Введение

На прошлой неделе состоялся форум “Микроэлектроника 2026”. Было представлено множество компаний микроэлектронной отрасли, проведено множество встреч, круглых столов и сессий.

Вопросы использования ИИ активно обсуждались, и в голову пришла идея собрать статистику по отрасли. К счастью, большая часть компаний этого направления была представлена на мероприятии.

Как собирались данные

Времени было не так много: у нас тоже был стенд и докладчики, поэтому удалось быстро пробежать по всем стендам уже ближе к закрытию выставки. Опросить не удалось где-то 5-6 стендов, потому что они уже были закрыты.

Для опроса были выделены категории со следующим объяснением:

  • Менеджмент - все, что не касается разработки и аналитики, непосредственного производства;

  • Аналитика - постановка задач, формулирование требований, анализ результатов;

  • Разработка - программирование, работа инженеров;

  • Продукция - наличие элементов искусственного интеллекта в продукции или производстве;

  • Локальный инференс - наличие моделей, развернутых в контуре предприятия.

Анкета выглядела так:

Если сложить первые буквы категорий, получается МАРПЛИ — менеджмент, аналитика, разработка, продукция, локальный инференс. Аббревиатура удачная: одним словом обозначает весь набор, по которому собирались данные. Дальше в тексте я на неё не ссылаюсь, но фиксирую как удобное сокращение.

Важные оговорки

Не на всех стендах были представлены технические специалисты; маркетологи не всегда разбирались в теме. Если не было уверенности в использовании ИИ в какой-то из категорий, то ставился минус. Таких было 2-3 стенда из 74.

Опрос проводился анонимно (не фиксировались названия компаний), поэтому ответы давались весьма охотно. Если не было уверенности в ответе и уточняющие вопросы не давали результата, то фиксировался минус: не используется.

На стендах были представлены не только компании, но и целые холдинги. Тут засчитывался ответ за весь холдинг, что может несколько искажать замер. Этим решено было пренебречь.

Было опрошено несколько компаний с продукцией, которая не предполагает использования ИИ (кабели, разъемы, дистрибуция оборудования). В соответствующей категории был проставлен минус. Таких было 3-5 компаний.

В этом году было заметно меньше производителей компонентной базы, но больше лабораторий, исследовательских центров и учебных заведений.

Продукция с ИИ - это не обязательно процессор с ИИ. Это может быть технологическое оборудование, станки с внедренным ИИ для контроля, проверки, оптимизации. В опросе важен сам факт наличия, а не степень интеграции в продукцию и производственные процессы.

Данные опроса

Всего опрошено 74 компании. Все респонденты дали ответы по всем категориям.

Опрошенные распределились по категориям следующим образом:

Менеджмент, разработка, затем аналитика - вполне ожидаемый результат.

Распределение по категориям вполне похоже на нормальное:

или в таком виде:

Большая часть компаний использует ИИ как минимум в двух категориях из опроса.

Частота по категориям:

Заметно, что компаний, которые используют ИИ в ровно трех категориях или ни в одной, поровну. Компаний, которые используют ИИ во всех категориях, почти в два раза больше.

Если компании разделить на категории по степени внедрения ИИ, то выглядит это так:

Красной точки в центре не видно. Кажется, тут можно сделать осторожный вывод, что дополнительные усилия по внедрению ИИ в менеджменте, аналитике и разработке могут способствовать созданию продукции с ИИ.

Выводы

Большая часть опрошенных компаний активно погружена в работу с искусственным интеллектом в том или ином виде. Где-то это ассистенты, чат-боты, классификаторы, где-то - разработка, аналитика данных, где-то - решение прикладных задач по распознаванию образов, контролю процессов на производстве, анализу больших данных.

Судя по ответам, важность локального инференса в защищенном контуре предприятия не оспаривалась, но говорили о сложности финансирования. Несколько компаний сообщили, что уже закупили железо и движутся к тому, чтобы работать с моделями полностью локально. Большинство все равно использует облачные модели по подписке зарубежных провайдеров на свой страх и риск. О рисках мы тоже поговорили.

Одна компания указала, что пользуется услугами российского облачного провайдера. Тоже неплохо, но я ожидал в начале опроса, что таких должно быть большинство.

Коллеги решают самые разнообразные задачи на всех уровнях. Говорить о системной работе по глубокому внедрению элементов ИИ во все этапы производства пока рано. Большая часть такой работы строится на энтузиазме и выглядит несколько хаотично.