От университетской лаборатории до реального продукта: пять российских ИИ-стартапов

Рассказываем, где в России развиваются прикладные ИИ-проекты и как Яндекс помогает стартапам расти

Привет! Меня зовут Илья Шаров, я руковожу фондом технологических инициатив Yet Another Tech Fund в Яндексе. Мы поддерживаем проекты, которые способны двигать вперёд науку и технологии. Сегодня я расскажу, за какими проектами в России интересно наблюдать и почему вам стоит подать заявку на акселератор Yandex AI Startup Lab.

В последние годы ИИ-решений стало заметно больше — и за этим разнообразием уже хорошо видна структура рынка. В России его можно условно разделить на три слоя. Первый — базовые технологии: это фундамент, который требует больших ресурсов, поэтому его развивает бигтех (в том числе Яндекс). Второй — продукты вокруг машинного обучения и MLOps: они помогают компаниям внедрять ИИ и адаптировать существующие модели под конкретные задачи.

Третий уровень — прикладные ИИ-решения для бизнеса. Именно здесь ИИ перестаёт быть абстрактной технологией и начинает решать конкретные проблемы компаний: оптимизировать процессы, снижать издержки, находить новые точки роста. Мы в Яндексе видим наибольший потенциал именно здесь — поэтому не только сами развиваем продукты этого класса, но и поддерживаем такие проекты. Например, через акселератор Yandex AI Startup Lab, но о нём я расскажу позже.

А пока — подборка из пяти российских ИИ-стартапов из этого сегмента, за которыми я наблюдаю.

CyberPhysics выросла из лабораторий Сколтеха и создаёт ИИ-решения для промышленности. Команда работает на стыке предиктивной аналитики и оптимизации производства, делая ставку не столько на машинное обучение, сколько на физико-математические модели, дополненные ML.

В основном они занимаются тем, что предсказывают проблемы в работе оборудования (задолго до того, как случится поломка) и оптимизируют производственные процессы. С этой задачей команда справляется без установки дополнительных датчиков и использует имеющиеся данные заводов. Причём платформа устроена как low-code-среда: инженеры предприятий сами собирают цифровые модели оборудования.

Этот стартап вырос из сложных инженерных проектов в космической и нефтегазовой отраслях. Команда делает роботов для массовых производств. Машины автоматизируют операции, которые на заводах до сих пор выполняют вручную: отбраковку, укладку и упаковку продукции — от еды и напитков до косметики и бытовой химии.

Решения Bitrobotics можно встраивать в уже работающие производственные линии без остановки производства. Роботы ориентируются в реальном времени с помощью системы компьютерного зрения. Она определяет положение и качество изделий на конвейере и управляет их точным захватом.

ИИ-платформа для работы с данными в органической и медицинской химии. По сути, это единое пространство, где собраны и связаны между собой сведения о миллионах молекул, реакций, научных публикаций и патентов — то, с чем исследователи обычно работают разрозненно и вручную. Платформа ускоряет поиск и анализ информации и снижает порог входа в сложные химические данные.

В основе продукта — ИИ-модули, которые позволяют искать по структурам и реакциям, прогнозировать свойства молекул, анализировать возможные пути синтеза и сравнивать соединения между собой. При этом инструмент полезен не только химикам: с ним работают фармацевты, патентные аналитики, специалисты по регуляторике, исследовательские команды и университеты — в общем, все, кому надо ориентироваться в большом массиве химических данных.

Не самый очевидный ИИ-стартап, но как раз из тех, где технология решает простую и массовую задачу. Продукт берёт на себя ручную сборку презентаций: пользователь загружает файл, описывает тему текстом или голосом, а система сама собирает структуру, формулировки и визуал. Это не про «красивый дизайн», а про экономию времени и снижение порога для тех, кому регулярно нужны понятные слайды.

В основе Slider AI лежит набор нейросетевых модулей, которые анализируют содержание и переводят его в нужный формат. Рынок потребителей большой: от корпоративных команд продаж до преподавателей, у которых нет дизайнера под боком. Компания также интегрирует внешние ИИ-сервисы, включая GigaChat и YandexART, и постепенно расширяет фокус. В 2025 году Slider AI инвестировал в стартап «Датаконс», чтобы выйти в сторону корпоративной аналитики.

Совсем молодая компания, выросшая из магистерского проекта. Изначально это было исследование студентов ИТМО и экспертов Raft по безопасности генеративного ИИ, а в 2025 году она превратилась в самостоятельный продукт с фокусом на AI Security.

Платформа работает как слой контроля поверх GenAI-приложений: в реальном времени анализирует пользовательские запросы и ответы LLM, выявляя промпт-инъекции, jailbreak-атаки, утечки данных и другие аномалии. Решение встраивается в существующую инфраструктуру и даёт командам понятный инструмент мониторинга и реагирования. Уже на раннем этапе HiveTrace привлёк инвестиции и начал пилотные внедрения в технологических, финансовых и телеком-компаниях.

Почти у всех историй общее начало: университетская лаборатория, магистерская работа или небольшая инженерная команда, которая решает конкретную задачу — и только потом понимает, что за ней стоит рынок. Самый сложный момент здесь не технология, а переход от исследовательского прототипа к продукту, который можно масштабировать и продавать.

Чтобы помочь командам на этом этапе, мы придумали Yandex AI Startup Lab. Это акселератор для проектов, которые уже сделали первый работающий прототип и хотят проверить его в реальном диалоге с рынком. За три месяца в рамках программы участники доработают свои технологии, протестируют гипотезы и соберут MVP, понятный бизнесу и пользователям. А помогут им в этом эксперты Яндекса — те, кто запускал Такси, Лавку и другие сервисы, в основе которых лежат алгоритмы машинного обучения и большие данные.

Подать заявку на программу можно, если у вас проект в области машинного обучения, физического ИИ, генеративных технологий и других направлений. Финалом будет демодень, на котором команды представят свои идеи. Лучшие проекты получат денежные призы и гранты на ресурсы Yandex Cloud, а самые перспективные команды смогут обсудить дальнейшее развитие внутри экосистемы Яндекса. Призовой фонд акселератора — 6 млн рублей.

Приём заявок ведётся прямо сейчас и продлится до 30 декабря.