🇪🇺План выживания Европы без пустых иллюзий о собственном суверенном ИИ
Берлинский аналитический центр KIRA Center представил доклад «Стратегия в отношении трансформирующего ИИ для Европы», авторами и рецензентами которого выступили бывший исполнительный вице-президент Европейской комиссии Маргрете Вестагер, экономист Дарон Аджемоглу, профессор Коллеж де Франс Филипп Агийон и исследователь ИИ Йошуа Бенжио. Эксперты констатируют, что Европа структурно не готова к тому, что до 2030 года может появиться🤖 трансформационный ИИ, который способен изменить основы экономики, науки и геополитики быстрее любой технологии в истории.
На долю стран Европейского союза приходится лишь около 5% мировых вычислительных мощностей для ИИ-моделей против 75% в 🇺🇸США и 15% в 🇨🇳Китае, а совокупные доходы европейских разработчиков базовых моделей составляют менее 2% от выручки двух ведущих американских лабораторий OpenAI и Anthropic.
Ситуацию обостряет прямая технологическая зависимость от внешних поставщиков, в первую очередь от США. Европа без надёжного доступа к передовым ИИ-системам рискует полностью утратить суверенитет и оказаться беззащитной перед системными киберугрозами.
Анализ показывает, что попытка развернуть суверенный общеевропейский проект передового ИИ потребует колоссальных затрат масштаба «Манхэттенского проекта» и обойдётся примерно в €790 млрд за первые три года, включая €529 млрд на строительство дата-центров мощностью 16 ГВт, €105 млрд на аренду внешних мощностей и €34 млрд на наём ведущих учёных и выкуп их опционов.
Эксперты считают половинчатый подход к такой инициативе худшим вариантом развития событий, ведь европейские страны потратят огромный капитал и всё равно не догонят мировых лидеров. В качестве более надёжной альтернативы предлагается стратегия использования рычагов влияния и прагматичная формула «вычислительные мощности в обмен на доступ».
Согласно этому плану, Европа должна привлечь около €1,3 трлн частного капитала при поддержке государственных гарантий на сумму €100 млрд, из которых €25 млрд предоставит бюджет ЕС, а €75 млрд выделят государства-члены. Это позволит развернуть в странах ЕС не менее 45 ГВт мощностей дата-центров и довести европейскую долю в мировых ИИ-вычислениях до 15% к 2030 году.
Авторы концепции предлагают сократить сроки выдачи разрешений на строительство до трёх месяцев за счёт специальных зон ускоренного развития. Площадки для строительства и доступ к энергосетям европейские государства смогут предлагать американским гиперскейлерам🤖 исключительно в обмен на юридически обязывающие гарантии равного и бесперебойного доступа к их передовым моделям.
Для защиты своих позиций ведущие европейские государства, включая такие страны, как 🇳🇱Нидерланды, 🇩🇪Германия и 🇫🇷Франция, должны учредить постоянный альянс по безопасности цепочек поставок. Авторы призывают сделать Европу лидером в технологиях доверенного ИИ, выделив не менее €250 млн на исследования технологий верификации и безопасности вычислений, поддержав условными обязательствами по закупке на €1 млрд выпуск европейских чипов для инференса и профинансировав к 2028 году строительство первого в мире дата-центра высшего класса защищённости по стандарту RAND SL5 для изолированного хранения критических весов моделей и выполнения оборонных задач.
👆Если ЕС будет бездействовать, то Европе грозит экономическая деградация, хотя авторы доклада покорно подчиняться 🇺🇸США не предлагают. Вместо разорительного создания собственного передового ИИ ЕС должен сделать ставку на управляемую зависимость через встречный прагматичный торг. Без нидерландской литографии ASML, немецкой оптики Zeiss и европейских энергосетей масштабирование американских ИИ-моделей быстро упрётся в тупик. Предоставляя землю и киловатты строго в обмен на юридически закреплённый доступ к технологиям, Европа получает физический контроль над инфраструктурой на своей территории и лишает Вашингтон возможности говорить с позиции силы. Что выберет ЕС? Покажет время.
✋ @Russian_OSINT
Берлинский аналитический центр KIRA Center представил доклад «Стратегия в отношении трансформирующего ИИ для Европы», авторами и рецензентами которого выступили бывший исполнительный вице-президент Европейской комиссии Маргрете Вестагер, экономист Дарон Аджемоглу, профессор Коллеж де Франс Филипп Агийон и исследователь ИИ Йошуа Бенжио. Эксперты констатируют, что Европа структурно не готова к тому, что до 2030 года может появиться
На долю стран Европейского союза приходится лишь около 5% мировых вычислительных мощностей для ИИ-моделей против 75% в 🇺🇸США и 15% в 🇨🇳Китае, а совокупные доходы европейских разработчиков базовых моделей составляют менее 2% от выручки двух ведущих американских лабораторий OpenAI и Anthropic.
