Подготовлено RD Analytics

После КТЖ, КМГ и Казатомпрома мы продолжаем разбирать крупнейшие компании страны через один и тот же фильтр: где искусственный интеллект уже работает, где остаётся пилотом, какой эффект подтверждён, а где пока есть только планы.

У QazaqGaz ситуация отличается от предыдущих кейсов. Здесь уже есть работающие AI-системы, включая решения, встроенные в производственные процессы. Одновременно компания только формирует более широкий AI-контур — от геологоразведки и добычи до транспортировки газа и работы с потребителями.

Поэтому главный вопрос — не есть ли у QazaqGaz искусственный интеллект. Он уже есть. Вопрос в другом: насколько далеко AI продвинулся в управлении всей газовой цепочкой.

1. Самый сильный production-кейс — переработка попутного нефтяного газа

Самый интересный промышленный пример связан с переработкой попутного нефтяного газа.

В отчёте «Самрук-Қазына» за 2025 год среди проектов с применением AI указан «Цифровой симулятор переработки ПНГ (QazaqGaz)». Для него заявлен рост объёма переработки на 33%. Самұрық-Қазына

По описанию проекта, цифровой контур включает моделирование производственного процесса и нейросетевой модуль, связанный с производственными системами. Это уже принципиально отличается от презентационного пилота: решение предназначено для работы непосредственно с производственным процессом.

Но здесь есть важная оговорка.

QazaqGaz и «Самрук-Қазына» не раскрывают публично исходную производственную базу, абсолютный объём переработки, период сравнения и методику расчёта этих 33%.

Поэтому корректнее говорить так:

производственное применение подтверждено, заявленный эффект составляет +33% к объёму переработки, но методология расчёта этого показателя публично не раскрыта.

Это пока не позволяет нам самостоятельно подтвердить именно AI-эффект в размере 33%.

2. Клиентский контур развивается быстрее производственного

Второе направление, где AI уже работает в реальном масштабе, — взаимодействие с потребителями.

В мобильном приложении QazaqGaz Aimaq искусственный интеллект автоматически распознаёт показания газового счётчика по фотографии.

В 2025 году компания сообщала о более чем 330 тыс. пользователей сервиса. QazaqGaz

В январе 2026 года QazaqGaz сообщал уже о 630 тыс. зарегистрированных пользователей и 242 тыс. переданных показаний. QazaqGaz

Это полноценный работающий пользовательский AI-сервис, а не пилот.

Но по уровню влияния на основную деятельность его нельзя ставить в один ряд с AI, который управляет добычей, переработкой или транспортировкой газа.

Это скорее пример того, как AI постепенно входит в операционные процессы компании через клиентский контур.

3. Прогноз потребления — следующий шаг к управлению газовыми потоками

Следующий уровень — использование AI не просто для распознавания данных, а для прогнозирования.

В 2026 году в рамках проекта QazaqGaz Aimaq AI используется для автоматического распознавания показаний счётчиков и долгосрочного прогнозирования потребления газа.

Ожидается повышение точности передачи данных до 86% и экономический эффект до 300 млн тенге в год за счёт оптимизации затрат оператора газоснабжения. Премьер-министр Казахстана

Здесь важно разделять два показателя.

86% и 300 млн тенге — это ожидаемый эффект, а не публично подтверждённый результат промышленной эксплуатации.

При этом сама логика проекта важна: AI начинает работать не только с уже полученными данными, но и с прогнозом будущего потребления.

Это уже ближе к управлению балансом газа и планированию поставок.

4. Добыча: AI-пилоты есть, итогов пока нет

В upstream-контуре QazaqGaz также сформирован заметный технологический задел.

В мае 2025 года QazaqGaz и эмиратская AIQ договорились о запуске двух пилотных AI-решений:

AR360 — для анализа и оптимизации разработки месторождений в реальном времени;

RockInsight — для AI-анализа керна и формирования 3D-моделей пород.

