается, и в итоге расходы увеличиваются «только» вдвое. Подешевевший токен не сократил бюджеты, а дал возможность запускать больше задач.
Откуда цифры: базовый сценарий исследования
Прогноз держится на конкретной модели крупной компании. Её важно знать, чтобы понимать, о каком масштабе речь.
Базовый сценарий Orion soft такой:
- Крупная компания отправляет большим языковым моделям около 500 тысяч запросов в сутки.
- Средняя длина запроса составляет 2500 токенов.
- В сумме выходит примерно 1,25 млрд токенов в день.
Отдельно оговорено, чего в расчёте нет: затрат на внедрение и обучение моделей, а также услуг ИИ-специалистов. Сумма в 237 млрд рублей описывает только оплату обработки данных. Проекты внедрения, дообучение моделей под свои задачи и зарплаты людей, которые всё это настраивают, в эту цифру не входят.
Кому такой масштаб по силам: Selectel, Cloud.ru и Яндекс
Эксперты, которых цитирует источник, считают такую нагрузку реальной прежде всего для крупнейших компаний, где нейросети уже работают в массовых процессах.
Антон Малышев, менеджер продуктов ИИ-платформы Selectel, уточняет, где сценарий выглядит правдоподобно. По его словам, сотни тысяч запросов в сутки реалистичны для автоматизированных продаж и поддержки. Для разработки или создания контента такая оценка может оказаться завышенной.
Дмитрий Юдин, директор по стратегии и развитию ИИ Cloud.ru, тоже связывает подобную нагрузку с компаниями, которые активно используют модели внутри бизнеса.
Рост спроса подтверждают и данные облачных платформ за январь–август 2026 года:
- клиенты Cloud.ru Foundation Models обработали 480 млрд токенов;
- пользователи Yandex AI Studio обработали более 1,1 трлн токенов.
В Cloud.ru ждут, что объёмы продолжат расти по мере того, как будут расширяться корпоративные решения и пойдёт внедрение ИИ-агентов для бизнеса.
Вывод источника звучит так. Нейросети постепенно перестают быть отдельными экспериментальными проектами и становятся постоянной инфраструктурой. Компании используют их для генерации текста и поиска информации, а также для выполнения связанных между собой операций. Чем шире такие сценарии, тем заметнее расходы на вычисления: они превращаются в отдельную статью корпоративных ИТ-бюджетов.
Коротко
- По прогнозу Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потратить на нейросети до 237 млрд рублей, примерно вдвое больше, чем годом раньше. В 2027-м добавится ещё 50%, до 357 млрд.
- Главная причина роста в ИИ-агентах. Одна задача агента требует многих обращений к модели, поэтому нагрузка растёт быстрее числа пользователей.
- Миллион токенов подешевел примерно с 320 до 260 рублей, но объём обработки растёт почти в 2,5 раза, и общий счёт всё равно увеличивается.
- В расчёт входит только оплата обработки данных. Внедрение, обучение моделей и работа специалистов посчитаны не были.
- Эксперты Selectel и Cloud.ru считают такой масштаб реальным для крупнейших компаний с массовыми процессами, прежде всего в продажах и поддержке.
Что я об этом думаю
Я посчитал базовый сценарий исследования в деньгах. 1,25 млрд токенов в день по 260 рублей за миллион дают около 325 тысяч рублей в сутки. За год набегает примерно 119 млн рублей, и это одна компания и только счёт за токены, без внедрения и людей. Хорошо видно, почему Малышев из Selectel осторожничает: такой расход окупается там, где модель обрабатывает тысячи однотипных обращений, как в продажах и поддержке.
Есть ещё одна сверка, которая меня зацепила. Одна компания из базового сценария за январь–август сожгла бы около 300 млрд токенов. Все клиенты Cloud.ru Foundation Models за тот же период обработали 480 млрд. Отсюда я делаю вывод, что прогноз описывает очень узкий круг крупнейших игроков, и экстраполировать его на рынок целиком я бы не стал.
Для себя я вынес из материала мысль про агентов. Когда я автоматизирую процессы, считать надо стоимость задачи, а не стоимость запроса. Цена токена снижается, и это приятно. Но агент, который на каждом шаге перепроверяет себя, может съесть всю эту экономию за счёт количества шагов.
Конспект будет полезен тем, кто сейчас планирует ИИ-бюджет на следующий год: собственникам и ИТ-директорам. Цифры Orion soft дают ориентир по цене миллиона токенов и по тому, какая часть расходов вообще попадает в такие расчёты.
Источник: Крупный бизнес в России может увеличить расходы на нейросети в два раза в 2026 году