Сбер продолжает инвестировать в развитие искусственного интеллекта, сочетая прикладные и фундаментальные исследования. Особый интерес представляет применение генеративного ИИ в промышленном проектировании — рассказал старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» банка Андрей Белевцев на панельной сессии ПМЭФ-2025 «На передовой технологий: будущее ИИ и глобальная конкуренция». Его выступление привела пресс-служба банка.

По словам Андрея Белевцева, технологический ландшафт меняется стремительно, и кредитная организация активно адаптируется к этим изменениям. Команды разработчиков, работающие над созданием больших языковых моделей, таких как GigaChat, демонстрируют высокий уровень экспертизы.

«Специалисты, которые делают GigaChat, — это не просто Data Scientists, это инженеры, работающие на стыке глубокой математики и олимпиадного программирования – подчеркнул топ-менедежер. — Они создают высоконагруженные системы, решающие сложнейшие оптимизационные задачи. Чтобы получить результат, исследователей нужно обеспечить серьёзными вычислительными мощностями. Без этого современные задачи в области ИИ просто не решить».

Банк также продолжает инвестировать в развитие ИИ, сочетая прикладные и фундаментальные исследования. Особый интерес представляет применение генеративного ИИ в промышленном проектировании. Модели обучаются работать с технической документацией в машинном представлении — как с кодом, а не просто с графическими чертежами. Система с использованием GigaChat автоматически генерирует управляющий код для станков ЧПУ, создавая полный производственный цикл. Особенность решения — применение эволюционных алгоритмов, позволяющих последовательно улучшать характеристики деталей. Эта технология открывает новые перспективы для машиностроения и промышленности, меняя подходы к проектированию физических объектов.

При этом технологии ИИ уже начинают менять сам подход к научным исследованиям. В этом году появилась первая статья, написанная ИИ без участия человека. По словам спикера, в самом ближайшем будущем придётся пересмотреть критерии оценки научных публикаций. Он отметил, что использование ИИ в науке — одно из ключевых направлений работы банка. Мультиагентные системы способны автоматизировать многие лабораторные процессы. Например, GigaChat помогает учёным не только совершать новые открытия, но и освобождает их от рутины, позволяя сосредоточиться на более важных задачах. Применение ИИ в научной работе открывает огромные перспективы для развития моделей.

«Ключевой секрет успеха — фокус на науке, сильные команды и умение работать с ИИ как с новым участником исследовательского процесса» — заключил топ-менеджер.