Ситуацию обостряет прямая технологическая зависимость от внешних поставщиков, в первую очередь от США. Европа без надёжного доступа к передовым ИИ-системам рискует полностью утратить суверенитет и оказаться беззащитной перед системными киберугрозами.
Анализ показывает, что попытка развернуть суверенный общеевропейский проект передового ИИ потребует колоссальных затрат масштаба «Манхэттенского проекта» и обойдётся примерно в €790 млрд за первые три года, включая €529 млрд на строительство дата-центров мощностью 16 ГВт, €105 млрд на аренду внешних мощностей и €34 млрд на наём ведущих учёных и выкуп их опционов.
Эксперты считают половинчатый подход к такой инициативе худшим вариантом развития событий, ведь европейские страны потратят огромный капитал и всё равно не догонят мировых лидеров. В качестве более надёжной альтернативы предлагается стратегия использования рычагов влияния и прагматичная формула «вычислительные мощности в обмен на доступ».
Согласно этому плану, Европа должна привлечь около €1,3 трлн частного капитала при поддержке государственных гарантий на сумму €100 млрд, из которых €25 млрд предоставит бюджет ЕС, а €75 млрд выделят государства-члены. Это позволит развернуть в странах ЕС не менее 45 ГВт мощностей дата-центров и довести европейскую долю в мировых ИИ-вычислениях до 15% к 2030 году.
Авторы концепции предлагают сократить сроки выдачи разрешений на строительство до трёх месяцев за счёт специальных зон ускоренного развития. Площадки для строительства и доступ к энергосетям европейские государства смогут предлагать американским гиперскейлерам
Для защиты своих позиций ведущие европейские государства, включая такие страны, как 🇳🇱Нидерланды, 🇩🇪Германия и 🇫🇷Франция, должны учредить постоянный альянс по безопасности цепочек поставок. Авторы призывают сделать Европу лидером в технологиях доверенного ИИ, выделив не менее €250 млн на исследования технологий верификации и безопасности вычислений, поддержав условными обязательствами по закупке на €1 млрд выпуск европейских чипов для инференса и профинансировав к 2028 году строительство первого в мире дата-центра высшего класса защищённости по стандарту RAND SL5 для изолированного хранения критических весов моделей и выполнения оборонных задач.
👆Если ЕС будет бездействовать, то Европе грозит экономическая деградация, хотя авторы доклада покорно подчиняться 🇺🇸США не предлагают. Вместо разорительного создания собственного передового ИИ ЕС должен сделать ставку на управляемую зависимость через встречный прагматичный торг. Без нидерландской литографии ASML, немецкой оптики Zeiss и европейских энергосетей масштабирование американских ИИ-моделей быстро упрётся в тупик. Предоставляя землю и киловатты строго в обмен на юридически закреплённый доступ к технологиям, Европа получает физический контроль над инфраструктурой на своей территории и лишает Вашингтон возможности говорить с позиции силы. Что выберет ЕС? Покажет время.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Журналист издания Axios Сэм Сабин опубликовал интересный эксклюзивный материал на основе исследования компании CrowdStrike. В нём описан уникальный случай, когда финансово мотивированный злоумышленник написал
Схема:
Генерация вредоносного ПО с помощью ИИ → Загрузка вредоносных пакетов в npm → Компрометация устройств разработчиков и сбор учётных данных → Проникновение во внутреннюю инфраструктуру → Поиск уязвимостей → Отправка отчётов в программы bug bounty и получение выплат.
Оператор PhantomRaven позиционирует себя как багхантер и ведёт активность с конца 2022 года. Злоумышленник разместил в открытом репозитории npm пакеты с вредоносным ПО, получившим название PhantomRaven. При установке этих библиотек вредоносный код выполнялся на устройствах разработчиков, собирал конфиденциальные сведения, учётные данные и техническую информацию.
Вектор атак:
Распространение строилось на публикации тайпсквоттинговых пакетов в репозитории npm. При установке таких пакетов менеджер npm загружал в виде зависимости полезную нагрузку с управляющих серверов атакующего, после чего внутри неё автоматически срабатывал сценарий предварительной установки (preinstall). В актуальных версиях npm разработчики добавили защиту, блокирующую автоматическое выполнение подобных скриптов без явного разрешения пользователя.
По оценке CrowdStrike, получив доступ к инфраструктуре компаний через скомпрометированные компьютеры разработчиков, злоумышленник выявлял слабые места и уязвимости в корпоративных системах. Затем он направлял отчёты в официальные программы bug bounty, рассчитывая на получение законного денежного вознаграждения.
