У клиентов основных российских облачных платформ для бизнеса в 2026 году кратно увеличилось потребление зарубежных больших языковых моделей (LLM). При этом основной спрос смещается в сторону китайских разработчиков. Участники рынка в качестве причин называют доступность по цене, открытость и возможность их развернуть в закрытом контуре или в российских облаках.

“Ъ” опросил облачные платформы о спросе клиентов на использование зарубежных больших языковых моделей (LLM). Так, на платформе Yandex AI Studio по итогам первого полугодия 2026 года потребили 597 млрд токенов, что в 18 раз больше, чем в первом полугодии прошлого года. Однако 54% из них приходились на модели «Яндекса». На втором и третьем местах Qwen (21,2%) и DeepSeek (13,5%) соответственно. Вслед за ними идут модели GPT-OSS (7,5%) от американской OpenAI.

В MWS Cloud говорят, что потребление китайских больших языковых моделей в первом полугодии 2026 года на платформе MWS GPT выросло в 11 раз по сравнению со всем 2025 годом, до 400 млрд токенов, лидером по потреблению токенов в 2026 году остается модель Qwen (261,1 млрд токенов). На втором месте остается GLM (91,2 млрд токенов). На третье место вырвалась модель Kimi (81,4 млрд токенов), сместив с позиции DeepSeek. На LLM-платформе Cloud.ru фиксируют рост за первые неполные восемь месяцев 2026 года в 18 раз, однако абсолютных данных в компании не раскрывают, при этом «существенная часть спроса приходится на китайские модели».

«В целом по рынку в 2026 году потребление китайских LLM российскими компаниями растет быстрее, чем американских. Китайские модели вошли в число решений фронтирного уровня, сравнялись с американскими по возможностям и теперь наравне с ними применяются для решения наиболее сложных задач»,— объясняют в MWS Cloud. По словам руководителя платформы Yandex AI Studio Артура Самигуллина, объем потребления опенсорсных китайских моделей вырос более чем в пять раз по сравнению с прошлым годом. Объясняет он это тем, что они предоставляют высокое качество в агентских сценариях.

Весь рынок LLM в России в 2026 году вырастет на 35% и составит порядка 19,6 млрд руб., по прогнозам компании MWS Cloud. Облачный сегмент рынка, включающий предоставление доступа к LLM по модели SaaS и через API, в 2026 году достигнет почти 1,5 млрд руб. Прогноз объема рынка на облачный сегмент LLM в «Турбо Облаке» (принадлежит «Ростелекому») считают кратно заниженным. По оценкам директора направления по развитию ИИ-сервисов компании Дениса Боженко, реальная коммерческая емкость рынка облачного доступа к большим языковым моделям к концу года составит как минимум в 10–12 млрд руб.

Полтора года назад китайские открытые модели были статистической погрешностью, однако сегодня они держат верхушку той части мирового ИИ-трафика, которую вообще можно измерить, отмечает советник по ИИ «Яков и Парнеры» Сергей Кобелев. По данным крупнейшей площадки доступа к моделям OpenRouter, доля американских флагманов за год упала примерно с 70% до 30%. По расчетам господина Кобелева на открытых данных платформы, примерно три четверти объема токенов десяти самых используемых моделей приходится на китайские.

«Запустить китайскую модель через публичный API — значит все равно передавать данные за рубеж, просто другому разработчику. Поэтому сегодня основной формат работы — развертка модели на российской инфраструктуре. При таком формате данные остаются в контуре компании, а выбор модели носит именно технический характер и не зависит от требований безопасности»,— говорит директор ИИ-вертикали Selectel Александр Тугов.

Год-полтора назад выбор модели был вопросом веры, отмечает основатель и гендиректор AdTech-экосистемы Hybrid Дмитрий Чеклов. Сейчас же основным становится фактор цены. «Для абсолютного большинства прикладных задач разница в качестве между флагманом за условный доллар и китайской моделью за два цента либо не видна, либо не важна, а в России этот тренд также усилен сложностью оплаты западных API,— говорит он.— Это не геополитика, это здравый смысл, помноженный на калькулятор».

Филипп Крупанин