МТС инвестировала 1 млрд рублей в развитие собственных языковых моделей

Подразделение МТС — MWS AI (ранее известное как MTS AI) направило 1 млрд рублей в 2024 году на дообучение и адаптацию больших языковых моделей (LLM). Об этом сообщил генеральный директор компании Денис Филиппов на форуме ЦИПР-2025. Средства были вложены в привязку моделей к бизнес-задачам и запуск их в промышленную эксплуатацию.

Компания работает с открытыми LLM: в 2024 году она представила первую версию модели Cotype на основе французской Mistral, а в 2025 году — улучшенную Cotype Pro 2, построенную на базе Qwen 2.5 от Alibaba Cloud. Также МТС развивает линейку моделей Kodify — ассистентов для программирования.

МТС не разрабатывала модели с нуля, а использовала открытые решения, доработав их под свои нужды. Такой подход существенно сократил расходы: по оценкам экспертов, создание модели с нуля обошлось бы как минимум в 10 млрд рублей. Основная часть затрат (до 70%) пришлась на приобретение оборудования.

По словам специалистов, минимальные вложения в дообучение open-source моделей начинаются от 500–600 млн рублей — с учётом аренды вычислительных ресурсов, зарплат команды из 30–50 человек и других расходов. Более глубокая адаптация требует и больших инвестиций, поэтому потраченный МТС 1 млрд рублей эксперты называют реалистичной суммой.

Для сравнения: на обучение GPT-4 было затрачено от $10 до $15 млрд, разработка модели Gemini от Google оценивается в $50–200 млн, а китайская DeepSeek заявляет, что потратила $6 млн, хотя аналитики ставят эту цифру под сомнение.

Российский рынок ИИ значительно уступает мировому по объёму: в 2024 году он оценивался в 35 млрд рублей против $6,4 млрд в мире. Общие глобальные инвестиции в ИИ составили $110 млрд, а в России за 2024 год вложения превысили 780 млрд рублей (суммарно за десятилетие — не менее 650 млрд рублей).

На этом фоне вложения МТС выглядят масштабными. Это крупнейший публичный проект по работе с LLM в России в 2024 году. Эксперты считают, что собственные языковые модели помогут компании сократить зависимость от зарубежных технологий, повысить эффективность бизнеса и улучшить качество цифровых услуг.