Москва, 3 июня — Россия продвигает идею «суверенного» искусственного интеллекта в странах Глобального Юга, где есть опасения по поводу конфиденциальности и содержания западных больших языковых моделей, заявил первый заместитель правления Сбербанка Александр Ведяхин.
По его словам, на международном фоне Россия отстаёт от лидеров — США и Китая — в гонке ИИ, но в дружественных странах есть спрос на нейросети, обученные на локальном материале и учитывающие местные менталитет и традиции. Сбербанк и другие российские IT‑компании работают над собственными LLM — например, GigaChat и YandexGPT.
«Мы предлагаем создание суверенных моделей партнёрам, кому это интересно. Предложения поступали: “ставьте, приезжайте, мы готовы платить”», — рассказал Ведяхин напередодни экономического форума.
«Да, она сначала будет медленнее и где‑то не такая умная, как решения некоторых западных компаний, но она будет соответствовать вашим ценностям», — добавил он.
GigaChat доступен с открытым исходным кодом, и партнёры могут загрузить модель, однако у многих стран нет специалистов, способных адаптировать и дообучить её так, чтобы она не выдавала нежелательный контент. Это, по словам Ведяхина, большая интеллектуальная задача и масштабный IT‑проект.
Ведяхин отметил также сложности с аппаратной базой из‑за санкций и сказал, что обсуждались закупки китайских чипов для работы GigaChat. Детали коммерческих переговоров он раскрывать не стал.
Одним из факторов успеха американского производителя чипов Nvidia Ведяхин назвал программную экосистему CUDA, которая стала отраслевым стандартом и на которой работают многие существующие LLM. «Новые участники должны либо делать что‑то совместимое с CUDA, либо вводить свой стандарт — а это борьба стандартов», — пояснил он.
По мнению собеседника, развитие пойдёт в сторону более компактных и специализированных моделей, экономичных по ресурсам и ориентированных на решение конкретных задач пользователей и бизнеса. «Мы пришли к точке насыщения по количеству параметров в модели… Пользователю нужны не миллиарды параметров, а решение конкретных вопросов за понятные деньги. Поэтому следующий шаг — сжатие моделей», — сказал Ведяхин, отметив, что у GigaChat Ultra более 700 миллиардов параметров.
Ведяхин также рассказал о практических проектах применения ИИ для повышения производительности труда. Так, его команда разрабатывает робота для укладки плитки: простая система с вакуумным захватом может укладывать плитку, но эффективно работать только на идеально подготовленной поверхности, которую сначала должны подготовить люди.
