В России появляется отдельное регулирование для больших моделей искусственного интеллекта. Важно: в законе речь идет не обо всех чат-ботах, не обо всех RAG-сервисах и не о любой программе, где есть нейросеть. Закон описывает именно большие фундаментальные модели ИИ — то есть крупные универсальные модели, которые могут решать много разных задач и содержат не менее 1 миллиарда параметров.
1 миллиард параметров — это конечно смешная цифра, если учесть что топовые ИИ уже оперируют триллионами параметров. То есть не смотря на название, на самом деле под закон подпадает практически любая модель. Видимо, наши чиновники не особо ориентируются не только в том, что происходит в мире, но в цифрах. Либо закон так давно писали и так долго принимали, что когда-то действительно 1 миллиард параметров казалось чем-то большим. А скорее всего - все вместе взятое. В общем, регуляторный цирк и парад идиотизма продолжается.
Так вот. По задумке законотворцев, обычный сервис, который просто подключается к чужому API или делает поиск по документам через RAG, сам по себе обычно не становится такой моделью.
Главная идея закона — создать юридический статус для отечественных больших всех моделей. Закон вводит два понятия: суверенная большая фундаментальная модель ИИ и национальная большая фундаментальная модель ИИ. Звучит похоже, но есть разница: «национальная» модель может опираться на открытые иностранные компоненты, а «суверенная» должна быть максимально контролируемой изнутри российского контура.
Суверенная модель
Суверенная модель — это не маркетинговое слово. Это юридико-технический статус. Это не просто «модель, сделанная в России». Это модель, по которой разработчик может сказать государству: мы сами контролируем ее разработку, можем объяснить, как она была создана, можем воспроизвести цикл обучения, храним данные в России и генерируем ответы пользователям внутри российского контура.
Разработка суверенной модели, включая определение и изменение ее характеристик на всех стадиях жизненного цикла, тоже должна осуществляться этим российским юридическим лицом. Ответы на запросы пользователей и хранение данных должны обеспечиваться в центрах обработки данных на территории России, причем эти ЦОД должны принадлежать российским юридическим лицам. Модель также должна пройти подтверждение соответствия российскому законодательству и традиционным российским духовно-нравственным ценностям (чтэ??) в порядке, который должно установить Правительство.
Про ценности - особо здорово. То есть если мы что-то спросим про Крым, модель однозначно должна ответить "Крым наш"?
То есть лоботомия, которую претерпел Грок (дважды) в России изначально вшивается в модель любой суверенной ИИ.
Для суверенной модели требования строже, чем для национальной
Национальная модель допускает использование компонентов, созданных в России или за рубежом, включая другие большие модели, если они распространяются по открытой лицензии. Российская компания может взять открытую модель, доработать ее, контролировать существенные характеристики, развернуть в российском контуре и претендовать на статус национальной модели.
Суверенная модель жестче. В ней важно не только то, что российская компания ее использует или дорабатывает. Важно, чтобы российская компания контролировала весь жизненный цикл разработки и могла технически подтвердить воспроизводимость модели. Иными словами, суверенная модель должна быть максимально «своя» не по вывеске, а по фактическому контролю.
Если совсем просто: национальная модель — это “российский контроль над важными характеристиками и российская эксплуатация”; суверенная модель — это “российский контроль над полным циклом создания и работы модели”.
Если взять иностранные модели, провести дистилляцию и добавить лоботомию в виде ценностей отечества - все равно не получится суверенная модель. Закон прямо требует, чтобы разработка суверенной модели, включая определение и изменение характеристик на всех стадиях жизненного цикла, осуществлялась российским юрлицом; также нужна полная техническая и технологическая воспроизводимость цикла разработки, включая обучение и матрицу исходных коэффициентов. То есть: сделана в России, с нуля.
Что такое «полная техническая и технологическая воспроизводимость»
На бытовом языке это означает: разработчик должен быть способен доказать, что он понимает, как модель была создана, и при необходимости может воспроизвести процесс ее разработки. Не просто скачать файл с весами и сказать: «вот наша модель», а показать (и видимо когда-нибудь кому-нибудь доказать) полный путь: архитектура модели, код, данные или порядок работы с данными, настройки обучения, параметры обучения, версии библиотек, инфраструктура, веса, контрольные точки, документация, процедуры тестирования и безопасности.
Фраза «включая обучение и матрицу исходных коэффициентов» означает, что государство хочет видеть не только конечный продукт, но и основу модели: как она обучалась и какие исходные числовые параметры лежат в ее основе. В нейросетях «коэффициенты» — это веса модели, то есть огромный набор чисел, благодаря которым модель и выдает ответы. Упрощенно: модель — это не магия, а гигантская таблица чисел плюс архитектура и код, которые с этими числами работают.
