Сооснователю Super Micro грозит до 30 лет тюрьмы за контрабанду чипов Nvidia в Китай
Минюст США обвинил Yih-Shyan “Wally” Liaw в организации нелегальных поставок серверов с Nvidia-чипами на сумму ~$2.5 млрд.
Технику переправляли в Китай через Тайвань и ЮВА, используя подставную компанию и фиктивные документы. Для обхода проверок создавались так называемые dummy servers, на которых с помощью фена переклеивали серийные номера (лол).
Саму компанию не обвиняют, но акции уже обвалились, и под следствием 3 человека, имеющие к ней непосредственное отношение. Один все еще в розыске.
Возможно, это первое, но 100% далеко не последнее подобное дело, о котором вы услышите
Минюст США обвинил Yih-Shyan “Wally” Liaw в организации нелегальных поставок серверов с Nvidia-чипами на сумму ~$2.5 млрд.
Технику переправляли в Китай через Тайвань и ЮВА, используя подставную компанию и фиктивные документы. Для обхода проверок создавались так называемые dummy servers, на которых с помощью фена переклеивали серийные номера (лол).
Саму компанию не обвиняют, но акции уже обвалились, и под следствием 3 человека, имеющие к ней непосредственное отношение. Один все еще в розыске.
Возможно, это первое, но 100% далеко не последнее подобное дело, о котором вы услышите
🔥63
Современные системы машинного перевода – это композиция из нескольких моделей с разными характеристиками
Для простых запросов (короткие фразы, типовые конструкции) используются более лёгкие нейронки: они быстрее и дешевле по ресурсам.
В более сложных сценариях с длинными текстами, сложным контекстом и неоднозначными формулировками – подключаются большие языковые модели. Они генерируют перевод целиком, удерживая связность на уровне крупных блоков, но требуют существенно больше вычислений.
Поэтому на уровне архитектуры применяется маршрутизация запросов: система оценивает сложность входного текста и решает, какую модель использовать.
Такой гибридный подход позволяет балансировать между затраченным временем и качеством, не прогоняя каждый запрос через ресурсоёмкие модели, но сохраняя возможность точной генерации там, где это действительно важно.
Читаем об этом тут: https://www.kommersant.ru/doc/8512881
Для простых запросов (короткие фразы, типовые конструкции) используются более лёгкие нейронки: они быстрее и дешевле по ресурсам.
В более сложных сценариях с длинными текстами, сложным контекстом и неоднозначными формулировками – подключаются большие языковые модели. Они генерируют перевод целиком, удерживая связность на уровне крупных блоков, но требуют существенно больше вычислений.
Поэтому на уровне архитектуры применяется маршрутизация запросов: система оценивает сложность входного текста и решает, какую модель использовать.
Такой гибридный подход позволяет балансировать между затраченным временем и качеством, не прогоняя каждый запрос через ресурсоёмкие модели, но сохраняя возможность точной генерации там, где это действительно важно.
Читаем об этом тут: https://www.kommersant.ru/doc/8512881
🗿59👍30❤10🤨5
Новая модель от Cursor оказалась Kimi K2. Или нет?
На днях, как вы помните, вышла достаточно мощная новая моделька от Cursor – Composer 2. Стартап кучу раз упомянул высокие метрики и скорость, но базовую модель так нигде и не назвали.
Но тайное всегда становится явным, и буквально через несколько часов после релиза путем нехитрых манипуляций с url выяснилось, что внутренний model id в ответе API ведет на Kimi k2.5.
Сравнение токенизаторов Composer 2 и Kimi K2.5 тоже показало совпадение, так что стало очевидно, что это одна и та же базовая модель.
С первого взгляда ситуация выглядела как нарушение лицензии, потому что политика Kimi требует явного указания названия модели при коммерческом использовании, если выручка превышает 20 миллионов долларов в месяц (Cursor под эти условия определенно попадает).
Короче, дело серьезное, и разгорелся скандал. Лидам Cursor пришлось публично оправдываться и признаваться, что они виноваты в том, что не указали в блоге базовую модель. Правда, они тут же заявили, что из исходного чекпоинта пришла только четверть компьюта, а остальное Cursor потратили на собственный пост-трейн.
