Развитие информационных технологий — от первых алгоритмов до нейросетей — всегда опиралось на открытия, сделанные в рамках «чистой» науки. Математические теории, исследующие абстрактные структуры, превращались в языки программирования. Квантовая физика, изучающая поведение частиц, подарила миру транзисторы и лазеры. Даже современный искусственный интеллект, кажущийся вершиной прикладных разработок, обязан своим существованием дисциплинам, которые столетиями развивались без очевидной цели:
-
Математика — алгоритмы машинного обучения (теория вероятностей, линейная алгебра).
-
Биология — нейросети, вдохновленные устройством мозга.
-
Квантовая механика — квантовые компьютеры, способные решать задачи, недоступные классическим машинам.
А также физика, химия, астрономия, генетика и другие, вам известные науки, так или иначе двигают развитие вперёд, где ИТ — флагман прогресса человеческой цивилизации.
Почему это актуально для ИТ‑компаний?
-
Технологическое лидерство: Без фундаментальных исследований невозможно создавать прорывные продукты. ChatGPT и AlphaFold — не результат инженерных «хаков», а следствие десятилетий работы с теорией NLP, а также опирается на глубокое обучение и эволюционные данные.
-
Санкции как стимул: Ограничения на доступ к зарубежным чипам и ПО делают критически важным развитие собственной научной базы. Пример: российские разработки в области фотоники и квантовой криптографии могут стать альтернативой кремниевой микроэлектронике. (Пр. хорошая статья про фотонику от Василисы Белокопытовой на Хабре: ссылка)
-
Риски будущего: Без понимания фундаментальных принципов (например, квантовых алгоритмов) компании не смогут защититься от кибератак следующего поколения.
Вывод: Инвестиции в фундаментальную науку — это не благотворительность, а стратегия выживания. Как показал опыт Bell Labs (создатели транзистора, лазера, UNIX), именно такие центры генерируют технологии, которые десятилетиями определяют рынок. В условиях 2025 года, когда ИТ становятся «новой нефтью», игнорировать эту связь — значит добровольно сойти с дистанции. Да, всегда за основу можно взять результаты работ других компаний/государств, но разве быть в списке «догоняющих» прельщает? Эта статья не панацея и не призыв к действию, а размышления на, на мой взгляд, важную тему.
«Все нужно проектировать сверху вниз, за исключением фундамента, с которого нужно начинать». Алан Перлис.
Создание фундаментального исследовательского центра в коммерческой организации.
Контекст для России:
-
Импортозамещение и санкции: Ограничения на доступ к зарубежным технологиям требуют развития собственной научной базы.
-
Национальные проекты: Господдержка в рамках программ «Наука», «Цифровая экономика» и «Технологический суверенитет» создает налоговые льготы и грантовые возможности.
-
Рынок труда: Дефицит высококвалифицированных кадров в ИТ, биоинженерии, квантовых технологиях.
Цель: Создать исследовательский центр (ИЦ), который:
-
Решает текущие задачи бизнеса (оптимизация процессов, разработка конкурентных продуктов).
-
Формирует задел для прорывов через 5–10 лет (патенты, уникальные технологии).
-
Привлекает государственное и частное финансирование.
Аргументация.
1. Решение текущих задач бизнеса
-
Примеры:
-
Для IT-компаний: Исследования в области квантовых алгоритмов — защита данных от кибератак (актуально для банков и госструктур).
-
Для промышленности: Разработка композитных материалов — снижение зависимости от импорта.
-
Для фармацевтики: Моделирование молекул с помощью ИИ — ускорение вывода лекарств на рынок.
-
-
Финансовая выгода: Снижение издержек на лицензирование зарубежных технологий + рост маржи за счет уникальных продуктов.
2. Долгосрочные перспективы
-
Прорывные технологии:
-
Квантовые вычисления: Ожидаемый рынок к 2030 — $65 млрд (McKinsey).
-
Синтетическая биология: Прогнозируемый CAGR — 25% (2025–2035).
-
-
Репутационный капитал: Статус инновационного лидера привлекает таланты и партнеров.
3. Государственная поддержка
-
Налоговые льготы: До 3% от выручки можно списать на R&D (ст. 262 НК РФ).
-
Гранты: Фонд Бортника, РНФ, «Сколково» — до 500 млн руб. на проекты в AI, биотехе, энергетике.
-
Инфраструктура: Возможность размещения в технопарках (Москва, Казань, Новосибирск) с доступом к лабораториям вузов.
Пошаговая инструкция по созданию ИЦ.
Этап 1. Стратегическое планирование (0–3 месяца)
-
Анализ потребностей бизнеса:
-
Выявить «узкие места»: зависимость от импорта, устаревшие технологии, низкая скорость R&D.
-
Определить приоритетные направления (например, AI, биоматериалы, энергоэффективность и т. п.).
-
-
Бенчмаркинг: Изучить опыт российских компаний (Яндекс, Росатом, КамАЗ), создавших R&D-центры.
Этап 2. Формирование команды (3–6 месяцев)
-
Ключевые роли:
-
Научный руководитель с опытом в академии и индустрии.
-
Технологические евангелисты для связи с бизнес-подразделениями.
-
Молодые ученые (целевой набор из МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, МГТУ и другие целевые).
-
-
Мотивация: Опционы, участие в прибыли от патентов, публикации в научных журналах + личный PR.
Этап 3. Инфраструктура и финансирование (6–12 месяцев)
-
Партнерства:
-
Вузы: Совместные лаборатории с МИСиС (материаловедение), ИТМО (фотоника).
-
Госкомпании: Ростех, Росатом — заказы на НИОКР.
Взятые для примера ВУЗы и госкомпании приведены для примера, написал первое, что пришло в голову, размышляя в контексте данной статьи.
-
-
Источники инвестиций:
-
Собственные средства: 30–50% бюджета (с учетом налоговых льгот).
-
Гранты: 20–30% (заявки на конкурсы, гранды).
-
Венчурные фонды: 10–20%.
-
Этап 4. Запуск пилотных проектов (12–18 месяцев)
-
Примеры стартовых инициатив:
-
Для IT: Разработка алгоритмов квантового машинного обучения для анализа Big Data.
-
Для промышленности: Создание биоразлагаемых полимеров для упаковки.
-
-
Метрики успеха:
-
Количество патентных заявок.
-
Публикации в Q1-журналах.
-
Пилотные контракты с госкорпорациями.
-
Этап 5. Масштабирование (18–36 месяцев)
-
Коммерциализация:
-
Создание spin-off компаний под перспективные технологии.
-
Лицензирование патентов (например, в страны БРИКС).
-
-
Экспансия: Открытие филиалов в регионах с научной базой (Томск, Екатеринбург, Новосибирск, Обнинск).
Риски и их минимизация
-
Долгий ROI:
-
Диверсификация проектов (70% бюджета — прикладные задачи, 30% — фундаментальные).
-
-
Утечка кадров:
-
Долгосрочные контракты с условием отработки. (можно подсмотреть пример контрактной работы в братской Беларуси)
-
Программы обмена с зарубежными лабораториями (Китай, Индия — сложно, но можно).
-
Почему это выгодно в 2025?
-
Для бизнеса: Снижение зависимости от санкций, доступ к госфинансированию, усиление позиций на глобальном рынке.
-
Для экономики России: Рост несырьевого экспорта, создание высокотехнологичных рабочих мест.
-
Для науки: Переход от «утечки мозгов» к «циркуляции мозгов» через коллаборации с коммерческим сектором.
В завершение: В условиях 2025 года такие инвестиции — не роскошь, а необходимость для актуальности и лидерства. Ещё раз повторю — эта статья не панацея и не призыв к действию, а размышления на, на мой взгляд, важную тему. Шаги и мысли, которые расписал в данной статье, опираются на ту информацию, которая известна лично мне и даст результат в реальности, в которой я нахожусь. Наша с вами реальность и начитанность может отличаться, в связи с чем, мне будет интересно почитать ваши комментарии, в которых вы конструктивно изложите своё видение и дополните данный материал.
Если же вы не согласны с самим концептом, в рамках которого развиваю мысль о том, что вложения в науку необходимы для прогресса и развития ИТ, а также, что этим должны заниматься, в том числе, коммерческие компании — прошу аргументированно расписать свою позицию. Хотя… Кого я обманываю, вы же прекрасная аудитория Хабра — вы и без меня знаете как отреагировать на материал.
P.S. Информация для сносок и расшифровок аббревиатур взята из Википедии по принципу ctrl+c→ctrl+v
.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/898712/
Добавить комментарий