В апреле 2025 года рыночная капитализация NVIDIA превысила 2,79 триллиона долларов, а ее акции выросли более чем на 170% за год, что позволило компании стать третьей по стоимости публичной компанией в мире после Microsoft и Apple и занять 90% рынка чипов для искусственного интеллекта в 2024 году. Хотя еще несколько лет назад NVIDIA ассоциировалась в основном с видеокартами для геймеров, сегодня она является основой глобальной цифровой экономики, основанной на искусственном интеллекте. Ее графические процессоры, в частности серия H100, являются не только стратегическим активом для центров обработки данных, но и основной движущей силой развития базовых моделей, включая самые передовые языковые модели общего назначения, такие как ChatGPT.
CUDA — искусственный интеллект, меняющий правила игры
В основе трансформации NVIDIA в глобального лидера в области искусственного интеллекта лежит CUDA (Compute Unified Device Architecture) — проприетарная платформа программирования, которая позволяет использовать всю мощность графических процессоров для научных, промышленных и коммерческих приложений. CUDA — это не просто технологический уровень, а критически важная инфраструктура для масштабируемости и эффективности моделей искусственного интеллекта.
Недаром эту платформу иногда называют «невидимой операционной системой искусственного интеллекта». Она является ключевым элементом жизненного цикла систем на базе искусственного интеллекта: от обучения и валидации до внедрения моделей в реальные приложения. На практике именно CUDA определяет, как быстро и в каких масштабах можно разрабатывать современные системы искусственного интеллекта.
GPU против CPU – почему графические процессоры так важны для искусственного интеллекта?
В контексте обучения больших языковых моделей и обработки данных в огромных масштабах классические процессоры (CPU) становятся недостаточными. Ключевые особенности графических процессоров, особенно процессоров NVIDIA, дают им преимущество в средах искусственного интеллекта:
- Параллельная архитектура – графические процессоры, такие как NVIDIA H100, содержат тысячи ядер, которые позволяют одновременно обрабатывать большие наборы данных, что идеально подходит для матричных операций, используемых в нейронных сетях.
- Энергоэффективность – графические чипы нового поколения обеспечивают до 25 раз более высокую энергоэффективность по сравнению с предыдущими решениями, что приводит к снижению эксплуатационных расходов и большей масштабируемости.
- Память с высокой пропускной способностью – такие технологии, как HBM2 (High Bandwidth Memory), обеспечивают молниеносную обработку терабайтов данных, что необходимо для критически важных приложений, работающих в режиме реального времени.
Закрытая экосистема CUDA — преимущество и недостаток
Как закрытое решение, CUDA обеспечивает огромный прирост производительности — за последнее десятилетие до 1000 раз. Однако тот факт, что эта технология контролируется одной компанией, вызывает опасения:
- Технологическое доминирование — более 80 % моделей ИИ, включая все основные базовые модели, обучаются в среде CUDA.
- Отсутствие альтернатив — открытые решения, такие как AMD ROCm и Intel oneAPI, занимают менее 10 % рынка, в основном из-за более слабой оптимизации и отсутствия полной совместимости с популярными библиотеками ИИ.
- Сетевой эффект — чем больше разработчиков используют CUDA, тем сложнее перейти на конкурирующие решения — это создает закрытую экосистему, которой рынок с трудом может противостоять.
Инфраструктура ИИ и европейское законодательство: пробел в Законе об ИИ?
Закон об ИИ (EU 2024/1689) — это первый комплексный законодательный акт, регулирующий использование искусственного интеллекта в Европе. Однако он сосредоточен в основном на алгоритмическом уровне — на данных для обучения, прозрачности моделей и рисках их использования.
Между тем вычислительный уровень — инфраструктура, без которой эти системы не могут существовать, — остается за пределами его прямой сферы действия.
CUDA не классифицируется как самостоятельная система ИИ, но ее влияние на соответствие, аудируемость и безопасность систем ИИ неоспоримо. Без возможности проверить работу инфраструктуры — как с точки зрения аппаратного обеспечения (черные ящики GPU), так и с точки зрения закрытого программного обеспечения — трудно говорить о полном внедрении принципов прозрачности и подотчетности.
Правовые последствия — монополия, зависимость, отсутствие аудита
Отсутствие регулирования в области вычислительной инфраструктуры поднимает конкретные правовые и системные вопросы:
- Ограниченная возможность аудита — закрытый характер CUDA затрудняет соблюдение требований статьи 13 Закона об ИИ в отношении прозрачности и проверяемости.
- Риск монополии – рост цен на графические процессоры более чем на 300 % в период с 2020 по 2024 год может свидетельствовать о злоупотреблении доминирующим положением (статья 102 Договора о функционировании Европейского союза).
- Отсутствие технологического суверенитета ЕС – до 98 % европейских центров обработки данных ИИ используют технологию NVIDIA, что вызывает серьезные вопросы о независимости инфраструктуры и ее устойчивости к внешним сбоям.
Возможна ли подотчетность без прозрачности?
Закон об ИИ устанавливает цепочку ответственности — обязанности возлагаются не только на разработчиков систем, но и на пользователей и дистрибьюторов. Однако рыночная реальность показывает, что конечные пользователи не имеют реальной возможности оценить инфраструктуру CUDA, которую они используют опосредованно. Не существует технических стандартов или требований, раскрывающих подробности функционирования закрытых платформ.
