Національна LLM за 9 місяців? Навіть ChatGPT сумнівається

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Прочитав статтю, що Київстар, разом з державою має зробити національну LLM за 9 місяців і не просто дотренувати готову модель, а як каже Федоров створити технологію на якій будують LLM моделі.

ain.ua/...​hho-ukrayini-llm-fedorov

Запитав ChatGPT і навіть він, попри своє підлабузництво до користувача, сумнівається:

Ось основні тези зі згаданої статті, які викликають певні сумніви, з поясненнями чому:

1. «Потрапити в топ‑3 країн світу за розвитком та інтеграцією AI до 2030 року»

Сумнів:

Рейтинг найрозвиненіших країн складається гігантами на кшталт США, Китаю та ЄС. Для досягнення топ‑3 Україні необхідно витратити величезні ресурси на R&D, інфраструктуру, талантів. На це потрібно 5–10 років лише для наздоганяння, навіть без урахування вагомих інвестицій у глобальну екосистему ІІ і закордонні стартапи. Прогноз «топ‑3 до 2030 року» має подібність з амбітними деклараціями, які не завжди мають реальне підґрунтя.

2. «Використання AI буде у 2,5–3 рази дешевшим за іноземні аналоги»

Сумнів:

Ця цифра звучить дуже узагальнено. Витрати на створення LLM включають:

• покупку обчислювальних потужностей (часто хмарних),
• оплату трафіку та енергії,
• виплати талантам і технічну підтримку.

Навіть із локальним хмарингом орієнтовна економія варіюватиметься залежно від масштабів, місця тренування і доступу до інфраструктури. Чіткої економічної моделі чи кейсів, на чому базується «2,5—3‑кратна економія», немає.

3. «Дані зберігатимуться в Україні — безпека для оборони й держсектору»

Сумнів:

Зберігання даних усередині країни — це лише частина кібербезпеки. Інша критична складова — архітектура, процеси, шифрування, аудит, SOC, відповіді на інциденти тощо. Наші супротивники мають потужні кіберздібності. Без комплексної системи захисту, просто локальне зберігання ніяк не гарантує реальну безпеку.
4. «Модель навчається на унікальних даних з поля бою»

Сумнів:

Ідея справді перспективна, але:

• дані із фронту часто неповні, неоднорідні, нерідко конфліктні;
• їх потрібно очищати, маркувати, структурувати;
• потрібні реальні нейронні застосунки для таких даних: ситуаційний аналіз, розпізнавання образів, мова—структуровані інтерфейси.

Тобто потреба в великих інвестиціях у дата‑інженерів, інтеграційні інструменти та навчання, щоб перетворити «унікальні дані» на цінний масив для LLM.

5. Терміни: запуск — до кінця 2025 року, дев’ять місяців реалізації

Сумнів:

Проєкт стартував у червні 2025, а завершення оголошене на грудень того ж року — це дуже стислі терміни для розробки повнофункціональної LLM. Створення, тренування, тестування, інтеграція — навіть із готовою архітектурою типу LLaMA чи Mistral потребує часу та ресурсів. Навіть великі корпорації закладали 12–18 місяців на подібні задачі.

6. «Київстар повністю покриває розробку моделі, без держкошті»

Сумнів:

Хай Київстар робить великий внесок, але тренування LLM — це дорогі GPU, хмарні ресурси, мережа доставки, підтримка. Без держфінансування є ризик, що проєкт або заморозять, або інвестують менше, ніж потрібно. Бізнес-інвестиції зазвичай повертаються довго, і вони, швидше за все, очікують комерційної віддачі або PR.

🔍 Думаю, варто уточнити:

1. На чому саме базується економічна оцінка 2,5—3× дешевше?
2. Які конкретно дані фронту використовуються та в якому форматі?
3. Чи є попередні бенчмарки якості / продуктивності? (нативна українська, швидкість, точність)
4. Чи заплановано зовнішній аудит кібербезпеки?
5. Які резерви є, якщо приватні інвестиції недостатні?

Висновок:

Проєкт має стратегічне значення і може створити сильну базу для українського AI‑сектору. Але цілі (топ‑3 до 2030), оцінки вартості, масштабність і часові рамки — надто оптимістичні без деталізації. Їхня верифікація потребує чітких критеріїв, прозорої методології і проміжних результатів.

Я все ж вангую, що візьмуть щось готове і дотренують даними максимум. Але покажуть гарний інтерфейс і шо відповідає на наперед визначені питання про чий Крим.

Цікава думка експертів, хто з цим кожного дня працює, що скажете?