Первый зампред «Сбера» Александр Ведяхин: «В гонку больших бюджетов в GenAI входить уже поздно»
«Пропустить технологическую революцию было бы очень опасно»
— Недавно Альянс в сфере ИИ, который вы возглавляете, направил в Минцифры предложения по регулированию в отрасли искусственного интеллекта. Какие меры в этой сфере вы считаете необходимым закрепить в законодательстве? Как за последнее время сдвинулась ситуация с определением контура регулирования искусственного интеллекта?
— Искусственный интеллект — это та технология, которую уже нужно постепенно начинать регулировать. В мире есть три подхода к регулированию в этой сфере. Первый — запретительный, по принципу «чтобы ничего плохого не произошло». В плане опыта можно посмотреть на Европу, где ИИ жестко зарегулирован. В результате теперь Европа существенно отстала в этой гонке, США и Китай она, скорее всего, не догонит. Второй вариант регулирования — то, что делал Китай в самом начале развития ИИ: практически никакого регулирования.
И есть средний путь — поддерживающее регулирование. В своих предложениях Альянс в сфере ИИ склоняется именно к такому варианту. Инициатив по части регулирования много, но важно найти правильный баланс, компромисс. Ведь это новый технологический уклад, технологическая революция. Пропустить ее было бы очень опасно.
— Вы сказали о поддерживающем регулировании ИИ. Какого рода поддержка вам, как бизнесу, который это направление развивает, нужна от государства: регуляторная, организационная, финансовая?
— Если и говорить про какую-то финансовую поддержку, то мы должны говорить в первую очередь про поддержку внедрения именно российского ИИ. Например, это может быть поддержка в части налогов. Можно делать ускоренную амортизацию на инструменты искусственного интеллекта, давать налоговые послабления, связанные с использованием искусственного интеллекта, либо предоставлять государственные субсидии при условии, что субсидируемый будет использовать российские решения ИИ.
Ведь главная задача — создать рынок, а для этого должна сбалансироваться сторона спроса и сторона предложения. На стороне спроса мы должны мотивировать бизнес и органы власти использовать ИИ, а предложение должно быть очень разнообразным. Есть «Сбер», есть «Яндекс», есть отраслевые решения, но этого явно мало. Решений на основании искусственного интеллекта должны быть сотни и даже тысячи — каждое может быть подстроено под свой сегмент бизнеса, условно говоря, от шиномонтажных мастерских до сталелитейных компаний.
В плане нефинансовой поддержки очень важно с пониманием относиться к некритичным ошибкам искусственного интеллекта. Это как ребенок, которого мы вместе учим, и если его с первого класса наказывать за малейшие ошибки, он вырастет нервным и плохо обученным. Это, наверное, самый большой запрос на работу с государством. Конечно, могут быть ошибки, но если GenAI ошибается в рисунках или в рекомендациях музыки — к этому надо отнестись с пониманием. Мы проводили эксперименты по многим направлениям и выяснили, что точность выше 85-90% в выполнении задачи — это уже выше человеческой. Чтобы достичь «четырех девяток» — 99,99% — нужно экспоненциально больше энергии, вычислений, и непонятно, кому эти четыре девятки нужны.
— В ноябре прошлого года прошло совещание рабочей группы при ЦБ, где обсуждалась целесообразность регулирования ИИ на финансовом рынке. В частности, то, достаточно ли инструментов для защиты потерпевшей стороны, если от использования ИИ она получила ущерб, а также возможные препятствия для привлечения к ответственности разработчиков модели. Как, на ваш взгляд, должна распределяться ответственность между компаниями, которые используют ИИ, и разработчиком?
— Если ответственность по каждому конкретному кейсу будет ложиться на конкретного разработчика — никакого ИИ не будет. Люди будут бояться персональной ответственности, а значит, сильные специалисты в такое регулирование не пойдут, экспериментов не будет и развитие будет остановлено.
В «Сбере» мы на основании ИИ принимаем материальные решения: мы выдали более 5 трлн рублей только корпоративным клиентам, где от заявки до получения кредита процесс вел искусственный интеллект. Уровень просрочки там примерно вдвое ниже, чем при принятии решений человеком. Это хорошо, но просрочка там есть. Формально можно сказать, что ИИ ошибся, но не факт, что это ошибка: у юрлиц по объективным причинам меняется ситуация, «серебряного шара» у нас нет. На кредитном комитете мы решили, что у нас есть лимит потерь на эту технологию. Если мы в этом лимите — модель работает хорошо, к коллегам претензий нет. А если (а у нас были такие моменты) мы вылетали выше лимита, то проводили глубочайший разбор полетов, понимали, где мы ошиблись с моделированием или в работе с клиентами, и принимали организационные, технологические и кадровые решения. Это всего лишь управление риском, и на больших объемах риском можно управлять только портфельным образом. На финансовом рынке то же самое — нельзя по одному инциденту судить о технологии, или она никогда не будет развиваться. Иначе получится как в Великобритании XIX века, где первые автомобили пугали лошадей и после одного несчастного случая было решено пустить перед каждой машиной человека с красным флагом. Лошади не пугались, но технология остановилась на годы.
