Мы проанализировали анонсы VK об AI-запусках и AI-интеграциях с 2023 года. За это время бигтех трансформировался из конгломерата разрозненных сервисов в единую технологическую экосистему. Фундаментальным драйвером этого изменения стала переориентация на стратегию AI-First: искусственный интеллект превратился в ядро, определяющее пользовательский опыт, механизмы монетизации и финансовую стабильность.
Марусю создавали как единое окно доступа в сервисы VK, но она перестала быть приоритетом
Голосовой ассистент Маруся начинал эволюционировать из простого командного интерфейса в полноценного ассистента. Но 2023-й стал последним годом динамичного развития Маруси — тогда ее научили звонить на умные колонки, управлять Смарт ТВ, переводить и зачитывать иностранные письма, писать сообщения под диктовку и включать музыку, сказки и подкасты прямо из Почты Mail.ru. С 2024 года Марусю обновляли очень точечно (смена голоса и управление умными устройствами Ekf), а в 2025 году в нее лишь добавили экскурсии по Музею космонавтики. В VK не комментировали причины остановки комплексного развития ассистента.
Таким образом, с 2024 года Маруся перестала быть приоритетной технологией для VK — вероятно, в связи с проводимой реструктуризацией компании и сменой фокуса на рекомендательные технологии.
Таким образом, с 2024 года Маруся перестала быть приоритетной технологией для VK — вероятно, в связи с проводимой реструктуризацией компании и сменой фокуса на рекомендательные технологии.
В 2023–2024 годах произошла реструктуризация управления VK
Исторически бизнес-модель компании строилась на монетизации социального графа — связей между пользователями. Однако глобальный сдвиг медиапотребления в сторону алгоритмических лент потребовал от VK радикальной перестройки. В 2023–2025 годах компания совершила переход к модели Content Graph, где связь «пользователь — контент» стала первичной, а социальные связи — вторичными.
Для этого VK предварительно провел масштабную реструктуризацию управления. В 2023–2024 годах бигтех перешел от децентрализованной модели, где каждая бизнес-единица (ВКонтакте, Одноклассники, Почта) имела собственные ML-команды, к централизованной матричной структуре. Ключевыми фигурами в новой архитектуре стали Антон Фролов, назначенный вице-президентом по AI, контентным и рекомендательным сервисам, и Андрей Калинин, вице-президент по AI-технологиям. Назначение Фролова с бэкграундом в рекомендательных системах Дзена и Яндекса сигнализировало о приоритете контентных рекомендаций над другими направлениями.
Для этого VK предварительно провел масштабную реструктуризацию управления. В 2023–2024 годах бигтех перешел от децентрализованной модели, где каждая бизнес-единица (ВКонтакте, Одноклассники, Почта) имела собственные ML-команды, к централизованной матричной структуре. Ключевыми фигурами в новой архитектуре стали Антон Фролов, назначенный вице-президентом по AI, контентным и рекомендательным сервисам, и Андрей Калинин, вице-президент по AI-технологиям. Назначение Фролова с бэкграундом в рекомендательных системах Дзена и Яндекса сигнализировало о приоритете контентных рекомендаций над другими направлениями.
Драйвер синергии — персонализация контента с помощью рекомендательных алгоритмов
Благодаря консолидации усилий вершиной развития рекомендательных алгоритмов VK стала единая AI-платформа Discovery, которую запустили в конце 2025 года. Она работает сразу в нескольких продуктах: ленте новостей, VK Видео, VK Клипах и VK Музыке. Она основана на кросс-форматной контентной модели и мультимодальной языковой модели — объединяет данные из заголовков, обложек, аудиодорожек и видеоряда. Благодаря этому система, например, может рекомендовать клип на основе тематики недавно прочитанной статьи. Если пользователь прокомментировал пост о путешествиях, система может порекомендовать ему актуальные видеоблоги о поездках, даже если раньше он их не смотрел.
После внедрения новой AI-платформы рекомендаций Discovery компания отметила, что время просмотров в VK Видео выросло примерно в 3 раза, а просмотры клипов — в 2 раза. Пользователи VK Музыки стали на 35% чаще добавлять треки из подборок, а количество негативных реакций на рекомендации снизилось на 30%. Точность подбора похожих видео по смыслу выросла на 60%, а общая доля позитивных реакций пользователей увеличилась на 7%.
В 2026 году в VK Видео внедрили визуально-языковые AI-модели для анализа видеоряда и звука — это позволило реализовать смысловой поиск по контенту и в пять раз ускорить разработку поисковых алгоритмов для других сервисов компании. На их основе в VK Видео появились персонализированные AI-подборки фильмов и сериалов.
В итоге в первом полугодии 2025 года сегмент социальных платформ и медиаконтента VK показалсамую высокую рентабельность (20%) по сравнению с другими сегментами бизнеса. По итогам 2025 года чистый убыток VK упал в четыре раза. Основным драйвером роста выручки сегмента социальных платформ и медиаконтента стал рост ВКонтакте, а доходы от видеорекламы выросли на +68% год к году.
После внедрения новой AI-платформы рекомендаций Discovery компания отметила, что время просмотров в VK Видео выросло примерно в 3 раза, а просмотры клипов — в 2 раза. Пользователи VK Музыки стали на 35% чаще добавлять треки из подборок, а количество негативных реакций на рекомендации снизилось на 30%. Точность подбора похожих видео по смыслу выросла на 60%, а общая доля позитивных реакций пользователей увеличилась на 7%.
В 2026 году в VK Видео внедрили визуально-языковые AI-модели для анализа видеоряда и звука — это позволило реализовать смысловой поиск по контенту и в пять раз ускорить разработку поисковых алгоритмов для других сервисов компании. На их основе в VK Видео появились персонализированные AI-подборки фильмов и сериалов.
В итоге в первом полугодии 2025 года сегмент социальных платформ и медиаконтента VK показалсамую высокую рентабельность (20%) по сравнению с другими сегментами бизнеса. По итогам 2025 года чистый убыток VK упал в четыре раза. Основным драйвером роста выручки сегмента социальных платформ и медиаконтента стал рост ВКонтакте, а доходы от видеорекламы выросли на +68% год к году.
VK разрабатывает LLM под задачи платформ и на их уникальных данных
VK разработал семейство больших языковых моделей Diona. В отличие от конкурентов с универсальными моделями (YandexGPT, GigaChat), VK сосредоточился на специализированных моделях, оптимизированных под контекст своих продуктов. Diona обучали на данных, специфичных для VK: посты, комментарии, диалоги и контент сообществ. Компания также упоминала версии модели для генерации кода, саммаризации текстов и поддержки пользователей.
Параллельно VK перевел AI из разряда невидимых алгоритмов ранжирования ленты в разряд инструментов, с которыми пользователь взаимодействует напрямую. В 2024 году компания начала интегрировать GenAI в продукты Mail.ru. Так, в сервисах «Заметки» и «Облако» AI помогает формулировать идеи, писать посты для соцсетей и структурировать мысли. В Календарь внедрили функцию генерации поздравлений, а в Почту — AI-сводки писем и AI-раздел «ЖКХ».
В конце 2025 года VK обновил технологию автоматического распознавания речи. Разработчики отмечали, что в ней LLM помогают понимать контекст, смысловые связи и устойчивые выражения. Технологию используют в создании субтитров в VK Видео, VK Клипах, Учи.ру и в голосовых сообщениях мессенджера ВКонтакте, для внутренних задач (включая расшифровку встреч), а также для улучшения мультимодальных моделей в системе Discovery.
Параллельно VK перевел AI из разряда невидимых алгоритмов ранжирования ленты в разряд инструментов, с которыми пользователь взаимодействует напрямую. В 2024 году компания начала интегрировать GenAI в продукты Mail.ru. Так, в сервисах «Заметки» и «Облако» AI помогает формулировать идеи, писать посты для соцсетей и структурировать мысли. В Календарь внедрили функцию генерации поздравлений, а в Почту — AI-сводки писем и AI-раздел «ЖКХ».
