Ученое здание: «Авито» инвестирует 1 млрд рублей в научный центр по ИИ
Наука и жизнь
«Авито» создает R&D-центр, который станет центром компетенций в технологиях ИИ, рассказали Forbes в компании. Подразделение займется практическими исследованиями решений. Инвестиции в научный отдел составят около 1 млрд рублей за три года, включая создание команды и ряд образовательных инициатив с вузами, уточнили в «Авито». Отдел будет заниматься практическими исследованиями — большинство проектов должно завершиться не только научными статьями, но и реальным использованием в сервисах компании. Команда сосредоточится на создании работающих прототипов технологий и планирует передавать их продуктовым командам для внедрения. Также новое подразделение будет развивать сотрудничество с ведущими российскими университетами и хочет выйти на международный уровень, представляя результаты работы на авторитетных конференциях.
«Для современной IT-компании жизненно важно иметь собственный отдел, ответственный за пилотирование и внедрение появляющихся решений, — рассуждает управляющий директор по ИИ «Авито» Андрей Рыбинцев. — R&D отдел поможет нам быстрее адаптировать новые технологии под специфику нашей платформы и потребности пользователей. Мы планируем не только следить за мировыми трендами, но и задавать их — определять направление развития технологий для интернет-площадок».
Ключевые области ИИ, над которыми будет работать R&D-центр «Авито»:
генеративные модели — интеллектуальные функции для улучшения пользовательского опыта и создания новых сценариев взаимодействия с продуктом;
компьютерное зрение — автоматическое распознавание товаров и создание новых решений для обработки изображений;
голосовые технологии — разработка умных ассистентов с естественным диалогом;
- защита от дипфейков — создание систем определения искусственно сгенерированного контента;
- 3D-технологии — интерактивные решения для визуализации товаров.
Возглавит отдел Александр Рыжков — один из десяти четырехкратных Kaggle Grandmaster в мире (высшее звание на популярной международной платформе соревнований по машинному обучению), который семь лет руководил исследованиями в лаборатории ИИ «Сбера». Кроме того, Рыжков один из ведущих авторов открытой библиотеки LightAutoML, которую скачали более 280 000 раз по всему миру.
Перспективные направления исследований для «Авито» — большие языковые модели (LLM), компьютерное зрение (CV) и VLM (Vision-Language Models) — ИИ-модели, которые умеют понимать и обрабатывать визуальные данные, полагает генеральный директор VisionLabs Дмитрий Марков. По его словам, «Авито» сейчас проявляет активный интерес к специалистам из компаний, работающих в области CV, включая технологии распознавания объектов на изображениях. Такие технологии, по его мнению, можно применять для автоматической категоризации товаров по фото, поиска по изображениям, распознавания дипфейков, улучшения качества фотографий и удаления фона, извлечения текста с изображений, а также автоматической фильтрации материалов, нарушающих правила сервиса. «Например, пользователь может загрузить картинку и найти похожий товар или ввести запрос вроде «синяя кошка из стекла размером не более 10 см» — и ИИ поймет весь контекст, осуществив поиск именно по изображениям, а не только по ключевым словам, что раньше нередко приводило к неточным результатам», — рассуждает Марков.
Отдел исследований в крупной компании состоит из двух частей — поиск перспективных направлений в рамках действующего бизнеса и перспективных технологий вне основной деятельности, если у компании есть средства для инвестиций в новые бизнесы, поясняют в MWS AI (входит в МТС Web Services, объединяющую ключевые активы МТС в области IT). «При этом «Авито» для тестирования гипотез не нужно искать партнеров или заказчиков, как это часто бывает у тех, кто только разрабатывает технологии. Компания сама по себе является гигантским полигоном для тестирования, что может значительно ускорить такие исследования, — обращают внимание там. — Кроме того, исследователи не находятся под постоянным давлением, как если бы они работали в продуктовой команде, следуя строгим срокам и трекам развития продукта».
