МТС потратила 1 миллиард рублей на дообучение ИИ — OpenAI тратит на ИИ на несколько порядков больше

По итогам 2024 года расходы подразделения МТС MWS AI на обучение больших языковых моделей семейства Cotype составили 1 млрд рублей, пишут «Ведомости» со ссылкой на заявление гендиректора компании Дениса Филиппова.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Гид по выбору складного смартфона в 2026 году

Топ-10 смартфонов до 20 тысяч рублей (2026 год)

Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Вместо создания собственных моделей с нуля МТС занимается дообучением существующих. Семейство вышедших в 2024 году моделей Cotype первого поколения было основано на французской открытой модели Mistral; в 2025 году вышли Cotype второго поколения, основанные уже на Alibaba Cloud Qwen 2.5. В ассортименте МТС значится также базирующийся на нескольких моделях помощник Kodify для написания программного кода.

Создание собственной большой языковой модели с нуля обошлось бы МТС в сумму от 10 млрд руб., рассуждают опрошенные «Ведомостями» эксперты, — такие проекты есть у «Яндекса» и «Сбера», но они объёмов своих вложений не раскрывают. У «Яндекса», гласит официальная информация, на конец 2021 года были три суперкомпьютера, на которых установлены в общей сложности 3500 ИИ-ускорителей Nvidia А100. У «Яндекса» и «Сбера» могут быть около 10 000 единиц такого оборудования, полагают эксперты.

Дообучение готовых больших языковых моделей — задача также дорогостоящая: 100 млн руб. требуются на аренду оборудования, и ещё в 400–500 млн руб. обходятся прочие расходы, включая команду от 30 до 50 специалистов. Поэтому расходы в 1 млрд руб. (примерно $12 млн) представляются адекватной суммой, учитывая масштабы задачи. Но зарубежные лидеры отрасли тратят на обучение ИИ значительно больше денег: OpenAI потратила на создание и оптимизацию GPT-4 около $10–15 млрд. С другой стороны, DeepSeek утверждает, что её расходы на обучение не уступающей американским модели составили всего $6 млн, но этот тезис экспертам до сих пор представляется спорным.

Мировой рынок продуктов на основе больших языковых моделей в 2024 году вырос до $6,4 млрд (примерно 503 млрд руб.), российский — до 35 млрд руб. При этом объёмы инвестиций в отрасль ИИ составили $110 млрд (8 трлн руб.), значительная часть из которых пошла на разработку и обучение больших языковых моделей и прочих видов генеративного ИИ. В мировом масштабе затраты МТС на обучение ИИ представляются не очень большой суммой, но свидетельствуют о серьёзном настрое компании — от её проекта ожидают не лидерства в отрасли, а практической пользы, кроме того, отечественный игрок помогает клиентам снижать зависимость от зарубежных разработок. К 2030 году мощность российских центров обработки данных должна достичь 70 000 единиц в эквиваленте Nvidia А100.