Пять перспективных IT-стартапов Сибири которые привлекли внимание инвесторов в 2025 году

Следите за Rubicon Systems – команда из Томска разрабатывает платформу для защищённых корпоративных коммуникаций, аналогов которой в России практически нет. Они уже сотрудничают с тремя банками и собираются выйти на рынок госструктур. Инвесторы внимательно смотрят на рост показателей за последний квартал: плюс 64% по выручке и интерес со стороны фонда из ОАЭ.

AltView из Новосибирска работает в области компьютерного зрения для дронов. Их системы уже используют при мониторинге трубопроводов в Ханты-Мансийске и добыче полезных ископаемых в Иркутской области. Техническая команда включает бывших разработчиков «Яндекса», а сам проект получил грант от Фонда Бортника на 18 млн рублей.

Если интересует автоматизация логистики, обратите внимание на NeuroTrack из Омска. Их нейросеть для управления складскими процессами интегрирована на четырёх крупных складах ритейлеров уровня «Светофора». За последние два месяца они добавили функцию прогнозирования отказов оборудования – это уже сэкономило клиентам сотни тысяч рублей.

Проект CodeSib ориентирован на обучение backend-разработке. Всё онлайн, всё на практике. Более 3 000 студентов, из которых 58% трудоустроены в течение трёх месяцев после окончания. Среди партнёров – компании из Японии и Германии, которым нужны джуны со знанием Python и Go.

Последний в списке, но не по значимости – QuantumField. Они создают симуляторы квантовых систем, которые уже тестируют в ИЯФ СО РАН. Команда небольшая, но в неё вошли физики из Новосибирска и Иркутска, а также разработчики из Казани. Сейчас они на стадии пилота с крупной энергетической компанией.

Как сибирские стартапы применяют ИИ в решении прикладных задач

Используйте нейросети для анализа спутниковых снимков: томская компания обучает модели обнаруживать незаконные вырубки и утечки нефти в тундре. Точность – выше 94%, а время обработки сократилось с дней до минут.

Автоматизируйте документооборот: разработка из Новосибирска внедрена в региональных МФЦ. Она классифицирует и распознаёт сканы заявлений, проверяет их на соответствие шаблонам и передаёт в нужные отделы. Сокращение времени обработки – на 60%.

Оптимизируйте маршруты логистики с помощью ИИ: один из проектов из Барнаула обучает алгоритмы подбирать оптимальные пути доставки с учётом сезонности, пробок и загруженности складов. Результат – снижение издержек на 17% за первый квартал работы.

Применяйте машинное обучение в ветеринарии: решение из Омска анализирует поведение животных по видео, выявляет отклонения и отправляет уведомления ветеринару. Система используется в агрокомплексах для мониторинга здоровья скота.

Используйте генеративные модели в дизайне упаковки: проект из Кемерово интегрировал ИИ в веб-интерфейс для автоматической генерации этикеток под требования маркетплейсов. Среднее время создания визуала – 2 минуты, вместо 4–6 часов ручной работы.

Чем выделяются бизнес-модели лидеров сибирской IT-сцены

Сразу тестируйте спрос до запуска продукта. В Бердске один из разработчиков B2B-платформы заключил первые сделки на уровне прототипа, за три недели до выхода MVP. Это сократило расходы на маркетинг на 60% уже на старте.

Не делайте ставку на монетизацию «в будущем». Новосибирская команда SaaS-сервиса для бухгалтеров изначально встроила платный функционал и начала получать выручку через 40 дней после регистрации первого пользователя.

Инвестируйте в автоматизацию продаж раньше, чем вам кажется нужным. Один из лидеров из Томска увеличил выручку на 30% после внедрения автоворонки с ретаргетингом, заменив менеджеров на скрипты и рассылки.

Изучайте каналы трафика не через агентства, а руками – это быстрее и дешевле. Компания из Кемерово провела A/B-тесты по 18 сегментам трафика и остановилась на трёх, где CPA оказался в 2,5 раза ниже, чем у конкурентов.

Не копируйте модели из Москвы – адаптируйте их под низкую плотность аудитории. Один стартап из Омска построил бизнес вокруг кастомных решений под локальных клиентов, что позволило обойтись без масштабного привлечения венчурных денег.

Какие технологии используют стартапы из Сибири для масштабирования в 2025 году

Рекомендация №1: переключиться на Kubernetes и серверлесс-архитектуру. Это резко снижает расходы на инфраструктуру при росте нагрузки и помогает быстрее выкатывать обновления. Например, томская компания, работающая с телемедициной, перевела свои микросервисы в Yandex Cloud Functions и сократила расходы на 37% за квартал.

MLOps вместо обычного DevOps

Rust и WASM для экстремальной производительности

Когда счет идет на миллисекунды, Python и JavaScript больше не справляются. Разработчики переходят на Rust и собирают фронт с использованием WebAssembly. Один проект из Барнаула, работающий в сфере кибербезопасности, переписал критичный модуль с Go на Rust и снизил задержки на 65%, при этом нагрузка на CPU упала почти вдвое.

Рекомендация №2: использовать нейросетевые API не как «магическую кнопку», а в составе кастомных пайплайнов. Например, сначала обрезка данных локальной моделью, потом вызов LLM через частный кластер. Так удается ускорить отклик и избежать утечек данных. Особенно это актуально для проектов в HR и юриспруденции.

Без агрессивной автоматизации масштаб не вытянуть. Тех, кто использует старые подходы, рынок просто обгонит. Поэтому выбор технологий – это не «по приколу», а вопрос выживания.

Видео:

Новые русские IT-стартапы, которые ИЗМЕНЯТ наше будущее! / Самые перспективные технологии 2025 года