Мнения / Искусственный интеллект

Почему ИИ в России развивается медленно

И как ускорить процесс

12 марта 2025, 13:00

Автор:

В последние годы мир переживает бум искусственного интеллекта. США и Китай, лидеры отрасли, вкладывают миллиарды долларов в большие языковые модели и прикладные решения. Европа — и прежде всего Франция — стремится занять третью позицию, создавая собственную экосистему, способную конкурировать с американским и китайским доминированием.

Россия на этом фоне активно пытается наверстать упущенное. «Сбер» и «Яндекс» уже представили собственные крупные языковые модели, а государство утвердило национальную стратегию по ИИ до 2030 года. Кирилл Пшинник, CEO и сооснователь онлайн-университета «Зерокодер» разбирается в особенностях развития ИИ в России и причинах его отставания от зарубежных моделей.

Содержание

Российские нейросети против мировых лидеров
Роль государства в развитии
Почему российский ИИ буксует
Что может помочь России
Заключение

Российские нейросети против мировых лидеров

После успеха американского Chat-GPT от OpenAI вопрос о конкуренции российских нейросетей с зарубежными стал особенно острым. Сегодня крупнейшие отечественные проекты — это YandexGPT 5 от «Яндекса» и GigaChat Max от «Сбера».

Я регулярно работаю с разными языковыми моделями, российскими и зарубежными. Если говорить про решение повседневных задач, то наши модели мало чем уступают западным аналогам. Они умеют создавать структурированный текст и редактировать его, а YandexGPT даже ищет и агрегирует информацию из интернета в реальном времени.

К сильным сторонам российских решений можно отнести отличное владение русским языком, адаптацию под локальные реалии (в том числе цензуру), а также специализированный функционал, вроде интеграций с отечественными сервисами и генерации изображений.

Кроме текстовых задач, наши нейросети умеют генерировать реалистичные изображения через YandexART или Kandinsky 3.1. Еще способны пересказывать длинные тексты и даже работать с видео.

Основные слабые места отечественных нейросетей — недостаточная глубина обучения и ограниченный контекст в сравнении с гигантскими мировыми моделями вроде GPT-4o.

Еще пару лет назад такой функционал обеспечил бы российским решениям первые места в рейтингах нейросетей и вызвал бы настоящий фурор. Но с релизом DeepSeek-R1 в январе 2025 года китайские компании задали совершенно новую планку, которую отечественные проекты пока преодолеть не могут.

Уже сейчас в большинстве западных моделей используются технологии, которых нет в российских аналогах. Среди них reasoning (глубокое рассуждение и логические выводы), автономные агенты (OpenAI Operators) и продвинутые open source модели вроде QwQ 32B от Alibaba, на которые сделали ставку китайские разработчики.

Поэтому российский лидер GigaChat Max на отечественном портале LLM Arena занимает лишь средние позиции — по качеству ответов на промпты пользователей. Пока наши модели решали задачи, которые были актуальны вчера, мир уже ушел вперед.

Важное преимущество российских решений долгое время было связано не с качеством, а с простотой их использования. Доступ к ведущим западным моделям в России заблокирован, и для работы с ними нужно было искать варианты оплаты зарубежными картами. Отечественные нейросети выигрывали за счет простоты и доступности. Но с появлением мощных китайских и западных open-source моделей преимущество стало менее значимым.

Теперь нашим разработчикам проще адаптировать качественную open-source нейросеть, чем тратить огромные ресурсы на создание собственной. Это ускоряет внедрение новых технологий, но в стратегической перспективе ведет к зависимости от зарубежных решений.

Роль государства в развитии

В последние годы государство всерьез заинтересовалось развитием искусственного интеллекта. В 2019 году был принят Указ о Национальной стратегии развития ИИ до 2030 года, а финансирование проектов стало расти. Еще в 2021 году на ИИ выделили первые 1,4 млрд рублей для стартапов, и с тех пор запуск новых госпрограмм не прекращался.

