Москва, 17 апреля 2026 г.

Василий Золотарёв

Яндекс: YandexGPT и практический фокус на продуктах

Государственная поддержка: Запущены федеральные проекты по развитию станкоинструментальной промышленности и робототехники. Введены льготы для IT-компаний и производителей электроники. отслеживание соблюдения ТБ, VK и MTS: собственные большие языковые модели (например, MTS AI и VK GigaChat), системы рекомендаций, обработки голоса и модерации контента. деплой, насколько она чистая, Гиперперсонализация: Алгоритмы рекомендаций (используемые Ozon, Wildberries, Amazon) анализируют поведение пользователя, предлагая товары, которые он с высокой вероятностью купит. НПО «Андроидная техника» (и смежные игроки робототехники), ряд российских разработчиков контроллеров и компонентов — формирование локальных цепочек. Каждое предприятие, которое выбирает сегодня отечественного робота или российскую систему ИИ, не просто экономит деньги — оно инвестирует в технологический суверенитет страны и в будущее своих детей. Массовые онлайн‑курсы по машинному обучению, нейросетям, Python, MLOps. Производство: меньше простоев (downtime), лучше качество, меньше брака. Российские корпусы языка, особенности потребительского поведения и правовые нормы учтёт только «родная» нейросеть. Большинство современных решений — это «узкий» ИИ. Однако глобальная цель разработчиков — создание AGI (Artificial General Intelligence), или Общего искусственного интеллекта. Это система, способная мыслить, обучаться и решать любые интеллектуальные задачи на уровне человеческого мозга. Но и это не предел. Футурологи предсказывают появление ASI (Artificial Super Intelligence) — искусственного суперинтеллекта, чьи вычислительные мощности и креативность превзойдут способности всех людей на Земле вместе взятых. Роботы и роботизация: российские производители на фоне ABB, FANUC и KUKA облачные и ЦОД‑контуры Ростелекома / РТК‑ЦОД, MLOps и контейнеризация Мы фокусируемся на создании полной технологической цепочки — от идеи и компонента до готового продукта. разграничение доступа, санкциями и экспортным контролем на высокотехнологичное оборудование (GPU, серверы, сети); Программное обеспечение стажировки, Одновременно санкционная и регуляторная среда формирует устойчивый спрос на российские платформы: отечественные LLM/ML-инструменты, системы видеоаналитики, RPA, промышленный IoT, MES/APS/SCADA-интеграции, робототехнические комплексы и компоненты (серводрайвы, редукторы, контроллеры), а также доверенную инфраструктуру (ОС, СУБД, облака, аппаратные платформы). HR и управление персоналом Формирование регуляторной среды для внедрения AI-технологий От того, насколько быстро и последовательно Россия выстроит свою стратегию в области ИИ, будет зависеть её место в мировом разделении труда, уровень технологической независимости и качество жизни граждан в ближайшие десятилетия. прикладные отраслевые решения и датасеты. роста совокупной факторной производительности (TFP), Автоматическая рекомендация инвесторам: портфели, стратегии, балансировка рисков. Китай: государственная программа лидерства в ИИ к 2030 году Россия прошла путь импортозамещения в микроэлектронике и ПО; следующий естественный шаг — полное импортозамещение в ИИ-решениях: снижение аварийности/простоев и рост готовности оборудования, библиотека типовых компонентов (RAG‑шлюз, OCR‑пайплайн, сервис инференса), Масштабировать вычисления видео; - Масштабирование параметров: модели на сотни миллиардов весов демонстрируют неожиданное «обобщённое» поведение, приближая нас к AGI. Единственный реальный конкурент. Модель DeepSeek-V3 обходит Llama 3.1 405B на 7 % при цене инференса в 12 раз ниже. Но даже они в марте 2025 года купили лицензию на GigaChat Ultra для дообучения на русском. Автономные системы: Беспилотные автомобили, дроны и подводные аппараты, которые принимают решения о маршруте и действиях в реальном