Tech M&A: рынок ИИ-активов в России. Часть 1

Первая часть исследования покрывает широкий спектр вопросов, связанных с состоянием российского рынка Tech M&A, его динамикой, инвестиционным ландшафтом, факторами влиявшими на рынок в 2025 г., а также основными трендами 2026 г. Кроме того, исследование содержит уникальный анализ рынка M&A с ИИ-активами

Главное:

🧒 Рынок стал точечным. Венчурный сегмент переживает структурный спад: бюджеты ограничены, средние чеки небольшие, высокая ставка делает ранние ИИ-инвестиции менее экономически привлекательными. M&A при этом не остановился, но стал более избирательным. Рынок смещается в сторону единичных стратегических транзакций

🧒 Текущая фаза рынка — селекция. Интерес к ИИ сохраняется, но спрос сосредоточен не вокруг технологии как обещания, а вокруг активов, у которых уже есть подтвержденный рыночный результат

🧒 Эксклюзивный доступ к данным перестает быть главным барьером. Развитие синтетических данных дополнительно меняет логику отрасли. На глобальном рынке сдделки строятся вокруг компаний, которые нативно владеют большими пользовательскими массивами. В российском контуре крупне данные уже сосредоточены внутри экосистем — Яндекса, Сбера, VK

🧒 Интерес смещается в прикладной слой. Потенциальная зона интереса формируется на уовене вертикальных ИИ-агентов, отраслевых сервисов с глубокой интеграцией в процессы, инфраструктурных инструментов и технологических enabler-платформ. Решений, которые можно быстро встроить в действующий бизнес-контур

🧒 После периода завышенных прогнозов усиливается скепсис. Бизнес требует подтвержденного ROI, а масштабируемыъ кейсов с измеримым эффектом пока немного

🧒 Сегодня развитие сдерживают три ключевых ограничения:
— Дефицит капитала и высокая стоимость денег: при дорогом финансировании компании осторожно инвестируют в масштабирование и сделки
— Огранические по вычислительным ресурсам: высокая стоимость GPU и санкционное давление замедляют развитие продуктов
— Регуляторная неопределенность: потенциальные ограничения на использование зарубежных LLM или требования полного локального обучения могут увеличить издержки

🧒 Переход к фазе роста воззможен при совпадении нескольких условий: снижение стоимости инфраструктуры и моделей + приток капитала + появление устойчивых бизнес-кейсов + предсказуемая регуляторная среда. В этом случае вероятна консолидация прикладного сегмента — прежде всего агентных и отраслевых решений

🧒 До 2030 года динамика рынка будет зависеть не только и не столько от развития технологий, сколько от макро-экономики и структуры самого рынка

#ИИ

🧍‍♂️ BESSEC {X} | 📲 MAX

Япония собирает боевой ИИ-контур

Пока мы боремся с угрозами с Запада, на Востоке идут свои приготовления. Сегодня речь пойдёт о Японии. Не стоит забывать, что мирный договор между нашими странами так и не подписан. Это открытый вопрос, висящий с 1945 года.

Мы уже писали на нашем канале, что Япония создала агентство по образцу американского DARPA — DISTI, работающее под управлением ATLA (Агентства по закупкам, технологиям и логистике Министерства обороны Японии). И вот теперь этот институт начал раздавать серьёзные контракты.

В марте 2026 года сразу два крупных игрока подписали соглашения с DISTI — причём с разницей буквально в два дня.

Первый — Fujitsu. 10 марта корпорация объявила о запуске первой в Японии программы открытых инноваций именно в оборонной сфере. Цель — создать так называемый «ИИ-персонал»: систему из нескольких скоординированных искусственных интеллектов, которые автономно собирают, анализируют и обрабатывают информацию, снижая нагрузку на живой личный состав.

Второй — Sakana AI. 12 марта стало известно о многолетнем контракте этого стартапа с DISTI. И здесь стоит остановиться подробнее, потому что компания неординарная.

Sakana AI основана в 2023 году двумя людьми с громкими именами в мире искусственного интеллекта: бывшим учёным Google Brain Дэвидом Ха и Ллионом Джонсом — одним из соавторов архитектуры трансформер, той самой, на которой сегодня работают GPT, Gemini и большинство современных языковых моделей. К концу 2025 года компания стала самым дорогим непубличным стартапом Японии в сфере ИИ — с оценкой около 2,65 млрд долларов.

До этого контракта Sakana AI уже засветилась в оборонной теме: в марте 2025 года компания выиграла награду на совместном конкурсе DIU (оборонное инновационное подразделение США) и ATLA (Япония) за ИИ-решения в области биозащиты и противодействия дезинформации. Это был её первый публичный шаг в военный сектор. Теперь — второй, куда более весомый.

По новому контракту Sakana AI займётся разработкой системы, которая объединяет потоки данных сразу из нескольких доменов — земля, море, воздух, в том числе данные с дронов — и на их основе ускоряет принятие тактических решений на командном уровне. Причём ключевая особенность их подхода — работа прямо на периферийных устройствах: дронах и полевых терминалах, без выхода в облако. Для этого разрабатываются компактные визуально-языковые модели, оптимизированные для полевых условий.

Здесь уместно провести параллель. Американский Palantir решает похожую задачу — объединить потоки данных с земли, моря и воздуха и выдать командиру готовое решение. Но делает это через централизованную платформу Gotham: все данные стекаются в единый узел, где обрабатываются и анализируются. Sakana AI идёт другим путём: вместо единого командного центра — ансамбль небольших специализированных моделей, которые «совещаются» между собой децентрализованно, как косяк рыб (отсюда, кстати, и название — sakana по-японски означает «рыба»). Ключевое отличие — не отсутствие моделей у Palantir, а место их работы: у Sakana AI вся обработка происходит прямо на борту дрона или в руках бойца, без выхода в облако.

При этом Palantir тоже не стоит в стороне от японского рынка. В январе 2026 года министр обороны Японии Коидзуми лично посетил штаб-квартиру Palantir в Вашингтоне. В марте 2025 года CEO Palantir Алекс Карп в интервью Nikkei призвал Японию и США совместно создать ИИ-систему целеуказания. А в марте 2026 года Сумитомо Корпорейшн подписала лицензионный договор на платформу Palantir AIP.

В итоге Япония собирает полный боевой контур: сбор данных с поля боя, их анализ и выработка командного решения — всё замкнуто в единую цепочку. Fujitsu закрывает штабной уровень — агрегацию и обработку данных для командиров. Sakana AI закрывает полевой уровень — сбор и слияние данных прямо с дронов и терминалов в режиме реального времени.

🔒DARPA&CIA