В конце 2025 года VK обновил технологию автоматического распознавания речи. Разработчики отмечали, что в ней LLM помогают понимать контекст, смысловые связи и устойчивые выражения. Технологию используют в создании субтитров в VK Видео, VK Клипах, Учи.ру и в голосовых сообщениях мессенджера ВКонтакте, для внутренних задач (включая расшифровку встреч), а также для улучшения мультимодальных моделей в системе Discovery.
VK начинает прокачивать e-commerce с помощью AI
Источник изображения: vk.com/press/shops
В 2025 году ВКонтакте запустил шопсы — публикации с карточками товаров или ссылками, по которым можно быстро оформить покупку. После этого разработчики начали обучать внутреннюю модель различать shoppable-контент, чтобы платформа могла рекомендовать пользователю подходящие товары. Также в 2025 году VK запустил демо-версию AI-примерочной. Она позволяет пользователю загрузить свое фото и виртуально «примерить» одежду из каталога с сотнями товаров от 20 брендов.
Таким образом, компания пытается найти точки соприкосновения пользователей, продавцов и рекламодателей. Компании ранее уже получили множество AI-сервисов и -функций: чат-бот с функцией AI Persona для анализа сегментов аудитории, AI-редактор рекламных текстов, сервис генерации рекламных изображений, AI-автоматизацию таргетинга и т. п. Впервые VK начал тестировать технологии генерации изображений в 2023 году, запустив сервис генерации обложек для профилей пользователей на основе их интересов.
Инвестиции в е-сom являются логическим завершением фокуса VK на развлечениях. Компания выстраивает модель, в которой путь пользователя от просмотра вирального ролика до покупки сокращается до минимума. Товары становятся еще одним видом контента в рекомендательной ленте: AI превращает развлекательные сервисы в интерактивные витрины.
Таким образом, компания пытается найти точки соприкосновения пользователей, продавцов и рекламодателей. Компании ранее уже получили множество AI-сервисов и -функций: чат-бот с функцией AI Persona для анализа сегментов аудитории, AI-редактор рекламных текстов, сервис генерации рекламных изображений, AI-автоматизацию таргетинга и т. п. Впервые VK начал тестировать технологии генерации изображений в 2023 году, запустив сервис генерации обложек для профилей пользователей на основе их интересов.
Инвестиции в е-сom являются логическим завершением фокуса VK на развлечениях. Компания выстраивает модель, в которой путь пользователя от просмотра вирального ролика до покупки сокращается до минимума. Товары становятся еще одним видом контента в рекомендательной ленте: AI превращает развлекательные сервисы в интерактивные витрины.
VK стремится упростить запуск рекламы для МСБ
В области рекламных технологий стратегия VK направлена на максимальное упрощение запуска кампаний для малого и среднего бизнеса. VK Реклама внедрила галерею из более чем 10 тысяч бесплатных изображений, созданных нейросетью в стилях реализма, мультипликации и цифрового искусства, которые автоматически адаптируются под различные форматы. Параллельно с визуальным контентом была запущена нейросеть для автоматического подбора целевой аудитории: алгоритмы анализируют десятки тысяч успешных кампаний и самостоятельно определяют параметры пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат целевое действие.
К середине 2025 года работа с рекламными материалами перешла на уровень полноценного AI-редактирования. В дополнение к функции генерации трех вариантов объявлений на основе уникального торгового предложения, в системе появился продвинутый AI-редактор. Он не только исправляет грамматические ошибки, но и проверяет тексты на соответствие правилам модерации, а также умеет изменять стиль сообщения с формального на разговорный. По данным VK, эффективность этих инструментов подтверждается рыночными данными: CTR баннеров с автогенерацией текстов оказался на 25% выше, чем у созданных вручную, а при рекламе сайтов этот показатель вырос на 59%.
Таким образом, VK трансформирует рекламный кабинет в интеллектуальную No-Code среду, где бизнес может делегировать искусственному интеллекту как создание смыслов, так и поиск клиентов.
