Розвиток сучасних архітектур штучного інтелекту, зокрема великих мовних моделей (LLM) з сотнями мільярдів параметрів, мультимодальних систем та алгоритмів комп’ютерного зору реального часу, перебуває у прямій математичній та фізичній залежності від доступу до високопродуктивних тензорних та графічних процесорів (GPU/TPU). 

Цей вузькоспеціалізований сегмент глобального ринку залишається жорстко монополізованим західними корпораціями, насамперед американськими гігантами Nvidia та AMD. 

Російська стратегія подолання апаратного дефіциту в період з 2024 по 2026 роки зазнала вимушеної еволюції: від спроб масового нелегального ввезення через інструменти паралельного імпорту до визнання власної неспроможності та переходу на китайські апаратні аналоги, що супроводжується імітацією створення власних напівпровідникових потужностей.

Паралельний імпорт, також відомий як санкціонована державою контрабанда, виник у РФ навесні 2022 року як екстрений механізм виживання економіки. Він дозволяв імпортувати підсанкційну брендову продукцію без згоди оригінальних виробників через складні логістичні ланцюги третіх країн, таких як Об’єднані Арабські Емірати, Туреччина, Індія, Казахстан, Азербайджан та Китай. 

Незважаючи на те, що ці схеми дозволили акумулювати певний обсяг західної електроніки (наприклад, у 2023 році російські фірми придбали передових чипів на суму понад 1 мільярд доларів), до середини 2026 року цей механізм вичерпав свій стратегічний потенціал. Західні санкційні коаліції поступово, але неухильно стискають кільце навколо тіньових посередників. Зокрема, урядові структури у Вашингтоні почали активно розглядати запровадження обов’язкових експортних дозволів на глобальні продажі чипів Nvidia та AMD, незалежно від країни призначення, щоб унеможливити їх реекспорт до РФ та Китаю.3 

Хоча розслідування фіксують точкові постачання ШІ-чипів Nvidia через мережу індійських дилерів 4, а витоки документів демонструють інтеграцію китайських компаній (наприклад, HK JDW ELECTRONIC) у тіньові ланцюги постачання західної електроніки для російського ВПК 5, ці канали залишаються вкрай нестабільними. Вони здатні задовольнити лише фрагментарні потреби окремих військових інститутів, але абсолютно не відповідають промисловим запитам для побудови національних обчислювальних кластерів, співставних з інфраструктурою глобальних технологічних гігантів.

Переломним моментом, що засвідчив системну кризу, стало 27 травня 2026 року, коли Міністерство промисловості і торгівлі Російської Федерації раптово запровадило заборону на паралельний імпорт широкого спектра електронної продукції.1 Під сувору заборону потрапили процесори Intel, твердотільні накопичувачі SanDisk, модулі пам’яті SK Hynix, корпоративні ноутбуки Acer та Asus, а також серверне і мережеве обладнання від Samsung, Hewlett Packard та Fujitsu. 

Офіційна риторика Кремля, ретрансльована державними медіа, стверджує, що цей крок зумовлений тим, що внутрішній ринок уже нібито повністю забезпечений “російськими аналогами”, які здатні безболісно замінити продукцію з “недружніх країн”.1 Однак об’єктивна економічна реальність вказує на тотальний і нищівний провал політики імпортозаміщення. 

Керівники великих російських промислових підприємств у непублічних, а іноді й у відкритих заявах визнають, що попит на внутрішньому ринку катастрофічно падає, зростання зупинилося практично у всіх високотехнологічних секторах, а масштабні фінансові інвестиції у “стратегічні пріоритети” Кремля завершилися розкраданням або неефективним розподілом ресурсів.

Заяви про “охолодження економіки” де-факто приховують її системне переохолодження та технологічну деградацію.1 Статистичні дані підтверджують цей колапс: за останнє десятиліття валовий внутрішній продукт (ВВП) РФ зростав у середньому лише на 1,5% на рік, тоді як кумулятивний показник зростання споживчих цін сягнув 77%. 

Найбільш показовим індикатором реальних пріоритетів російської державної машини є той факт, що на тлі жорсткої заборони на імпорт критично важливих мікрочипів та серверів, до оновленого списку товарів, дозволених для офіційної контрабанди, були масово додані шприци, катетери та медичні крапельниці.2 Ця деталь яскраво ілюструє перехід країни до економіки перманентної війни, де пріоритетом стає не розбудова технологічної інфраструктури майбутнього, а базове медичне забезпечення нескінченного потоку поранених на фронті.2 

Заборона високотехнологічного імпорту є де-факто актом “технологічного самогубства”, який остаточно консервує відставання країни та стимулює неконтрольовану інфляцію у технологічному секторі.

Російська Федерація опинилася у стані тотальної, асиметричної залежності від Китайської Народної Республіки. Станом на 2026 рік, згідно з даними міжнародних економічних інститутів, Китай забезпечує до 90% усього імпорту підсанкційних технологій та товарів подвійного призначення до Росії, що є значним стрибком порівняно з 80% у попередньому році.7 

Цей фундаментальний злам торговельних балансів перетворив Росію з самостійного геополітичного гравця на “технологічного васала” Пекіна.7 Асиметрія цього партнерства вражає: у той час як Китай скуповує 27% усього російського експорту (переважно енергоносіїв за дисконтними цінами), частка самої Росії в загальному обсязі китайського експорту впала з 3,2% до мізерних 2,7%, що ставить російський ринок в один ряд з мексиканським і робить його у п’ять разів менш пріоритетним для Пекіна, ніж ринок Сполучених Штатів.7

