Аннотация. В статье рассматривается технологическая архитектура и AI/ML-функциональность платформ Palantir Technologies, развёрнутых в Украине. Анализируются четыре ключевых продукта — Gotham, Foundry, Apollo и AIP, — их роль в создании «операционной системы для войны», а также совместный проект Brave1 Dataroom, превративший страну в крупнейший испытательный полигон для военных ИИ-решений. Особое внимание уделяется техническим аспектам интеграции данных, компьютерному зрению, автономным системам и архитектурным принципам, обеспечивающим работу в условиях высококонкурентной среды.

1. Введение: от данных к оружию

С начала полномасштабного вторжения России в Украину характер ведения войны претерпел фундаментальные изменения. Как отмечается в аналитических обзорах, «война перестаёт определяться платформами, вооружением или возможностями одного операционного домена — теперь её исход решают данные, модели, алгоритмы и межсетевые взаимодействия». В этом контексте Palantir Technologies заняла уникальное положение: компания, основанная в 2003 году при участии инвестиционного подразделения ЦРУ In-Q-Tel, превратилась из поставщика аналитического ПО в «операционную систему», способную «превращать данные в оружие».

На сегодняшний день Palantir входит в десятку крупнейших технологических компаний США с капитализацией, превышающей $440 млрд. Её технологии используются армиями, правительствами и спецслужбами США и стран НАТО. Однако именно Украина стала местом, где эти технологии проходят проверку в самых жёстких условиях, а сама страна превратилась в «крупнейший испытательный полигон цифровой войны».

2. Архитектурный фундамент: четыре платформы Palantir

Продуктовый портфель Palantir представляет собой не набор разрозненных решений, а «вокруг данных — модели — задачи — огневого воздействия построенную системную архитектуру». В основе лежат четыре взаимосвязанные платформы:

2.1. Gotham — платформа разведывательной аналитики

Gotham — флагманский продукт Palantir, изначально создававшийся для нужд американских разведывательных и оборонных структур. Это «платформа принятия решений для операций с поддержкой ИИ». Ключевые AI/ML-возможности Gotham:

• Интеграция и визуализация данных в реальном времени — платформа объединяет потоки с беспилотников, спутников, радаров, радиоперехватов и наземных сенсоров в единую оперативную картину.
• Обнаружение угроз и аномалий — ИИ и ML выявляют скрытые закономерности в данных, «от источников сигнальной разведки до сообщений осведомителей».
• Геопространственный анализ — наложение разведывательных данных на видео в режиме реального времени с использованием дополненной реальности.
• Автономное управление сенсорами — Gotham позволяет «автономно назначать задачи сенсорам — от дронов до спутников — на основе правил, управляемых ИИ, или ручного ввода для контроля с участием человека».
• AI-управляемый цикл поражения (kill chain) — платформа поддерживает военнослужащих «бесшовной и ответственной интеграцией идентификации целей и подбором средств поражения».

Архитектура Gotham построена на объектной базе данных RevDB с динамической онтологией, что позволяет гибко моделировать любые сущности поля боя. Расширяемая архитектура обеспечивает интеграцию с унаследованными системами, API и сторонними AI-инструментами.

2.2. Foundry — операционная система для организации

Foundry — платформа для коммерческого и государственного секторов, выполняющая роль «операционной системы для современной организации». Её AI/ML-функциональность включает:

• Более 200 встроенных коннекторов для интеграции данных из ERP-систем, IoT-потоков и баз данных.
• Автоматизированные low-code конвейеры для унификации структурированных и неструктурированных данных.
• Встроенные ML-возможности для прогнозной аналитики, оптимизации цепочек поставок и управления рисками.
• Оркестрация рабочих нагрузок в реальном времени через Apache Spark и Flink.
• Infrastructure as Code — управление всей вычислительной инфраструктурой в виде кода, «включая конфигурации, политики и развёртывание».