— В январе стало известно о создании национального штаба по искусственному интеллекту во главе с Максимом Орешкиным и Дмитрием Григоренко. Будет ли принимать «Сбер» участие в работе штаба и в каком качестве? Удалось ли бизнесу в достаточной мере убедить власти в том, что ИИ перспективен?
— Полагаем, что на площадке штаба будут объединены основные стейкхолдеры по развитию национального ИИ. Президент России ранее в стратегии развития ИИ поставил основную цель по внедрению ИИ — дополнительные 11,2 трлн рублей к российскому ВВП до 2030 года. Рассчитываем, что слаженное взаимодействие всех ветвей власти на площадке штаба поможет отраслям экономики в достижении этой цели. Мы и как Альянс в сфере ИИ, и как «Сбер» планируем активно участвовать в работе штаба.
Государство и бизнес подходят к теме искусственного интеллекта с разных сторон. Для бизнеса это возможность дополнительной прибыли в долгосрочной перспективе и развития новых продуктов. Государство для себя видит плюсы не только в росте эффективности бизнеса, но и по другим направлениям: в первую очередь это улучшение госуправления — автономизация (то есть с минимальным вовлечением чиновников) контрольно-надзорных функций, проактивное предоставление госуслуг и государственных сервисов по многим жизненным ситуациям. Особенно важная область — социальная сфера. Приведу пример: важная задача, которую решает государство, — развитие здравоохранения. У любого государства остро поднят вопрос дефицита качественных кадров, особенно за пределами крупных городов. Эту проблему решает ИИ, который усиливает врача на периферии, повышает эффективность лечения. Вот один из примеров, почему государству это важно. Или выбор приоритетных задач на основе обращений жителей по поводу ЖКХ, ям на дорогах и т.д. — здесь и мы, и другие участники Альянса в сфере ИИ уже сотрудничаем с большинством регионов и делимся технологиями.
«Бизнес-кейса окупаемости больших языковых моделей просто нет»
— Прошло около трех лет с момента скачка интереса бизнеса к генеративному ИИ. Изменилось ли что-то к 2026 году по сравнению с самым началом? Можно ли сказать, что на рынке сформировалась своеобразная олигополия, или, наоборот, в направление инвестируют все новые игроки?
— Три года назад технология GenAI — это было просто прикольно. Потом появилась тема внедрения ИИ-агентов. Занимались ею сначала сугубо технологические энтузиасты. Если кто-то внутри бизнеса выходил с предложениями сделать что-то с GenAI, это обычно заканчивалось предложениями сгенерировать картинку или быстро написать отчет. Теперь порядка 70% компаний уже используют искусственный интеллект.
Пока что основными двигателями ИИ становятся не сами бизнесмены и собственники, а руководители IТ-направлений компаний. Часто бывает так, что внутри компании есть инициатива по генеративному ИИ, инициатор идет к гендиректору, тот говорит: в принципе, неплохо, пойди к нашему финансисту, пусть он подтвердит, сколько тебе нужно денег и как ты их вернешь. И 90% инициатив заканчиваются на столе у финансового директора. Не потому, что тот плохой, а потому, что он просто не знает, как считать такие проекты. Для таких ситуаций Альянс даже разработал специальную бесплатную методичку с методологией оценки финансовой эффективности ИИ-проектов, исходя из тех практик, которыми мы сами пользуемся. С этой методичкой можно идти к финансовому директору, отталкиваясь от нее можно понять, будет ли технология приносить деньги конкретно вашему бизнесу или нет.
— В недавнем исследовании НИУ ВШЭ авторы пришли к выводу, что вложение в «железо» для GenAI пока не окупается монетизацией софта. По мнению некоторых исследователей, для раскрытия потенциала генеративного ИИ требуются десятилетия. Готовы ли «Сбер» и его акционеры столько ждать? Есть ли четкий временной горизонт, когда вы ждете от этой технологии окупаемости, четкая модель монетизации или пока это больше инвестиции с целью «застолбить место»?