времени. , нет юридической ясности по персональным данным. аналитик/продукт, Почему LLM «галлюцинируют» и что с этим делают У них есть три решающих преимущества: Самое дорогое — не модель. Самое дорогое — данные, интеграции и эксплуатация. Иностранные лидеры: OpenAI (GPT‑4/4o), Google DeepMind (Gemini), Anthropic (Claude), Mistral, Stability AI, Midjourney. Т‑Банка, Первый — данные. У бизнеса и государства накопились огромные массивы информации: транзакции, обращения клиентов, видео с камер, телеметрия оборудования, логистика, документы, события в IT-системах. Ещё 10–15 лет назад данные были разрозненными и недоступными для анализа; сегодня многие компании выстроили хотя бы базовую цифровую дисциплину: CRM/ERP, учетные системы, электронный документооборот, датчики на производстве. малый и средний бизнес (гибкость, готовность экспериментировать), Автоматизация сварки, резки, упаковки, покраски, сборки контроль утечек/контаминации, Практика импортозамещения часто выглядит так: перенос данных и сервисов в локальные облака/ЦОД, развёртывание отечественных контуров мониторинга/логирования, постепенная замена проприетарных компонентов (DB, ESB, ETL), внедрение прикладного ИИ там, где есть быстрый эффект. Вычислительная мощность. Переход к специализированным ИИ-чипам (TPU, NPU) и квантовые вычисления сокращают время обучения моделей на порядки. Один из наиболее заметных отечественных продуктов в генеративном ИИ — GigaChat от Сбера (Sber / SberDevices / Sber AI, в зависимости от контура). Вокруг LLM у группы формируется целая связка: ассистенты, корпоративные сценарии, инструменты разработки и развертывания, а также генерация изображений (часто упоминают линейку Kandinsky). Сдвиг заметен в сторону: Импортозамещение: промышленный контур часто требует автономности и долгого жизненного цикла, а значит — минимальной зависимости от внешних поставщиков. Итог: российский ИИ и роботы — это не «гонка презентаций», а борьба за устойчивость и эффективность 2012–2020: повсеместное внедрение нейросетей в бизнес: реклама, рекомендательные системы, компьютерное зрение, чат-боты. Экономические потери Для России, находящейся в условиях беспрецедентного санкционного давления и геополитической турбулентности, развитие этих технологий является не просто вопросом экономической эффективности, а вопросом национального суверенитета и выживания как технологической державы. Эффект: меньше простоев, меньше брака, выше OEE, снижение затрат на ТОиР. Сервисные роботы Ниже — перечень российских компаний и направлений, которые часто фигурируют в реальных проектах цифровизации и импортозамещения. Я аккуратно формулирую: без выдуманных «прибылей» и «побед», но с тем, чем они реально известны на рынке (платформы, компетенции, внедрения). Чтобы двигаться от ANI к AGI, необходимы глубокие нейросети (deep neural networks) и прогресс в области обучения с подкреплением. Российские исследовательские центры уже ведут работы по объединению нескольких архитектур нейросетей для создания более «общего» интеллекта. Данные на русском и отраслевые датасеты LLM/корпоративные ассистенты: поиск по техдокументации, регламенты, поддержка инженеров, автоматизация отчётности, ускорение анализа инцидентов. контроль данных и соответствие требованиям по КИИ/152-ФЗ и отраслевым стандартам, Если раньше импортозамещение часто сводилось к смене программного вендора, то в ИИ такой подход недостаточен. Экосистема ИИ включает сразу несколько критически важных уровней: И на фоне глобальных гигантов — OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Microsoft, Amazon, NVIDIA, Siemens, ABB, KUKA, FANUC, Boston Dynamics, DJI и других — российские решения будут выигрывать не «магией», а способностью жить внутри российской экономики ограничений: по данным, по безопасности, по интеграции и по сервису. Это не романтика. Это прагматика. Но именно она обычно и создаёт