Рынок искусственного интеллекта в России все еще далек от насыщения, хотя ИИ-технологии уже несколько лет активно используются в различных отраслях экономики. Он показывает высокие темпы роста: 20–30% ежегодно. Расширение возможностей обработки данных, использование генеративного искусственного интеллекта и внедрение отечественных ИИ-платформ может удвоить объем рынка в ближайший год.
Российский рынок ИИ: как видят его будущее эксперты
Согласно обновленной «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.», утвержденной Указом Президента РФ от 10.10.2019 №490, ежегодный объем оказанных услуг по разработке и реализации решений в области ИИ к 2030 г. должен вырасти не менее чем до ₽60 млрд по сравнению с ₽12 млрд в 2022 г.
Чтобы добиться поставленных целей, рынок должен постоянно развиваться. Опрошенные CNews эксперты оценивают его по-разному. По мнению Андрея Калинина, генерального директора MTS AI, объем названного сегмента в 2023 г. составляет от ₽30 до 50 млрд. «Это в общем-то немного в мировом масштабе. Для сравнения — в США этот показатель в 30–50 раз больше. Хорошая новость заключается в том, что российский рынок ИИ-решений растет примерно на 20–30% ежегодно. Если учитывать эффект от внедрения искусственного интеллекта, то здесь, конечно, цифры гораздо больше — они могут достигать триллиона рублей», — уверяет спикер.
Руководитель направления AI Cloud.ru Дмитрий Юдин высказывает аналогичное мнение. Он говорит об увеличении объемов рынка машинного обучения и искусственного интеллекта на 25–30% в год, обращая внимание, что позитивную динамику обеспечивает активное внедрение ИИ в ключевых отраслях, таких как нефтегазовый сектор, финансы, промышленность, ритейл, телеком. «Рост интереса к автоматизации, увеличению производительности и снижению операционных затрат через применение ИИ-сервисов способствуют динамичному развитию рынка технологий искусственного интеллекта», — считает эксперт.
По мнению Сергея Голицына, руководителя направления Т1 ИИ, развитие рынка средств ИИ в России «обусловлено множеством факторов, включая государственную поддержку, инвестиции, инновационные проекты, интеграцию в традиционные отрасли, цифровую трансформацию бизнеса и развитие инфраструктуры». На его совершенствование также влияет постоянный рост количества информации, с которой нужно работать. Здесь не обойтись без генеративного ИИ и машинного обучения.
«Встраивание генеративного ИИ (на базе LLM) в существующие решения стимулирует развитие рынка. Пока что использование LLM не получило широкого практического применения (вследствие ряда текущих ограничений и молодости технологии), но основной интерес и инвестиции в искусственный интеллект лежат именно в плоскости генеративного ИИ. В следующем году мы увидим не первые эксперименты, а уже относительно массовое использование генеративного LLM в реальном бизнесе», — отмечает директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.
Уже сейчас существует немало примеров его внедрения. Например, встраивание LLM в существующие текстовые/голосовые боты для повышения персонализации обслуживания и в ИИ-ассистенты для операторов колл-центров.
Рынок речевых технологий, то есть платформ для создания голосовых ассистентов, синтеза и распознавания речи, речевой аналитики, также стремительно растет. «Замедление произошло в сегменте биометрического распознавания — во многом по причине принятия 572-ФЗ, который ввел строгие требования к обработке биометрических персональных данных физических лиц», — добавляет Андрей Калинин.
ИИ и этический аспект
Учитывая общий тренд на тотальную цифровизацию, правительство РФ всячески подталкивают компании к созданию и внедрению решений на основе ИИ. Если такие разработки внесены в «Единый реестр российских программ для ЭВМ и БД» Минцифры РФ, то, начиная с 1 января 2023 г., предприятия могут рассчитывать на налоговые льготы.
Массовое использование ИИ в различных сферах не только упрощает бизнес-процессы, но и несет некоторые риски. Речь идет про этический аспект. ИИ, несмотря на ряд очевидных преимуществ, может выдавать ошибки, или как их назвали — галлюцинации, то есть сообщать сведения, не относящиеся к действительности.
Чтобы подобного не допускать, в России действует «Национальный кодекс этики в сфере искусственного интеллекта». Он устанавливает «общие этические принципы и стандарты поведения, которыми следует руководствоваться участникам отношений в сфере ИИ, и предназначен для создания среды доверенного развития технологий искусственного интеллекта в России». К 2024 г. (за три года его существования) к нему присоединились: 851 организация, 44 федеральных органов исполнительной власти, 19 региональных органов исполнительной власти, а также 42 иностранных предприятия.
Опрошенные CNews эксперты, говоря о будущем отечественного рынка средств искусственного интеллекта, утверждают, что в 2025 г. тенденция к росту проникновения ИИ-решений сохранится. По мнению Дмитрия Юдина, руководителя направления AI Cloud.ru, объем рынка может удвоиться по сравнению с текущими показателями благодаря расширению возможностей обработки данных и все более широкому внедрению специализированных ИИ-платформ, а также таких технологий, как генеративный искусственный интеллект. Это будет формировать дальнейший спрос на облачную ИИ-Ready инфраструктуру и инструменты для ML-разработки в облаке.
Популярные технологии на рынке ИИ
По словам игроков рынка, заказчикам часто требуются решения на основе больших языковых моделей, однако уже в ближайшей перспективе интерес к ним начнет стремительно падать. «Взрывной рост качества LLM стихает, и в следующие 3–5 лет мы не увидим значительного прогресса в их развитии, подобного тому, что было два года тому назад», — добавляет Андрей Калинин.
