Самостоятельное развертывание LLM и суверенитет ИИ

Управляйте данными и моделями с помощью самодостаточных ЛЛМ

Содержимое страницы

Размещение ЛЛМ на собственных серверах позволяет контролировать данные, модели и вычисления — практический путь к суверенитету ИИ для команд, предприятий и стран. Здесь мы расскажем, что такое суверенный ИИ, какие аспекты и методы используются для его создания, как размещение ЛЛМ на собственных серверах вписывается в эту концепцию и как страны решают эту задачу.

onprem-servers-self-hosted-llms

Что такое суверенитет ИИ?

Суверенитет ИИ (или «суверенный ИИ») — это идея, что страна, организация или отдельный человек могут разрабатывать, использовать и контролировать системы ИИ на своих условиях — в соответствии со своими законами, ценностями и требованиями безопасности — вместо полной зависимости от иностранных или непрозрачных поставщиков.

Это вопрос контроля над инфраструктурой ИИ, данными и моделями: расширение концепции суверенитета данных (где хранятся и обрабатываются данные) на весь стек ИИ — обучающие данные, модели, вычислительные мощности и управление. Типичные цели включают: сохранение конфиденциальных данных и операций ИИ в выбранной правовой юрисдикции (например, ЕС или Австралия); обеспечение соответствия местным правилам в области конфиденциальности, безопасности и рисков ИИ (GDPR, Закон ЕС об ИИ, национальная безопасность); и снижение зависимости от небольшого числа иностранных поставщиков облачных и ИИ-услуг.

Правительства заботятся о национальной безопасности, критической инфраструктуре и государственных услугах; регулируемые сектора (здравоохранение, финансы, оборона) нуждаются в соответствии строгим правилам данных и ИИ; а крупные предприятия хотят стратегической независимости и согласования ИИ с собственными планами, а не с дорожной картой поставщика. На практике суверенный ИИ проявляется в национальных или региональных облачных платформах ИИ и центрах обработки данных, отечественных или совместных разработках ИИ-моделей вместо иностранных «черных ящиков», а также в строгих правилах для резидентности данных, контроля доступа и аудита ИИ-систем.

Аспекты и методы: как создается суверенный ИИ

Государства и организации обычно строят суверенный ИИ по нескольким аспектам (стратегическим столпам) и используют конкретные методы (технические и управленческие меры).

Шесть стратегических столпов (аспектов)

Мировой экономический форум и аналогичные рамки описывают шесть стратегических столпов, которые направляют создание суверенного ИИ странами:

  1. Цифровая инфраструктура — центры обработки данных с достаточными вычислительными мощностями, политики локализации данных, чтобы данные, генерируемые в пределах границ, хранились и обрабатывались локально, а также сети, поддерживающие нагрузки ИИ. Это основа для разработки и развертывания ИИ под национальным или региональным контролем.

  2. Развитие кадров — образование в области STEM и ИИ, обновление учебных программ, профессиональное обучение и непрерывное образование, чтобы страна имела кадры для разработки и эксплуатации суверенных ИИ-систем.

  3. Исследования, разработки и инновации (ИРИ) — государственное и частное финансирование фундаментальных и прикладных исследований в области ИИ, стимулы для коммерциализации и экосистемы, связывающие стартапы, крупные компании и академические учреждения.

  4. Регуляторная и этическая рамка — четкие правила для разработки и развертывания ИИ: конфиденциальность, прозрачность, защита данных, кибербезопасность и этичное использование, а также механизмы надзора и ответственности.

  5. Стимулирование ИИ-индустрии — налоговые льготы, гранты, упрощенные патенты и государственное внедрение ИИ для создания спроса и установления стандартов. Публично-частные партнерства (ПЧП) помогают внедрять ИИ в высокоэффективные сектора (энергетика, здравоохранение, финансы, транспорт, производство).

  6. Международное сотрудничество — взаимодействие с другими странами по стандартам, трансграничным потокам данных в соответствии с согласованными нормами и общими вызовами (например, конфиденциальность, кибербезопасность), не отказываясь от возможности установления местных правил.

Суверенный ИИ не о изоляции, а о стратегической устойчивости: способности действовать и инновационно развиваться на своих условиях, сохраняя участие в глобальном сотрудничестве.