Получилось некрасиво, но в итоге выяснилось, что нарушения лицензии не было: Moonshot лично поздравили Cursor с релизом, заявили, что гордятся, что их модель послужила базовой, и уточнили, что вообще-то Cursor использует Kimi-k2.5 не напрямую, а через хостинг и инференс-платформу Fireworks AI. Это официальный коммерческий партнерский договор, так что фактического конфликта как такового нет, только этические шероховатости.
Осуждаем или норм?
На днях, как вы помните, вышла достаточно мощная новая моделька от Cursor – Composer 2. Стартап кучу раз упомянул высокие метрики и скорость, но базовую модель так нигде и не назвали.
Но тайное всегда становится явным, и буквально через несколько часов после релиза путем нехитрых манипуляций с url выяснилось, что внутренний model id в ответе API ведет на Kimi k2.5.
Сравнение токенизаторов Composer 2 и Kimi K2.5 тоже показало совпадение, так что стало очевидно, что это одна и та же базовая модель.
С первого взгляда ситуация выглядела как нарушение лицензии, потому что политика Kimi требует явного указания названия модели при коммерческом использовании, если выручка превышает 20 миллионов долларов в месяц (Cursor под эти условия определенно попадает).
Короче, дело серьезное, и разгорелся скандал. Лидам Cursor пришлось публично оправдываться и признаваться, что они виноваты в том, что не указали в блоге базовую модель. Правда, они тут же заявили, что из исходного чекпоинта пришла только четверть компьюта, а остальное Cursor потратили на собственный пост-трейн.
Получилось некрасиво, но в итоге выяснилось, что нарушения лицензии не было: Moonshot лично поздравили Cursor с релизом, заявили, что гордятся, что их модель послужила базовой, и уточнили, что вообще-то Cursor использует Kimi-k2.5 не напрямую, а через хостинг и инференс-платформу Fireworks AI. Это официальный коммерческий партнерский договор, так что фактического конфликта как такового нет, только этические шероховатости.
Осуждаем или норм?
😁178👌49❤30🤔12
Data Secrets
Новая модель от Cursor оказалась Kimi K2. Или нет? На днях, как вы помните, вышла достаточно мощная новая моделька от Cursor – Composer 2. Стартап кучу раз упомянул высокие метрики и скорость, но базовую модель так нигде и не назвали. Но тайное всегда становится…
Происходящее в индустрии буквально
😁315💯42
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот такое шествие проходит в эти выходные в Сан-Франциско
Огромная толпа делает марш по офисам ИИ-компаний и требует, чтобы все их CEO публично пообещали одновременно приостановить разработку фронтирного ИИ.
На плакатах надписи:
Огромная толпа делает марш по офисам ИИ-компаний и требует, чтобы все их CEO публично пообещали одновременно приостановить разработку фронтирного ИИ.
На плакатах надписи:
– Остановите ИИ-гонку
– Не стройте Скайнет
– Закройте OpenAI
– Они достаточно умные
– Нобелевские лауреаты напуганы
– ИИ нас убьет
– Это гонка самоубийства
– Почитайте Азимова
😁303👍65
Мы сделали кодинг-агента в Telegram, которому не нужен ваш компьютер
Привет, на связи продуктовая команда @data_secrets, и мы представляем новый способ вайбкодить без малейшей привязки к устройству и железу.
Мы уже рассказывали вам про DS Lab – нашу облачную IDE, где можно запускать проекты любой сложности на мощном арендованном железе (H100, H200 и т.д.). Вам не нужно тратить время на настройки и разбираться с окружением: вы выбираете нужную конфигурацию одной кнопкой и тут же начинаете работать в своем проекте.
Теперь мы добавили в DS Lab кодинг-агента, и он работает прямо в тг: @data_secrets_bot.
Вы пишете задачу в чат, а агент сам запускает проект, пишет код, создает файлы, скачивает данные, запускает скрипты и обучает модели. Таким образом можно работать на удаленных ресурсах с проектом любой сложности, даже если под рукой только телефон, а компьютер выключен.
Весь ваш код, файлы и состояние сохраняются в DS Lab. Можно вернуться в любой момент или открыть тот же проект в облачной IDE с любого устройства.
Агент доступен на всех тарифах, включая бесплатный. На выбор – лучшие SOTA-модели рынка.
Пробуйте в @data_secrets_bot
DS Lab: dslab.tech | Новости сервиса: @dslab
Привет, на связи продуктовая команда @data_secrets, и мы представляем новый способ вайбкодить без малейшей привязки к устройству и железу.
Мы уже рассказывали вам про DS Lab – нашу облачную IDE, где можно запускать проекты любой сложности на мощном арендованном железе (H100, H200 и т.д.). Вам не нужно тратить время на настройки и разбираться с окружением: вы выбираете нужную конфигурацию одной кнопкой и тут же начинаете работать в своем проекте.
Теперь мы добавили в DS Lab кодинг-агента, и он работает прямо в тг: @data_secrets_bot.
Вы пишете задачу в чат, а агент сам запускает проект, пишет код, создает файлы, скачивает данные, запускает скрипты и обучает модели. Таким образом можно работать на удаленных ресурсах с проектом любой сложности, даже если под рукой только телефон, а компьютер выключен.
Весь ваш код, файлы и состояние сохраняются в DS Lab. Можно вернуться в любой момент или открыть тот же проект в облачной IDE с любого устройства.
Агент доступен на всех тарифах, включая бесплатный. На выбор – лучшие SOTA-модели рынка.
Пробуйте в @data_secrets_bot
DS Lab: dslab.tech | Новости сервиса: @dslab
❤70🗿43👍20🔥14🤨12😁6🤯5
У Андрея Карпаты вышло свежее интервью с No Priors
Много интересного про опенсорс, будущее рынка труда, роботов и тд. Посмотреть однозначно стоит: https://youtu.be/kwSVtQ7dziU
Нам лично захотелось подсветить один момент про ИИ-агентов. Вот, что сказал Андрей:
Сравните это с тем, что он говорил всего 5 месяцев назад на интервью Дваркеша (специально прикрепляем видео):
Понятно, что проблемы, о которых Карпаты говорит во втором видео, все еще актуальны. Но, кажется, точка невозврата пройдена.
Много интересного про опенсорс, будущее рынка труда, роботов и тд. Посмотреть однозначно стоит: https://youtu.be/kwSVtQ7dziU
Нам лично захотелось подсветить один момент про ИИ-агентов. Вот, что сказал Андрей:
Когда агенты ИИ фейлятся, это обычно связано с недостатком навыков, а не с недостатком их возможностей.
То есть вы написали недостаточно подробные инструкции, не настроили правильный инструмент для работы с памятью или не выполнили распараллеливание должным образом.
Сейчас уже есть возможность работать на макроуровне, а не на уровне строк кода и функций.
Сравните это с тем, что он говорил всего 5 месяцев назад на интервью Дваркеша (специально прикрепляем видео):
Агенты не работают. У них недостаточно интеллекта, недостаточно мультимодальных способностей, они не могут использовать компьютер.
Понятно, что проблемы, о которых Карпаты говорит во втором видео, все еще актуальны. Но, кажется, точка невозврата пройдена.
❤88😁38👍35✍11
Освободить время, силы и энергию для интересной работы. В этом главный замысел агентных систем.
Как их строить правильно и эффективно расскажут на Agents Week — онлайн-интенсиве Школы анализы данных Яндекса, который пройдет с 6 по 10 апреля. Внутри будут вечерние лекции с возможностью задавать вопросы экспертам и практика.
Вы узнаете, как устроены современные ИИ-агенты, с чего начать проектирование и настройку их поведения. Какие сейчас есть практики построения single-agent и multi-agent-систем. И самое главное: как доводить агентов до продакшена.
Интенсив будет интересен ML-инженерам, бекэнд-разработчикам, исследователям и студентам технических вузов.
Знакомьтесь с программой, спикерами и регистрируйтесь на интенсив по ссылке. Заявки принимают до 9 апреля включительно.
