На прошедшем на прошлой неделе форуме «Микроэлектроника 2026» собрались представители множества компаний микроэлектронной отрасли. В рамках мероприятия проводились встречи, круглые столы и сессии, на которых активно обсуждались вопросы применения искусственного интеллекта. По итогам выставки было решено провести анонимный опрос среди участников, чтобы оценить реальный уровень проникновения ИИ в отрасль. Всего удалось опросить 74 компании, что составляет большинство представленных на форуме организаций. Авторы инициативы отмечают, что опрос проводился в быстром темпе — у них также был стенд и докладчики, поэтому пройти по всем стендам удалось уже ближе к закрытию выставки. Опросить не получилось примерно 5–6 стендов, так как они уже были закрыты. Тем не менее собранная выборка охватывает значительную часть отрасли и позволяет делать содержательные выводы.

Опрос проводился по пяти категориям: менеджмент (все процессы, не связанные с разработкой и производством), аналитика (постановка задач, анализ результатов), разработка (программирование и инженерная работа), продукция (наличие элементов ИИ в продуктах или производстве) и локальный инференс (развёртывание моделей внутри предприятия). Если сложить первые буквы категорий, получается аббревиатура МАРПЛИ — менеджмент, аналитика, разработка, продукция, локальный инференс. Анкета была анонимной, что способствовало открытости ответов. Если респондент не был уверен в использовании ИИ в какой-либо категории, ставился минус. Всего 2–3 стенда из 74 не дали чёткого ответа, а 3–5 компаний, чья продукция не предполагает ИИ (кабели, разъёмы, дистрибуция), также получили минус в соответствующей категории. Несколько холдингов отвечали за все свои подразделения, что могло слегка исказить картину, но этим решено было пренебречь. Важно подчеркнуть, что не на всех стендах присутствовали технические специалисты — маркетологи не всегда разбирались в теме, поэтому при неуверенности фиксировался минус.

Среди технических деталей стоит отметить, что под продукцией с ИИ понимались не только процессоры со встроенными нейросетями, но и технологическое оборудование, станки с системами контроля и оптимизации на основе ИИ. Важен был сам факт наличия, а не глубина интеграции. Распределение компаний по категориям оказалось близким к нормальному: чаще всего ИИ используется в менеджменте и разработке, затем в аналитике. Большая часть компаний применяет ИИ как минимум в двух категориях. При этом число компаний, использующих ИИ ровно в трёх категориях, совпало с числом тех, кто не использует его нигде. А тех, кто задействует ИИ во всех пяти категориях, оказалось почти в два раза больше, чем полностью отказавшихся. Это позволяет сделать осторожный вывод: дополнительные усилия по внедрению ИИ в управлении, аналитике и разработке могут стимулировать создание продуктов с ИИ. Иными словами, компании, которые активно используют ИИ во внутренних процессах, с большей вероятностью начинают встраивать его и в свою продукцию.

В предыдущие годы на подобных форумах производителей компонентной базы было больше, а сейчас заметен сдвиг в сторону лабораторий, исследовательских центров и учебных заведений. Это отражает общий тренд на усиление научной составляющей в микроэлектронике. Контекст также включает активное обсуждение локального инференса: многие компании признают его важность для защиты данных, но указывают на сложности с финансированием. Несколько организаций уже закупили оборудование и движутся к полностью локальной работе с моделями. Однако большинство пока использует облачные модели зарубежных провайдеров по подписке, осознавая связанные с этим риски. Лишь одна компания сообщила об использовании российского облачного провайдера, хотя ожидалось, что таких будет больше. Этот факт говорит о том, что даже при наличии отечественных решений доверие к ним пока формируется медленно.

Для российского рынка микроэлектроники результаты опроса имеют двойственное значение. С одной стороны, высокая вовлечённость в ИИ демонстрирует адаптивность отрасли и готовность к цифровой трансформации. С другой — отсутствие системного подхода и опора на энтузиазм отдельных сотрудников говорят о незрелости процессов. Отраслевые эксперты отмечают, что без централизованной поддержки и финансирования локальных решений зависимость от зарубежных облачных сервисов сохранится, что несёт риски утечек данных и санкционных ограничений. Реакция участников форума показала, что многие осознают эти вызовы, но не видят быстрых путей их решения. Показательно, что компании решают самые разнообразные задачи на всех уровнях: где-то это ассистенты и чат-боты, где-то — классификаторы, разработка, аналитика данных, а где-то — прикладные задачи по распознаванию образов, контролю процессов на производстве и анализу больших данных.

Если сравнивать с альтернативами, то в глобальной практике микроэлектронные компании чаще внедряют ИИ комплексно — от проектирования до производства. В России же пока преобладают точечные решения: чат-боты для внутренних нужд, классификаторы, системы распознавания образов на производстве. Локальный инференс, который мог бы обеспечить безопасность и независимость, остаётся уделом немногих. Облачные же сервисы, хоть и доступны, не гарантируют защиты данных. Таким образом, российская микроэлектроника находится на стадии активного эксперимента, но ещё далека от системной интеграции ИИ. Отрасль демонстрирует скорее энтузиазм, чем выстроенную стратегию, и это главный вызов на ближайшие годы.

В перспективе ожидается, что давление санкций и требования к технологической независимости подтолкнут компании к более активному развёртыванию локальных моделей. Однако без государственной поддержки и появления доступных отечественных облачных платформ этот переход может затянуться. Открытыми остаются вопросы финансирования, подготовки кадров и стандартизации. Дальнейшие опросы на подобных форумах помогут отследить динамику и оценить эффективность принимаемых мер. Пока же отрасль демонстрирует скорее энтузиазм, чем системную работу, и это главный вызов на ближайшие годы.