Почему Telegram может стать новым лидером в гонке ИИ

В гонке искусственного интеллекта доминируют гиганты с огромными вычислительными ресурсами — OpenAI, Google, Meta. Однако Telegram, благодаря сочетанию технологических активов, уникальных данных и амбициозного видения основателей, обладает шансами совершить прорыв. Как заявляет Павел Дуров: его брат Николай работает над «настоящим ИИ», способным «логически мыслить и понимать мир». В этой статье я напишу неочевидные потенциальные возможности мессенджера, которые могут обеспечить компании лидерство в AI и будущем AGI.

Уникальное преимущество Telegram: «Чистые» человеческие диалоги

• Интернет наводнён ИИ-генерацией. По оценкам, до 40% текстового контента в соцсетях и на сайтах создано GPT-подобными моделями 6. Это создает «эхо-камеру» для обучения ИИ — модели учатся на собственных «выхлопах», деградируя в качестве и разнообразии выводов.

• Текущие LLM страдают от галлюцинаций и потери контекстной глубины. Им не хватает «человечности» — иронии, культурных отсылок, эмоциональных нюансов.

Ценность адекватных человеческих текстов, соответствующих реальным диалогам между пользователей будет только расти, количество ботов на форумах и сайтах возрастает аналогично.

Пользователи Telegram генерируют колоссальный объём текстов каждый день: диалоги, обсуждения, реакции, голосовые сообщения с последующей транскрипцией — всё это формирует огромный массив естественного, органического языка.

Для обучения языковых моделей следующего поколения критически важен именно живой, стилистически разнообразный, контекстуально насыщенный текст. В этом плане Telegram предлагает:

• Мультиязычную среду с высокой долей неформального общения;

• Диалоговые форматы — ключевой компонент для обучения моделей чат-ботов;

В интервью Le Point Павел Дуров раскрыл суть подхода брата:

«Современный генеративный ИИ типа LLM не думает, он просто читает много текста и выдает консенсусную версию. […] Мой брат работает над ИИ, способным логически мыслить и понимать мир»

Текущие модели — продвинутые статистические автодополнения, не способные к причинно-следственному анализу.

Почему нельзя просто продолжать брать текста из википедии?

С конца 2021 года посещаемость самых популярных информационных сайтов — включая Wikipedia — заметно падает. По данным Similarweb, у Wikipedia с марта 2022 по март 2025 года ушло более 1,5 млрд органических визитов (−23–26 %). Это резкое падение гораздо сильнее, чем средний по веб (−5–10 %) . Молодая аудитория предпочитает видео, подкасты и интерактивные форматы — это снижает востребованность текстовой энциклопедии.

Весь трафик забирают LLM + ответы прямо в выдаче поисковиков (их тоже ждет снижение трафика, но об этом в другой раз) — авторы уходят из википедии или сами используют LLM

В 2023 году Фонд Wikimedia официально заявил, что рост синтетического контента и отсутствие прозрачности со стороны ИИ-компаний угрожают экосистеме открытых знаний.

Интернет, такой какой был раньше изменится навсегда.

Почему Telegram — идеальный полигон для тестирования ИИ?

• Доступ к разнородным данным (текст, голос, изображения) в единой экосистеме;

• Возможность тестирования в реальных сценариях: от поддержки клиентов до криптотранзакций

  • В Telegram активно общаются на более чем 50 языках, включая редкие и региональные диалекты.

  • Есть сегменты, которых почти нет на других платформах (например, русскоязычный ИИ-рынок, Иран, Латинская Америка).

Заключение: Шанс на революцию

Telegram обладает триадой преимуществ:

1. Уникальные данные — последний крупный массив «человеческих» диалогов в интернете;

2. Технологическая экосистема — боты, криптовалюта TON, мини-приложения;

3. Гениальный математик — Николай Дуров, чей подход может перевернуть парадигму ИИ.

Меня зовут Игорь Бончук, и эта статья подготовлена специально для Хабра.

Исследования и практические кейсы ИИ в Telegram

Рекомендую также прочитать 👉 мою статью: ИИ Агенты как новая киберугроза: бизнесы теряют деньги и данные, не понимая почему

Источник: habr.com