Суверенитет искусственного интеллекта не означает, что одна страна должна самостоятельно создать все компоненты экосистемы — от электроэнергии и микросхем до моделей и приложений. Таков главный вывод анализа ITmedia AI Plus, основанного на мнениях Куниhiro Танаки, президента Sakura Internet, и Дзюнии Иси, международного политического аналитика Sakana AI. Более реалистичный критерий заключается в определении слоёв, которые необходимо контролировать, и снижении зависимости от одного внешнего источника при сохранении способности продолжать работу, если поставщик выйдет из строя или изменит условия использования.
Три аспекта суверенитета
Танака разделяет суверенитет инфраструктуры искусственного интеллекта на три аспекта. Первый — суверенитет данных, то есть сохранение данных внутри страны и управление ими в локальном контуре. Второй — операционный суверенитет, включающий контроль над эксплуатацией инфраструктуры, расположением серверов и её масштабом. Третий — технологический суверенитет, связанный со способностью самостоятельно разрабатывать модели и программное обеспечение.
По мнению Танаки, риски, связанные с этими аспектами, больше не являются гипотетическими. Уже возникали проблемы с выводом данных с зарубежных серверов, отказом иностранных поставщиков инвестировать в серверы внутри Японии, а также с рисками запрета на экспорт программного обеспечения. В статье временное прекращение Anthropic доступа к Claude Fable 5 и Mythos 5 в июне по распоряжению правительства США приводится как пример того, что зависимость от политического союзника не гарантирует постоянного доступа к программному обеспечению или серверам.
Эти риски ещё сложнее тем, что часто не проявляются в обычных условиях. Сервис может казаться стабильным и недорогим, а затем стать недоступным из-за политических или коммерческих изменений. Танака сравнивает это с проблемой «нафты»: зависимость от дешёвого импорта в мирное время приводит к перебоям поставок при изменении обстоятельств.
Почему «полная локализация» недостаточна?
Танака и Иси сходятся во мнении, что охватить все уровни искусственного интеллекта в Японии на 100% невозможно и нерационально. Иси описывает экосистему в виде четырёх уровней: материалы инфраструктуры, такие как электроэнергия и полупроводники; уровень управления данными через облако или локальную инфраструктуру; затем уровень базовых моделей; и, наконец, приложения.
Согласно этой концепции, ни одна страна или компания не способна эффективно владеть всеми этими компонентами. Поэтому Иси предлагает снижать иностранную зависимость на каждом уровне и диверсифицировать продукты и поставщиков при использовании зарубежных технологий. Он отмечает, что Япония, Южная Корея, Индия, Австралия и Канада как средние державы движутся к аналогичному подходу.
Sakura Internet не считает отказ от графических процессоров NVIDIA реалистичным вариантом: эта часть отрасли зависит от глобального поставщика даже в случае американских компаний. Однако Танака различает сам чип и более высокие уровни, которые Япония может развивать самостоятельно, например облачную инфраструктуру, сервисы инференса и эксплуатационное программное обеспечение.
Что практически меняется для компаний?
Sakura Internet обращает внимание на то, что вопроса «Хранятся ли данные внутри Японии?» недостаточно при оценке сервиса искусственного интеллекта. Важнее спросить: используются ли входные данные для обучения модели? Данные могут физически находиться на японском сервере, но частично утрачивать суверенность, если попадают в процессы обучения, которые компания не контролирует.
Компаниям также следует проверять физическую изоляцию серверов и то, выделены ли они специально для них; этот вопрос особенно важен для клиентов из производственного сектора. Это не обязательно связано с национальностью модели: Танака считает, что открытую модель из Китая, такую как Kimi или Qwen, можно запускать внутри локальных серверов, чтобы данные не покидали страну, хотя сохраняется необходимость оценивать другие риски, связанные с происхождением и программным обеспечением.
Кроме того, важна фактическая доступность использования. Наличие мощного GPU на бумаге не гарантирует его доступность при необходимости из-за нехватки ресурсов, ограничений по электроэнергии или установленного поставщиком сервиса предела производительности. Один из вариантов, предлагаемых Танакой, — использование меньших специализированных моделей, даже если они уступают передовым моделям по общей производительности, и их запуск на локальной инфраструктуре инференса. Это может быть более экономичным решением, когда агентные приложения требуют обработки больших объёмов токенов.
Такой подход не означает изоляцию Японии от иностранных технологий. Sakura Internet сотрудничает с Microsoft, предоставляя доступ к своей инфраструктуре и сервисам через панель управления Microsoft Azure. Однако Танака подчёркивает необходимость использовать иностранные технологии, одновременно развивая локальную способность впоследствии предоставлять аналогичные сервисы, а не ограничиваться потреблением.
Адаптация моделей вместо создания с нуля
Sakana AI придерживается иного пути на уровне моделей. Вместо полного создания архитектуры и весов модели с нуля компания использует передовые открытые модели и применяет методы дообучения, чтобы изменить их поведение и адаптировать их к японским требованиям.
Иси говорит, что американские и китайские модели разрабатывались с использованием огромных ресурсов, поэтому догнать их, повторяя тот же подход, трудно. В то же время иностранные модели могут отражать определённые ценности или политические предубеждения. Поэтому Sakana AI разработала модель Namazu, а в мае запустила оснащённого ею чат-бота Sakana Chat.
Компания не стремится сделать результаты чрезмерно ориентированными на японскую точку зрения. По словам Иси, она стремится давать нейтральные ответы по вопросам истории и территорий, одновременно чётко показывая позицию Японии, поскольку односторонний ответ может снизить доверие зарубежных пользователей. Преимущество дообучения заключается в возможности применять его к нескольким моделям, что уменьшает последствия остановки конкретной модели.
Такая потребность особенно заметна в государственном, финансовом и оборонном секторах. Sakana AI работает с исследовательским учреждением, подведомственным Агентству по закупкам, технологиям и логистике Министерства обороны Японии, в рамках многолетнего контракта на разработку базовых технологий с двухлетним испытанием. Работы включают лёгкий искусственный интеллект, работающий на беспилотных летательных аппаратах в условиях слабой связи, а также системы, использующие информацию, собранную летательными аппаратами, в командовании и управлении.
Вывод: контроль важнее национальности
Опыт Sakura Internet и Sakana AI предлагает практическое определение суверенного искусственного интеллекта: это не закрытая система с маркировкой «сделано внутри страны», а способность контролировать данные, эксплуатацию и модели, располагая альтернативами, позволяющими продолжать работу при потере поставщика или модели.
Поэтому японским компаниям прежде всего необходимо провести инвентаризацию уровней своей текущей инфраструктуры: используются ли данные для обучения? Кто управляет инфраструктурой? Что произойдёт, если модель завтра прекратит работу? Ответы на эти вопросы полезнее, чем ориентация только на национальность модели. Проекты полного создания с нуля, такие как подход Preferred Networks, остаются важным вариантом, однако статья рассматривает их как один из набора вариантов, а не как единственное решение. Кроме того, использование Sakana AI облачной инфраструктуры Sakura Internet «Таккаби» в рамках проекта GENIAC показывает, как локальные компоненты могут интегрироваться на разных уровнях.