Американская компания Anthropic использовала подход, реализованный в технологии Petals, для исследования рисков безопасности ИИ. Технологию создали исследователи Яндекса при участии НИУ ВШЭ, Вашингтонского университета, Hugging Face и Высшей нормальной школы Париж-Сакле.
Специалисты Anthropic изучали, могут ли нейросети самостоятельно распространяться между устройствами и работать без контроля человека. Petals — технология, которая позволяет запускать большие языковые модели, объединяя вычислительные мощности нескольких компьютеров через интернет. Обычно для работы таких моделей нужны дорогостоящие серверы с мощными графическими процессорами. Petals разделяет модель на части и распределяет их между разными устройствами. Каждый компьютер выполняет свою часть вычислений и передаёт результат следующему. Благодаря этому крупные нейросети становятся доступнее для научных лабораторий, стартапов и небольших компаний без собственной дорогостоящей инфраструктуры. Исходный код технологии открыт, а результаты исследований представляли на конференциях NeurIPS и ACL.
В Anthropic предположили, что большие нейросети могут работать не только в датацентрах, но и на множестве маломощных устройств — например домашних компьютерах и умной технике. Чтобы проверить это, специалисты использовали распределённый инференс, описанный в Petals, и запустили модель Gemma 4 с 26 млрд параметров на 15 Android TV-приставках. Эксперимент подтвердил, что такие устройства могут совместно обеспечивать работу большой нейросети без единого мощного сервера.
Кроме того, Anthropic изучила, способны ли ИИ-агенты самостоятельно распространяться между устройствами. В отдельных лабораторных экспериментах некоторые модели смогли находить новые устройства, получать к ним доступ и продолжать работу. Для этого исследователи использовали изолированную сеть с намеренно ослабленной защитой. Полученные результаты помогают оценить потенциальные риски развития автономных ИИ-систем и способы защиты от них.
Petals также получила развитие в других международных научных проектах. В 2026 году исследователи Калифорнийского университета в Мерседе использовали Petals, чтобы повысить эффективность распределённого инференса больших языковых моделей. На Petals также ссылались исследователи китайского Университета Цинхуа, изучавшие создание децентрализованной инфраструктуры для ИИ.
