Китайские open-source модели DeepSeek, Qwen и GLM после ухода западных вендоров заполонили российский рынок, но их «открытость» — часть системной стратегии Пекина по формированию экосистемы, а не благотворительность. В интервью изданию «Техносуверен» председатель Комиссии по безопасности финансовых рынков ТПП России Тимур Аитов предупредил, что в любой момент лицензионная политика может измениться, оставив российскую ИТ-инфраструктуру в зависимом положении. По его словам, полный цикл обучения модели уровня DeepSeek V4 «с нуля» требует создания ЦОД стоимостью 1,2 трлн рублей, а мощностей всех российских центров обработки данных недостаточно для создания моделей мирового класса. «Если мы не начнём консолидацию сейчас, цена промедления будет измеряться не годами, а месяцами», — заявил Аитов.
— Мы последние полгода наблюдаем, как китайские open-source модели — DeepSeek, Qwen, GLM — буквально заполонили российский рынок. Их используют многие российские компании, включая Яндекс (который дообучает Qwen), а также множество стартапов. При этом Сбер развивает собственную полностью отечественную ИИ-платформу. На первый взгляд — спасение после ухода западных вендоров. Но у меня ощущение, что мы хватаемся за соломинку, не глядя, куда она ведёт. Это так?
— Да, вы правы. И соломинка — это мягко сказано. Китай не просто так раздаёт свои модели с открытыми лицензиями (например, MIT или Apache 2.0) — это его системная стратегия: сначала сформировать экосистему, стать де-факто стандартом, а потом… потом можно и условия поменять. Напомню, уже к марту этого года семейство Qwen породило сотни тысяч производных на Hugging Face, которая превратилась в крупнейший репозиторий открытых моделей. Зависимость сформирована. Однако главный вопрос открыт: надолго ли такая щедрость?
— То есть мы вошли в «китайскую экосистему» как партнёры, а когда они решат, что пора зарабатывать, — останемся с носом?
— Да. Аналитики выделяют три фактора, которые могут подтолкнуть Китай к закрытию кодов: рост затрат на зарубежные модели, замедление прогресса у самих китайцев или… стратегический разворот России в сторону своей внутренней инфраструктуры. Парадокс: как только мы начнём активно создавать свои аналоги, Китай может прикрыть кран, чтобы не потерять контроль.
— Неужели мы действительно не в состоянии сделать своё?
— В состоянии — да, но ключевой вопрос — это цена. Полный цикл обучения модели уровня DeepSeek V4 «с нуля» требует создания ЦОД, который потянет на 1,2 триллиона рублей. Это как бюджет небольшого региона…
— 1,2 триллиона? Мы всё время говорили о сотнях миллиардов…
— Сотни миллиардов — это только то, что Сбер и Яндекс тратят ежегодно на ИИ в сумме: в 2025 году Сбер инвестировал в ИИ 150 млрд рублей, а Яндекс — 55 млрд рублей. Глава банка Герман Греф сообщил, что за три года (2024–2026) общий объем вложений в ИИ достигнет 600 млрд рублей. Но эти деньги уходят в основном на инференс — эксплуатацию готовых сетей, а не на обучение. Чтобы создать своё «с нуля», нужны принципиально иные мощности. Их в России сейчас просто нет. Вообще, мощностей всех наших ЦОД недостаточно, чтобы тягаться с мировыми лидерами.
— Но ведь есть свежие законодательные инициативы, которые стимулируют переход на отечественное, суверенное, а планку для «большой модели» в них снизили до 1 млрд параметров?
— Да, закон принят, и это показательный момент. Мы снижаем требования, потому что не можем соответствовать мировым. В то время как DeepSeek V4-Pro работает с 1,6 триллиона параметров. Разница — в полторы тысячи раз.
— Мы теперь что, играем в другой лиге и сами себе придумываем другие правила?
— Проблема не только в этих цифрах. Даже если завтра появится финансирование, вопрос организации разработок остаётся открытым. Кто будет координатором? Сбер, Яндекс, государство? Без объединения ресурсов мы явно не выдержим гонку в сфере ИИ. А объединяться у нас пока не принято — каждый тянет одеяло на себя. В случае ужесточения доступа к китайским моделям Сбер, у которого мощностей больше, конечно, окажется в более выигрышной позиции. Хотя и для него это будет не победа, а лишь временное тактическое преимущество.
— А что происходящее означает для активных пользователей ИИ — банков, финтеха, для всей нашей платёжной инфраструктуры? Ведь всё это работает на ИИ?
— То, что вы перечислили, это зона особого риска. Представьте: банк вложил миллиарды в дообучение китайской модели, интегрировал её в антифрод, в биометрию, в платёжные шлюзы. А потом лицензионная политика меняется — и всё. Выбор для него: либо платить любые роялти, либо перестраивать систему с нуля годы, пока свои аналоги не готовы. Это не гипотетический ужастик, это реальные риски для национальной платёжной инфраструктуры.
— Что нам делать? Есть же какие-то внятные шаги кроме того, чтобы сидеть и ждать, пока Китай скажет «спасибо за участие»?
— Во-первых, перестать воспринимать китайский open-source как подарок судьбы. Это инструмент, временный и управляемый. Во-вторых, начать реальную консолидацию: уже создавать национальный консорциум с участием государства, Сбера, Яндекса, VK, с конкретными обязательствами и сроками. Даже бюджетных денег в одиночку не хватит, нужно государственно-частное партнёрство с понятными правилами. И в-третьих, признать, что цена промедления измеряется не годами, а месяцами.
— А в итоге мы успеем?
— Успеем, если не отложим.