Используемые методы

Конкретные методы, используемые для реализации этих столпов, включают:

  • Резидентность и локализация данных — требование, чтобы определенные данные (особенно личные или конфиденциальные) хранились и обрабатывались в пределах юрисдикции. Это поддерживает соответствие GDPR, отраслевым правилам и требованиям национальной безопасности.

  • Суверенные или региональные облачные платформы ИИ — создание или назначение облачной и ИИ-инфраструктуры (центры обработки данных, кластеры GPU), которые остаются под национальным или региональным правовым и операционным контролем, чтобы нагрузки и данные оставались в юрисдикции.

  • Отечественные или модели с открытыми весами — разработка или принятие ИИ-моделей (включая ЛЛМ), которые можно аудировать, тонко настраивать и запускать на локальной инфраструктуре, а не полагаться только на закрытые, иностранные API.

  • Регулирование на основе рисков — рамки, которые классифицируют ИИ-системы по риску (например, неприемлемый, высокий, ограниченный, минимальный) и предъявляют требования (оценки воздействия, человеческий контроль, прозрачность, соответствие) соответственно. Закон ЕС об ИИ — ведущий пример.

  • Управленческие структуры — специализированные органы (например, офисы ИИ, консультативные советы, органы надзора за рынком) для надзора за реализацией, координации между правительством и отраслью и применения правил.

  • Публично-частные партнерства — совместные инициативы между правительством и бизнесом для создания общей инфраструктуры, разработки кейсов использования (например, для государственной администрации) и согласования стимулов для суверенных возможностей.

  • Сертификации и схемы соответствия — сертификации суверенных облаков или «достоверного ИИ», гарантирующие местоположение данных, контроль доступа и соответствие местному законодательству, что облегчает безопасное внедрение ИИ для государственных и регулируемых секторов.

Вместе эти аспекты и методы определяют что стремится достичь суверенный ИИ (инфраструктура, кадры, регулирование, отрасль, сотрудничество) и как он реализуется (резидентность, облака, модели, регулирование, управление, ПЧП, сертификация).

Размещение ЛЛМ на собственных серверах как технический путь к суверенному ИИ

Запуск ЛЛМ на контролируемой инфраструктуре — один из самых прямых технических способов реализации суверенного ИИ. Вы сохраняете запросы, веса моделей и логи вычислений внутри страны или региона, что поддерживает резидентность данных, соответствие местным правилам и независимость от небольшого числа поставщиков облачных API.

С технической точки зрения, стек суверенного или размещенного на собственных серверах ЛЛМ обычно включает: слой моделей (модели с открытыми весами, эмбеддинги, опциональные ранжировщики); слой обслуживания (движок вычислений с API для чата, дополнений, эмбеддингов); прикладной слой (оркестрация, вызов инструментов, рабочие процессы); слой знаний (например, RAG с разбиением, индексированием, извлечением); данные и хранение (объектное хранилище, базы данных, векторные индексы); и безопасность и управление (обработка ПДн, применение политик, аудит логов). Методы включают размещение на собственных серверах или в одиночном тенанте, изолированную работу (например, с инструментами Ollama, llama.cpp или LM Studio) для максимальной изоляции и архитектуры шлюзов, которые централизуют контроль доступа, маршрутизацию и наблюдаемость, чтобы все запросы и ответы оставались в определенных границах.

Для практического пути: полное сравнение локальных инструментов ЛЛМ — Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio и другие поможет выбрать подходящий стек. Если вы работаете с ограниченной видеопамятью GPU, посмотрите какие ЛЛМ показывают лучшие результаты на Ollama с 16 ГБ VRAM для бенчмарков и компромиссов. Чтобы начать работу с одним из самых популярных вариантов, шпаргалка по Ollama содержит основные команды.

Как страны решают проблему

Страны по-разному сочетают вышеупомянутые столпы и методы. Ниже приведен краткий обзор того, как крупные юрисдикции решают проблему суверенного ИИ, за которым следует сравнение США и Китая.

