Выручка российских разработчиков ИИ для распознавания лиц выросла на треть

Выручка российских разработчиков ИИ для распознавания лиц выросла на треть

Выручка российских разработчиков ИИ для распознавания лиц выросла на треть

Доходы российских поставщиков решений по распознаванию лиц прибавили в минувшем году 30–35%. Экспорт растет в страны Ближнего Востока, Юго-Восточной Азии, в Индию и Южную Америку. Но есть и вендоры, недосчитавшиеся прибыли за рубежом.

О финансовых итогах года для рынка российских решений в области распознавания лиц пишет “Ъ”.

Выручка компании VisionLabs, по словам гендиректора Дмитрия Маркова, в 2022 году составила 1,4 млрд руб. Это на 30% больше результатов за 2021 год.

“В этом году мы продолжили международную экспансию, рынки Южной Америки, Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии всегда были для VisionLabs ключевыми”, — говорит Марков.

Выручка NtechLab в 2022 году увеличилась на 35%, причем почти удвоились международные продажи, рассказал представитель компании. По его словам, на внешних рынках доход увеличивается благодаря новым проектам на Ближнем Востоке, в Юго-Восточной Азии и СНГ.

“Всего в 2022 году решения были проданы в 26 стран”, — уточнили в NtechLab.

Однако доходы за рубежом выросли не у всех отечественных разработчиков решений для распознавания лиц.

Так, по словам гендиректора RecFaces Тамары Морозовой, “из-за общей геополитической ситуации многие рыночные механики перестали работать, в связи с чем пришлось заново выводить бренд на зарубежные рынки”.

Чтобы сохранить клиентский сервис в уже запущенных зарубежных проектах, RecFaces создала “автономную компанию” в Дубае.

“После этой процедуры мы успешно реализовали ряд проектов в Египте, Саудовской Аравии, Гватемале и зашли на рынок Индии”, — уточняет Морозова.

Заработок на международных проектах в 2022 году, по сравнению с российским, оказался ниже прогнозируемого на 30–40%. На внутреннем рынке, говорит топ-менеджер, выручка выросла в пять раз.

Сегмент решений в области искусственного интеллекта в целом “выглядит ключевым для достижения лидерства в новом технологическом укладе”, поэтому отрасль растет в этом направлении во всех ведущих странах мира, поясняет президент НП “Руссофт” Валентин Макаров.

По его информации, несмотря на санкции, российские разработчики не потеряли клиентов в других странах, но для этого пришлось локализовать офисы продаж.

Сами вендоры объясняют привлекательность российских разработок ценовой политикой и качеством.

Добавим, вместе с решениями по распознаванию лиц активно развиваются технологии защиты от подобных систем. Так, израильские ученые летом разработали маску, способную обмануть камеры видеонаблюдения.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru