ИИ закон писан
В России приняли закон для больших универсальных моделей ИИ
Из выпуска мониторинга №7 (31), июль 2026 · выпуск целиком, PDF · на сайте Института Гайдара
Исследование Имперского колледжа в Лондоне и Стэнфордского университета показало: к середине 2025 г. около 35% новых сайтов содержали созданные или переработанные ИИ тексты. Это создает риск обучения ИИ на сгенерированных им же данных, что может привести к снижению качества и точности его работы. И с этим надо что-то делать (желательно, не уничтожая при этом книги,1 как Anthropic! ).
В июле 2026 г. в России был принят Федеральный закон «О поддержке ИИ». Он регулирует не весь ИИ, а только «большие фундаментальные модели» универсальные модели ИИ, на которых работают генеративные системы, такие как YandexGPT, GigaChat. Они должны быть2 обучены минимум на 1 млрд параметров .
Допустим, банк использует ИИ для оценки заемщиков, или завод - для выявления брака на производстве. Такие системы не подпадут под закон, так как слишком узкоспециализированные и маленькие. Однако ошибки ИИ банка могут затрагивать имущественные права граждан, а сбой ИИ завода - приводить к выпуску небезопасной продукции, что формирует запрос на регулирования рисков и небольших систем ИИ.
Закон создает два специальных статуса моделей ИИ – «национальные» и «суверенные», от которых будет зависеть возможность использования этих моделей в отдельных сферах (каких именно, до марта 2027 г. определит Правительство; вероятно, это будут госсектор и объекты критической инфраструктуры).
Национальная модель должна разрабатываться и контролироваться только российским лицом. Однако для ее разработки можно использовать зарубежные компоненты (библиотеки данных или другие системы ИИ), если они распространяются по открытой лицензии. Важным барьером является требование генерировать и хранить ответы таких ИИ в российских ЦОДах, что приведет к значительным расходам компаний на закупку и аренду серверов.
Стоит отметить, что в прошлой версии закона ИИ-сервисы с более 500 тыс. пользователей из России обязаны были хранить в России данные о пользователях и их сообщения в течение 6 мес. (см. Мониторинг №3 (27)). В итоговой версии требования хранить данные (какие именно – не указано) распространили только на суверенные и национальные большие фундаментальные модели ИИ, что сужает круг компаний, которым придется потратиться на серверы в России.
Суверенная модель – более строгая версия национальной, для нее запрещены все иностранные программы и инфраструктура. Однако обе модели можно обучать на иностранных данных – это важно для сохранения качества российских ИИ- моделей.
Есть и другой интересный момент: чтобы модель ИИ считалась национальной или суверенной, она должна соответствовать законодательству Российской Федерации и ее традиционным ценностям. Параметры и порядок проверки соответствия еще не определены, что создает неопределенность для разработчиков (невозможно заранее сказать, соответствует твоя система требованиям или нет). Также есть риск широкого усмотрения уполномоченных лиц для принятия решения (пока неизвестно, кто это будет), в том числе коррупционных практик.
Еще один момент – обязанности субъектов, связанных с ИИ-системами. В России они установлены только для разработчиков национальных и суверенных моделей, например, принимать меры обеспечения безопасности модели, определять правила ее эксплуатации, вести документацию с описанием ключевых параметров и ограничений модели.
При этом регулирование3 провайдеров и пользователей в части безопасности ИИ в законе отсутствует (в отличие от ЕС, Китая, Японии, США и др.). Страны устанавливают обязанности по мониторингу работы ИИ и раскрытию информацию о действиях ИИ, мерам защиты интеллектуальной собственности, маркировке сгенерированного ИИ контента и пр.
В то же время за рубежом логика регулирования безопасности ИИ иная. Так, Регламент ЕС об ИИ устанавливает для разработчиков и провайдеров требования в зависимости от функций и рисков ИИ- систем: есть недопустимые к использованию системы (такие как социальное профилирование), есть высокорисковые системы (такие как ИИ для анализа резюме при приеме на работу), есть генеративный ИИ и пр. Чем выше риск, тем строже требования к безопасности, управлению рисками и прозрачности.
