Пока все обсуждали закон об ИИ, Россия успела запустить агента на треть офиса и взяться за раздел дата-центров

В конце июля подписан первый рамочный закон об ИИ, к концу сентября власти планируют определить позицию по тому, какие дата-центры считать ИИ-инфраструктурой, а Яндекс в том же сентябре выпускает универсального агента, который берёт на себя до половины офисных задач. Три новости выглядят разрозненными, но складываются в один чертёж: национальный ИИ-стек строится этажами, от моделей до применения. Разбираю каждый этаж и трещины в них.

За новостями про ИИ в России интересно наблюдать так же, как за стройкой за забором: по отдельным грузовикам не понять ничего, но если смотреть несколько недель подряд, проступает план здания. Последние недели дали три таких грузовика, закон о больших моделях, готовящееся разделение дата-центров и анонс универсального рабочего агента.

Фундамент заложен 26 июля, когда подписан 243-ФЗ, первый рамочный закон об ИИ. Я разбирал его отдельно по всем статьям, здесь напомню каркас. Закон вводит статусы суверенных и национальных больших моделей: российское юрлицо, дата-центры в России, проверка на соответствие традиционным ценностям. Взамен господдержка, доступ к государственным данным для обучения и право правительства переводить отдельные отрасли только на модели со статусом. Плюс самая недооценённая норма это обучение таких моделей на открытом контенте официально не считается нарушением авторских прав.

Ключевые нормы вступают в силу с 1 марта 2027 года, у действующих систем защита до 2032-го. То есть правила игры объявлены заранее, и объявлены с явным вектором: локальные модели получают преференции, данные и легальное сырьё для обучения.

Трещина этого этажа известна: всё главное отдано на подзаконный уровень. Порядок статусов, перечни отраслей «только для своих», критерии проверки на ценности определит правительство, и от этих документов зависит, окажется ли конструкция работающей системой или декларацией.

Модели со статусом должны где-то жить, и здесь начинается самое горячее.

Как узнал Forbes, рабочая группа правительственной подкомиссии по ИИ до конца сентября планирует выработать позицию по разделению дата-центров на ЦОДы для ИИ и все остальные. Цель сформулирована откровенно: адресность господдержки, чтобы льготы для ИИ-инфраструктуры не растекались по обычным дата-центрам. Показательно, что в проекте закона об ИИ была отдельная статья про вычислительную инфраструктуру с перечнем мер поддержки, но в подписанный текст она не вошла, и теперь тот же вопрос решают подзаконно.

Масштаб вопроса лучше всего показывают цифры энергетиков. Минэнерго оценивает потребность ЦОДов для ИИ в 2-2,5 гигаватта мощности к 2030 году. Для сравнения, по оценкам участников отрасли, это порядка удвоения мощности всех коммерческих дата-центров страны. Государство уже субсидирует стройку: в рамках нацпроекта «Экономика данных» на компенсацию ставок по льготным кредитам для ЦОДов до 2030 года заложено 32,1 миллиарда рублей. А по оценке участников рынка, которую приводит Forbes, ИИ-ЦОД на 10 мегаватт стоит порядка 40 миллиардов рублей, вдвое дороже классического той же мощности, в основном из-за GPU.

Теперь трещины, и их тут три

Первая: рынок расколот по самому принципу деления. Одни операторы поддерживают специализацию, другие, включая структуру Ростелекома, публично возражают: инфраструктура под ИИ пригодна и для обычных вычислений, поэтому делить надо по уровню надёжности, а не по назначению.

Вторая: объективных критериев деления пока никто не предъявил. Стойка на 20 киловатт это уже ИИ или ещё нет? Жидкостное охлаждение обязательно? Высоконагруженные стойки нужны и рендерингу, и физическому моделированию, ни одно из которых к ИИ отношения не имеет.

Третья: ведомства тянут в разные стороны. Минэнерго ещё осенью 2025 года продвигало функциональное разделение ради использования профицита энергии, а Минцифры, по данным участников обсуждения, давало на идею негативный отзыв. Весной глава Минцифры просил исключить ЦОДы для ИИ из другого механизма Минэнерго, принципа оплаты энергии «бери или плати». Железный этаж строится, но чертежи у строителей разные.

Верхний этаж анонсировал Яндекс: до конца сентября Yandex B2B Tech выпустит универсального ИИ-агента для бизнеса. Заявка из пресс-релиза звучит смело: агент способен выполнять от 30 до 50 процентов задач офисных сотрудников, тех, на которые уходит до трети рабочего времени, и снимет нагрузку с менеджеров, аналитиков, бухгалтеров, маркетологов и закупщиков.

