9 июня на круглом столе по искусственному интеллекту представители российских технологических компаний обсудили перспективы создания отечественных нейросетей, сообщает Frank Media. Руководитель направления облачных и дата-сервисов VK Tech Дмитрий Лазаренко отметил, что для безопасности объектов критической информационной инфраструктуры* бизнесу необходимо применять исключительно локальные решения внутри закрытого контура.

В ответ на это глава InfoWatch Наталья Касперская попросила назвать примеры полностью российских разработок. В качестве примера был приведен Гигачат от Сбера, однако Касперская подчеркнула, что в его основе лежат иностранные базы TensorFlow и PyTorch. «У нас модель есть одна, вы правильно говорите, а нейросетей-то собственно и нет», — констатировала она.

Представитель VK Tech согласился с необходимостью создания собственного стека технологий, но указал на отсутствие в России графических ускорителей**. По его словам, разработка компонентной базы с нуля является крайне наукоемким процессом. «Я не верю, что мы можем с нуля создать компонентную базу, потому что все начинается с графических ускорителей — это настолько наукоемкое предприятие, что может занять десятилетия догнать Nvidia или AMD», — резюмировал Лазаренко.

*Критическая информационная инфраструктура — совокупность информационных систем и телекоммуникационных сетей, бесперебойная работа которых критически важна для управления государством, функционирования экономики и безопасности страны. К таким объектам относятся сети связи и ИТ-системы в сфере здравоохранения, транспорта, связи, энергетики и банковского сектора.

**Графический ускоритель — специализированные микросхемы (видеокарты), предназначенные для быстрой обработки больших массивов данных. В сфере искусственного интеллекта они используются для обучения нейросетей, так как их архитектура позволяет выполнять тысячи математических операций одновременно, что значительно быстрее обычных центральных процессоров.

Подпишись на MP в MAX