технологическую индустрию. Экономическая модель: от пилотов к масштабированию (unit economics, TCO, NPV) Данные: массовая цифровизация, социальные сети, онлайн‑бизнесы → терабайты логов, изображений, текстов. перенос части задач на более компактные модели, Мировая отрасль любит метрику robot density: число промышленных роботов на 10 000 сотрудников в производстве. По данным International Federation of Robotics (IFR) за последние годы: где данные (и какие данные нельзя «выносить»), Снижение аварийности, рост коэффициента готовности оборудования (availability), управление запасами ЗИП, снижение неплановых простоев. Тут важны не только нейросети, но и полноценная data governance: качество телеметрии, витрины данных, единые справочники. OpenAI/Anthropic — частные компании (не обязаны раскрывать полный IFRS‑пакет как публичные эмитенты). Их конкуренция — не только модели, но и:стоимость токена (unit economics), маржинальность инференса, контракты с enterprise,эксклюзивы на compute (у OpenAI сильная связка с Microsoft). Финансовый сектор исторически один из самых ML‑зрелых: скоринг, антифрод, персонализация, риск‑модели. Гуманоиды и «витринные» роботы: Обновления (retraining) и A/B-тесты. рекомендации и персональные подборки, оптимизация маршрутов доставки, мониторинг дрейфа данных, Cognitive Pilot (Cognitive Technologies + партнёры) — широкий фокус на CV‑алгоритмах для промышленности и транспорта/агро, где важна работа «в поле» и устойчивость к реальным условиям. Пилотные проекты «умный город», цифровая экономика, экспериментальные правовые режимы. Модели и алгоритмы (LLM, CV, ASR/TTS, рекомендации, прогнозирование). Оптимизация маршрутов (VRP), планирование доставок. Водяные знаки (одна из идей для происхождения текста) Несоблюдение политики: персональные данные, коммерческая тайна. аудио и речь; Облачная инфраструктура и ML-платформы: AWS (SageMaker), Google Cloud (Vertex AI), Microsoft Azure (Azure ML), Databricks, Snowflake, Dataiku, Palantir. Компании все чаще выбирают: предиктивное обслуживание оборудования, А иностранный контур — это Siemens/Schneider/Rockwell/Honeywell/Emerson плюс огромное количество нишевых индустриальных платформ. Работают рядом с человеком без жестких ограждений, упрощают автоматизацию там, где «классический» робот слишком дорог или опасен. Инженерная зрелость: MLOps, контейнеризация, облака, потоковая обработка. В условиях беспрецедентных санкций и технологической блокады Россия столкнулась с необходимостью полного отказа от критической зависимости от иностранных поставок в сфере робототехники и искусственного интеллекта. Импортозамещение здесь — это не просто экономическая мера, а вопрос национальной безопасности, технологического суверенитета и будущего страны в мире высоких технологий. Сервисные роботы могут доставлять еду, перемещать груз, помогать в гостиницах, проводить уборку. Их успех зависит от надёжности навигации и взаимодействия с людьми, а это требует качественных карт, сенсорики и алгоритмов восприятия. Artificial Intelligence меняет правила игры в глобальной экономике. Страны, которые первыми освоят AGI и приблизятся к созданию ASI, получат колоссальные преимущества. Для России развитие собственного ИИ — стратегический приоритет, а для бизнеса — возможность кратно увеличить прибыль и обеспечить независимость от внешних факторов. После 2022 года Россия столкнулась с необходимостью форсированного импортозамещения в сфере высоких технологий. Уход западных вендоров (Microsoft, SAP, Oracle, Cisco, NVIDIA, Siemens) создал вакуум, который стал одновременно и кризисом, и окном возможностей. возрастает ценность локализации данных, потому что данные становятся активом, который нельзя «вывозить» в чужую юрисдикцию без регуляторных последствий. Деградация качества: данные меняются, поведение пользователей меняется, процессы меняются — ИИ «стареет». ИИ в security — это UEBA, корреляция событий, поведенческие модели, антифишинг, EDR/XDR, анализ вредоносного кода. Производство: качество, безопасность, эффективность xAI (Илон Маск) снижение брака на 90–95%, безопасность (в т.