AIQ оценивает потенциальный прирост эффективности AR360 до 75%. Но это оценка разработчика решения, а не подтверждённый результат QazaqGaz. QazaqGaz

Поэтому в нашей классификации эти проекты остаются пилотами.

Публичных данных о достигнутом производственном эффекте, масштабировании на конкретные активы или изменении производственных показателей QazaqGaz пока недостаточно.

Это принципиальный момент: наличие сильного международного технологического партнёра ещё не означает, что соответствующий AI уже изменил производственный процесс.

5. Geo QG — фундамент для будущего AI

Отдельное направление — цифровизация геологоразведки.

QazaqGaz развивает платформу QGGeoDigital, предназначенную для более точной и оперативной работы с данными по доразведке и разработке месторождений.

Сама компания указывает, что в дальнейшем платформа должна стать основой для применения искусственного интеллекта и определения мест бурения скважин. QazaqGaz

То есть здесь пока важно различать:

цифровая платформа — уже есть;
AI-контур на её основе — направление дальнейшего развития.

Это хороший пример того, почему при анализе AI нельзя автоматически считать любую современную цифровую систему искусственным интеллектом.

6. Самый большой вопрос — газотранспортная система

Именно здесь проходит главный рубеж для QazaqGaz.

Компания управляет огромной инфраструктурой газоснабжения: магистральными газопроводами, распределительными сетями и другими объектами газовой инфраструктуры.

В корпоративном отчёте QazaqGaz уже заявлял планы применения AI в управлении газотранспортной сетью, производственной безопасности, охране труда и клиентских расчётах. QazaqGaz

Но наличие такой цели и наличие работающей системы — разные вещи.

В открытых источниках мы пока не нашли достаточных подтверждений того, что AI уже в промышленном масштабе управляет:

потоками газа;
компрессорными станциями;
диспетчеризацией;
балансировкой сети;
прогнозированием и оптимизацией режимов магистральных газопроводов.

Именно здесь находится потенциально самый большой эффект для компании.

В 2023 году QazaqGaz и Presight объявили пилот по повышению прозрачности учёта газа в Астане, Шымкенте и на магистрали «Сарыарка» с перспективой масштабирования на магистральные газопроводы и газораспределительные сети. Presight AI

Но публичного подтверждения того, что этот контур уже превратился в масштабную AI-систему управления газотранспортной сетью, мы не нашли.

7. Дроны и мониторинг — не всегда AI

Есть ещё один показательный пример.

В 2026 году QazaqGaz Aimaq начал использовать беспилотники с лазерным детектором метана BL-CH4 для поиска утечек газа.

Дрон обследует газопроводы с воздуха, а лазерный датчик фиксирует наличие метана и позволяет определить место утечки. Sputnik Казахстан

Это серьёзная технологическая система, но сам по себе лазерный датчик и беспилотник ещё не означают применение искусственного интеллекта.

Поэтому мы не относим этот кейс к подтверждённым AI-проектам без доказательств наличия AI-модели, которая принимает или поддерживает производственные решения.

Это важное различие для всей серии RD Analytics.

azaqGaz на фне мировых компаний

Интереснее всего сравнить QazaqGaz не с другими казахстанскими компаниями, а с международными газовыми и нефтегазовыми операторами.

Особенно показателен ADNOC, поскольку та же AIQ внедряет для него AR360.

В 2024 году ADNOC объявила о масштабировании AR360 более чем на 30 месторождений/резервуарных объектов (reservoirs) после первоначального внедрения на двух объектах. Компания использует AI для управления разработкой месторождений и оптимизации планирования. ADNOC

У QazaqGaz AR360 пока представлен как пилотный проект, запущенный в 2025 году. QazaqGaz

Ещё более масштабный ориентир — Saudi Aramco.

По данным самой компании, в 2025 году Aramco получила $2,6 млрд AI-driven Technology Realized Value, определила 442 AI use cases, при этом более 200 решений уже были внедрены, а ещё более 100 находились в разработке. Арамко

Это не означает, что QazaqGaz должен иметь сопоставимые абсолютные показатели.

