На глобальном мировом уровне объем инвестиций в искусственный интеллект (ИИ) в 2025 году различными источниками оценен в диапазоне от двухсот млрд. долларов (оценка Goldman Sachs по венчурным инвестициям), до полутора трлн. долларов у Gartner (общие расходы, куда включаются инфраструктура, ПО и сервисы). Таким образом, тренд, сформировавшийся на международном уровне, очевиден: в ИИ будут вкладываться так, как некогда вкладывались в электрификацию, а затем в развитие интернета. Крупнейшие игроки уже ведут гонку: за масштабом вычислений, за данными, за командами разработчиков. Здесь будущее. Пытаясь структурно осмыслить ситуацию по инвестициям в ИИ на текущий момент времени и оценить место России в сопоставлении с лидерами, видим, что США здесь вне конкуренции с объемом около 470 млрд долл., второй - Китай (около 120 млрд), Россия, по оценкам экспертов МТС, в этом году, может показать не более пятисот сорока пяти млн. долларов. Очевидно, что по объему капиталовложений в развитие технологий ИИ мы существенно отстаем от лидеров. Это объективная реальность. Возникает вопрос: что делать? Не реагировать нельзя, у нас должен быть технологический суверенитет, который уже напрямую зависит от уровня развития и внедрения ИИ. Но и втянуться в очередную изматывающую гонку на объективно невыгодных условиях – перспектива так себе. Давайте прислушаемся к тому, что сказал Президент Российской Федерации, выступая вчера на заседании Госсовета. А он, ни много, ни мало, призвал готовиться к бурному развитию искусственного интеллекта, определив горизонт в десять - пятнадцать лет, дал оценку ситуации, используя такие эпитеты, как: колоссальная технологическая трансформация, стремительное развитие, крупнейший технологический прорыв, какого не знала мировая история и резюмировал, что «мы должны быть к этому обязательно готовы». «Так что ответ на вопрос, участвуем ли мы в этом, - очевиден», - считает доцент Ставропольского филиала Президентской академии Геннадий Шевченко. Между тем, по мнению специалистов, существует, как минимум, два варианта решения этой задачи: сделать акцент на открытые разработки (Open-source) или взять за основу проприетарную (закрытую) модель. Относительно Open-source модели в Сколтехе считают, что уже сегодня в таких русскоязычных задачах и прикладных сценариях как госуслуги, финансы, документооборот, промышленность отечественные open-source разработки смотрятся даже лучше англоязычных конкурентов. Преимущество обеспечивается возможностью адаптации к языку, локальным данным и правовой системе. Они создают инклюзию в экосистеме ИИ. Любые пользователи получают доступ к технологиям, и возможность вносить свою лепту в их развитие. Закрытая модель – это, напротив, частная собственность организаций их разрабатывающих. С одной стороны, такой подход дает организации полный контроль над инфраструктурой ИИ, позволяя компании-разработчику использовать интеллектуальную разработку как конкурентное преимущество. Но есть и сложности. Разработчикам частных моделей ИИ нужно быть готовыми к более значительным объемам инвестирования нежели при использовании платформенных или публичных облачных моделей. LLM требует финансирования и создания команды экспертов, включая специалистов по анализу данных, инженеров по данным и инженеров-программистов. Интересно, что эксперты на удивление единодушно высказывают мнение о необходимости использовать оба подхода в наших условиях. Такой консенсус убеждает, что, оценивать стратегию развития ИИ необходимо комплексно, не считая, что успех в развитии ИИ технологий зависит исключительно от объема финансирования. Поэтому не стоит включаться в финансовую гонку с конкурентами. Нужны собственные математические прорывы, которые позволят расшириться и приблизиться к общему искусственному интеллекту (AGI).