Как их строить правильно и эффективно расскажут на Agents Week — онлайн-интенсиве Школы анализы данных Яндекса, который пройдет с 6 по 10 апреля. Внутри будут вечерние лекции с возможностью задавать вопросы экспертам и практика.
Вы узнаете, как устроены современные ИИ-агенты, с чего начать проектирование и настройку их поведения. Какие сейчас есть практики построения single-agent и multi-agent-систем. И самое главное: как доводить агентов до продакшена.
Интенсив будет интересен ML-инженерам, бекэнд-разработчикам, исследователям и студентам технических вузов.
Знакомьтесь с программой, спикерами и регистрируйтесь на интенсив по ссылке. Заявки принимают до 9 апреля включительно.
🗿45👍17😁9❤2🕊2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кстати, у вышеупомянутого Дваркеша Пателя сегодня вышло большое интервью с Теренсом Тао
У Теренса не так много интервью выходит, а послушать его всегда одно удовольствие (все-таки один из умнейших людей на планете). К тому же этот разговор почти полностью посвящен ИИ, так что такое мы однозначно не пропускаем.
Несколько интересных цитат от Моцарта математики на разогрев:
Видео: https://youtu.be/Q8Fkpi18QXU?si=rjCsVYT4wMKSqien
Транскрипция: https://www.dwarkesh.com/p/terence-tao
У Теренса не так много интервью выходит, а послушать его всегда одно удовольствие (все-таки один из умнейших людей на планете). К тому же этот разговор почти полностью посвящен ИИ, так что такое мы однозначно не пропускаем.
Несколько интересных цитат от Моцарта математики на разогрев:
Те статьи, которые я писал с ИИ, заняли бы у меня, вероятно, примерно в пять раз больше времени без него. Если использовать эти инструменты правильно, они могут выступать надежным соавтором, но только при условии, что вы проверяете их работу.
Сейчас идея не стоит ничего. В эпоху ИИ узкое место переместилось с генерации идей на их фильтрацию. Мы к этому не привыкли и не знаем, как оценивать идеи в том масштабе, в котором они генерируются. Журналы жалуются, что они завалены ИИ-статьями, и мы пока не знаем, как адаптировать систему ревью так, чтобы вычленять из сотен таких работ ценные.
В течение примерно следующего десятилетия многое из того, на что сегодня тратят время студенты-математики, сможет выполнять ИИ. Даже сейчас благодаря ИИ уже можно внести реальный вклад, будучи старшеклассником или бакалавром, хотя раньше для этого надо было кучу лет учиться и получить PhD.
ИИ обязательно заберет часть работы, но может оказаться, что то, что мы сейчас считаем основным интеллектуальным трудом, на самом деле не является самой важной его частью. Так или иначе, сотрудничество человека и ИИ будет доминировать в науке еще довольно долго.
Главный риск – это то, что ИИ может допускать ошибки, которые выглядят очень убедительно. Прогресс ускоряется, но нельзя допустить, чтобы люди полагались на ИИ, не понимая лежащих в основе идей.
Видео: https://youtu.be/Q8Fkpi18QXU?si=rjCsVYT4wMKSqien
Транскрипция: https://www.dwarkesh.com/p/terence-tao
3❤93👍54🔥23😁2🗿1
ИИ в кодинге, ИИ в машинах, ИИ в умном доме, теперь еще и ИИ в ошейниках для коров
На секундочку, стартап, который придумал добавить в ошейники Буренок простенькую модельку для определения оптимального маршрута выпаса, сейчас оценивается в 2 миллиарда долларов. В него планирует вложиться даже Питер Тиль.
Идея уехать работать на ферму заиграла новыми красками
На секундочку, стартап, который придумал добавить в ошейники Буренок простенькую модельку для определения оптимального маршрута выпаса, сейчас оценивается в 2 миллиарда долларов. В него планирует вложиться даже Питер Тиль.
Идея уехать работать на ферму заиграла новыми красками
🔥135😁61❤15
Марк Цукерберг разрабатывает ИИ-агента, который будет помогать ему выполнять задачи CEO
Новость интересна еще и тем, что она разошлась в интернете под видом «Цукерберг делает себе замену». Но ирония в том, что это замена вообще не Цукерберга, а менеджеров среднего звена.
