Крупный российский бизнес может потребить 912,5 трлн ИИ-токенов в 2026 году, что следует из сценарной оценки Orion soft. В денежном выражении такой объем потребления составляет около 237 млрд рублей.
Открытой статистики по совокупному корпоративному потреблению токенов в России нет, поэтому Orion soft использовал сценарную оценку. В расчет вошли 2 тыс. крупнейших российских компаний с выручкой около 10 млрд рублей и выше. В базовом сценарии Orion soft предполагает, что одна такая компания в среднем обрабатывает около 500 тыс. запросов к большим языковым моделям в сутки при средней длине запроса 2,5 тыс. токенов. Это соответствует примерно 456 млрд токенов в год на одну компанию.
В денежном выражении такой объем потребления соответствует примерно 237 млрд рублей в год. При расчетной средней стоимости 260 руб. за 1 млн токенов итоговая сумма составляет 237,25 млрд рублей. Оценка объединяет расходы на облачные модели и расчетную себестоимость инференса в собственной инфраструктуре и не включает затраты на внедрение ИИ, обучение моделей и содержание ИИ-команд, а также фактические расходы компаний, которые напрямую зависят от выбора моделей и загрузки инфраструктуры.
Среднюю стоимость в Orion soft рассчитали с учетом предполагаемой доли каждого способа использования LLM в общем объеме токенов. В модели на локальные решения приходится 45% потребления при стоимости 180 руб. за 1 млн токенов, на модели Яндекса и Сбера через API — 25% при 350 руб., на Qwen, DeepSeek и другие модели через российские облачные платформы — 20% при 220 руб., на зарубежные API — 10% при 450 руб. Взвешенная стоимость составляет 257,5 руб. за 1 млн токенов и округляется до 260 руб. Доли и ставки являются допущениями сценарной модели, где для локальных решений используется оценка себестоимости, а для облачных — усредненной платы за использование моделей.
Отдельным драйвером роста потребления становятся ИИ-агенты. В отличие от обычного ассистента, агент самостоятельно планирует последовательность действий и несколько раз обращается к модели в процессе выполнения одной задачи. По оценке Orion soft, обычный запрос в корпоративном чате требует около 2,5 тыс. токенов, тогда как агентская задача с шестью обращениями к модели — около 34 тыс., то есть примерно в 14 раз больше.
По расчетам Orion soft, типовой ответ клиенту может стоить около 0,04 руб., поиск по корпоративной базе знаний — 0,19 руб., обработка документа — 0,73 руб., выполнение задачи ИИ-агентом — 1,78 руб., а сложная задача coding-агента — уже 114,77 руб. Расчеты основаны на тарифах используемых моделей на сентябрь 2026 года и учитывают только стоимость инференса без расходов на интеграцию, ИИ-команду и внутреннюю инфраструктуру.
В сценарии на 2027 год потребление ИИ-токенов крупным российским бизнесом по оценке Orion soft может вырасти примерно на
Рост потребления ИИ ставит перед бизнесом новую задачу — управлять не только доступом к моделям, но и экономикой их использования. Один и тот же объем токенов может иметь принципиально разную стоимость и приносить разный бизнес-результат в зависимости от модели, сложности задачи, объема контекста и количества обращений к LLM.
Никита Векессер, руководитель продуктов Nova AI и StarGuard AI Orion soft, отметил: «По мере масштабирования ИИ токены превращаются из технической метрики в заметную статью корпоративных расходов. Но само количество токенов ничего не говорит об эффективности: один и тот же объем вычислений может использоваться для ответа в корпоративном чате или для сложной задачи разработки и создавать совершенно разный бизнес-результат. Поэтому компаниям важно переходить от подсчета токенов к оценке стоимости завершенной ИИ-операции и полученного эффекта. С распространением агентов эта задача станет еще актуальнее: один пользовательский запрос превращается в цепочку обращений к модели, увеличивая нагрузку на инфраструктуру и стоимость эксплуатации ИИ».
