Совкомбанк предупредил: закрытие китайских ИИ-моделей ударит по российской отрасли

Аналитики «Совкомбанка» предупредили: если китайские разработчики закроют доступ к своим ИИ-моделям, российская отрасль столкнётся с ростом затрат и существенным замедлением темпов развития. Об этом сообщает Forbes со ссылкой на аналитическое исследование банка. Задача создать «суверенный ИИ мирового класса» с нуля потребует стратегического разворота — непростого и недешёвого.

Почему это важно именно сейчас

Российские компании в сфере искусственного интеллекта активно используют открытые китайские модели — прежде всего DeepSeek и Qwen — как основу для собственных продуктов. Такой подход позволяет экономить на обучении и вычислительных ресурсах, ускоряя вывод решений на рынок и кратно снижая порог входа для стартапов. Санкционные ограничения закрыли российскому бизнесу прямой доступ к ведущим американским моделям через коммерческий API, поэтому открытые китайские решения стали де-факто инфраструктурой значительной части AI-рынка.

За последний год DeepSeek перевернул расстановку сил: компания выпустила модели, сравнимые по качеству с GPT-4, при значительно меньших вычислительных затратах — и открыла весовые файлы для свободного скачивания. Это позволило сотням российских команд быстро создать конкурентоспособные продукты на мощной архитектуре без необходимости обучать базовые модели самостоятельно. Сценарий закрытия выглядит реальным: по мере того как китайские разработчики укрепляют коммерческие позиции, бизнес-логика может взять верх над принципами открытости.

Похожий путь уже прошёл OpenAI — изначально некоммерческая организация с открытым кодом, сегодня управляющая сугубо проприетарными моделями, доступными только через платный API.

Что потеряет российская отрасль

Аналитики выделяют несколько ключевых рисков для российских AI-компаний: Резкий рост затрат на обучение моделей с нуля — счёт идёт на десятки и сотни миллионов долларов Замедление разработки из-за отсутствия готовых весов, архитектур и публичных исследований Дефицит GPU-инфраструктуры, критичной для обучения больших языковых моделей Накапливающийся технологический разрыв с глобальными лидерами при каждом квартале промедления * Необходимость масштабного найма ML-специалистов — дефицитной категории на российском рынке труда По оценке «Совкомбанка», полный «стратегический разворот» потребует не только значительных частных инвестиций, но и системных решений на уровне государства — в области образования, вычислительной инфраструктуры и отраслевого регулирования. Без этого российские компании рискуют оказаться в положении, когда ни китайские, ни американские модели не доступны, а собственная база слишком слаба для конкуренции на мировом уровне.

Какие есть варианты Российская ИИ-отрасль не стоит на месте.

Существуют собственные разработки: GigaChat от Сбера, YandexGPT, Kandinsky для генерации изображений, ряд специализированных моделей от стартапов. Однако ни одна из них пока не достигает уровня топовых китайских или американских конкурентов по соотношению возможностей, скорости работы и стоимости инференса на токен. Аналитики видят несколько возможных путей. Первый — форсированное технологическое партнёрство с дружественными странами, где открытые разработки сохраняются и масштабируются. Второй — концентрация на узких вертикальных нишах, где российские модели могут быть конкурентоспособны без паритета с GPT-5 или Qwen-Max: юридические тексты, медицинская документация, госсектор. Третий и наиболее амбициозный — долгосрочные государственные инвестиции в вычислительную инфраструктуру и подготовку кадров с горизонтом планирования пять-семь лет.

«Разработать суверенный ИИ мирового класса с нуля — непростой и

недешёвый стратегический разворот», — следует из материалов «Совкомбанка».

Что это значит

Зависимость от открытых китайских моделей — это удобство, которое может оказаться временным. Российской ИИ-отрасли стоит уже сейчас закладывать бюджет и компетенции на сценарий, когда DeepSeek станет закрытым коммерческим сервисом, а не бесплатным инструментом. Промедление с этим шагом обернётся не просто дополнительными расходами — оно рискует законсервировать технологическое отставание на годы вперёд.