Сбер и Яндекс с середины прошлого года просят власти выделить 400–450 млрд ₽ на развитие искусственного интеллекта, однако государство не готово инвестировать такие средства сообщает РБК со ссылкой на источники.

Компании обращались к руководству администрации президента с предложением получить инвестиционную программу в обмен на выделение 5% вычислительных мощностей для образования и еще 5% для государственных структур. По словам собеседников, представители власти отнеслись к просьбе скептически, так как компании не смогли исчерпывающе обосновать необходимость финансовой поддержки.

Один из источников утверждает, что Сбер запрашивал 450 млрд ₽ на строительство центра обработки данных* для развития суверенного ИИ, где корпорация готова предоставить место другим игрокам. В правительстве предложили компании строить такой объект за свой счет. Отмечается, что среди российских игроков только Сбер заявлял о желании разрабатывать ИИ, полностью независимый от иностранных компонентов, тогда как Яндекс и Т-технологии используют в своих моделях предобученные веса** китайской модели Qwen. В аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко сообщили, что сейчас обсуждаются нефинансовые меры поддержки.

Среди рассматриваемых идей — стимулирование спроса на ИИ через изменения в законодательстве о госзакупках, чтобы государственные структуры могли оперативно приобретать профильные решения и сервисы. Также предлагается предоставить участникам рынка налоговые льготы, выделять льготные кредиты на закупку оборудования и упростить процесс подключения дата-центров. В Альянсе в сфере ИИ подтвердили, что дискуссия о мерах поддержки ведется, но речь идет о системном стимулировании всей отрасли, а не о точечной помощи отдельным компаниям.

*Центр обработки данных — это специализированный комплекс для размещения серверного оборудования, обеспеченный мощными каналами связи, системами охлаждения и бесперебойного питания. Такие объекты критически важны для развития искусственного интеллекта, так как именно там происходят сложные вычисления и хранятся огромные массивы информации.

**Предобученные веса — это параметры нейросети, которые уже были настроены («выучены») в процессе предварительного обучения на больших объемах данных. Использование чужих весов позволяет компаниям экономить ресурсы и время, дорабатывая модель под свои задачи, вместо того чтобы создавать и обучать её с нуля.

Подпишись на MP в MAX