25 мая 2026 года вступила в силу финальная фаза EU AI Act — та часть регламента, которая напрямую касается разработчиков крупных языковых и мультимодальных моделей. До этого момента компании работали в режиме «переходного периода»: требования формально существовали, но enforcement был ограничен. Теперь AI Office при Европейской комиссии наделён полноценными надзорными полномочиями — может инициировать расследования, запрашивать документацию и налагать санкции.
Регламент вводит концепцию general-purpose AI (GPAI) — модель, обученная на широком корпусе данных и способная выполнять разнородные задачи. Это сознательно широкое определение: под него подпадают не только ChatGPT или Claude, но и любая крупная модель, которую компания выводит на рынок ЕС через API, потребительский продукт или встроенную интеграцию в сторонние приложения.
Два уровня требований: для всех и для «системно значимых»
Регламент делит GPAI-модели на две группы. Первая — все general-purpose AI-модели, доступные пользователям в ЕС. Вторая — модели с «системным риском», обученные на объёме вычислений свыше 1025 FLOP или отдельно признанные таковыми AI Office по собственной инициативе.
Базовые обязательства для всех GPAI: публикация технической документации с описанием возможностей и ограничений модели; краткое раскрытие состава тренировочного датасета с указанием категорий защищённых авторским правом материалов; внедрение политики соблюдения авторских прав — системы не должны игнорировать opt-out-сигналы правообладателей (стандарт robots.txt для AI-краулеров и прямые договорённости с правообладателями); готовность сотрудничать с AI Office при регуляторных запросах в установленные сроки.
Для моделей с системным риском добавляется существенно больше. Во-первых, оценка и снижение системных рисков — это не абстрактное требование, а структурированный процесс с задокументированной методологией, охватывающий как минимум семь доменов: кибератаки с AI-ассистированием, биологические угрозы, крупномасштабные дезинформационные кампании, манипуляции выборами, потеря оперативного контроля над системой, конкурентное использование в военном контексте и риски для критической инфраструктуры. Во-вторых, уведомление AI Office о серьёзных инцидентах в установленные сроки — проект имплементационного акта предусматривает 72-часовое окно для первичного уведомления. В-третьих, актуальные red-teaming-практики и участие в независимых оценках — это включает как внутренние проверки, так и доступ для аккредитованных внешних исследователей.
Кто под каким режимом
На момент вступления требований в силу в категорию системного риска попадают модели от OpenAI (GPT-5o и более поздние), Anthropic (Claude Opus 4.x), Google DeepMind (Gemini 2.5 Pro), xAI и — по последним оценкам AI Office — Meta (Llama 4 400B). Полный публичный список AI Office обещает публиковать ежеквартально, начиная с июня 2026 года.
Mistral как европейская компания участвует в формировании имплементационных стандартов и заявила о готовности выполнить все требования. Преференций по содержанию обязательств она не получает, но регуляторный диалог с AI Office у неё налажен лучше, чем у американских игроков — представители компании входят в несколько рабочих групп по техническим стандартам. Для Mistral это конкурентный актив: знание регуляторного процесса изнутри позволяет формировать стандарты под собственную архитектуру.
Отдельная история — open-source-модели. Регламент освобождает их от части обязательств при условии, что веса и архитектура публично доступны. Это определение шире, чем классический OSI-стандарт: закрытые тренировочные данные под него не подпадают, но модель всё равно может считаться open-source для целей AI Act. Mistral, Meta и DeepSeek активно используют этот подход. Anthropic и OpenAI — нет, и в горизонте нескольких лет это создаёт для них структурно большую регуляторную нагрузку. Оговорка: если open-source-модель превысит порог 10²⁵ FLOP и будет признана системно значимой, открытость весов освобождает лишь от части базовых требований, но не от расширенного набора обязанностей по оценке рисков.
Штрафы: цифры, которые обсуждают на советах директоров
За нарушение базовых GPAI-обязательств — до 15 млн евро или 3% глобального годового оборота (берётся бо́льшая сумма). За нарушения в части системного риска — до 35 млн евро или 7% оборота. Для компаний с выручкой в десятки миллиардов долларов это переводится в потенциальные санкции на уровне нескольких миллиардов евро.
Сравнение с GDPR здесь напрашивается, но оно не вполне корректно. GDPR начал применяться активно лишь через несколько лет после вступления в силу — первые крупные штрафы появились в 2021–2023 годах. AI Act, по всей видимости, пройдёт аналогичный путь: первый реальный enforcement ожидается не раньше 2027 года, когда накопится достаточно жалоб и AI Office отработает процедуры. Но сам факт существования конкретных цифр меняет расчёт рисков в корпоративных юридических департаментах уже сейчас.
Enforcement строится через AI Office и национальные регуляторы стран — членов ЕС. Расследования могут инициироваться по жалобам пользователей, проактивно самим AI Office или по запросу национальных властей. Решения подлежат обжалованию в Суде ЕС. Параллельно с надзорными полномочиями у AI Office появился инструмент «имплементационных мер» — предписаний с обязательными сроками устранения нарушений до вынесения штрафа. Это создаёт более гибкий механизм, чем чистая система санкций.
Что требует технической документации и как это выглядит на практике
Публикация технической документации — одно из самых конкретных требований. AI Office разработал шаблон: Model Card с обязательными разделами о назначении, ограничениях, тренировочных данных и known failure modes. Большинство крупных компаний уже публикует model cards, но в произвольном формате. Теперь нужен стандартизированный документ, который AI Office может сравнить с другими и проверить на полноту.
Требование к авторским правам детализируется через технический стандарт, который сейчас разрабатывает CEN-CENELEC — европейский орган по стандартизации. Промежуточный результат: компания должна задокументировать, какие категории данных использовались при тренировке (веб-текст, книги, код, изображения и т. д.), и показать, что у неё есть механизм для обработки запросов правообладателей на исключение данных. Что именно считается «работающим механизмом» — предмет переговоров между индустрией и регулятором.
Серые зоны, которые пока никто не разрешил
Самый спорный вопрос — модели с частично открытыми весами: под некоммерческой лицензией или с ограничениями по use case. AI Office не дал чёткого определения, и несколько крупных игроков уже обратились за разъяснениями. Ответа ждут к концу 2026 года.
Другой открытый вопрос — экстерриториальное применение. Требования распространяются на любую компанию, чьи модели доступны пользователям из ЕС, независимо от юрисдикции регистрации. Для российских AI-вендоров это пока не создаёт практического конфликта: Yandex GPT и GigaChat европейским пользователям напрямую недоступны. При возможном расширении на международные рынки это станет одним из первых вопросов для юридической команды.
Третья зона неопределённости — fine-tuning. Если европейская компания берёт открытую модель и дообучает её на собственных данных, она становится поставщиком новой GPAI-модели со всеми вытекающими обязательствами. При этом порог в 10²⁵ FLOP считается по вычислениям при первоначальном обучении базовой модели или по суммарным, включая fine-tuning, — вопрос открыт. Для рынка это принципиально: десятки европейских стартапов строят бизнес именно на дообучении открытых моделей.