Политген

#Компетентноемнение В статье Константина Воронцова -завкафедрой интеллектуальных систем МФТИ, на портале «Эксперт», рассматривается парадоксальная ситуация в сфере искусственного интеллекта: несмотря на устойчивое представление об отставании российских ИИ-моделей от китайских (примерно на полгода) и американских (на год), позиция догоняющего может оказаться конкурентным преимуществом. Автор утверждает, что, преследуя лидеров, Россия получает возможность оценивать их опыт, избегать ошибок, вовремя отказываться от бесперспективных направлений и эффективнее распределять ограниченные ресурсы, не втягиваясь в затратную гонку за престиж. В качестве примера приводится Китай, который прошёл путь от «импорта» знаний и их адаптации к внутреннему рынку до собственных разработок - таких как модели DeepSeek, Qwen и Kimi, где акцент делался на сокращении расходов и инженерной смекалке. Урок для России, по мнению автора, состоит не в механическом повторении китайского пути, а в последовательности: сначала освоить работоспособные решения, затем адаптировать их к своим условиям и постепенно переходить к созданию оригинальных продуктов. Ключевой тезис статьи заключается в том, что пользователю и предприятию нужен не рекорд в международных рейтингах, а система, которая лучше всего решает конкретные задачи. Поэтому России не обязательно догонять лидеров по всему фронту - достаточно действовать на опережение в отдельных областях, необходимых для суверенного развития, поскольку качество прикладного решения часто определяется не масштабом базовой модели, а отраслевой экспертизой. Отставание не блокирует прикладную цифровизацию: если российский ИИ-агент сокращает время обработки заявки или помогает с документацией, отсутствие самой мощной универсальной модели не мешает получить экономический эффект. Однако автор предупреждает, что преимущество догоняющего не возникает автоматически: если ограничиться использованием готовых решений, зависимость от лидеров сохранится. Для превращения позднего старта в реальное преимущество необходимо развивать собственные данные, инженерные школы, платформы, вычислительную базу и системы оценки качества, что позволит быстрее пройти путь от адаптации проверенных технологий к собственным конкурентоспособным разработкам.