Меня часто спрашивают, почему международные модели ИИ, например от OpenAI, неизменно превосходят российские аналоги, такие как GigaChat. Чтобы понять эту разницу, необходимо выйти за рамки анализа кода и рассмотреть фундаментальные, структурные проблемы. Вот ключевые факторы, ограничивающие позиции России в глобальной гонке ИИ.

1. Дефицит вычислительных мощностей

Эффективная разработка ИИ в масштабе зависит от необработанной вычислительной мощности. С 2022 года доступ к жизненно важным высокопроизводительным чипам NVIDIA (таким как A100 и H100) был прекращен. Обучение модели масштаба GPT-4 требует кластера из более чем 10 000 графических процессоров — это ресурсные возможности, которых просто нет в России. Для контекста: самый мощный суперкомпьютер Сбера, Christofari Neo, работает на уровне около 12 петафлопс, что в 50-100 раз меньше, чем у ведущих мировых исследовательских центров ИИ.

2. Растущий инвестиционный разрыв

Капитал — это топливо для инноваций. В 2024 году российские ИИ-компании привлекли в общей сложности около 34 миллионов долларов венчурного финансирования. Сравните это с OpenAI, которая привлекла более 10 миллиардов долларов, или с китайским сектором ИИ, где ежегодные инвестиции достигают 20-30 миллиардов долларов. Эта финансовая диспропорция, измеряемая порядками, делает практически невозможным финансирование долгосрочных, капиталоемких исследований, необходимых для создания конкурентоспособных базовых моделей.

3. Отток талантов и нехватка экспертов

С 2022 года Россия переживает исход десятков тысяч ИТ-специалистов. Стимулы очевидны: инженер по машинному обучению в России зарабатывает в среднем 30 000–60 000 долларов в год, в то время как та же должность в США приносит 150 000–200 000 долларов. Дело не только в зарплате; самые амбициозные и сложные проекты часто базируются за рубежом, уводя лучших специалистов с внутреннего рынка.

4. Отключение от глобальной технологической экосистемы

Санкции отрезали доступ к критически важным инструментам разработки и облачной инфраструктуры, включая GitHub Copilot, Azure и Google Cloud. Участие в международных конференциях и совместных исследованиях также сократилось. Хотя Россия по-прежнему занимает 14-е место по количеству публикаций в области ИИ, ее практическая интеграция в мировое технологическое сообщество сокращается, замедляя поток новых идей и передового опыта.

5. Ограниченный и замкнутый рынок

В конечном итоге, динамика рынка формирует технологические амбиции. Весь российский рынок ИИ оценивался примерно в 11 миллиардов долларов в 2023 году — это менее 1% от общемирового объема. Что еще более важно, уровень внедрения ИИ бизнесом в России в три раза ниже среднемирового. Основное внимание к этому небольшому, закрытому рынку, естественно, ограничивает масштаб и объем проектов, создавая потолок для роста и глобальной экспансии.