22 нейросети запустили или обновили российские экосистемы за два года
ICT.Moscow проанализировал публичную активность пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта с января 2023 года по декабрь 2024 года.
Всего рассмотрено 236 публикаций, которые разделены на два условных уровня: 1) ресурсный, который объединяет публикации о крупных ИИ-моделях данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка; 2) операционный, который иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Операционный уровень показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.
🖍️Некоторые выводы:
• из 22 обнаруженных нейросетей половина (11 разработок) приходится на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;
• в части ИИ-сервисов, в основе которых лежит применение нейросетей, наибольшее разнообразие в информационном поле у компании МТС (17 публичных решений). В области ИИ-решений с открытым исходным кодом наиболее заметны «Сбер» и Т-Банк;
• публичная деятельность «Яндекса» наиболее сконцентрирована на категории нейросетей (22% от числа упоминаний разработок компании), МТС — на ИИ-сервисах, включая и собственные, и совместные проекты (78%), Т-Банк — на открытых продуктах для разработчиков (47%), VK — на инфраструктуре (25%);
• тесты и применения открытых ИИ-продуктов экосистемы сторонними организациями встречались только у решений «Сбера»;
• за последние два года только две экосистемы («Сбер» и «Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий, и все они были про открытие новых центров.
Изучить все выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #бенчмарк #open_source #экосистема
ICT.Moscow проанализировал публичную активность пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта с января 2023 года по декабрь 2024 года.
Всего рассмотрено 236 публикаций, которые разделены на два условных уровня: 1) ресурсный, который объединяет публикации о крупных ИИ-моделях данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка; 2) операционный, который иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Операционный уровень показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.
🖍️Некоторые выводы:
• из 22 обнаруженных нейросетей половина (11 разработок) приходится на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;
• в части ИИ-сервисов, в основе которых лежит применение нейросетей, наибольшее разнообразие в информационном поле у компании МТС (17 публичных решений). В области ИИ-решений с открытым исходным кодом наиболее заметны «Сбер» и Т-Банк;
• публичная деятельность «Яндекса» наиболее сконцентрирована на категории нейросетей (22% от числа упоминаний разработок компании), МТС — на ИИ-сервисах, включая и собственные, и совместные проекты (78%), Т-Банк — на открытых продуктах для разработчиков (47%), VK — на инфраструктуре (25%);
• тесты и применения открытых ИИ-продуктов экосистемы сторонними организациями встречались только у решений «Сбера»;
• за последние два года только две экосистемы («Сбер» и «Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий, и все они были про открытие новых центров.
Изучить все выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #бенчмарк #open_source #экосистема
December 5, 2024
На карте российских разработчиков ГенИИ самыми узкими сферами оказались сервисы для генерации кода, картинок и видео
Эксперты компании «Технократия» составили карту российских разработчиков решений на основе генеративного искусственного интеллекта, а также сопутствующих инструментов.
Все элементы на карте распределены по 13 категориям: большие языковые модели (LLM), ИИ-агенты, голосовые помощники, генераторы кода, генераторы изображений, генераторы видео, генераторы аудио, облачная инфраструктура для ИИ, кибербезопасность, бенчмарки и др. В некоторых категориях указаны компании, а в других — названия непосредственно решений.
Ключевые выводы:
• активнее всего на карте представлены компании из сфер автоматизации технической поддержки и разработки ИИ-агентов. Наиболее узкими сферами являются сервисы для генерации кода, изображений и видео;
• среди разработчиков больших языковых моделей составители карты выделяют «Яндекс» и «Сбер», которые представлены на рынке решениями YandexGPT и GigaChat. Отдельно отмечены решения Open Source Saiga LLM и «Вихрь LLM» (Vikhr), которые адаптировали под русский язык иностранные LLM;
• разработчиков ИИ-агентов авторы карты разделяют на поставщиков решений White Label на основе собственных продуктов (JustAI, «Битрикс CoPilot», Sistemma и др.) и разработчиков кастомных ИИ-агентов (R77AI, Napoleon IT, Naumen и др.);
• сервисы для генерации изображений, видео и кода также в основном представлены решениями от «Яндекса» и «Сбера», однако компанию им составил сервис для генерации кода от МТС (Kodify);
• в качестве поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ были представлены компании, которые сдают в аренду вычислительные мощности с GPU. Среди таких компаний авторы выделили Selectel и «Рег.ру», которые могут поставлять видеокарты NVIDIA A100;
• эксперты также отмечают, что широко представлен рынок бенчмарков для русскоязычных LLM;
• компании из сферы кибербезопасности давно и активно используют ИИ в своих продуктах. Лидерами в этой сфере можно считать «Лабораторию Касперского» и Positive Technologies.
Рассмотреть карту →
#информационная_безопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #бенчмарк #NLP
Эксперты компании «Технократия» составили карту российских разработчиков решений на основе генеративного искусственного интеллекта, а также сопутствующих инструментов.
