России необходимо развивать полный технологический стек искусственного интеллекта — от фундаментальных моделей и вычислительной инфраструктуры до алгоритмов и прикладных сервисов. Об этом заявил глава Сбербанка Герман Греф на заседании Совета Федерации 17 июля 2026 года.
Главным риском он назвал зависимость от иностранных платформ. Зарубежные разработчики могут ограничить доступ к моделям, изменить условия их использования, закрыть исходный код или прекратить обслуживание отдельных рынков. В такой ситуации компании, государственные системы и исследовательские организации рискуют лишиться технологий, на которых уже построены рабочие процессы.
Выступление прошло в день, когда Совет Федерации одобрил базовый закон о поддержке развития искусственного интеллекта. Документ создаёт правовую основу для разработки и внедрения российских больших фундаментальных моделей, вводит понятия суверенной и национальной модели, закрепляет возможные меры государственной поддержки и требования к работе с данными.
Технологический стек нельзя свести к одной нейросети или чат-боту. Полноценная система начинается с оборудования, на котором обучаются и работают модели.
Первый уровень — вычислительная инфраструктура: центры обработки данных, графические ускорители, серверы, высокоскоростные сети, системы хранения и программное обеспечение для распределённых вычислений.
Следом идут инструменты обучения моделей: наборы данных, библиотеки машинного обучения, системы управления экспериментами, средства разметки, проверки качества и защиты информации.
На следующем уровне находятся фундаментальные модели — крупные универсальные системы, которые можно адаптировать для генерации текста, анализа документов, программирования, распознавания изображений, научных расчётов и других задач.
Завершают стек прикладные продукты: помощники для сотрудников, отраслевые аналитические системы, медицинские сервисы, инструменты для промышленности, образования, финансов, транспорта и государственного управления.
Зависимость на любом из этих уровней создаёт уязвимое место. Собственная модель не обеспечивает полной независимости, если для её обучения нужны недоступные ускорители, зарубежное облако или закрытые библиотеки. Аналогичная проблема возникает, когда отечественная инфраструктура обслуживает модель, доступ к которой контролирует иностранная компания.
Греф обратил внимание на нестабильность правил вокруг зарубежных систем. Разработчик может сначала открыть модель или предоставить выгодный программный интерфейс, а позднее изменить лицензию, ограничить коммерческое использование либо перевести ключевые возможности в закрытый продукт.
Практическая зависимость формируется постепенно. Компания встраивает модель в поиск, поддержку клиентов, обработку документов и разработку программного обеспечения. Затем перенос на другую платформу требует повторной настройки запросов, интеграций, систем контроля качества и механизмов безопасности.
В критических системах такой переход нельзя провести мгновенно. Перед заменой модели необходимо проверить точность, устойчивость, совместимость с внутренними данными и соответствие требованиям безопасности.
Поэтому наличие собственных моделей рассматривается как резервный и основной технологический контур, а не как вопрос происхождения отдельного программного продукта.
Одобренный Советом Федерации документ носит рамочный характер. Он формирует базовые понятия и полномочия, а конкретные требования должны появиться позднее в постановлениях правительства и других подзаконных актах.
На первом этапе регулирование сосредоточено на больших фундаментальных моделях. К ним относятся универсальные системы, способные решать широкий круг задач и служить основой для отраслевых продуктов.
Закон предусматривает две отдельные категории — суверенные и национальные модели искусственного интеллекта. Для них могут устанавливаться требования к локализации разработки, обработке данных на территории России и участию российских юридических лиц.
Президент получает полномочия утверждать Национальную стратегию развития искусственного интеллекта. Правительство сможет определять меры поддержки разработки, внедрения и применения моделей.
Такая помощь может включать доступ к данным, вычислительным мощностям, финансированию и другим ресурсам. Точный состав механизмов пока не закреплён: его предстоит определить отдельными нормативными актами.
Одна из задач закона — создать возможность приоритетного использования российских решений. Кабинет министров сможет определить случаи, когда государственным структурам или отдельным организациям потребуется применять суверенные либо национальные модели.
Речь идёт прежде всего о системах, где обрабатываются чувствительные сведения, государственные данные или информация, критичная для работы инфраструктуры.
Использование внешнего программного интерфейса в такой системе создаёт несколько рисков. Запросы могут передаваться за пределы контролируемого контура, условия хранения информации способны измениться, а доступ к сервису зависит от решения владельца платформы.
Локальная модель позволяет разместить вычисления внутри организации или доверенного центра обработки данных. Это не делает систему автоматически безопасной, но даёт владельцу контроль над инфраструктурой, журналами, обновлениями и правилами доступа.
Владельцы крупных сайтов, приложений и социальных платформ с аудиторией более 500 тысяч пользователей должны будут предоставить техническую возможность маркировать материалы, созданные с помощью искусственного интеллекта.
При этом опубликованное описание закона не вводит всеобщую обязательную маркировку каждого изображения, текста или видеоролика. Пользователь или владелец материала сможет применять такую отметку добровольно.
Отдельная обязанность касается владельцев ИИ-сервисов. Они должны информировать пользователей о принадлежности прав на созданный материал и об условиях его использования.
Реальная работа этих правил будет зависеть от последующих требований: формата метки, способа её отображения, перечня площадок и ответственности за отсутствие технической возможности.
Документ затрагивает использование произведений и других материалов при обучении искусственного интеллекта.
Использование данных не должно считаться нарушением, когда материалы получены законно или размещены в открытом доступе без ограничений со стороны правообладателя.
Эта норма может стать одной из наиболее обсуждаемых частей закона. Для обучения крупных моделей требуются огромные массивы текстов, изображений, программного кода и других данных. Правообладателям при этом важно сохранять контроль над коммерческим использованием своих произведений.
На следующем этапе регулирования предстоит определить, как должен работать запрет на использование материала, каким способом правообладатель сможет его обозначить и распространяется ли ограничение на уже собранные наборы данных.
Вице-премьер Дмитрий Григоренко сообщил, что государство ставит задачу внедрить искусственный интеллект в масштабах всей страны к 2030 году. Основной акцент планируется сделать на отечественных сервисах и моделях.
Правительство уже подготовило показатели эффективности для 19 ключевых отраслей. Они охватывают практически весь экономический контур — от финансов и государственного управления до сельского хозяйства и туризма.
При оценке внедрения власти намерены учитывать не количество запущенных пилотных проектов, а измеримые результаты: рост прибыли и выручки, снижение расходов, повышение производительности и сокращение сроков выполнения операций. В обсуждении показателей участвуют более 350 ведомств и организаций.
Такой подход должен уменьшить число проектов, которые формально используют нейросеть, но не дают экономического или общественного эффекта.
Национальный план должен охватить финансовый сектор, промышленность, транспорт, здравоохранение, образование, сельское хозяйство, строительство, энергетику, связь, торговлю, туризм и государственное управление.
Создание собственной фундаментальной модели требует больших ресурсов. Крупные системы обучаются на кластерах из тысяч ускорителей, используют значительные объёмы электроэнергии и нуждаются в быстром обмене данными между серверами.
После обучения расходы не заканчиваются. Каждая обработка запроса требует вычислений, а массовое внедрение в компаниях и государственных системах увеличивает потребность в центрах обработки данных.
Поэтому технологический суверенитет в ИИ зависит сразу от нескольких отраслей: микроэлектроники, энергетики, облачной инфраструктуры, программного обеспечения, телекоммуникаций и подготовки специалистов.
Даже при использовании доступных зарубежных ускорителей необходимы собственные системы управления вычислениями и возможность перенести модель на другое оборудование. Иначе зависимость просто перемещается с уровня нейросети на уровень серверной платформы.
