Войти

Кто здесь самый умный

Компании померялись искусственным интеллектом

Кто здесь самый умный
Фото: Freepik
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в России очень отстают от зарубежных аналогов: по уровню их внедрения страна занимает только 30-е место в мире. Но, возможно, это и хорошо: российские разработчики и пользователи могут учиться на чужих ошибках.

Седьмые среди равных

Экономический потенциал от применения ИИ в России к 2028 г. составит до 36 трлн руб., а реализованный эффект может достичь 6,9 трлн руб., что эквивалентно влиянию на ВВП до 4%. Такие данные содержатся в докладе, обнародованном компаниями «Яков и партнеры» (экс-McKinsey ) и Яндекс.

В абсолютном выражении около 70% этого потенциала приходится на шесть ключевых отраслей (транспорт и логистика, банковская отрасль, ритейл, добывающая промышленность, производство потребительских товаров, ИТ-отрасль). При реализации позитивного сценария к 2028 г. прибыли компаний от использования ИИ могут вырасти на порядок.

В своем 80-страничном докладе «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» исследователи утверждают, что Россия находится в когорте ведущих мировых разработчиков «мыслящих машин».

В подтверждение этого тезиса они упоминают, что сегодня каждая вторая опрошенная компания в России (это преимущественно транспорт, логистика, банковская сфера, ритейл, добывающая промышленность, производство потребительских товаров, отрасль ИТ) находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе ИИ. Каждая пятая компания сегодня используют генеративный ИИ для своих задач в различных бизнес-функциях.

Также Россия занимает седьмое место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта (к ней авторы доклада относят объемы затрат, наличие, горизонт и степень проработки государственной стратегии и др.) Более, чем в сотне вузов работает федеральный проект «Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли», в рамках проекта «Искусственный интеллект» созданы шесть специальных исследовательских центров. Господдержку ожидают около 1200 стартапов (правда, опрошенные ранее «Экспертом» специалисты выражали сомнение в заинтересованности государства в такой поддержке в текущих условиях).

Россия — одна из всего десяти стран, где разработаны собственные модели генеративного ИИ (имеются ввиду нейросети YandexGPT и Сберовские Kandinsky и GigaChat).

Авторы доклада подчеркивают, что ИИ ни в коем случае не является «частной собственностью» исключительно сферы высоких технологий. Его массовое внедрение даст социально-экономические результаты для всех граждан — это повышение качества и продолжительности жизни, улучшение эффективности образования, создание новых рабочих мест, повышение производительности труда, и др.

С высоты 30-го места

Однако все перечисленные достижения тускнеют при более детальном исследования положения дел в данной отрасли. Триумфальный тон вводной части доклада понижается по мере того, как его авторы начинают углубляться детали. А эти детали говорят о том, что перед российскими пользователями ИИ стоят трудности как объективного, так и субъективного порядка.

Помогать их преодолевать — задача в первую очередь государства, но не только его, сказала «Эксперту» соавтор доклада, руководитель проектов в компании «Яков и партнеры» Марина Дорохова.

«Государство, конечно, должно создавать условия, чтобы такие технологии, как генеративный ИИ, активно развивались. Но не меньшую роль играет обмен опытом между компаниями — разработчиками, чтобы выдавать решения, которые можно затем поставлять на рынок. Задача стоит не только в создании технологий и алгоритмов, но и в их внедрении, в масштабировании успешных кейсов», — говорит она.

Прогнозируемые цифры стремительного роста прибылей российских компаний от развития ИИ в какой-то степени определяются эффектом низкой базы. Но российских пользователей в выборе инструментов ИИ ограничивает тотальное доминирование на рынке компаний-разработчиков из США (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Cohere, Meta*). На США в 2028 г. будет приходиться почти третья часть (31%) общемирового объема применяемых ИИ-решений.

Следом идет Китай (Huawei, Alibaba, Baidu, Tencent). На эти две страны в ближайшие годы будет приходиться 75% общемировых инвестиций в отрасль. В первую десятку также попали Сингапур, Великобритания, Канада, Южная Корея. Россия же не попала не только в десятку, но даже в двадцатку стран по уровню внедрения искусственного интеллекта

«Это во многом объясняется объемом средств, которые инвестируются там в технологию. Именно вложения в разработку базовых решений будут критическим фактором, определяющим конкурентоспособность страны на рынке ИИ», — говорится в докладе.

