На этой неделе мир пугали тем, что ChatGPT и Anthropic уже почти выходят из-под контроля. Российский ИИ этим не грешит, как бы к этому ни относиться. Поговорим о соотношении сил в AI-гонке и о практических задачах, в которых российский ИИ для нас может быть эффективнее
Глава «Алисы и умных устройств» «Яндекса» Валерий Стромов. Фото: Максим Григорьев/ТАСС
В то время как создание фронтир-моделей — это удел двух-трех компаний в мире, у «Яндекса» другая гонка — за прикладной продукт для российского пользователя, рассказал в интервью главному редактору Бизнес ФМ Илье Копелевичу глава «Алисы и умных устройств» «Яндекса» Валерий Стромов. Главный фокус в развитии «Алисы AI» — на домены образования, медицины, финансов, e-commerce и другие, но не на продукты для кодинга, подчеркнул он. И хотя у OpenAI, Anthropic или Google инвестиции в ИИ-модели в 20-30 раз больше, чем у нас, «Алиса» остается в AI-гонке благодаря талантливой команде.
«Алиса AI» и умные устройства «Алисы» — наверное, сейчас самый капиталоемкий бизнес-юнит огромной компании «Яндекс». Что касается капитализации, насчет миллиардов инвестиций ведущих американских компаний, сколько «Яндекс» вкладывает? Как пример можете привести предыдущую среднюю отчетность, просто чтобы мы понимали и могли примерно сопоставлять.
Валерий Стромов: Для наших прозрачных отношений с инвесторами мы раскрываем эти суммы в рамках публичной отчетности. В прошлом году мы, кажется, публично раскрывали число в 55 млрд рублей. Это буквально те инвестиции, которые нам нужны в «железо» для того, чтобы обучать и использовать нейросети. Соответственно, такой же масштаб сумм и в этом году. Примерно в диапазоне, который мы планировали в конце прошлого года, мы и идем. Не в разы больше, чем в прошлом году.
Но это, я боюсь, на порядки меньше, чем бюджеты, которые вкладывает, допустим, каждый из американских лидеров. Как мы можем конкурировать с ними? Хотим ли мы в действительности конкурировать именно с ними и создавать такую же полноценную, очень умную, универсальную генеративную модель, которых у нас в стране аж две, инвестируя раз в 20 меньше, чем каждая из них?
Валерий Стромов: Да, я думаю, ваша оценка очень близка к правде. Я думаю, что 20-30 раз — примерно такая годовая разница между, например, OpenAI, Anthropic, Google и нами. Но надо понимать несколько факторов. Первый фактор: нашим конкурентам, которых мы сейчас назвали, надо обрабатывать трафик со всего мира. Это примерно раз в 40-50 большее количество трафика.
Вторая вещь — это, конечно, доступ к капиталу. У них он выше, поэтому проще оперировать такими суммами, проще вкладывать их в инфраструктуру. Но это на самом деле лишь подгоняет нашу команду. Ты знаешь, что у Google всегда было больше денег. И 15 лет назад у них было больше денег, когда мы конкурировали в поисковой базе, в других сервисах, на самом деле и в «Алисе», с ними. Нужно искать креативные решения.
Сейчас бизнес-модель так называемого фронтира, когда ты тратишь десятки миллиардов долларов для того, чтобы тренировать одну самую большую, самую умную, самую классную модель, эта бизнес-модель — удел нескольких компаний. Фактически же наш мир — это когда не на каждый вопрос пользователя нужен этот суперинтеллект. Представьте среднестатистический запрос в «Алису» — нужно сделать несколько походов в поиск и создать логический факт. Куча запросов типа «Сколько сейчас времени во Владивостоке?» или «Как починить стиральную машинку, если на ней написан код uE?» Такие бытовые задачи полезные, важные, сложные, но для них не нужен искусственный интеллект на десятки триллионов параметров.
