Единый мировой открытый корпус знаний

Гонка моделей за наилучшим обучением имеет предел. Постепенно все производители наберут полный набор данных, который нужен максимально осведомлённой модели. Дорога, на которой собирают все знания людей, кончается всегда одним — библиотекой этих знаний. Победителя по результату не будет, будут только временные победители по сроку. Государства уже финансируют своих отстающих, и этот процесс не заметить нельзя. Ссылки на некоторые национальные программы в конце заметки. Что мы имеем в итоге. Каждый производитель заново оплачивает право доступа к одному и тому же, заново строит свой конвейер разбора для одних и тех же текстов и заново приходит туда же, куда придут все. Многократные затраты ради одного результата. Что нужно вместо этого. Единый всемирный корпус знаний. Юридически защищённый. Свободный для использования любым желающим. И финансируемый международным фондом — не разово, а постоянно, потому что вал новых знаний накатывается непрерывно и корпус надо непрерывно пополнять. Есть ли смысл во всемирной конкуренции на этом поле или уже пора выбрать сотрудничество наций? Миллиарды и миллиарды будут сэкономлены и могут быть вложены в конкуренцию на поле внедрения ИИ. В каком виде создать мировой фонд знаний? Нужны не веса, а формализованный единый источник знаний, подкреплённый исходными материалами. Веса устаревают за год, а то и чаще, архитектуры — за два. Формализованное знание не устаревает — оно накапливается. Формализация нужна затем, чтобы знание можно было сравнивать, проверять и отдавать на любом языке: язык становится проекцией, а не хранилищем. Исходные материалы сохраняются всегда, потому что извлечение никогда не будет полным, а извлечённый факт — это лишь гипотеза о том, что написано в источнике, и её надо иметь возможность перепроверить. Что это даёт. В эволюции ИИ на благо человечества сможет участвовать не только сверхкрупный бизнес при государственной поддержке, но и малые ИТ-компании, отдельные специалисты и страны, у которых своих больших моделей нет. Именно там, а не на переднем крае, лежит основная неиспользованная польза. Форки будут доступны многим и будут способствовать эволюционному процессу. Конкуренция при этом никуда не денется. Архитектуры, приёмы и методики обучения пусть конкурируют. Но не сами факты. Факты человечества принадлежат человечеству. ДНБ Национальные программы поддержки: несколько примеров. Евросоюз, InvestAI (февраль 2025) — мобилизация 200 млрд евро, из них новый европейский фонд на 20 млрд евро на «ИИ-гигафабрики», то есть на вычислительные мощности для обучения самых больших моделей. https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/investai Китай, Национальный фонд инвестиций в ИИ-индустрию (апрель 2025) — 60 млрд юаней, около 8,2 млрд долларов. Учредители — министерство промышленности и информатизации совместно с министерством финансов. Плюс 11 национальных пилотных зон ИИ-инноваций. https://www.chinadaily.com.cn/a/202504/18/WS6802358ea3104d9fd38204b5.html Индия, IndiaAI Mission (одобрена правительством 7 марта 2024) — свыше 10 300 крор рупий на пять лет, порядка 1,2 млрд долларов. Показательно её устройство: там отдельными строками идут вычислительные мощности (свыше 10 000 GPU), центр разработки собственных базовых моделей — и IndiaAI Datasets Platform, то есть государственная программа сбора и открытия наборов данных. Ровно то, о чём эта заметка. https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2012375&reg=3&lang=2 Южная Корея, бюджет 2026 года — 10,1 трлн вон на ИИ, порядка 7 млрд долларов: 2,6 трлн на внедрение в промышленность и госуслуги и 7,5 трлн на кадры и инфраструктуру. Закупка ещё 15 000 ускорителей до общего парка в 35 000, отдельная линия на собственные базовые модели. https://www.korea.net/NewsFocus/policies/view?articleId=281702 Великобритания, суверенный ИИ (июнь 2026) — 1,1 млрд фунтов поверх программы Sovereign AI на 500 млн фунтов, объявленной в марте 2026. Из них 750 млн на национальный ИИ-суперкомпьютер к 2030 году и 400 млн на закупку ускорителей. Заявленная цель — двадцатикратный рост вычислительных мощностей страны к 2030 году. https://www.computing.co.uk/news/2026/government/government-commits-more-than-one-billion-sovereign-ai Франция (февраль 2025) — 109 млрд евро заявленных частных вложений под государственным зонтиком, плюс публичные деньги France 2030, включая 360 млн евро на программу «IA Clusters». https://www.info.gouv.fr/actualite/ia-une-nouvelle-impulsion-pour-la-strategie-nationale Обратим внимание на две вещи. Первая: почти все деньги идут в вычисления и кадры. Вторая: там, где страна начинает с нуля, она первым делом создаёт государственную платформу наборов данных — как Индия. Значит, проблему уже видят. Но решают её пока каждый у себя. Хотя, если уже говорить откровенно, многие пока даже не видят и не решают задачу объединения знаний, допуская непроизводительную, бесполезную конкуренцию.