- Две индийские компании, Arinox AI и KOGO AI, представили CommandCORE — названный первым суверенным ИИ-продуктом страны — на саммите India AI Impact Summit 2026.
- Система «AI in a box» работает полностью локально (on-premise), не завися от интернета, с целью устранения рисков безопасности и конфиденциальности при использовании облачных сервисов.
- Согласно анализу AI Threat Landscape 2025 от HiddenLayer, 88% предприятий обеспокоены уязвимостями при интеграции стороннего ИИ, такого как OpenAI (ChatGPT), Microsoft Copilot или Google Gemini.
- Отчет MIT за 2025 год показывает, что 95% пилотных проектов генеративного ИИ терпят неудачу, причем конфиденциальность является важным фактором.
- CommandCORE состоит из 4 уровней: оборудование Nvidia; агентная ОС от KOGO; пакет Enterprise Agent Suite с более чем 500 коннекторами; модели с открытым исходным кодом для суверенного ИИ.
- Система работает на оборудовании Nvidia (Jetson Orin edge, DGX Spark, RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition).
- Малая версия обрабатывает модели с 1–7 млрд параметров; средняя — 20–30 млрд параметров; большая версия, эквивалентная кластеру DGX, может достигать 405 млрд параметров при подключении 2 машин.
- Стартовая цена составляет 10 лакхов рупий (~120 000 долларов США).
- Экономический пример: одна станция зарядки/замены аккумуляторов электромобилей генерирует 30 ТБ данных в день; 1000 станций будут генерировать 30 000 ТБ в день при отправке в облако.
- Периферийное (edge) решение позволяет передавать только около 200 ГБ отфильтрованных данных, что резко снижает затраты на пропускную способность и вычисления.
- Ориентировано на чувствительные секторы: финансы, банковское дело, правительство, оборона.
📌 Две индийские компании, Arinox AI и KOGO AI, представили CommandCORE — названный первым суверенным ИИ-продуктом страны — на саммите India AI Impact Summit 2026. CommandCORE обладает возможностью работать в автономном режиме, обрабатывать от 1 до 405 миллиардов параметров, цена начинается примерно от 120 000 долларов США. В условиях, когда 88% предприятий опасаются рисков интеграции стороннего ИИ, а 95% пилотных проектов ИИ терпят неудачу, граничная модель, обрабатывающая 30 ТБ данных в день локально и отправляющая в облако только 200 ГБ, может создать преимущества в стоимости и безопасности. Это шаг к локализации корпоративного интеллекта вместо зависимости от глобальной инфраструктуры.