К середине 2025 года работа с рекламными материалами перешла на уровень полноценного AI-редактирования. В дополнение к функции генерации трех вариантов объявлений на основе уникального торгового предложения, в системе появился продвинутый AI-редактор. Он не только исправляет грамматические ошибки, но и проверяет тексты на соответствие правилам модерации, а также умеет изменять стиль сообщения с формального на разговорный. По данным VK, эффективность этих инструментов подтверждается рыночными данными: CTR баннеров с автогенерацией текстов оказался на 25% выше, чем у созданных вручную, а при рекламе сайтов этот показатель вырос на 59%.
Таким образом, VK трансформирует рекламный кабинет в интеллектуальную No-Code среду, где бизнес может делегировать искусственному интеллекту как создание смыслов, так и поиск клиентов.
B2B-стратегия строится на глубоком внедрении AI в IT-инфраструктуру
В основе этой стратегии лежит развитие VK Cloud как высоконагруженной среды для AI-приложений. В конце 2024 года облачная платформа запустила собственного AI-консультанта на базе архитектур LLM и RAG. Он помогает разработчикам и DevOps-инженерам писать код и работать с IT-документацией. Параллельно с этим VK Tech представил обновленную Kubernetes-платформу Cloud Containers, способную выдерживать экстремальные нагрузки и одновременно обрабатывать до 55 тыс. микросервисов, что критически важно для масштабирования тяжелых LLM-решений. Технологический стек также дополнили инструментом Tracer, в который интегрировали GenAI для автоматического анализа сбоев в мобильных приложениях и выдачи конкретных рекомендаций по исправлению кода.
Важным вектором развития стала демократизация машинного обучения через платформу VK Predict и её сервис AutoML. Этот инструмент позволяет бизнес-аналитикам без навыков в Data Science самостоятельно создавать модели для прогнозирования выручки, оценки оттока клиентов и сегментации аудитории. Уникальной чертой стратегии в области данных стало внедрение технологий вертикального федеративного обучения, которое дает возможность компаниям из разных отраслей совместно обучать AI-модели, обмениваясь лишь зашифрованными вычислениями и сохраняя коммерческую тайну в неприкосновенности. Подобный подход позволяет сократить время вывода моделей на рынок в несколько раз, значительно повышая конверсию в продажи.
В сегменте коммуникационных сервисов VK делает ставку на автоматизацию рутины внутри платформы VK WorkSpace и продуктов Mail.ru. В 2024 году появился AI-ассистент, способный быстро подготовить краткий пересказ (саммари) видеовстреч, переписок в рабочих чатах или цепочек писем. GenAI-функции также стали доступны в Почте, Облаке и Заметках, где нейросети помогают пользователям создавать тексты, генерировать креативные идеи для постов и выделять главные мысли из объемных документов.
Логическим завершением формирования B2B-вертикали стало выделение в апреле 2026 года AI-решений в отдельное бизнес-направление внутри VK Tech. Его возглавил Роман Стятюгин (ранее — руководитель команды аналитических сервисов VK Predict), что подчеркивает преемственность аналитической экспертизы компании.
Этот шаг знаменует переход рынка от точечных экспериментов к системному внедрению: теперь VK предлагает бизнесу не просто доступ к облаку, а полноценную корпоративную AI-платформу. Ключевой акцент сделан на безопасности: решения могут разворачиваться в защищенном контуре организаций. При этом в корпоративные продукты теперь нативно интегрируются собственные разработки холдинга, включая языковую модель Diona, что позволяет кастомизировать нейросети под специфические задачи заказчика — от автоматизации бэк-офиса до сложных систем предиктивной аналитики.
Важным вектором развития стала демократизация машинного обучения через платформу VK Predict и её сервис AutoML. Этот инструмент позволяет бизнес-аналитикам без навыков в Data Science самостоятельно создавать модели для прогнозирования выручки, оценки оттока клиентов и сегментации аудитории. Уникальной чертой стратегии в области данных стало внедрение технологий вертикального федеративного обучения, которое дает возможность компаниям из разных отраслей совместно обучать AI-модели, обмениваясь лишь зашифрованными вычислениями и сохраняя коммерческую тайну в неприкосновенности. Подобный подход позволяет сократить время вывода моделей на рынок в несколько раз, значительно повышая конверсию в продажи.
