Russische KI-Modelle werden nach Einschätzung von Sberbank-Chef German Gref auch künftig hinter chinesischen Entwicklungen zurückbleiben. Als entscheidenden Grund nennt er fehlende Rechenkapazitäten. Zugleich greifen russische Unternehmen zunehmend auf Modelle aus China zurück.
Russland liegt bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz nach Grefs Einschätzung ungefähr ein halbes Jahr hinter China. Dieser Abstand werde voraussichtlich bestehen bleiben, erklärte der Sberbank-Chef auf der Konferenz „GigaConf 2026“, wie Kommersant unter Berufung auf TASS berichtet. Chinesische Anbieter wiederum lägen etwa ein halbes Jahr hinter amerikanischen.
Gref führt den russischen Rückstand ausschließlich auf ungleiche Voraussetzungen bei der verfügbaren Rechenleistung zurück. Chinesische Unternehmen hätten dabei praktisch keine Beschränkungen. Bei den übrigen Voraussetzungen sieht er Russland dagegen auf Augenhöhe. Konkrete Modellvergleiche oder Testergebnisse, aus denen sich der genannte Zeitabstand ableiten ließe, werden in den Berichten nicht angeführt. Die Halbjahresangabe bleibt damit eine Einschätzung des Managers, kein ausgewiesenes Messergebnis.
Expert erläutert Grefs Argumentation: Für die Entwicklung von KI müssten zahlreiche Experimente gleichzeitig durchgeführt werden. Wer über größere Rechenkapazitäten verfüge, könne mehr davon parallel betreiben. Damit begründet Gref auch den von ihm beschriebenen amerikanischen Vorsprung gegenüber China. Seine Erklärung verbindet das Eingeständnis eines Rückstands mit der Behauptung, dass die russischen Entwickler unter vergleichbaren materiellen Bedingungen mithalten könnten.
Im russischen Unternehmensalltag gewinnen chinesische Modelle unterdessen an Bedeutung. Eine im August veröffentlichte Befragung von Cloud-Anbietern durch Kommersant zeigt, dass die Nutzung ausländischer Sprachmodelle stark gestiegen ist. Als Gründe für die Nachfrage nach chinesischen Angeboten nennen Marktteilnehmer günstige Preise, offen verfügbare Modelle und die Möglichkeit, diese auf eigener oder russischer Infrastruktur einzusetzen.
Auf der Plattform Yandex AI Studio entfielen im ersten Halbjahr 2026 noch 54 Prozent der verbrauchten Tokens auf Yandex-Modelle. Qwen erreichte 21,2 Prozent, DeepSeek 13,5 Prozent. Tokens sind die Texteinheiten, mit denen Sprachmodelle arbeiten; ihre Zahl bildet den Nutzungsumfang ab. Die Angaben beziehen sich auf diese Plattform und sind keine Marktanteile für ganz Russland.
Für die Frage technologischer Eigenständigkeit ist diese Entwicklung aufschlussreich. Ein Unternehmen kann ein chinesisches Modell auf russischen Servern betreiben und seine Daten innerhalb der eigenen Infrastruktur verarbeiten. Die Kontrolle über den Betrieb bedeutet jedoch nicht, dass auch die zugrunde liegende Modellentwicklung aus Russland stammt.
Grefs Einschätzung berührt damit zwei unterschiedliche Ziele: leistungsfähige KI im Land nutzen zu können und bei ihrer Entwicklung international mitzuhalten. Chinesische Modelle können russischen Unternehmen beim ersten Ziel helfen. Den von Gref beschriebenen Rückstand bei der eigenen Entwicklung beseitigt ihre Nutzung allein nicht.
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