Оборона хочет держать свой ИИ в своих стенах

В июле 2025 года Главное управление по цифровым технологиям и ИИ Пентагона заключило с Anthropic, Google, OpenAI и xAI контракты с потолком в 200 миллионов долларов каждый на создание агентных рабочих процессов во всех направлениях своей деятельности. В декабре оно открыло GenAI.mil, где первой моделью стала Gemini for Government от Google, примерно для трёх миллионов гражданских и военных сотрудников. Google заявила, что данные министерства на этой платформе никогда не используются для обучения её публичных моделей.

За год оборонное ведомство перешло от экспериментов к закупкам. Более трудным вопросом оказалось не то, какая модель лучше, а то, чьи правила действуют, когда модель уже внутри миссии.

Спор о том, кто решает

Anthropic отказалась разрешать использование своих моделей для массовой слежки внутри страны и для полностью автономного оружия. Пентагон хотел использовать их для любых законных целей. 27 февраля 2026 года срок истёк без соглашения. Президент Трамп приказал федеральным ведомствам прекратить пользоваться продуктами Anthropic, дав шесть месяцев на отказ от них, а министр обороны Пит Хегсет написал, что ни один подрядчик, поставщик или партнёр, работающий с вооружёнными силами США, не может вести никакой коммерческой деятельности с Anthropic.

В марте Пентагон официально признал Anthropic риском для цепочки поставок. Это обязывает компании, работающие с ведомством, подтверждать, что они не используют модели Anthropic. TechCrunch отметил, что такие решения обычно приберегают для иностранных противников. В тот же день, когда истёк срок, OpenAI объявила о соглашении запускать свои модели в секретных сетях Пентагона с собственными мерами защиты. По сообщению Axios, они должны были работать только в облаке, а не на периферии.

Суды разошлись во мнениях. В августе федеральный судья в Калифорнии назвал это решение незаконной местью. 25 сентября апелляционный суд в Вашингтоне двумя голосами против одного поддержал параллельное решение, принятое на основании другого закона. Мы не оцениваем здесь суть спора. Урок для всех остальных проще: модель, которая работает в чужом здании, приходит с чужими условиями, и одно решение в одной столице может разом затронуть всех поставщиков.

Европа строит в своих стенах

Европейские министерства выбирают другую форму. В январе министерство вооружённых сил Франции официально оформило рамочное соглашение с Mistral AI, которое ведёт его оборонное агентство по ИИ AMIAD, о развёртывании моделей и решений Mistral на собственной инфраструктуре министерства. По словам министерства, его инструмент обучен на языке самих вооружённых сил.

Сухопутные войска Франции идут дальше. В июне заместитель начальника штаба генерал Патрик Жюстель представил Arcadia, систему управления боем, созданную вместе с Mistral AI, Safran.AI, Thales и Airbus, как ответ Франции на Maven Smart System от Palantir, которую НАТО купило в 2025 году в рамках закупки, занявшей шесть месяцев. Arcadia задумана децентрализованной: командные пункты подключаются к серверам, развёрнутым в поле, и если связь теряется, оставшиеся части продолжают работать самостоятельно.

В Германии BWI, ИТ-компания бундесвера, с апреля 2026 года ведёт собственную ИИ-платформу: девять моделей на 27 GPU в трёх дата-центрах, как сообщил в сентябре журнал Europäische Sicherheit und Technik. В качестве причин назывались защита данных, независимость от иностранных облачных провайдеров и работа в поле без сети.

Швейцария начинает с администрации

Швейцария движется тише. 18 сентября Федеральный совет принял к сведению пересмотренный план по ИИ в федеральной администрации. Шесть из восьми мер продолжаются, в том числе собственная генеративная ИИ-система для всех федеральных служащих. Администрация насчитывает 116 ИИ-проектов в своих департаментах и в качестве одного из примеров называет помощника для написания конфиденциальных текстов.

В оборонной сфере закупочное ведомство armasuisse и система ETH в октябре 2025 года запустили исследовательскую программу по безопасности и обороне, где ИИ входит в число ключевых технологий.

Почему модель должна быть внутри

Причины повторяются от примера к примеру. Секретные данные не могут уходить в публичное облако. Некоторые сети вообще никогда не касаются интернета. Подразделение в поле теряет связь именно тогда, когда ему нужен ответ. А модель, которую её создатель может изменить, ограничить или отозвать, становится риском для миссии, которая должна работать годами.

Поставщики это заметили. В августе 2025 года Google сделала Gemini общедоступной в своём изолированном от сети Distributed Cloud, внутри собственных дата-центров клиентов. Направление везде одно: модель идёт к данным, а не наоборот.

Не перемещается только ответственность. Принципы ответственного использования НАТО начинаются с законности, ответственности и подотчётности, а обновлённая ИИ-стратегия альянса называет качественные данные обязательным условием безопасных и надёжных систем. Модель может за час рассортировать тысячу донесений. Но решает, какое из них важно, и подписывается под последствиями по-прежнему человек.

Что это значит для поставщиков

Та же логика доходит до компаний, которые снабжают оборонную, аэрокосмическую отрасль и критическую инфраструктуру. В США 10 ноября 2025 года вступило в силу контрактное правило Cybersecurity Maturity Model Certification. Если контракт этого требует, Пентагон не может заключить его с компанией, которая не соответствует нужному уровню, а генеральные подрядчики должны обеспечить то же самое у своих субподрядчиков. Правило охватывает системы, которые работают с контролируемой информацией, и вводится поэтапно в течение трёх лет.

В Швейцарии есть собственный вариант. Закон об информационной безопасности действует с 1 января 2024 года, и компании, которые берут федеральные контракты, чувствительные с точки зрения безопасности, проходят процедуру проверки безопасности предприятия. После утечки данных у поставщика Xplain федеральная администрация разработала дополнительные меры, направленные на поставщиков, включая аудиты и документированное удаление федеральных данных, которые хранятся у поставщиков.

Для инженерной фирмы это меняет вопрос об ИИ. Её чертежи, протоколы испытаний и спецификации являются частью чужой безопасности, а случай Anthropic показал, что выбор модели поставщиком может за одну ночь превратиться в вопрос контракта. Вставлять их в арендованного ассистента часто вообще не вариант.

Что может сделать компания

Сначала рассортируйте работу: что можно отдать арендованной модели на корпоративных условиях, что должно оставаться внутри и что никогда не должно покидать закрытую сеть. Сохраните за собой право сменить модель, не перестраивая всё заново. Тестируйте каждую новую версию на своих задачах, прежде чем она заработает. И назовите человека, который за это отвечает.

Именно для такой работы создана Eigna. Её делает наш партнёр Eigna Labs, и она даёт компании собственную частную модель, обученную на её файлах, правилах и языке, работающую в её собственном облаке или на её собственных серверах и рассчитанную на полностью автономную работу в закрытых сетях. Она переобучается поэтапно, и каждый шаг запускается, только если показывает в тестах лучший результат. crue была одной из первых компаний, которые её тестировали, и использует её в своей работе, а Twin, ИИ-мозг компании, работает на Eigna, когда работа становится конфиденциальной. Eigna находится в раннем доступе. Если работа критически важна, архитектура должна начинаться внутри стен.