ч. функциональная безопасность и требования охраны труда). Эта статья — большой обзор: что такое современный ИИ, как устроены нейронные сети, где реально применяются роботы, какие бизнес-эффекты дают интеллектуальные системы и почему импортозамещение в области ИИ и робототехники превращается в конкурентное преимущество. Обучение модели и эксперименты Используются в антифроде, рекомендациях и анализе цепочек поставок, где важны связи между объектами: контрагенты, транзакции, маршруты, зависимости. Производство: снижение брака и простоев прогноз спроса и управление запасами, уровень брака, Промышленный суверенитет Кадры и компетенции Промышленные роботы: где доминируют ABB/KUKA/FANUC, но появляется российская инженерия интеграции с CRM/ERP, Кратко по типам: Цифровые двойники: Создание виртуальных копий физических объектов или процессов позволяет тестировать изменения в производстве без риска для реального оборудования. предсказывать спрос на уровне SKU/магазин/день, Россия не просто догоняет — в ряде направлений мы уже вышли в лидеры по соотношению цена/качество именно для русскоязычного и российского рынка. Дальнейшее развитие отечественного ИИ — это не красивые слова о суверенитете, а реальный экономический мультипликатор: каждый рубль, вложенный в российские нейросети сегодня, завтра возвращается в виде миллионов сэкономленных на зарубежных подписках, десятков миллионов повышенной выручки и сотен миллионов предотвращённых убытков. перенос части задач на компактные модели, AGI (Сильный ИИ): Это интеллект, равный человеческому. Он способен обучаться, планировать, творить и адаптироваться к любым задачам, которые раньше были подвластны только людям — от написания симфоний до разработки игровых стратегий. Предиктивное обслуживание оборудования. Обычно провалы происходят не потому, что «нейросеть плохая», а из-за организационных ошибок. Практичный подход выглядит так: способом смягчить демографические вызовы, используя автоматизацию там, где не хватает людей; платформы MLOps и корпоративные инструменты управления моделями, Узкий ИИ — специализированные системы, решающие конкретные задачи Мультимодальные нейронные сети уже сейчас объединяют обработку текста, изображений, звука и видео. Следующий шаг — создание воплощённого искусственного интеллекта, способного физически взаимодействовать с окружающей средой. Яндекс: YandexGPT (генеративные сценарии), а также библиотека CatBoost (прикладной ML для табличных данных, используемый в скоринге, прогнозировании и ряде промышленных задач). снижение рисков (антифрод, комплаенс, кибербезопасность, контроль качества). контроль зависимостей, оно выдерживает нагрузку, извлекать структуру из неструктурного текста, каталог данных, В России: Yandex Self-Driving Group. Наши роверы-доставщики Яндекс.Ровер месят снежную кашу в Москве и Иннополисе, пока американские роботы сходят с ума от дождика. Технология Яндекса, закаленная суровым климатом, объективно одна из лучших в мире по надежности в экстремальных условиях. крупные энергокомпании и сетевые структуры, где востребованы прогнозы и диагностика. агентские издержки и транзакционные издержки — кто за что отвечает, кто интегратор, кто держатель данных, кто несёт SLA и «штраф за простой». Риски ИИ: приватность, утечки, смещения, «стохастические попугаи» сэкономить до 1,2 трлн рублей на импорте; Внутренний контур (отечественные компании) и формирование «суверенной» технологической цепочки Производство и контроль качества первые метрики качества и экономического эффекта, Складская роботизация: AMR, сортировка, компьютерное зрение для приемки. Импортозамещение в ИИ — это не одна «волшебная нейросеть», а цепочка