Все элементы на карте распределены по 13 категориям: большие языковые модели (LLM), ИИ-агенты, голосовые помощники, генераторы кода, генераторы изображений, генераторы видео, генераторы аудио, облачная инфраструктура для ИИ, кибербезопасность, бенчмарки и др. В некоторых категориях указаны компании, а в других — названия непосредственно решений.
Ключевые выводы:
• активнее всего на карте представлены компании из сфер автоматизации технической поддержки и разработки ИИ-агентов. Наиболее узкими сферами являются сервисы для генерации кода, изображений и видео;
• среди разработчиков больших языковых моделей составители карты выделяют «Яндекс» и «Сбер», которые представлены на рынке решениями YandexGPT и GigaChat. Отдельно отмечены решения Open Source Saiga LLM и «Вихрь LLM» (Vikhr), которые адаптировали под русский язык иностранные LLM;
• разработчиков ИИ-агентов авторы карты разделяют на поставщиков решений White Label на основе собственных продуктов (JustAI, «Битрикс CoPilot», Sistemma и др.) и разработчиков кастомных ИИ-агентов (R77AI, Napoleon IT, Naumen и др.);
• сервисы для генерации изображений, видео и кода также в основном представлены решениями от «Яндекса» и «Сбера», однако компанию им составил сервис для генерации кода от МТС (Kodify);
• в качестве поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ были представлены компании, которые сдают в аренду вычислительные мощности с GPU. Среди таких компаний авторы выделили Selectel и «Рег.ру», которые могут поставлять видеокарты NVIDIA A100;
• эксперты также отмечают, что широко представлен рынок бенчмарков для русскоязычных LLM;
• компании из сферы кибербезопасности давно и активно используют ИИ в своих продуктах. Лидерами в этой сфере можно считать «Лабораторию Касперского» и Positive Technologies.
Рассмотреть карту →
#информационная_безопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #бенчмарк #NLP
February 6
Открытые библиотеки и фреймворки для ИИ выкладывают в России чаще, чем нейросети и бенчмарки
За последние пять лет отечественные разработчики выложили как минимум 128 инструментов Open Source для ИИ-разработки, свидетельствуют данные карты, составленной по результатам исследования ICT.Moscow. В нее вошли решения в семи группах: библиотеки и фреймворки, модели искусственного интеллекта, бенчмарки, датасеты, методы, платформы, архитектуры.
Какие тенденции можно выделить:
• число инструментов в открытом доступе растет — 68% от всех продуктов представлено в 2023–2024 годах. Только за январь 2025 года выпущено решений больше, чем за полный 2020 год;
• топ-3 инструментов составляют библиотеки и фреймворки для ИИ, нейросети, бенчмарки, на них приходится более 70% разработок;
• растет тренд на кооперацию: 33% инструментов создано в сотрудничестве между двумя или более командами;
• инструменты Open Source публикуют в основном две группы авторов: бигтехи и научные, образовательные и некоммерческие организации. Но еще заметны точечные инициативы разных компаний, а также продукты стартапов и энтузиастов в этой сфере;
• Москва — абсолютный лидер. Команды чаще располагаются именно там. Но есть и другие локации, например Санкт-Петербург, Таганрог, Новосибирск, Ростов-на-Дону, Иркутск, Томск и Пущино.
Посмотреть выводы и изучить карту →
#экосистема #датасеты #open_source #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #машинное_обучение #бенчмарк
За последние пять лет отечественные разработчики выложили как минимум 128 инструментов Open Source для ИИ-разработки, свидетельствуют данные карты, составленной по результатам исследования ICT.Moscow. В нее вошли решения в семи группах: библиотеки и фреймворки, модели искусственного интеллекта, бенчмарки, датасеты, методы, платформы, архитектуры.
Какие тенденции можно выделить:
• число инструментов в открытом доступе растет — 68% от всех продуктов представлено в 2023–2024 годах. Только за январь 2025 года выпущено решений больше, чем за полный 2020 год;
• топ-3 инструментов составляют библиотеки и фреймворки для ИИ, нейросети, бенчмарки, на них приходится более 70% разработок;
• растет тренд на кооперацию: 33% инструментов создано в сотрудничестве между двумя или более командами;
• инструменты Open Source публикуют в основном две группы авторов: бигтехи и научные, образовательные и некоммерческие организации. Но еще заметны точечные инициативы разных компаний, а также продукты стартапов и энтузиастов в этой сфере;
• Москва — абсолютный лидер. Команды чаще располагаются именно там. Но есть и другие локации, например Санкт-Петербург, Таганрог, Новосибирск, Ростов-на-Дону, Иркутск, Томск и Пущино.
Посмотреть выводы и изучить карту →
#экосистема #датасеты #open_source #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #машинное_обучение #бенчмарк
February 13