В сегменте коммуникационных сервисов VK делает ставку на автоматизацию рутины внутри платформы VK WorkSpace и продуктов Mail.ru. В 2024 году появился AI-ассистент, способный быстро подготовить краткий пересказ (саммари) видеовстреч, переписок в рабочих чатах или цепочек писем. GenAI-функции также стали доступны в Почте, Облаке и Заметках, где нейросети помогают пользователям создавать тексты, генерировать креативные идеи для постов и выделять главные мысли из объемных документов.
Логическим завершением формирования B2B-вертикали стало выделение в апреле 2026 года AI-решений в отдельное бизнес-направление внутри VK Tech. Его возглавил Роман Стятюгин (ранее — руководитель команды аналитических сервисов VK Predict), что подчеркивает преемственность аналитической экспертизы компании.
Этот шаг знаменует переход рынка от точечных экспериментов к системному внедрению: теперь VK предлагает бизнесу не просто доступ к облаку, а полноценную корпоративную AI-платформу. Ключевой акцент сделан на безопасности: решения могут разворачиваться в защищенном контуре организаций. При этом в корпоративные продукты теперь нативно интегрируются собственные разработки холдинга, включая языковую модель Diona, что позволяет кастомизировать нейросети под специфические задачи заказчика — от автоматизации бэк-офиса до сложных систем предиктивной аналитики.
Выводы
Таким образом, стратегия VK — построение «экономики внимания», в которой рекомендательные технологии и е-com инструменты выступают как единый механизм. Он превращает процесс потребления контента в бесшовный покупательский путь, где вдохновение от просмотра вирального ролика конвертируется в транзакцию. VK не стремится конкурировать с классическими маркетплейсами за осознанные поисковые запросы, а формирует уникальную нишу импульсивного спроса. Этот вектор подтверждается трендом на видеошоппинг, ярким примером которого стала лента Wibes в приложении Wildberries.
В сегменте коммуникационных сервисов VK выстроил систему «интеллектуального сотворчества». Благодаря интеграции genAI в Почту, Облако и Заметки, а также появлению AI-ассистента в VK WorkSpace, компания перевела искусственный интеллект из категории «невидимых алгоритмов» в категорию «повседневного напарника».
Компания переросла роль поставщика облачных мощностей для бизнеса, создав выделенное направление для системного внедрения AI. Ставка на корпоративную AI-платформу и инструменты AutoML делает VK стратегическим технологическим партнером, способным перестраивать бизнес-процессы заказчиков «под ключ» в защищенном контуре. В результате формируется замкнутый цикл: облачная инфраструктура VK Tech обеспечивает обучение алгоритмов Discovery и Diona, которые, в свою очередь, монетизируют пользовательское внимание и оптимизируют работу компаний.
В сегменте коммуникационных сервисов VK выстроил систему «интеллектуального сотворчества». Благодаря интеграции genAI в Почту, Облако и Заметки, а также появлению AI-ассистента в VK WorkSpace, компания перевела искусственный интеллект из категории «невидимых алгоритмов» в категорию «повседневного напарника».
Компания переросла роль поставщика облачных мощностей для бизнеса, создав выделенное направление для системного внедрения AI. Ставка на корпоративную AI-платформу и инструменты AutoML делает VK стратегическим технологическим партнером, способным перестраивать бизнес-процессы заказчиков «под ключ» в защищенном контуре. В результате формируется замкнутый цикл: облачная инфраструктура VK Tech обеспечивает обучение алгоритмов Discovery и Diona, которые, в свою очередь, монетизируют пользовательское внимание и оптимизируют работу компаний.
p.s. Ранее у нас выходила публикация про GenAI-стратегию Яндекса. В планах разбор ИИ-активностей других крупных экосистем. Оставайтесь на связи!