Механика по описанию такая. Чат с агентом становится единым окном ко всем рабочим сервисам, от CRM до проверки контрагентов, доступ он получает от имени сотрудника. Работает в фоне и присылает уведомление о готовности, умеет задачи по расписанию вроде утреннего отчёта о заявках в поддержку. Под специфические роли есть система навыков: готовые из каталога, например «Финансист» или «HR-специалист», или собственные, без написания кода. Из примеров многоэтапных задач: сравнить коммерческие предложения поставщиков, выбрать лучшего и оформить закупку. Для контроля предусмотрено подтверждение важных действий человеком и аудит всей цепочки решений: компания может посмотреть, какие инструменты агент использовал и к каким данным обращался.

Спрос под этот запуск уже виден в отчётности: потребление коммерческих токенов через API Yandex AI Studio за второй квартал составило 398 миллиардов, вдвое больше предыдущего квартала и на 70 процентов больше, чем за весь 2025 год. Это при этом не первый шаг за лето: в июне компания запустила Vibecraft для сборки приложений по текстовому описанию, в июле открыла бизнесу создание ИИ-агентов для исследований, теперь универсальный агент собирает всё в одно окно.

Мировые аналоги, от Microsoft Copilot до Salesforce Agentforce и ChatGPT Work, гипотезу пока не доказали: лицензий продано много, а регулярное использование и внятная экономика остаются проблемой, и Gartner прогнозирует сворачивание более 40 процентов агентных проектов к 2027 году. Там же прозвучало и главное предостережение: агент не лечит хаос в процессах, а масштабирует его. Компания, у которой задачи размазаны по восьми программам, а данные существуют в трёх версиях правды, получит от агента тот же беспорядок, только быстрее.

Сложим вертикаль. Внизу закон, который определяет, каким моделям жить и на каких данных учиться. В середине железо, которое государство собирается субсидировать адресно. Наверху агенты, которые встраивают эти модели в ежедневную работу компаний. Логика единая: каждый этаж усиливает локальных игроков, и каждый опирается на предыдущий, суверенным моделям нужны свои ЦОДы, агентам нужны свои модели.

Для бизнеса из этой стройки следуют три практических вывода.

— Русскоязычный ИИ-контур становится средой по умолчанию, готовиться стоит к нему. Закон даёт локальным моделям преференции, инфраструктурные деньги пойдут туда же, а рабочие инструменты вроде универсального агента понесут эти модели в каждый офис. Ставка только на западные системы в этой конфигурации выглядит всё более шаткой.

— Решения начинают принимать модели, а значит следить за своей видимостью в них становится обязательным. Обратите внимание на пример из анонса Яндекса: агент сравнивает предложения поставщиков и выбирает лучшего. Когда такой сценарий станет массовым, в каждой сделке появится участник, которого нет на встречах, модель со своими знаниями о рынке и о вас. Что она знает о вашей компании, из каких источников и с какой тональностью, перестаёт быть любопытством и становится фактором выручки. И ждать сентября тут не нужно, отслеживать свою видимость в нейросетях можно уже сейчас. Сервис brandfound показывает, как бренд выглядит в ответах девяти нейросетей, включая раздельно обе поверхности Алисы, считает долю упоминаний против конкурентов и тональность, находит источники, которые модели цитируют, а по обнаруженным пробелам помогает готовить контент, закрывающий их. Похожие задачи решают и другие GEO-сервисы рынка, выбор инструмента вторичен. Главное начать видеть себя глазами моделей до того, как их глазами на вас посмотрит закупщик.

— Наводите порядок в процессах и данных до прихода агентов. Самый трезвый совет из всей дискуссии вокруг агента Яндекса: считайте эффект от уборки и эффект от ИИ раздельно. Описанные процессы, единая версия данных, понятные доступы, всё это принесёт пользу, даже если агент не приживётся, и умножит её, если приживётся.

За последние недели в России стали видны все этажи национального ИИ-стека: правила для моделей, делёж инфраструктуры, универсальный агент для офисов. Стройка настоящая, деньги и сроки названы. Но в каждом этаже свой конфликт: закон отдал главное подзаконным актам, для дата-центров нет критериев и согласия ведомств, а агентная экономика не доказана нигде в мире.

Если разбор пригодился, буду благодарен за плюс. Это помогает таким материалам набирать охват и доходить до тех, кому тема актуальна.