Крупный российский банк, разрабатывающий собственные языковые модели, видит у стран Глобального Юга интерес к «суверенным» ИИ — системам, обученным на локальном контенте и соответствующим местным ценностям. По мнению руководства, такие решения востребованы у тех, кто обеспокоен конфиденциальностью и содержанием западных моделей.
Суверенные модели для партнёров
Банковские и IT‑команды предлагают партнёрам установку и поддержку локальных LLM: организации готовы платить за развёртывание и адаптацию моделей под национальные особенности. При этом отмечается, что такие модели по скорости и «уму» изначально могут уступать лидерам рынка, но будут корректно отражать ценности заказчика.
«Да, она сначала будет медленнее, где‑то не такая умная, как некоторые западные решения, но она будет соответствовать вашим ценностям».
GigaChat: открытость кода и задача адаптации
Одна из разработанных в России моделей находится в открытом доступе и имеет открытый код: партнёры могут её скачать, но у многих нет специалистов, способных настроить и дообучить систему так, чтобы она не выдавала нежелательный для страны контент. Превращение «сырой» модели в продукт, готовый для конкретной страны, описывают как крупный IT‑проект.
Проблемы с оборудованием и стандарты
Один из ключевых факторов в контроле над индустрией ИИ — программные и аппаратные стандарты для чипов. Примером называют CUDA от американского производителя, ставшую отраслевым стандартом, на котором работают многие LLM. Переход на новый стандарт или попытки внедрить собственный потребуют больших усилий и создадут дополнительную конкуренцию.
Также обсуждаются закупки зарубежных чипов для работы отечественных моделей: из‑за санкций доступ к некоторому передовому оборудованию остаётся ограниченным, поэтому вопросы поставок и совместимости остаются важными для развития проектов.
Тенденция к сжатию и специализации моделей
Развитие пойдёт в сторону более компактных и специализированных моделей, которые требуют меньше ресурсов и нацелены на конкретные задачи человека или бизнеса. По словам разработчиков, пользователям важны не триллионы параметров сами по себе, а решение конкретных задач по понятной цене, поэтому следующий шаг — «сжатие» моделей и их адаптация.
ИИ и рынок труда
Применение ИИ может значительно повысить производительность и изменить распределение рабочей силы: люди будут переходить в те сферы, где их труд трудно автоматизировать. В одном из примеров разработан робот для укладки плитки: система берёт плитку вакуумным захватом и укладывает её, но эффективно работать он может только на идеально подготовленной поверхности, которую предварительно должны сделать люди.
