Пока все праздновали Новый год Пентагон выкатил новость о подключении Grok и Gemini к своим сетям и обозначил курс на ускоренную интеграцию моделей в военную инфраструктуру. Под капотом — гипотеза о более важном сдвиге: переходе от «аналитических подсказок» к автономному планированию на базе больших данных, где операции сначала прогоняются в симуляции, а уже потом происходят в реальности.
Дело в том, что США смогли перейти от громких заявлений к грубой практической работе не потому, что «созрели политически», а потому что в конце 2025 года получили технологический рычаг, который резко удешевляет и ускоряет спецоперации.
Симптом первый — смена темпа
До ноября–декабря 2025-го вокруг ИИ было много маркетинга и мало демонстраций, которые меняют правила игры. А затем начинает просачиваться ощущение, что где-то внутри американского контура случился скачок: не «ещё один чат-бот», а качественное усиление связки «данные → модель → действие».
В такой логике резкий переход Трампа от слов к решениям выглядит не вспышкой характера, а реакцией на появление инструмента, который делает риск управляемым.
Симптом второй — математика
На фоне этого с конца декабря появляются истории о том, что фронтирные модели начинают «щёлкать» задачи из списка Эрдёша. Это не про практическую пользу конкретных задач, а про маркер уровня: если модель стабильно берёт то, где человек годами упирается в стену, значит, в её архитектуре и обучении есть то, что приближает её к режиму генерации новых ходов, а не пересказа старых. В военной и разведывательной логике это означает одно: более глубокое предсказание поведения систем и людей, больше правильных гипотез, меньше времени на цикл «нашли → проверили → ударили».
Дальше — официальная часть, которая выглядит как «легализация уже сделанного».
9 декабря 2025 года Минобороны США запустило платформу GenAI.mil и объявило Gemini for Government первым «фронтирным» инструментом на ней. А 12–13 января 2026-го глава Пентагона Пит Хегсет на площадке SpaceX публично заявил, что Grok от xAI подключат «позже в этом месяце», и что «ведущие мировые модели» будут в каждой несекретной и секретной сети ведомства.
Важен не сам факт внедрения, а организационный смысл. Это попытка собрать ИИ в единую военную платформу поверх бюрократии, ускорить эксперименты и принудительно раскрыть данные между разрозненными IT-контурами. Именно про данные Хегсет говорит как про условие работоспособности модели: без доступа к массивам она остаётся игрушкой для презентаций.
Теперь самое интересное: то, что обычно происходит «до пресс-релиза». Здесь в текст хорошо ложится гипотеза про Palantir и эволюцию AIP от «подсказок оператору» к полуавтономному планированию: когда система не просто предлагает варианты, а строит цепочки действий и прогоняет последствия на симуляции.
В публичном поле много разговоров о «цифровых двойниках» в логистике и управлении, и тезис, который продают инвесторам, звучит примерно одинаково: цифровой двойник становится не дашбордом, а рабочей моделью, через которую начинают принимать решения.
Николай Кочетов: «Если перенести это из корпоративного мира в разведку, получается пугающе простая конструкция: «цифровой двойник реальности» — это не фантастика, а метод. Сводишь OSINT, сигналы, транзакционные следы, геоданные, перехваты, отчёты агентуры в единую онтологию, а поверх кладёшь фронтирную модель, которая умеет не только отвечать, но и планировать, предлагать подходы к людям и узлам системы. В такой схеме спецоперация выглядит «наглой и эффективной» ровно потому, что у неё исчезает прежняя стоимость ошибки: её заранее проживают в симуляции.»
Отсюда аккуратно вытекает и венесуэльская линия — как легенда прикрытия. «Окружение сдало», «охрану облучили», «чудо-оружие» — это всё удобные истории, которые обсуждают публицисты. А реальная технология, если она есть, скучнее и сильнее: грамотная ИИ-разведка, которая вскрывает социальные графы, уязвимости, компроматные точки, маршруты влияния и подбирает не один «ключ», а связку ключей под конкретных людей. Венесуэла тогда становится не мистикой, а демонстрацией того, что выигрыш в XXI веке даёт не «сам удар», а видение цели и её окружения.
Война ИИ: причем тут Россия?
В любой современной войне решает разведка, потому что именно она превращает хаос в карту.
БПЛА — это в первую очередь сенсор и канал наблюдения, а доставка поражения действительно становится «делом техники». На ЛБС это видно физически. А вот то, что происходит в глубине обработки больших данных — остаётся под грифом. Поэтому объяснение «мы отстаём в ИИ-разведке» зачастую рациональнее, чем мифы про «договорнячок» или «тотальную глупость начальства». Это не оправдание, это модель причинности: у противника быстрее цикл «обнаружение → оценка → решение», значит, он чаще оказывается на шаг впереди.
Кейс с массовым телефонным мошенничеством — бытовая, но показательная мини-версия. Даже если там нет «сверхИИ», там уже есть примитивный, но эффективный конвейер: большие базы, сегментация, скрипты, психометрия, A/B-тесты, автоматизация.
Если «детский сад» так хорошо работает на гражданке, то что делают модели и платформы, в которые вливают сотни миллиардов и строят под них вычислительные и энергетические мощности, можно только предполагать. А фондовый пузырь вокруг ИИ логично требует монетизации не только в квартальных отчётах, но и в геополитическом влиянии: это самый прямой путь оправдать масштабы инвестиций.
На этом фоне Европа и Британия выглядят как люди, которые обсуждают пожарные нормы, пока сосед строит химический завод. Британия расследует Grok из-за контента, регуляторы ЕС пытаются «взять ИИ под контроль», а Пентагон подключает Grok и Gemini к своим сетям и обещает дать моделям доступ к данным военных IT-систем.
И тут важно не впасть в истерику: практический смысл военного ИИ сегодня — не «генерал-робот», а «цифровой лейтенант», который режет время обработки данных. Логистика (маршруты снабжения, износ, прогноз ГСМ и боекомплекта), кибербезопасность (аномалии, вторжения почти в реальном времени), OSINT-разведка (сбор и фильтрация потока), моделирование сценариев учений. Это всё подготовка решений, а не замена человека.
Риск, однако, системный: централизованный ИИ-узел, куда стекается логистика, карты коммуникаций, уязвимости и сценарии, превращается в «джекпот» для компрометации. Поэтому разговоры про Explainable AI, bias и бэкдоры в военном контексте — не академическая этика, а техника безопасности. Опасен не «бот», а архитектура зависимости: когда одна модель становится точкой сборки управления.
И если добавить последнюю «теоретико-заговорную» специю, то она будет такой: показные заявления про Grok/Gemini — это фасад. Настоящая гонка идёт в закрытых контурах, где ИИ уже учится не просто анализировать, а конструировать подходы, менять среду, подталкивать людей к нужным решениям и заранее считать последствия. И именно поэтому в разных режимах мира внезапно начинают происходить странные кадровые зачистки и перестановки в блоках безопасности: когда ты допускаешь, что главный риск теперь не «танк на границе», а утечка управляемости изнутри через данные, сеть и психологию.
Вывод здесь холодный. ИИ в обороне неизбежен. Отказаться — значит уйти в арьергард. Внедрить бездумно — значит построить идеальный объект для взлома и саботажа. Побеждает тот, кто одновременно ускоряет цикл разведки и удерживает контур киберзащиты, прозрачности и ответственности. А угроза, как обычно, не в алгоритме, а в человеческой беспечности — просто теперь она масштабируется вычислениями.