У сфері високопродуктивних обчислень для штучного інтелекту ключові російські корпоративні гравці відчайдушно намагаються отримати гарантований доступ до китайських апаратних екосистем. Показовим став візит президента РФ до Пекіна у 2024 році, під час якого генеральний директор “Сбербанку” Герман Греф відкрито заявив про наміри перевести інфраструктуру флагманської моделі штучного інтелекту GigaChat на китайські процесори.8 

Аналіз ринку вказує, що єдиним реальним кандидатом, здатним частково замінити рішення від Nvidia, є архітектура Ascend 950PR від компанії Huawei.8 Заявлені характеристики цього чипа позиціонують його як рішення, оптимізоване для інференсу (процесу генерації відповідей вже навченими великими мовними моделями), яке теоретично перевершує експортно-обмежені версії Nvidia H20 у 2,8 раза за продуктивністю.8

Однак, російський план масштабної міграції на обладнання Huawei стикається з трьома нездоланними перешкодами. По-перше, виробництво цих чипів здійснюється на потужностях китайського напівпровідникового гіганта SMIC з використанням застарілого 7-нанометрового процесу DUV (Deep Ultraviolet lithography), який характеризується вкрай низьким відсотком виходу придатних кристалів та розтягнутим циклом виробництва, що триває близько восьми місяців від початку обробки кремнієвої пластини до отримання готового процесора.8 По-друге, компанія Huawei обтяжена гігантськими зобов’язаннями перед внутрішніми китайськими технологічними гігантами: лише корпорація ByteDance розмістила замовлення на процесори Ascend 950PR на суму понад 5,6 мільярда доларів, не кажучи вже про колосальні потреби Alibaba та Tencent.8 У цій черзі підсанкційні російські компанії на кшталт “Сбербанку” розглядаються як другорядні, високоризикові клієнти, які змушені конкурувати за мізерні залишки виробничих квот з компаніями, що формують кістяк усієї інтернет-економіки Китаю.8 По-третє, Вашингтон чітко попередив міжнародну спільноту, що будь-яке використання ШІ-прискорювачів Huawei у світі може розглядатися як порушення американських торгових обмежень, що створює ризики вторинних санкцій для будь-яких логістичних посередників.3

Апаратна платформа ШІОцінка дефіциту РФ (до 2027 року)Реальний стан забезпечення (станом на 2026 рік)Стратегічний прогноз розвитку
Nvidia H100 (або еквівалент)Потреба: 320,000 одиниць (вартістю близько $8.0 млрд) 9Виключно точкові, тіньові постачання через треті країни (Індія, Близький Схід) за завищеними цінами 3Неминуча деградація існуючої інфраструктури; абсолютна неможливість масштабування дата-центрів
Huawei Ascend 950PRПотреба: Десятки тисяч одиниць для підтримки екосистем Сбер та Яндекс 8Жорстка конкуренція з ByteDance та Tencent; виробничі ліміти фабрик SMIC (7nm DUV) 8Отримання лише залишкових квот; затримки поставок можуть сягати від 12 до 18 місяців
MCST Elbrus / BaikalПотреба: Мільйони одиниць для закриття потреб державного сектору та критичної інфраструктуриЗаявлений випуск 1 млн мікроконтролерів Baikal-U (RISC-V) у 2026 році.10 Відсутність доступу до фабрик TSMC 11Процесори абсолютно непридатні для тренування ШІ. Призначені виключно для примітивного IoT та базової автоматизації 10

Міф про здатність Росії створити суверенну мікроелектронну галузь остаточно розвіявся до 2026 року. Проєкти зі створення вітчизняних лінійок процесорів “Ельбрус” (розробка компанії МЦСТ) та “Байкал” (розробка Baikal Electronics) перебувають у стані перманентної технологічної та фінансової кризи. 

Процесори лінійки Baikal, що базувалися на ліцензованих архітектурах ARM, MIPS та відкритій RISC-V, історично вироблялися на передових потужностях тайванської фабрики TSMC.11 Після початку повномасштабного вторгнення TSMC повністю розірвала контракти з РФ, заморозивши навіть уже оплачені партії.11 Внаслідок цього компанія Baikal Electronics пройшла через принизливу процедуру банкрутства та перейшла під контроль групи компаній “Вартон”.12

Російська пропаганда активно просуває наратив про успішний запуск у 2026 році виробництва одного мільйона мікроконтролерів Baikal-U на відкритій архітектурі RISC-V.10 Проте детальний технічний аналіз показує, що ці чипи призначені виключно для вирішення найпростіших завдань промислової автоматизації, функціонування критичної інфраструктури нижнього рівня та пристроїв Інтернету речей (IoT).10 Вони не мають нічого спільного з високопродуктивними обчисленнями, необхідними для машинного навчання чи автономної навігації сучасного озброєння, залишаючи Росію беззахисною у сфері складного ШІ.

Спроби налагодити власне сучасне літографічне виробництво на території РФ виглядають як технологічна утопія. Компанія МЦСТ (розробник процесорів “Ельбрус”) лобіює план запуску вітчизняної фабрики з топологією 28 нанометрів до 2028–2030 років.13 Проте ця ініціатива стикається з тотальною, фізичною відсутністю необхідного обладнання. 

Російський Зеленоградський нанотехнологічний центр (ЗНТЦ) у 2025 році зміг зібрати лише прототип літографа з роздільною здатністю 350 нанометрів і планував продемонструвати 130-нанометрову версію у 2026 році.13 Жодна з цих установок не наблизилася до стадії масового, комерційно рентабельного виробництва.13 Для досягнення цільових 28 нанометрів Росія змушена полювати за списаними, вживаними сканерами ASML PAS 5500 на глобальному сірому ринку.13 Навіть якщо дивом вдасться побудувати таку фабрику, 28-нанометровий процес (технологія понад десятирічної давнини) є енергетично неефективним і непридатним для створення конкурентних ШІ-акселераторів.

