Еще недавно корпоративный ИИ был относительно простой системой с точки зрения архитектуры: сотрудник задает вопрос языковой модели (LLM), и модель формирует ответ. Компания решает, где эта LLM модель должна работать — в публичном облаке или внутри собственного контура, и какая эта LLM – российская, китайская или американская.

С появлением AI-агентов ситуация меняется принципиально.

AI перестает быть только инструментом, который отвечает человеку. Агент может самостоятельно обращаться к корпоративным системам, получать данные, запускать процессы и взаимодействовать с другими AI-агентами.

Далее AI-системы разных организаций начнут взаимодействовать друг с другом.

И именно здесь возникает проблема, для которой существующей сегодня корпоративной инфраструктуры и ИБ оказывается совершенно недостаточно.

От корпоративного AI к AI-доменам

Крупные банки, промышленные предприятия, телеком-операторы и государственные организации уже создают собственные защищенные AI-контуры. Внутри такого контура, за периметром ИБ, находятся языковые модели, AI-агенты, корпоративные данные, прикладные системы, защищенные корпоративными средствами информационной безопасности.

Для регулируемых отраслей особенно важно, что подобный AI-контур может быть полностью развернут внутри инфраструктуры организации и не зависеть от публичных AI-сервисов и облаков. Обычно это делается на китайских LLM с открытыми весами. Фактически возникает новый объект корпоративной инфраструктуры — суверенный AI-домен.

Организация самостоятельно определяет, какие модели использовать, где находятся данные, какие агенты имеют к ним доступ и какие действия этим агентам разрешены. Пока AI-домен изолирован, опасность от ИИ внутри тоже есть, но обычно не выходит за границы безопасного периметра организации (хотя уже известно много исключений).

Большие сложности начинаются, когда два или более таких доменов по процессу должны взаимодействовать между собой (вместо взломов, которые уже регулярно совершают ИИ агенты сейчас).

Есть много необходимых для эффективной работы сценариев:

• банк ↔ государственная информационная система;
• промышленное предприятие ↔ поставщик;
• телеком-оператор ↔ банк;
• головная компания ↔ дочерние предприятия;
• компания ↔ зарубежный партнер.

Сегодня между этими организациями взаимодействуют люди и информационные системы, и уже сегодня часть этого взаимодействия могут выполнять AI-агенты.

Уметь соединиться — еще не значит иметь право взаимодействовать

Индустрия уже активно озабочена технической стороной проблемы. В США появляются стандарты и протоколы, позволяющие AI-агентам находить друг друга, обращаться к инструментам и обмениваться задачами. Так протокол A2A (Agent2Agent), изначально был создан Google в апреле 2025 г., а потом перешел под крыло Linux Foundation. Протокол MCP (Model Context Protocol) создала компания Anthropic, и в декабре 2025 г. передала его в Agentic AI Foundation (под управление Linux Foundation). Т.е. даже два этих протокола, которые уже считаются де-факто стандартами в ИИ-индустрии, еще очень свежие.

Но существует принципиальная разница между двумя вопросами: "Могут ли две AI-системы технически взаимодействовать?" и "Разрешено ли им взаимодействовать?"

Представим, что AI-агент одной компании обнаружил подходящего агента другой организации и хочет передать ему задачу. Сразу возникает множество вопросов.

• Кому принадлежит внешний агент?
• Какой организации можно ему доверять?
• Какие данные ему разрешено передать?
• Где они будут обрабатываться?
• Может ли внешний AI сохранить полученную информацию?
• Может ли использовать ее для обучения модели?
• Имеет ли он право передать часть задачи третьей организации?
• Что произойдет, если задача затрагивает персональные, финансовые или другие чувствительные данные?
• И наконец: в какой момент решение должен принимать уже не AI, а человек?

Для взаимодействия автономных ИИ-систем эти вопросы становятся частью общей сетевой инфраструктуры, а не только внутренних регламентов компании.

