Герман Греф объяснил отставание российских ИИ-моделей от китайских нехваткой вычислительных мощностей

Глава Сбербанка Герман Греф заявил, что российские модели искусственного интеллекта сейчас отстают от ведущих китайских разработок примерно на шесть месяцев.

По его оценке, ключевая причина разрыва связана не столько с качеством российских специалистов или алгоритмов, сколько с разницей в доступе к вычислительной инфраструктуре.

Заявление прозвучало на ежегодной технологической конференции Сбера «ГигаКонф 2026».

Греф отметил, что китайские компании располагают значительно большими вычислительными мощностями и практически не сталкиваются с ограничениями в этом направлении.

Именно возможность проводить большое количество экспериментов одновременно, по его словам, становится одним из главных факторов конкуренции между разработчиками больших языковых моделей.

Современные ИИ-системы требуют огромных объёмов вычислений на нескольких этапах.

Первый — обучение базовой модели на больших массивах текстов, изображений, кода и других данных.

Второй — дополнительное обучение и настройка модели.

Третий — многочисленные эксперименты с архитектурой, параметрами, наборами данных и способами рассуждения.

Чем больше вычислительных ресурсов доступно разработчику, тем больше таких вариантов можно тестировать параллельно.

Греф считает, что именно здесь российские компании оказываются в менее выгодном положении по сравнению с китайскими конкурентами.

«Мы пока отстаём, и я боюсь, это отставание будет сохраняться», — заявил глава Сбербанка. По его словам, сейчас разрыв оценивается примерно в полгода.

При этом он подчеркнул, что по другим направлениям российские команды, по его оценке, способны конкурировать с китайскими разработчиками.

Это заявление отражает более широкую проблему российского ИИ-рынка.

Создание современных моделей всё сильнее зависит от доступа к специализированным графическим процессорам и другим ускорителям, используемым при обучении нейросетей.

На мировом рынке наиболее передовые решения производят прежде всего Nvidia и несколько других компаний.

Высокопроизводительные вычислительные кластеры могут включать тысячи или десятки тысяч ускорителей, а их строительство и эксплуатация требуют крупных инвестиций в оборудование, дата-центры и энергетику.

Китайские технологические корпорации, среди которых Alibaba, Tencent, ByteDance и другие крупные игроки, в последние годы резко увеличили вложения в ИИ-инфраструктуру.

Одновременно Китай развивает собственное производство чипов и серверного оборудования, пытаясь уменьшить зависимость от американских технологий.

Россия, в свою очередь, сталкивается с более ограниченным доступом к передовому оборудованию.

На этом фоне ведущие российские разработчики — прежде всего Сбер и «Яндекс» — концентрируются на собственных семействах больших языковых моделей и оптимизации уже имеющихся вычислительных ресурсов.

Сбер развивает семейство GigaChat, а также собственные инструменты для генерации текста, изображений и программного кода.

Греф ранее неоднократно говорил, что искусственный интеллект становится одним из ключевых направлений долгосрочной стратегии банка.

По его нынешней оценке, главным фактором дальнейшего развития российского ИИ станет возможность расширять доступ разработчиков к вычислительным мощностям.

При этом его слова о шестимесячном отставании — оценка самого Грефа, а не независимый универсальный рейтинг всех российских и китайских моделей. Возможности конкретных систем могут заметно различаться в зависимости от теста и поставленной задачи.