Anthropic применила технологию Яндекса при изучении ИИ-угроз — эксперимент провели на нескольких ТВ-приставках

Когда ИИ переселяется на телевизоры: зачем большие модели уходят с серверов Распределённые вычисления давно рассматривают как способ сделать технологии дешевле и доступнее. Вместо одного суперкомпьютера задачу дробят на тысячи простых устройств — от домашних компьютеров до смартфонов. В сфере искусственного интеллекта эта идея особенно заманчива: обучение и запуск больших языковых моделей требуют огромных мощностей, которые есть лишь у горстки корпораций.

Если модель можно размазать по обычной технике, барьер для входа рушится.

Предыстория и контекст

Технология Petals появилась как открытый инструмент для коллективного запуска нейросетей. Над ней работали исследователи из нескольких стран, в том числе специалисты, связанные с российским Яндексом. Суть в том, что каждый участник сети держит кусочек модели и обрабатывает свою часть данных, передавая результат дальше по цепочке. Это напоминает торренты, только для математики нейросетей.

Что случилось

Американская компания Anthropic, одна из ведущих лабораторий в области безопасности ИИ, применила Petals в эксперименте по проверке устойчивости систем. Учёные запустили модель Gemma 4 с 26 миллиардами параметров не на мощном сервере, а на 15 ТВ-приставках под управлением Android. Цель — понять, можно ли использовать массово распространённую маломощную технику для работы больших языковых моделей, и какие при этом возникают риски.

Мотивы сторон

Для Anthropic важна безопасность. Если большие модели удастся запускать на чём угодно, контролировать их распространение становится сложнее — и угрозы от злоумышленников растут. Лаборатория изучает эти риски, чтобы предупредить отрасль. Создатели Petals, в свою очередь, преследуют другую цель: демократизацию доступа к ИИ. Их технология позволяет запускать модели без дорогого оборудования, что теоретически снижает зависимость от технологических гигантов.

Что это значит для жизни, работы и денег

Для обычного человека новость звучит технически, но последствия вполне земные. Если распределённые вычисления для ИИ приживутся, подписка на нейросеть может подешеветь — ведь компаниям не придётся строить гигантские дата-центры. С другой стороны, ваш телевизор или приставка в теории может стать частью чужой нейросети, пусть и с вашего согласия. Пока это эксперимент, но он намекает: граница между «умным домом» и «частью глобального компьютера» стирается.

Для рынка труда это означает, что навыки работы с локальными и распределёнными ИИ-системами будут цениться всё больше — особенно в сферах, где конфиденциальность важна: медицина, юриспруденция, финансы.

Что дальше

Эксперимент Anthropic скорее исследовательский, чем коммерческий. Но он фиксирует тренд: мир ищет способы запускать мощный ИИ без мощной инфраструктуры. Следующий шаг — проверка, насколько такие системы устойчивы к сбоям и атакам, а также насколько они практичны для реальных задач. Если распределённые модели пройдут эти испытания, через несколько лет ваш смартфон или телевизор может оказаться не просто экраном для просмотра сериалов, а полноценным узлом глобального искусственного интеллекта.