Европейский Союз

ЕС принял первый всеобъемлющий глобальный закон об ИИ — Акт об ИИ (Регламент (ЕС) 2024/1689) — с подходом на основе рисков: запрещены приложения с неприемлемым риском; системы с высоким риском сталкиваются с строгими требованиями (оценки воздействия, человеческий контроль, соответствие); системы с ограниченным и минимальным риском имеют более легкие обязательства. Управление централизовано в Европейском офисе ИИ (в рамках Комиссии), с Европейским советом по искусственному интеллекту, Научной панелью и Консультативным форумом, которые поддерживают реализацию и исполнение в странах-членах. Это создает единый свод правил для единого рынка и поощряет “Европу-первую” развертывание соответствующего ИИ.

Европейский суверенный ИИ также опирается на локальные поставщики моделей и облачных решений. Mistral AI (Франция) следует подходу, дружелюбному к открытому исходному коду, выпуская модели, которые правительства и бизнесы могут аудировать и запускать на европейской инфраструктуре. Aleph Alpha (Германия) сосредоточена на объяснимости и безопасности для регулируемых отраслей и суверенного европейского хостинга. Оба соответствуют Акту об ИИ и помогают снизить зависимость от неевропейских поставщиков — в настоящее время лишь небольшая доля глобального финансирования стартапов в области ИИ направляется в ЕС по сравнению с США.

Франция и Германия: совместный суверенный ИИ для государственной администрации

Франция и Германия запустили совместную инициативу суверенного ИИ с Mistral AI и SAP, направленную на государственную администрацию. Она основана на четырех столпах: суверенные ИИ-ориентированные ERP-системы для французской и немецкой администраций; финансовое управление на основе ИИ (например, классификация счетов-фактур, проверки аудита); цифровые агенты для государственных служащих и граждан (инструменты соответствия, чат-боты для проверки права); и совместные лаборатории инноваций плюс обучение персонала. Ожидается, что к середине 2026 года будет подписано Рамочное соглашение, а выбранные кейсы будут внедрены между 2026 и 2030 годами. Инициатива будет управляться Франко-германским Европейским консорциумом цифровой инфраструктуры (EDIC), председательствующим министрами обеих стран. Это конкретный пример метода “региональное облако + локальные модели + ГЧП” на практике.

Великобритания

В Великобритании в июле 2025 года был создан Центр суверенного ИИ с финансированием до 500 миллионов фунтов стерлингов для развития национальной способности и безопасности ИИ. Центр сосредоточен на: инвестициях в британские компании ИИ для создания национальных чемпионов; создании активов британского ИИ (данные, вычислительные мощности, таланты); и партнерстве с передовыми компаниями ИИ для обеспечения надежного доступа и влияния Великобритании на передовые разработки. Правительство также опубликовало План действий по возможностям ИИ (январь 2025 года), подчеркивающий роль ИИ в экономическом росте и государственных услугах. Подход сочетает инфраструктуру и таланты (столпы 1 и 2) с стимулированием отрасли (столп 5) и стратегическими партнерствами.

Соединенные Штаты

Стратегия США делает акцент на лидерстве частного сектора и федеральной координации. В декабре 2025 года администрация издала Указ, обеспечивающий национальный кадровый резерв для ИИ, направленный на защиту американской инновации в области ИИ и поддержание глобального лидерства США через “минимально обременительный” национальный каркас. Он поручает Министерству юстиции оспаривать “обременительные” законы штатов об ИИ и продвигает федеральное превалирование, чтобы законы штатов не фрагментировали рынок. Это следует за “Планом действий США по ИИ” в июле 2025 года и является ответом на обширную деятельность штатов — более 1000 законопроектов, связанных с ИИ, представленных в штатах и территориях США в 2025 году. США также используют экспортные ограничения на передовые чипы для защиты своего лидерства в вычислительных мощностях и формирования того, кто может создавать передовые ИИ. Суверенный ИИ в США в основном достигается через частные инвестиции (например, xAI, OpenAI), федеральное управление (59 федеральных нормативных актов, связанных с ИИ, в 2024 году), и международные сделки (например, Stargate с ОАЭ) вместо единого государственно-владельческого облака ИИ.