Федерация сетей связи

В телекоммуникациях, которыми мои компании занимаются более 30 лет на международном рынке, в десятках стран существование общего протокола связи SIP само по себе еще не означает, что две независимые сети можно безопасно соединить. Появился отдельный класс пограничной инфраструктуры (SBC, Session Border Controller), который контролирует взаимодействие на границе между сетями. SBC – это отдельный большой международный бизнес. В информационной безопасности аналогичную роль выполняют межсетевые экраны (firewall) и другие средства защиты периметра.

Более 20 лет назад Cisco создала открытый протокол федерации серверов мессенджера Jabber (XMPP), который в телекоме остается очень популярным до сих пор, и используется десятками тысяч компаний по всему миру. Мессенджер WhatsApp* изначально был cделан на упрощенной версии протокола сигнализации XMPP. XMPP и SIP нужны для совместимости с оборудованием связи. Это де-факто мировые стандарты. Около 10 лет назад появился более современный открытый протокол федерации серверов мессенджера Matrix, который технологически совершеннее XMPP, но пока существенно менее популярен.

Но с развитием agentic AI появляется еще одна граница:

AI-домен одной организации ↔ AI-домен другой организации.

Обычного сетевого контроля и SBC, а также федерации серверов мессенджера XMPP или Matrix здесь уже недостаточно.

Сеть может видеть соединение и контролировать трафик, но бизнесу необходимо понимать контекст самого AI-взаимодействия: кто инициировал задачу, для какой цели, какие данные задействованы и какие ограничения должны действовать при ее выполнении. Фильтрация сетевых пакетов (DPI) здесь тоже мало полезна.

ИБ, конечно, входит в противоречие с эффективностью. Но поскольку ИИ во всем мире идет по пути наращивания эффективности в корпоративной, государственной и военной среде, то возникают фундаментальные угрозы и опасности.

Именно для этой новой ИИ-границы в РФ разрабатывается SAIL — Sovereign AI Interoperability Layer.

SAIL (Sovereign AI Interoperability Layer)

SAIL — это инфраструктурный слой для контролируемого взаимодействия независимых корпоративных и государственных AI-систем, на основе одноранговой Р2Р-сети равных узлов (многополярного мира).

Основная идея проста: AI-системы должны иметь возможность эффективно взаимодействовать на благо людям, не отдавая другим ИИ-агентам контроль над собственными данными, инфраструктурой и правилами каждой независимой организации или страны.

SAIL не является еще одной LLM. Он не конкурирует с российскими или зарубежными LLM.

SAIL также не является платформой создания AI-агентов и не заменяет существующие средства информационной безопасности. Его место — на границе независимых AI-контуров. Протокол blockchain будет только мешать суверенитету.

Логику можно представить следующим образом:

AI организации А

↓

SAIL

↓

контролируемое взаимодействие

↓

SAIL

↓

AI организации Б

Каждая организация при этом продолжает использовать собственные модели, собственную инфраструктуру, и собственные правила и средства безопасности.

Суверенитет — это не только локальная LLM

Сегодня понятие "суверенный AI" часто сводят к вопросу о том, где физически работает модель. Если LLM развернута внутри собственного ЦОД, обучена на локальных "православных" данных, то упрощенно принято считать, что задача ИИ-суверенитета в целом решена.

Но с развитием AI-агентов этого становится явно недостаточно. Можно иметь полностью локальную модель, которая затем начинает обращаться к внешним агентам, инструментам и сервисам за результатами их работы, для эффективности.

Поэтому суверенитет сегодня — это не только: "Где находится моя модель?" но и:

• Кому мой AI может передавать задачи и данные?
• Кто может обращаться к моему AI?
• На каких условиях?
• Кто контролирует дальнейшее распространение информации?

Именно управление такими отношениями становится отдельной задачей. Особенно важна эта проблема для регулируемых отраслей.

Для небольшого интернет-сервиса взаимодействие нескольких AI-агентов может быть прежде всего вопросом удобства и производительности. Но для банка, государства, телеком-оператора или промышленного предприятия последствия совершенно другие. AI может получить доступ к финансовой информации, персональным данным, производственным процессам или критически важным системам.

Поэтому компании требуется контролировать не только самого AI-агента, но и всю цепочку его внешних взаимодействий.

