Генеративный российский ИИ внедряют активнее ChatGPT
Искусственный интеллект уверенно завоевывает российский бизнес — более половины ведущих компаний страны уже успешно интегрировали ИИ-технологии в свои процессы. Несмотря на увеличение затрат на разработку на 20-30%, отечественные решения активно конкурируют с международными системами, адаптированными под русский язык.
Согласно масштабному исследованию компании «Яков и партнеры», посвященному развитию генеративного ИИ в странах БРИКС, уже 54% крупнейших российских организаций (из топ-300) успешно внедрили ИИ-решения в свои бизнес-процессы. Эксперты прогнозируют, что развитие технологий искусственного интеллекта принесет странам БРИКС+ внушительную прибыль — до 600 миллиардов долларов к 2030 году.
Примечательно, что 2024 год стал знаковым для российской ИИ-индустрии — впервые отечественные разработки превзошли решения OpenAI по количеству внедрений в российском бизнесе. При этом серьезную конкуренцию составляют адаптированные под русский язык иностранные языковые модели. Отрасль сталкивается с определенными вызовами — нехваткой специального оборудования и квалифицированных специалистов. Для удовлетворения растущих потребностей рынка к 2030 году необходимо обеспечить ежегодную подготовку 15,5 тысяч профессионалов в сфере ИИ.
Максим Болотских, один из авторов исследования, отмечает значительный рост инвестиций в развитие ИИ. «Основные расходы связаны с оплатой труда специалистов — в ведущих компаниях эти затраты увеличились на 10-30%. Также наблюдается рост стоимости лицензионного программного обеспечения и инфраструктуры», — поясняет эксперт.
Интересная динамика наблюдается на рынке труда: несмотря на общее сокращение IT-вакансий на 15-18%, спрос на специалистов по ИИ вырос на впечатляющие 43% по сравнению с предыдущим годом. Это наглядно демонстрирует растущую значимость искусственного интеллекта в современном бизнесе.
Дмитрий Марков, управляющий директор MTS AI, подчеркивает важность разработки специализированных решений для конкретных бизнес-задач. Алексей Борщов из Just AI разделяет мнение о перспективности использования решений с открытым кодом, приводя в пример успешный проект Gen-T, созданный на базе технологии Qwen 2.5 от Alibaba Group.
Эксперты Центра ИИ Т-Банка признают высокий потенциал дообучаемых моделей. По словам Анатолия Потапова, руководителя направления фундаментальных технологий LLM, существуют области, где языковой фактор не является определяющим, например, программирование. В таких сферах зарубежные открытые модели пока опережают отечественные разработки. В то же время «Яндекс» отмечает, что дообучение моделей открывает возможности для создания быстрых специализированных решений, хотя требует серьезной экспертизы и значительных вычислительных ресурсов.
Алексей Калабурдин, эксперт Hybrid, прогнозирует возможное усиление дефицита специализированного оборудования на российском рынке в связи с новыми экспортными ограничениями со стороны США, включая поставки чипов от ведущих производителей, таких как Nvidia Corp. Однако это создает дополнительные стимулы для развития отечественных технологических решений.
Источник: www.kommersant.ru
