Обсуждается инициатива, по которой разработчиков отечественных нейросетей смогут обязать раскрывать информацию о датасетах для обучения — наименование, формат, объем, происхождение данных.

Цель: повысить прозрачность рынка ИИ и контролировать качество «российского» ИИ.

Статус: на стадии обсуждения. Финальный законопроект о регулировании ИИ планируется внести в Госдуму на весенней сессии 2026 года.

Контекст: правительство готовит рамочный закон об ИИ с осени 2025. Подход ориентирован на стимулирование инноваций и импортозамещение, с жесткими нормами только в критических отраслях (здравоохранение, образование, суды).

Неясно: войдёт ли требование о раскрытии данных в финальную версию законопроекта.

Аналитика Apple Hills Digital показывает: рынок российского ПО вырос до 808 млрд рублей — это выше добанкротных показателей на 18%.

Прогноз до 2030: может достичь 1,7 триллиона при условии роста на 10–15% в год.

Драйверы роста:
• Импортозамещение — переход на отечественные ERP/CRM/BPM
• Регуляторные требования (объекты КИИ к 2028)
• Цифровизация и ИИ в бизнесе
• Облачные инфраструктуры

Риск: замедление до 5–10% из-за сокращения бюджетов в 2026. Пик спроса ожидается в 2026–2028 годах.

По данным аудита WMT AI (2024–2025), 80% российских компаний ограничиваются чат-ботами — и называют это автоматизацией. Ещё 11% подключили ИИ к одному процессу, но без интеграции. Лишь 9% построили системы, где ИИ реально работает автономно. McKinsey подтверждает: 95% организаций создают разрозненные «островки» вместо единой среды.

19 февраля Google выпустила Gemini 3.1 Pro — обновление флагмана с акцентом на логическое мышление. Главная цифра: 77,1% на ARC-AGI-2 — бенчмарке, который проверяет способность решать незнакомые задачи без шаблонов. Для сравнения: средний человек набирает около 60%, а предыдущий Gemini 3 Pro — 31,1%. За три месяца — рост в 2,5 раза.

По таблице Google, 3.1 Pro лидирует в большинстве тестов: 94,3% в GPQA Diamond (PhD-уровень научных знаний), 80,6% в SWE-Bench Verified (агентское программирование), 92,6% в мультиязычном MMMLU. Обходит конкурентов почти везде — точечные отставания только от GPT-5.3-Codex в одном кодинг-тесте.

Важный контекст: модель пока в preview и ещё не получила статус GA. Google объясняет это продолжающейся работой над агентными сценариями. Доступна бесплатно в приложении Gemini, для разработчиков — через AI Studio и Vertex AI.