GenAI в России: как «Авито» зарабатывает на генеративном ИИ и готовит кадры будущего
Российский рынок искусственного интеллекта переживает переломный момент: компании переходят от экспериментов к монетизации. Лидером в этой гонке стал сервис «Авито», который за год превратил GenAI из модного тренда в прибыльный инструмент. Сделанные инвестиции уже принесли 670 млн рублей выручки, а к 2028 году компания планирует инвестировать в GenAI уже 21 млрд. Как им это удалось?
GenAI как двигатель монетизации
«Авито» доказала, что генеративный ИИ — не просто «фишка для презентаций», а рабочий бизнес-инструмент. Стратегия компании строится на двух ключевых принципах:
Окупаемость с первого года. Вместо долгосрочных экспериментов — фокус на сценарии с гарантированным ROI: умные рекомендации, автоматизация общения с пользователями, модерация контента.
Оптимизация под локальные реалии. Разработанные модели учитывают специфику русского языка и поведения пользователей.
Пример: текстовый ИИ A-Vibe с русскоязычным токенизатором генерирует ответы в 2 раза быстрее аналогов, а мультимодальная A-Vision анализирует фото товаров, распознаёт подписи и даже оценивает качество снимков.
Технологии «под ключ»
Обе модели созданы на базе нейросети Qwen2.5 (7B параметров) и обучены на датасете объемом 10+ ТБ, включающем данные платформы. Это позволило:
Сократить время обработки запросов на 40%.
Увеличить конверсию в категориях «Авто» и «Электроника» за счёт персонализированных рекомендаций.
Автоматизировать 65% рутинных операций модерации.
Для обучения таких моделей требуются значительные вычислительные ресурсы. Например, кластеры с GPU NVIDIA A100/V100, способные обрабатывать десятки терабайт данных. Однако не каждой компании по карману собственный дата-центр. Решением может стать аренда серверов с гибкими тарифами — например, через платформы вроде g-pu.ru, где доступны конфигурации для задач любого масштаба.
Образование как часть стратегии
«Авито» понимает: без квалифицированных кадров даже самые продвинутые технологии бесполезны. Поэтому компания инвестирует в образование:
Магистратура в МФТИ по Data Science (с 2024 года).
3 новые программы в ВШЭ и ИТМО (с 2025 года) по разработке, Data Science и продуктовому менеджменту.
Стажировки для 500+ студентов в год, где 75% участников получают оффер.
Эти инициативы закрывают кадровый голод и формируют лояльное коммьюнити будущих специалистов.
Почему это важно для рынка?
Кейс «Авито» показывает:
GenAI окупается, если интегрировать его в рабочие процессы, а не гнаться за «хайпом».
Локализация моделей критична для русскоязычного сегмента — универсальные решения проигрывают в эффективности.
Инфраструктура решает всё. Без мощных GPU и оптимизированных дата-центров масштабирование невозможно.
Как начать свой путь в GenAI?
Для старта не обязательно строить серверные фермы. Современные облачные решения позволяют арендовать вычислительные ресурсы под конкретные задачи — от обучения небольших моделей до обработки Big Data. Кроме того, можно арендовать вычислительные мощности, а не покупать их. Это снижает порог входа для стартапов и даёт возможность тестировать гипотезы без миллионных инвестиций.
GenAI — это не будущее, а настоящее. Как показывает пример «Авито», технологии уже сегодня приносят реальную прибыль. Главное — выбрать правильные инструменты и стратегию.
Подписывайтесь на нас: