Ник Фрост работал с легендарным Джеффри Хинтоном в Google Brain , а после ухода основал Cohere, компанию с оценкой в $6,8 млрд, которая конкурирует с OpenAI и Anthropic на рынке корпоративного ИИ. В большом интервью Фрост откровенно рассказал, почему гонка за AGI, которую поддерживает Сэм Альтман, отвлекает индустрию от решения реальных задач. Почему крупным компаниям нужны собственные модели, а не просто доступ к API, и как синтетические данные меняют правила обучения нейросетей. А также почему геополитика языковых моделей станет одним из главных вопросов следующего десятилетия.

В 2017 году Ник Фрост был одним из тех, кто создал революционную архитектуру трансформеров в Google Brain. Эта работа стала фундаментом для всех современных больших языковых моделей, от GPT до Claude. Но вместо того чтобы остаться в Google и пожинать плоды, Фрост вместе с коллегами основал Cohere.

В отличие от OpenAI, которая делает ставку на потребительский продукт ChatGPT и путь к AGI, Cohere с самого начала фокусировалась на корпоративном рынке. Это означает работу с API, интеграцию в существующие системы, кастомизацию под конкретные задачи и, что критически важно, полный контроль клиента над своими данными.

Одна из самых резких позиций Ника Фроста касается шумихи вокруг AGI (искусственного общего интеллекта), которую активно продвигает OpenAI во главе с Сэмом Альтманом. Фрост открыто критикует главу OpenAI за «интеллектуальную нечестность». Главная претензия не в конкуренции, а в риторике об «экзистенциальной угрозе».

По его мнению, пугая мир «Скайнетом», Альтман отвлекает внимание от реальных проблем: неравенства доходов и влияния ИИ на рынок труда. Фрост считает, что предсказания Альтмана часто оказываются неверными, а его манера намекать на близость конца света лишь мешает конструктивному развитию отрасли.

Главное отличие корпоративного ИИ от потребительского заключается не только в масштабе или цене. Речь идет о фундаментально других требованиях. Корпоративные клиенты Cohere (среди них Oracle, Salesforce, Fujitsu, RBC, LG) нуждаются в следующем:

• Контроль данных. Компания не может позволить своим конфиденциальным документам уйти в облако OpenAI или Anthropic для дообучения моделей. Данные должны оставаться внутри инфраструктуры клиента.
• Кастомизация. Модель должна быть настроена под конкретную индустрию, юридические требования, язык и культуру страны. Универсальный чат-бот здесь не подходит.
• Суверенитет. Многие страны и регионы не хотят зависеть от американских компаний в вопросах критической инфраструктуры. Им нужны локальные решения. Это называется «суверенным ИИ».

Компании строят долгосрочные системы. Они не могут каждый год переписывать код под новую версию GPT. Им нужна стабильность, предсказуемость и полный контроль над тем, как модель обучается и что она делает с их данными.

Одна из самых интересных тем, которую затронул Фрост, касается геополитики языковых моделей. В мире, где ИИ становится критической инфраструктурой, как электросеть или интернет, вопрос о том, кто контролирует эти технологии, приобретает стратегическое значение. Франция не хочет зависеть от американских моделей. Япония строит собственные ИИ-системы на японском языке. Канада, где базируется Cohere, видит возможность стать технологическим лидером, не полагаясь на Кремниевую долину.

Cohere активно развивает направление «суверенного ИИ» и помогает странам, например, Канаде, Японии, странам Европы разворачивать модели локально, на их серверах, под их юрисдикцией и с учетом их культурных кодов.

Еще одна важная тема интервью касается роли синтетических данных в обучении моделей. Если раньше качество нейросети напрямую зависело от количества реальных текстов из интернета, то теперь ситуация меняется. Синтетические данные, сгенерированные другими моделями, становятся всё более важным источником для дообучения. Это позволяет обойти проблему исчерпания качественного контента и создавать специализированные датасеты для узких задач.

Cohere активно использует данные, сгенерированные моделями. Например, для обучения ИИ программированию создаются симуляции целых вымышленных компаний со своими задачами и кодом. Однако реальные данные всё ещё остаются «бутылочным горлышком» индустрии.

Ник Фрост уверен, что в долгосрочной перспективе крупные компании будут строить и обучать собственные модели, а не полагаться на чужие API. Сегодня многие используют API OpenAI или Anthropic, потому что это просто и быстро. Но через пять лет каждая серьезная компания будет иметь собственную модель, обученную на своих данных, настроенную под свои задачи и работающую в своей инфраструктуре.

Это не означает, что компании перестанут пользоваться внешними решениями. Но стратегические ИИ-системы будут находиться под полным контролем самих организаций.

Ник Фрост и его коллеги-основатели Cohere — это выходцы из Google Brain и DeepMind, двух самых влиятельных ИИ-лабораторий в мире. Почему талантливые исследователи покидают Google и создают собственные компании?

Кроме того, исследователи видят несправедливость: они создают прорывные технологии вроде трансформеров, но коммерческую выгоду получают корпорации, а не сами разработчики. Результатом стала массовая миграция талантов из Google в стартапы вроде OpenAI, Anthropic и Cohere. Эта утечка мозгов стала одной из причин, почему Google потерял лидерство в публичной гонке ИИ, несмотря на то что изобрел трансформеры.

На момент интервью Cohere оценивается в $6,8 млрд и обслуживает более 600 корпоративных клиентов по всему миру. Компания предлагает семейство моделей Command R (включая версии с улучшенным рассуждением и поддержкой визуального контента), которые можно развернуть как в облаке, так и on-premise.

В отличие от OpenAI, которая живет циклами громких релизов новых GPT-версий, Cohere работает тихо, но стабильно. Фокус на корпоративных клиентах означает долгосрочные контракты, предсказуемую выручку и меньшую зависимость от потребительских трендов.

История Cohere показывает, что путь к успеху в ИИ не обязательно лежит через громкие заявления о близости AGI и вирусные потребительские продукты. Существует огромный рынок корпоративных решений, где важнее надежность, контроль и суверенитет, чем скорость и медийность. Ник Фрост и его команда доказывают, что можно конкурировать с OpenAI и Anthropic, не играя по их правилам.