В контексте Украины Foundry выполняет роль «цифрового фундамента»: «все данные с полей боя — со спутников, беспилотников, радаров, разведывательных данных и каналов обмена информацией с союзниками — поступают в Foundry, проходят очистку, обработку и семантическое моделирование через Ontology, формируя цифровую основу поля боя».

2.3. Apollo — автономное развёртывание и управление жизненным циклом

Apollo — платформа, обеспечивающая «автономное развёртывание и управление жизненным циклом» ПО Palantir в гетерогенных и распределённых средах. Её ключевая функция — доставка обновлений и поддержание работоспособности систем даже в условиях, когда традиционные каналы связи нарушены или отсутствуют. В сочетании с Rubix (решением для zero-trust Kubernetes) Apollo обеспечивает безопасное развёртывание в любых инфраструктурах — от защищённых дата-центров до мобильных контейнеров у линии фронта.

2.4. AIP (Artificial Intelligence Platform) — ИИ-слой

AIP — наиболее молодой и динамично развивающийся продукт Palantir, запущенный в 2023 году. Это «генеративный ИИ-слой, построенный поверх Foundry и Gotham», который «не просто подключает API больших языковых моделей, а создаёт полноценную корпоративную ИИ-операционную систему».

Архитектура AIP строится на трёх уровнях:

1. Семантический слой данных (Ontology) — создаёт цифровой двойник организации, организуя сложные данные и логику во взаимосвязанные виртуальные объекты.
2. Двигательный слой (Dynamics) — обеспечивает выполнение бизнес-логики и рабочих процессов.
3. Динамический слой принятия решений — интегрирует бизнес-правила, AI-модели и симуляции для «прогнозирования оптимальных вариантов, проведения многошаговых симуляций и обратной связи результатов в систему, формируя непрерывно оптимизируемый замкнутый цикл».

AIP включает Agent-фреймворк, поддерживающий «динамическую оркестрацию многошаговых задач — агенты могут самостоятельно разбивать сложную задачу на подзадачи». В военном контексте AIP выступает как «центр принятия решений на театре военных действий, вызывая LLM и инструментальные модели для генерации планов действий и через безопасные автоматизированные процессы приводя в действие Kill Web во всех пяти доменах — воздушном, морском, наземном, космическом и электромагнитном».

3. Maven Smart System: ИИ-командование на поле боя

Maven Smart System (MSS) — специализированное решение Palantir, изначально развивавшееся как проект Пентагона «для ускорения анализа разведывательной информации, спутниковых снимков и данных с сенсоров». В Украине MSS используется для управления войсками на различных участках фронта.

Технические характеристики MSS:

• Обработка данных с множественными уровнями секретности — от несекретных до совершенно секретных — в едином настраиваемом интерфейсе.
• Интеграция сторонних AI-моделей для сценарного моделирования.
• Анализ более 150 источников данных — спутниковые снимки, видео с дронов, перехваченные коммуникации, наземные сенсоры.
• Компьютерное зрение для автоматического обнаружения и классификации транспортных средств на поле боя.
• Поддержка CJADC2 (Combined Joint All-Domain Command and Control) — объединённого вседоменного командования и управления.

Немецкий генерал-лейтенант Кай Роршнайдер, командующий объединённым командованием НАТО по мобильности, назвал военную ценность MSS «огромной», отметив, что система «освобождает командование от рутинной работы с данными, позволяя сосредоточиться на анализе и принятии решений». По его словам, «тот, у кого нет таких технологий, не имеет шансов на успех ни на тактическом, ни на оперативном уровне».

MSS развёртывается в распределённой архитектуре с использованием морских контейнеров, содержащих вычислительное оборудование, системы охлаждения и связи. «В случае уничтожения одного контейнера можно переключиться на соседние, повышая живучесть системы».

