# Эндрю Траск заявил, что централизованные ИИ-компании не превзойдут ансамбли децентрализованных моделей

> Основатель OpenMined и исследователь Google DeepMind Эндрю Траск (Andrew Trask) опубликовал тезис о том, что крупнейшие лаборатории искусственного интеллекта, работающие над закрытыми моделями, никогда не смогут обойти по возможностям ансамбли открытых и...

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/jendrju-trask-zajavil-chto-centralizovannye-ii-kompanii-ne-prevzojdut-ansambli-decentralizovannyh-modelej
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/jendrju-trask-zajavil-chto-centralizovannye-ii-kompanii-ne-prevzojdut-ansambli-decentralizovannyh-modelej.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-16T00:37:38+03:00
- Modified: 2026-06-16T00:37:38+03:00

Основатель OpenMined и исследователь Google DeepMind Эндрю Траск (Andrew Trask) опубликовал тезис о том, что крупнейшие лаборатории искусственного интеллекта, работающие над закрытыми моделями, никогда не смогут обойти по возможностям ансамбли открытых и децентрализованных систем. 

Траск, известный как автор концепции приватного машинного обучения и руководитель проекта OpenMined, утверждает, что будущее ИИ принадлежит не монолитным моделям, разрабатываемым в таких компаниях, как OpenAI или Anthropic, а распределённым системам. По его словам, ансамбли небольших моделей, обученных на разных наборах данных и работающих в децентрализованной инфраструктуре, смогут превзойти по производительности и гибкости даже самые мощные централизованные аналоги.

Ключевой аргумент Траска заключается в том, что закрытые модели ограничены объёмом данных и вычислительных ресурсов, доступных одной организации. В то же время децентрализованные ансамбли могут агрегировать знания из множества источников, адаптироваться к специфическим задачам и масштабироваться без жёстких технических ограничений. «Централизованные компании всегда будут отставать от фронта возможностей, потому что их модели — это компромисс между универсальностью и эффективностью», — пишет он.

Тезис Траска перекликается с растущей критикой закрытых ИИ-систем, которые, несмотря на значительные инвестиции, сталкиваются с проблемами предвзятости, нехватки данных и высоких затрат на обучение. В качестве альтернативы он предлагает модель, где разработчики и пользователи могут объединять свои ресурсы для создания более точных и специализированных решений. При этом Траск подчёркивает, что децентрализация не означает отказа от контроля: OpenMined, например, разрабатывает инструменты для безопасного обмена данными и моделями без ущерба для конфиденциальности.

В обсуждении на платформе X тезис поддержали несколько исследователей, включая специалистов по распределённым системам и открытому ИИ. Однако другие участники дискуссии отметили, что на практике децентрализованные ансамбли пока уступают закрытым моделям в задачах, требующих глубокой интеграции знаний, таких как генерация кода или сложный анализ текста.

Источники: X-пост Эндрю Траска (Andrew Trask), 14 июня 2026 г.; блог OpenMined.