ИИ в отечественной микроэлектронике: итоги опроса 74 компаний на форуме «Микроэлектроника 2026»

Недавно завершился масштабный форум Микроэлектроника 2026, собравший ведущих игроков отечественной индустрии. На полях мероприятия прошло множество дискуссий, где я решил провести собственное исследование и оценить уровень внедрения искусственного интеллекта в компаниях отрасли.

Сбор информации велся непосредственно на выставочных стендах в дни работы форума, что позволило охватить большую часть ключевых участников рынка и получить актуальные практические данные.

Как собирались данные

Ограниченность по времени — у нашей команды был собственный стенд и доклады — заставила меня буквально пробежать по всем павильонам перед самым закрытием экспозиции. Из-за завершения работы удалось опросить представителей почти всех площадок, кроме 5–6 закрытых стендов.

Для структурирования ответов я выделил пять ключевых направлений:

• Менеджмент — управленческие задачи, выходящие за рамки разработки, аналитики и непосредственного выпуска изделий;
• Аналитика — постановка задач, формирование требований и последующий разбор полученных результатов;
• Разработка — написание программного кода и инженерные изыскания;
• Продукция — наличие технологических элементов ИИ в конечных изделиях или на производственных линиях;
• Локальный инференс — запуск и эксплуатация нейросетевых моделей внутри закрытого контура предприятия.

Если сложить начальные буквы всех направлений, получается запоминающаяся аббревиатура МАРПЛИ. Хотя в дальнейшем я не использовал её в материале, она отлично описала весь спектр исследуемых областей.

Важные оговорки

Не на каждом стенде дежурили инженеры или разработчики, а штатные маркетологи далеко не всегда глубоко погружены в технические детали. Если возникали сомнения в использовании ИИ по конкретному направлению, я фиксировал отрицательный результат — таких случаев набралось около двух-трех на всю выборку.

Анкетирование проводилось на условиях полной анонимности без фиксации наименований организаций, благодаря чему респонденты охотно шли на контакт. Если уточняющие вопросы не проясняли ситуацию до конца, в графу автоматически ставился минус.

Отдельные стенды представляли целые промышленные холдинги, и в таких ситуациях единый ответ засчитывался на всю структуру, что могло незначительно скорректировать общую картину. Впрочем, этим допущением я решил пренебречь ради оперативности.

Кроме того, в выборку попали 3–5 компаний, выпускающих продукцию, которая принципиально не предполагает интеграции искусственного интеллекта (например, кабельную продукцию, разъемы или дистрибуцию оборудования). Им также проставили заслуженные минусы в профильных категориях.

Стоит отметить любопытную тенденцию текущего года: производителей чистой компонентной базы стало заметно меньше, зато профильных лабораторий, научно-исследовательских центров и профильных вузов прибавилось.

Под продукцией с ИИ я понимал не только специализированные процессоры, но и умное технологическое оборудование или станки, где нейросети задействованы для контроля качества, верификации и оптимизации процессов. Для меня был важен сам факт применения, а не глубина технологической интеграции.

Данные опроса

Всего мне удалось опросить 74 компании, причем каждый участник предоставил ответы по абсолютно всем заявленным категориям.

Распределение ответов по направлениям оказалось вполне предсказуемым: лидируют менеджмент и разработка, за которыми следует аналитика.

Общая картина распределения выглядит сбалансированной и напоминает нормальное распределение.

Большинство респондентов задействуют инструменты искусственного интеллекта сразу в двух или более категориях опроса.

Сравнивая частоту использования, я заметил интересную деталь: количество компаний, применяющих ИИ ровно в трех категориях, оказалось равным числу тех, кто вообще не использует эти технологии. При этом организаций, внедривших ИИ во все пять категорий, почти в два раза больше.

Если упорядочить предприятия по степени комплексности внедрения, можно заметить определенные закономерности.

Сопоставляя данные, можно сделать осторожный предварительный вывод: дополнительные усилия, направленные на развитие ИИ в управлении, аналитике и проектировании, напрямую способствуют появлению продвинутой продукции с элементами искусственного интеллекта.

Выводы

Почти все опрошенные участники рынка уже так или иначе погружены в работу с искусственным интеллектом. Кто-то ограничивается внедрением умных ассистентов, чат-ботов и классификаторов, другие ведут серьезную разработку и анализируют массивы данных, а третьи решают прикладные задачи машинного зрения и мониторинга производства.

Оценивая локальный инференс в защищенном контуре, респонденты сходились во мнении о его критической важности, однако главной преградой остаются финансовые ограничения. Несколько крупных игроков уже инвестировали в закупку необходимого серверного «железа» и движутся к полной автономности. Тем не менее, значительная часть рынка по-прежнему полагается на зарубежные облачные подписки на свой страх и риск.

Лишь одна компания заявила об использовании отечественного облачного провайдера. Честно говоря, на старте исследования я рассчитывал увидеть гораздо больше сторонников российских облаков.

Отечественные инженеры решают самые разные задачи, но говорить о системном и глубоком внедрении ИИ на всех этапах жизненного цикла изделий пока рано. Большая часть таких инициатив держится на энтузиазме отдельных команд и носит несколько хаотичный характер.