Перейти к содержанию

В России строится ИИ без интернета, который будет работать на нефтяную отрасль

«Татнефть» хочет развернуть систему в закрытом контуре на серверах с Nvidia H100

«Татнефть» закупает ИИ для программистов — он будет работать без интернета на Nvidia H100. Платформу хотят разместить в закрытом контуре компании. Она должна писать и проверять код, работать со старым программным обеспечением и анализировать кодовые базы объёмом от 1 млн строк.

Источник изображения: Grok

Компания хочет создать корпоративный ИИ-инструмент, который поможет программистам писать и исправлять код, создавать тесты, искать проблемы с безопасностью и работать с технической документацией.

При этом нейросеть не будет подключена к интернету. Платформу планируют развернуть в дата-центрах «Татнефти» в изолированном контуре. Для работы системы предусмотрены серверы с ускорителями Nvidia H100 NVL и процессорами Intel Xeon Gold 6448Y.

ИИ должен работать с миллионом строк кода

В техническом задании указано, что система должна справляться с большими кодовыми базами объёмом от 1 млн строк. Для работы с внутренней документацией и кодом «Татнефти» предусмотрен механизм RAG, который позволяет ИИ находить нужную информацию в корпоративных данных.

Платформа должна уметь автоматически создавать и исправлять тесты, генерировать код, проводить рефакторинг, проверять качество и безопасность программ. Также от неё требуется создавать unit-тесты с учётом исходного кода и заложенной в нём бизнес-логики.

Поддерживаться должны C#, JavaScript, TypeScript, Java, Python, Go, PHP, SQL/PL-SQL и Bash/Shell. В техническом задании также перечислены популярные фреймворки, включая ASP.NET Core, Spring, FastAPI, Django, React, Vue и Express.

Система должна поддерживать локальные большие языковые модели. Для разных задач предполагается использовать разные модели: например, одну для автодополнения кода, другую для Code Review и ещё одну для анализа безопасности.

Одну строку кода ИИ должен дописывать за секунду

В требованиях к скорости работы тоже продумали конкретные нормативы. Автодополнение одной строки должно занимать не более 1 секунды. Блок до 50 строк система должна генерировать максимум за 10 секунд, а проверка до 500 строк кода должна укладываться в одну минуту.

Причём подрядчик должен заранее проверить оборудование «Татнефти» и подтвердить, что оно позволяет выдерживать такие показатели. За невыполнение требований предусмотрены санкции вплоть до расторжения договора и возврата всей уплаченной суммы.

Код от ИИ будут полностью контролировать

Работа системы будет фиксироваться в журналах. В частности, планируется записывать, когда программист включил ИИ, какую функцию использовал и как применил полученный код в реальном проекте.

Это позволит компании видеть, какая часть кода написана человеком, а какая создана с помощью ИИ.

Платформу также хотят связать с корпоративными системами разработки, включая Devprom ALM, Test IT, самостоятельно размещённый GitLab и Active Directory.

При этом результаты, созданные с помощью ИИ, включая код, тесты, документацию и отчёты, согласно условиям закупки должны принадлежать «Татнефти» с момента создания.

Почему ИИ прячут от интернета

У «Татнефти» уже есть значимые объекты критической информационной инфраструктуры, а сама компания отдельно указывает защиту таких объектов среди задач информационной безопасности. Поэтому для корпоративного ИИ предусмотрен закрытый контур без подключения к внешним ресурсам.

Но изоляция сама по себе не означает абсолютную защиту от утечек. В экспертных оценках, приведённых CNews, отдельно отмечается необходимость разграничения прав доступа, контроля запросов и ответов моделей, аудита действий и защиты всей цепочки разработки.

Есть и другая особенность. Хотя использовать планируют ПО из российского реестра, серверные ускорители в техническом задании указаны американские — Nvidia H100 NVL. Кроме того, конкретную языковую модель должен выбрать будущий исполнитель.

Эксперты, опрошенные CNews, оценивают возможные расходы по-разному: один из них говорит о 400–600 млн рублей на первый год и 150–250 млн рублей ежегодно после этого, другой оценивает внедрение с оборудованием примерно в 100–200 млн рублей.

Читайте ещё материалы по теме: