Одна из крупнейших российских нефтяных компаний, ПАО «Татнефть», планирует запустить внутрикорпоративную ИИ-платформу (AI Development Platform) для автоматизации разработки кода и проверки тестов. По данным источников CNews, платформа будет развернута на российских дата-центрах «Татнефти» в полностью закрытом контуре и без подключения к внешним ресурсам, включая интернет. Для ускорителей планируется использование американских Nvidia Tesla H100 NVL, а сами сервера рассчитаны на 50–200 пользователей и до 80 запросов в минуту. Эти детали приводятся в документации, с которыми ознакомилась редакция.

В рамках проекта ИИ-инструмент должен автоматически писать и исправлять тесты, генерировать код и проводить рефакторинг, а также проверять качество и безопасность кода. Кроме того, планируется автоматизация подготовки техдокументации, поддержка исследования архитектурных решений и создание PoC. Непосредственную помощь новым сотрудникам в обучении работе с базой кода платформа тоже будет оказывать. Согласно условиям, ИИ будет работать в рамках лицензии на российское ПО и с русскоязычным интерфейсом, английский — опционально.

Важно, что права на результаты интеллектуальной деятельности, созданные с использованием инструмента, будут полностью принадлежать «Татнефти» с момента их создания. В техзадании закреплена для поставщика ответственность за достижение заданной скорости — автодополнение одной строки кода за не более чем секунду, генерация блока до 50 строк за не более 10 секунд, а проверка до 500 строк за не более одной минуты. За невыполнение предусмотрены санкции вплоть до разрыва договора и возврата средств.

Согласно проектной документации, ИИ-платформа будет тесно интегрирована с отечественными системами управления разработкой (Devprom ALM и Test IT) и локальной инфраструктурой GitLab self-hosted и Active Directory. Система будет поддерживать локальные языковые модели с маршрутизацией под задачи автодополнения, Code Review и анализа безопасности, а также работать с большими кодовыми базами свыше 1 миллиона строк кода и использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) для работы с внутренней документацией и базой Татнефти.

По оценкам экспертов, такой подход в нефтегазовой отрасли может ускорить рутинные этапы разработки — генерацию документации, тестирование, разметку кода — и существенно повысить производительность там, где ПО пишется под специфические производственные задачи. Однако специалисты предупреждают, что рост скорости может не коснуться всех задач: для типовых операций прирост может составлять 10–30%, а на сложных — приближаться к нулю. Кроме того, подчеркивается, что ИИ способен лучше «читать» чужой код и работать с легаси-формами, что особенно ценно для компаний с устаревшей документацией.

В то же время эксперты отмечают риски: полная изоляция не исключает утечки и не снимает необходимость жесткого управления доступом и мониторинга. В закупочной документации указано ведение тотального лога действий, включая учет того, кто и как применял ИИ в конкретном проекте. Также подчеркивается необходимость своевременного выпуска патчей при обнаружении уязвимостей и поддержки прокси-серверов с SSL/TLS-инспекцией, что под контролем службы безопасности. В стороне остаются вопросы импортозамещения: платформа предполагает использование российского реестрового ПО на верхнем уровне, но ускорители и базовыеWeights остаются зарубежными или открытыми моделями с локальным дообучением.

Оценки бюджета варьируются: по мнению одного из экспертов, стартовые вложения составляют порядка 400–600 млн рублей на первый год, с ежегодной динамикой 150–250 млн в последующие годы. Другие участники рынка называют схожие диапазоны и указывают, что стоимость может зависеть от числа ускорителей, объема поддержки и срока эксплуатации. Сопоставления подчеркивают и тот факт, что индустрия пока не готова к колоссальным затратам на внедрение, но для крупных корпораций такие проекты кажутся разумной инвестицией в суверенность информационных технологий.