Бюджет на ИИ на 2027 год: как спланировать и защитить расходы

Бюджет на ИИ на 2027 год стоит строить не как одну строку «на нейросети», а как набор статей с привязкой к конкретным процессам: аудит и подготовка данных, разработка и интеграция, использование моделей (токены или собственная инфраструктура), сопровождение, обучение сотрудников, безопасность и резерв. Деньги лучше выделять траншами: первый — на аудит и пилот, следующие — только после того, как пилот покажет результат по заранее согласованной метрике. Такой бюджет проще защитить перед финансовым директором и сложнее потратить впустую.

Материал подготовлен AIrassvet по открытым источникам, проверенным 5 октября 2026 года. Он адресован собственникам, генеральным и финансовым директорам, руководителям ИТ и цифровых направлений, которые сейчас, в сезон бюджетирования, решают, сколько и на что закладывать в ИИ на следующий год. Цифры рынка приведены с атрибуцией; все примеры расчётов — иллюстрации на условных объёмах, а не прогноз для вашей компании. AIrassvet не аффилирован с упомянутыми вендорами и исследовательскими компаниями; раздел в конце описывает услуги издателя.

Содержание

Почему планировать бюджет на ИИ нужно именно сейчас
Из каких статей складывается бюджет на ИИ
Шаг 1. Начните со списка процессов, а не с суммы
Шаг 2. Посчитайте расходы на модели
Шаг 3. Разбейте бюджет на транши
Шаг 4. Заложите резерв и план выхода
Шаг 5. Подготовьте ответы для финансового директора
Типичные ошибки бюджетирования ИИ
Пример структуры бюджета для среднего бизнеса
Частые вопросы
Первоисточники и метод проверки

Почему планировать бюджет на ИИ нужно именно сейчас

Октябрь–декабрь — время, когда большинство компаний формирует бюджет следующего года. Если ИИ не попадёт в план сейчас, проекты в 2027 году придётся финансировать из резервов или откладывать до пересмотра бюджета.

Рынок движется в сторону роста расходов, но с важной оговоркой:

Forrester в руководствах по планированию бюджетов на 2027 год опросила более 2 600 бизнес- и ИТ-руководителей: свыше 80% ожидают роста бюджетов в ближайшие 12 месяцев, до четверти компаний планируют увеличить расходы минимум на 10%. Главный вывод аналитиков в пересказе К2 НейроТех — простое увеличение трат на ИИ не даёт долгосрочного эффекта без модернизации данных, операционной модели и управления проектами (spbit.ru, 7 августа 2026).
В России, по онлайн-опросу VK Tech и агентства MARC среди 154 крупных компаний, 74% планируют инвестировать в ИИ-решения в ближайшие два года, 62% — вложиться в ИИ-агентов, а главным вызовом 45% считают безопасность данных (Ведомости, 3 апреля 2026).
ИИ забирает деньги у соседних статей. В американском исследовании IANS среди 500 руководителей служб ИБ 69% назвали ИИ приоритетным направлением новых расходов на безопасность, при этом у 55% компаний общий бюджет ИБ не растёт или сокращается (CISOClub, 16 сентября 2026).

Вывод для планирования: вопрос уже не в том, выделять ли деньги на ИИ, а в том, как их распределить, чтобы через год было что показать. Выборки исследований разные (глобальная, российский крупный бизнес, американские CISO), поэтому их цифры нельзя складывать или переносить на малый бизнес напрямую.

Из каких статей складывается бюджет на ИИ

Самая частая ошибка — заложить только разработку или только подписку на модель. В реальном проекте расходы распределены по нескольким статьям, и часть из них повторяется каждый месяц.

Статья	Что входит	Тип расхода	Что часто забывают
Аудит и выбор процессов	Анализ процессов, оценка данных, расчёт эффекта	Разовый	Оценку текущих показателей «до» — без неё не с чем сравнивать
Подготовка данных	Очистка, разметка, выгрузки, доступы	Разовый и частично регулярный	Работу владельцев данных внутри компании
Разработка и интеграция	MVP, интеграция с CRM, 1С, почтой, мессенджерами	Разовый	Тестирование на реальных данных и доработки после пилота
Использование моделей	Токены API или собственные серверы с GPU	Регулярный, зависит от объёма	Рост объёма после успешного пилота
Сопровождение	Мониторинг, исправления, обновления моделей и промптов	Регулярный	Смену версий моделей у провайдера
Обучение сотрудников	Обучение работе с ИИ, регламенты	Разовый и регулярный	Время сотрудников на обучение
Безопасность и соответствие	Права, журналы, обезличивание, проверка требований 152-ФЗ	Разовый и регулярный	Аудит прав ИИ-агентов
Резерв	Непредвиденные доработки, рост цен, смена провайдера	Резервный	План выхода из сервиса при отключении провайдера

Подробно о том, из чего складывается цена самих проектов, мы писали в статье «Стоимость внедрения ИИ в бизнес в 2026 году», а о регулярных расходах на поддержку — в материале о сопровождении ИИ-агентов и SLA.

Шаг 1. Начните со списка процессов, а не с суммы

Бюджет «сверху» («выделим на ИИ столько-то») почти всегда либо остаётся неосвоенным, либо тратится на эксперименты без результата. Надёжнее идти «снизу»:

Соберите список кандидатов — процессы, где много повторяющейся работы с текстом, документами, звонками или данными: обработка заявок, первичные документы, ответы клиентам, отчётность, контроль качества.
Для каждого процесса зафиксируйте базу: сколько операций в месяц, сколько времени на одну операцию, сколько ошибок, сколько людей занято.
Оцените готовность данных: где они лежат, в каком виде, есть ли доступ через API, есть ли персональные данные.
Отберите два-три процесса с наибольшим объёмом и понятной метрикой. Остальные — в резервный список на второе полугодие.

Если такого анализа ещё нет, его стоит заложить первой строкой бюджета. Как провести его быстро, описано в статье об аудите бизнес-процессов перед внедрением ИИ.

Шаг 2. Посчитайте расходы на модели

Расходы на использование моделей — единственная статья, которая растёт вместе с успехом проекта: чем больше процессов переведено на ИИ, тем больше токенов. Поэтому её нужно считать от объёма, а не брать «с потолка».

Пример расчёта (иллюстрация на условных объёмах). Возьмём ИИ-помощника, который обрабатывает 1 000 обращений в рабочий день, 22 рабочих дня в месяц. На одно обращение — около 3 000 входных токенов (вопрос, инструкция, фрагменты базы знаний) и 500 выходных. Цены — по прайсу OpenAI для GPT-6.1 Sol на 5 октября 2026 года: 2 доллара за 1 млн входных токенов и 10 долларов за 1 млн выходных (документация OpenAI).

Показатель	Расчёт	Результат
Входные токены в месяц	1 000 × 3 000 × 22	66 млн
Выходные токены в месяц	1 000 × 500 × 22	11 млн
Стоимость входных токенов	66 × 2 доллара	132 доллара
Стоимость выходных токенов	11 × 10 долларов	110 долларов
Итого в месяц	132 + 110	242 доллара

Что важно понимать о таком расчёте:

Объёмы в примере условные. Подставьте свои: число операций, длину контекста и ответа можно измерить на пилоте.
Кэширование меняет цифры. По той же странице OpenAI кэшированные входные токены стоят 0,10 доллара за 1 млн — если инструкция и база знаний повторяются, стоимость входа может быть существенно ниже.
Агенты расходуют больше, чем чат-боты. Агент, который выполняет несколько шагов и вызывает инструменты, может тратить на одну задачу в разы больше токенов, чем простой ответ. Закладывайте объём по результатам пилота, а не по оценке «один запрос — один ответ».
Пересчитайте в рубли по бюджетному курсу и учтите, что зарубежные сервисы для российских компаний доступны с ограничениями. Альтернативы — российские модели или собственный сервер; сравнение моделей затрат приведено в статье «Облачная или локальная LLM: TCO».

Как удерживать расходы на модели, когда объём растёт, мы разбирали в материале о стабильных расходах на ИИ при росте токенов.

Шаг 3. Разбейте бюджет на транши

Поэтапное финансирование — главный инструмент защиты бюджета на ИИ. Вместо того чтобы сразу утверждать всю сумму на год, утвердите рамку и условия перехода между этапами.

Транш	Что финансируется	Условие перехода к следующему
Транш 1: аудит и пилот	Анализ процессов, подготовка данных, MVP на одном процессе	Пилот достиг согласованной метрики на реальных данных
Транш 2: промышленный запуск	Интеграция, безопасность, обучение сотрудников, масштабирование на весь процесс	Метрики стабильны в работе, расходы на модели в пределах плана
Транш 3: тиражирование	Перенос на соседние процессы, общая платформа	Подтверждён эффект первого процесса за квартал

Такая схема снимает главный страх финансового директора — потратить годовой бюджет на проект, который не заработает. Если пилот не достиг метрики, вы теряете только первый транш и получаете знание о том, почему не сработало.

Шаг 4. Заложите резерв и план выхода

Рынок ИИ меняется быстрее, чем длится бюджетный год: провайдеры выпускают новые версии моделей с другими ценами и выводят старые из эксплуатации, а доступ российских компаний к зарубежным сервисам может меняться. Поэтому в бюджете стоит предусмотреть:

резерв на изменение цен и объёмов — в расходах на модели и сопровождение;
резерв на смену провайдера — если модель снимут с поддержки или доступ к ней ограничат, проект придётся перенести;
деньги на план выхода — архитектуру, при которой модель можно заменить без переписывания всего решения. О том, как это сделать, — в статье «План выхода из ИИ-сервиса».

Размер резерва зависит от того, насколько проект привязан к одному провайдеру. Мы не приводим универсальный процент: он должен следовать из оценки рисков конкретного проекта.

Шаг 5. Подготовьте ответы для финансового директора

Бюджет на ИИ защищают не презентацией о трендах, а ответами на конкретные вопросы. Подготовьте их заранее.

Вопрос финансового директора	Что подготовить
Что мы получим за эти деньги?	Список процессов с текущими показателями и целевой метрикой
Как поймём, что сработало?	Метрику, способ измерения и срок пилота
Что будет, если не сработает?	Транш 1 как предельный убыток, критерии остановки
Сколько это будет стоить каждый месяц после запуска?	Расчёт расходов на модели и сопровождение от объёма
Почему не подождать год?	Стоимость текущего ручного процесса и действия конкурентов
Какие риски для данных?	Где обрабатываются данные, как выполняются требования 152-ФЗ
Можно ли получить субсидию или грант?	Проверку доступных мер поддержки

Про метрики эффекта и расчёт окупаемости подробно написано в статье «Эффект ИИ-агентов: метрики и ROI», а про меры господдержки — в обзоре грантов на ИИ-проекты в 2026 году.

Типичные ошибки бюджетирования ИИ

Бюджет без процессов. Сумма выделена, но не привязана к задачам — деньги уходят на подписки и эксперименты без результата.
Только разработка, без эксплуатации. Пилот сделан, а на токены, поддержку и доработки денег нет — решение останавливается через несколько месяцев.
Нет базы «до». Через год невозможно доказать эффект, потому что никто не измерил, как было.
Вся сумма сразу. Без траншей и критериев остановки неудачный проект съедает весь бюджет.
Безопасность «потом». Права, журналы и обработка персональных данных добавляются после инцидента, а не на этапе архитектуры, — и стоят дороже.
Забытое время сотрудников. Владельцы процессов и данных тратят время на постановку задачи, тестирование и обучение — это тоже ресурс проекта.

Пример структуры бюджета для среднего бизнеса

Ниже — шаблон, который можно перенести в таблицу бюджета. Суммы не указаны намеренно: они зависят от процессов, объёмов и выбранной архитектуры.

Аудит процессов и данных — I квартал, разовый.
Пилот на первом процессе — I–II квартал, разовый: подготовка данных, MVP, тестирование.
Расходы на модели для пилота — с момента запуска пилота, ежемесячно, по расчёту от объёма.
Промышленный запуск первого процесса — II–III квартал, при выполнении метрики пилота.
Расходы на модели в работе — ежемесячно после запуска, с пересчётом по фактическому объёму.
Сопровождение — ежемесячно после запуска.
Обучение сотрудников — к моменту запуска и для новых сотрудников.
Безопасность и соответствие — на этапе архитектуры и ежегодная проверка.
Второй процесс — III–IV квартал, при подтверждении эффекта первого.
Резерв — на весь год.

Частые вопросы

Сколько закладывать на ИИ в бюджет 2027 года?

Универсальной суммы нет. Начните со списка из двух-трёх процессов с понятной метрикой, оцените для каждого разовые расходы на аудит, данные и разработку, ежемесячные расходы на модели и сопровождение, а затем добавьте резерв. Сумма должна следовать из процессов, а не наоборот.

Какие статьи расходов включить в бюджет на ИИ?

Аудит и выбор процессов, подготовку данных, разработку и интеграцию, использование моделей (токены или собственные серверы), сопровождение, обучение сотрудников, безопасность и соответствие требованиям, а также резерв на изменение цен и смену провайдера.

Как посчитать расходы на токены?

Умножьте число операций в месяц на среднее количество входных и выходных токенов на операцию и на цену провайдера за миллион токенов. Средние объёмы лучше измерить на пилоте: агенты с несколькими шагами расходуют заметно больше токенов, чем простые ответы чат-бота.

Как убедить финансового директора выделить деньги на ИИ?

Покажите конкретные процессы с текущими показателями, целевую метрику, расчёт ежемесячных расходов и поэтапное финансирование: первый транш на аудит и пилот, следующие — только после достижения метрики. Так предельный убыток ограничен первым траншем.

Что выгоднее: облачные модели или собственный сервер?

Зависит от объёма, требований к данным и доступности сервисов. При небольшом и неравномерном объёме обычно проще облачный API, при большом стабильном объёме и строгих требованиях к данным стоит рассчитать собственное развёртывание. Сравнивать нужно полную стоимость владения, а не только цену токена.

Нужен ли резерв в бюджете на ИИ?

Да. Цены и модели провайдеров меняются чаще, чем раз в год, а доступ к отдельным сервисам может ограничиваться. Резерв нужен на рост объёма, изменение цен и перенос решения на другую модель. Его размер стоит определять по оценке рисков конкретного проекта.

Первоисточники и метод проверки

Проверено 5 октября 2026 года:

spbit.ru, 7 августа 2026 — пересказ выводов Forrester Budget Planning Guides 2027 (опрос более 2 600 руководителей) компанией К2 НейроТех.
Ведомости, 3 апреля 2026 — онлайн-опрос VK Tech и MARC среди 154 крупных российских компаний.
CISOClub, 16 сентября 2026 — пересказ IANS 2026 Security Budget Benchmark Report (500 руководителей ИБ в США).
Документация OpenAI по GPT-6.1 Sol — цены за 1 млн токенов: вход 2 доллара, кэшированный вход 0,10 доллара, выход 10 долларов.

Расчёт расходов на токены выполнен по указанным ценам на условных объёмах и является иллюстрацией. Структура статей, транши, вопросы финансового директора и типичные ошибки — редакционный анализ AIrassvet. Исследования проведены на разных выборках и не являются прогнозом для конкретной компании.

Как AIrassvet помогает спланировать бюджет на ИИ

Если вы формируете бюджет следующего года и хотите заложить ИИ так, чтобы расходы можно было обосновать и проконтролировать, задачу можно разобрать по шагам. На сайте AIrassvet, который также использует название «AI студия Владимира Ломтева», описаны направления, применимые к ней:

Аудит процессов: отбор процессов-кандидатов, фиксация текущих показателей и оценка готовности данных.
Подготовка данных и разработка MVP на одном процессе как первый транш бюджета.
Интеграция ИИ-агентов с CRM, 1С, почтой и мессенджерами при переходе к промышленному запуску.
Развёртывание языковых моделей в контуре компании, если расчёт показывает, что собственная инфраструктура подходит лучше облачного API.

Первый шаг — выбрать один процесс, описать его текущие показатели, источники данных, ограничения и критерий, по которому вы признаете пилот успешным.

Обсудить задачу.

Итог: бюджет от процессов и по траншам

Бюджет на ИИ на 2027 год стоит строить снизу — от конкретных процессов с измеренной базой и понятной метрикой, а не от суммы «на нейросети». В нём должны быть не только разработка, но и регулярные расходы на модели и сопровождение, обучение, безопасность и резерв.

Главный инструмент защиты бюджета — транши: деньги на промышленный запуск выделяются только после того, как пилот показал результат. Так компания ограничивает риск и при этом не откладывает ИИ ещё на год.