Суверенитет без изоляции
В конце июля был принят закон о поддержке развития технологий искусственного интеллекта (ИИ). Он вводит понятия суверенных и национальных больших фундаментальных моделей, требования к локализации обработки данных и возможность определять сферы, где такие модели должны применяться обязательно. Это уже не декларация о значимости ИИ, а институциональная рамка, в которой государство начинает определять, какие элементы новой технологической инфраструктуры должны находиться под национальным контролем.
научный
руководитель
НИУ ВШЭ
Момент для этого выбран показательный, поскольку вокруг ИИ одновременно звучат разговоры о возможном пузыре, продолжается рост инвестиций и усиливается регулирование из-за киберугроз. Эти процессы не противоречат друг другу, скорее они показывают, что ИИ перестает быть отдельной технологической отраслью и постепенно превращается в системообразующий институт, от которого зависят производительность, рынок труда, доступ к данным, исследовательская инфраструктура и правила международной конкуренции.
Наиболее жестко эта конкуренция развивается между США и Китаем, причем структура их преимуществ различается. В 2020–2023 гг. Китай регистрировал в среднем почти в 4 раза больше ИИ-патентов, чем США: 183 302 против 48 197. В 2024 г. на Китай приходилось 17,76% научных публикаций по ИИ, на Европу – 11%, на Индию – 7,55%, на США – 7,29%. Число получивших докторскую степень по связанным с ИИ научным направлениям составляло 6800 человек в Китае против 4200 в США.
Но китайский ресурс заключается не только в ширине исследовательского и кадрового контура. Его второй козырь – открытость моделей, которая постепенно становится самостоятельным инструментом технологического влияния. DeepSeek, Qwen, Kimi распространяются не только как сервисы – открытые веса позволяют разработчику получить саму модель, развернуть ее на собственной инфраструктуре, исследовать, изменять и дообучать. Вместе с моделью поэтому расходятся навыки, инструменты и способы работы с ней, а технологическая среда страны-разработчика начинает расширяться далеко за пределами ее внутреннего рынка.
Летняя история с Kimi K3 показала эту логику особенно ярко. Moonshot AI вывела модель на рынок, а затем открыла ее веса; официальный репозиторий описывает Kimi K3 как систему с 2,8 трлн параметров, из которых при работе активируются 104 млрд, и контекстом примерно в 1 млн токенов. Важнее, однако, не размер модели, а сам способ ее распространения: Moonshot прямо разрешает использовать веса для исследований, развертывания и дальнейшей разработки.
Почти одновременно внутри США развернулся спор уже не о конкретной китайской модели, а о судьбе открытых весов как инструмента конкуренции. В письме Open Weights and American AI Leadership его подписанты утверждают, что технологическое лидерство определяется не одной самой сильной моделью, а наличием открытой среды, в которой стартапы, университеты, компании и государственные организации могут строить свои решения на уже созданной технологической основе. Иными словами, спор об открытых моделях давно вышел за пределы инженерной культуры – речь идет о том, чья база станет исходной точкой для следующего поколения продуктов.
Для России этот сюжет важнее очередного сравнения мест в рейтингах, потому что российская задача состоит не в воспроизведении американо-китайской гонки в меньшем масштабе, а в выборе собственного механизма накопления технологического капитала. Сильные суверенные модели для этого необходимы, без них трудно гарантировать устойчивость критического контура и способность продолжать разработку при изменении внешних условий. Однако наличие нескольких передовых моделей еще не означает, что собственная ИИ-компетенция распространилась по экономике.