Развитие рынка ML (AI) в РФ и сопутствующих облачных сервисов

Всё написанное в данной статье является моим личным мнением и не связано с компаниями, с которыми я работаю.

1. ИИ в облаках. Как вы оцениваете развитие интеллектуальных технологий, которые предлагают сегодня облачные провайдеры в России по сравнению с заграницей? Какие компании их чаще всего покупают? (Сбербанк, мобильные операторы, кто еще?) А кто не придет к ИИ совсем? И почему?

Небольшой соглашение: Говоря здесь и далее об искусственном интеллекте, я имею в виду технологии машинного обучения. До настоящего ИИ нам ещё развиваться много лет.

Если оценивать развитие сервисов облачных провайдеров в РФ с использованием ИИ, то оно, на мой взгляд сдерживается развитием рынка компаний-потребителей. Мы с коллегами по облачному бизнесу посчитали, что размер рынка облачных сервисов в РФ составляет менее 2% от мирового, а уровень технологической зрелости компаний хотя и больше, чем в странах Персидского Залива, но меньше, чем в США и странах Европы. В результате, рынок использования ИИ приходится растить, формировать. Например, с помощью обучения и предоставления облачных платформ разработки моделей машинного обучения, с низким порогом входа для начинающих. Также, интерес вызывают готовые сервисы с уже встроенным ИИ, например, умная видео-аналитика.

При этом, рынок компаний РФ можно упрощённо разделить на 3 сегмента:

  1. Наиболее технологически развитые компании, как, например, Тинькофф. Такие компании сами разрабатывают свои решения с ИИ и очень требовательны к разнообразию сервисов облачного провайдера, как, в прочем, и к надёжности базовых сервисов, ЦОД и телекоммуникаций.
  2. Компании, которые переходят от базовых инфраструктурных облачных сервисов IaaS к более сложным, таким как Kubernetes (автоматизированное создания виртуальных машин через код) и DBaaS (СУБД в облаке).
  3. Компании, которые используют базовые инфраструктурные сервисы IaaS (виртуальные машины, бэкап).

Первый сегмент клиентов очень требователен, поэтому часто используют несколько облачных провайдеров, включая зарубежных. В одном провайдере арендуют безопасные, отказоустойчивые базовые инфраструктурные сервисы, в другом дополнительные для разработки, в зарубежном – полный стек сервисов для разработки. Работать с такими клиентами сложно, но очень интересно. Кстати, Сбербанк и мобильные операторы относятся либо к первому сегменту, либо сами разрабатывают и предоставляют свои сервисы, в том числе с ИИ для других компаний.

Второму сегменту клиентов как раз требуется помощь и обучение в разработке и применении ИИ. Им отлично подойдёт платформа для разработки и некоторые готовые сервисы ИИ (например, голосовые и видео).

Третьему сегменту требуется больше всех времени на развитие, которое может занять несколько лет. Поэтому им отлично подойдут готовые сервисы ИИ, например, с видео-аналитикой.

В целом, рынок РФ по облачным ИИ сервисам остаёт от рынка США и Европы. При этом аналитики IKS считают, что у нашего рынка большой потенциал к развитию.

Есть ли такие компании, которые не будут использовать сервисы с ИИ? Думаю, что таких компаний не будет, ведь ИИ — это как новое программирование. Он проникает во все виды автоматизаций, мобильных приложений и сервисов. От умных голосовых помощников, фото и видео анализа, создания и правки текстов до предсказания поломки на АЭС и моделирования новых лекарств.

2. Какие услуги облачных провайдеров будут особенно актуальными у бизнеса в ближайшие 5, 20 и 30 лет? Почему именно они?

На горизонте 5 лет в РФ будут активно развиваться и использоваться сервисы Kubernetis, DBaaS. При этом Big Data, построенная на традиционном Open Source от Apache Foundation может постепенно разойтись по умным облачным безсерверным СУБД. Как только компании перейдут на облачные базы данных, туда же потянутся все связанные бизнес-приложения – сервисы анализа данных Business Intelligence, маркетинговых коммуникаций Campaign Management, автоматизации бизнес-процессов BPM, роботы. Работа с клиентами в CRM уже активно используется в облаках. Одновременно с этим встанет вопрос об обеспечении безопасности данных в облаке и об их эффективном хранении и использовании. Как результат, станет больше облачных сервисов по контролю доступа, деперсонализации и обратной персонализации данных, управлению данными Data Governance. Далее войдут в обиход решения по миграции из облака в облако и по одновременном использованию нескольких облачных провайдеров в единое связанное пространство.

Про горизонт в 20 и 30 лет сложно говорить, ведь технологии так быстр меняются. К тому времени могут и настоящий ИИ открыть и скайнет сделать, с которым мы потом будем воевать. Шучу.