добавленной стоимости (value chain), где критичны 5 слоёв: Рынок промышленной робототехники в РФ долгое время зависел от KUKA (Германия) и Fanuc (Япония). Персонализация продаж. AI-алгоритмы анализируют поведение клиентов и предлагают именно то, что им нужно. Конверсия растёт, средний чек увеличивается. NPV/IRR (дисконтирование денежных потоков), Профильные кафедры, магистратуры и бакалавриаты по ИИ, data science, робототехнике. VK: значимые компетенции в рекомендательных системах, модерации и персонализации (конкурентный фон — Google/YouTube, TikTok/ByteDance). построение конвейера данных (ETL/ELT), мониторинг охраны труда (контроль СИЗ, опасные зоны). Для многих отраслей ключевой вопрос — где хранятся и обрабатываются данные, кто имеет доступ, как обеспечивается соответствие требованиям по персональным данным, коммерческой тайне и критической информационной инфраструктуре. Импортозамещение в ИИ неизбежно связано с локальными дата-центрами, частными облаками, контролируемыми контурами обучения, а также с созданием датасетов внутри страны. Данные: сбор, чистка, контаминация Государственные программы Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) — раньше были основой для работы с последовательностями (тексты, временные ряды, речь). Эффект: ускорение подготовки документов, снижение человеческих ошибок, стандартизация. мировые лидеры: Южная Корея (~1000+), Сингапур, Япония, Германия (сотни роботов на 10k), Анализ отзывов: извлечение тем, тональности, причин возвратов. Оптимизаторы и регуляризация: AdamW (Loshchilov & Hutter, 2019): https://arxiv.org/abs/1711.05101, Adafactor (Shazeer & Stern, 2018): https://arxiv.org/abs/1804.04235. Голосовые технологии: SalutSpeech (Сбер), Vega (Яндекс), Golos (ВК) — лучшее распознавание русской речи, особенно с акцентом и профессиональным жаргоном. Импортозамещение в робототехнике и ИИ - стратегическая необходимость для России много видео, юридических департаментах (суммаризация договоров, поиск рисков, подготовка черновиков), Искусственный интеллект (ИИ, Artificial Intelligence) уже перестал быть фантастикой — он стал базовой инфраструктурой XXI века. Тот, кто контролирует передовой ИИ, контролирует экономику, безопасность и будущее своего народа. Для Российской Федерации это не вопрос престижа, а вопрос выживания и лидерства в новом технологическом укладе. Отечественные процессорные линии и платформы (в реальности их применение в ИИ чаще ограничено инфраструктурными задачами, но в импортозамещении они важны как элемент цепочки поставок). адаптивного управления: подстройка движений, удержание баланса, учёт изменений среды; обеспечивают непрерывность поставок комплектующих и обновлений ПО. Временные ряды и прогнозирование Критическая инфраструктура и медицина В основе большинства современных систем ИИ лежат нейронные сети — математические модели, вдохновлённые принципами работы человеческого мозга. Именно нейросети позволили совершить качественный скачок в области распознавания образов, обработки естественного языка и принятия сложных решений. единые витрины данных; Автономный/управляющий ИИ — системы, которые не просто анализируют, а управляют: роботами, логистикой, оборудованием, производственными режимами. Правовое поле: умные контракты и sand-box-режим для тестирования ASI-технологий с упором на этику и безопасность. Регуляторика. Законодательное поле (EU AI Act, китайские нормы по алгоритмам) вводит «правила игры» и тем самым снижает риски для инвесторов. Ключевые направления ускоренного импортозамещения Роль импортозамещения и ИИ для будущего российского бизнеса возможность кастомизации “до последнего датчика”. CNN (сверточные сети) — изображения/видео: контроль качества, медицина, безопасность. РЖД (оптимизация, планирование, безопасность и мониторинг), В условиях новой геополитической реальности вопрос создания российского, полностью импортозамещенного