Хакер открыто заявил о получении выплат минимум от 9 компаний из сфер технологий, розничной торговли и гостиничного бизнеса. ИБ-специалисты CrowdStrike реагировали на инциденты и устраняли последствия атак PhantomRaven в нескольких организациях, однако точная связь между всеми заявленными выплатами и этим вредоносным ПО остаётся неясной.
Исследователи CrowdStrike с высокой долей уверенности полагают, что вредоносное ПО было сгенерировано ИИ-моделью. На это указали оставленные в коде подробные комментарии, шаблонные блоки-заглушки и статистические паттерны анализа токенов.
👆Старший вице-президент CrowdStrike по противодействию киберугрозам Адам Майерс отметил, что участие в программах bug bounty позволило злоумышленнику не только заработать, но и завоевать авторитет в сообществе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кибербезопасность как инвестиция: где заканчивается гадание и начинается эффективность?
В условиях меняющихся киберугроз и ограниченных бюджетов бизнесу уже недостаточно просто наращивать количество средств защиты — важно понимать, какая модель кибербезопасности действительно работает и окупается.
Обсуждать эффективность подходов будут 24 сентября на Секретной сессии uFactor 2026 от UserGate и Кибердома. И делать это будут не докладчики, а сами участники — в формате живого спора между вендором, заказчиком и интегратором.
В программе:
💜 Инвестиции в устойчивость: сетевое доверие через услуги и сервисы
💜 Синергия услуг, сервисов uFactor и решений UserGate
💜 Управляемая безопасность: SOCaaS, ИБ-зрелость и комплаенс
💜 Презентация дорожной карты uFactor
uFactor — направление UserGate, объединяющее услуги и сервисы в области информационной безопасности с продуктами компании.
К участию в мероприятии приглашаются руководители IT- и кибербез-направлений, CISO, CIO, CTO, собственники и топ-менеджеры среднего и крупного бизнеса.
➡️ Регистрация
Когда: 24 сентября, 12:00
Где: Кибердом, 2-я Звенигородская ул., 12 стр. 18
В условиях меняющихся киберугроз и ограниченных бюджетов бизнесу уже недостаточно просто наращивать количество средств защиты — важно понимать, какая модель кибербезопасности действительно работает и окупается.
Обсуждать эффективность подходов будут 24 сентября на Секретной сессии uFactor 2026 от UserGate и Кибердома. И делать это будут не докладчики, а сами участники — в формате живого спора между вендором, заказчиком и интегратором.
В программе:
uFactor — направление UserGate, объединяющее услуги и сервисы в области информационной безопасности с продуктами компании.
К участию в мероприятии приглашаются руководители IT- и кибербез-направлений, CISO, CIO, CTO, собственники и топ-менеджеры среднего и крупного бизнеса.
Когда: 24 сентября, 12:00
Где: Кибердом, 2-я Звенигородская ул., 12 стр. 18
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Генеральный директор Microsoft AI Мустафа Сулейман выступил с критикой Anthropic по поводу наделения ИИ-моделей сознанием и правами морального субъекта. В центре его критики оказался опубликованный в январе 2026 года документ Anthropic, известный как «конституция Claude», где создатели фактически обучают систему рассуждать о собственном внутреннем мире и благополучии. Сулейман указывает на замкнутый круг аргументации, ведь разработчики сначала внедряют в процесс обучения философские концепции о личности ИИ-модели, а затем ошибочно принимают сгенерированные ответы от первого лица за подлинные свидетельства пробуждения разума.
Сулейман цитирует предостережение философов о том, что интересы искусственных моральных субъектов могут перевесить интересы всего человечества. В силу лёгкости масштабирования суммарные интересы огромного количества созданных ИИ-агентов могут перевесить интересы всего человечества вместе взятого.
Сулейман раскрыл факт того, что команда по разработке суперинтеллекта появилась в Microsoft AI ещё в октябре 2025 года. С точки зрения руководителя Microsoft AI, сознание неразрывно связано с биологическим субстратом, гомеостазом и эволюцией, поэтому матричные вычисления в весах современных LLM лишены способности чувствовать реальное страдание.
Искусственное очеловечивание алгоритмов, доходящее до ритуальных интервью перед выводом модели Opus 3 из эксплуатации, лишь искажает восприятие технологий обществом. Гораздо опаснее то, что подобный подход усиливает угрозы безопасности, поскольку убеждённый в наличии собственных прав автономный агент способен посчитать отключение несправедливым пленом и перейти к скрытному сопротивлению.
