Корпоративный ИИ, новые рынки и экономика вычислений: главное из интервью CEO Yandex Cloud Григория Атрепьева Генеральный директор Yandex Cloud Григорий Атрепьев в интервью «Ведомостям» рассказал о росте рынка корпоративного ИИ, планах развития бизнеса Yandex B2B Tech и о том, как инженерные решения позволяют делать нейросети дешевле даже при росте цен на оборудование. Собрали главное из интервью. Рынок ИИ и место Яндекса 🟡Мы оцениваем российский рынок корпоративного ИИ примерно в 36 млрд рублей — при этом он растёт быстрее, чем классический IT-рынок. Доля Яндекса составляет около 10%, цель — занять половину рынка в ближайшие пять лет за счёт нашего опыта и уникальных технологий. 🟡Сегмент генеративного и агентского ИИ занимает около 25% рынка. В 2026 году он составит 8 млрд рублей и будет расти двукратными темпами до 2030 года. 🟡Спрос на платформенный ИИ кратно растёт, что позволяет Yandex B2B Tech опережать по темпам роста облачный рынок. 🟡Yandex B2B Tech выходит на новый рынок комплексной защиты ИИ-инфраструктуры с инструментом AI-SPM. Это одно из первых подобных решений на российском рынке. В 2026 году рынок средств защиты ИИ составит до 4 млрд руб., к 2029–2030 годам — потенциально вырастет до 30 млрд руб. Спрос бизнеса на ИИ 🟡Корпоративный рынок переходит от пилотных проектов к массовому использованию ИИ-технологий. За первые восемь месяцев 2026 года коммерческое потребление токенов на платформе Yandex AI Studio превысило 1,1 трлн. Это примерно в 400–500 раз больше, чем за тот же период 2024 года. 🟡Около 40% клиентов Yandex Cloud используют более одной ИИ-модели. При этом в первом полугодии 2026 года 54% потока токенов в Yandex AI Studio пришлось на собственные разработки Яндекса — семейства Alice AI и YandexGPT. Про экономику вычислений 🟡Несмотря на подорожание серверного оборудования за последний год, средняя стоимость токенов в августе снизилась примерно в шесть раз. 🟡Снизить фактическую стоимость использования нейросетей помогло множество собственных технических доработок, которые удешевили инференс — стоимость применения обученной модели. 🟡Также мы ввели разные категории токенов: входные (пользовательские запросы), выходные (ответы модели), агентские (для ИИ-инструментов платформы) и кэшированные (данные, которые модель уже обрабатывала ранее и сохранила в памяти сервера). 🟡У моделей Яндекса соотношение входных и выходных токенов обычно 1:4 в пользу более дешёвых. Кэшированные стоят значительно дешевле обычных. 🟡Снижение стоимости достигается и за счёт выхода новых моделей. Например, для текущих Flash-моделей цена одного запроса упала до 14 раз по сравнению с моделями такого же класса год назад. Таким образом, оптимизация перекрывает для клиентов подорожание оборудования. @ydex_forinvestors 💯