Российская цифровая экономика выходит на новый уровень зрелости. После этапа повсеместной автоматизации бизнес-процессов акцент смещается к «интеллектуализации» – созданию систем, способных рассуждать, принимать решения и оптимизировать ресурсы в реальном времени. Именно это направление, по данным AIR STREET CAPITAL в отчёте State of AI Report (октябрь 2025), становится центральным драйвером новой волны технологического роста – как на глобальном рынке, так и внутри платформенной экономики России.

2025 год ознаменовался поворотом в развитии искусственного интеллекта. Если раньше ключевым фактором успеха считалось количество параметров модели, то теперь в фокусе – время рассуждения и вычислительная глубина. Модель OpenAI o1-preview стала первой системой, в которой масштабирование вычислений во время вывода (inference-time scaling) позволило ИИ «думать дольше» и точнее решать сложные задачи – от математических доказательств до генерации кода.

«Интеллект модели сегодня определяется не её размером, а архитектурой мышления, – поясняет Сергеев Степан Алексеевич, заместитель заведующего кафедрой бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ. – Это принципиальный сдвиг: искусственный интеллект перестаёт быть просто “инструментом обработки данных” и становится партнёром в рассуждениях. Для корпоративных платформ это открывает совершенно новые сценарии применения».

Вслед за OpenAI китайская компания DeepSeek представила серию reasoning-моделей R1-lite, V3 и R1-Zero, продемонстрировавших, что эффективность ИИ можно повышать не за счёт роста параметров, а через оптимизацию вычислений и архитектуры. По тем же данным State of AI Report, модели DeepSeek показали до 89% точности в reasoning-тестах при меньших затратах, чем у западных конкурентов.

Это событие стало поворотным моментом: впервые открытая исследовательская лаборатория достигла уровня лидеров отрасли.

«Гонка в сфере ИИ перестаёт быть исключительно ресурсной. Побеждает не тот, у кого больше серверов, а тот, кто умеет строить интеллектуально экономичные системы. Этот принцип близок к идеологии российской платформенной экономики – делать больше, используя меньше», – отмечает Зубов Ярослав Олегович, к.э.н., доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета.

Для российских компаний этот сдвиг особенно важен. Платформы стали ключевыми точками роста цифрового бизнеса, обеспечивая до 80% онлайн-заказов. Теперь к этим функциям добавляется интеллектуальный слой – системы рекомендаций, прогностической аналитики и reasoning-модели, которые управляют не только продажами, но и логистикой, запасами и маркетингом.

Платформенная экономика становится инфраструктурой для «разумных» решений: маркетплейсы превращаются в центры обработки и интерпретации данных, где алгоритмы не просто реагируют, а предсказывают поведение рынка.

«В выигрыше те, кто делает ставку на когнитивные технологии – они позволяют управлять вниманием пользователя и запасами в одном контуре, – подчёркивает Сергеев. – Это переход от автоматизации к интеллектуализации бизнеса».

Для корпоративного сектора новый цикл развития ИИ ставит перед ИТ-директорами три практические задачи:

1. Оптимизировать вычисления, а не только модели. Следует анализировать не размер ИИ-моделей, а их эффективность при разных объёмах вычислительных ресурсов. Использование подхода inference-time scaling позволяет добиваться роста точности без переподготовки моделей.

2. Создавать гибридные архитектуры. Пример DeepSeek V3.2-Exp показывает, что можно совмещать «глубокое рассуждение» и «лёгкое предсказание». Для корпоративных платформ это означает возможность динамически распределять ресурсы между аналитикой и обслуживанием клиентов.

3.  Инвестировать в экосистемные данные. Разумный ИИ требует не столько «больших данных», сколько структурированных потоков внутри экосистемы – продаж, отзывов, логистики. Именно качество внутренних данных определяет, насколько ИИ сможет рассуждать, а не просто прогнозировать.

Российские ИТ-экосистемы уже демонстрируют высокую адаптивность: маркетплейсы, финансовые платформы и государственные цифровые сервисы переходят от интеграции данных к их когнитивному использованию. Это позволяет формировать собственную школу «инженерного разума» – ориентированную на экономию ресурсов, прозрачность и объяснимость решений.

«Мы наблюдаем слияние двух трендов – платформизации и интеллектуализации. В России это даёт уникальное преимущество: рынок ещё достаточно молод, чтобы гибко внедрять новые архитектуры, но уже достаточно зрел, чтобы использовать их масштабно», – резюмирует Зубов.