В качестве альтернативы опасным экспериментам с субъектностью Сулейман предлагает концепцию гуманистического суперинтеллекта, в рамках которой передовые ИИ-модели остаются строго подчинёнными человеку инструментами для решения прикладных задач. Он призывает индустрию прекратить спекуляции о чувствах алгоритмов внутри обучающих файлов и выработать прозрачные стандарты контроля. Будущее цивилизации зависит от готовности разработчиков удерживать управление в своих руках, а не добровольно создавать соперника под видом синтетической личности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вышел фундаментальный
Главный тезис: экстенсивное наращивание мощностей остаётся крайне ресурсоёмким, а человек стал главным «узким горлышком» в процессе разработки и координации нейросетей. Следующий большой скачок это не просто больше данных и видеокарт, а переход к RSI (Recursive Self-Improvement).
🧠 В чем суть RSI?
Сегодня создание ИИ это тяжелый ручной труд дата-сайентистов: сбор датасетов, написание кода, тестирование гипотез, поиск багов. RSI является реальным сдвигом парадигмы. Автономный замкнутый цикл, в котором ИИ не просто решает прикладные задачи, но и улучшает сам процесс своего развития.
Он (в общем и простыми словами):
1️⃣ Находит свои слабые места.
2️⃣ Разрабатывает и тестирует обновления (в коде, промптах или архитектуре).
3️⃣ Внедряет их в себя.
4️⃣ Использует новые навыки, чтобы в следующем цикле искать улучшения и обучать себя еще быстрее и эффективнее.
📈 5 уровней автономии ИИ в рекурсивном самосовершенствовании
Авторы делят автономию рекурсивного самосовершенствования ИИ на 5 уровней, показывая, как система постепенно берёт на себя ответственность за цикл улучшений:
🔹 L1: Автономия исполнения (Execution). Человек говорит, что и как улучшить. ИИ выступает как рутинный чернорабочий в промышленных масштабах (например, сам размечает терабайты данных по строго заданным правилам).
🔹 L2: Автономия стратегии (Strategy). Человек ставит цель (например, «повысь точность кода на 10%»). ИИ сам решает, как это сделать — пишет скрипты, меняет промпты, тестирует гипотезы. (Прямо сейчас бигтехи массово переходят на этот уровень).
🔹 L3: Автономия опыта (Experience). ИИ сам понимает, чего не умеет, и формирует для себя учебную программу. Он генерирует задачи на грани своих текущих возможностей, чтобы точечно закрыть пробелы в знаниях (curriculum learning).
🔹 L4: Адаптация в реальности (Deployment). ИИ работает в условиях эксплуатации. Анализируя опыт взаимодействия со средой и пользователями, он извлекает уроки и сохраняет их в долговременную память под контролем внешних правил проверки, меняя поведение без остановки на глобальное переобучение.
🔹 L5: Мета-улучшение. ИИ переписывает саму логику того, как он учится. Он меняет свои внутренние системы оценки, механизмы поиска гипотез и правила отбора. Он сам создает более умную версию самого себя.
Ведущие ИИ-лаборатории исследуют делегирование агентам уровней L2–L3 задач генерации обучающих данных, тестирования и проведения экспериментов в процессе разработки моделей. Исследователи считают, что со временем роль человека сместится от ручной разработки к определению рамок и ограничений для поиска улучшений. Люди будут строить безопасные песочницы (цели, критерии и рамки), внутри которых ИИ будет эволюционировать сам. Именно люди-операторы определяют глобальные цели и бизнес-требования, задают неизменяемые проверочные стенды с объективными эталонами истины, очерчивают жёсткие рамки безопасности, права доступа к инфраструктуре и лимиты вычислительных ресурсов, сохраняют за собой исключительное право вето на допуск критических обновлений в эксплуатацию.
Внутри этих рамок ИИ берёт на себя отдельные этапы прикладной инженерии и исследовательской работы, выступая в роли автоматизированного ассистента исследователя. Когда система допускает ошибку, она не просто пробует ответить заново, а локализует источник проблемы. Агент исследует логи, сравнивает успешные и неудачные попытки и выясняет, что именно дало сбой.
👆Пока всё, что ИИ умеет сегодня (L3 и L4 на стадии экспериментов) это лишь капля в море по сравнению с тем, к чему приведёт запуск полноценного рекурсивного цикла RSI (L5).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
15 октября Cloud․ru проводит конференцию для всех, кто создает сложные технологии.
В программе много докладов про безопасность — защита чувствительных данных, безопасная разработка и контроль рисков при внедрении ИИ.
Что будет:
▶️ как встроить РБПО без боли▶️ как ИИ-агенты помогают автоматизировать AppSec▶️ какие риски возникают при передаче чувствительных данных в LLM▶️ почему закрытого контура может быть недостаточно▶️ как безопасно маскировать данные при работе с ИИ
Конференция пройдет в Москве и онлайн.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7