# Только шесть лабораторий контролируют обучение моделей для общего ИИ, утверждают эксперты

> Сотрудники ведущих технологических компаний и исследователи в области искусственного интеллекта обсуждают концентрацию вычислительных мощностей и талантов в руках нескольких лабораторий, что ограничивает участие академических институтов в разработке AGI.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/tolko-shest-laboratorij-kontrolirujut-obuchenie-modelej-dlja-obshhego-ii-utverzhdajut-jeksperty
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/tolko-shest-laboratorij-kontrolirujut-obuchenie-modelej-dlja-obshhego-ii-utverzhdajut-jeksperty.md
- Section: Новости
- Published: 2026-05-26T06:40:41+03:00
- Modified: 2026-05-26T06:40:41+03:00

Сотрудники ведущих технологических компаний и исследователи в области искусственного интеллекта обсуждают концентрацию вычислительных мощностей и талантов в руках нескольких лабораторий, что ограничивает участие академических институтов в разработке AGI. Дискуссия развернулась после заявлений сотрудника Google DeepMind Айдана Кларка (Aidan Clark). 

В мае 2026 года в сообществе специалистов по искусственному интеллекту обострилась дискуссия о том, кто контролирует развитие технологий общего искусственного интеллекта (AGI). По словам Айдана Кларка, сотрудника Google DeepMind, работа над предобучением моделей для AGI сегодня доступна лишь шести промышленным лабораториям: OpenAI, Google DeepMind, Meta, Anthropic, xAI и Cursor. Причина — растущий разрыв в доступе к вычислительным мощностям, необходимым для решения задач, находящихся на критическом пути к AGI.

Кларк отметил, что «все проблемы, которые действительно важны для создания AGI, требуют такого уровня вычислительных ресурсов». Его заявление поддержал коллега по Google DeepMind Роэн Анил (Rohan Anil), указавший, что лучшие модели начала 2026 года были созданы в Anthropic именно благодаря доступу к наибольшим вычислительным мощностям. В то же время другие участники дискуссии, включая сотрудника компании Interconnect Натана Ламберта (Nathan Lambert), подчеркнули, что концентрация талантов в этих лабораториях замедляет распространение знаний и участие в научном процессе.

Ламберт выразил обеспокоенность тем, что академические институты теряют роль нейтральных распространителей технологий. По его словам, «индустрия создала недоверие, и теперь именно она рассказывает миру о грядущих изменениях». Он также указал на финансовую мотивацию, которая заставляет многих исследователей, мечтавших о карьере в науке, переходить в коммерческие лаборатории. Ламберт не исключил, что в ближайшие годы центром глобальных исследований в области ИИ может стать Китай, где, по его мнению, идеи доступнее и быстрее распространяются.

В ответ на тезис о монополизации вычислений представитель стартапа Mirendil Бенхам Нейшабур (Behnam Neyshabur) заявил, что «это не должно быть так». По его словам, демократизация доступа к самоускоряющимся системам ИИ необходима для ускорения научного прогресса. Однако другие участники дискуссии, такие как сотрудник Character.AI Уилл Депью (Will Depue), утверждали, что в ближайшие годы научный прогресс будет зависеть от доступа к моделям с высокими вычислительными затратами на инференс. Депью сравнил ситуацию с «Глазом Старгейта» — метафорой, обозначающей концентрацию ресурсов в руках нескольких лабораторий, которые будут определять, какие научные направления получат развитие.

Вопрос о том, сохранится ли роль академических институтов в долгосрочной перспективе, остается открытым. Некоторые эксперты, включая Эдварда Грефенстетта (Edward Grefenstette) из Cohere, выделили три типа ученых будущего: тех, кто игнорирует влияние ИИ, тех, кто полагается исключительно на масштабирование вычислений, и тех, кто использует технологии для исследования новых направлений. При этом подчеркивается, что даже в условиях доминирования коммерческих лабораторий открытая наука и модели с открытыми весами остаются важными для диффузии знаний.

Источники: X-посты Айдана Кларка (Aidan Clark), Натана Ламберта (Nathan Lambert), Роэна Анила (Rohan Anil), Уилла Депью (Will Depue), Бенхама Нейшабура (Behnam Neyshabur), Эдварда Грефенстетта (Edward Grefenstette); май 2026 года.