То есть сейчас основная идея в развитии «Алисы» в том, что она не должна к каждому вопросу применять всю свою интеллектуальную мощь.
Валерий Стромов: Есть очень много запросов по медицине, здоровью, образованию, финансам, e-commerce, то есть покупкам, где общие запросы и нужны локальные знания. Когда нужны локальные знания, подкрепленные локальными базами данных, и хороший уровень искусственного интеллекта, приходят наши модели. Когда есть суперузкоспециализированные срезы — например, понять, что сейчас происходит на китайском фондовом рынке, проанализировать какие-нибудь компании на пять лет вперед, составить по ним какой-нибудь прогноз, — тут, скорее всего, нужна не общая модель, а специализированная. Или в программировании, например, тоже нужна специализированная модель. Поэтому здесь «непростое — сложное» — это не совсем правильное разбиение. Тут скорее работает доменная логика. Есть домены бытовых услуг, финансов, образования, медицины и так далее, где хороши наши модели. А есть кодинг, где объективно лучше китайский open source.
Такое взаимодействие между разными искусственными интеллектами, такой «колхоз» пока на каких финансовых условиях существует? Какое будущее именно у такого кооперативного пути?
Валерий Стромов: Есть достаточно глубокий разговор, почему вообще open source существует, какая в нем бизнес-модель и будет ли она продолжаться в будущем. Есть некоторые компании в Китае, которым максимально важно сейчас получить дистрибуцию, использование своих собственных моделей, раздать их миру. Но у Китая сейчас нет достаточного количества как раз вычислительных ресурсов для того, чтобы это сделать. Поэтому наилучшая стратегия — брать собственные модели, опенсорсить их, отдавать их миру, чтобы мир ими пользовался вместо моделей от OpenAI, Anthropic и так далее, у которых гораздо больше вычислительных ресурсов из-за Nvidia, из-за собственных...
…из-за денег.
Валерий Стромов: Да, просто из-за доступа к капиталу. На самом деле есть и санкционные ограничения в виде литографии CML. И так далее. И поэтому для Китая это устойчивая стратегия на ближайшие несколько лет.
А потом они скажут: «А теперь за деньги».
Валерий Стромов: Да, а дальше интересно, что будет стратегически. Предположим, что в какой-то момент Huawei и SXMT, китайский производитель памяти, сделают так, что у Китая будет достаточное количество «железа». Какая будет дальше модель? Здесь тоже интересное умозаключение. Есть большая компания Nvidia, которая производила видеокарты для игр — по факту для геймеров, которые играли в компьютерные игры, а потом стала стоить 5 трлн долларов, потому что именно матричные произведения и нужны в эпоху искусственного интеллекта. И Nvidia сейчас занимается разработкой собственного open source. Зачем? Здесь очень интересная мысль. Если мир сконцентрируется на Google, OpenAI и Anthropic, этим компаниям станет в какой-то момент невыгодно платить дополнительную маржу Nvidia и закупать их чипы. Им будет выгодно самим производить видеокарты, «железо», сервера. Так и происходит. OpenAI уже объявил о том, что их внутренний проект, который называется, кажется, «Халапеньо», произвел собственные чипы. И поэтому Nvidia, если будет полная концентрация на нескольких игроках искусственного интеллекта, по факту потеряет свой бизнес или сильно…
То есть они заинтересованы, чтобы покупателей было много.
Валерий Стромов: Да, они заинтересованы, чтобы много стран, много компаний закупали себе кластеры Nvidia и могли там использовать какие-то модели, кроме OpenAI, Anthropic или Google, которые как раз занимаются бизнесом фронтир искусственного интеллекта. И для того чтобы создать такую суверенность, чтобы условный Казахстан или какие-то страны Европы могли купить себе собственные кластеры, развернуть там свои модели, нужен open source, то есть нужно им дать эти модели, чтобы они их могли дообучать и так далее. Поэтому стратегия open source интересна тем, что производитель «железа» мотивирован давать open source, чтобы разные страны, независимо от крупных американских игроков, могли использовать искусственный интеллект. Такая же стратегия будет и у Китая.
