Цифровизация экономики многократно повышает возможности ее госрегулирования. В системе скапливается такой объем объективной информации при таком безграничном инструментарии аналитических возможностей, что только безумец откажется от сокращения издержек за счет нормирования затрат, организации долгосрочных кооперационных цепочек и проектирования цен.
- Новый нацпроект «Экономика данных был презентован руководителем аппарата правительства РФ Дмитрием Григоренко 26 февраля 2025 года. Рассчитан до 2030 гг. Общий объем госфинансирования составит 1 трлн руб. на пять лет. Одним из ответвлений внутри Экономики данных является Федеральный проект «Искусственный интеллект», предусматривает внедрение технологий ИИ в экономику, социальную сферу и госуправление.
Сейчас государство находится в точке синтеза информационных ресурсов. Это потоки больших данных от нескольких систем Федерального казначейства и Минпромторга из создаваемой платформы «Гособлако», где размещают данные уже сорок ведомств и ФОИВ а также более 100 информсистем. По данным, озвученным главой Минцифры в конце 2024 года, это 80% всех госорганов России. Оператором платформы является «Ростелеком-ЦОД».
Внедрение искусственного интеллекта в деятельность хозяйствующих субъектов – одна из многообещающих тем XX Всероссийского Форума-выставки «ГОСЗАКАЗ», который пройдет в Санкт-Петербурге 23-25 апреля. Будут подниматься узко-отраслевые вопросы использования ИИ в закупках. Но не менее интересным является взгляд на эту тему в широком контексте: консолидация статистики, энергоэффективность, отечественное приборостроение.
Нацпроект «Экономика данных» предполагает переход к 2030 году «к модели управления на основе данных».
При этом, по признанию самих специалистов Росстата, в России есть препятствия к этому в виде рассинхрона и плохой совместимости информационных систем. Отсутствуют единые требования к качеству данных (как первичных, так и выходных). Тысячи несвязанных классификаторов и справочников приводят к невозможности сопоставления информации, полученной из различных источников. Поэтому Росстат приступил к созданию стандартов для своих субъектов статистического учета (их порядка 60 шт.) – это те ведомства, которые производят статистику помимо Росстата и координируются с методологией Росстата. Поставлена цель выйти на однократный сбор информации от бизнеса, выйти на межведомственный обмен и максимальное переиспользование уже собранной информации государственными операторами данных.
Достижимая цель, анонсированная Росстатом – это кастомизированные подборки данных под конкретного заказчика такой информации – дата-сеты, формируемые под конкретный специфический запрос. (*от органа власти, муниципалитета или бизнеса). Базой для всего этого процветания должен стать собственный ГИС Росстата под названием «Цифровая аналитическая платформа».
Сергей Галкин, руководитель Федеральной службы государственной статистики (Росстат):
– Платформа позволит привести все методики обработки данных в единый цифровой вид. Также будет создана удобная визуацилизация. Например, в территориальном разрезе ее будет обеспечивать специальный слой «Национальная система пространственных данных».
Один из самых интересных вопросов – это внедрение алгоритмов искусственного интеллекта в статистику.
Резонным требованием становится создание в России собственного научного продукта аналогичного американским и китайским версиям машинного интеллекта. Когда речь идет о больших данных государства или его крупнейших корпораций, то иностранное ПО здесь недопустимо. При этом, сам рынок ИИ (если его можно так назвать), в России находится в зачаточном состоянии. Есть признаки ажиотажного интереса к ИИ-содержащим продуктам со стороны заказчиков на отдельных направлениях. Но эти признаки пока не сложились в устойчивый спрос. Есть заявки отдельных российских разработчиков, готовых поставлять и обслуживать такие программные решения. Вырисовываются потенциальные вендоры- пионеры ИИ в России: это компании из отраслей с высоким уровнем цифровой трансформации — финансовый сектор, телеком, логистика, ТЭК и онлайн-торговля. Но этого мало, для того, чтобы вводить регулирование. О том же говорил в феврале вице-премьер Дмитрий Григоренко: «Мы на стадии накопления опыта применения ИИ. Ближайшие пару лет мы поживем в таких реалиях, а затем будем думать».