4. Brave1 Dataroom: AI-инфраструктура на реальных боевых данных

Brave1 Dataroom — совместный проект Министерства обороны Украины, Министерства цифровой трансформации, Вооружённых сил, Научно-исследовательского института военной разведки и Palantir. Это защищённая среда, где разработчики получают доступ к структурированным наборам данных для валидации, обучения и тонкой настройки военных AI-решений.

Технические характеристики платформы:

• Курируемые визуальные и тепловизионные наборы данных воздушных целей, собранные в реальных боевых условиях.
• Данные охватывают различные типы целей, погодные условия, время суток и типы сенсорных систем.
• Особый акцент на противодействие беспилотникам типа Shahed.
• Более 100 украинских компаний обучают свыше 80 AI-моделей для обнаружения и перехвата воздушных целей.

Главная цель платформы — «максимально быстро оснастить 100% дронов, действующих на линии фронта, компьютерным зрением и искусственным интеллектом». Уже достигнуты следующие результаты:

• Дроны-перехватчики нового поколения автономно перехватывают и уничтожают БПЛА типа Shahed.
• Один из участников Brave1 разработал технологию, автоматизирующую 95% всего процесса перехвата.
• На фронте активно применяются десятки систем на основе ИИ и компьютерного зрения, выполняющих тактические и стратегические задачи.

5. Применение AI/ML на поле боя: компьютерное зрение и автономные системы

Технологии Palantir нашли применение в широком спектре боевых задач:

Программное обеспечение PRISMA от Palantir активно используется в украинских командных пунктах ударных беспилотников дальнего радиуса действия, обеспечивая «управление тысячами беспилотников одновременно, находя уязвимые места во вражеской обороне».

По словам военного эксперта Юрия Кнутова, ИИ широко внедряется в дроны последнего поколения: «туда закладывается цифровая карта со спутника, и беспилотник летит по маршруту, сравнивая данные с заложенными в памяти и корректируя полёт. Подлетая к цели, беспилотник набирает высоту, сравнивает изображение с тем, что заложено, и, если совпадение есть, осуществляется атака. Человек практически в схеме не участвует».

6. Архитектурные принципы: онтология, безопасность и непрерывное обучение

6.1. Онтология как семантическое ядро

Центральным архитектурным элементом всех платформ Palantir является Ontology — семантический слой, создающий «управляемый семантический слой — унифицированное представление данных». Онтология «интегрирует три составляющих элемента принятия решений в масштабируемую систему», объединяя NVIDIA-акселерированные вычисления, открытые модели и библиотеки оптимизации маршрутов.

6.2. Безопасность и многоуровневый доступ

Архитектура Palantir предусматривает сочетание политик доступа на основе маркировки, назначения и ролей. Это критически важно для работы с разведданными разных уровней секретности в единой среде.

6.3. Непрерывное обучение моделей

Ключевая особенность экосистемы Palantir — обратная связь: «каждое действие пользователя возвращается в систему, так что AI-модели непрерывно уточняются на основе обратной связи операторов и живых данных». Это создаёт механизм постоянного совершенствования, недоступный в лабораторных условиях.

7. Заключение

Платформы Palantir представляют собой не просто набор инструментов, а целостную экосистему, где Foundry обеспечивает интеграцию и управление данными, Gotham — разведывательную аналитику и целеуказание, AIP — ИИ-принятие решений, а Apollo — автономное развёртывание в любых условиях. Вместе они образуют «операционную систему для войны», где данные превращаются в действия с минимальной задержкой.

Украина стала уникальным испытательным полигоном для этой экосистемы. Реальные боевые условия, противодействие РЭБ, огромные объёмы разнородных данных и необходимость принятия решений за секунды — всё это позволило Palantir проверить и доработать свои технологии в условиях, которые невозможно воспроизвести ни в одной лаборатории мира.

Brave1 Dataroom, в свою очередь, представляет собой новый этап эволюции: переход от использования готовых AI-решений к созданию национальной AI-инфраструктуры, где сотни украинских компаний обучают собственные модели на реальных боевых данных. Это превращает Украину из пассивного потребителя технологий в активного разработчика военного ИИ — и одновременно делает страну ещё более ценным партнёром для Palantir.

