Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

Группа Астра собрала суверенный ИИ: от кода до агентной ОС

«Группа Астра» представила направление «Астра ИИ» — комплекс решений для внедрения искусственного интеллекта в компаниях, которым не хочется отправлять код и документы неизвестно куда. В контур вошли инфраструктура для запуска моделей, инструменты разработки, агентная ОС и методология оценки экономического эффекта.

Компания делает ставку на локальные решения: данные хранятся внутри организации, доступ контролируется, а действия ИИ-агентов записываются и ограничиваются политиками безопасности.

Использовать можно российские, открытые и передовые модели — выбор зависит от критичности задачи. В «Астре» объясняют такой подход суровой статистикой.

ИИ уже пробуют внедрять 97% компаний, но до промышленной эксплуатации добрались лишь 10-15%. Более 90% бизнеса пока не увидели системной выгоды, а 79% предприятий критической информационной инфраструктуры вообще запрещают публичные генеративные сервисы.


Одним из ключевых продуктов станет «Астра ИИ Код» — агент-программист, который работает в терминале, анализирует и редактирует код, запускает тесты и сборки. Самодеятельность ему обещают прикрутить: план и изменения должен подтверждать человек. Массовый запуск продукта намечен на четвёртый квартал 2026 года.


На собственных командах «Астра» уже получила прирост производительности от 30 до 90%, а трудоёмкость отдельных процессов снизила на 24-50%. Впрочем, магии не обещают: на новых проектах эффект может достигать 35-40%, а в старом коде — не дотягивать и до 10%.

Для команды из 100 человек компания оценивает вложения в 63 млн рублей в год, потенциальный высвобожденный ресурс — примерно в 103 млн рублей, а срок окупаемости — около шести месяцев.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru