Генеративные модели искусственного интеллекта (ИИ) перестают быть лабораторным экспериментом – и всё чаще становятся ядром технологической трансформации в промышленности. Их внедрение меняет сами принципы проектирования, оптимизации процессов и стратегического управления производством. При этом рынок решений растёт экспоненциально: по прогнозам, объём применения генеративного ИИ в промышленности вырастет с нескольких миллиардов долларов в 2025 году до сотен миллиардов к 2030-му.
Пять векторов роста
Согласно аналитическим оценкам, к 2030 году мировой рынок генеративного ИИ в CAD-системах может достичь $7,6 млрд, а в сфере оптимизации процессов и планирования – $47,9 млрд. Цифровые двойники, как самостоятельное направление, увеличат оборот в четыре раза – до $155,8 млрд. Особую динамику показывает ИИ в робототехнике (до $124,8 млрд) и чат-интерфейсы, включая LLM-модели (до $27,3 млрд). Эти данные отражают сдвиг от анализа данных к генерации новых решений – чертежей, конфигураций, инструкций и даже стратегий.
«Генеративный ИИ сегодня – это не про модные картинки, а про глубокую трансформацию инженерной логики. Он не только рисует, но и рассчитывает, моделирует, проектирует», – подчёркивает Светлана Карпова, профессор и директор Института управленческих исследований Финансового университета.
Модели и задачи: от GAN до LLM
Современные промышленные задачи требуют разнообразия моделей. Генеративные состязательные сети (GAN) применяются для синтетической визуализации дефектов и проектных решений. Вариационные автоэнкодеры (VAE) помогают создавать оптимальные формы и конструкции. Диффузионные модели находят применение в CAD-среде и 3D-моделировании, обеспечивая высокую точность генерации объектов. Авторегрессионные модели, включая большие языковые модели (LLM), используются для создания технической документации, прогнозов и голосовых интерфейсов. Модели с обратимыми потоками (Flow-Based) незаменимы в физическом и молекулярном моделировании.
«Выбор модели – это уже управленческое решение. От него зависит, какие задачи будут решены: проектные, операционные или стратегические», – добавляет Ярослав Зубов, доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета.
Четыре направления применения
Проектирование и инженерные расчёты. Автоматическая генерация документации, симуляции и оптимизация конструкции позволяют значительно сократить срок разработки изделий.
Производственные процессы. ИИ помогает адаптировать изделия под мощности, выстраивать логистику в цехах, управлять цепочками поставок и маршрутными картами.
Поддержка жизненного цикла. Это автоматизация тестирования, сертификации, контроль качества и систематизация инженерных знаний.
Управление и стратегия. LLM-модели уже сегодня помогают ускорять разработку новых продуктов, поддерживают принятие решений на ранних стадиях и позволяют адаптировать производство к внешним вызовам.
«ИИ в промышленности перестаёт быть вспомогательным инструментом. Он становится средой, в которой проектируются, тестируются и запускаются новые производственные цепочки», – считает Степан Сергеев, ассистент кафедры бизнес-информатики Финансового университета.
Инфраструктура: всё упирается в железо
Однако развитие ИИ в промышленности сегодня ограничивается не идеями и даже не кадрами, а инфраструктурой. По оценкам, 88% пилотных GenAI-проектов не доходят до внедрения в продакшене. Причины – нехватка GPU, слабая сеть, отсутствие зрелых MLOps-решений.
На первый план выходит архитектура: локальная (on-premise), облачная и гибридная. Каждая модель решает свой класс задач. Например, edge-решения обеспечивают низкую задержку и высокую автономность рядом с оборудованием. Облачные решения – идеальны для генерации и R&D. Гибридные – позволяют балансировать между безопасностью и масштабируемостью.
«Промышленность требует не просто ИИ, а устойчивой инфраструктуры, которая сможет поддержать обучение моделей, хранение массивов данных и принятие решений в реальном времени», – подчёркивает Мария Федотова, ассистент кафедры политологии Финансового университета.
По прогнозам, объём мирового рынка AI-инфраструктуры к 2028 году превысит $107 млрд. При этом 75% данных предприятий уже к 2025 году будут обрабатываться вне ЦОДов – в edge-среде. А совокупная потребность в инвестициях в вычисления до 2030 года оценивается в $6,7 трлн.
От эксперимента к платформе
Генеративный ИИ уже перестраивает производственные процессы – от чертежа до принятия управленческих решений. Он охватывает весь жизненный цикл продукции и требует комплексного подхода: сочетания моделей, задач, инфраструктуры и управления. И именно те компании, которые смогут выстроить такую системную интеграцию, получат реальное преимущество – в скорости, гибкости и устойчивости.
Материал подготовлен на основе аналитического отчёта «Потенциал применения генеративного ИИ для решения инженерных задач» АНО «Цифровая экономика».
Карпова С. В.,
д.э.н., заведующий кафедрой маркетинга
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Сергеев С. А.,
ассистент кафедры бизнес-информатики
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Зубов Я. О.,
к.э.н., доцент Кафедры бизнес-информатики
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Федотова М. С.,
ассистент Кафедры политологии
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