Как отметил генерал Роршнайдер, технологии ИИ становятся не просто преимуществом, а необходимым условием выживания на современном поле боя. И Украина, благодаря сотрудничеству с Palantir, оказалась на переднем крае этой трансформации.

Список литературы

1. Nasdaq.com. PLTR's Foundry and Gotham Accelerate Enterprise AI Expansion. 2026. URL: https://www.nasdaq.com/articles/pltrs-foundry-and-gotham-accelerate-enterprise-ai-expansion (дата обращения: 02.09.2026).
2. Nasdaq.com. Foundry & Gotham: The Engines Driving Palantir's Enterprise AI Rise. 2025. URL: https://www.nasdaq.com/articles/foundry-gotham-engines-driving-palantirs-enterprise-ai-rise (дата обращения: 02.09.2026).
3. Zhuanlan.zhihu.com. PALANTIR在现代战争中的体系化应用分析. 2026. URL: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2055204171410825437 (дата обращения: 02.09.2026).
4. Palantir.com. AI-Enabled Operations (White Paper). 2022. URL: https://www.palantir.com/assets/xrfr7uokpv1b/3A0y10xksgXENvRMNaAsUu/ed8f7f1ed534c0101f64536a85f7297b/Gotham_AI-Enabled_Operations_White_Paper.pdf (дата обращения: 02.09.2026).
5. Palantir.com. Gotham. 2023. URL: https://www.palantir.com (дата обращения: 02.09.2026).
6. Russiatoday.ru. Военный аналитик Кнутов: Palantir широко внедрила ИИ в систему управления ВСУ. 2026. URL: https://russiatoday.ru/science/news/1677182-analitik-ii-ukraina (дата обращения: 02.09.2026).
7. Rossaprimavera.ru. Немецкий генерал НАТО высоко оценил военную систему компании «Палантир». 2026. URL: https://rossaprimavera.ru/news/80783a87 (дата обращения: 02.09.2026).
8. Kyiv24.com. Использование искусственного интеллекта в обороне Украины с Palantir. 2026. URL: https://kyiv24.com/ru/yspolzovanye-yskusstvennogo-yntellekta-oborone-sotrudnychestvo (дата обращения: 02.09.2026).
9. 5.ua. Украина усиливает сотрудничество с Palantir в сфере AI и defence tech – Федоров. 2026. URL: https://www.5.ua/ru/obshchestvo/ukrayna-usylyvaet-sotrudnychestvo-s-palantir-v-sfere-ai-y-defence-tech-fedorov-376083.html (дата обращения: 02.09.2026).
10. Defensemirror.com. Ukrainian MoD, Palantir Tech Developing Drone Detection Models Using Russian War Data. 2026. URL: https://defensemirror.com/news/41613 (дата обращения: 02.09.2026).
11. Cabinet of Ministers of Ukraine. Ministry of Defence: Over 100 Ukrainian companies are already leveraging Brave1 Dataroom to train AI models. 2026. URL: https://www.kmu.gov.ua/en/news/minoborony-ponad-100-ukrainskykh-kompanii-uzhe-trenuiut-shi-na-danykh-brave1-dataroom (дата обращения: 02.09.2026).
12. Blog.palantir.com. Connecting Agents to Decisions. 2026. URL: https://blog.palantir.com (дата обращения: 02.09.2026).
13. Blog.palantir.com. Enabling Responsible AI in Palantir Foundry. 2025. URL: https://blog.palantir.com (дата обращения: 02.09.2026).
14. Lokad.com. Обзор Palantir, поставщика корпоративных решений для интеграции данных и платформ ИИ. URL: https://www.lokad.com (дата обращения: 02.09.2026).
15. Securitylab.ru. Украина превращается в испытательный полигон для военного ИИ. 2026. URL: https://www.securitylab.ru (дата обращения: 02.09.2026).