В марте «Авито» обновила стратегию по внедрению генеративного ИИ (GenAI): согласно планам компании, платформа намерена инвестировать до 2028-го около 12 млрд рублей в разработки в этой области и получить 21 млрд рублей выручки. Так, специалисты «Авито» разработали семейство генеративных моделей — текстовую А-Vibe и мультимодальную A-Vision на базе opensource-модели Qwen2.5, запустили новые нейрофункции для пользователей, реализуют образовательные инициативы для подготовки кадров, в том числе еще три программы в НИУ ВШЭ и ИТМО. Первые запуски продуктов с применением GenAI уже принесли «Авито» 670 млн рублей выручки в 2024 году.
Бигтех и этих
Открытие собственного R&D-центра в сфере ИИ «Авито» укладывается в общую тенденцию: подобные подразделения уже с успехом работают в структуре многих крупных технологических компаний. За последние годы многие либо масштабировали уже существующие научно-исследовательские подразделения, либо открыли новые, причем речь идет не только о прикладных задачах, но и о фундаментальных исследованиях — в области ИИ, квантовых вычислений, новых вычислительных архитектур и т.д., размышляет доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец.
Академическая наука ориентируется в первую очередь на фундаментальные исследования, которые могут стать основой технологий следующего поколения, в то время как R&D-команды внутри больших технологических компаний ориентированы на прикладные исследования и core-технологии, а также их применение в реальных условиях, размышляет директор по AI VK Дмитрий Кондрашкин. В AI VK, по его словам, есть отдельная команда, которая развивает нейросети, компьютерное зрение, голосовые технологии, LLM, проводит прикладные исследования.
«Заметна тенденция к тесному сотрудничеству между индустрией и академической наукой: компании финансируют кафедры в университетах, открывают совместные лаборатории, публикуют статьи в ведущих научных журналах и вкладываются в образовательные программы, — продолжает Оселедец. — Для них это далеко не просто способ поддерживать репутацию инновационных лидеров, но и возможность напрямую участвовать в формировании будущих технологических стандартов». Научные подразделения являются частью долгосрочной стратегии — R&D становится не вспомогательной функцией, а полноценным стратегическим активом бизнеса, подчеркивает он.
К примеру, в марте об открытии центра для развития новых технологий и создания инновационных решений сообщила головная структура Т-Банка «Т-Технологии». Его работа будет включать в себя исследования в области ИИ и инженерии — от ИИ-инструментов для разработчиков, баз данных и аналитических систем до информбезопасности и фундаментальных алгоритмов. При этом компания уже инвестировала в работу центра более 500 млн рублей.
«Т-Технологии» (помимо банка, объединяет «Т-Инвестиции», «Т-Мобайл», «Т-Бизнес», «Т-Страхование» и другие сервисы) системно инвестируют как в развитие фундаментальной, так и прикладной науки, говорит представитель компании. «Весь бизнес построен на науке: от финансовых продуктов до поддержки и найма. С 2019 года компания использует ИИ для повышения операционной эффективности и создания новых бизнес-моделей в финтехе, напоминает он. По его словам, собственный центр ИИ объединяет около тысячи специалистов и развивает направления обработки естественного языка, речевых технологий, рекомендательных систем, компьютерного зрения и антифрод-технологий: «На базе этих направлений созданы разработки, встроенные в продукты и сервисы экосистемы «Т-Технологий». Так, в 2024 году собственные большие языковые модели семейства Gen-T были интегрированы в основное приложение и другие сервисы компании. Экономический эффект от внедрения ИИ в «Т-Технологиях» составляет десятки миллиардов рублей ежегодно».
Пионером научной деятельности в бигтехе (и в сфере ИИ, в частности) выступает «Яндекс», чья Школа анализа данных с 2007 года подготовила 2000 специалистов по анализу данных и машинному обучению. Среди них — исследователи в области материаловедения, онкологии и нейронауки, работающие в международных лабораториях и биотехе. Многие продолжают научную карьеру и создают стартапы на стыке ИИ и фундаментальных дисциплин. Например, Никита Казеев, научный сотрудник в Национальном университете Сингапура — лауреат одной из самых престижных премий мира Breakthrough Prize 2025 за участие в эксперименте LHCb на Большом адронном коллайдере. В числе участников, получивших премию, есть и другие выпускники ШАД: исполнительный вице-президент по науке и технологиям Zephyr AI Андрей Чурсов и инженер-исследователь в Google DeepMind Анна Потапенко (участвовала в работе над проектом AlphaFold, получившим Нобелевскую премию по химии в 2024 году.
