В начале июня 2026 года президент США подписал указ, устанавливающий федеральную систему проверки самых мощных ИИ-моделей — так называемых «covered frontier models» — на риски для национальной безопасности. Схема получила неофициальное название «Model Customs» («таможня для моделей»): перед выходом системы к широкому кругу клиентов у профильных ведомств есть до 30 дней, чтобы проверить её на предмет угроз — прежде всего в области кибербезопасности.
Формально участие в программе добровольное, а не обязательное по закону. Но на практике у трёх ведущих американских лабораторий — OpenAI, Anthropic и Google — не осталось реального выбора: все они уже согласились предоставлять новые модели для проверки, прежде чем масштабировать доступ к ним за пределы узкого круга проверенных партнёров. Тестирование проводится по «классифицированному» (засекреченному) бенчмарку киберспособностей, который разрабатывает связка Минфина США, АНБ, CISA и NIST через недавно созданный Центр оценки безопасности ИИ (CAISI).
Именно секретность бенчмарка вызывает основную критику: внешние эксперты не могут проверить, по каким именно критериям модель признаётся «прошедшей» или «не прошедшей» проверку, что делает процесс непрозрачным даже для самих компаний-разработчиков.
Реальные ограничения на модели начали действовать ещё до официального объявления финального варианта рамочной схемы. OpenAI по требованию администрации отложила полноценный запуск своей новой флагманской модели GPT-5.6 Sol и ограничила доступ к ней примерно двумя десятками предварительно одобренных заказчиков вместо публичного релиза. В компании прямо заявили: «Мы не считаем, что подобный процесс государственного доступа должен стать долгосрочной нормой» — формулировка, которая читается как согласие подчиниться требованию при явном несогласии с его перспективой на будущее.
Anthropic пострадала сильнее: в середине июня компания полностью отключила доступ сразу к двум моделям — Fable 5 и Mythos 5 — после того, как её собственные внутренние тесты показали, что Mythos «на удивление хорошо находит уязвимости в программном обеспечении», а такая способность в чужих руках может быть превращена в оружие для кибератак. Ограничения на Mythos сняли лишь спустя две недели, и то частично — модель стала доступна «киберзащитникам и провайдерам критической инфраструктуры», но не широкому рынку. Fable 5 на момент публикации так и оставалась недоступна.
Профессор Стэнфорда по кибербезопасности Алекс Стамос жёстко раскритиковал саму меру: по его словам, «практически никто в индустрии кибербезопасности не верит, что у этого решения есть хоть какое-то фактическое обоснование» — то есть, по мнению независимых экспертов, реальный риск от публикации моделей преувеличен, а мера скорее политическая, чем техническая.
Для российского рынка эта история важна сразу по нескольким линиям. Во-первых, она встраивается в общий тренд огосударствления доступа к самым мощным моделям в разных юрисдикциях — параллельно с американской «таможней для моделей» в России уже действуют требования по сертификации ИИ-систем и локализации данных (152-ФЗ, КИИ), а недавно принятый закон об ИИ предполагает проверку суверенных моделей на соответствие «традиционным ценностям». Это два разных по содержанию, но структурно похожих механизма государственного контроля над релизом флагманских моделей.
Во-вторых, ограничение публичного доступа к GPT-5.6 Sol и временное отключение моделей Anthropic напрямую сказывается на российских компаниях и разработчиках, которые используют западные API через посредников или VPN-доступ: чем более «выборочным» становится доступ к новейшим флагманам OpenAI и Anthropic даже для американских клиентов, тем менее предсказуемым он становится для пользователей за пределами круга «одобренных» партнёров — а Россия в этот круг не входит ни при каких обстоятельствах.
В-третьих, сам факт, что крупнейшие лаборатории США готовы добровольно тормозить публикацию собственных прорывных моделей ради прохождения проверки на «оружейность» ИИ в кибербезопасности, работает как косвенный аргумент в пользу российских регуляторов, продвигающих аналогичную логику сертификации отечественных моделей — GigaChat, YandexGPT — перед масштабным корпоративным внедрением. Индустриальный стандарт «сначала проверка, потом публичный релиз» перестаёт быть исключительно российской или китайской особенностью и становится общемировой практикой, пусть и реализуемой по-разному.