«ИИ будет массово доступен — так же, как мобильная связь или телевидение»
Искусственный интеллект все плотнее входит в нашу жизнь. Он помогает в работе, в выборе инвестиций. Он даже предсказывает будущее. О том, какие горизонты открывают генеративный искусственный интеллект и другие цифровые технологии, «Деньгам» рассказал первый зампред Сбербанка Александр Ведяхин на ПМЭФ-2025.
Как сегодня обстоит ситуация с противостоянием DeepSeek и ChatGPT и к какой модели ближе ваши разработки?
— Модели от OpenAI по большинству показателей остаются лучшими в мире, а модели от DeepSeek — лучшими в мире из числа открытых моделей. Мы не так много знаем о моделях OpenAI с технической точки зрения, поскольку, вопреки своему названию, компания прочно стала на рельсы закрытости.
Однако косвенная информация и многочисленные утечки говорят о том, что технически последние модели от OpenAI не так уж сильно отличаются от моделей китайских коллег — все это большие трансформерные нейросети.
Сегодня ведущие технологические компании активно ведут эксперименты в области как различных вариантов монолитных трансформерных архитектур, так и подхода, получившего название «смесь экспертов» (mixture-of-experts, MoE).
Все сражаются за повышение вычислительной эффективности моделей (как при их обучении, так и при их использовании), концентрируются именно на развитии методов, позволяющих выжать максимум из имеющихся данных.
При этом ни для кого не секрет, что количество оцифрованных текстовых данных сегодня растет более скромными темпами, чем потребности в них при обучении больших языковых моделей. Так что различий в технологиях между OpenAI, DeepSeek и нами меньше, чем может показаться на первый взгляд.
Если же говорить о релизной политике, то здесь «Сбер» ближе к DeepSeek, поскольку поддерживает открытость исследований. Уже не первый год мы публикуем многие свои модели в открытом доступе. Выложены в открытый доступ все модели линейки Kandinsky, базовая модель GigaChat Lite и семейство акустических моделей для русского языка GigaAM, которые находятся «под капотом» GigaChat.
— Крупные игроки на рынке ИИ вкладывают в его развитие большие деньги. Может ли генеративный искусственный интеллект стать инструментом, доступным для всех, в том числе и тех, кто не имеет средств на инвестиции в него?
— Все движется в ту сторону, где генеративный ИИ будет массово доступен — так же, как мобильная связь или телевидение. Сегодня мы предлагаем клиентам разнообразные варианты развертывания GigaChat: в публичном или частном облаке и, конечно, непосредственно в инфраструктуре заказчика (on-premise).
Если раньше внедрение генеративного ИИ было прерогативой крупнейших компаний, то сегодня мы наблюдаем растущий интерес к использованию больших языковых моделей в сегментах малого и среднего бизнеса. Например, российский разработчик Directum внедрил GigaChat в свою систему документооборота, добавив новые возможности для работы с файлами.
— Сегодня уже многим очевидно, что как помощник в бизнес-процессах ИИ необходим. А может ли он сам разрабатывать бизнес-модели и новые виды бизнеса? Или он способен только помогать человеку находить оптимальные пути их создания?
— ИИ уже способен генерировать гипотезы, находить новые рынки, рекомендовать бизнес-модели, основываясь на данных и успешных аналогах. Но принятие решений все равно остается за человеком. Сегодня это мощный инструмент соавторства, который может натолкнуть на правильное решение, дополнить и скорректировать наши предложения. Генеративные модели могут заметно помочь, например, в анализе существующих возможностей, в определении ограничений на конкретных рынках. А также сформировать профили потенциальных потребителей и гипотезы для проверки, проанализировать тренды, провести исследование рынка, составить детальный план и траекторию развития бизнеса. Например, в корпоративном инвестиционном бизнесе «Сбера» GigaChat дает рекомендации нашим менеджерам по продуктам, которые могут быть полезны клиентам.
— Какие отрасли бизнеса могут добиться наибольшего прогресса при использовании генеративного ИИ?
— Сегодня наибольший эффект генеративный ИИ приносит в тех секторах, где уже накоплены массивы структурированных данных. Это финансы, ритейл, логистика, здравоохранение. Однако именно в наименее цифровизованных отраслях, таких как аграрный сектор, стройка, ЖКХ, потенциал этой технологии особенно велик. Генеративный ИИ может стать трамплином, который позволит перескочить сразу несколько этапов развития. Тут главное — успеть переобучить людей и быть готовым к этим изменениям. Еще одна из потенциальных сфер — это кибербезопасность, где уже есть успешные примеры внедрения генеративного ИИ. Так, «Лаборатория Касперского» на базе GigaChat разработала ИИ-инструмент, который позволяет в два раза быстрее анализировать события информационной безопасности.