Агент нужен для того, чтобы быстро собирать информацию, анализировать данные и готовить базу для решения. То есть человек, который должен принять окончательное решение (Марк) никуда не денется, а вот его необходимость проходить через кучу менеджеров в поиске данных – уйдет.
Тут это даже не столько про ускорение (хотя и про него тоже), сколько про глобальное движение к более плоской структуре компании. Meta* хочет стать AI-first компанией, в которой процессы изначально выстроены вокруг ИИ и бюрократия сведена практически к нулю благодаря агентам.
Новость интересна еще и тем, что она разошлась в интернете под видом «Цукерберг делает себе замену». Но ирония в том, что это замена вообще не Цукерберга, а менеджеров среднего звена.
Агент нужен для того, чтобы быстро собирать информацию, анализировать данные и готовить базу для решения. То есть человек, который должен принять окончательное решение (Марк) никуда не денется, а вот его необходимость проходить через кучу менеджеров в поиске данных – уйдет.
Тут это даже не столько про ускорение (хотя и про него тоже), сколько про глобальное движение к более плоской структуре компании. Meta* хочет стать AI-first компанией, в которой процессы изначально выстроены вокруг ИИ и бюрократия сведена практически к нулю благодаря агентам.
1😁105
О людях, которые двигают ML вперед, обычно говорят в контексте запусков новых моделей и продуктов. Но за развитием отрасли точно так же стоят и крутые преподаватели, которые умеют совмещать науку с практикой и готовят тех, кто потом всё это создает. В этом году снова вручают Yandex ML Prize — премию для тех, кто внес вклад в развитие искусственного интеллекта.
В экспертный совет конкурса вошли ведущие ИИ-исследователи и представители МФТИ и Вышки, а лауреатов определят при участии экспертов ШАДа. Фокус премии на тех, кто выстраивает систему обучения для ИИ-спецов.
Что по деталям в этом году:
— Будут 3 основные номинации: для авторов и соавторов курсов по ML, руководителей университетских программ и начинающих преподавателей
— Лауреаты премии получат до 1 млн рублей
— Всем победителям предоставят гранты на облачные мощности и окажут поддержку в публикации и развитии образовательных курсов.
— Отдельно отметят тех, кто десятилетиями строит научные школы. В прошлом году в номинацию вошли, например, Константин Воронцов, Андрей Райгородский и Дмитрий Ветров.
Награждение пройдет в сентябре на Practical ML Conf — ежегодной конференции Яндекса по практическому применению машинного обучения.
Подробности здесь
В экспертный совет конкурса вошли ведущие ИИ-исследователи и представители МФТИ и Вышки, а лауреатов определят при участии экспертов ШАДа. Фокус премии на тех, кто выстраивает систему обучения для ИИ-спецов.
Что по деталям в этом году:
— Будут 3 основные номинации: для авторов и соавторов курсов по ML, руководителей университетских программ и начинающих преподавателей
— Лауреаты премии получат до 1 млн рублей
— Всем победителям предоставят гранты на облачные мощности и окажут поддержку в публикации и развитии образовательных курсов.
— Отдельно отметят тех, кто десятилетиями строит научные школы. В прошлом году в номинацию вошли, например, Константин Воронцов, Андрей Райгородский и Дмитрий Ветров.
Награждение пройдет в сентябре на Practical ML Conf — ежегодной конференции Яндекса по практическому применению машинного обучения.
Подробности здесь
🗿40❤26👍15🔥7😁4🤯1🐳1🤗1
OpenAI изобрели способ отвоевать у Anthropic хотя бы часть enterprise рынка
Сейчас Anthropic максимально быстро отъедает долю у OpenAI. Пишут, что они забирают более 70% бюджетов компаний, которые впервые закупают AI‑инструменты. Поэтому OpenAI пошли на рискованный и агрессивный шаг.