В «Яндексе» научная деятельность имеет разные формы — от собственных фундаментальных и прикладных исследований до подготовки научных кадров и совместных проектов с вузами, рассуждают в компании. «Яндекс» стал единственной российской компанией, вошедшей в список мировых лидеров развития ИИ по версии ученых из MIT и аналитиков Epoch AI. В этом списке Google, Microsoft, OpenAI, Amazon, Huawei. Компании сравнивали по общему числу и цитируемости научных статей на тему ИИ, объему данных для обучения моделей и развитию алгоритмов.
«Сбер» развивает научные исследования через два ключевых направления — собственные лаборатории и партнерство с академическими учреждениями и стартапами. В 2024 году ученые и инженеры банка в соавторстве с коллегами из других организаций опубликовали 289 научных работ и приняли участие в 18 топовых международных научных конференциях уровня A* и А, рассказали Forbes в компании. «Сбер — крупнейший участник федеральной программы поддержки исследовательских центров ИИ, в частности в НИУ ВШЭ, «Сколтехе», МФТИ, ИТМО, МГУ и в других ведущих университетах и научных центрах. Более 600 ученых из этих центров вовлечены в проекты банка. Мы четко понимаем, что дальнейшее развитие наших технологий невозможно без поддержки различных направлений науки. Именно поэтому мы создали два новых исследовательских центра в рамках собственной компании — Центр квантовых технологий и Центр «AI для науки», — сообщили в «Сбере».
Ложка дегтя
Россия входит в десятку стран — лидеров по объемам инвестиций в научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР): в 2023 году страна потратила 1,6 трлн рублей, по итогам 2024 года расходы остались примерно на том же уровне. При этом государство финансирует до 70% разработок, остальное — вложения бизнеса. Планируется, что инвестиции частного бизнеса в науку вырастут в два раза к 2030 году.
Впрочем, что касается оправданности вложений технологических компаний в науку, то, по словам доктора технических наук, гендиректора Smart Engines Владимира Арлазарова, общей статистики по рынку нет. «Наш опыт показывает, что при правильной организации процессов такие инвестиции окупаются многократно. Однако есть важный нюанс: фундаментальную науку в полном объеме может финансировать только государство — это вопрос стратегического планирования на десятки лет вперед, — считает он. — Бизнес не мыслит настолько далеко. А именно фундаментальные исследования создают ту среду, из которой потом вырастают прикладные разработки и продукты».
По мнению президента холдинга «ХимМед» Николая Цуркова, уже сейчас ключевая проблема компаний заключается не в недостатке финансирования, а в неэффективном его использовании. «Без четких приоритетов и оценки коммерческого потенциала проектов, а также без выстроенных механизмов учета и контроля, значительная часть инвестиций не приносит ожидаемой отдачи. Сохраняется разрыв между научными разработками и их практическим применением», — писал он недавно в колонке для Forbes.
«Приземление» науки в корпоративных R&D-центрах Арлазаров называет «очень опасным путем». В части исследований никакая компания не сможет принести государству пользу, даже близко сопоставимую с вкладом профильных институтов, уверен он. «Сравните число научных статей об ИИ: публикационная активность отечественных IT-лидеров измеряется десятками статей, в то время как институты РАН ежегодно публикуют тысячи научных работ. Если крупные технологические компании будут ограничиваться созданием собственных R&D-отделов, игнорируя взаимовыгодное сотрудничество с научными центрами, то в долгосрочной перспективе это приведет к деградации фундаментальной науки в стране. Через 15-20 лет исчезнет сама среда, из которой рождаются инновации, в результате чего пострадают и компании, поскольку в их R&D-центрах будет некому работать», — категоричен он.