Отдельный вопрос – защита интеллектуальных прав. Провайдер модели ИИ должен сообщать пользователю, кому принадлежат права на сгенерированный контент и на каких условиях его можно использовать. Однако закон не отвечает на вопросы: когда созданный с помощью ИИ контент охраняется авторским правом и кто считается его автором – разработчик, провайдер или пользователь. То есть, решение о принадлежности прав на сгенерированный контент остается целиком на усмотрение разработчика.
Для обучения суверенных и национальных моделей разрешено использовать произведения, купленные или полученные разработчиком по лицензии, материалы из открытого доступа (в том числе, из соцсетей). При этом для авторов произведений в открытом доступе не установлено право запрещать их использование ИИ, быть уведомленными об их использовании и требовать исключить произведение из обучающих ИИ данных (в ЕС такое право предусмотрено).
Есть вопросы и к маркировке сгенерированного ИИ контента. Крупные сервисы и платформы (от 500 тыс. пользователей из России в день) должны лишь предоставлять пользователю возможность указать предупреждение, что контент сгенерирован ИИ. Однако строгой обязанности маркировать ИИ-контент (как в зарубежных странах) нет. Поэтому норма не защищает от рисков дипфейков, фейковых новостей и мошенничества.
Итого, новый закон направлен на решение узкой задачи: очертить круг разработчиков суверенных и национальных больших моделей ИИ и определить общие условия их работы в России.
А что дальше?
По данным Стратегии развития ИИ и Росстата , в 2022-2025 гг. расходы компаний на ИИ выросли с 123 млрд до 281,4 млрд руб., т.е. в среднем на 31,8% в год. Если эта тенденция сохранится, то в 2026 г. мы достигнем 329 млрд руб., а к 2030 г. компании потратят на ИИ уже около 1,12 трлн руб.
Это очень хороший темп: Стратегией развития ИИ в России на расходы запланировано 850 млрд руб. к 2030 г. Однако как повлияет новый закон, можно будет рассчитать не раньше марта 2027 г., когда Правительство РФ примет детальное регулирование для больших национальных и суверенных моделей.
- С 2024 г. компания Anthropic ведет массовую закупку бумажных книг. Книги сканируются, их цифровые копии используются для обучения ИИ. В процессе сканирования физические книги уничтожаются. ↑
- Параметр – это число внутри модели, которое определяет, каким образом ИИ будет распознавать информацию, выявлять закономерности в данных и формировать ответы на запросы. ↑
- Провайдеров (владельцев ресурсов, через которые пользователь может использовать ИИ) в законе называют «лицами, предоставляющими возможность применения» больших моделей ИИ. ↑
- Для прогноза нужно взять данные по показателю «Объем затрат организаций на внедрение и использование технологий искусственного интеллекта». В Национальной стратегии развития ИИ указано значение в 123 млрд руб. на 2022 г. По данным ЕМИСС Росстата, их объем составил 193 млрд руб. за 2024 г. и 281,4 млрд руб. за 2025 г. Далее нужно определить, с какой средней скоростью затраты росли с 2022 по 2025 г. Сначала рассчитываем, во сколько раз они увеличились за три года: 281,4 ÷ 123 = 2,29 раза. После этого рассчитываем средний ежегодный темп, при котором 123 млрд руб. за три года превращаются в 281,4 млрд руб. Он составляет около 31,8% в год. Иными словами, если представить, что затраты каждый год росли одинаковыми темпами, их ежегодный рост составил бы 31,8%. Для прогноза предполагаем, что этот средний темп сохранится до 2030 г. Поэтому значение каждого следующего года увеличиваем на 31,8%: 2026 г.: 281,4 * 1,3177 = 370,8 млрд руб. 2027 г.: 370,8 * 1,3177 = 488,6 млрд руб. 2028 г.: 488,6 * 1,3177 = 643,8 млрд руб. 2029 г.: 643,8 * 1,3177 = 848,3 млрд руб. 2030 г.: 848,3 * 1,3177 = 1 117,8 млрд руб. Таким образом, если средние темпы роста затрат на ИИ, наблюдавшиеся в 2022–2025 гг., сохранятся, к 2030 г. российские организации могут тратить на внедрение и использование ИИ около 1,12 трлн руб. в год. ↑
Материал из выпуска мониторинга №7 (31), июль 2026. Скачать выпуск целиком (PDF) · страница выпуска на сайте Института Гайдара
