- 14 мин
- 2
От Мадуро до Хаменеи. Как искусственный интеллект меняет войну и кто остается за кадром
Инструменты искусственного интеллекта используются в самых громких силовых операциях — от захвата Николаса Мадуро до войны в Газе и кампании против Ирана. Алгоритмы помогают анализировать разведданные и сокращают время между обнаружением цели и ударом. А государства все сильнее зависят от нескольких частных компаний — тех самых, что еще вчера обещали «делать ИИ на благо человечества».
Использование ИИ на войне до сих пор звучит как сюжет из «Черного зеркала». Но в 2026 году это уже не фантастика. Инструменты искусственного интеллекта используются в самых громких силовых операциях — от захвата Николаса Мадуро до войны в Газе и кампании против Ирана. Алгоритмы помогают анализировать разведданные и сокращают время между обнаружением цели и ударом. А государства все сильнее зависят от нескольких частных компаний — тех самых, что еще вчера обещали «делать ИИ на благо человечества».
Как ИИ меняет войну
3 января по всему миру разлетелись кадры, опубликованные Дональдом Трампом: Николас Мадуро — в сером спортивном костюме и с повязкой на глазах — сидит на борту десантного корабля USS Iwo Jima. Американская операция в Венесуэле длилась несколько часов. До этого шли месяцы подготовки: спецназ тренировался на точной копии убежища Мадуро, наносил удары по военным объектам в Каракасе. Позже The Wall Street Journal сообщил, что в операции использовали Claude от Anthropic вместе с системами Palantir. В открытых источниках не уточняется, какие именно задачи решала нейросеть. Но сам эпизод показателен: ИИ впервые применили в одной из самых громких силовых операций года.
За высоким забором и колючей проволокой под Тель-Авивом — серверы Microsoft. На экранах израильских военных — расшифровки звонков, сообщения, аудиофайлы и другие данные, собранные системой слежки. После 7 октября 2023 года, когда боевики ХАМАС напали на Израиль, использование Microsoft и OpenAI израильской армией, по данным AP, выросло почти в 200 раз. Azure помогает переводить и расшифровывать перехваты, обрабатывать огромные массивы информации и связывать их с внутренними системами наведения. Здесь же работают собственные израильские инструменты — Gospel и Lavender: они сортируют данные и сужают круг целей.
28 февраля США и Израиль нанесли удар, в результате которого погиб аятолла Али Хаменеи. Для всего Ближнего Востока это стало политическим землетрясением. А для Пентагона — еще и знаком: военный ИИ окончательно перестал быть экспериментом. По данным Reuters, система Maven от Palantir (она анализирует сведения со спутников, дронов, радаров и других датчиков) уже применялась в тысячах ударов по Ирану. Как говорят американские чиновники, теперь на то, что раньше занимало часы, уходят минуты: система собирает разрозненные данные, выделяет возможные цели и ускоряет принятие решений.
На первый взгляд, это три разные истории: спецоперация в Латинской Америке, война в Газе и большая кампания против Ирана. Но у них есть общее. Во всех трех случаях ИИ — не автономный робот-убийца, а инструмент, который помогает быстрее собрать данные, заметить подозрительные цели и сократить время между обнаружением и ударом. Теперь как никогда важно, кто контролирует модель, где она развернута и кому на самом деле принадлежит этот новый боевой контур.
Зависимость от поставщиков стратегически очень критична, рассказал RTVI старший научный сотрудник лаборатории исследования цифровых финансов Института Гайдара Андрей Зубарев: «Если ключевые компоненты (модели, облака, GPU) контролируются внешними акторами, возникает риск не только отключения, но и скрытого влияния: деградации качества, внедрения уязвимостей, ограничения обновлений. С учетом концентрации рынка ИИ-ускорителей (>80% у одного производителя) этот риск не теоретический, а структурный. Поэтому граница риска проходит не по „автономности“, а по контролю над контуром принятия решений».
Новые поставщики войны
Еще недавно Microsoft, OpenAI и Anthropic продавали искусственный интеллект как гражданскую технологию — помощника для работы, анализа данных, кода, переписки. Но довольно быстро выяснилось, что у этих систем есть и другой рынок, куда более прибыльный и политически чувствительный: армия, разведка, оборонные подрядчики. Ключевое изменение сегодня — «переход от поддержки решений к формированию поля решений: ИИ определяет, какие варианты вообще попадают в рассмотрение командования», объясняет Андрей Зубарев. По его словам, в ряде военных контуров — прежде всего в разведке, обработке данных и оперативном планировании — ИИ уже работает как инфраструктурный слой, через который проходят данные и формируются гипотезы.
Одним из первых крупных заказчиков новейших моделей ИИ в США стал Пентагон. В 2025—2026 годах он начал добиваться доступа к таким системам в закрытых, в том числе секретных сетях и без некоторых обычных пользовательских ограничений. Разработчики ИИ пытались держаться в стороне от прямого военного применения своих продуктов. Anthropic настаивала: ее модели нельзя использовать для автономного оружия и массовой слежки внутри страны. OpenAI, уже выйдя на рынок национальной безопасности, отдельно подчеркивала, что ее контракт с Пентагоном сохраняет запрет на полностью автономное оружие и вводит дополнительные меры предосторожности. Но как только военные начали встраивать большие языковые модели в рабочие процессы, в Вашингтоне эти ограничения все чаще стали считать политической помехой.
В итоге многие компании быстро пересмотрели отношение к оборонной сфере. OpenAI в конце 2024 года заключила партнерство с военно-технологической компанией Anduril для задач нацбезопасности. А в марте 2026-го подписала новое соглашение: ее модели будут продавать американским оборонным и государственным структурам через Amazon Web Services — для секретной и несекретной работы. Anthropic пошла более противоречивым путем. В конце 2024 года она сделала Claude доступным через продукты Palantir, затем подписала с Пентагоном контракт на 200 миллионов долларов и выпустила версии модели, адаптированные для работы с военными и секретными материалами.
Но именно вокруг Anthropic и разгорелся самый громкий конфликт. Компания отказалась снимать запреты на использование Claude для автономного наведения оружия и массовой слежки внутри страны. После этого Пентагон объявил ее рискованным поставщиком и потребовал постепенно отказаться от ее технологий. К тому моменту Claude уже слишком глубоко встроился в военный контур. Reuters писал, что модель применялась в том числе в задачах, связанных с иранской кампанией. А замена на решения OpenAI, Google или xAI может занять до 18 месяцев — из-за пересертификации и переделки уже работающих систем.
Так разработчики нейросетей, которые обещали сделать ИИ удобным помощником для офиса и повседневной жизни, стали частью военной реальности. Причем главные бенефициары новой гонки — не только сами разработчики моделей, но и компании, которые собирают из этих моделей рабочую инфраструктуру войны. И чем глубже армии заходят в этот контур, тем больше современная война начинает зависеть не только от генералов и заводов, но и от решений нескольких частных корпораций из Кремниевой долины.
Кто может позволить себе военный ИИ
Военный ИИ — это не просто новая технология, а вопрос суверенитета. Чтобы встроить нейросеть в боевой контур, мало получить доступ к модели. Нужны защищенные сети, надежная инфраструктура, контракты, которые не парализуют систему в критический момент, и уверенность: секретные данные не уйдут к поставщику или противнику.
Аналитик ФГ «Финам» Леонид Делицын говорит, что главный риск в этой сфере — «оказаться в зависимости от ИИ недружественных государств». По его мнению, на нынешнем этапе для суверенитета критичнее всего вычислительная база и облачная инфраструктура: именно вокруг них сегодня и идет основная гонка.
США пока в наиболее выгодном положении: они могут покупать такой набор у своих же компаний. У Вашингтона есть не только армия и подрядчики, но и собственная связка из моделей, облачных платформ и интеграторов. Но США не единственные, кто уже закупает и встраивает военный ИИ. Израиль, как показало расследование AP, давно работает с Microsoft. Трехлетний контракт с Минобороны стартовал еще в 2021 году и стоил 133 миллиона долларов. Сам израильский военный контур стал для компании вторым по величине военным клиентом после США.
На другом полюсе — Китай. Reuters писал, что DeepSeek фигурирует более чем в 150 закупках, связанных с китайскими военными и силовыми структурами. А также описывал интерес военных к распознаванию целей, роям дронов и роботизированным платформам. Пекин афиширует такие истории заметно осторожнее, чем Вашингтон. Но у главного технологического соперника США есть собственные модели и свой контур, который можно адаптировать под военные задачи.
