- Роман РожковРедакция Forbes
VK внедряет в свои продукты технологию Discovery AI для поиска данных в контенте сервисов и генерации ответов на запросы пользователей, узнал Forbes. В основе Discovery AI, в разработку которой, по экспертным оценкам, было вложено около 500 млн рублей, собственная большая языковая модель от VK. По словам аналитиков, имея столько различных проектов, VK должен был рано или поздно предложить такой сервис, а нейропоиск сегодня — уже один из самых распространенных и полезных ИИ-инструментов
Алгоритмы в активном поиске
VK внедряет в «VK Видео», «Дзен» и «Медиапроекты Mail» (набор из 15 медиаресурсов, заточенных под свою аудиторию и тему, например Hi-Tech, «Финансы», «Леди», «Кино» и т.д.) собственный нейропоиск, рассказали Forbes в компании. Технология, получившая название Discovery AI, поможет пользователям подбирать контент и получать готовые ответы на вопросы с помощью генеративного ИИ. Discovery AI работает на базе собственной большой языковой модели от VK. «В ее основе — веса open-source LLM, которые были адаптированы и дообучены инженерами AI VK, и собственные разработки», — уточняют в компании. Нейропоиск учитывает интересы пользователей во всех сервисах VK и позволит им быстрее найти нужную информацию.
Технологию можно адаптировать под разные сценарии, поясняют в VK. Например, в дейтинге для поиска людей по запросу со схожим образом жизни и интересами можно составить запрос не по параметрам, а фразой «найди мне человека для совместных походов в горы» — и приложение покажет релевантные анкеты. В новостных сервисах технология может использоваться для сбора общего контекста вокруг события, в контентных сервисах для персонализации рекомендаций — подобрать музыкальный плейлист или выбрать фильм на вечер. Также Discovery AI может работать в режиме Deep Research: уточнять детали запроса и проводить более глубокий анализ темы. Объем инвестиций в разработку Discovery AI в VK не раскрывают, но, по словам источника, знакомого с ее ходом, она могла обойтись в сумму до 500 млн рублей.
Создание технологии можно разбить на четыре больших этапа, рассказывают в VK. На первом из них инженеры объединили классический поиск по ключевым словам и семантический поиск, который понимает смысл пользовательского запроса и позволяет находить релевантную информацию даже без точных совпадений. На втором — обучили собственные ML-модели, отвечающие за качество поиска, сформировав обучающие датасеты на основе 5 млрд синтетических пользовательских запросов и более 1 млрд разметок релевантности. На этих данных были обучены модели, определяющие, какие фрагменты документов действительно содержат ответ на запрос пользователя.
Затем оптимизировали производительность системы для работы в высоконагруженных системах и, наконец, объединили поиск с большой языковой моделью, которая формирует связную выжимку или объяснение, не опираясь на собственные знания, а используя только информацию из контента сервисов VK. Дополнительно инженеры реализовали режим Deep Research, в котором система самостоятельно разбивает сложный запрос на несколько подзадач и формирует более подробный ответ.
За I квартал 2026 года выручка VK увеличилась на 6%, до 37,6 млрд рублей, показатель EBITDA вырос на 27% год к году, до 6,4 млрд рублей. Чистый долг составил 62 млрд рублей, что на 20 млрд рублей меньше, чем в конце 2025 года. Выручка сегмента «Социальные платформы и медиаконтент» за I квартал 2026-го увеличилась на 6%, до 26,1 млрд рублей, по сравнению с I кварталом 2025 года, EBITDA сегмента выросла на 20%, до 6,2 млрд рублей. Ежемесячно сервисами VK пользуются более 100 млн человек (данные Mediascope за 2025 год), а средняя дневная аудитория по итогам I квартала 2026 года — 87,8 млн пользователей. В частности, средняя месячная аудитория у «Дзена» составляет 65 млн пользователей, у «VK Видео» — 82,6 млн.
Создаю намерение
Из всех корпоративных ИИ-инструментов нейропоиск сегодня стал одним из самых распространенных, констатируют эксперты. В качестве сервиса для компаний его предлагают уже многие российские разработчики. «Нейропоиск решает понятную боль: контента слишком много, а поиск по словам плохо понимает намерение. Пользователю не нужен список из сотни результатов — ему нужен ответ, подборка или следующий шаг», — рассуждает директор по развитию технологий ИИ FabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) Николай Тржаскал.
У нейропоиска — хорошее соотношение пользы к риску: поиск идет по собственной базе, качество источников проще контролировать, галлюцинаций меньше, а внимание и трафик остаются внутри сервисов, где компания зарабатывает, поясняет руководитель AI red_mad_robot Валерий Ковальский. Для VK с ее медиапроектами это логичный следующий интерфейс к контенту, который у компании уже есть, считает он. Дальше, по его мнению, конкуренция будет не в том, у кого есть нейропоиск — он будет у всех, — а в том, чей поиск точнее попадает в намерение, чья выдача честнее держится за реальный контент.
Discovery AI — закономерная сборка того, что у крупной платформы уже должно быть: поиск, рекомендации, поведенческие данные, контентная база, ML-модели ранжирования и генеративный интерфейс (LLM) «поверх всего этого хозяйства», перечисляет Тржаскал, считая запуск инструмента абсолютно логичным шагом для VK. «Много собственного контента, несколько крупных медиапродуктов, огромный объем пользовательских сигналов и работающая рекомендательная инфраструктура. Если у вас есть видео, новости, «Дзен», медиа, соцсети и дейтинг, рано или поздно встает задача, как дать человеку искать не по ключевым словам, а по смыслу и намерению», — говорит он. По его мнению, важно, что Discovery AI работает не по открытому интернету, а по базе продуктов VK: «Это и ограничение, и преимущество. Универсальный поисковик такая система не заменяет, но внутри своей базы может быть точнее, потому что учитывает не только контент, но и контекст потребления: что человек смотрит, как реагирует, какие форматы выбирает».
«Основной бюджет в таких системах уходит на извлечение, ранжирование, оценку качества, работу с данными и интеграцию в продукты. 500 млн рублей для системы такого масштаба — сумма реалистичная и, скорее, сдержанная, — оценивает Ковальский. — Для компании уровня VK это нормальный продуктовый бюджет, а не ставка ва-банк».
По порядку величин инвестиции «не фантастические», согласен Николай Тржаскал. «Промышленная система в нескольких продуктах — это команда ML-инженеров, бэкенда, специалистов по поиску и рекомендациям плюс инфраструктура: GPU, хранение и индексация контента, разметка, обучение, нагрузочное тестирование. Для стартапа 500 млн рублей — огромные деньги, для компании масштаба VK, если речь о единой ИИ-инфраструктуре для нескольких сервисов, — вполне реалистичный порядок. Обучай VK фундаментальную LLM с нуля на мировом уровне, сумма была бы, скорее, скромной», — заключает он.
Источник: www.forbes.ru