— Сейчас есть несколько хороших моделей — ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Qwen, в России — GigaChat, Alice AI. Клуб небольшой, там порядка 12 стран, основных моделей немного. Но саму модель развивать очень и очень дорого. Вы видите затраты, которые делает OpenAI. Китайские разработчики свои затраты не раскрывают, а где раскрывают, там очевидно, что идет просто субсидирование электричества или еще какие-то субсидии, которые не показывают в стоимости доработки модели: выглядит очень дешево, а на поверку оказывается не так. Компании, которые вкладывают эти большие деньги, конечно же, делают очень большую ставку, но не делать ее нельзя. Мы видим, как Apple проиграл гонку в искусственном интеллекте: у них есть Siri, но она была сделана не на GenAI, и думаю, что все примерно одинаково ее оценивают. В итоге Apple была вынуждена взять искусственный интеллект у своего прямого, злейшего конкурента — у Google, лишь бы не у китайцев. Проигрыш в этой гонке точно стратегически ухудшит ситуацию для Apple. Поэтому на уровне больших языковых моделей идет жесткая гонка бюджетов на десятки и сотни миллиардов долларов.
Хорошо, что в России есть две компании — «Яндекс» и «Сбер», которые могут себе позволить участвовать в этой гонке. При этом у «Сбера» модель полностью российская, буквально «от болтов и гаек». В эту гонку больших бюджетов и суперкоманд входить точно уже поздно — возможностей для этого для какой-то третьей компании в России я не вижу.
Хорошая новость для тех, кто не участвует в этом «заезде суперъяхт», в том, что они на этом фундаменте могут реализовывать свои бизнес-кейсы с понятным финансовым результатом. У них, конечно, должен быть свой ЦОД либо хорошие облачные мощности, ведь, чтобы скачать, например, GigaChat, нужны большие мощности, своя команда, которая умеет эту модель эксплуатировать, и т.д. Это не так дорого, как создание базовой модели, но затраты все равно большие. Здесь инвестиции будут отбиваться в течение трех-пяти лет, для каких-то процессов — год-полтора.
Для малого бизнеса ситуация заметно проще: предприниматель просто берет готовые решения, настраивая ИИ-агента, вложения окупаются еще быстрее. По нашей практике, за 1-1,5 года небольшое предприятие может окупить такого рода инвестиции.
Когда наступает окупаемость для компаний, которые обеспечивают тот самый фундамент, я не знаю — бизнес-кейса окупаемости больших языковых моделей просто нет. Так, аналитики считают, что к 2030 году сектору потребуется генерировать около $2 трлн в год, чтобы выйти на окупаемость, но пока разрыв между реальными доходами и необходимыми, даже с учетом экономии от ИИ, составляет $800+ млрд, и кто-то должен будет за это заплатить.
Но, по оценке Сэма Альтмана, стоимость сервисов с ИИ каждый год будет падать в 10 раз. Я тоже уверен, что это произойдет. Просто потому, что долго находиться в этой стоимости и с такими бюджетами невозможно, или база этой технологии рухнет.
— В 2026 году в генеративный искусственный интеллект «Сбер» планирует инвестировать 350 млрд рублей — сильно больше, чем за два предыдущих года вместе взятых. Какие статьи расходов в этих инвестициях основные?
— Развитие большой языковой модели — это долго, сложно и дорого. Приходится много инвестировать в создание новых дата-центров, команду и обучение модели. Модель учится от шести до девяти месяцев для каждого нового релиза. И чем мощнее «железо» — тем быстрее этот процесс. Триллионная модель (нейронная сеть с триллионом параметров. — Forbes) может учиться до года. Задача в том, что команда должна уметь ее правильно обучать, потому что обучение — это всегда улучшение целевой функции (мера производительности модели, разница между прогнозами модели и фактическими значениями. — Forbes), а бывает так, что, если параметры настроены неправильно, функция перестает улучшаться, просто рассыпается. И тогда приходится учить модель заново, и эти три-шесть месяцев могут быть просто выброшены из цикла обучения, это уже невозвратные деньги. Поэтому нужна очень высококвалифицированная команда, которая сможет учить модель.
Что же касается возвратности этих инвестиций, это очень долгосрочная история. Наши инвестиции в большие языковые модели — это во многом, даже в первую очередь, работа на то, чтобы в России была своя большая языковая модель. За вычетом вложений в обучение больших языковых моделей и связанных с этим вложений в «железо» инвестиции в генеративный ИИ уже показывают неплохую возвратность. В 2026 году эффект от использования GenAI для «Сбера», по нашим прогнозам, составит 100 млрд рублей, по сравнению с прошлым годом цифра удвоится. А общий эффект от внедрения ИИ в «Сбере» в 2024-2026 годах составит 1,5 трлн рублей.
«Про новые инвестиции бизнес начнет размышлять при ставке 14%»
— В связи с тем, что операции по банковским картам сейчас облагаются НДС, не ожидаете ли вы ухода бизнеса в наличность?
— Само по себе обложение НДС платежей — мера не настолько значимая, но в целом мы видим, как бизнес, прежде всего малый, реагирует на усиление налоговой нагрузки — он уходит в наличку. Рост наличности, очищенный от сезонного фактора, в ноябре — декабре оказался на 360 млрд рублей выше, чем за тот же период год назад. Эта динамика сохранилась и в январе. Часть клиентов вместо одного предприятия организуют два-три, стремясь уйти под планку, где не требуется платить НДС. Причем это вопрос не столько финансовой нагрузки, сколько сложности администрирования НДС — нужно нанимать бухгалтера или обращаться к аутсорсингу, а это предпринимателям зачастую непонятно и не хочется делать. В целом настроения у малого бизнеса в конце 2025 — начале 2026-го достаточно сложные, многие из бизнесменов не исключают собственного дефолта.
— По данным ЦБ, примерно почти у двух десятков крупнейших компаний уровень покрытия процентных расходов меньше 1, то есть они фактически не могут обслуживать свой долг. Недавно была, можно сказать, «первая ласточка» — крупнейший девелопер «Самолет» попросил у государства помощи в связи с тяжелым финансовым положением. Как вы, как один из кредиторов «Самолета», видите ситуацию? Есть ли там шансы на взаимоприемлемое решение?
— «Самолет» прошел оферту по своим облигациям, прошел ее хорошо. «Сбер» и ряд других кредиторов предоставили бы им свою поддержку в данном случае, если бы она им понадобилась. Следующая платежная точка — во второй половине 2026 года, поэтому мы уверены, что к этому моменту все банки смогут найти правильное совместное решение по выходу из этой ситуации. У «Самолета» ситуация действительно непростая, но, на мой взгляд, менеджмент у компании достаточно хороший, сильный гендиректор, так что мы уверены, что они справятся, а мы будем им помогать. Так же, как и всем другим клиентам, которые попали в сложную экономическую ситуацию.
— Еще один ваш заемщик, аэропорт Домодедово, недавно сменил собственника. У компании высокая долговая нагрузка, около 70 млрд в кредитах и облигациях. Как может быть реализован план финансового оздоровления аэропорта?
— У Домодедово действительно сложное финансовое состояние. Мы приветствуем сделку, очень хорошо знаем нового собственника и верим в его профессионализм. «Сбер» остается стратегическим партнером авиаотрасли, и мы надеемся, что совместными усилиями получится справиться с ситуацией.
— Год назад вы точно спрогнозировали темпы роста кредитного портфеля, которые в 2025 году замедлились вдвое. Кто из корпоративных клиентов кредитуется сейчас и почему? Проснулся ли бизнес при ключевой ставке 16% в плане реализации новых инвестпроектов?
— В начале года мы видим заметное снижение спроса на кредиты со стороны бизнеса. Понятно, что в январе по кредитам всегда просадка, но и в феврале, в зависимости от сегмента бизнеса, либо слабый рост кредитного портфеля, либо его снижение. Новых больших кредитных заявок в своем пайплайне мы не видим. Из наших разговоров с клиентами следует, что про новые инвестиции бизнес начнет размышлять при ставке 14%, при ставке 12% начнутся первые проекты, и при ставке 8% пойдет нормальное, хорошее кредитование, нацеленное на рост. То, что берется сейчас, — это оборотные кредиты, либо деньги на проекты, которые уже никак нельзя бросить, либо на супермаржинальные проекты плюс проекты жилой недвижимости.
— Не так давно вы говорили, что «Сбер» помогает российским компаниям, у которых дефицит рабочей силы, получить эту рабочую силу в Индии. Можете подробнее рассказать о работе «Сбера» на этом направлении?
— Действительно, у нас есть филиал в Индии, где мы работаем больше 15 лет, и есть партнеры — опытные рекрутинговые агентства. Мы совместно с компанией «Работа.ру» помогаем нашим клиентам решать вопрос нехватки рабочих рук через завоз квалифицированных сотрудников из Индии. Страна имеет огромный опыт поставки трудовых ресурсов за рубеж: сегодня общее число работников, которые трудятся за границей, превышает 15 млн. Плюс это квалифицированная рабочая сила, причем квалифицирована международными обучающими компаниями, то есть сварщик, например, приезжает с международным сертификатом сварщика. Индийцы в большинстве своем не стремятся остаться жить в России, приезжают без семьи, на заработки. Причем у индийских рабочих высокая производительность труда, и соотношение цена-качество у них очень хорошее. Для удобства мы готовы предоставить мигрантам набор услуг нашей экосистемы: медицину, карты, связь, правовую защиту.