Більше того, апаратні проблеми посилюються архітектурними. Процесори “Ельбрус” використовують унікальну архітектуру VLIW (Very Long Instruction Word), яка вимагає надзвичайно складної оптимізації програмного коду на етапі компіляції.11 В умовах гострого кадрового голоду в країні практично не залишилося інженерів-програмістів, здатних ефективно портувати сучасне програмне забезпечення на цю платформу. 

Показовим є кейс російської компанії InfoTeKS (спеціалізується на кібербезпеці), яка офіційно відмовилася від підтримки платформи “Ельбрус” через катастрофічний брак фахівців, здатних працювати з її архітектурою.13

Неможливість забезпечення суверенної апаратної бази супроводжується глибокою, вторинною природою програмного інструментарію російського штучного інтелекту. Хоча лояльні до Кремля консалтингові агенції, такі як “Яков і Партнери”, оптимістично прогнозують економічний ефект від впровадження ШІ на рівні від 7,9 до 12,8 трильйонів рублів щорічно до 2030 року (що нібито становитиме до 5,5% прогнозованого ВВП) 14, ці екстраполяції базуються на ілюзії технологічної самодостатності та ігнорують структурну слабкість екосистеми.

Основними бенефіціарами та драйверами ринку російського ШІ залишаються дві мегакорпорації — “Яндекс” та “Сбер”. Компанія “Яндекс” продовжує активно розвивати лінійку великих мовних моделей Alice AI (яка виросла з проєкту YandexGPT), намагаючись глибоко інтегрувати їх у пошукову видачу, фірмові голосові асистенти та корпоративні B2B-сервіси хмарної платформи Yandex Cloud.15 

Протягом 2025–2026 років корпорація вивела на ринок моделі Alice AI 1.0, YandexGPT Pro та різноманітні спеціалізовані агенти.15 Важливим зсувом стало те, що пошукова система “Яндекс” у 2026 році здійснила фундаментальний перехід на динамічну генерацію AI-відповідей безпосередньо у пошуковій видачі, що кардинально змінило ландшафт SEO-оптимізації, перерозподіливши трафік від органічних посилань до інтерактивних карток та зосередивши увагу алгоритмів на гео-залежностях і поведінкових патернах користувачів.16 

Щоб компенсувати власні архітектурні недоліки, “Яндекс” був змушений офіційно інтегрувати до своєї бібліотеки (AI Studio) передові китайські open-source моделі, зокрема серію Qwen3 (від Alibaba) та DeepSeek V4 Flash, для вирішення складних аналітичних та агентських завдань.18

Зі свого боку, “Сбербанк” розбудовує екосистему навколо сімейства моделей GigaChat. У 2025 році компанія помпезно анонсувала лінійку GigaChat 3.0 (включаючи моделі Ultra Preview та Lightning), оновлені алгоритми розпізнавання мови GigaAM-v3 та систему генерації зображень Kandinsky 5.0.19 

Заявлено, що щомісячна аудиторія активних користувачів (MAU) GigaChat перевищила 20 мільйонів осіб, які генерують сотні мільйонів запитів.19 Згідно з планами розвитку, “Сбербанк” прагне інтегрувати ШІ-інтерфейси у свою мережу банкоматів (додавши функції моніторингу здоров’я та персонального консалтингу) і розширити корпоративний доступ через API, сподіваючись згенерувати понад 10 мільярдів рублів доходу.20

Однак, технологічний базис цих амбіцій є сумнівним. У березні 2026 року “Сбер” запустив флагманську модель GigaChat Ultra зі спеціальним “режимом мислення” (Ultra Thinking mode), розробленим для імітації складних ланцюгів логічних міркувань (chain-of-thought), подібних до передових західних моделей.21 Проте незалежні комплексні тестування виявили, що цей режим виявився провальним: у 32 стандартизованих управлінських сценаріях використання “режиму мислення” не лише не покращило, а й статистично погіршило результати роботи моделі на 3,3%, при цьому базова версія моделі продовжувала регулярно припускатися грубих фактологічних помилок.22

Реальність російського корпоративного ШІ полягає в тому, що 86% компаній, які заявляють про впровадження генеративних алгоритмів, фактично не створюють нічого нового, а лише використовують зовнішні відкриті (open-source) моделі, здійснюючи їхнє базове донавчання (fine-tuning) на власних локальних масивах російськомовних даних.14 Російські корпорації не продукують фундаментальних інновацій у сфері архітектури нейромереж, залишаючись у статусі вторинних адаптаторів чужих технологій.

Найбільш переконливим свідченням абсолютної нездатності Росії досягти технологічного суверенітету стала безпрецедентна експансія китайської моделі DeepSeek. 

