Сбер, Яндекс и VK перестали шуметь: почему гонка за собственным ИИ ушла в тень

Еще недавно Сбер, Яндекс и VK активно рассказывали о своих достижениях в области искусственного интеллекта. Теперь громких презентаций стало меньше, а главная работа переместилась за закрытые двери. Российские IT-гиганты развивают собственные большие языковые модели (LLM), которые должны стать основой для банков, бизнеса и государственных сервисов.

Еще несколько лет назад рынок искусственного интеллекта напоминал технологическую гонку на публике, вспоминает xrust. Компании соревновались в количестве параметров моделей, скорости обработки запросов и новых функциях нейросетей. Каждая крупная разработка сопровождалась презентациями и громкими заявлениями.

Сегодня ситуация изменилась.

Сбер, Яндекс и VK стали заметно осторожнее рассказывать о своих планах. Но эта тишина не означает замедления. Напротив, именно сейчас решается вопрос, кто сможет создать российскую языковую модель, способную работать на уровне современных корпоративных решений.

От чат-ботов к полноценным ИИ-системам

Главная цель компаний изменилась. Простого помощника, который умеет отвечать на вопросы или писать тексты, уже недостаточно.

Бизнесу нужны системы, которые смогут анализировать документы, помогать принимать решения, работать с большими массивами данных и выполнять сложные задачи без постоянного контроля человека.

Особенно важным становится возможность развертывания таких моделей внутри собственной инфраструктуры.

Для банков, телеком-компаний и государственных организаций это означает меньше зависимости от внешних сервисов, зарубежных облачных платформ и API сторонних разработчиков.

Именно поэтому борьба за собственные LLM постепенно становится не только технологическим, но и стратегическим вопросом.

Сбер делает ставку на тяжелую артиллерию

Сбер остается одним из главных участников российской гонки искусственного интеллекта.

Компания развивает семейство моделей GigaChat и постепенно расширяет их возможности. В отличие от первых поколений нейросетей, новые версии должны не просто формировать ответы, а выполнять более сложные задачи — анализировать информацию, работать с кодом и помогать специалистам в различных сферах.

Представители Сбера ранее заявляли о развитии моделей с возможностями рассуждения, которые должны приблизить отечественные решения к современному уровню мировых ИИ-систем.

Источник: Reuters сообщал о планах Сбера развивать большие языковые модели с расширенными возможностями анализа и рассуждения.

Яндекс сохраняет главное преимущество

У Яндекса есть собственный сильный фундамент — многолетний опыт работы с поиском, машинным обучением и обработкой огромных объемов данных.

Компания развивает линейку YandexGPT, интегрируя искусственный интеллект в свои сервисы — от поиска до корпоративных инструментов.

Главное преимущество Яндекса заключается не только в самой модели, но и в накопленных данных и опыте работы с миллионами пользовательских запросов.

Однако именно поэтому компания вынуждена действовать осторожно. Любой новый продукт автоматически сравнивается с крупнейшими зарубежными аналогами, а ошибки становятся заметны практически мгновенно.

VK идет путем быстрых экспериментов

VK занимает другую позицию.

Компания активно внедряет искусственный интеллект в свои сервисы и платформы, экспериментируя с новыми возможностями.

Но создание большой языковой модели — это не обычный программный продукт, который можно выпустить за несколько месяцев.

LLM требуют огромных вычислительных ресурсов, дорогостоящего обучения и команды специалистов, способных работать с архитектурой современных нейросетей.

Поэтому скорость выхода новых функций еще не означает лидерство в самой технологической гонке.

Почему компании перестали рассказывать о разработках

Причина проста: сегодня цена ошибки стала слишком высокой.

Если компания публично показывает слабую модель, это сразу влияет на ее репутацию. Если модель оказывается сильной — рынок начинает требовать большего, а ожидания растут быстрее, чем возможности инфраструктуры.

Поэтому крупнейшие игроки выбрали другую стратегию:

разрабатывать → тестировать → улучшать → показывать готовый результат.

Такой подход уже используется ведущими мировыми разработчиками искусственного интеллекта.

Кто первым создаст корпоративный российский ИИ

Главная битва сейчас идет не за красивого чат-бота для пользователей.

Речь идет о рынке корпоративного искусственного интеллекта.

Банки хотят использовать нейросети для анализа операций и документов. Телеком-компании — для автоматизации поддержки клиентов. Крупные предприятия — для управления знаниями и внутренними процессами.

Победит не обязательно та компания, которая первой покажет новую модель.

Главным станет тот, кто сможет создать надежную систему, которую можно внедрить в реальный бизнес и использовать каждый день.

Гонка за российский ИИ действительно ушла в тень.

Но именно сейчас она становится наиболее важной.

Источники: Reuters , YandexGPT , GigaChat от Сбера