Организациям придется устанавливать доверительные отношения между AI-доменами, так же как сегодня устанавливаются доверительные отношения между информационными системами и сетями организаций.

Традиционное решение – центральный доверенный узел связи – в современной геополитике работать не будет. В многополярном мире суверенные страны не хотят полагаться на американский или китайский центр управления ИИ.

Даже крупные частные и госкомпании внутри одной страны не хотят доверять друг другу свои данные и ИТ-системы, а тем более свой ИИ, и каждая имеет свой собственный периметр безопасности. "Сбер" или "Яндекс" могут стать таким центральным узлом управления ИИ в России для небольших компаний (СМБ), например, для эффективных закупок и продаж ИИ-агентами на их облачной платформе. Но крупные и государственные организации будут требовать разместить всю ИИ-инфраструктуру у них on-prem – серверы, видеокарты, LLM-модели, ИИ-агентов, документы, инструменты, средства, корпоративные системы, средства сетевой безопасности, средства контроля периметра и т.д. – все должно быть размещено локально, а не чужом облаке, и работать без внешнего управления.

Человек

Апокалиптичный сценарий предполагает, что AI-агенты станут полностью автономными. Для части процессов это действительно возможно и экономически эффективно. Но в регулируемых отраслях останется множество операций, для которых обязательно требуется решение человека. AI может подготовить действие, провести анализ и обратиться к другой системе, но перед передачей чувствительных данных или выполнением критической операции обязательно требуется подтверждение уполномоченного сотрудника - человека, а не робота.

Мы рассматриваем будущее корпоративного AI не как исключительно Agent-to-Agent, а как комбинацию: Agent-to-Agent и Agent-to-Human-to-Agent.

Человек становится участником AI-процесса именно в тот момент, когда это необходимо, согласно политике безопасности или бизнес-правилам организации.

SAIL не является еще одной AI-платформой

AI-индустрия развивается настолько быстро, что попытка самостоятельно воспроизвести все необходимые технологии практически неизбежно приведет к созданию дорогого и быстро устаревающего продукта. Да и денег писать весь код самим ни у кого нет, даже у крупных компаний. Поэтому SAIL строится как специализированный слой, который работает с существующей AI-инфраструктурой, на свободном программном обеспечении (СПО, open source), и над всеми существующими открытыми протоколами и мировыми стандартами связи (включая, конечно, составляют открытые ИИ протоколы A2A и MCP), и ИБ-системами предприятий.

Организация может продолжать использовать все выбранные ею модели, AI-платформы и средства информационной безопасности. Компании инвестируют в собственные AI-контуры, и им не нужен продукт, требующий отказаться от сделанных инвестиций и заменить технологический стек или работающие внутренние системы.

SAIL добавляет возможность безопасного меж-доменного взаимодействия поверх существующей инфраструктуры, без замены элементов внутри.

В России одновременно существуют несколько факторов, которые делают проблему особенно актуальной. Крупные организации активно развивают собственные AI-решения. Высоки требования к локализации данных и технологической независимости. Банки, государственные структуры, промышленность и владельцы объектов КИИ предъявляют жесткие требования к информационной безопасности.

При этом российские AI-системы в дальнейшем неизбежно должны будут взаимодействовать и между собой, и с зарубежными технологическими и ИИ-контурами дружественных стран многополярного мира.

В мире активно формируются разные AI-экосистемы — американская, китайская, российская, ближневосточная, японская, корейская, европейская и др. Вряд ли в будущем они превратятся в одну глобальную AI-среду: противоречия между странами слишком высоки. Гораздо вероятнее появление множества независимых AI-доменов, которым придется взаимодействовать и работать друг с другом.

Это взаимодействие эффективно и безопасно возможно только на основе общепринятых открытых стандартов связи и коммуникации. Но сегодня таких стандартов в области ИИ нет - ни в США, ни в Китае, ни в других странах.

От защиты инфраструктуры — к защите отношений между AI

За последние десятилетия корпоративная безопасность последовательно расширяла свой периметр. Сначала необходимо было защищать компьютеры. Затем сети. Затем web-приложения. Облака. Контейнеры. Данные. Теперь объектом защиты становится AI.

