Греф vs Яндекс: кто в РФ делает "свой" ИИ?
⚡️ вт · 21 июля · 09:09 · #plugoShots 156 – суверенно-модельный
Свой ИИ или дообученный?
Что показал спор Сбера и Яндекса
Сбер и Яндекс давно и далеко не самые дружные партнеры – история их непростых отношений включает и несостоявшееся объединение (2017-2020), и еще более ранюю историю с покупкой "золотой акции Яндекса" Сбером в интересах государства за 1 евро (2009) и ее последующую передачу Фонду общественных интересов Яндекса.
Но вот именно по вопросам суверенности AI-технологий между двумя крупнейшими российскими игроками разгорелся первый публичный "конфликт" такого масштаба.
17 июля на пленарном заседании Совета Федерации – сразу после возвращения с WAIC в Шанхае, где Сбер позиционировался как единственный суверенный российский AI-игрок – глава Сбера Герман Греф заявил:
"Сегодня у нас в стране осталась полностью разрабатываемая российской компанией только одна фундаментальная модель – это Сбер. Яндекс сегодня дообучает Qwen, в основе лежит китайская модель..."
Тут же добавив, что его это "нисколько не радует" – он за конкуренцию и хотел бы видеть в России пять-шесть разработчиков собственных моделей.
Пресс-служба Яндекса в беседе с Ъ оперативно опровергла это утверждение:
"Яндекс продолжает развивать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от внешних решений..."
1 | ИИстория вопроса
Яндекс начал разработку собственной языковой модели в 2022.
- Первое поколение больших языковых моделей семейства YaLM Яндекс представил и выложил в открытый доступ в июне 2022 года.
- В 2023 году (внутри компании проект назывался YaLM 2.0 или "Генезис") произошёл качественный скачок, и 17 мая 2023 года была выпущена первая модель под брендом YandexGPT.
- С тех пор вышли YandexGPT 2 (сентябрь 2023), YandexGPT 3 Pro (март 2024), YandexGPT 4 Pro (октябрь 2024) и YandexGPT 5.1 Pro (август 2025).
Сбер с 2020 года развивает линейку GigaChat "с нуля" – включая собственные архитектуры, инфраструктуру и данные.
- Сбер начал разработку собственных языковых моделей значительно раньше, чем запустил бренд GigaChat – ещё в 2020 году.
- В отличие от классического ChatGPT, Сбер изначально обучал свои первые нейросети самостоятельно, опираясь на архитектуру GPT-3 от OpenAI, но собирая под них собственный огромный массив русскоязычных данных (первой стала модель ruGPT-3 Large с 760 млн параметров, которую обучили с нуля на 600 Гб русскоязычных текстов (классическая литература, новости, Pikabu и т.д.)
- В апреле 2023 Сбер анонсировал запуск GigaChat: архитектурно сервис основывался на ансамбле моделей, включая новую ruGPT-3.5. В марте 2025 состоялся крупный релиз GigaChat 2.0: модель научили лучше работать со сложными документами и полноценно выходить в интернет для поиска информации.
- Последний публичный релиз GigaChat 3.5 Ultra вышел в июне 2026 года и был открыт для разработчиков под свободной лицензией.
2 | Важно про подход Яндекса:
С 2025 года китайская Qwen действительно подключена к сервису Yandex Cloud AI Studio – но как один из доступных инструментов в экосистеме.
Разница между "использовать чужую модель как инструмент в экосистеме" и "строить на ней все" – принципиальная, но технически труднодоказуемая без независимого аудита.
Именно это разграничение и стало предметом спора.
3 | При чём здесь Китай
Qwen – это семейство открытых языковых моделей от китайской Alibaba.
В феврале 2026 вышла Qwen 3.5 с открытыми весами на 397 млрд параметров. Открытые веса означают, что любая компания может скачать модель и дообучить её под свои задачи – именно так работает значительная часть российского рынка ИИ-сервисов сегодня.
Помимо Яндекса, на базе китайских открытых моделей (Qwen, DeepSeek, Llama в китайских форках) работают или работали решения МТС, Т-Банка и ряда других игроков. Это не скрывалось и не считалось проблемой – до заявления Грефа.
4 | Контекст заявления
Греф озвучил проблему, которую сам считает системной: нехватка вычислительных ресурсов. По его оценке, Россия отстаёт от США примерно на год, от Китая – примерно на полгода.
По оценке Грефа, чтобы обучить конкурентоспособную фундаментальную модель, нужен кластер из минимум ~100 тыс. GPU Nvidia B200. Строительство такого кластера обойдётся в 1–2 трлн руб, аренда на 3 года: 2+ трлн руб.
При этом у Google сегодня свыше 2 млн процессоров, у Microsoft – около миллиона. Разрыв в вычислительной мощи – не просто цифры: это и есть главная причина отставания, а не качество российских инженеров.
Это важный и честный сигнал. Именно такие данные, произнесённые вслух на высоком уровне, помогают отрасли получать реальную поддержку – а не создавать иллюзию, что "все хорошо и мы ни от кого не зависим".
5 | Что на самом деле известно
Только то, что я написал выше в первом блоке.
Ни одна из сторон не раскрыла технических деталей. Яндекс не предоставил доказательств независимости своих моделей, Сбер не прокомментировал ситуацию дополнительно.
Оба игрока получают государственную поддержку. Оба участвуют в государственных программах цифровизации. Оба публично позиционируют свои решения как суверенные.
6 | SIGNALS: за чем наблюдать
Поскольку вводных пока маловато – буду наблюдать неделю вот за такими публичными SIGNAL-ами:
- Раскроет ли Яндекс технические детали своих моделей: архитектуру, данные, параметры?
- Последует ли реакция государства в виде требований к "суверенности" AI-продуктов, получающих госзаказ?
- Появятся ли независимые технические аудиты российских LLM?
- Как поведут себя другие игроки (МТС, Т-Банк, VK) – признают ли использование китайских базовых моделей или тоже уйдут в отрицание?
Мой вывод
Три мысли – и только они от меня, остальное выше – факты.
Конкуренция – это хорошо. Именно она рождает инновации, а не монополия, даже самая технологически продвинутая.
Инфраструктурный аргумент Грефа ($1–2 трлн на конкурентоспособный кластер) – это не риторика, это реальная проблема отрасли, и говорить о ней вслух важно и правильно. Именно такие заявления помогают двигаться вперёд, а не имитировать суверенитет.
В текущей ситуации раскачивать лодку внутри отрасли – неправильно. Правильно – консолидироваться.
Продолжаю наблюдать за SIGNAL-ами.
⚡️ вт · 21 июля · 09:09 · #plugoShots 156 – суверенно-модельный
@plugoNews — технологические (и не только) инсайты по будням в 09:09
