🇺🇸⚔️ Palantir и NVIDIA: открытые модели Nemotron для закрытых сетей США
«Палантир» и «Энвидиа» объявили о совместном решении для запуска открытых моделей «Немотрон» в закрытых сетях госорганов США и на объектах критической инфраструктуры. Речь идёт о развёртывании модели внутри ведомственной сети – в секретном сегменте, физически отделённом центре обработки данных, полевом пункте управления или защищённой сети предприятия.
📌 Основа решения – вычисления «Энвидиа», модели «Немотрон» и программный стек «Палантир»: AIP, Ontology, Foundry и Apollo. Эта связка позволяет держать модель рядом с данными заказчика, не выводить служебную информацию во внешний облачный контур и сохранять контроль над весами, журналами работы и правилами доступа.
⚙️ Основные параметры модельного слоя Nemotron 3: семейство включает Nano, Super и Ultra. Архитектура – гибрид Mamba–Transformer MoE. Контекст – до 1 млн токенов, что позволяет работать с крупными массивами документов, кодом, журналами, разведывательными сводками и длинными цепочками задач. Nano – версия для более дешёвого и массового применения: около 31,6 млрд параметров, активных за проход – около 3,2 млрд. Super (120 млрд параметров, активных – 12 млрд) и Ultra (550 млрд параметров, активных – 55 млрд.) рассчитаны на более тяжёлые задачи, используют LatentMoE, NVFP4 и слои MTP для ускорения генерации.
📌 Главное отличие – модель можно не только установить в закрытой сети, но и донастраивать под задачи ведомства. Система собирает действия пользователей, результаты выполнения задач, внутренние оценки и технические следы работы модели. Затем эти данные применяются для дополнительного обучения и изменения весов под конкретные служебные, аналитические или боевые задачи.
🔐 Заявленные меры защиты: доступ к данным только по заданным правам, жёсткий периметр сети, отдельная среда для каждого ведомства или компании, контролируемая выгрузка данных, удаление данных по требованию и сквозной журнал действий. Это снижает риск передачи служебных сведений во внешние закрытые модели, где заказчик не контролирует обучение и веса.
➡️ США переводят большие языковые модели из режима внешнего сервиса в режим штатного инструмента ведомственной сети. Такая модель может применяться для обработки разведданных, поиска связей в документах, подготовки вариантов решений, анализа обстановки, сопровождения операций, контроля инфраструктуры и автоматизации штабной работы.
🔵 Таким образом, «Палантир» и «Энвидиа» создают для США механизм быстрого развёртывания ведомственных ИИ-моделей. «Энвидиа» даёт вычисления и открытые модели, «Палантир» – доступ к данным, права пользователей, рабочие процессы и включение ИИ в действующие системы управления. Для американских госорганов это шаг к ИИ, который можно держать в секретной сети, обучать на собственных данных и применять без передачи важной информации.