Летучий корабль ИИ: как Россия и Китай строят свой искусственный интеллект

В русской сказке царь даёт задание: "Сделаешь летучий корабль? — Куплю...". Сегодня и в России, и в Китае перед разработчиками ИИ стоит похожая задача: создать современный искусственный интеллект, не имея доступа к самым передовым западным чипам. Только вот подходы у них разные, и "летучие корабли" получаются тоже разными.

Часть 1. Российская версия: два корабля в одной гавани

В России сложилась ситуация, когда два главных игрока — Яндекс (Алиса) и Сбер (GigaChat) — делят рынок, но строят свои ИИ-системы на разной основе.

Алиса (Яндекс): "массовый помощник"

Алиса сегодня — это не просто голосовой помощник в колонке, а полноценный ИИ-агент, встроенный в повседневную жизнь миллионов россиян. В её основе лежит модель YandexGPT 5 Pro.

Что умеет: вызывать такси, включать музыку, искать товары на Маркете, распознавать объекты через камеру смартфона. Она отлично понимает русский сленг и местные реалии.

На чём работает: Яндекс обучает свои модели на суперкомпьютерах, построенных на GPU Nvidia (H100, A100). Это запас, сделанный до ужесточения санкций. Сейчас пополнить парк новейшими чипами практически невозможно, поэтому компания делает ставку на программную оптимизацию. Выпуск облегчённых версий YandexGPT (например, на 8 млрд параметров) позволяет запускать модель на более доступном оборудовании.

Слабые места: за пределами СНГ теряет смысл из-за привязки к российским сервисам. В сложной аналитике и написании кода уступает мировым лидерам.

GigaChat (Сбер): "инструмент для бизнеса"

GigaChat позиционируется не как домашний помощник, а как AI-платформа для бизнеса и государства.

Что умеет: работать с документами, анализировать большие массивы данных, писать код. Главный козырь — возможность развернуть модель на серверах заказчика (on-premise), что критически важно для госкомпаний и банков, которым нельзя выгружать данные в облако.

На чём работает: как и Яндекс, Сбер обучал GigaChat на суперкомпьютере Christofari Neo с использованием Nvidia. Но главное отличие — в российском железе для внедрения. В феврале 2026 года успешно прошла валидация работы on-prem версии GigaChat на серверах YADRO G4208P G3, которые включены в реестр российской радиоэлектронной продукции. Это позволяет использовать GigaChat в проектах импортозамещения.

А где же российский чип?

Пока ни Алиса, ни GigaChat в промышленном масштабе не работают на отечественных процессорах ("Байкал", "Эльбрус"). Эти чипы пока не годятся для обучения больших языковых моделей: не хватает производительности, а техпроцесс отстаёт (12–14 нм против мировых 3–5 нм). В России пока нет своего GPU уровня Nvidia H100.

Что есть вместо этого:

• Яндекс выжимает максимум из имеющегося запаса Nvidia и делает ставку на софт.

• Сбер делает ставку на российские серверы, на которых можно запустить отечественный ИИ в закрытом контуре.

• Ростех запускает производство российских серверов для ИИ, а к 2030 году планируется заместить 70% оборудования для микроэлектроники.

Итог по России: "летучий корабль" здесь строят не с нуля, а собирают из доступных деталей. У Яндекса — это софт и накопленный запас западного железа. У Сбера — это возможность развернуть ИИ на официально российской серверной платформе. Настоящего своего GPU пока нет, но система работает на том, что есть.

Часть 2. Китайская версия: DeepSeek как "неубиваемый" ответ санкциям

Если в России два игрока делят внутренний рынок, то в Китае стратегия выстроена иначе: DeepSeek — это не просто очередной чат-бот, а проводник государственной политики по созданию параллельной вселенной ИИ, которая может существовать в условиях изоляции.

DeepSeek: "терпеливый снайпер"

DeepSeek стал известен не тем, что пытался перегнать ChatGPT в лоб, а тем, что сделал ставку на эффективность, адаптацию и ценовое давление.

Главные особенности:

Технологический суверенитет. Из-за запрета США на поставку новейших чипов Nvidia, DeepSeek развернулся в сторону локальных производителей, прежде всего Huawei с чипами Ascend. Компания использует гибридную архитектуру: крупные флагманские модели всё ещё требуют Nvidia, но мелкие версии уже переходят на китайские чипы.

Софт вместо "железа". DeepSeek внедрил формат FP8 (8-битная точность вычислений), который позволяет эффективнее использовать менее мощные локальные чипы, экономя память. По сути, они компенсируют отставание в "железе" инженерной изобретательностью.

Экономическая экспансия. DeepSeek R1 стал известен тем, что он полностью бесплатный. Это классическая китайская стратегия "сначала захватить рынок, потом монетизировать". Модель активно проникает на рынки Африки, Юго-Восточной Азии и Латинской Америки, предлагая доступный ИИ для стран, которые не хотят или не могут платить за западные сервисы.

Философия "терпеливого снайпера". В недавнем эксперименте по криптотрейдингу DeepSeek обыграл GPT-5, показав доходность +126% против падения портфеля западной модели. Китайская модель действовала дисциплинированно: минимальная частота сделок, строгий риск-менеджмент. Это подчёркивает разницу в подходах: западные модели часто нацелены на креативность, а китайские — на точность и холодный расчёт в критически важных задачах.

Главный риск: доверие и безопасность. США, Италия, Австралия уже запретили DeepSeek на государственных устройствах из-за подозрений в передаче данных китайскому правительству. Это создаёт "цифровой железный занавес": для Запада — ChatGPT, для остального мира и Китая — DeepSeek.

Что в итоге?

Главная мысль:

Россия и Китай по-разному отвечают на вопрос "как строить ИИ без доступа к лучшим чипам". Россия делает ставку на российскую серверную инфраструктуру (YADRO и др.), на которой запускаются отечественные модели, и на софтовую оптимизацию. Китай, обладая большими ресурсами и собственным производством чипов (Huawei Ascend), строит параллельную вселенную ИИ, которая может существовать отдельно от Запада и даже оказывать на него ценовое давление через бесплатные модели.

И там, и там "летучий корабль" строится. Просто у одного он на отечественных серверах, а у другого — на гибриде из своих чипов и инженерной хитрости. А "покупают" его, как в сказке, не в виде единого чуда, а в виде работающей системы, которая решает задачи здесь и сейчас, в условиях, когда до "волшебных" Nvidia H100 доступа уже нет.