Эксперт ТПП Ольга Чернокоз: развитие ИИ в России требует собственной технологической инфраструктуры

Развитие искусственного интеллекта в России должно включать не только создание собственных моделей, но и формирование вычислительной и программной инфраструктуры, доступной предприятиям и разработчикам. Такое мнение высказала член Совета Торгово-промышленной палаты (ТПП) РФ по развитию информационных технологий и цифровой экономики, член Комитета ТПП РФ по предпринимательству в сфере медиакоммуникаций, председатель Ассоциации «Регионы XXI век» Ольга Чернокоз.
«Современный искусственный интеллект - это не только модель. Это вычислительные мощности, дата-центры, электроэнергия, программные библиотеки, инструменты для разработчиков, специалисты и механизмы внедрения в бизнес-процессы. Поэтому конкуренция в сфере ИИ постепенно переходит от соревнования отдельных моделей к соревнованию технологических экосистем», - сказала она.
По словам Чернокоз, пример Китая, где DeepSeek и Huawei развивают программные инструменты для работы с ИИ-чипами Huawei Ascend, показывает, что технологическая независимость требует создания полноценной среды для разработчиков. Она отметила, что позиции NVIDIA на мировом рынке связаны не только с производительностью чипов, но и с экосистемой CUDA, под которую адаптированы многие решения и сформированы компетенции специалистов.
Для России инфраструктурный вопрос особенно важен в условиях ограниченного доступа к передовому зарубежному оборудованию и роста потребности в вычислительных ресурсах, считает эксперт.
«Предприятие может понимать, где именно искусственный интеллект способен дать экономический эффект, но столкнуться с базовым вопросом: где безопасно и по понятной цене получить вычислительные мощности, на которых это решение будет работать», - пояснила Чернокоз.
Особенно остро, по ее словам, эта проблема стоит перед средними предприятиями, региональными разработчиками и отраслевыми командами. В отличие от крупнейших технологических компаний они зачастую не могут самостоятельно создавать дата-центры и собственные вычислительные контуры. Таким компаниям необходимы доступные вычислительные сервисы, защищенные облачные решения, центры компетенций и понятные механизмы внедрения ИИ.
«Собственные модели, вычислительные мощности, дата-центры, программная среда, отраслевые решения, меры поддержки внедрения и подготовка кадров должны рассматриваться как элементы одной политики. В противном случае искусственный интеллект может остаться набором отдельных пилотных проектов, а скорость его внедрения будет зависеть не столько от заинтересованности бизнеса, сколько от доступа к инфраструктуре», - подчеркнула Чернокоз.
По ее словам, развитие ИИ необходимо увязывать с промышленной и энергетической политикой, региональными программами и цифровой трансформацией бизнеса.
«Искусственный интеллект становится не просто ИТ-направлением, а инфраструктурой новой производительности экономики. Поэтому ключевой вопрос заключается не только в том, какие модели будут созданы, но и в том, сможет ли экономика сформировать среду для их массового применения на предприятиях и в регионах», - заключила эксперт.