Они ведут переговоры с Private equity‑фондами и предлагают им максимально жирные условия: гарантированную доходность 17,5% годовых и ранний доступ к новым моделям. Как это работает:
– У каждого такого фонда есть сотни портфельных компаний. OpenAI предлагает фондам создать джойнт‑венчур – отдельную структуру, куда те заносят капитал, получают долю и вместе с OpenAI внедряют их ИИ во все эти портфельные бизнесы.
– При этом OpenAI обещает PE‑фондам минимальную доходность 17,5% годовых на их вложение в эту совместную структуру. То есть в случае, если бизнес идет хуже, стартап все равно должен выплачивать PE кругленькую сумму, и это уже довольно тяжелое финансовое обязательство, которое кушает маржу. Это все при том, что настройка и внедрение моделей под крупные корпорации стоит дорого: вычисления, команда консалтинга, интеграции и тд.
– Плюс, чем больше таких сделок с гарантией, тем менее гибкой становится финансовая модель OpenAI перед IPO. Но, несмотря на все минусы, это, видимо, единственный способ хоть как-то застолбить корпоративных клиентов и увести их у Anthropic (которые, кстати, тоже ведут переговоры с PE). Предложение OpenAI действительно выглядит очень вкусно, так что это может и сработать, если монопольная полиция ими не заинтересуется😐
Если ИИ-пузырь схлопнется, то вот это – начало конца
Сейчас Anthropic максимально быстро отъедает долю у OpenAI. Пишут, что они забирают более 70% бюджетов компаний, которые впервые закупают AI‑инструменты. Поэтому OpenAI пошли на рискованный и агрессивный шаг.
Они ведут переговоры с Private equity‑фондами и предлагают им максимально жирные условия: гарантированную доходность 17,5% годовых и ранний доступ к новым моделям. Как это работает:
– У каждого такого фонда есть сотни портфельных компаний. OpenAI предлагает фондам создать джойнт‑венчур – отдельную структуру, куда те заносят капитал, получают долю и вместе с OpenAI внедряют их ИИ во все эти портфельные бизнесы.
– При этом OpenAI обещает PE‑фондам минимальную доходность 17,5% годовых на их вложение в эту совместную структуру. То есть в случае, если бизнес идет хуже, стартап все равно должен выплачивать PE кругленькую сумму, и это уже довольно тяжелое финансовое обязательство, которое кушает маржу. Это все при том, что настройка и внедрение моделей под крупные корпорации стоит дорого: вычисления, команда консалтинга, интеграции и тд.
– Плюс, чем больше таких сделок с гарантией, тем менее гибкой становится финансовая модель OpenAI перед IPO. Но, несмотря на все минусы, это, видимо, единственный способ хоть как-то застолбить корпоративных клиентов и увести их у Anthropic (которые, кстати, тоже ведут переговоры с PE). Предложение OpenAI действительно выглядит очень вкусно, так что это может и сработать, если монопольная полиция ими не заинтересуется
Если ИИ-пузырь схлопнется, то вот это – начало конца
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Разбираем законопроект о регулировании ИИ в России
18 марта Минцифры опубликовало для общественного обсуждения законопроект об ИИ. Мы посчитали нужным написать один пост о том, что на самом деле влечет за собой написанное в этом законопроекте. Итак:
– Все, от моделей до данных и инфраструктуры, будет под контролем гос-контура. Появится реестр доверенных моделей, и чтобы стать «доверенной», модель должна соответствовать требованиям безопасности, пройти сертификацию (критерии пока не определены) и обрабатывать данные внутри РФ. Все остальное уходит в серую зону в любых чувствительных сценариях.
– То есть ChatGPT, Gemini и все остальное отпадает точно, но это малая часть. Рынок в целом становится локальным и закрытым. И значит: конкуренция определяется не столько качеством технологий, сколько доступом к регулятору; скорость экспериментов падает; рынок начинает схлопываться до ограниченного числа игроков.
– Рынок окончательно станет принадлежать только гигантам. Стартапы живут за счет быстрого и дешевого цикла проверки гипотез. Но если каждый шаг начинает требовать учета данных, потенциальной сертификации и прочего – этот цикл ломается. Бюрократия – это всегда дорого и долго, и по плечу только крупнякам.