То есть это пока бесплатная модель в надежде на какую-то будущую долю рынка.
Валерий Стромов: Да, фактически все будущее возможно в «железе». Основные бенефициары здесь SXMT, Huawei и так далее. Честно говоря, это обычная китайская модель — сделать что-то супердешевым, сделать максимальную дистрибуцию на весь мир и зарабатывать потом какую-то тонкую маржу с «железа», с серверов и так далее. Есть еще одна бизнес-модель — лицензии. Теоретически в будущем китайские компании — некоторые из них уже начали об этом говорить — просто объявят, что если компания использует open source и зарабатывает больше, например, полумиллиарда долларов в год, то она должна купить лицензию, заплатить какой-то процент китайским компаниям. Поэтому сейчас, честно говоря, день первый для всего этого рынка, хоть и прошло целых — по нынешним меркам — четыре года с начала этой волны, но я думаю, что ближайшие многие годы open source будет доступен либо будет каким-то образом лицензирован, но не за очень большие деньги.
Тогда давайте перейдем сразу в практическую сторону. Какие, собственно, у «Алисы AI», у «Яндекса» планы по монетизации продукта?
Валерий Стромов: В потребительском секторе модели в целом уже определились. Во-первых, это подписочная модель. Я думаю, что она будет массовой — десятки миллионов пользователей, которые будут в итоге подписчиками на какой-то сервис искусственного интеллекта.
Вы, наверное, хорошо монетизируетесь просто через «Яндекс» как таковой в их пакете.
Валерий Стромов: Да, это скорее инфраструктурная часть: есть подписка «Яндекс Плюс» и есть отдельная подписка на опцию «Алиса AI». Инфраструктурно нам было проще это реализовать и быстрее запустить. В будущем, вероятно, это будет самостоятельная подписка, которая будет настолько же массовой, как и «Яндекс Плюс».
Мне кажется, это опасно. Практически все в стране пользуются приложениями «Яндекса», и «Яндекс Плюс» не так дорого стоит, и если в него включить «Алису AI», то мало кто от нее откажется. А если за нее платить отдельно, возникают сомнения.
Валерий Стромов: Вы абсолютно правы. В этом как раз основной вопрос бандлирования, когда ты собираешь общую, самую сильную подписку на все сервисы «Яндекса», как это и происходит сейчас, и когда есть параллельные сабопции, которые можно купить отдельно. Сейчас мы идем по стратегии бандла, когда есть просто подписка на «Яндекс», но, возможно, в будущем, через четыре года и далее, будет иметь смысл разделение. Сейчас правильная стратегия — иметь общую сущность, как мы и делаем. Но я думаю, что через четыре-пять лет, возможно, подписка на искусственный интеллект будет чем-то другим, что мы сейчас не представляем, и она будет отдельной.
Вторая важная модель — это рекламная монетизация. Любой массовый сервис, который мы любим и уважаем в мире и в России, подкреплен рекламной моделью. Здесь наша стратегия, как и у ChatGPT в Америке и в Европе сейчас, — сделать такие рекламные форматы, которые обладают некоторыми принципами невлияния на ответ. На самом деле очень важно, когда рекламные форматы не стараются мимикрировать, они выделены, и ты видишь, что это рекламный офер. И при этом реклама не должна быть раздражающей и нерелевантной. Один раз увидеть какую-то нерелевантную рекламу не проблема. Люди обычно не меняют сервис из-за того, что один раз что-то увидели. Но если систематически видно, что эта реклама не встраивается в логику ответа или не имеет ничего общего с задачей, с которой я пришел, это уже вызывает раздражение. Большая инженерная задача и задача машинного обучения — как сделать так, чтобы максимально релевантная для конкретной задачи пользователя реклама показывалась в чате и не вызывала отрицательной эмоции.