К 2024 году Нацстратегию скорректировали под текущие реалии: санкции, нехватку специалистов и дефицит вычислительных мощностей. Задача стоит амбициозная — ежегодный объем рынка продуктов и услуг в области ИИ должен увеличиться с 12 млрд рублей в 2022 в несколько раз. Для этого России понадобятся новые кадры, компетенции и техника.

Российские власти логично пытаются решить эту проблему через сотрудничество с Китаем и странами БРИКС.

В декабре 2024 года Владимир Путин объявил о создании международной сети AI Alliance Network, где объединятся специалисты дружественных стран. Уже в январе 2025 Президент поручил правительству наладить более тесное сотрудничество с Китаем в сфере искусственного интеллекта.

Именно Китай становится ключевым партнером России. Президент «Сбера» Герман Греф признал, что главное препятствие сегодня — это нехватка мощных видеокарт, которые из-за санкций почти невозможно заменить.

Китай же может стать стратегическим партнером и в обмене технологиями, и в совместном развитии ИИ-проектов, и, вполне вероятно, в помощи с обходом санкций. Поставки, масштаб и ассортимент поставок зависят от типа продукции: одни типы микросхем и электронных компонентов доступны напрямую, а высокопроизводительные GPU зачастую поступают по параллельному импорту. Их ввозят, но мало и задорого.

Почему российский ИИ буксует

Несмотря на все инициативы, Россия продолжает отставать в гонке ИИ. Причины этого понятны.

Санкции и отсутствие собственных процессоров

Высокопроизводительные чипы, такие как NVIDIA A100 и H100, необходимы для обучения передовых нейросетей. Для России доступ к ним полностью закрыт из-за санкций. Производства аналогов у нас нет. Как выразился Герман Клименко, глава совета Фонда развития цифровой экономики: «Прежде чем бороться за лидерство, нам нужно построить огромный пласт вычислительной инфраструктуры».

Кадровый голод, усиленный эмиграцией айтишников

По словам Ивана Оселедца, профессора «Сколтеха», тысячи инженеров и ученых покинули страну после 2022 года. А те, кто остался, не успевают закрыть пробелы. Приток молодых специалистов идёт медленно и не восполняет потерь. В результате стране просто не хватает квалифицированных инженеров и исследователей.

Технологическая изоляция и «информационный вакуум»

Нейросети — глобальная отрасль, где важны обмен информацией, открытые базы знаний и совместные исследования. Ограничение доступа к инструментам (например, запрет GitHub Copilot), сложности с публикацией в западных журналах и разрыв научных связей с миром приводят к тому, что наши разработчики лишены возможности использовать лучшие мировые практики и учиться друг у друга. Как замечает Оселедец, российскому рынку критически не хватает «горизонтальной мобильности» — свободного обмена опытом и технологиями между компаниями и исследователями.

Низкий спрос со стороны российского бизнеса

По данным исследования «Цифровой экономики», уровень внедрения ИИ в российских компаниях втрое ниже, чем в среднем по миру. Более половины российских предпринимателей вообще не знают о существующих решениях и их реальной пользе для бизнеса. В таких условиях даже самые передовые технологии остаются невостребованными.

Проблемы понятны, но их следствие критично: существующие успехи пока остаются локальными историями, не складываясь в масштабный прорыв. Без решения этих ключевых проблем догнать мировых лидеров будет невозможно.

Что может помочь России

Несмотря на сложности, у России есть хорошие шансы укрепить позиции в сфере ИИ — если она предпримет несколько важных шагов.

Первый шаг — это вычислительная инфраструктура. Нам нужны собственные мощные чипы и GPU, иначе мы всегда будем зависеть от чужих решений. Конечно, создать собственные ускорители искусственного интеллекта быстро не получится, но начинать нужно уже сегодня. В краткосрочной перспективе поможет параллельный импорт через дружественные страны или совместные проекты с Китаем — например, получение доступа к китайским аналогам чипов NVIDIA или совместная разработка оборудования нового поколения.