Под прицелом чужих технологий
В мире уже формируется трехуровневая структура, рассказывает сотрудник лаборатории исследования цифровых финансов Института Гайдара Андрей Зубарев: страны с полным технологическим стеком, страны с условным суверенитетом, которые опираются на союзников, и зависимые пользователи готовых решений. В этом смысле США и Китай оказываются в особом положении: они контролируют не только прикладные системы, но и большую часть инфраструктуры, на которой военный ИИ вообще может работать.
«Деление становится более жестким, чем в предыдущих технологических волнах. Полный стек есть у США и Китая — собственные модели, вычислительная база (GPU/ASIC), облака, данные, интеграторы. Они контролируют весь жизненный цикл — от обучения до инференса. Союзная зависимость (ЕС, Япония и др.) — частично свои разработки, но критические компоненты (облака, модели, чипы) импортируются из дружественных стран. Суверенитет условный. Зависимые пользователи — используют готовые решения (API, облака, дообученные модели), не контролируя ни модели, ни данные, ни инфраструктуру», — объясняет Зубарев.
Ключевая новизна заключается в том, что раньше можно было «догонять», например, в ИТ или связи, а теперь — нет, добавляет Зубарев. По его словам, ИИ требует накопленного стека: данных, инженерных школ, инфраструктуры, это кумулятивный эффект. «Если страна не входит в первую группу, она с высокой вероятностью фиксируется во второй или третьей. Это усиливается экономикой инфраструктуры: доступ к GPU и данным становится барьером входа», — объясняет он.
Среди зависимых стран — например, Украина, которая пытается превратить собственный боевой опыт в актив. Reuters писал: Киев открыл союзникам доступ к своим данным с полей для обучения дронового ИИ. При этом специально создал защищенную платформу — она позволяет тренировать модели без утечки секретных данных. Параллельно Британия и Украина договорились вместе продвигать свои дроновые технологии за рубеж. А Лондон выделил 500 тысяч фунтов на новый ИИ-центр в Украине.
Европа тоже зависит от чужих технологий, но все заметнее старается опираться на собственных игроков. Reuters сообщал, что Германия решила закупить ударные дроны на 536 миллионов евро у немецких стартапов Helsing и Stark Defence. Позже парламент одобрил первый транш — примерно 540 миллионов евро — в рамках более крупной долгосрочной программы. Даже если речь пока не о больших языковых моделях, а о дроновых и ударных системах, логика та же: в новой войне критические технологии стараются держать как можно ближе к себе. НАТО, в свою очередь, рассматривает контракт с OpenAI на развертывание ее технологий в своих несекретных сетях.
А что в России?
Россия на этом фоне оказывается между двух огней. Москва публично делает ставку на «суверенный ИИ» и недопустимость критической зависимости от иностранных технологий. Но использовать западные модели рискованно: данные могут уйти за рубеж. А китайские решения, по данным Reuters, готовы допускать только в изолированном контуре внутри российской инфраструктуры.
В российском случае, считает эксперт Зубарев, проблема двойственная: с одной стороны, есть дефицит собственной вычислительной инфраструктуры, с другой — нормативно закрепляемое недоверие к иностранным решениям в критических контурах. Эта логика видна и в опубликованном для обсуждения законопроекте «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации», где вводятся понятия суверенных, национальных и доверенных систем ИИ.
«Для государственных и критических систем допускаются только генеративные „доверенные модели“ с полным циклом обучения и инференса в России. Отсутствие конкуренции отечественных моделей полного цикла с зарубежными аналогами не способствует их быстрому совершенствованию, в то же время мы не допускаем развитие глубоко адаптированных решений на основе иностранных компонент. Ограничение импорта и недостаток собственной базы могут привести к риску системного отставания фундаментальных генеративных моделей, что непосредственно ограничивает потенциал в военном применении ИИ», — добавляет Зубарев.
Аналитик ФГ «Финам» Леонид Делицын объясняет причину такого недоверия: «Полностью полагаться на других геополитических игроков, которые накладывают санкции, либо боятся санкций, Россия не может».
Гонка военного ИИ уже идет, и она не похожа на прежние технологические гонки. Здесь победителем окажется не тот, кто первым создаст самую мощную нейросеть, а тот, кто сможет встроить ее в реальные боевые контуры — быстро, надежно и без критической зависимости от других. Пока всерьез это удается США и Китаю. И главный вопрос здесь уже не в том, есть ли у страны доступ к отдельной модели, говорят опрошенные RTVI эксперты — а в том, контролирует ли она весь контур — от вычислительной базы до интеграции ИИ в реальные системы принятия решений.