Как иностранные API и облака ломают архитектуру
Допустим, компания делает российский ИИ-сервис. Пользователь задает вопрос, сервис ищет нужные фрагменты в своей базе если она есть, затем отправляет запрос в OpenAI или Claude, получает ответ и показывает его пользователю.
С точки зрения продукта все нормально: сервис работает. С точки зрения требований к суверенной или национальной большой модели возникают следующие проблемы:
Первая проблема — ответ готовит иностранная модель. Если финальный inference, то есть генерация ответа, происходит у иностранного провайдера, то подготовка ответа пользователю фактически выполняется за пределами российского контролируемого контура. Для суверенной или национальной модели закон требует, чтобы подготовка ответов и хранение данных обеспечивались в ЦОД на территории России, принадлежащих российским юридическим лицам.
Вторая проблема — данные уходят за рубеж. В ИИ сервисах в запрос часто попадает не только вопрос пользователя, но и куски документов, история переписки, персональные данные, коммерческая информация, внутренние инструкции компании. Если это отправляется в иностранный API, данные обрабатываются вне российской инфраструктуры. Для обычного частного сервиса это отдельный юридический риск, а для статуса суверенной/национальной модели — почти прямое несоответствие.
Третья проблема — облако может быть иностранным. Даже если модель open-source, но она развернута в AWS, Google Cloud, Azure, Hetzner или другом иностранном облаке, это не соответствует требованию о российских ЦОД, принадлежащих российским юрлицам. Недостаточно, чтобы сервер физически стоял где-то «поближе». В законе важны территория России и принадлежность ЦОД российскому юридическому лицу.
Четвертая проблема — разработчик отечественного сервиса не контролирует модель. API — это черный ящик. Сегодня провайдер использует одну версию модели, завтра другую. Сегодня одни правила безопасности, завтра другие. Российский разработчик не может доказать полный цикл создания, не может воспроизвести обучение, не может показать исходные веса и не может гарантировать, что существенные характеристики модели меняются им самим.
Именно поэтому закон может ломать привычную архитектуру. Сейчас многие ИИ-продукты строятся так: российский интерфейс, российская база, российский платеж, а мозг — иностранный API. Для коммерческого MVP это удобно, но для статуса суверенной или национальной модели, а также для работы в сферах, где правительство потребует использовать только такие модели, такая схема будет запрещенной.
Значит ли это, что иностранные ИИ запрещены
Нет, из текста закона не следует общий запрет иностранных моделей. Закон не говорит: «нельзя использовать OpenAI, Claude, Gemini или Mistral». Он говорит другое: государство вводит категории отечественных моделей и дает правительству право устанавливать случаи, где можно будет применять только суверенные или национальные большие модели. Особенно это может коснуться чувствительных сфер: государственных информационных систем, финансового рынка, инфраструктуры и других отраслей, где важны безопасность и контроль.
Для обычного бизнеса это означает: иностранные API не исчезают автоматически, но в некоторых сегментах они могут стать неприемлемыми. Например, если банк, госорган или крупная инфраструктурная компания будет обязана использовать только суверенные или национальные модели, поставщик с архитектурой «российский интерфейс + OpenAI API» туда не пройдет.
Но это пока. Зная наших законописателей, можно ожидать, что через некоторое время мы услышим "Мы тут подумали, и решили, что нечего отдавать данные наших граждан иностранным моделям, поэтому теперь пожалуйста пользуйтесь только отечественными ИИ-инвалидами, Алисой и Гигачатом, удачи и хорошего настроения."
Для разработчиков ИИ-сервисов
Если компания создает обычный прикладной ИИ-сервис, важно сразу разделить два уровня.
Первый уровень — продуктовый. Что делает сервис для пользователя: ищет по документам, отвечает на вопросы, пишет тексты, анализирует данные, помогает оператору поддержки.
Второй уровень — модельный. На какой большой модели это работает: иностранный API, open-source модель, российская модель, собственная обученная модель, локальный inference.
Если сервис не разрабатывает собственную большую фундаментальную модель, а только использует чужую, не стоит называть себя разработчиком большой модели, и стоит призадуматься о том, что скоро у вас из АПИ легально останется только Алиса И Гигачат, со всеми вытекающими, то есть ваш сервис может весьма скоро бесславно умереть или стать незаконным.
Резюме всего этого
Вроде бы ничего не запретили, вроде бы что-то там легализовали и ввели какие-то термины. Но есть, как говорится в анекдоте, нюансы. И к этим нюансам стоит подготовиться.
