🤔 А что там по отечественным ИИ?

Когда мы говорим о популярных нейросетях для базового пользования – сразу вспоминаем о ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini и других. Разумеется, есть и российские ИИ, которые тоже достаточно популярны – это «Алиса AI», GigaChat. Можно долго рассуждать о том, есть ли у наших нейросетей преимущество внутри страны перед западными конкурентами (ведь многие из этих самых конкурентов не работают в России без обхода блокировок). Но тут на днях зампред правления ВТБ Вадим Кулик сказал, что в честном сравнении отечественные языковые модели пока уступают зарубежным. По его словам, ВТБ последние месяцы работает на двух ядрах (китайском Qwen и российском «Яндексе»), и сравнение не в пользу последнего.

🎭 С таким заявлением можно согласиться, не согласиться или игнорировать. Но лично мне кажется, что говорить о техническом преимуществе (или отставании) – совершенно правильный и здравый подход. Смотрите, мы не будем отрицать, что тот же Китай занимается развитием своих ИИ-технологий уже многие годы. Он делает это в условиях огромных инвестиций и громадного внутреннего рынка. Похожая ситуация и с западными технологиями.

🖱 В свою очередь, мы тоже не сидим на месте, и российские языковые модели уже сейчас представляют собой вполне рабочие продукты, которые закрывают разные прикладные задачи. Лучше ли с этими задачами справится тот же DeepSeek, чем Алиса? Да, лучше. Но это не значит, что сократить дистанцию не получится. Мы должны продолжать развивать технологии, в том числе говоря о несовершенствах. Иначе можно просто всё заблокировать, заявить, что наши нейросети самые лучшие в мире и забить на разработки.

Сам Кулик говорит, что на создание языковой модели нужно 50 миллиардов рублей – и это только входной билет. Думаю, в перспективе ближайших пяти лет у России есть все шансы сделать мощные модели, которые закроют потребности страны в ключевых отраслях. Но сами по себе они точно не появятся.