CodeInside изучила внедрение LLM в России на ЦИПР-2025
Исследование компании CodeInside выявило лидирующие отрасли, типы архитектур и уровень зрелости рынка LLM в России. Данные основаны на опросе участников ЦИПР
Компания CodeInside провела собственное исследование по применению больших языковых моделей (LLM) в России в рамках конференции ЦИПР-2025, проходившей в июле. В течение нескольких дней команда опросила представителей ИТ- и цифровых компаний, чтобы понять, как развивается рынок LLM, какие архитектурные подходы выбирают организации, и в каких отраслях технологии внедряются активнее всего.
Согласно результатам, финансовый сектор лидирует по темпам внедрения LLM — 33,3% компаний используют языковые модели в операционных и клиентских процессах. На втором месте — ритейл и e-commerce (25%). Остальные отрасли, включая промышленность, медицину, образование, телеком, госсектор, логистику и IT-инфраструктуру, в сумме составляют 41,7%, однако используют технологии менее интенсивно.
Исследование также показало особенности выбора архитектурных решений. Большинство опрошенных компаний (92%) отдают предпочтение on-premise-развертыванию, что объясняется стремлением к контролю над данными и соблюдению требований информационной безопасности. Облачные решения используют 58% респондентов, а гибридные модели — 50%. При этом компании нередко комбинируют подходы в зависимости от типа задач.
Рынок LLM в России находится в фазе роста. Некоторые компании уже интегрировали модели в бизнес-процессы и фиксируют экономический эффект, другие — продолжают настраивать инфраструктуру, экспериментировать с пилотами и изучать практики генеративного ИИ. Эта неравномерность развития характерна для стадий раннего внедрения новых технологий.
Помимо количественных данных, исследование включает мнения экспертов от таких компаний, как РУССОФТ, «Ростелеком», ГК «Цифра», ИТ-Холдинг Т1, Softline Digital, Рексофт, «Технологии Доверия», PIX Robotics, Rubytech, NooSoft, WMT Group, AWG, SkillStaff, Content AI, Crosstech Solutions Group, ITG и OSMI IT.
Аналитическая статья с полными результатами опубликована на портале TAdviser. В материале представлены обобщения и выводы, которые могут быть полезны ИТ-директорам, разработчикам и всем, кто планирует или уже внедряет генеративные ИИ-решения.