Там указано, что за все время OpenAI получила частных инвестиций на $11,3 млрд; Anthropic на $1,45 млрд; Cohere на $445 млн.

Начали за здравие

Хотя авторы доклада отдали РФ седьмое место в мире по уровню господдержки, это не обязательно свидетельствует о каком-то особенном внимании государства именно к разработкам в сфере ИИ. Оно вполне может быть результатом общего тренда на усиление роли государства в экономике.

В РФ сегодня только 17% опрошенных компаний (преимущественно e-commerce-компании, ИТ-компании, телекомы) дошли до стадии внедрения ИИ-решений и их масштабирования. Еще 50% «экспериментируют» с ними в той или иной фазе. Три четверти респондентов планируют в течение следующего года выделить менее 1% бюджета на эти цели.

«О повсеместном внедрении в бизнес-процессы российских компаний говорить пока преждевременно. Ни в одной из опрошенных компаний еще не произошло полноценного внедрения решений на основе генеративного ИИ в бизнес-процессы разных функций», — констатируется в докладе.

По словам Дороховой, российские компании видят не так много успешных кейсов использования ИИ-решений, и это является одной из причин, по которым их руководители не торопятся задействовать такие решения у себя. «Чтобы не набивать шишки», — уточняет она.

Самое болезненное для национальной гордости состоит в том, что 100% компаний, опрошенных при подготовке доклада, пользуются ИИ-решениями от OpenAI (GPT-3.5, GPT-4). На рынке существуют также open-source модели вроде JustGPT, но и это не российская разработка, в то время как для качественной генерации русскоязычных текстов преимущество отечественных моделей ни у кого не вызывает сомнения.

Мы пойдем своим путем

Одним из ключевых барьеров перед применением на практике ИИ-технологий является дефицит профильных специалистов. Почти все компании отмечают это как одну из главных сложностей.

По оценкам экспертов, в этой отрасли в России не хватает от полумиллиона до миллиона специалистов. На российских ученых сегодня приходится не более 1% работ в области ИИ, а более 70% наиболее цитируемых исследований за 2022 г. приходились на их коллег из США.

Российский рынок ИИ-решений сталкивается с объективным препятствием для ускоренного развития, которое невозможно преодолеть одномоментно, какие бы деньги — частные или государственные — для этого не вкладывались. По данным из доклада, только лишь три вуза — МФТИ, ИТМО и ВШЭ — готовят более десяти специалистов в год каждый, еще около десяти вузов — по три специалиста. Это капля в море. Но и большинство этих выпускников предпочитают искать работодателей за пределами РФ. Причина банальная — более высокие зарплаты.

Еще 57% опрошенных компаний отмечают в качестве сложностей при внедрении ИИ непозволительную стоимость этого процесса. И эта стоимость со временем вряд ли понизится. Причина — в стопроцентной зависимости ИИ-решений от зарубежного «железа» (импортозамещения в этом сегменте нет и ожидать его не стоит; рынок полностью монополизирован американской NVIDIA). От импорта зависят и Яндекс, и Сбер, и ВК, не говоря уж о более мелких пользователях. Дефицит микропроцессоров представляет более серьезную проблему, чем дефицит софта — который, как было сказано, можно заимствовать из решений с открытым программным кодом.

Однако, настаивает Марина Дорохова, всё это тем не менее не является критическим фактором для внедрения ИИ-решений в практику российских компаний.

«Большинство компаний ведь не внедряют у себя модели, требующие огромного количества процессоров. Они внедряют маленькие модели для решения конкретных узких задач, для которых у них хватает машинного ресурса. Наконец, многими моделями ИИ можно пользоваться через облачные технологии, тем самым полностью избавившись от зависимости от видеокарт NVIDIA», — говорит автор доклада.

Материалы по теме:
Наука, 29 ноя 18:34
В чем отличия планов РФ и США по пилотируемому полету на Красную планету
Наука, 10 окт 20:25
За что вручили Нобелевскую премию по химии 2024 года
Наука, 4 сен 11:00
Как нацпроект помогает ученым коммерциализировать прорывные идеи
Свежие материалы
Лизинг меняет рост на спад
Бизнес по сдаче в аренду недвижимости и техники готовится к сокращению на 20%
Сирийцы потеряли интерес к жизни в России
В мире,
Обострение конфликта в САР не грозит нашей стране притоком беженцев
Инвесторы вложились в ПИФы
Приток средств на брокерские счета в третьем квартале стал рекордным с конца 2021 г.