Развитие российских моделей не обязательно требует изоляции от международных исследований и открытого программного обеспечения. Современный ИИ строится на научных публикациях, общедоступных библиотеках и стандартах, которыми пользуются разработчики по всему миру.
Ключевой вопрос — способность продолжать работу при ограничении доступа к отдельному поставщику.
Организация должна иметь возможность хранить модель и данные в контролируемой инфраструктуре, менять оборудование, проверять программные компоненты и самостоятельно выпускать обновления. Для критических процессов также необходим резервный вариант, который не зависит от одного облачного сервиса.
Открытые модели могут ускорить разработку, но их лицензии и происхождение обучающих данных требуют проверки. Сам факт доступности весов модели ещё не гарантирует права на коммерческое применение или достаточный уровень безопасности.
Григоренко подчеркнул, что базовый документ не вводит масштабную систему запретов. Его задача — сформировать понятийный аппарат, определить российские фундаментальные модели и создать основу для финансовой и инфраструктурной поддержки.
Правительство планирует двигаться постепенно, поскольку жёсткие правила, принятые слишком рано, способны остановить разработку или создать непреодолимые требования для небольших компаний.
Большая часть практических вопросов остаётся открытой. Потребуется определить порядок включения моделей в национальные категории, требования к локализации, правила доступа к данным, способы оценки безопасности и случаи обязательного использования отечественных решений.
В отдельном регулировании нуждаются ответственность за ошибочные решения ИИ, защита персональных данных, авторские права, использование синтетического контента и требования к системам в критической инфраструктуре.
Совет Федерации одобрил документ 17 июля 2026 года. Следующий этап — подписание президентом и официальное опубликование.
Только после завершения этой процедуры закон сможет вступить в силу. В материалах о его прохождении называлась предполагаемая дата 1 сентября 2026 года.
Дополнительные нормы и технические требования появятся позднее. Рамочный закон создаёт основание для регулирования, но сам по себе не определяет архитектуру национальной модели, перечень поддерживаемых разработчиков или конкретные характеристики вычислительной инфраструктуры.
Вопросы и ответы
Что предложил Герман Греф?
Греф заявил о необходимости создать в России полный технологический стек искусственного интеллекта: фундаментальные модели, вычислительную инфраструктуру, алгоритмы и прикладные сервисы.
Почему зависимость от иностранных моделей считается риском?
Владелец зарубежной платформы может ограничить доступ, изменить лицензию, повысить стоимость, закрыть модель или прекратить работу на отдельном рынке. Это создаёт угрозу для систем, уже встроенных в бизнес и государственное управление.
Что такое большая фундаментальная модель?
Это универсальная модель, обученная на крупных массивах данных и способная решать широкий круг задач. На её основе создают отраслевые помощники, генераторы контента, системы анализа документов и другие продукты.
Что предусматривает новый закон?
Документ вводит понятия суверенной и национальной модели, закрепляет возможность государственной поддержки, регулирует маркировку ИИ-контента и создаёт основу для требований к разработчикам и использованию данных.
Запретят ли зарубежные нейросети?
Прямого общего запрета закон не вводит. Правительство сможет определить отдельные случаи, когда потребуется использование российских суверенных или национальных моделей.
Будет ли маркировка ИИ-контента обязательной?
Крупные платформы должны будут предоставить возможность маркировки. Из опубликованного описания следует, что применение самой отметки останется добровольным.
Какие отрасли охватит внедрение ИИ?
Правительство подготовило показатели для 19 ключевых отраслей, включая финансы, госуправление, промышленность, сельское хозяйство и туризм.
Когда закон вступит в силу?
После подписания президентом и официального опубликования. Предварительно обсуждалась дата 1 сентября 2026 года, но её должен подтвердить окончательный текст закона.
Есть новость? Станьте автором.
Мы сотрудничаем с независимыми исследователями и специалистами по кибербезопасности. Отправьте нам новость или предложите статью на рассмотрение редакции.