Для создания большой языковой модели необходимы: квалифицированная экспертиза в этой области, физическая инфраструктура, т.е. «жилплощадь» для жизни и обучения ИИ, ЦОДы с графическими процессорами, доступ к максимально качественным большим данным (то есть верифицированным, нормализованным, и очищенным от мусора).
Последнее условие (материал для обучения ИИ) как раз-таки будет выполнено в результате структурной реформы Росстата. А с физической инфраструктурой и ЦОДами все гораздо сложнее.
По сигналам с мест, со второй половины 2024 года наблюдается растущий спрос на места в крупнейших дата-центрах страны. В ЦОДах нет свободных стоек: имеющихся мощностей не хватает. Это объясняется, в том числе, интересом российских компаний к решениям на базе искусственного интеллекта, под которые требуются большие вычислительные мощности и электроэнергия.
Есть основания полагать, эта ситуация уже в ближайшее время приведет к переформатированию внутреннего рынка: вместо монтажа собственного «железа», бизнес будет прибегать к аренде готовой инфраструктуры у облачных провайдеров. Тенденцию уже заметно по оживлению рынка облачных услуг.
В свою очередь, на первый план выходит вопрос централизованного строительства ЦОДов, обеспеченных излишками электроэнергии под государственные нужды (в энергопрофицитных регионах). Снова обретает актуальность аконопроект от 2022 года о регулировании деятельности центров обработки данных (ЦОД). А также идея о совместимости инфраструктуры для искусственного интеллекта с майнинговыми фермами в регионах. Идея централизации мощностей под решение двух задач буквально витает в воздухе. В том же контексте читается мартовская инициатива «Россетей» – дозагружать невостребованные электросетевые мощности в отдельных субъектах РФ, где госкомпания фиксирует снижение энергопотребления. С этой же целью «Россети» предлагают установить специальный тариф для простаивающих центров питания.
Необходим симбиоз между энергетиками и производителями отечественных комплектующих для ЦОД, чтобы сформировалась новая отраслевая ниша.
По всей видимости, госсектор и бизнес будут пользоваться разной физической инфраструктурой для искусственного интеллекта. Коммерческих заказчиков затягивает новый рынок облачных сервисов – с готовым программным функционалом. Заключая контракт с облаком, компания приобретает коробочное решение – предобученную модель ИИ вместе с арендой вычислительных мощностей, на которые опирается облако. Некоторые разработчики в режиме «все включено» предлагают профессиональные услуги, включая поддержку специалистов по ИИ или RPA.
ИИ продукты постепенно проникают на внутренний рынок в виде отдельных узкопрофильных сервисов. Так, например, в марте NtechLab – технологический партнер госкорпорации «Ростех» выступила с заявкой внедрять умную видеоаналитику собственной разработки на основе искусственного интеллекта в регионах России в контексте систем безопасный город. ПО будет следить за безопасностью дворовых площадок. Стартовым регионом, где уже применяется технология, стал Ямал. ИИ может распознавать лица и силуэты и выявлять людей, находящихся в розыске. Похожая история, только с акцентом на пассажиропоток началась между Новосибирским метрополитеном и Новосибирским госуниверситетом – с перспективой перехода к системе беспилотного движения поездов. Трубная Металлургическая Компания (ТМК) сообщила об использовании технологий искусственного интеллекта (ИИ) для работы с технической документацией и фиксации производственных данных. Платформа «Авито» при помощи ИИ анализирует поведение пользователей, формирует индивидуальные подборки товаров и услуг. «Видеоаналитика на складе» от BIA Technologies, предлагает использовать ИИ для автоматизированного анализа видеопотока с камер наблюдения.
Автор: Андрей Троянский
Комментариев пока нет