EU AI Act вводит специальные пороги >10²⁵ FLOPs
За две недели до вступления в силу очередного этапа общеевропейского ИИ-закона EU AI Act были опубликованы подробные разъяснения основных его правил. В них вводится понятие модели искусственного интеллекта общего назначения — это модели, способные выполнять широкий спектр задач, вроде генерации текста, изображений или кода. Если подобная модель выходит после 2 августа 2025 года — она должна быть приведена в соответствие требованием EU AI Act. Модели, которые были выпущены ранее, должны быть адаптированы под EU AI Act до 2 августа 2027 года.
Все создатели ИИ общего назначения должны опубликовать карту модели, в которой раскрыты данные, на которых она обучалась, тесты безопасности, которые она прошла, и ее энергопотребление. Эти правила распространяются не только на «изначальных» разработчиков моделей, но и на тех, кто занимается их дообучением для коммерческого использования. А вот для создателей open source введены некоторые послабления — если опубликованы исходный код и веса модели, то можно, например, не отчитываться об энергопотреблении.
Также вводится понятие модели системного риска — это все модели, на обучение которых ушло > 10²⁵ FLOPs, а также модели, признанные Еврокомиссией по ряду критериев (например, потенциальное влияние на здоровье). Такие модели будут проходить ежегодный системный аудит, а их создатели должны представить в Еврокомиссию подробный отчет по энергопотреблению, схему реагирования на серьезные инциденты, и уведомлять о происшествиях в течение 72 часов.
Первые 12 месяцев Еврокомиссия будет ограничиваться предупреждениями, а со 2 августа 2026 года — начнет выписывать штрафы. Для «обычных» моделей они составят €15 млн или 3% оборота (что больше), а для моделей системного риска — €35 млн или 7% оборота.
2025
Июль — стоимость аренды топ-GPU падает ↓ ещё на 25 %, «малые» 40-50 B-модели становятся доступными SMB-сектору.
Август — EU AI Act вводит специальные пороги >10²⁵ FLOPs: отчётность, аудит безопасности, штрафы до 6 % оборота.
Декабрь — открытые LLM-фреймворки (Mixtral-MoE, DeepSeek-R1) достигают 99 % качества закрытых моделей.
2026
Март — США и Китай объявляют симметричные ограничения на экспорт AI-чипов; „GPU-нацпроекты“ стартуют в Индии и Саудовской Аравии.
Июнь — Big Tech формирует альянс «Safer AI» и публикует единый стандарт red-teaming; стартапы переходят в «серую зону».
Ноябрь — первые коммерческие Agent-as-a-Service-платформы берут на себя до 50 % back-office-рутины.
2027
Февраль — спрос на дата-центры вызывает локальные энергокризисы в Калифорнии и Сингапуре, приводя к рекордному рост цен на «зелёные» киловатты.
Июль — инцидент «BioSynth-Leak»: LLM генерирует опасный протокол по генной терапии → экстренная пауза на проекты >10²⁶ FLOPs.
Декабрь — международный комитет G22 подписывает меморандум о лимитах compute, но без реальных санкций.
2028
Май — «эффективные» 15-20 B-модели с RAG покрывают 80 % корпоративных кейсов, резко сужая спрос на тяжёлые LLM.
Август — запуск двух спутниковых дата-кластеров (SpaceAWS и Star-Compute) → глобальный доступ к облачному ИИ даже в развивающихся странах.
Октябрь — волна deepfake-кризисов на выборах в пяти странах; вводятся обязательные watermark-чипы в потребительской электронике.
2029-2030
Q1 2029 — достигнут паритет открытых и закрытых моделей по всем MMLU-бенчам; реселлеры продают LLM-пакеты «как WordPress-шаблоны».
Q4 2029 — стартап-рынок «AI-for-AI» (агенты, тесты, аудит) переваливает за $450 млрд.
2029-2030 — регуляторы окончательно переходят от контролей FLOPs к контролю поведения моделей; каждое приложение ИИ проходит лицензирование по аналогии с фармой.
2030 — среднее время вывода нового цифрового продукта на рынок сокращается с 18 до 5 месяцев; компании без AI-слоя теряют до 40 % маржи.