Реліз моделі з відкритим кодом DeepSeek-R1 на початку 2025 року спричинив глобальний шок, який експерти охрестили “моментом Супутника” для західної індустрії ШІ.23 Завдяки високій ефективності та відкритій ліцензії MIT, вихід моделі спровокував паніку на ринках, обваливши капіталізацію лідера індустрії Nvidia на колосальні 589 мільярдів доларів за одну торгову сесію.23 Ця подія також викликала хвилю регуляторних розслідувань у західних країнах; зокрема, італійське агентство захисту даних (Garante) першим запровадило заборону на використання моделі через сумніви щодо обробки персональних даних.23

Незважаючи на обмеження на Заході, модель продемонструвала вибухове зростання на 960% у глобальному масштабі, захопивши ринки Глобального Півдня та країн, що перебувають під санкціями.23 Згідно зі звітами Microsoft, Росія, поряд із Китаєм, Іраном, Кубою та Білоруссю, стала одним із абсолютних лідерів за темпами впровадження DeepSeek.24 До серпня 2025 року в самому Китаї модель зібрала аудиторію у 143 мільйони активних користувачів щомісяця, а до березня 2026 року кількість глобальних веб-візитів платформи перетнула позначку у 350,8 мільйона.25

Росія добровільно перейшла до табору споживачів китайських інновацій. Той факт, що провідні російські розробники (такі як Яндекс) офіційно включили китайські моделі DeepSeek V4 Flash та Qwen до своїх корпоративних платформ для вирішення складних агентських завдань та програмування 18, є актом технологічної капітуляції. Росія де-факто відмовляється від створення власного фундаментального рівня ШІ-архітектури, делегуючи цю стратегічну функцію китайським розробникам, що закладає довгострокові ризики архітектурної та політичної залежності від рішень Пекіна.

Інструментальна база, на якій працюють усі російські дата-саєнтисти, на 100% складається із західних програмних платформ. Глобальна індустрія ШІ у 2026 році продовжує балансувати між двома ключовими екосистемами: PyTorch (розробка компанії Meta) та TensorFlow (розробка Google).26 Вибір між цими фреймворками визначає архітектурний підхід до кожного проєкту.

PyTorch абсолютно домінує у сфері фундаментальних досліджень та експериментальної розробки завдяки своєму гнучкому “пітонічному” (Pythonic) синтаксису та використанню динамічних обчислювальних графів.26 Динамічні графи дозволяють розробникам змінювати структуру мережі під час її виконання і використовувати стандартні інструменти відлагодження Python (наприклад, pdb), що критично важливо для тестування нових архітектур.26 Саме тому PyTorch лежить в основі 85% усіх наукових публікацій, презентованих на топових глобальних конференціях зі штучного інтелекту.26

З іншого боку, TensorFlow, хоч і втратив популярність серед новачків, зберігає значну частку ринку (близько 37% проти 25% у PyTorch) завдяки своїй здатності до масштабування у корпоративному продакшені та потужному інструменту TensorFlow Lite (TF Lite), який є стандартом для розгортання моделей на мобільних пристроях та периферійному обладнанні (Edge AI).26 Його історичний акцент на статичних обчислювальних графах забезпечує вищу продуктивність при фіксованих завданнях.26 Ситуацію частково збалансував вихід бібліотеки Keras 3, яка дозволяє розробникам писати код на високому рівні і вільно перемикатися між бекендами TensorFlow, PyTorch або JAX.27

В умовах ізоляції російські розробники віддають практично абсолютну перевагу екосистемі PyTorch через її інтуїтивність при створенні кастомних моделей на базі існуючих трансформерів.27 Проте, ця залежність приховує “троянського коня”. Хоча код фреймворків є відкритим, екосистема розвивається шаленими темпами завдяки інтеграції з хмарними сервісами та закритими оптимізаторами. 

Російські команди, відрізані від глобального ком’юніті, західних грантів та участі у спільних розробках, позбавлені можливості впливати на архітектуру майбутніх версій. Крім того, обмеження доступу до ключових репозиторіїв (таких як GitHub або Hugging Face) створює прямі ризики використання застарілих бібліотек, вразливих до кібератак (Data Poisoning або Supply Chain Attacks).

Людський інтелект залишається єдиним активом в індустрії ШІ, який неможливо замінити через паралельний імпорт або реверс-інжиніринг. Російська Федерація зіткнулася з руйнівним синергетичним ефектом двох процесів: фундаментальної демографічної катастрофи та масового відтоку висококваліфікованих кадрів.

Росія перебуває у стані стрімкого демографічного скорочення. На початок 2023 року населення країни, за даними Росстату, оцінювалося у 146,4 мільйона осіб (з урахуванням окупованих територій).30 Історичний пік був зафіксований у 1993 році (148,6 млн), після чого розпочалося невпинне падіння, що було тимчасово приховано маніпуляціями зі статистикою та анексією Криму.30 Падіння народжуваності, надсмертність під час пандемії COVID-19 та колосальні незворотні втрати живої сили у війні проти України спричинили процес, який демографи називають “Великою сірою хвилею”.30 

За глобальними даними ООН, кількість людей віком понад 50 років у світі вперше перевищила кількість дітей до 10 років, а до 2050 року частка людей старше 65 років сягне 16%.30 Проте для Росії ця криза є унікально руйнівною: країна має валовий внутрішній продукт на душу населення на рівні держави, що розвивається, але несе тягар старіння нації, притаманний найбагатшим країнам світу.30 Це звужує економічну базу, посилює соціальне навантаження і катастрофічно зменшує кількість молодих людей, здатних здобувати складну інженерну освіту.

Деградація компетенцій в IT-секторі

Початок агресивної війни спричинив панічну втечу інтелектуальної еліти. За оцінками Інституту Фінляндії з міжнародних відносин (FIIA), протягом майже 20-річного правління Володимира Путіна Росію покинули від 1,6 до 2 мільйонів осіб, утворивши безпрецедентну “п’яту хвилю” еміграції в історії країни.31 Офіційні органи, такі як Росстат, застосовують інструментальні маніпуляції для приховування масштабів катастрофи. Наприклад, Росстат класифікує як емігрантів лише іноземців, термін дії дозволів на роботу яких закінчився, а громадян РФ, що проживають за кордоном, але зберігають реєстрацію (близько 90% емігрантів), продовжує рахувати як резидентів.31 Порівняльний аналіз демонструє разючу невідповідність: якщо у 2016 році Росстат відзвітував про 5 000 осіб, що виїхали до Німеччини, то німецька міграційна статистика зафіксувала прибуття 25 000 мігрантів з РФ — різниця у шість разів.31

