Российский генеративный искусственный интеллект (ИИ) может конкурировать с разработками из США и Китая, для этого компании должны сосредоточиться на создании продуктов на базе генеративного ИИ и кейсов с реальным финансовым эффектом, таким мнением с РИА Новости поделился генеральный директор MWS AI (входит в МТС Web Services) Денис Филиппов.

«Россия может конкурировать с США и Китаем в генеративном ИИ. Российские компании должны сосредоточиться на создании продуктов на базе генеративного искусственного интеллекта и кейсов с реальным финансовым эффектом, чтобы успешно конкурировать с США и Китаем, а не создавать с нуля большие языковые модели», — сказал Филиппов.

Он объяснил, что сейчас главными игроками на рынке искусственного интеллекта являются США и Китай. Так, в США работают над созданием универсальной супермодели, которая сможет мыслить на уровне человека — это общий искусственный интеллект (AGI). А Китай, в свою очередь, сосредоточен на повышении эффективности и оптимизации имеющихся ресурсов и демонстрирует впечатляющие результаты.

Россия же, добавил Филиппов, делает ставку на точечные решения: научные исследования, отраслевые проекты и разработку специализированных моделей. «Большие перспективы открываются в создании прикладных продуктов на основе открытых ИИ-моделей — именно здесь у российских компаний есть шанс быстро показать результат. Сейчас полным ходом начинается ИИ-трансформация — то есть внедрение таких технологий в бизнес. Важно, чтобы искусственный интеллект был не просто наклейкой, а приносил реальный финансовый эффект», — добавил он.

Ключевая задача российских компаний заключается в том, чтобы определить свои уникальные ниши — отрасли, где уже накоплены экспертиза, данные и сильные команды — и превратить ИИ-разработки в реальные продукты и сервисы. Открытые модели, которые появились в доступе, демонстрируют результаты, сопоставимые с ведущими мировыми решениями, и доказывают, что не нужно разрабатывать большие языковые модели с нуля, объяснил эксперт.

«Теперь любая компания, независимо от размера, может бесплатно адаптировать открытые модели под собственные задачи. Собственная LLM перестала быть стратегическим преимуществом. В выигрыше окажется тот, кто сумеет создать наиболее удобный, прозрачный и эффективный для бизнеса продукт — тот, что действительно способен приносить прибыль», — добавил он.