3. Каким вы видите настоящее и будущее Data Science в России? Какие стимулирующие и стоп-факторы для развития этого направления вы можете отметить?

Я об этом писал 2 года назад в журнале БИТ, в статье «ИИ: Вера сильнее страха». С того времени ситуация скорее ухудшилась из-за продолжающегося экономического спада, коронавируса, падения цен на нефть и отсутствия чёткой политики на создание привлекательных условий труда для высококвалифицированных специалистов, к которым относятся исследователи данных, дата инженеры и разработчики машинного обучения. Есть учёные фанаты ИИ, занимающиеся интересными разработками в Сколково или крупных корпорациях, с доступом к большим данным и дорогостоящему вычислительному оборудованию. У них действительно хорошие условия и они увлечены своим делом. Другим специалистам часто негде развернуться – недостаточно компаний, работающих с ИИ либо уровень задач не интересный. Плюс, экономическая и политическая нестабильность. В результате, очень многие уезжают работать в страны Европы, США, Сингапур, Австралию. У меня так почти вся знакомая команда российского подразделения Teradata разъехалась кто-куда.
Из хорошего, благодаря коронавирусу, вынужденный переход на удалённую работу, позволил переломить стереотипы во многих компаниях и дать больше возможностей многим ИТ специалистам, включая Data Science работать там, где им удобно.
Если меня спросят, какие меры помогут развивать Data Science в России, то я скажу, что все меры, направленные на формирование конкурентного рынка компаний, использующих ИТ и работу с данными. На нормальном, живом рынке направление ИИ само отлично развивается. В США ИИ развили Google, Facebook, Amazon и обошлись без помощи чиновников. Разве что военные заказы помогли на ранних этапах.

4. Какое место занимают облачные технологии в Цифровой трансформации России (текущей политике государства)? Насколько реально соотносятся желания правительства и законодателей с возможностями представителей ИТ?

Хороший вопрос. Облачные технологии включат программную часть, аппаратную и телекоммуникационную. С одной стороны, проект цифровой трансформации предполагает строительство новых ЦОД по всей России. Это основная затратная статья этого национального проекта. Наверное, ещё оптические линии связи по всей стране проведут и доступ к интернету обеспечат хороший. В этих ЦОД могли бы появиться полезные, востребованные облачные сервисы. С другой стороны, ЦОДы строит один подрядчик Ростелеком, у которого есть свой облачный провайдер. В результате грубо нарушается конкуренция и сами сервисы будут совершенно оторваны от будущих компаний-потребителей. Ведь кто платит, тот и заказывает музыку. А раз деньги выделяет государство, даже несмотря на то что они из наших налогов и недр нашей страны, то и учитывать интересы Ростелеком в первую очередь будет чиновников, отвечающих за проект. К тому же, некоторым чиновникам в России очень нравится цифровой контроль населения, который активно развивает правительство Китая. Там, напомню, самое большое в мире количество видеокамер, которые, используя ИИ, определяют нарушения и штрафуют граждан. Поэтому, в лучшем случае это будут не очень качественные ЦОДы с малополезными сервисами, в которые могут загнать гос. учреждения (поликлиники, школы). А в худшем, строящиеся ЦОДы по всей России чиновники могут захотеть использовать для аналогичных Китайскому правительству целей.
Аналогичная история с программой развития ИИ в России. Её практически полностью взял на себя Сбербанк. Естественно, что там будет прописано всё, что поможет развитию бизнеса Сбербанка, а остальным рыночным игрокам пойдёт в минус.
Я глубоко убеждён, что цифровая трансформация на уровне государства возможна только чередой мягких мер по обучению и стимулированию развития рынка. Это могут быть всевозможные гранты и льготы на развитие, налоговые скидки и другие выгоды компаниям, а также реклама и обучение технологиям, рассказ об удобствах использования, о безопасности работы в ЦОД, использованию облачных сервисов. Только когда преимущества освоения технологий для компании будут понятны и превысят их сложность, только тогда процесс цифровой трансформации будет эффективен.

5. Насколько, по вашему мнению, необходима облачным провайдерам поддержка со стороны государства? Если нужна, то какая именно?

Если коротко, то я бы уменьшил контроль и добавил мягкое стимулирование через рыночные механизмы. Я бы оставил высокими штрафы за утерю или ненадлежащую работу с персональными данными, но при этом упростил или отменил вовсе процедуру сертификации облачных сервисов по 152 ФЗ. Сейчас это может занять несколько месяцев и многие компании не хотят с этим связываться, работают по старинке на собственных серверах.
Я бы модернизировал оборудование СОРМ, которое провайдер обязан к себе ставить, чтобы оно соответствовало производительности современных серверов и каналов связи. Некоторые мягкие меры стимулирования я уже описал в предыдущем ответе.