У 2024 році індекс “витоку мізків” (Human flight and brain drain index) для Російської Федерації сягнув критичної позначки у 3.80 балів.32 За даними того ж Росстату, у 2024/2025 навчальному році кількість випускників вищих навчальних закладів (бакалаврів, спеціалістів, магістрів) скоротилася на 2,5% (до 4 325 тис. осіб), а випуск фахівців середньої ланки впав на 4,2%.33 

Загальна якість життя, що є ключовою для утримання креативного класу, також деградує: за даними польського центру OSW, у 2024 році лише 88,6% росіян мали доступ до якісної питної води (при глобальному показнику 97,1%), а в таких регіонах, як Калмикія, ця цифра становить жалюгідні 8%.34

Особливо болючим для сфери машинного навчання є втрата фахівців рівня Senior та Lead Data Scientist. Процес розробки ШІ вимагає так званих “неявних знань” (tacit knowledge) — інтуїтивного досвіду та навичок, які накопичуються роками і не можуть бути зафіксовані у стандартних операційних процедурах (SOP).35 

Втрата таких спеціалістів створює феномен високого показника MTTRE (Mean Time to Replace Expertise — середній час відновлення експертизи), який неможливо перекрити випускниками університетів.35 

У той час як такі країни як Індія інтегрують своїх IT-експатів у транснаціональні корпорації і перетворюють витік мізків на механізм циркуляції капіталу (“brain circulation”) 36, Росія назавжди втрачає своїх геніїв. Залишки російських розробників часто змушені переходити у тіньовий сектор, децентралізуючи кіберзлочинність і створюючи транснаціональні хакерські угруповання 38, але це жодним чином не сприяє створенню легальних, конкурентоздатних систем штучного інтелекту для потреб держави. 

Без висококваліфікованих інженерів будь-які спроби створити суверенні мікропроцесори на кшталт “Ельбрус” 13 або оптимізувати складні нейромережі приречені на стагнацію.

Мілітаризація

Попри тотальну деградацію на фундаментальному рівні, Російська Федерація концентрує залишки ресурсів на практичному впровадженні ШІ у двох життєво необхідних для режиму сферах: військовій тактиці (для компенсації низької якості живої сили) та внутрішньому відеоспостереженні (для превентивного придушення протестних настроїв).

В умовах інтенсивного застосування українськими силами оборони засобів радіоелектронної боротьби (РЕБ), російський військово-промисловий комплекс відійшов від ідей створення комплексних стратегічних систем ШІ, зосередившись на примітивній тактичній автономності (Edge AI).39

Ключовим напрямком стало впровадження систем машинного зору в ударні та розвідувальні безпілотні апарати. Розвідка фіксує активну інтеграцію елементів ШІ в системи наведення баражуючих боєприпасів серії “Ланцет” (зокрема модифікації “Іздєліє 51” та “Іздєліє 52”) та їхніх спрощених аналогів “Скальпель”.40 

У співпраці з іранськими інженерами (що також знайшло відображення в модернізації дронів серії “Герань/Shahed” та напівавтономних боєприпасів V2U), росіяни почали використовувати обчислювальні модулі, архітектурно побудовані на базі комерційних рішень Nvidia Jetson.40 

Ця технологія дозволяє дрону, після ручного виведення в район цілі, самостійно розпізнавати силуети техніки за допомогою нейромережі і здійснювати автоматичне захоплення та ураження цілі на фінальній ділянці траєкторії, ігноруючи будь-яке придушення радіосигналу засобами РЕБ.40 Влітку 2025 року компанія ZALA Aero продемонструвала модернізовані розвідувальні дрони Z-16 та “Ланцети”, радіус автономної дії яких, завдяки машинному зору та новим каналам зв’язку, було збільшено з 40 до 110 кілометрів, що дозволило завдавати ударів у глибокому тилу (наприклад, у Чернігівській області).41 Крім того, на озброєнні з’явилися спеціалізовані дрони “Черніка-2” з функціями розширеного автопілота для знищення важких фортифікацій (бліндажів).41 

Проте масове застосування розумних “Ланцетів” обмежується їхньою високою вартістю (близько $35 000 за одиницю), що змушує окупаційні війська компенсувати нестачу дешевими та менш ефективними дронами типу “Молнія”.41

Намагаючись протидіяти українському домінуванню в акваторії Чорного моря, російські розробники експериментують зі створенням морських безпілотних надводних апаратів (USV). До таких проєктів належить п’ятиметровий дрон БЕК-Р з машинним зором.42 

Найбільш нетиповою адаптацією до відсутності надійного бездротового зв’язку є розробка новгородською компанією “Ушкуйник” морського дрона “Іртиш”, який керується за допомогою оптоволоконного кабелю, що розмотується по дну моря на відстань до 100 кілометрів.42 Такий дрон, невидимий для РЕБ, може використовуватися як платформа-ретранслятор для запуску повітряних FPV-дронів у радіусі дії від узбережжя, загрожуючи інфраструктурі південних міст України.42

Незважаючи на ці точкові тактичні успіхи, створення стратегічних, мережецентричних систем управління боєм (на зразок американської концепції JADC2) залишається для РФ недосяжним. Головною перепоною є відсутність сучасної архітектури супутникового зв’язку. Амбітний проєкт глобальної супутникової системи “Сфера” (позиціонувався як конкурент Starlink), розробляється “Роскосмосом” вкрай повільно. 