Следующим объектом станут отношения между AI-системами.

• Кто кому доверяет?
• Какую задачу разрешено передать?
• Какие данные могут пересечь границу организации?
• Что происходит при изменении уровня доверия?
• Когда взаимодействие необходимо немедленно остановить?
• И когда решение должен принять человек?

Ответы на эти вопросы формируют отдельный инфраструктурный уровень корпоративного AI.

От AI-агентов — к федерации AI

Большое количество компаний в мире и РФ сосредоточено на создании отдельных AI-агентов, и таких агентов уже сотни тысяч. Но ценность интернета появилась не потому, что существовало много отдельных компьютеров, а потому, что они смогли взаимодействовать, были объединены в сеть. Похожая эволюция произойдет и с AI. Сначала организации создают собственных агентов. Затем агенты начинают работать внутри одной компании. Следующий этап — взаимодействие AI между организациями.

Но корпоративный AI не может строиться по принципу открытого интернета, где любой узел свободно взаимодействует с любым другим. Банкам, государству, промышленности, владельцам объектов КИИ и другим регулируемым организациям потребуется иной принцип: взаимодействие без потери контроля. И без центрального узла контроля.

Именно для этой задачи создается SAIL - взаимодействовать, сохраняя суверенитет.

Вопрос для крупной организации звучит уже так: "С какими внешними AI-системами нашим агентам разрешено взаимодействовать и кто контролирует эти отношения?"

SAIL создается как инфраструктурный ответ на этот вопрос.

Задача SAIL — дать независимым AI-системам возможность работать вместе, сохраняя контроль каждой организации над собственными данными, инфраструктурой и правилами. Если первая волна корпоративного AI была связана с внедрением моделей, а вторая — с появлением автономных агентов, то следующей может стать федерация AI.

И для нее понадобится контроль собственной границы доверия и контроля.

В связи с высокой опасностью автономного ИИ (в том числе военного) для человечества это - большая задача планетарного масштаба, и мы приветствуем взаимодействие и объединение с партнерами разных типов - и ИИ разработчиками, и коммуникационными компаниями, и ИБ-компаниями, и инвесторами, как в РФ, так и в других странах, для решения сложной и важной задачи безопасного федеративного ИИ (одноранговой сети равных узлов) вместе.

Ни США, ни Китай не собираются решать задачу создания и взаимодействия суверенного ИИ за нас, так что просто взять СПО не получится, и нам придется много делать самим, над имеющимся свободным ПО - вместе с разработчиками из Индии, Бразилии, арабских и других дружественных, а может быть – и недружественных стран, которые сами не хотят в ИИ зависеть от США и Китая. Ведь эти два государства сегодня на порядок, на годы, обгоняют всех остальных, включая технологически продвинутых и богатых Японию и Южную Корею. Ясно, что никому такая ИИ-зависимость не понравится. Так что мы реализуем свой ИИ-суверенитет сами.

Досье ComNews

Андрей Свириденко в 1991 г. получил диплом по нейросетям факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ имени М.В.Ломоносова, кафедра системного программирования академика Виктора Иванникова. После окончания МГУ с красным дипломом, будучи аспирантом и сотрудником Института проблем передачи информации (ИППИ) РАН, создал свой первый программный продукт ASKER (Acquisition and Structuring Knowledge Editor) – редактор нейросетей, продал лицензию на него немецкой фирме, на эти деньги основал свою компанию, в 1994 году открыл первый офис в Токио. В тех пор - 33 года в международном софт-бизнесе в десятках стран мира, среди прямых клиентов – более 300 компаний big tech из США, Китая, Японии, Кореи, Индии, ОАЭ, стран Европы, и др. стран, и более 4000 клиентов в РФ. Решил объединить свои продукты в области ИИ и коммуникаций.

---

* - принадлежит американской корпорации Meta, которую Тверской районный суд Москвы 21 марта 2022 г. признал экстремистской организацией, и запретил ее деятельность в России