25.09.2026 04:38
Греф назвал причину отставания российских ИИ-моделей от китайских Российские нейросети уступают китайским аналогам из-з
Греф назвал причину отставания российских ИИ-моделей от китайских
Российские нейросети уступают китайским аналогам из-за неравных условий доступа к вычислительным мощностям, заявил президент Сбербанка Герман Греф на технологической конференции «ГигаКонф 2026».
По словам главы Сбербанка, отставание отечественных моделей от китайских оценивается примерно в шесть месяцев. При этом он подчеркнул, что по всем остальным параметрам Россия не уступает конкурентам.
«Причина этого отставания только в одном — мы находимся в неравных условиях с китайскими компаниями, у которых фактически сегодня нет никаких ограничений в мощностях», — пояснил Греф.
Он также отметил, что успех в разработке ИИ напрямую зависит от возможности проводить большое количество параллельных экспериментов, что требует значительных вычислительных ресурсов. По его словам, Китай, в свою очередь, отстает от США примерно на тот же срок — полгода, поскольку американские компании располагают еще большими мощностями для тестирования алгоритмов.
Российские нейросети уступают китайским аналогам из-за неравных условий доступа к вычислительным мощностям, заявил президент Сбербанка Герман Греф на технологической конференции «ГигаКонф 2026».
По словам главы Сбербанка, отставание отечественных моделей от китайских оценивается примерно в шесть месяцев. При этом он подчеркнул, что по всем остальным параметрам Россия не уступает конкурентам.
«Причина этого отставания только в одном — мы находимся в неравных условиях с китайскими компаниями, у которых фактически сегодня нет никаких ограничений в мощностях», — пояснил Греф.
Он также отметил, что успех в разработке ИИ напрямую зависит от возможности проводить большое количество параллельных экспериментов, что требует значительных вычислительных ресурсов. По его словам, Китай, в свою очередь, отстает от США примерно на тот же срок — полгода, поскольку американские компании располагают еще большими мощностями для тестирования алгоритмов.