Российские ИИ-модели сейчас примерно на полгода отстают от китайских, а Китай, в свою очередь, отстаёт от США примерно на такой же срок. Такой оценкой поделился глава Сбербанка Герман Греф на конференции «ГигаКонф 2026».
По мнению Грефа, ключевой причиной технологического разрыва для российских разработчиков остаётся недостаток вычислительных мощностей. Китайские компании находятся в более выгодном положении и практически не сталкиваются с аналогичными ограничениями при обучении моделей. При этом глава Сбербанка считает, что по другим параметрам российские разработки не уступают китайским.
Греф ожидает, что подобный разрыв между странами сохранится и в дальнейшем. В результате формируется своеобразная технологическая цепочка: российские разработчики пытаются догнать китайских, китайские компании стремятся приблизиться к американскому уровню, а доступность вычислительных ресурсов остаётся одним из ключевых факторов скорости развития ИИ.
Одновременно российский бизнес всё активнее обращается к зарубежным языковым моделям. В 2026 году использование таких решений на крупнейших российских облачных платформах увеличилось в несколько раз. При этом спрос всё чаще смещается в сторону китайских моделей Qwen и DeepSeek.
Популярность китайских LLM объясняется сочетанием качества, более низкой стоимости по сравнению с западными аналогами и возможности развернуть модели в собственной инфраструктуре.
По мнению Грефа, ключевой причиной технологического разрыва для российских разработчиков остаётся недостаток вычислительных мощностей. Китайские компании находятся в более выгодном положении и практически не сталкиваются с аналогичными ограничениями при обучении моделей. При этом глава Сбербанка считает, что по другим параметрам российские разработки не уступают китайским.
Греф ожидает, что подобный разрыв между странами сохранится и в дальнейшем. В результате формируется своеобразная технологическая цепочка: российские разработчики пытаются догнать китайских, китайские компании стремятся приблизиться к американскому уровню, а доступность вычислительных ресурсов остаётся одним из ключевых факторов скорости развития ИИ.
Одновременно российский бизнес всё активнее обращается к зарубежным языковым моделям. В 2026 году использование таких решений на крупнейших российских облачных платформах увеличилось в несколько раз. При этом спрос всё чаще смещается в сторону китайских моделей Qwen и DeepSeek.
Популярность китайских LLM объясняется сочетанием качества, более низкой стоимости по сравнению с западными аналогами и возможности развернуть модели в собственной инфраструктуре.