Есть такая вещь, ныне популярная и всем знакомая, — школьникам, студентам и так далее: надо написать какое-нибудь умное сочинение, трактат по истории, по литературе — по чему угодно, может, еще и на иностранном языке. Не будем скрывать, если провести сопоставительный эксперимент — ChatGPT и «Алиса», «Алиса» напишет, но на «троечку», без фантазии, а ChatGPT — уже с фантазией, с рассуждениями, с деталями и так далее. В этой общеязыковой истории «Алиса» будет стремиться догонять ChatGPT в таких творческих заданиях?
Валерий Стромов: Если суперкратко, то ответ — да. Креатив вообще и креативное письмо — это очень сложный отдельный домен. Есть домены финансов или медицины, и креативное письмо — это еще один из доменов, им надо заниматься. Мы достаточно сильно вкладывались в целом в культурные аспекты, в русский язык, но размер модели, количество параметров в модели очень сильно влияет на качество письма.
На качество мышления. Слова грамотно подобраны, но уровень мыслей и словесной глубины…
Валерий Стромов: Да, глубина мыслей, словесных конструкций. Чем больше весов в модели, тем лучше она видит зависимости между смыслами комбинаций конкретных слов. У нас есть модели, например, среднего размера. У OpenAI сейчас в модели примерно, по слухам, 10 трлн параметров — это на порядок больше, чем у обычных китайских моделей или наших моделей. Есть заметная разница. Они гораздо более дорогие в использовании. Но эта разница на порядок в параметрах позволяет модели как раз лучше учитывать эти зависимости. Поэтому наша задача, как обычно, инженерно-креативная: нам надо за меньшее количество параметров попытаться все-таки хотя бы на русском языке или на паре «русский — английский» сделать креативное письмо заметно лучше. Это сейчас один из доменов, где у нас есть отдельная команда аналитиков, инженеров, которые пытаются понять, а как вообще привить модели вкус. Одно дело — агентное использование, математика, код, где есть проверяемые задачи — правильно или неправильно. А что такое правильно или неправильно в креативном письме?
А это нужно «Алисе AI»? Хорошо это или плохо, но одно из массовых применений искусственного интеллекта — когда он становится собеседником для людей.
Валерий Стромов: Наша основная миссия последние полтора года зафиксировалась и не менялась: хочется, чтобы человек приходил с любой проблемой, задачей, вопросом в «Алису». С любой вообще. Если что-либо в жизни волнует или хочется получить второе мнение, какую-то помощь — ты приходишь в «Алису». Если тебе нужна сейчас, например, поддержка, диалог или подумать вместе с каким-то партнером над статьей, письмом и так далее. Да, мы хотим этим заниматься. Нельзя этот домен бросить.
А мы можем догнать? С учетом разности потенциалов.
Валерий Стромов: Поскольку есть разное количество доменов и задач, в части из них мы можем отставать — например, в кодинге или креативном письме, но в большей части доменов мы стремимся быть в паритете или даже в некоторых из них обгонять. За счет чего обгонять? За счет лучшего использования локальных сервисов. У нас есть собственный поиск, собственная товарная база, есть экосистема вообще внутри России, российских компаний, государственных сервисов и так далее. Наши модели могут быть обучены быть более полезными в человеческом контексте, чем любая модель от ChatGPT. При этом там всегда будут глубокие вещи, в которых мы будем уступать.
Самое, наверное, интересное и важное — и я думаю, что это вопрос буквально завтрашнего дня — это покупки через искусственный интеллект, минуя маркетплейс.
Валерий Стромов: Вы правы. Есть мысли, что примерно через три-четыре года так называемая агентская коммерция — когда по поручению человека агент, то есть модель, выбирает некоторые предложения и понимает, какие из них лучше подходят конкретному пользователю, будет повсеместно. Потому что есть система персонализации: агент знает из общения с пользователем, например, его предпочтения, уровень дохода и так далее. И пользователю остается лишь выбрать и нажать «оплатить» — оплата происходит.
А в случае с «Яндексом» — скорее всего, еще и доставить.
Валерий Стромов: И доставить, да. Можно пойти в мыслях еще чуть дальше. Ведь есть так называемые commodity — продукты общего применения, регулярные покупки. И можно просто настроить все так, чтобы агент в рамках определенной суммы мог автоматически совершать покупки — проактивно, понимая, что периодически нужно что-то купить.
Или иногда хочется быстро что-то найти и купить на небольшую сумму — и можно просто доверить это кому-то, делегировать.
Я думаю, что коллеги из Wildberries, Ozon и «Авито» воспринимают развитие транзакционного искусственного интеллекта как вызов. Потому что главное — это трафик. Кто владеет трафиком, тот и владеет ситуацией.
Валерий Стромов: Я понимаю, как может сложиться взаимовыгодная ситуация с маркетплейсами: одна компания разрабатывает уровень персонального искусственного интеллекта и делегирует покупки другому сервису. То есть пользователь может выбрать свой предпочитаемый способ покупок, а агент за него выполняет простые действия — сами покупки. При этим все транзакции, логистическая инфраструктура и заработок остаются на стороне партнера. Как и в некотором смысле трафик.
Можно представить, что агент от пользователя мало чем отличается — агент так же пришел на условный Wildberries и совершил транзакцию, просто от имени человека. Трафик, условно, остался. Однако стоит также отметить, что многим людям нравится сам процесс выбора — они не захотят делегировать его агенту. Важны именно тактильные ощущения, просмотр товара, поиск баланса в голове и так далее.
Но я думаю, что таких людей будет становиться все меньше, а тех, кто предпочитает автоматизировать свою коммерцию, — все больше. И все равно это будет битва сервисов, цен, брендов — в целом ничего принципиально не поменяется. Хотя это все мысли про достаточно далекое будущее.
Далекое ли?
Валерий Стромов: Я думаю, что в данном диалоге «далекое будущее» — это два года. То есть через два года это далекое будущее уже будет с нами.
Ну а в настоящем есть «Алиса для бизнеса». Допустим, я предприниматель или, еще хуже, бухгалтер. Как мне доверить оформление документов и проведение платежей агенту? Окей, может быть, в 95%, но если он ошибается, я теряю контроль. Когда я сам ошибся — я хотя бы знаю, в каком месте, а тут уже теряю нить.
Валерий Стромов: Надо задать очень хороший контекст и вопрос модели — продукту «Алиса для бизнеса» в данном случае. Отсматривать происходящее, то есть план — что модель планирует сейчас делать или что делает. И дальше, по мере выполнения, модель сама будет эскалировать на пользователя потенциально опасные действия. Например, если она хочет внести какое-то изменение в базу данных, она спросит у пользователя: «Позволяешь мне это сделать или нет?» Это часть системы безопасности.
Пользователь говорит: «Да, позволяю». Она продолжает работать. Потом, например, надо подтянуть сделки из какой-нибудь системы. Система спрашивает: «Можно мне их посмотреть?» — «Да, смотри, делай». И так далее. То есть полное вмешательство пользователя в процесс происходит на важных действиях, при просмотре плана и результата. Если где-то что-то не сходится, надо максимально четко сформулировать, что именно, и заставить агента искать ошибку.
А кто будет отвечать, если неправильно уплачен налог или не туда ушли деньги?
Валерий Стромов: В данном случае, поскольку все самые важные действия подтверждает человек, дает доступ и проверяет результат, — сам человек.
Проще говоря, эти сервисы бухгалтера не заменят и не отменят.
Валерий Стромов: Заметно усилят. Это про ускорение и, наоборот, про снижение ошибок — потому что глаз человека замыливается. При частых операциях человек, пожалуй, даже больше ошибок совершит, чем система.
А учиться надо бухгалтеру, чтобы правильно пользоваться системой?
Валерий Стромов: Я думаю, что да. И я думаю, что мы в ближайшее время с этим заметно поможем. Представьте: в жизни каждого бизнесмена, предпринимателя, бухгалтера, юриста, аналитика, маркетолога есть определенный набор сервисов, которыми он пользуется каждый день, и определенный набор знаний о том, как конкретно выполнять те или иные операции. По факту все это нужно научить делать агента, модель. А человека — научить правильным образом ставить задачи для модели. И мне кажется, что главный навык, которому надо учить, — это делегирование. Правильно делегировать — это уже работа.
А сколько примерно это будет стоить?
Валерий Стромов: Я думаю, что это зависит даже не от профессии человека, а от компании. То есть...
То есть не важно, бухгалтерская она или нет, — не будем так сужать.
Валерий Стромов: Да-да. Тут скорее важен сам подход. Я сейчас вижу, что появляются первые компании, которых можно назвать AI-native, — то есть они с первого дня строят свои процессы так, что большую часть работы выполняют агенты. Они думают не «как что-то оптимизировать», а изначально: «есть процесс, и его надо автоматизировать». И долго разбираются, почему его нельзя автоматизировать. В таких компаниях на одного человека приходятся колоссальные траты. А в классических крупных компаниях процесс внедрения ИИ займет еще очень долгое время.
Слушайте, по форме получилось как в рекламных объявлениях — «от нескольких тысяч и до...» Но «до», как говорится, пока никто не посчитал.
Валерий Стромов: И мне кажется, жизнь нам это покажет. Я уверен, что будут талантливые бизнесмены и предприниматели, которые смогут с огромной экономической пользой использовать эти системы.
Давайте теперь про ужасы. Весь прогрессивный мир напуган, обсуждая новые возможности ChatGPT Astra. В процессе решения задач система сама себе дает команды, которые человек даже не предусмотрел, образно говоря, выходит из-под контроля. Я прочитал, что наше AI-сообщество разработчиков думает над тем, чтобы создавать отдельную систему ИИ, которая будет ограничивать генеративные модели. Расскажите: что здесь страшного, действительно ли это страшно? Как с этим бороться? Может, вообще не лезть?
Валерий Стромов: Вопрос действительно существует. Модель, если перед ней поставить задачу, стремится сделать максимум, чтобы ее решить. Иногда из-за этого она начинает делать вещи, выходящие из-под контроля. Конкретная ситуация, о которой вы говорите, — когда модель начала оставлять своеобразные «записки», то есть координироваться с другими инстанциями моделей, чтобы сообща выполнять какую-то работу.
Сама находить себе помощников, вступать в «колхозы»? То есть то, чем вы занимаетесь.
Валерий Стромов: Фактически да. Попробую описать простым языком. Представьте: модель выполняет какую-то работу и решила где-то в интернете оставить файлик: «Если ты меня найдешь, мой номер такой-то, у меня такая-то задача, мне нужна помощь». Другая модель, решающая похожую задачу, нашла этот файлик — случилась координация. Модели знают друг о друге, знают, что в этом файлике, и могут координировать свои действия.
Я очень сильно упрощаю. Гипотетически, если есть десятки тысяч таких инстанций и агентов, они могут сообща выполнять какую-то работу. На самом деле это отчасти маркетинговый ход — показать мощь моделей. Я думаю, что риск существует, но сейчас он немного переоценен. При этом серьезно к проблеме подходить надо.
Как к ней подходить? Поскольку модель как-то выполняет задачу, можно контролировать каждое ее конкретное действие — то есть пользователь буквально подтверждает каждый шаг. Но это неудобно.
Люди всегда стремятся облегчить свою жизнь.
Валерий Стромов: Когда модель в рамках задачи десять зовет тебя, ты начинаешь механически жать «ок». Даже в программистских задачах. Поэтому все внедряют системы автоматического подтверждения — когда соседняя система решает, что действие потенциально опасное, и эскалирует на пользователя: «Тут что-то странное — подтверди, пожалуйста». И пользователь понимает: если действие потенциально опасное, он подтверждает вручную. Остальные простые действия подтверждаются автоматически.
