🇺🇸⚔️ Palantir продвигает агентную архитектуру против дорогих БЯМ
Анализ заявлений Алекса Карпа, сооснователя и генерального директора «Палантир» в интервью, выступлениях и материалах компании по суверенному контуру ИИ показывает общий замысел «Палантир» усиливает линию на переход от отдельных больших языковых моделей к управляемому ИИ-контуру: для госструктур, оборонных заказчиков и критической инфраструктуры важна не самая дорогая БЯМ, а система, которая безопасно подключает модель к данным, инструментам, правам доступа и действиям пользователя.
Алекс Карп – один из основателей и глава «Палантир». Компания разрабатывает платформы для анализа данных, ИИ и управления операциями. Её заказчики – госструктуры США, оборонный сектор, разведывательное сообщество, силовые ведомства и крупные корпорации.
Главный объект критики – токеновая экономика закрытых моделей. Карп указывает, что предприятия часто платят за дорогие Claude, ChatGPT или аналогичные модели без гарантированного операционного результата. Для заказчика ценность создаёт не объём обработанных токенов, а выполненная задача: проверенный документ, исправленный код, найденная связь в данных, подготовленное решение или запущенный процесс.
Модель применения Palantir – многомодельная архитектура. Сильная закрытая БЯМ используется для сложного анализа и планирования. Более дешёвая открытая модель – для массовой обработки, суммаризации, кодинга и рутинных проверок. Локальная модель – для закрытых данных, изолированных сетей и ведомственных ЦОД. Управление всей системой остаётся у платформы заказчика.
Ключевой элемент – агентный слой: AIP, Ontology, Foundry и Apollo. Через него модель получает доступ к базе знаний, рабочим системам, журналам действий, ролям пользователей и ограничениям безопасности. Поэтому БЯМ становится не самостоятельным «чат-ботом», а одним из модулей внутри управляемой информационной системы.
Отдельное направление – связка Palantir–NVIDIA Nemotron. Заявленная цель – перенести открытые модели Nemotron из внешнего облака в защищённую инфраструктуру заказчика: секретные сети, изолированные ЦОД и автономные ведомственные сегменты. Это позволяет держать данные, веса модели, журналы работы и результаты применения под контролем госструктуры или военного заказчика.
Военное значение: такой подход снижает зависимость от внешнего API и позволяет держать ИИ внутри защищённого периметра. Для Пентагона, разведсообщества, оборонной промышленности и операторов критической инфраструктуры это важнее, чем лидерство отдельной модели в бенчмарках.
Конкуренция смещается от вопроса «чья БЯМ сильнее» к вопросу кто контролирует архитектуру применения ИИ. OpenAI, Anthropic и Google сохраняют сильные закрытые модели. Китай давит дешёвыми открытыми БЯМ. Palantir и NVIDIA продвигают американский вариант для закрытых сетей: открытые модели, собственные вычисления, контроль данных и платформенный слой управления. Для военных и государственных заказчиков БЯМ становится не центром системы, а сменным исполнительным модулем. Основная ценность уходит к платформе, которая решает, какая модель используется, к каким данным она допускается, какие действия выполняет и кто отвечает за результат.
Источник: Palantir-CEO