Россия продвигает суверенную модель искусственного интеллекта (ИИ) в странах Глобального Юга на фоне их опасений по поводу конфиденциальности и контента западных LLM-моделей, сказал в интервью Reuters первый зампред правления крупнейшего российского банка и разработчика ИИ, Сбербанка, Александр Ведяхин.
Россия отстает от США и Китая в глобальной гонке ИИ; Сбербанк и IT-гигант «Яндекс» работают над своими флагманскими LLM-моделями — GigaChat и YandexGPT. Учитывая сохраняющийся разрыв, Сбербанк видит в дружественных России странах спрос на нейросети, обученные на локальном контенте, с учетом местного менталитета и традиций. «Что мы предлагали и будем предлагать, это, конечно, создание суверенных моделей, — партнёрам и тем, кому это интересно. Предложения к нам поступали: «ставьте, приезжайте, мы готовы платить деньги», — сказал Ведяхин накануне Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ).
«Да, она сначала будет медленнее, где-то не такая умная, как Anthropic, Grok или DeepSeek, но она будет соответствовать вашим ценностям».
GigaChat от Сбера находится в открытом доступе, у него открытый код, и партнеры банка сами могут его скачать, но у них нет специалистов, готовых эту модель настраивать и обучать, чтобы она не выдавала ненужный стране контент, сказал Ведяхин.
«Это очень интеллектуальная работа — как из сырого продукта сделать модель, которая нужна конкретной стране, это прямо большой IT проект. Именно на это есть большой спрос со стороны стран Глобального Юга и стран, которые хотят, но не могут себе позволить разработку суверенного ИИ. Именно в этом направлении мы будем работать», — сказал он.
Президент Владимир Путин заявил на прошлой неделе, что Россия входит в число трех стран мира, способных разрабатывать собственные модели ИИ, которые могут использоваться в таких чувствительных областях, как государственные операции и оборонный сектор. Во время визита Путина в Китай в мае глава Сбербанка Герман Греф обсуждал закупки китайских чипов для работы GigaChat, поскольку западные санкции продолжают блокировать доступ РФ к передовому оборудованию за рубежом.
«Так как это коммерческие переговоры, я не могу раскрывать их детали». — сказал Ведяхин.
По его словам, одним из секретов успеха американского производителя чипов Nvidia в контроле над индустрией ИИ является его программное обеспечение для чипов CUDA (Compute Unified Device Architecture), которое стало отраслевым стандартом, на нем работают все существующие LLM.
«Все, кто новые приходят, они должны либо делать ту же самую CUDA, похожую ставить, чтобы не переделывать, либо внедрять свой стандарт. Вот если Китай будет внедрять свой стандарт, то им будет тяжело, потому что и всем остальным, кто будет приходить на их чип, будет тяжело. Это не просто так — выбросил чип и поставил новый. Это борьба стандартов», — сказал Ведяхин.
Он полагает, что дальнейшее развитие ИИ-моделей пойдет в сторону более компактных, специализированных моделей, которые не расходуют много ресурсов и заточены под потребности конкретного человека, бизнеса.
«Мы пришли к точке насыщения по количеству параметров в модели. Есть триллионная модель. Вот у нас GigaChat Ultra — более 700 миллиардов параметров, но обычному пользователю это ничего не говорит. Пользователю нужны не миллиарды параметров, а решение конкретных вопросов за понятные деньги. Поэтому следующий шаг — сжатие моделей», — сказал Ведяхин.
Использование ИИ может резко повысить производительность труда, способствуя перераспределению рабочей силы в сектора, где людей будет трудно заменить, например, в строительстве. Ведяхин сказал, что, устав наблюдать за армиями танцующих роботов на мероприятиях, посвященных искусственному интеллекту, он попросил своих сотрудников разработать робота для укладки плитки. Сейчас робот проходит тестирование. «Это довольно простые системы — робот с помощью вакуумного захвата берет плитку и укладывает её. Но эффективно работать он может только на идеально подготовленной поверхности, которую предварительно должны сделать люди», — сказал Ведяхин.
