CNY Бирж.12,598+0,82%VEON-RX69,4+3,58%ARSA7,54-0,53%IMOEX2 300,09+1,86%RTSI861,92+1,9%RGBI112,29-0,34%RGBITR767,98-0,29%

Григорий Атрепьев: «Создать ИИ-агента – только половина дела»

Генеральный директор Yandex Cloud – о ценообразовании в сфере ИИ и зависимости от китайских моделей
Алексей Орлов / Ведомости
Алексей Орлов / Ведомости

Российский рынок корпоративного искусственного интеллекта растет быстрее, чем классический IT-рынок, но экономика этого роста парадоксальна: потребление токенов (минимальная единица текста, которую обрабатывает языковая модель. – «Ведомости») взлетает в сотни раз, но выручка на сопоставимый объем не растет. О том, почему так происходит, как удешевление моделей перекрывает рост цен на «железо», зачем бизнесу универсальные ИИ-агенты и кто отвечает за ошибки машины, в интервью «Ведомостям» рассказал генеральный генеральный директор Yandex Cloud Григорий Атрепьев.

– Как вы оцениваете и что включаете в российский рынок корпоративного ИИ?

– Мы оцениваем объем российского рынка корпоративного ИИ примерно в 36 млрд руб., а свою долю – приблизительно в 10%. Технологии и накопленная экспертиза «Яндекса» позволяют нам ставить амбициозную цель: занять около половины рынка в ближайшие пять лет.

Чаще всего обсуждают генеративный и агентский ИИ, но это только один из сегментов рынка корпоративного ИИ. В денежном выражении этот сегмент занимает около 25% рынка, мы ожидаем, что он превысит 8 млрд руб. в 2026 г. и будет расти двукратными темпами до 2030 г. В первую очередь в сегмент генеративного ИИ входит потребление моделей с оплатой за токены (минимальная единица текста, которую обрабатывает языковая модель. – «Ведомости»). Сюда относятся и инструменты для создания прикладных агентов, для работы с кодом, внутренними базами знаний и поиска по интернету, а также готовые ИИ-решения.

Оставшуюся часть рынка по-прежнему формирует классическое машинное обучение: например, скоринг клиентов в финансовом секторе, прогнозирование закупок и распределение остатков в ритейле. Также к этому сегменту относятся технологии синтеза и распознавания речи, речевой аналитики, компьютерного зрения. Последние пару лет их начали активно использовать вместе с генеративным ИИ – такой синтез позволил значимо повысить качество решений.

Вы видите 7% этого материала
Подпишитесь, чтобы дочитать статью и получить полный доступ к другим закрытым материалам