Запуск навіть перших тестових супутників “Експрес-РВ” на високоеліптичних орбітах для забезпечення зв’язку з БПЛА в Арктиці перенесено на кінець 2026 року.43 До розгортання цієї мережі російські оператори змушені тестувати управління дронами через застарілі геостаціонарні супутники, такі як “Ямал-601”, що супроводжується величезними затримками сигналу та низькою пропускною здатністю, абсолютно неприйнятними для обробки відеопотоків ШІ у реальному часі.42

Цифровий ГУЛАГ

Найбільш масштабним і, на перший погляд, успішним цивільним застосуванням штучного інтелекту в Росії стала побудова інфраструктури тотального відеоспостереження, спрямованої на придушення протестного потенціалу суспільства. Ядром цієї системи є архітектура комп’ютерного зору міста Москва, яка об’єднує мережу з понад 300 000 камер у метрополітені та на вулицях.46

Технологічною основою ідентифікації є програмне забезпечення FindFace, розроблене російською компанією NtechLab (що фінансувалася фондами Романа Абрамовича та корпорацією “Ростех”).49 

Алгоритм FindFace, який спочатку задумувався як інструмент для деанонімізації користувачів соціальної мережі “ВКонтакте” (і швидко перетворився на інструмент кібербулінгу та шантажу на форумах типу 2ch), був адаптований для потреб Міністерства внутрішніх справ РФ.50 

Використовуючи методи глибокого навчання (Deep Learning), система не лише проводить перехресну перевірку облич з базами даних злочинців 51, але й навчена аналізувати емоційний стан та гендерні ознаки осіб у натовпі.49 Цей інструментарій “цифрового авторитаризму” активно експортується Москвою до інших режимів: розслідування довели, що уряд Ірану придбав технології NtechLab для виявлення та жорстокого переслідування учасників антиурядових протестів.52

Проте на початку 2026 року російський апарат безпеки зіткнувся з непередбачуваною кібернетичною кризою, що продемонструвала критичну вразливість таких систем. 28 лютого в Тегерані відбулася ліквідація високопосадовців з найближчого оточення Аятоли Алі Хаменеї.48 Аналіз інциденту виявив, що ізраїльська радіоелектронна розвідка (SIGINT) успішно проникла в іранську систему управління дорожніми камерами.47 

Використовуючи передові алгоритми ШІ, західні спецслужби не просто здійснювали розпізнавання облич, а аналізували мільйони годин відео для пошуку складних поведінкових патернів за допомогою текстових мовних запитів (наприклад: “особа, що кілька разів змінює одяг”, “два автомобілі, що регулярно перетинаються в певній локації”).46

Цей технологічний стрибок у методах ліквідації викликав шок у Москві. 

Директор Федеральної служби безпеки (ФСБ) РФ Олександр Бортніков у травні публічно визнав, що гігантський апарат спостереження перетворився з інструменту захисту на критичну уразливість, оскільки використання неперевірених програмних модулів та іноземних архітектур залишає бекдори (програмні закладки) для західних розвідок.48 

Ступінь паніки досяг такого рівня, що інженери спецслужб були змушені тимчасово вимкнути секретну підсистему відеоспостереження, яка охороняє пересування Володимира Путіна, для проведення повного аудиту та її фізичної ізоляції (air-gapping) від глобальної мережі Інтернет.46 Цей парадокс яскраво демонструє, що впровадження ШІ без забезпечення фундаментальної архітектурної безпеки перетворює інструменти контролю режиму на зброю в руках його супротивників.

Cтратегічний прогноз

На основі проведеного CYBINT/OSINT аналізу, архітектура штучного інтелекту Російської Федерації містить три незворотні вектори системної уразливості:

  1. Апаратна блокада тренувальних кластерів (Hardware Starvation): Травневе ембарго 2026 року на імпорт електроніки 1 та неможливість гарантованого доступу до чипів Huawei серії Ascend 8 створюють непробивну “обчислювальну стелю”. Російські компанії здатні підтримувати роботу існуючих чат-ботів на старих кластерах Nvidia, але вони фізично не здатні масштабувати ресурси для тренування наступного покоління ШІ-моделей (еквівалентних гіпотетичному GPT-5).
  2. Архітектурна інтоксикація та ризик Supply Chain Attacks: Тотальна залежність інженерів від західного середовища PyTorch 26 та інтеграція китайських відкритих моделей (DeepSeek 24) створює безпрецедентно широку поверхню для кібератак. Використання стороннього коду без можливості його повноцінного незалежного аудиту перетворює національні інформаційні системи на відкриті книги для іноземних розвідок, що вже викликає інституційну паніку у ФСБ.48
  3. Ерозія інноваційного ядра: Катастрофічний індекс “витоку мізків” 32 на тлі загального старіння нації 30 та нездатності освітньої системи компенсувати втрати Senior-інженерів 33, робить неможливим довгострокове наукове планування.

В умовах хронічної стагнації, переведення економіки на воєнні рейки та поглиблення технологічної ізоляції, еволюція російського штучного інтелекту піде шляхом радикальної біфуркації: примітивізація у цивільному секторі та асиметрична автономізація у військовому.

Внаслідок неспроможності розгорнути повноцінну супутникову мережу “Сфера” 43 та створити стратегічні системи управління військами, Росія зосередиться на масштабуванні тактичної зброї (Edge AI). Масове застосування дешевих FPV-дронів та баражуючих боєприпасів (“Ланцет”) із примітивним комп’ютерним зором 40, які приймають рішення на ураження без втручання оператора в умовах радіоелектронної тиші.

Національні LLM-проєкти (від Яндекса та Сбера) швидко досягнуть межі своїх можливостей і перетворяться на локалізовані “оболонки” (wrappers) для більш потужних китайських базових алгоритмів. ШІ буде застосовуватися державою виключно як механізм цифрових репресій та соціального моніторингу.

У глобальному вимірі Російська Федерація остаточно втратить суб’єктність у сфері високих технологій, перетворившись на технологічну периферію та дослідницький полігон для Китайської Народної Республіки. Провал власної мікроелектроніки 13 та залежність від чужого програмного коду 24 закріплять її статус “молодшого партнера”, чия цифрова інфраструктура повністю контролюється Пекіном.7 

Штучний інтелект у Росії не стане двигуном економічного дива; він перетвориться на інструмент іноземного впливу та внутрішнього придушення, гарантуючи її довгострокову стратегічну поразку в технологічному протистоянні XXI століття.

Інститут соціальної динаміки та безпеки KRONOS

У розслідуванні активно використовувалися інструменти OSINT та штучний інтелект, зокрема моделі Gemini та Grok. Методи OSINT дозволили збирати та аналізувати відкриті дані з різних джерел, включаючи соціальні мережі, публічні бази даних та веб-ресурси. Gemini забезпечував глибокий аналіз текстових даних, виявлення закономірностей та прогнозування, тоді як Grok, створений xAI, використовувався для обробки складних запитів та генерування точних висновків на основі великих обсягів інформації. Поєднання цих технологій дозволило значно пришвидшити процес розслідування, підвищити точність отриманих результатів та виявити зв’язки, які могли б залишитися непоміченими традиційними методами.