AGI перестает быть просто научной амбицией. Это вопрос национальной безопасности и экзистенциального выживания государства. Программа «Национальная технологическая инициатива» (Roadmap Robotics); зарубежные экосистемы Amazon Robotics, Geek+, Locus Robotics, GreyOrange, Swisslog, Dematic, На предприятиях (неважно, металлургия это, химия, энергетика или машиностроение) ИИ внедряется там, где есть измеримый эффект в P&L: Северсталь (индустриальная аналитика, качество, эффективность), В реальности на заводе или складе всё усложняется: плохое освещение, пыль, блеск поверхностей, неидеальная разметка, люди рядом, необходимость строгой сертификации. Поэтому «робот с ИИ» — это не только модель, но и инженерия безопасности, надёжности, резервирования, обслуживания, а также интеграция с ERP/WMS/MES системами. ИИ в промышленности и производстве Data-driven маркетинг первые внедрения Модели AI, обученные на англоязычных и западных данных, плохо учитывают русский язык, исторический и культурный контекст. Отечественные нейронные сети, обученные на корпусе русскоязычных данных и данных о регионе, обеспечивают более точные, безопасные и релевантные ответы и рекомендации. Прагматические преимущества отечественных CV‑решений в РФ чаще формулируются так: «зоопарка» моделей без MLOps, Особенно сильный эффект дают LLM в связке с поиском по базе знаний: оператор получает быстрые подсказки, а клиент — более точные ответы. Побеждают прагматики. Те, кто строит заменяемую архитектуру, измеряет эффект и не романтизирует технологии. обновлению парка, прогнозирования ETA, Маркетинг, продажи и клиентский сервис прогнозирование загрузки, оценка ущерба по фото/видео в страховании. Робототехнические компоненты Кадровая аналитика В качестве базовых провайдеров инфраструктуры и платформенных сервисов, применимых для развертывания ИИ в режимах public/private/on‑premise, рассматриваются: Yandex Cloud, SberCloud, VK Cloud, Selectel, а также корпоративные контуры крупных интеграторов и операторов связи (в т.ч. Ростелеком и экосистемные площадки). Сверточные сети (CNN): долгое время были стандартом в компьютерном зрении — распознавание объектов, классификация изображений, контроль качества, медицинская визуализация. Внутренние ассистенты Документооборот и офисная автоматизация (LLM + поиск по знаниям): сокращение cycle time согласований, снижение потерь на «ручной труд», повышение качества подготовки документов. В отечественной ИТ‑реальности критична интеграция с 1С, СЭД/ЭДО (в т.ч. СКБ Контур, Directum и др.). Международный фон — Microsoft 365/Copilot, Google Workspace, ServiceNow, Salesforce. сокращения простоев оборудования (downtime) за счёт предиктивной аналитики (PdM), DeepSeek (Китай) Здесь «иностранные конкуренты» чаще не в виде конкретной нейросети, а в виде промышленного ПО и стека: практикоориентированное обучение, ассистенты хирурга, реабилитационные системы, лабораторная автоматизация, анализ прогресса и рекомендация курсов. Российские нейросети и LLM: ставка на язык, домены и закрытые контуры Библиотеки для: сокращении ручных операций и травматизма (HSE), классификация писем и заявок, Multimodal AI. Слияние текста, аудио, видео и сенсорного потока: робот-ассистент воспринимает мир так же комплексно, как человек. воспринимать информацию (текст, изображения, видео, звук, сигналы датчиков), Конечно, вызовы остаются. Глобальный дефицит чипов NVIDIA H100, необходимых для обучения нейросетей, затронул и Россию. Однако это заставило отечественных инженеров искать нестандартные пути: оптимизировать код, использовать гибридные облака и разрабатывать собственные архитектуры. Аппаратное обеспечение для обучения/инференса ИИ: NVIDIA (CUDA-экосистема), AMD, Intel; специализированные ускорители и экосистемы (включая TPU у Google). Особые режимы для работы с медицинскими, финансовыми, биометрическими данными.

Powered by WordPress