£60 млн на ИИ-лаборатории в Оксфорде и UCL: как Британия хочет создать доступный искусственный интеллект

Великобритания делает ставку на то, что будущее искусственного интеллекта не обязательно связано с наращиванием вычислительных мощностей, дороговизной и зависимостью от дата-центров нескольких американских корпораций. 23 июня 2026 года Департамент науки, инноваций и технологий (DSIT) через UK Research and Innovation (UKRI) объявил о выделении до £60 млн на создание двух новых исследовательских ИИ-лабораторий в Оксфордском университете (University of Oxford) и Университетском колледже Лондона (UCL) .

Две лаборатории: SOFAIR и BOLD

Каждая лаборатория имеет свою конкретную и взаимодополняющую задачу. Финансирование предоставлено Инженерным и физическим научно-исследовательским советом (EPSRC), а также предполагает доступ к крупным вычислительным мощностям .

Лаборатория SOFAIR (Science of Fundamental AI Research) — на базе UCL

Руководителем назначен профессор Дэвид Барбер (David Barber) из UCL. В сотрудничестве с университетами Кембриджа, Оксфорда и Эдинбурга SOFAIR займется разработкой новых технологий открытого ИИ, которые смогут работать на широко доступном оборудовании, включая обычные персональные компьютеры . Лаборатория объединит исследователей в области компьютерных наук, математики, статистики и нейронаук для создания принципиально новых архитектур ИИ. Это должно напрямую решить такие проблемы, как выдача ИИ-системами неточных ответов .

Лаборатория BOLD (British Open-ended Learning and Discovery) — на базе Оксфорда

Под руководством доцента Якоба Фёрстера (Jakob Foerster) из Оксфорда, совместно с UCL и другими партнерами, BOLD нацелена на переосмысление того, как ИИ учится на основе данных об окружающем мире. Лаборатория будет разрабатывать новые подходы, позволяющие ИИ обучаться без необходимости в огромных централизованных вычислительных мощностях . Вместо простого масштабирования существующих методов будут изучаться новые парадигмы обучения, направленные на создание более эффективного, открытого и соответствующего потребностям человека ИИ .

Стратегия: эффективность вместо масштаба

Вся инициатива является осознанной альтернативой подходу «больше значит лучше», которого придерживаются крупные американские технологические компании . Задача — не превзойти гигантов в объемах данных и вычислений, а превзойти их в эффективности, открытости и доступности .

• Снижение затрат за счет фундаментальной эффективности: Вместо конкуренции в масштабе лаборатории нацелены на фундаментальные изменения в том, как работает ИИ, делая его более дешевым в эксплуатации и доступным для гораздо большего числа организаций .
• Открытый ИИ, не привязанный к конкретному «железу»: SOFAIR будет создавать модели с открытым исходным кодом, которые работают на широко распространенном оборудовании, снижая потребность в дорогой специализированной инфраструктуре .
• Снижение зависимости от централизованных дата-центров: Работа BOLD над децентрализованным обучением направлена на снижение зависимости от удаленной инфраструктуры дата-центров, принадлежащих крупным провайдерам .
• Суверенитет Великобритании в сфере ИИ: Министр по делам ИИ Канишка Нараян (Kanishka Narayan) заявил, что инициатива укрепляет британскую экспертизу «на родине» и «снижает зависимость от других» . Профессор Дэвид Барбер прямо указал, что SOFAIR «уменьшит зависимость от небольшого числа поставщиков моделей, укрепляя суверенитет Великобритании» .
• Доступ для малого бизнеса и государственных служб: Снижая стоимость и упрощая внедрение ИИ, лаборатории стремятся открыть доступ к технологиям для малых предприятий, государственных служб и исследователей по всей Великобритании, которые сейчас не могут позволить себе самые передовые ИИ-системы .

Короче говоря, Великобритания выбирает путь суверенного, открытого и эффективного ИИ. Это не гонка за самой большой моделью, а создание модели, которую сможет запустить почти каждый.