Рекомендации для регулирующих органов и отрасли ИИ
Хотя CUDA официально не классифицируется как система ИИ, ее следует признать компонентом, влияющим на соответствие, аудируемость и безопасность. Рекомендации:
- Руководство ЕС и Управление по ИИ — необходимо разработать правовые интерпретации, учитывающие влияние вычислительных платформ на системы ИИ, как в случае с облачными вычислениями и GDPR.
- Содействие технологической нейтральности — программы ЕС по поддержке технологий (например, «Цифровая Европа») должны отдавать предпочтение открытым, взаимосовместимым технологиям.
- Пересмотр сферы применения Закона об ИИ — в долгосрочной перспективе стоит рассмотреть возможность обновления Закона об ИИ, чтобы он также охватывал технологическую инфраструктуру как фактор, определяющий безопасность и соответствие требованиям систем ИИ.
CUDA – технологическое чудо или правовой риск?
CUDA, несомненно, является технологией, которая обеспечила беспрецедентный прогресс в области ИИ. Однако ее закрытая структура, доминирующее положение на рынке и отсутствие регулирующего надзора могут привести к тому, что ответственность за системы ИИ станет иллюзорной. Для ЕС, который привержен принципам прозрачности, этики и цифрового суверенитета, это вызов, который больше нельзя игнорировать.
* * *
СТАТЬЯ 13 ЗАКОН О ИИ
Прозрачность и обмен информацией с пользователями
- Системы ИИ с высоким уровнем риска должны проектироваться и разрабатываться таким образом, чтобы обеспечить достаточную прозрачность их работы, позволяющую пользователям интерпретировать результаты системы и использовать их надлежащим образом. Должны быть обеспечены надлежащий тип и уровень прозрачности, чтобы поставщик и пользователь могли выполнять свои соответствующие обязательства, установленные в разделе 3.
- Системы ИИ с высоким уровнем риска должны сопровождаться руководством пользователя в надлежащем цифровом или ином формате, содержащим краткую, полную, точную и ясную информацию, которая является актуальной, доступной и понятной для пользователей.
- Руководство пользователя должно содержать как минимум следующую информацию:
- (a) идентификационные данные и контактные сведения поставщика и, в случае необходимости, его уполномоченного представителя;
- (b) характеристики, возможности и ограничения работы системы ИИ с высоким уровнем риска, включая:
(i) ее предполагаемое использование;
(ii) уровень точности, включая его показатели, уровень надежности и кибербезопасности, упомянутые в статье 15, в отношении которых система ИИ с высоким уровнем риска была испытана и проверена и которые можно ожидать, а также любые известные и предсказуемые обстоятельства, которые могут повлиять на эти ожидаемые уровни точности, надежности и кибербезопасности;
iii) любые известные или предсказуемые обстоятельства, связанные с использованием системы ИИ с высоким уровнем риска в соответствии с ее назначением или в разумно предсказуемых условиях ненадлежащего использования, которые могут создать риск для здоровья и безопасности или основных прав, как указано в статье 9(2);
iv) применимо, технические возможности и характеристики системы ИИ с высоким уровнем риска для предоставления информации, имеющей отношение к объяснению ее работы;
(v) применимым образом, рабочие характеристики системы в отношении конкретных лиц или групп лиц, для которых она предназначена; (vi) применимым образом, спецификации в отношении входных данных или любой другой соответствующей информации, касающейся используемых наборов данных для обучения, валидации и тестирования, с учетом предполагаемого использования системы ИИ с высоким уровнем риска; (vii) применимым образом, информацию, позволяющую пользователям интерпретировать результаты системы ИИ с высоким уровнем риска и использовать эти результаты надлежащим образом;
- c) изменения в системе ИИ с высоким уровнем риска и ее рабочих характеристиках, которые были заранее запланированы поставщиком на момент первоначальной оценки соответствия;
- d) меры человеческого контроля, упомянутые в статье 14, включая технические меры, введенные для облегчения интерпретации результатов систем ИИ с высоким уровнем риска пользователями;
- e) необходимые вычислительные и аппаратные ресурсы, ожидаемый срок службы системы ИИ с высоким уровнем риска и любые необходимые меры по техническому обслуживанию и ремонту, включая их периодичность, для обеспечения надлежащего функционирования этой системы ИИ, включая обновления программного обеспечения;
- f) в применимых случаях, описание механизмов, включенных в систему ИИ с высоким уровнем риска, которые позволяют организациям, использующим эту систему, правильно собирать, хранить и интерпретировать журналы событий в соответствии со статьей 12.
СТАТЬЯ 12 ДФЕС
Запрет на злоупотребление доминирующим положением
Любое злоупотребление одним или несколькими предприятиями доминирующим положением на внутреннем рынке или на его значительной части запрещается как несовместимое с внутренним рынком, поскольку оно может повлиять на торговлю между государствами-членами.
Такое злоупотребление может, в частности, заключаться в:
- a) прямом или косвенном навязывании несправедливых цен покупки или продажи или других несправедливых торговых условий;
- b) ограничение производства, рынков или технического развития в ущерб потребителям;
- c) применение к однородным сделкам с другими торговыми партнерами неравных условий, ставящих их в неравное конкурентное положение;
- d) постановка заключения договоров в зависимость от принятия другими сторонами дополнительных обязательств, которые по своему характеру или в соответствии с торговой практикой не относятся к предмету таких договоров.
