Искусственный интеллект становится новой инфраструктурой мировой экономики и ключевым фактором геополитического влияния. Конкуренция разворачивается не только за вычислительные мощности, данные и собственные модели, но и за право определять правила разработки и применения ИИ, формировать стандарты безопасности и доверия, задавать принципы работы с данными. Россия последовательно формирует собственную систему развития и регулирования ИИ: определяет требования к национальным и суверенным моделям, масштабирует внедрение технологии в экономике и государственном управлении, развивает вычислительную инфраструктуру. Одновременно формируется новая архитектура международного управления. ООН создаёт универсальную площадку межгосударственного диалога, Китай совместно с Россией — альтернативную институциональную инфраструктуру,

Индия продвигает модель широкого консенсуса, Европейский союз развивает наиболее детализированную нормативную базу, США делают акцент на технологическом лидерстве и экспортном контроле. В этих условиях ключевым становится вопрос, может ли существовать единая система правил для ИИ, или мир движется к фрагментации на конкурирующие технологические блоки. Пленарная сессия с участием вице-премьера Д. Ю. Григоренко призвана обозначить проблематику в разных подходах к регулированию ИИ и подсветить практические механизмы, обеспечивающие реальный суверенитет в сфере ИИ.

• Какие законодательные, финансовые и инфраструктурные механизмы обеспечивают реальную независимость в сфере ИИ?
• Могут ли конкурирующие системы стандартов сосуществовать, или фрагментация неизбежна?
• Как странам стать соавторами правил, а не объектами регулирования? И кто готов действовать?
• Какие модели международной кооперации — обмен моделями, совместные R&D, трансфер компетенций — работают на практике?

Сегодня ведущие российские цифровые компании и государственные структуры  всё чаще переходят от разрозненных, точечных внедрений к масштабируемым и стандартизированным ПАК‑решениям. Этот эволюционный путь обусловлен совокупностью драйверов: государственными программами цифровизации, ужесточением регуляторных требований, а также растущими запросами крупнейших организаций в части скорости вывода сервисов, отказоустойчивости и управляемости ИТ‑активов.

Сессия нацелена на осмысление бизнес‑эффектов такой трансформации: от снижения рисков технологической зависимости и унификации стандартов эксплуатации до формирования внутреннего кадрового потенциала под отечественные платформы. При этом особое внимание будет уделено барьерам текущей фазы — дефициту компонентной базы, нехватке специалистов с экспертизой в российских стеках, проблемам совместимости решений и высокой капиталоёмкости первых этапов внедрения.

Ключевой тезис дискуссии: фрагментированные ИТ‑архитектуры утрачивают экономическую и операционную конкурентность в новых условиях — усиление регуляторного фокуса и требования к доверенным платформам делают переход к унифицированным ПАК не опцией, а необходимостью. В перспективе ПАК призваны стать основой предсказуемой, масштабируемой и контролируемой ИТ‑инфраструктуры, обеспечивающей долгосрочную устойчивость цифровой экосистемы России и достижение стратегических целей — от импортозамещения до повышения операционной эффективности.

Вопросы для обсуждения:

• Программно‑аппаратные комплексы (ПАК) в России: траектория перехода к управляемой ИТ‑архитектуре

• Бизнес‑эффект эволюционного пути развития ПАК

• Ключевые барьеры и риски текущей фазы трансформации

• Стратегическая необходимость перехода: почему альтернативы исчерпаны

• Перспектива: ПАК как основа управляемой и масштабируемой ИТ‑инфраструктуры будущего

На сессии обсудят ключевые преграды на пути интеграции роботов в городскую среду. Поговорим о том, с какими проблемами сталкивается город, бизнес и разработчики при попытке внедрить технологии в существующую экосистему. В центре внимания — нормативные ограничения, моральные дилеммы и практические сложности, которые сдерживают развитие индустрии. Итогом станет поиск путей для снятия этих барьеров.

Вопросы для обсуждения:

• Какие нормативные и законодательные инициативы необходимы для ускорения интеграции роботов в городскую инфраструктуру?

• Проблематика связи: как обеспечить стабильную и высокоскоростную передачу данных в условиях плотной застройки и помех?

• Кибербезопасность: как защитить роботов от взлома, утечек данных и внешнего вредоносного воздействия?

• Где и как обрабатывать огромные массивы данных — на борту, на облачных мощностях или на городских Edge-серверах, и как это влияет на задержки?

• Разработка и внедрение ПО: возможно ли создать единое программное обеспечение для роботов разных производителей, и какие сложности это вызывает?

• Импортозамещение в софте: как адаптировать и внедрять российское ПО на китайских роботов, и с какими техническими и лицензионными трудностями это сопряжено?

• Как выстроить эффективное сотрудничество между разработчиками, властями и жителями?

Искусственный интеллект все чаще не просто помогает человеку принимать решения, а начинает принимать их за него: выбирает контент и товары, формирует маршруты, готовит документы, общается с клиентами и управляет отдельными бизнес-процессами. Следующим шагом становятся ИИ-агенты, способные самостоятельно планировать действия и выполнять целые цепочки задач — и вместе с ростом удобства возникает риск постепенной «атрофии выбора» пользователя и бизнеса. Где применение ИИ дает безусловный выигрыш, а где автоматизация начинает отнимать у человека больше, чем дает? Участники обсудят, как инвестировать в ИИ сейчас, чтобы остаться в выигрыше от контакта с технологией на долгой дистанции. И главный вопрос: должен ли идеальный ИИ знать, когда ему стоит остановиться и вернуть решение человеку?

Дефицит вычислительных мощностей остается одним из ключевых вызовов для рынка. По данным исследования Т1 «Рынок ИИ-ускорителей» 2026 года, только 9% российских компаний полностью обеспечены вычислительной инфраструктурой для ИИ. Далеко не все обладают достаточной инфраструктурой для обучения и эксплуатации ИИ-моделей. Особенно это касается ресурсоемких сценариев — генеративного ИИ, видеоаналитики, цифровых двойников и промышленной аналитики. Переход от покупки отдельных серверов к внедрению специализированных вычислительных комплексов – тренд, который набирает обороты. Появляется массовый интерес к инфраструктурным платформам внутри ПАК — чтобы запускать и эксплуатировать большие языковые модели (LLM), строить корпоративных ИИ-ассистентов, решать задачи в сфере компьютерного зрения, речевой аналитики.

Вопросы для обсуждения:

• Как выстроить переход от отдельных серверов и ПАКов к полноценным вычислительным платформам?

• Какие проблемы с совместимостью текущей ИТ-инфраструктуры возникают у крупных компаний разных секторов?

• Как платформенный подход позволит повысить эффективность эксплуатации «железа» и управления вычислительными мощностями?

Человек может и не догадываться, что в телеком-сервисах постоянно работают различные модели ИИ. Новые технологии позволили сильно улучшить качество мобильных услуг, усилить безопасность и комфорт для абонентов.

На сессии участники расскажут, какие технологии уже применяются для связи в звонках и вне их, а также выяснят, каким будет развитие ИИ в мобильной связи в ближайшие годы.

Вопросы для обсуждения: 

• Какие современные технологии предлагают компании для повышения удобства, безопасности и комфорта в общении? 

• Какую роль в процессе формирования ИИ-технологий в звонке играет государство? 

• Какие перспективы есть у ИИ-технологий для общения с точки зрения государства?

• Какое общение в звонке и вне его нас ждёт в ближайшем будущем? 

• Что больше всего повлияет на развитие технологий ИИ в звонке и вне его?