Столкновение умов: как не проиграть конкуренцию в борьбе за лидерство в области ИИ
Еще год назад мы мало что знали о китайских технологиях ИИ, но внезапно несколько месяцев назад в инфополе замелькало сразу несколько LLM-моделей от китайских разработчиков. Мир находится в состоянии ИИ-гонки — страны соревнуются друг с другом за право лидерства, за право владения этими технологиями. Мы наблюдаем явное противостояние США и Китая. И кажется, что Европа и Россия находятся пока даже не в роли догоняющих, а в роли потребителей. О том, как на самом деле развивается ИИ в России и какую роль играют в этом развитии наука, бизнес и государство, рассказывают руководитель Балтийского центра нейротехнологий и ИИ, доктор физико-математических наук, профессор Александр Храмов и руководитель образовательных программ в «Битрикс24» Михаил Беляев
Знать свое место
В наше время определяющую роль в ИИ-гонке будут играть не только умы, но и деньги. Видимо, для существующих технологий больших языковых моделей в ближайшее время не стоит ждать революционных скачков в развитии. Да, появляются определенные ноу-хау: например, разработчики DeepSeek утверждают, что обучили свою модель за довольно скромные по меркам таких систем $6 млн. По тому, как думает и рассуждает эта модель, ее можно считать некоей следующей итерацией, новым этапом в развитии моделей машинного обучения.
Но в целом текущий путь развития LLM-систем достаточно экстенсивный — для улучшения моделей разработчики фактически только увеличивают количество параметров и объемы данных, используемых для их обучения.
Однако экстенсивный путь развития очень дорог. И главный вопрос в том, кто в Европе, России, на Ближнем Востоке или где-то еще будет вкладываться в развитие таких технологий.
У России есть свои особые конкурентные преимущества — это не только великолепная математическая школа, но и доступная энергетика и избыток генерируемых мощностей, благодаря которым можно строить мощные ЦОДы. Например, Германия, которая отказалась от атомной энергетики около 20 лет назад, сейчас не может себе этого позволить, так как зеленая энергетика не в состоянии генерировать достаточно мощности.
У ИИ в России есть все исходные данные: ресурсы во всех смыслах, запрос от государства, корпораций и, что радует, малого бизнеса, сильные игроки, которые уже представили и развивают коммерческие модели, и разработчики прикладного ПО, активно включающие в свои продукты ИИ.
Следующий необходимый шаг — серьезная политическая воля, созревшая на уровне серьезных акторов нашего бизнес-пространства и политики, убежденность в том, что государству это нужно. Вспомним историю создания ядерного оружия в СССР — это хороший пример акта политической воли, связанный с национальной безопасностью. В этом же аспекте можно рассматривать ценность ИИ для современной России, применительно к военной сфере, к обеспечению безопасности.
Гонка ИИ идет не только на уровне уникальных способностей моделей или позиций конкретных нейронок в рейтингах — она в плоскости массового использования. Одно дело, когда специализированный ИИ помогает работе одного марсохода, другое — когда 80% бизнесов половину задач решают быстрее и точнее с помощью нейросетей, увеличивая эффективность целых отраслей.
Ключевой фактор успеха — это поиск применения ИИ, работающих сценариев. Представьте, что конвейеры на всех заводах страны работают под управлением ИИ. Или в каждом отделе продаж ИИ автоматически расшифровывает все звонки с клиентами и заполняет карточки, а руководитель видит соответствие звонка скрипту. Такой срез определит результаты экономической конкуренции бизнесов внутри региона и между странами.