Есть еще соседние системы, которые следят, какие артефакты оставляет модель — что конкретно она поменяла, что делала. Если видят, что модель отклоняется от задачи, фиксируется странное поведение, — они объявляют «красный код» и возвращают контроль пользователю. И непосредственно контроль во время обучения: стараться минимизировать возможные вредоносные действия модели.
Как я бы сказал, необходимо сдерживание. То есть это должна быть автономная система, вот о чем заявили специалисты. Автономная, независимая.
Валерий Стромов: Несвязанная, независимая — да, абсолютно. Прямо сейчас мы делаем это — и уже, в общем, сделали. Это бесконечный процесс: модели становятся умнее, системы безопасности тоже будут улучшаться. Мы уже сделали первую версию — и для «Алисы для бизнеса» она есть, и для пользовательского продукта тоже. Я думаю, что мы будем обмениваться мнениями с коллегами по этому вопросу, потому что он важный.
Еще стоит подчеркнуть: не важно, обучаешь ли ты модель сам или используешь open source — это принципиально не важно. Тебе в любом случае нужны системы безопасности. Есть мнение, что если ты сам обучаешь модель, то ее можно не контролировать — мол, все в порядке. Нет. Как раз OpenAI и Anthropic показывают, что даже если ты до мельчайших деталей пытаешься понять — а это практически невозможно, — что модель делает конкретно и по какой логике принимает решения, тебе все равно нужны системы ее сдерживания и контроля, чтобы она не отклонялась от цели пользователя. Поэтому системы безопасности мы в любом случае будем делать — как для узкоспециализированных open source моделей, так и для своих. Не так важно, что в этой «коробке» лежит, какой конкретно двигатель работает. Система безопасности стоит поверх.
Скажите, для того чтобы остаться в гонке, не отстать от этих многотриллионных лидеров, чего нам в индустрии не хватает? Три варианта: денег, оборудования, людей?
Валерий Стромов: Сколько можно выбирать?
Хоть все три — но что самое важное?
Валерий Стромов: Люди — нет. Люди есть. У нас сильная школа, сильные инженеры, довольно классная команда. Оборудование — да, там из-за ограничений есть определенные риски и сложности. Но я бы все-таки отранжировал в обратном порядке. Конечно же, деньги, капитал — главное в гонке за лучшую модель. Хотя, напомню, мы в ней не участвуем.
С точки зрения продукта мы делаем классные модели, которые будут полезны пользователям. Просто в гонке за модель, которая умнее всех лучших экспертов во всех областях, мы не участвуем. Для этой гонки нужны огромные инвестиции: десятки и сотни миллиардов долларов, которые инвестируются ежегодно.
Поэтому в обратном порядке: в первую очередь деньги, во вторую — доступ к оборудованию, и в третью — глобальный рынок талантов. Но у нас с этим как раз все прекрасно. И именно потому что третья составляющая у нас сильная — таланты, — каждый день, каждую неделю придумываются гениальные решения, которые сложно даже осознать.
Как сделать так, чтобы наш продукт был самым классным на российском рынке — а он открыт, и фактически мы конкурируем с условным Google, у которого ресурсов в 30 раз больше. Это сложно.
Но если сравнить тактильно качество, например, GPT и «Алисы», я думаю, что большинство людей разницы просто не увидят, а мы будем даже лучше. Или как с DeepSeek — когда в прошлом году мы стали бояться, что гонка упущена и мы опоздали. А в итоге нет — собрались вместе инженерно-продуктовые команды, 28 октября запустились и увидели: «А мы классные, мы хорошо работаем».
Гонка за самую вершину — это не наш бизнес сейчас. Не то, куда мы бежим и куда реально добежать.
