Стартовый чек для разработки большой языковой ИИ-модели – 50 млрд рублей

По словам эксперта – топ-менеджера ВТБ, в настоящее время в России существуют только две LLM-модели ИИ – от Яндекса и Сбера. Ситуация обусловлена в первую очередь высокой инвестиционной емкостью данного направления – по данным Вадима Кулика, стартовый чек при разработке собственной большой языковой модели составляет порядка 50 млрд рублей.

При этом, по оценке эксперта, обе упомянутые российские LLM-модели пока еще уступают DeepSeek и Qwen.

Спикер подчеркнул, что большие языковые ИИ-модели сложно обучать и развивать с привлечением сравнительно небольшого количества пользователей – для этого нужна чуть ли не миллиардная аудитория, и в этом плане у Китая всегда будет исторически обусловленное преимущество.

Банк ВТБ в настоящее время работает как на ядре Qwen, так и ядре Яндекса, выбирая между этими моделями. При этом ВТБ строго придерживается собственной концепции так называемого бережливого искусственного интеллекта. Она подразумевает разработку лишь тех ИИ-систем, которые способны гарантированно окупиться на горизонте максимум трех лет – «остальные варианты ВТБ сегодня просто не рассматриваются».

В банке ведется скрупулезный учет окупаемости – раз в квартал соответствующие подразделения обязаны указывать, какую прибыль обеспечило применение той или иной конкретной ИИ-модели.

Показательно, что прибыльность различных ИИ-моделей зависит от сферы их применения. Наиболее эффективно зарабатывают ИИ-советник в инвестициях, ИИ-модели в рознице, в том числе продающие, а также collection-модели. На втором месте – ИИ-модели, заменяющие персонал в том числе, в ИТ-разработках. К последним, по словам спикера, относятся:

• ИИ-советник, помогающий составить задание;

• ИИ-советник, генерирующий код.

• ИИ-советник, создающий тестовый сценарий;

Читайте также:

Банковская карта и телефон остаются самыми популярными инструментами расчетов. Результаты ПЛАС-Опроса от 17 сентября

В данном процессе важен процент кода, который можно применять без переделки. По его словам, у Сбера этот показатель, по мнению команды самого Сбера, составляет 20% кода. А у ВТБ, на основе подсчетов ИИ-помощника, показатель примерно 5-7% и имеет тенденцию к росту — увеличивается примерно на 1% в квартал.