Альфа-Банк строит единую ИИ-инфраструктуру

Банк запустил GPUaaS-платформу в multi-cloud режиме.

По их заявлению, подобного решения на российском рынке раньше не было.

Смысл такой: вместо того чтобы каждая команда закупала своё железо под каждый ИИ-проект, все вычислительные ресурсы — собственные и облачные — объединены в одну управляемую систему.

Бизнес-подразделения получают доступ к GenAI как к сервису.

На платформе уже есть:

корпоративная платформа AlfaGen;
сервис Alfa AI;
инвестиционные ИИ-агенты;
агенты клиентской поддержки;
ИИ-агенты для автотестирования и проверки кода.

На практике это означает
переход от точечных внедрений к централизованной модели — это не про технологии, а про управление.

Когда вся ИИ-инфраструктура в одном контуре, проще распределять мощности, проще масштабировать, проще считать реальную стоимость каждого сервиса.

Параллельно Альфа-Банк первым из банков (так же по их заявлению) внедрил готовые MCP-серверы для внешних интеграций: вместо кода и документации — запрос на обычном языке.

Например: «Где сегодня выгоднее купить валюту?» — и система сама сравнивает курсы по отделениям.

AI для бизнеса

Российские ведомства выбирают зарубежный ИИ

Forbes проанализировал паспорта цифровой трансформации органов исполнительной власти на 2026–2028 годы. Из 55 ведомств 40 пока не определились с выбором.

Среди тех, кто определился, заметная часть указала иностранные модели.

Что выбирают:

Qwen (Alibaba) — Ространснадзор для обработки обращений граждан, Росалкогольтабакконтроль для уведомлений, Минпромторг для работы с документами;
Llama и OPT (Meta признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) — ФМБА и Минкульт;
GigaChat («Сбер») — Минюст для проверки документов, МИД для распознавания речи и перевода;
Astra AI («Группа Астра») — Роскомнадзор для фильтрации трафика.

Часть ведомств просто написала «иностранные LLM» без конкретики. Росавтодор, например, использует зарубежные open-source библиотеки для системы компьютерного зрения, но обучает модель на собственных данных.

Ведомства объясняют выбор прагматично:

Ространснадзор выбрал Qwen по скорости и требованиям к серверу, но уже смотрит на GigaChat. Росалкогольтабакконтроль говорит прямо: модель должна быть бесплатной, свободно распространяемой и работать локально.
Минпромторг тестирует зарубежные модели для MVP, но при переходе в промышленную эксплуатацию ориентируется на отечественные.

Одни эксперты считают, что суверенитет — это не про код, а про контур: развернул зарубежную модель на своих серверах, данные никуда не уходят — риск минимален.

Другие возражают: даже локальная модель остается «черным ящиком» с неизвестными фильтрами, перекосами и возможными закладками. А полностью независимый ИИ — на своих данных, фреймворке, ОС и железе — недостижим в обозримом будущем, да и гнаться за этим бессмысленно.

Если госсектор — а это самый зарегулированный заказчик — использует зарубежные модели в закрытом контуре и не видит в этом противоречия, значит, рынок движется не к запрету иностранного ИИ, а к модели управляемого доступа: где развернуто, куда уходят данные, кто контролирует поведение модели.

Эти вопросы, скорее всего, и будут в основе будущего закона об ИИ.

AI для бизнеса