Второй шаг — усиление финансирования и изменение подходов к его распределению.

Французский пример показывает, если государство объединяет усилия с крупным бизнесом и университетами — это дает отличные результаты. России стоит перенимать этот подход: государственно-частные партнерства, финансирование университетских лабораторий и исследовательских стартапов помогут ускорить развитие отечественного ИИ.

Очень важно развивать спрос на ИИ-технологии со стороны бизнеса. По данным АНО «Цифровая экономика», уровень внедрения ИИ в России в три раза ниже среднемирового, а значит, государству стоит активно субсидировать обучение бизнесменов и сотрудников госорганов через гранты и льготы.

За 2024 году мы в онлайн-университете обучили тысячи сотрудников российских компаний использовать нейросети в работе, а сейчас мы совместно с «Цифровой экономикой» обучаем госслужащих Ямало-Ненецкого округа. И это работает: люди видят пользу ИИ, и спрос растет.

Государство, как крупнейший заказчик, само может показывать пример: внедрять ИИ в здравоохранение, образование, городское хозяйство, делиться успешными кейсами и популяризировать технологии.

И главное — России нужен собственный стратегический фокус. Не стоит сразу пытаться конкурировать с США во всех сферах: лучше найти собственные конкурентные преимущества. Например, в русскоязычных моделях или узконаправленных решениях для военной и аналитической сферы.

Наше историческое преимущество — большой объем русскоязычных данных. Благодаря этому наши нейросети уже сейчас лучше западных аналогов разбираются в местном контексте, культурных особенностях и нюансах, которые часто не понимают зарубежные модели. Также перспективными могут быть разработки в области силовых структур, аналитических систем и государственного управления — именно там российские технологии могут занять лидирующие позиции.

Заключение

Сегодня российская индустрия ИИ похожа на марафонца, который стартовал позже остальных и пытается догнать ушедших вперед конкурентов. Наши модели развиваются, но пока это точечные прорывы отдельных энтузиастов и корпораций. По-настоящему массового эффекта нет.

Если смотреть по инвестициям в ИИ, о которых говорят в странах, то $500 млрд США и, более 1 трлн юаней в Китае против 7,7 млрд рублей в 2025 году для России – суммы абсолютно разные. Не хочется давать оценку «пальцем в небо», но учитывая, что даже при переходе на азиатские GPU и использовании своих комплектующих, 7,7 млрд рублей недостаточно.

Инвестиции должны увеличиваться соразмерно масштабированию и усилению национальной технологической базы. Хватит ли США суммы в $500 млрд — вопрос. Будет ли поддерживать Центробанк Китая такими же вливаниями средств в будущем — тоже загадка.

Поэтому я бы исходил из того, что стране нужна сильная и мощная поддержка не только финансовая, но и законодательная. Санкции против России вынуждают затрачивать больше ресурсов на казалось бы ненужное, но необходимое.

Но говорить о поражении еще рано. У России есть мощная научная база, энтузиасты и корпорации, которые уже доказали свою способность создавать достойные решения. Появилось и четкое понимание на уровне государства, куда двигаться дальше. Главное сейчас — грамотно использовать эти ресурсы.

Конечно, нужно быть реалистами: догнать OpenAI, Google или китайских лидеров в ближайшие пару лет нам вряд ли удастся. Но сократить отставание с нынешних лет хотя бы до месяцев — вполне реально. Для этого нужны конкретные действия: наладить доступ к технологиям через партнерства, поддерживать и масштабировать уже успешные инициативы, активно развивать кадры и инфраструктуру. Тогда шанс сократить отставание и стать значимым игроком на глобальной арене ИИ будет у нас в руках.

Фото на обложке: Jonathan Kitchen / Getty Images

Подписаться на телеграм-канал