Но это показывает разницу между отдельными AI-решениями и системным промышленным применением AI на уровне всей производственной цепочки.

Что в итоге у QazaqGaz?

Если убрать презентационные формулировки и оставить только то, что подтверждается открытыми данными, получается следующая картина.

AI уже работает:

— в переработке ПНГ есть производственный цифровой контур с нейросетевым модулем;
— в QazaqGaz Aimaq AI распознаёт показания счётчиков;
— развивается AI-прогнозирование потребления газа.

AI находится на стадии пилотов или развития:

— AR360 и RockInsight в upstream;
— дальнейшее развитие QGGeoDigital с использованием AI;
— более широкий контур AI для управления газотранспортной системой.

Отдельные цифровые технологии не следует автоматически считать AI:

— цифровые платформы;
— системы мониторинга;
— беспилотники с лазерными датчиками;
— автоматизацию без доказанного применения ML/AI.

Таким образом, QazaqGaz нельзя назвать компанией, где AI существует только на уровне презентаций.

Работающие решения уже есть.

Но по открытым данным пока недостаточно доказательств того, что искусственный интеллект стал единым уровнем управления всей газовой цепочкой — от геологоразведки и добычи до переработки, транспортировки и распределения.

Именно масштабирование здесь становится главным вопросом.

Итог

QazaqGaz сейчас находится в переходной точке.

С одной стороны, компания уже накопила технологический задел: есть реальные AI-сервисы, производственный кейс с цифровым симулятором, AI в работе с потребителями, прогнозирование потребления и несколько проектов с международными технологическими партнёрами.

С другой — значительная часть наиболее интересных решений всё ещё находится на стадии пилотов или развития, а публичных данных о масштабном влиянии AI на основную газотранспортную инфраструктуру пока недостаточно.

Поэтому наиболее точная формулировка сегодня:

QazaqGaz сделал первые шаги к масштабному применению AI, но системного AI-управления всей газовой цепочкой по открытым данным пока не видно.

Итог серии RD Analytics

Четыре дня мы последовательно разбирали четыре крупнейшие компании страны — КТЖ, КМГ, Казатомпром и QazaqGaz.

И вывод получился один.

Во всех четырёх компаниях AI уже появился: есть работающие решения, production-кейсы, пилоты и цифровая инфраструктура. Но масштабного и публично подтверждённого влияния AI на основные производственные процессы пока недостаточно.

Практически везде переход от отдельных решений и пилотов к системному изменению самого производства ещё впереди.

И здесь особенно показательно, насколько точно постановка задачи на государственном уровне совпадает с тем, что показывает наша четырёхдневная проверка.

Это показывает, насколько детально на уровне государства видна реальная ситуация с цифровизацией и AI в крупнейших компаниях страны. Цифровой и AI-задел уже накоплен, отдельные решения работают, но теперь необходимо перейти от пилотов и отдельных решений к реальному производственному результату.

6 октября 2026 года на заседании Правительства по реализации стратегии Digital Qazaqstan было прямо зафиксировано: в нефтегазовой отрасли внедрение AI и цифровых двойников должно стать базовым стандартом управления производственными процессами, а такие решения необходимо масштабировать на все производственные активы. До конца 2028 года поставлена задача полностью запустить цифровые двойники на 12 основных месторождениях. Премьер-министр Казахстана

Получается, что задача Главы государства очень точно совпадает с тем, что показывает наша четырёхдневная проверка: страна уже накопила значительный цифровой и AI-задел, но теперь необходимо перейти от пилотов и отдельных решений к реальному производственному результату.

Это уже не просто задача «внедрить больше AI».

Речь идёт о другом уровне:

AI должен давать измеримый производственный эффект, менять процессы и масштабироваться на реальные производственные активы.

Именно здесь проходит главный критерий следующего этапа:

не сколько AI-проектов запущено, а что реально изменилось на производстве и какой измеримый результат это дало.