Главная причина — данные для обучения LLM практически исчерпаны. Дальнейшее развитие пойдет в направлении специализации мультимодальности.
«Специализация — это развитие каких-то отдельных направлений, а не рост качества в целом везде. Например, решение математических задач. Нам стоит ожидать серьезного скачка в развитии мультимодальных моделей, которые могут работать с картинками, видео, голосом и текстом. Дело в том, что источники данных для них практически неисчерпаемы: ежедневно камеры видеонаблюдения записывают огромное количество видео, владельцы смартфонов снимают гигабайты фото. Это позволит решать задачи, связанные с компьютерным зрением, так же просто, как сейчас решаются задачи обработки текста», — уверяет эксперт.
К еще одной популярной технологии относят NLP (обработка естественного языка). Она включает в себя возможности распознавания речи, анализа текстов и создания чат-ботов для повышения качества обслуживания и автоматизации взаимодействий.
Кроме того, продолжат развиваться технологии компьютерного зрения, программная роботизация. CV (компьютерное зрение) применяется для анализа изображений и видео в секторах безопасности, медицины, производства и торговли. RPA — программная роботизация активно внедряется для автоматизации рутинных и повторяющихся задач в различных отраслях. «Если верить всем мировым прогнозам, то в обозримом будущем мы должны получить широко обсуждаемый общий искусственный интеллект (AGI). Но если посмотреть на тенденции, то бизнес сейчас сосредоточен на оптимизации инференса моделей, тем самым сокращая производственные мощности и затраты на парк необходимой инфраструктуры», — делится Дмитрий Юдин, руководитель направления AI Cloud.ru.
Говоря о векторе развития ИИ-технологий, Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS, называет несколько ключевых трендов:
- увеличение мощности ИИ и, как следствие, увеличение количества задач, которые принципиально можно «перепоручить» ИИ
- снижение порога входа на рынок за счет разработки целевых бизнес-решений вокруг «голой технологии» и ML-Ops решений
- снижение требований к серверным мощностям (сейчас это — один из стоп-факторов массового использования)
- увеличение объема информации, которую может анализировать ИИ в рамках одной сессии (сейчас это — одно из ограничений при использовании ИИ для аналитических задач)
Как проходит замена западных ИИ-решений на отечественные
Процесс импортозамещения в области искусственного интеллекта находится в активной фазе. Этому способствует как вовлеченность государства в эту сферу со стремлением поддержать игроков рынка, так и желание компаний развивать собственные решения. По мнению Андрея Калинина, генерального директора MTS AI, сейчас у российских предприятий на рынке ИИ-решений есть два пути, по которым может проходить процесс замены: приобретение лицензий на зарубежные программные решения «серым» способом или использование отечественных разработок.
«С каждым новым сообщением о блокировке иностранного ПО все больше предприятий осознают опасность его использования и начинают искать отечественные или дружественные аналоги, или самостоятельно создавать замену. На сегодняшний день наиболее эффективными решениями являются те, которые уже плотно вошли в нашу повседневную практику, такие как системы документооборота, биометрические технологии, распознавание текстов (OCR), речевая и видеоаналитика, а также автоматизация колл-центров», — утверждает эксперт.
Крупные облачные провайдеры решили, что им необходимо развивать собственные ML-платформы, помогающие автоматизировать и ускорить процесс создания ИИ-сервисов. По мнению Дмитрия Юдина, руководителя направления AI Cloud.ru, в числе новых трендов в развитии облачных ML-платформ сейчас — снижение порога входа в сферу разработки собственных приложений с актуальными технологиями, такими как LLM. Одной из важных задач также является упрощение процесса дополнительного обучения больших языковых моделей и построение недорогого, но эффективного инференса.
Как и в любом деле, здесь не обходится без сложностей. Руководитель VS Robotics Максим Колосков относит к ним: недостаток квалифицированных кадров и ограниченный доступ к некоторым передовым технологиям. Эксперт считает, что преодолеть их возможно, но для этого необходимо вкладываться в обучение и подготовку специалистов, а также развивать партнерство с международными игроками.
«Основные задачи разработчиков сегодня заключаются в создании универсальных, легко масштабируемых платформ и интеграции существующих решений в различные отрасли. Перспективы экспорта отечественных ИИ-разработок значительны, особенно на рынки Азии и Латинской Америки, где наши решения пользуются спросом благодаря оптимальному соотношению цены и качества», — уверяет спикер.
По мнению Александра Крушинского, директора департамента голосовых цифровых технологий компании BSS, в целом российский рынок ИИ-решений отстает от лидеров на 1–2 г. Но ИИ-модели и архитектуры остаются доступны в формате open source. Поэтому разрыв не увеличивается, а благодаря кастомизации под российский язык и российскую специфику в ряде задач его удается полностью устранить.
Сегмент ИИ, как и весь ИТ-рынок в целом, продолжает расти. Одни прогнозируют стабильный рост на уровне 20–30% в год, другие говорят о двукратном росте к 2025 г. Заказчики чаще обращаются к разработчикам за решениями, которые смогут автоматизировать все больше бизнес-процессов, снимая рутинные задачи с персонала. И количество действий, которые заберет на себя ИИ, будет стремительно увеличиваться. Более того, отечественные решения пользуются интересом не только на родине, у разработок высокий экспортный потенциал за счет оптимального соотношения цены и качества.
Поделиться
