Sovereign AI

Суверенный ИИ — это способность страны или организации разрабатывать, развёртывать и контролировать искусственный интеллект на вычислительных ресурсах, данных и моделях, которыми она управляет и которые работают в соответствии с её собственными законами. NVIDIA, популяризировавшая этот термин в 2024 году, определяет его как способность страны создавать ИИ, используя собственную инфраструктуру, данные, рабочую силу и деловые сети. К причинам относятся зависимость от нескольких зарубежных поставщиков передовых моделей и GPU, юридические риски, когда данные хранятся у компании, подчинённой законам другой страны, недостаточная поддержка местных языков и институтов моделями, а также экономическая ценность самой вычислительной мощности для ИИ.

Стек суверенного ИИ#

Суверенитет определяется на каждом уровне, и пробел на одном уровне ограничивает остальные. На первом месте — вычислительные ресурсы и энергия: дата-центры и ускорители, например GPU, которыми правительство или компания владеет либо может распоряжаться в рамках собственной юрисдикции. Инициатива InvestAI Европейского союза, запущенная в феврале 2025 года, призвана привлечь 200 млрд евро на развитие ИИ, включая фонд в 20 млрд евро для четырёх гигафабрик ИИ — крупных фабрик ИИ, каждая примерно со 100 000 передовых чипов для ИИ.

Второй уровень — данные: государственные записи, тексты на местных языках и отраслевые данные, которые хранятся в пределах юрисдикции и собираются в обучающие данные, отражающие местные языки, законы и институты. Третий уровень — модели: их либо обучают внутри страны, либо адаптируют открытые базовые модели с помощью дообучения. Швейцарская модель Apertus, выпущенная в 2025 году EPFL, ETH Zurich и Швейцарским национальным суперкомпьютерным центром, — это большая языковая модель с 8B и 70B параметров, обученная на 15 трлн токенов более чем на 1 000 языках; её веса, обучающие данные и рецепты опубликованы. Малые языковые модели и компактные модели компьютерного зрения позволяют размещать системы на собственной инфраструктуре без национального суперкомпьютера. Последний уровень — люди и правила: инженеры, способные эксплуатировать стек, и нормативные акты, например Закон ЕС об искусственном интеллекте, который устанавливает правила использования ИИ в пределах юрисдикции.

Суверенитет, локализация данных и конфиденциальность#

Локализация данных — это место их физического хранения. Суверенитет данных определяет, законами какой страны регулируются эти данные; эти понятия могут не совпадать: согласно американскому закону CLOUD Act 2018 года власти США могут обязать поставщиков из США предоставить данные, которыми они управляют, даже если те хранятся за рубежом. Суверенный ИИ распространяет этот вопрос за пределы хранения на весь конвейер: кто управляет оборудованием, кто может обновить или отозвать модель и где она работает. Конфиденциальность данных и безопасность данных защищают персональную информацию и системы при любых подобных условиях, а конфиденциальный ИИ дополняет их аппаратной защитой данных во время обработки.

Обычно организации определяют необходимый уровень суверенитета отдельно для каждой рабочей нагрузки:

Первый шаг на этом пути — выбор региона хранения данных. Во время регистрации Ultralytics Platform предлагает каждой учётной записи выбрать регион: США, ЕС или Азиатско-Тихоокеанский регион. Платформа хранит в выбранном регионе наборы данных, обученные модели и данные для управляемого обучения. Подробнее об этом рассказывается в уроке Ultralytics Academy «Конфиденциальность, регионы и соответствие требованиям».

Применение#

• Анализ спутниковых изображений для оборонных задач: правительства обрабатывают изображения и документы в изолированных от сети или государственных системах, поскольку секретные данные не могут покидать национальную инфраструктуру.
• Здравоохранение: Больницы и национальные системы здравоохранения хранят снимки пациентов в пределах юрисдикции и запускают диагностические модели на инфраструктуре, которой управляют сами или одобренные местные поставщики.
• Язык и культура: Национальные языковые модели поддерживают языки и правовые системы, с которыми глобальные модели справляются плохо, например в государственном управлении и образовании.
• Периферийный ИИ в промышленности: производители запускают модели визуального контроля на заводском оборудовании, благодаря чему производственные изображения остаются на месте и не требуется обращаться к внешнему сервису.

Суверенитет обходится дорого. Создание и обслуживание отечественных вычислительных мощностей требует больших затрат, модели с открытыми весами обычно уступают крупнейшим проприетарным моделям, а полная независимость от зарубежного оборудования встречается редко: почти все передовые ускорители ИИ разрабатывают несколько компаний, а производит их TSMC на Тайване.