Планы российских государственных ведомств по внедрению искусственного интеллекта оказались тесно связаны с зарубежными разработками. Согласно материалам, изученным Forbes, часть органов власти в своих стратегических документах на 2026–2028 годы прямо указывает на использование иностранных больших языковых моделей. Наибольшее внимание чиновников привлекли две технологии: китайская нейросеть Qwen от Alibaba и семейство моделей американской компании Meta* (признана экстремистской и запрещена на территории РФ). Этот выбор выглядит неочевидным на фоне активного развития российского ИИ-рынка, но у него есть вполне прагматичные объяснения.

Журналисты изучили 55 паспортов цифровой трансформации федеральных органов власти — документов, в которых ведомства на три года вперед расписывают свои планы по внедрению цифровых технологий. Выяснилось, что значительная часть госорганов (40 из 55) пока находится в стадии неопределенности: они еще не решили, какие именно ИИ-модели будут использовать в повседневной работе. Однако среди тех, кто уже сделал выбор, зарубежные решения — особенно китайские — явно лидируют.

Самой упоминаемой иностранной моделью стала Qwen от Alibaba. Чиновников привлекает сочетание характеристик: открытый исходный код (open-source), возможность локального развертывания на собственных серверах без постоянного подключения к облакам вендора и высокая производительность при относительно скромных требованиях к вычислительным мощностям. Для государственных структур, где вопросы информационной безопасности стоят особенно остро, возможность изолировать ИИ от внешних сетей — критический фактор.

Некоторые ведомства указали в документах использование зарубежных LLM без конкретизации модели. Например, Росавтодор планирует применять иностранные нейросети для создания цифрового профиля автомобиля — технологии, которая должна распознавать машины даже со скрытыми или отсутствующими номерными знаками. В ведомстве признали, что готового отечественного «коробочного» решения для такой задачи на рынке пока нет, поэтому систему компьютерного зрения разрабатывают самостоятельно на базе зарубежных open-source библиотек.

Meta* тоже нашла место в планах российских госорганов, несмотря на статус компании в России. Минкульт собирается использовать модель OPT* (Open Pre-trained Transformer) — семейство больших языковых моделей от Meta* — для поиска музейных предметов по изображениям. Федеральное медико-биологическое агентство (ФМБА) намерено применять не только российские разработки, но и знаменитую Llama* — еще одно семейство LLM от Meta*, которое хорошо зарекомендовало себя в задачах генерации текста, анализа информации, обработки документов и перевода.

Но ключевой нюанс, который подчеркивают почти все опрошенные Forbes ведомства, заключается в исследовательском характере использования зарубежного ИИ. Чиновники настаивают: иностранные модели — это не окончательный выбор, а скорее временный инструмент для тестирования, сравнительной оценки и ускоренной разработки собственных решений.

В Ространснадзоре объяснили выбор Qwen прагматично: модель понравилась качеством работы, скоростью и, самое главное, скромными требованиями к серверам для локального развертывания. При этом ведомство уже рассматривает переход на российский GigaChat-3-10B-A1.8B от «Сбера» — как только будет подтверждена его пригодность для профильных задач.

Росалкогольтабакконтроль внес поправку: Qwen в их документах фигурирует исключительно как пример модели, соответствующей техническим требованиям службы. А требования эти жесткие: ИИ обязан быть бесплатным, свободно распространяемым, поддерживать локальное использование без подключения к внешним API и облачным сервисам. Под эти критерии Qwen подходит, а некоторые российские аналоги — пока нет (либо из-за стоимости, либо из-за привязки к корпоративным облакам).

Минпромторг, который традиционно курирует вопросы промышленного развития и технологического суверенитета, заявил, что использование иностранных моделей носит чисто исследовательский характер. Они нужны для сравнительной оценки эффективности — чтобы понимать, насколько российские разработки отстают, соответствуют или уже превосходят мировые аналоги. Кроме того, open-source решения помогают быстро проверять гипотезы и создавать минимально жизнеспособные продукты (MVP). Однако для промышленной эксплуатации, подчеркнули в министерстве, ведомство ориентируется исключительно на российские разработки.

При этом часть госорганов уже выбрала отечественные ИИ-модели в качестве основного инструмента. Минюст планирует использовать GigaChat от «Сбера» для проверки типовых документов и поиска информации. МИД — для распознавания речи и перевода текстов, что неудивительно для внешнеполитического ведомства с колоссальными объемами иноязычных материалов. Роскомнадзор рассматривает Astra AI от «Группы Астра» для фильтрации интернет-трафика — задачи, критически важной для надзорного органа.

Некоторые ведомства пока не уточнили конкретные модели, но уже определили направления применения ИИ. Федеральный фонд обязательного медицинского страхования планирует рассчитывать риски здоровья застрахованных с помощью отечественных моделей. Минэкономразвития собирается анализировать с помощью нейросетей комментарии граждан о качестве госуслуг — это должен помочь оперативно выявлять проблемные точки в госаппарате. Минфин работает над ИИ-агентом для ответов на обращения граждан, тестируя параллельно GigaChat, решения от МТС и «Яндекса». Росреестр использует сервис «Ева для Госуслуг» — голосового помощника на базе российских технологий.

Таким образом, картина получается неоднозначной, но вполне логичной. С одной стороны, российские ведомства демонстрируют здоровый прагматизм: там, где отечественное решение уже готово и конкурентоспособно, его берут (GigaChat, «Яндекс», Astra AI). Там, где российского аналога пока нет или он хуже по техническим характеристикам (качество распознавания, скорость работы, требования к железу), берут лучшее из доступного мирового open-source — чаще всего китайское, реже американское. С другой стороны, почти все госорганы декларируют курс на импортозамещение и переход на российские модели в среднесрочной перспективе.

Главный риск, который просматривается в этих документах, — зависимость от зарубежного open-source кода. Хотя формально лицензии Qwen и Llama* позволяют свободное скачивание и локальное использование, они остаются под контролем иностранных юрлиц. Теоретически Alibaba или Meta* (признана экстремистской и запрещена в РФ) в любой момент могут изменить условия распространения следующей версии или прекратить поддержку. Кроме того, сам факт использования американской модели в российских госструктурах создает репутационные и, возможно, юридические риски.

Тем не менее, до тех пор пока российский ИИ-рынок не предложит полноценных open-source аналогов с сопоставимым качеством и низкими системными требованиями, ведомства продолжат указывать в паспортах цифровой трансформации Qwen и Llama*. Это не столько любовь к зарубежному, сколько вынужденный технический реализм: проверять гипотезы на зарубежных моделях быстрее и дешевле, а переносить их на отечественные — дело следующего шага.