Канада

Канада запустила Канадскую стратегию суверенного вычислительного ИИ с 2 миллиардами долларов в течение пяти лет для увеличения внутренних вычислительных мощностей ИИ. Она включает три компонента: мобилизацию частных инвестиций (до 700 миллионов долларов через Вызов по вычислительным мощностям ИИ для компаний и академических учреждений для создания интегрированных решений для центров обработки данных ИИ); построение общественных суперкомпьютерных инфраструктур; и Фонд доступа к вычислительным мощностям ИИ для исследователей и компаний. Цель — защитить канадские данные и интеллектуальную собственность, используя преимущества Канады в области энергии, земли и климата. Отдельно, Канада запустила свою первую Стратегию ИИ для федеральной государственной службы (2025–2027) в марте 2025 года, с приоритетными направлениями: Центр экспертизы ИИ, безопасное и ответственное использование, обучение и таланты, и прозрачность. В сентябре 2025 года правительство запустило Рабочую группу по стратегии ИИ и национальное обсуждение в течение 30 дней для разработки более широкой национальной стратегии ИИ.

Австралия

Политика ответственного использования ИИ в правительстве (Версия 2.0) Австралии вступила в силу 15 декабря 2025 года. Она применяется к некорпоративным общинным организациям и включает исключения по национальной безопасности: органы обороны и разведки могут добровольно принимать элементы, защищая при этом интересы безопасности. Политика устанавливает ожидания по ответственному принятию, управлению рисками и прозрачности в правительстве, согласуясь с “регуляторным и этическим каркасом” и оставляя место для суверенного управления чувствительным и ИИ национальной безопасности.

ОАЭ и Саудовская Аравия

ОАЭ имеют Национальную стратегию искусственного интеллекта 2031 (с 2017 года), направленную на то, чтобы сделать ОАЭ глобальным лидером в области ИИ в восьми стратегических целях (например, ИИ как направление, экосистема, управление) и девяти приоритетных секторах (транспорт, здравоохранение, космос, возобновляемая энергия, вода, технологии, образование, окружающая среда, транспорт). Саудовская Аравия преследует крупномасштабные ИИ и диверсификацию в рамках Видения 2030, с многомиллиардными проектами. ОАЭ и Саудовская Аравия инвестируют в региональные центры обработки данных и инфраструктуру ИИ: ОАЭ Khazna Data Centers (крупнейший оператор региона) расширился в Саудовскую Аравию с центром обработки данных мощностью 200 МВт для облачных и гипермасштабных развертываний ИИ и работает над созданием более 1 ГВт мощностей, готовых к ИИ, по всему региону. Подход сочетает национальную стратегию (столпы 4 и 5) с крупными инвестициями в цифровую инфраструктуру (столп 1).

США vs Китай: сравнительный снимок

США и Китай стремятся к лидерству в области ИИ через разные методы. США полагаются на частный капитал и экспортные ограничения: например, 109 миллиардов долларов частных инвестиций в ИИ в 2024 году (примерно в 12 раз больше, чем у Китая в то время), 59 федеральных нормативных актов, связанных с ИИ, в 2024 году, и ограничения на экспорт передовых чипов. Китай делает акцент на государственных инвестициях и самостоятельности: например, 98 миллиардов долларов, прогнозируемых на 2025 год (включая 47,5 миллиардов долларов на полупроводники), производство чипов на внутреннем уровне (например, Huawei Ascend), и поддерживающие национальные законы плюс дипломатия открытого исходного кода и инфраструктуры (например, Пояс и путь).

Аспект США Китай Примечание
Доля суперкомпьютеров (май 2025) ~75% (~40 млн эквивалентов H100) ~14% (~400 тыс. эквивалентов) США впереди более чем в 5 раз
Флагманские системы например, xAI Colossus (200 тыс. GPU) до ~30 тыс. GPU (разные) США масштабируются больше
Центры обработки данных Гораздо больше Меньше, расширяются (например, Цифровой шелковый путь) Преимущество США
Политическая позиция Защитная (превалирование, экспортные ограничения) Прогрессивная (поддерживающие законы, открытый исходный код, дипломатия) Разные рычаги
Фокус моделей и приложений Передовые модели (40+ заметных в 2024 году), привлечение талантов Эффективное обучение (например, DeepSeek-V3), объем исследований, приложения (например, автономные поездки Baidu) Уменьшаются разрывы

США получают выгоду от широкого доступа к NVIDIA и глубокой венчурной экосистеме; Китай создает альтернативы и инвестирует в энергию и инфраструктуру ИИ на Ближнем Востоке и в Азии. Разрывы в производительности моделей сокращаются (например, лидерство США в размере 1,7% по LMSYS в 2025 году).

Полезные ссылки

Источники