В настоящий момент в Москве уже реализуется более 130 проектов с ИИ: от транспортных систем до медицинских платформ, к которым подключаются регионы. При этом город выступает сразу в трех ролях – заказчика, среды для испытаний и разработчика.

Такая модель создает вокруг себя целую экосистему с данными, инфраструктурой, специалистами, спросом и предложением. Как это работает на практике и что дает бизнесу — рассказывает Денис Хлебородов.

— За счет чего столице удалось стать центром ИИ и какие возможности это открывает для бизнеса?

— Москва исторически была центром цифровой экономики, поскольку в последние десятилетия в ней концентрировалась инфраструктура для искусственного интеллекта. В частности, центры обработки данных. Вначале по модели Collocation, затем появились облачные технологии.

Также в столице всегда накапливались данные. Это и данные кредитно-финансовой сферы, и данные транспортной сферы, городского хозяйства. Важным было и то, что в столице формировались компетенции. Прежде всего за счет университетов, разработчиков, которые находились и находятся в Москве. Все это давало и дает синергетический эффект, создает определенную экосистему, плюс в Москве сконцентрированы точки принятия решения и спрос.

— Давайте разберем практический кейс. В Москве была разработана федеральная цифровая платформа «МосМедИИ». К платформе уже подключилось свыше 2000 медицинских организаций из 75 регионов России. Рентгенологам доступно 70 ИИ-сервисов по 45 клиническим направлениям. Как это работает?

— Это фактически такая демократизация медицинских технологий с применением искусственного интеллекта по всей медицинской отрасли. Работает это следующим образом. В медицинских учреждениях вместо того, чтобы формировать отдельные серверные, ЦОД, устанавливать вычислительное оборудование, просто организуются каналы связи. Медицинское учреждение подключается к платформе, и в самом медицинском учреждении остается только медицинское оборудование для исполнения, например, компьютерной томографии. Результаты этой компьютерной томографии передаются на платформу, анализируются, и результат мы можем получить фактически в любой точке страны и мира.

Это позволяет снизить капитальные затраты в медицинских учреждениях, не закупать никакое оборудование, консолидировать спрос, улучшить юнит-экономику этих вычислений за счет централизации и поддерживать высокий уровень и точность результатов анализа, при этом дает возможность непрерывно централизованно развивать эту платформу и оказывать высококачественные услуги.

— Централизация — это хорошо или это какой-то компромисс?

— Здесь речь идет о централизации именно знания, подготовки моделей и концентрации команд, которые над этим работают. Фактически или физически это может иметь нецентрализованный характер. Я имею в виду, что физически это может быть расположено в различных дата-центрах. Как мне кажется, даже не обязательно, чтобы это было расположено в Москве. А вот концентрация экспертизы, подготовка моделей, развитие платформы, централизация этой компетенции, она необходима.

— То есть, условно говоря, достаточно кабеля?

— Можно так сказать. Достаточно кабеля и конечного оборудования, которое будет выполнять задачи на месте.

— Насколько удобна Москва как площадка для стартапа в области ИИ или вообще для бизнеса, который занимается такими разработками?

— С точки зрения специалистов — безусловно удобна. Поскольку сконцентрированы все университеты, научные школы, разработчики преимущественно в Москве, то удобен поиск специалистов, общение, привлечение, удержание специалистов. С этой точки зрения Москва, безусловно, лидер.

Но при этом, даже по нашей практике, мы можем сказать, что специалисты есть не только в столице. У нас команды распределенные. Например, в Нижнем Новгороде, в Казани тоже очень сильные специалисты. Поэтому, конечно, Москва, хоть и лидер, но талантливые ребята есть во всех городах.