Выловила в запретграме. Все правда.

Спросила ЧАТжпт, насколько российские нейросети конкурентоспособны относительно американских и китайских. Напомню, обучение сильно затруднено, в том числе, потому что стараниями наших инициативных почти все инструменты требуют тупо КВНа.

Ответ, как мне кажется, справедлив.

Коротко — в целом российские нейросети уступают лидерам из США и Китая по масштабам, вычислительным ресурсам и доступу к данным, но в ряде ниш (русский язык, прикладные решения для локального рынка, оптимизация под слабое железо) они конкурентоспособны и иногда превосходят иностранные аналоги.

Почему уступают
- Вычисления: крупные трансформеры требуют A100/H100 и кластеров; из‑за санкций и дефицита доступа к новейшим GPU у российских команд сложнее тренировать модели на сотни миллиардов параметров.
- Данные: англоязычные и панъазиатские корпуса существенно больше; для мультиязычных и доменных моделей это преимущество.
- Финансирование и экосистема: в США и Китае сильнее частные инвестиции, крупные облачные провайдеры и интеграция в продукты (search, соцсети, облака).
- Аппаратная база: отечественные процессоры и ускорители пока заметно отстают по производительности и энергоэффективности.

Где сильны российские нейросети
- Локализация: модели лучше понимают русскоязычные особенности, морфологию, редкие словоформы, диалекты и юридические/медицинские термины на русском.
- Прикладные решения: чат‑боты для госуслуг, банковские ассистенты, системы скоринга и распознавания речи, где важно соответствие локальным правилам и интеграция с внутренними системами.
- Наука и алгоритмы: сильная школа математики и теории, хорошо оптимизируют модели под CPU/средние GPU, разрабатывают эффективные методы обучения при малых данных.
- Безопасность и соответствие: решения лучше вписываются в местное регулирование и требования по хранению данных.

Примеры игроков (крупные участники экосистемы)
- Крупные компании: Сбер, Яндекс, VK, МТС, Тинькофф — у каждой есть свои модели и продуктовые интеграции.
- Академия и стартапы: НИИ и университетские центры (DeepPavlov и др.), стартапы, работающие в узких вертикалях (финансы, медицина, безопасность).

Что это значит на практике (для разных целей)
- Для бизнеса, который хочет внедрить NLP на русском: российские решения часто быстрее интегрируются, дешевле по поддержке и безопаснее по хранению данных. Рекомендую смотреть на локальных вендоров или дообучать зарубежные open‑source (LLaMA, Mistral) на русских данных.
- Для стартапа, который хочет конкурировать с глобальными игроками: фокусируйтесь на нишах и вертикалях, где знание локального рынка даёт преимущество; масштабирование до уровня GPT‑4 потребует внешних инвестиций и доступа к зарубежному железу.
- Для исследователя: можно получить высокую научную ценность в алгоритмах обучения с малым числом образцов, оптимизации и в задачах русского языка; но конкуренция по «мегамоделям» остаётся сложной.

Как повысить конкурентоспособность (конкретные шаги)
- Использовать и дообучать SOTA open‑source модели вместо попыток «тренировать с нуля».
- Фокус на данных: собирать высококачественные доменные датасеты, разметку экспертов и synthetic data augmentation.
- Оптимизация: квантование, прунинг, адаптивные слои (LoRA) для быстрой и дешёвой дообучаемости.
- Гибридный подход: комбинировать мощные зарубежные модели в облаке + локальные lightweight решения для приватных данных.
- Партнёрства: интеграция с крупными локальными игроками (банки, операторы, госсектор) для доступа к данным и рынку.
- Аппаратная стратегия: оптимизировать под CPU/низкопрофильные GPU, использовать inference‑оптимизированные библиотеки (ONNX Runtime, TVM).

Реальная перспектива
- Краткосрочно (1–2 года): Россия сохранит конкурентоспособность в прикладных решениях на русском и в узких вертикалях.
- Среднесрочно (3–5 лет): при значимых инвестициях, улучшении доступа к вычислительным ресурсам и усилении экосистемы возможен заметный прогресс, но догнать лидеров по масштабам будет сложно.
- Долгосрочно: при создании собственной аппаратной базы и постоянном финансировании — теоретически достижимо, но это потребует крупных координируемых усилий.

Но, главное, наши будут за традиционные ценности, конечно.

А ИИ - зло, подтверждаю:)))) сегодня эта неблагодарная скотина (я про Whoop) поставила мне 4,8 в нагрузку, когда я веселым песиком протрусила 12 этажей вверх по лестнице.

Приезжает муж из командировки, заходит в спальню, открывает шкаф, а там Нарния.

Хорошего вечера воскресенья вам 🤗

Трамп выступил категорически против замедления развития ИИ, чтобы США не проиграли в гонке Китаю.
@kstati_p

Как вы понимаете, темнокожая девушка в красном, выучившая к 7 годам у каталанских бабушек все шаги, это моя дочь:))))