Джерела
  1. RF bans parallel import of electronics and restricts supply of leading brands’ equipment – intelligence | УНН,  https://unn.ua/en/news/russia-bans-parallel-imports-of-electronics-and-tightens-restrictions-on-the-supply-of-equipment-from-leading-brands-intelligence
  2. russia Continues Its Steady March Toward Technological Suicide – Служба зовнішньої розвідки України,  https://szru.gov.ua/en/news-media/news/russia-continues-its-steady-march-toward-technological-suicide
  3. US Considers Requiring Permits for Nvidia, AMD Global AI Chip Sales | SemiWiki,  https://semiwiki.com/forum/threads/us-considers-requiring-permits-for-nvidia-amd-global-ai-chip-sales.24687/
  4. Russia is getting Nvidia AI chips from an Indian pharma company : r/india – Reddit,  https://www.reddit.com/r/india/comments/1genip6/russia_is_getting_nvidia_ai_chips_from_an_indian/
  5. The West Builds the Chips, China Supplies Them, Russia Fires the Missiles—Inside the Leaked Files – UNITED24 Media,  https://united24media.com/investigations/the-west-builds-the-chips-china-supplies-them-russia-fires-the-missiles-inside-the-leaked-files-19256
  6. Russia bans parallel imports of Acer, Asus, HP and other well-known brands of computers,  https://dev.ua/en/news/rf-zakryla-paralelnyi-import-acer-asus-hp-1779868474
  7. China Now Supplies 90% of Russia’s Sanctioned Tech Imports – Bloomberg,  https://www.themoscowtimes.com/2026/05/01/china-now-supplies-90-of-russias-sanctioned-tech-imports-bloomberg-a92662
  8. Russia’s Sberbank wants Chinese chips for its GigaChat AI in the face of Western sanctions — faces a long wait behind ByteDance and Alibaba | Tom’s Hardware,  https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/russias-sberbank-wants-chinese-chips-for-its-gigachat-ai
  9. Understanding the Artificial Intelligence Diffusion Framework: Can Export Controls Create a … – RAND,  https://www.rand.org/pubs/perspectives/PEA3776-1.html
  10. Russia Plans to Ship 1 Million Baikal-U Chips—Push Out STM32 – YouTube,  https://www.youtube.com/watch?v=XiAYK7mBbLU
  11. Vital Microchip Sanctions Will Hit Russian Computing Power Hard,  https://carnegieendowment.org/russia-eurasia/politika/2023/07/vital-microchip-sanctions-will-hit-russian-computing-power-hard
  12. Baikal CPU – Wikipedia,  https://en.wikipedia.org/wiki/Baikal_CPU
  13. Russia aims for homegrown 28 nm chips by 2030 – Notebookcheck News,  https://www.notebookcheck.net/Russia-aims-for-homegrown-28-nm-chips-by-2030.1004394.0.html
  14. Artificial intelligence in Russia — 2025: trends and outlook – Yakov and Partners,  https://yakovpartners.com/publications/ai-2025/
  15. Alice AI (AI model family) – Wikipedia,  https://en.wikipedia.org/wiki/Alice_AI_(AI_model_family)
  16. YandexGPT in Search 2026: New AI Results, Ranking Factors, and How to Adapt Your SEO Now,  https://mobileproxy.space/en/pages/yandexgpt-in-search-2026-new-ai-results-ranking-factors-and-how-to-adapt-your-seo-now.html
  17. The generative AI platform Yandexgpt from Yandex Progress in artificial intelligence and robotics – Xpert.Digital,  https://xpert.digital/en/yandex-ai-and-robotics/
  18. Model Gallery – Yandex AI Studio,  https://aistudio.yandex.ru/en/model-gallery
  19. Summary IFRS results FY Q4 2025 – Sberbank,  https://www.sberbank.com/investor-relations/groupresults/ifrs_february26_reporting_for_the_4th_quarter
  20. GigaChat – Grokipedia,  https://grokipedia.com/page/gigachat
  21. Russian researchers find way to optimize AI models’ work,  https://www.sberbank.ru/en/press_center/all/article?newsID=d46d4f97-4419-4c98-a77a-5865d3ea1542&blockID=1539®ionID=77&lang=en&type=NEWS
  22. GigaChat in 2026: Honest Review – Is It Worth Using for Work? | mysummit.school – AI for Managers Blog,  https://mysummit.school/blog/en/gigachat-sber-review-2026/
  23. DeepSeek One Year Later: Regulatory Storm, Global Surge – MIAI – AI-Regulation.com,  https://ai-regulation.com/deepseek-one-year-later-regulatory-storm-global-surge/
  24. Global AI Adoption in 2025 – AI Economy Institute – Microsoft,  https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/
  25. DeepSeek AI Statistics 2026: Users, Revenue, Adoption, and Market Share – Panto AI,  https://www.getpanto.ai/blog/deepseek-ai-statistics
  26. PyTorch vs. TensorFlow: Choosing the Right Framework in 2026 | The PyCharm Blog,  https://blog.jetbrains.com/pycharm/2026/05/pytorch-vs-tensorflow-choosing-framework-2026/
  27. Is PyTorch better than TensorFlow for beginners in AI/ML in 2025? – #4 by priyankacnb,  https://dev-discuss.pytorch.org/t/is-pytorch-better-than-tensorflow-for-beginners-in-ai-ml-in-2025/3033/4
  28. 7 best TensorFlow alternatives in 2026 for training, fine-tuning, and deploying AI models,  https://northflank.com/blog/tensorflow-alternatives
  29. Stop starting with TensorFlow: Why PyTorch is the only move in 2026 – Reddit,  https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1r2zi8l/stop_starting_with_tensorflow_why_pytorch_is_the/
  30. The great Russian brain drain | George W. Bush Presidential Center,  https://www.bushcenter.org/catalyst/the-great-gray-wave/the-great-russian-brain-drain
  31. The Brain drain from Russia: – FIIA – Finnish Institute of International Affairs,  https://fiia.fi/en/publication/the-brain-drain-from-russia
  32. Russia Human flight and brain drain – data, chart | TheGlobalEconomy.com,  https://www.theglobaleconomy.com/Russia/human_flight_brain_drain_index/
  33. Russia 2025 – Federal State Statistics Service,  https://eng.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Russia%202025.pdf
  34. Russia Country Report 2026 – BTI Transformation Index,  https://bti-project.org/en/reports/country-report/RUS
  35. 2025 Sessions – ICS Cybersecurity Conference,  https://www.icscybersecurityconference.com/sessions/
  36. Skilled Labour Migration from Developing Countries: Annotated Bibliography,  https://fudepa.org/Biblioteca/recursos/ficheros/BMI20060000451/imp56e.pdf
  37. The Major Threat to India’s AI War Capability: Lack of Indigenous AI – Sify,  https://www.sify.com/ai-analytics/the-major-threat-to-indias-ai-war-capability-lack-of-indigenous-ai/
  38. Black Arrow Cyber Threat Briefing 03 March 2023,  https://www.blackarrowcyber.com/blog/threat-briefing-03-march-2023
  39. Roles and Implications of AI in the Russian-Ukrainian Conflict – Russia Matters,  https://www.russiamatters.org/analysis/roles-and-implications-ai-russian-ukrainian-conflict
  40. GUR: Russia is testing AI on its Lancet drones using Nvidia tech, working with Iran to upgrade Shaheds – Euromaidan Press,  https://euromaidanpress.com/2026/03/23/gur-russia-is-testing-ai-on-its-lancet-drones-using-nvidia-tech-in-cooperation-with-iran/
  41. Russian Force Generation and Technological Adaptations Update July 25, 2025,  https://understandingwar.org/research/russia-ukraine/russian-force-generation-and-technological-adaptations-update-july-25-2025/
  42. Russian Force Generation & Technological Adaptations Update, October 9, 2025,  https://understandingwar.org/research/russia-ukraine/russian-force-generation-technological-adaptations-update-october-9-2025/
  43. Главное. Началось создание наземного комплекса для спутниковой группировки связи проекта «Сфера» – Новости – Госкорпорация «Роскосмос»,  https://www.roscosmos.ru/38844/
  44. Запуск спутников “Экспресс-РВ” для управления БПЛА в Арктике планируется в 2026,  https://www.aviastat.ru/news/284395-zapusk-sputnikov-ekspressrv-dlya-upravleniya-bpla-v-arktike-planiruetsya-v-2026-godu
  45. Группировку спутников “Экспресс-РВ” запланировали развернуть в 2026 году,  https://www.interfax.ru/russia/851851
  46. AI has spooked Putin: Russia alarmed by new surveillance technologies following events in Iran | Ukrainska Pravda,  https://www.pravda.com.ua/eng/news/2026/06/08/8038347/
  47. Russia Shuts Surveillance System Post-Khamenei Assassination,  https://www.chosun.com/english/world-en/2026/06/09/HBUFWHIMUNDFNNSCXTVUUZZ2CU/
  48. New AI espionage powers trigger Putin camera scare,  https://www.ft.com/content/6f4d806c-eb22-4c32-8352-b82692d30e9f?syn-25a6b1a6=1
  49. This creepy technology can read your emotions as you walk down the street | Mashable,  https://mashable.com/article/russia-facial-recognition-emotion-ntechlab-findface
  50. Biometrics as a Kremlin tool – Riddle Russia,  https://ridl.io/biometrics-as-a-kremlin-tool/
  51. Moscow facial-recognition CCTV scheme raises privacy concerns – Silicon Republic,  https://www.siliconrepublic.com/enterprise/moscow-cctv-facial-recognition
  52. AI warfare triggers Putin, as Kremlin moves to dismantle the last pieces of Russian internet,  https://globalvoices.org/2026/04/18/ai-warfare-triggers-putin-as-kremlin-moves-to-dismantle-the-last-pieces-of-russian-internet/