– Хотя под удар могут попасть и модели крупных российских компаний. За одним исключением, все российские модели дообучены от базовых китайских опенсорсов или инициализируются их весами. Это норма, но в законопроекте формулировки размытые, и такая структурная зависимость может вызывать вопросы: для суверенных моделей в законе прямо прописано, что все стадии разработки и обучения должны происходить в РФ, а обучение – на наборах данных, формируемых в РФ российскими гражданами и юрлицами.
– Все это не говоря уже о том, что использовать зарубежные API станет почти невозможно. Сейчас транграничная передача персональных данных уже запрещена, так что компании обходят ограничения через анонимизацию данных или перекладывание ответственности на пользователя, либо просто хостят опенсорсные модели сами. Законопроект закрывает первые два варианта, а третий тоже под вопросом: без попадания в реестр открытую модель нельзя использовать в значимых сценариях, а критерии включения пока не установлены.
– Это означает существенное замедление экономики: у бизнеса вырастут издержки на внедрение ИИ и снизится доступ к наиболее сильным моделям. В результате компании теряют в эффективности и конкурентоспособности, а рынок постепенно отстает от глобальных темпов развития.
Закон в случае принятия вступит в силу с 1 сентября 2027 года. Пока что радует, что закон вынесен в общественное обсуждение. Так что будем надеяться, что все еще много раз поменяется.
https://www.forbes.ru/tekhnologii/557534-i-narodnoe-avlenie-cto-dumaet-biznes-pro-zakonoproekt-o-suverennom-ii
18 марта Минцифры опубликовало для общественного обсуждения законопроект об ИИ. Мы посчитали нужным написать один пост о том, что на самом деле влечет за собой написанное в этом законопроекте. Итак:
– Все, от моделей до данных и инфраструктуры, будет под контролем гос-контура. Появится реестр доверенных моделей, и чтобы стать «доверенной», модель должна соответствовать требованиям безопасности, пройти сертификацию (критерии пока не определены) и обрабатывать данные внутри РФ. Все остальное уходит в серую зону в любых чувствительных сценариях.
– То есть ChatGPT, Gemini и все остальное отпадает точно, но это малая часть. Рынок в целом становится локальным и закрытым. И значит: конкуренция определяется не столько качеством технологий, сколько доступом к регулятору; скорость экспериментов падает; рынок начинает схлопываться до ограниченного числа игроков.
– Рынок окончательно станет принадлежать только гигантам. Стартапы живут за счет быстрого и дешевого цикла проверки гипотез. Но если каждый шаг начинает требовать учета данных, потенциальной сертификации и прочего – этот цикл ломается. Бюрократия – это всегда дорого и долго, и по плечу только крупнякам.
– Хотя под удар могут попасть и модели крупных российских компаний. За одним исключением, все российские модели дообучены от базовых китайских опенсорсов или инициализируются их весами. Это норма, но в законопроекте формулировки размытые, и такая структурная зависимость может вызывать вопросы: для суверенных моделей в законе прямо прописано, что все стадии разработки и обучения должны происходить в РФ, а обучение – на наборах данных, формируемых в РФ российскими гражданами и юрлицами.
– Все это не говоря уже о том, что использовать зарубежные API станет почти невозможно. Сейчас транграничная передача персональных данных уже запрещена, так что компании обходят ограничения через анонимизацию данных или перекладывание ответственности на пользователя, либо просто хостят опенсорсные модели сами. Законопроект закрывает первые два варианта, а третий тоже под вопросом: без попадания в реестр открытую модель нельзя использовать в значимых сценариях, а критерии включения пока не установлены.
– Это означает существенное замедление экономики: у бизнеса вырастут издержки на внедрение ИИ и снизится доступ к наиболее сильным моделям. В результате компании теряют в эффективности и конкурентоспособности, а рынок постепенно отстает от глобальных темпов развития.
Закон в случае принятия вступит в силу с 1 сентября 2027 года. Пока что радует, что закон вынесен в общественное обсуждение. Так что будем надеяться, что все еще много раз поменяется.
https://www.forbes.ru/tekhnologii/557534-i-narodnoe-avlenie-cto-dumaet-biznes-pro-zakonoproekt-o-suverennom-ii