Maven Smart System (MSS) от Palantir

Решение Пентагона в марте 2026 года сделать Maven Smart System (MSS) от Palantir официальной «программой учета» (Program of Record) — это действительно фундаментальный сдвиг. Это означает, что система перешла из статуса экспериментального проекта в статус базовой операционной системы для всех родов войск США и интегрируется в концепцию CJADC2 (Объединенное вседоменное командование и управление).

Система была создана для одной главной цели: максимального сжатия «цепочки поражения» (Kill Chain) — времени от обнаружения цели до ее уничтожения (с нескольких часов до менее чем одной минуты).

Чтобы это работало в реальном времени, требуется колоссальная техническая инфраструктура. Поскольку Palantir — это софтверная компания, их ПО работает поверх гигантского стека аппаратного обеспечения. Вот как эта система устроена на техническом уровне.

1. Облачная инфраструктура и Дата-центры (Базовый уровень)

Глобальный анализ данных, обучение тяжелых нейросетей и сведение баз данных происходят в глубоком тылу. Palantir не строит свои дата-центры для военных, они разворачивают свою платформу в рамках JWCC (Joint Warfighting Cloud Capability).

• Мультиоблачность: JWCC — это контракт Пентагона на распределенную облачную инфраструктуру, которую физически обеспечивают четыре гиганта: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud и Oracle.

• Уровни секретности (Impact Levels): Дата-центры физически и логически изолированы. Базовые данные обрабатываются на уровнях IL2/IL4, но ядро Maven работает на уровнях IL5 и IL6 (Secret / Top Secret).

• Федеративная архитектура: Данные не хранятся в одном месте. Система работает как единая сеть разрозненных узлов, чтобы уничтожение одного дата-центра не остановило работу армии.

2. Процессоры и Вычислительные мощности (Compute)

Архитектура Maven жестко разделена на две части: “тяжелые” вычисления в облаке и “быстрые” вычисления на периферии (Edge Computing).

А. Облачный сегмент (Для обучения и тяжелой аналитики) Здесь обрабатываются петабайты данных (спутниковые снимки SAR, потоковый перехват сигналов, логистика).

• Основа вычислительной мощности — кластеры графических и тензорных процессоров. Де-факто стандартом являются решения от NVIDIA (архитектуры H100 Hopper и A100 Ampere). Именно они тренируют модели компьютерного зрения и обрабатывают запросы больших языковых моделей (LLM), встроенных в систему.

Б. Тактическое звено / Edge Computing (На поле боя) Это критически важный элемент. Дроны, танки или передовые отряды не могут зависеть от облака — канал связи (например, Starlink или военные спутники) может быть узким или заглушен средствами РЭБ. Поэтому ИИ-инференс (распознавание целей) происходит прямо на технике.

• SoC (System-on-a-Chip) и Edge AI: Используются сверхкомпактные и энергоэффективные ИИ-вычислители. Яркий пример — защищенные версии микрокомпьютеров семейства NVIDIA Jetson (Orin / Xavier), которые устанавливаются прямо на БПЛА для обработки видеопотока в реальном времени.

• ПЛИС (FPGA) и ASIC: Программируемые логические матрицы (от Xilinx/AMD или Intel) и специализированные чипы. Они выполняют одну узкую задачу (например, поиск силуэта ракетной установки на ИК-снимке) в сотни раз быстрее и энергоэффективнее, чем классические процессоры.

• Rugged Edge Servers: Защищенные полевые серверы (например, от партнеров вроде Picogrid с их интеграционной платформой Legion), которые собирают данные с локальных радаров и камер прямо в окопах и фильтруют их перед отправкой в главный интерфейс Maven.

3. Программный стек (Как это собирается воедино)

Железо было бы бесполезно без интеграционного слоя Palantir.

• Онтологический слой (Data Ontology): Главное ноу-хау системы. Maven забирает абсолютно разнородные “грязные” данные (координаты с радара, видео с дрона, текстовый рапорт разведки, логистические таблицы) и переводит их в единый машиночитаемый формат, создавая “цифрового двойника” поля боя.

• Palantir Apollo: Платформа непрерывной доставки (CI/CD). Она позволяет Пентагону “по воздуху” обновлять ИИ-алгоритмы распознавания на дронах и подводных лодках по всему миру за часы, реагируя на новую тактику противника (DevSecOps).

• Генеративный ИИ и LLM: В последних версиях системы (интегрированных с Palantir AIP) используются большие языковые модели (включая модели типа Anthropic Claude). Это позволяет командирам общаться с базой данных естественным языком. Пример: “Покажи активные системы ПВО в радиусе 50 км и предложи три варианта их подавления с учетом наличия боеприпасов на нашей базе”.

Подводя итог: железо, которое использует Maven, — это комбинация коммерческих гипермасштабируемых облаков (AWS, Azure) в тылу и специализированных энергоэффективных ИИ-чипов (NVIDIA, FPGA) на кромке поля боя.