В первом полугодии 2026 года «Сбер» примерно в четыре раза увеличил объем телевизионной рекламы GigaChat. Российский ИИ-помощник окончательно вышел из круга разработчиков и стал массовым продуктом, который продвигают рядом с банковскими картами, связью и доставкой. Основатель и генеральный директор компании «Океан Тех» Дмитрий Пеньков объяснил в беседе с RTVI, почему национальный чат-бот еще не означает технологического суверенитета, какие реальные достижения есть у Франции, Индии, ОАЭ и России и почему главная гонка пока по-прежнему идет между США и Китаем.
Почему ИИ стал вопросом суверенитета
Первые корпоративные проекты с генеративным ИИ строились просто. Компания подключалась к некой API американской модели и за несколько недель запускала пилот. Пока ИИ оставался экспериментом, зависимость от внешнего поставщика казалась адекватной бизнес моделью и платой за скорость.
Но модели начали работать с внутренними документами, клиентскими обращениями и медицинскими данными. Владелец внешнего API может изменить цену, правила доступа, политику хранения данных или саму модель или использовать ваши данные в своих интересах. Даже обычное обновление способно изменить поведение уже встроенной системы.
Для государства риски на порядок выше. Если госуслуги, оборона или промышленность зависят от чужой модели, речь идёт уже о внешнем контроле над критической технологией. Поэтому «суверенный ИИ» превратился из маркетингового выражения в политическую программу.
Технологический суверенитет начинается не там, где у национального чат-бота появляется яркое брендоносное имя, а там, где страна способна продолжить его работу после изменения правил поставщика.
Своя модель ничего не гарантирует
Суверенный ИИ часто сводят к модели, обученной внутри страны. Но нейросети нужны ускорители, энергия, дата-центры, данные, программные библиотеки, специалисты и прикладные системы.
Можно обучить собственную большую языковую модель на импортных чипах, построить дата-центр для закрытой американской модели или выпустить сильный чат-бот, который почти не используется в промышленности. Во всех случаях часть контроля остаётся снаружи.
На уровне компаний мы видим то же самое. Размещение модели в собственном контуре ещё не делает систему управляемой. Необходимо контролировать данные, память, права агентов и качество результата, а одну модель уметь заменять другой без перестройки продукта.
Поэтому я бы оценивал суверенитет не по одному рейтингу, а по всей цепочке: вычисления, данные, модели, инженерная экосистема и реальное применение. Ни одна страна, кроме США и Китая, пока не контролирует ее почти целиком.
Океан Тех
Франция: европейская ставка на Mistral
Франция стала самым заметным европейским участником гонки благодаря Mistral AI. Это частная компания, а не государственная «национальная модель», но именно она дала Европе собственный центр разработки открытых и коммерческих генеративных моделей. Mistral предлагает API, корпоративные версии, развертывание в контуре заказчика и модели с открытыми весами.
На саммите по искусственному интеллекту в 2025 году во Франции объявили об инвестиционных проектах на €109 млрд. Еврокомиссия запустила InvestAI, рассчитывая мобилизовать €200 млрд, включая €20 млрд на ИИ-гигафабрики. Mistral создает собственную платформу с десятками тысяч ускорителей.
Но Mistral Compute строится на архитектуре Nvidia. Европа создает модели, облако и правила обращения с данными, однако аппаратный слой остается американским, а производство передовых чипов зависит от тайваньской TSMC.
Франция на сегодня безусловный лидер Европы по способности соединить исследовательскую команду, частный капитал, государственную политику и промышленный спрос. Но это еще не автономный технологический контур.
Индия: ИИ как общественная инфраструктура
Индия выбрала другой путь. Ее преимущество — более миллиарда жителей, десятки языков и огромный рынок сервисов. Зарубежные модели хуже работают с локальными языками и культурным контекстом, поэтому собственный ИИ должен сделать цифровые услуги доступными для большей части населения.
На IndiaAI Mission выделено 103,7 млрд рупий на пять лет. К концу 2025 года власти сообщали о развертывании 38 тыс. ускорителей. Государство поддерживает Sarvam AI, BharatGen, Gnani и другие команды, создающие модели для местных языков, госуслуг, медицины и образования.
Индия строит не копию ChatGPT, а общую вычислительную мощность, наборы данных и прикладные сервисы. Ее слабое место — импортные ускорители и отставание моделей от США и Китая. Но в превращении ИИ в массовую инфраструктуру она может стать одним из главных игроков следующего десятилетия.
ОАЭ: купить скорость за большие деньги
ОАЭ используют капитал, дешевую энергию и скорость принятия решений. Государственный Technology Innovation Institute выпустил семейство Falcon, а в 2025 году G42, Университет искусственного интеллекта имени Мухаммеда бин Заида и Cerebras представили Jais 2 — модель с открытыми весами на 70 млрд параметров, обученную прежде всего на арабских данных.
Одновременно в Абу-Даби строится Stargate UAE — кластер мощностью 1 ГВт, первые 200 МВт которого должны заработать в 2026 году. Это огромный инфраструктурный шаг, но состав партнеров говорит сам за себя: OpenAI, Oracle, Nvidia, Cisco и SoftBank. Проект согласован с правительством США и является частью программы OpenAI for Countries.
ОАЭ получают контроль над площадкой, энергией и локальными данными, но ключевые модели, ускорители и программные технологии во многом остаются американскими.
Полный суверенитет слишком дорог даже для богатых государств. ОАЭ покупают время, компетенции и место за столом, где формируются правила. Это скорее управляемая взаимозависимость, чем полная независимость.
При чем здесь GigaChat
Россия тоже строит национальный слой генеративного ИИ. У страны есть GigaChat, YandexGPT, исследовательские центры, русскоязычные данные и большой внутренний рынок. В 2026 году месячная аудитория GigaChat превысила 20 млн пользователей, которые совершили более 800 млн запросов. «Сбер» вывел модель в API, корпоративные продукты и опубликовал открытые версии, а GigaChat Ultra, по данным компании, полностью разработан и обучен в России.
В первом полугодии 2026 года объем телевизионной рекламы GigaChat вырос примерно в четыре раза. Борьба идет уже не только за разработчиков и корпоративные бюджеты, но и за привычку миллионов людей обращаться к отечественному помощнику. Массовое использование создает обратную связь и спрос на интеграции.
Но реклама не измеряет суверенитет, это говорит об амбициях и целях идти вперед. Сильная русскоязычная модель — реальное достижение, однако остаются вопросы вычислительной базы, передовых чипов и масштаба внедрения в промышленность. GigaChat на данный момент важнейшая часть российского ИИ-контура, но не весь контур.
То же относится к любому национальному помощнику. Если он умеет писать тексты, но не может безопасно работать с производственными системами, медицинскими документами и государственными данными, страна получает заметный цифровой продукт, а не критическую инфраструктуру.
Кто все-таки лидирует
Если считать честно, гонку пока возглавляют две страны. Согласно AI Index 2026 Стэнфордского университета, американские организации создали в 2025 году 59 заметных моделей, китайские — 35. При этом разрыв в качестве лучших моделей практически исчез: с начала 2025 года разработки США и Китая несколько раз сменяли друг друга на верхних строчках рейтингов, а к марту 2026 года преимущество лучшей американской модели составляло лишь 2,7%.
У США остаются сильнейшие разработчики, облака, капитал и около трёх четвертей мировой производительности крупных ИИ-кластеров. Китай уступает в передовых чипах, зато располагает собственными моделями, платформами, оборудованием и огромным рынком.
Поэтому США пока лидируют по совокупной мощности, а Китай ближе остальных подошел к созданию альтернативного полного стека. Франция лидирует в Европе, Индия — в построении ИИ для многоязычной общественной инфраструктуры, ОАЭ — в скорости концентрации капитала и вычислений. Россия обладает сильными русскоязычными продуктами, но ей еще предстоит превратить их в более широкую и устойчивую промышленную экосистему.
Океан Тех
Суверенитет, который переживет смену модели
Государству недостаточно обучить одну большую LLM: модели быстро устаревают. Настоящий актив — способность исследовать новые решения, проверять их на реальных задачах и безопасно включать в работающие процессы. Также большое значение имеет самостоятельное дообучение моделей под свои задачи.
В «Океан Тех» мы строим системы так, чтобы модель оставалась легко встраиваемой и заменяемым компонентом. Агенты решают отдельные задачи, workflow собирает их в контролируемые цепочки, а память, права доступа и проверка находятся на уровне системы. Тогда поставщика можно заменить без разработки продукта заново.
Для государства действует тот же принцип. Суверенный ИИ — это способность хранить данные, обеспечивать вычисления, выбирать технологии и поддерживать критические системы. Иностранные компоненты допустимы: суверенитет состоит не в полном отказе от них, а в отсутствии незаменимой зависимости.
Победит не страна с самым громким чат-ботом. Победит та, чей ИИ продолжит работать, даже если внешний поставщик однажды изменит цену, правила — или просто нажмет кнопку отключения.