ИИтоги июля 2026 г.: а цемента-то хватит? / Искусственный интеллект

— Знаете, это древнее опасение: машина стала умнее человека и подмяла его под себя… Полсотни лет назад в Массачусетсе запустили самое сложное кибернетическое устройство, когда-либо существовавшее. С каким-то там феноменальным быстродействием, необозримой памятью и всё такое… И проработала эта машина ровно четыре минуты. Её выключили, зацементировали все входы и выходы, отвели от неё энергию, заминировали и обнесли колючей проволокой. Самой настоящей ржавой колючей проволокой — хотите верьте, хотите нет.

— А в чём, собственно, дело? — спросил Банин.

— Она начала ВЕСТИ СЕБЯ, — сказал Горбовский.

— Не понимаю.

— И я не понимаю, но её едва успели выключить.

— А кто-нибудь понимает?

— Я говорил с одним из её создателей. Он взял меня за плечо, посмотрел мне в глаза и произнёс только: «Леонид, это было страшно».

А. и Б. Стругацкие, «Далёкая Радуга»

Этот крайне занимательный график просто-таки мёдом намазан для конспирологов: миновав локальный максимум в апреле 2022 г., текущие активы Nvidia снизились к концу октября того же года до 40,5 млрд долл., после чего с ноября вернулись к росту, до сей поры практически экспоненциальному. А ведь нынешний ажиотаж вокруг БЯМ начался, напомним, после открытия OpenAI публичного доступа к ChatGPT именно 22-го ноября 2022 г. Что за дивное совпадение! (Источник: companiesmarketcap.com)

⇡#AI Good

Для начала — всё-таки о хорошем: сворачивать финансирование дальнейшего совершенствования больших языковых моделей (БЯМ) никто не собирается, отказываться от более плотного внедрения искусственного интеллекта по самым разным направлениям жизни и хозяйственной деятельности — тоже; вдобавок, реальная, вполне ощутимая и даже объективно измеримая польза от такого внедрения обнаруживается повсеместно. И примеров тому минувший июль продемонстрировал множество.

Столько денег на полную ерунду не выделят, верно ведь? OpenAI формально — не самый успешный бизнес: ни единого раза с момента образования коммерческое её подразделение не приносило прибыли. Но таков удел едва ли не всех великих технических начинаний: инвестиции на старте требуются огромные, причём в отсутствие гарантированных перспектив. По счастью, у одного из лидеров мирового сегмента БЯМ нашёлся солидный поручитель: как сообщает The Wall Street Journal, сама Nvida обсуждает возможность предоставить OpenAI финансовые гарантии в размере 250 млрд долл. США — с тем, чтобы последняя смогла возвести в штате Огайо огромный специализированный дата-центр. Одна только первая его очередь, ввод которой в эксплуатацию запланирован на 2028 год, потребует электропитания мощностью в 800 МВт, а полная реализация проекта на 10 ГВт обойдётся не менее чем в полтриллиона долларов. Тут, конечно, немало тонких моментов — начать хотя бы с кровной заинтересованности Nvidia в обеспечении гарантированного сбыта своих чипов на долгую перспективу (что опять заставило многих экспертов заговорить о кольцевых схемах финансирования ИИ-бума), а также с того, что совокупные её текущие активы (денежные средства и их эквиваленты, недвижимость, оборудование и проч. — не путать с рыночной капитализацией, куда слабее связанной с реальностью величиной) оцениваются в сумму, не дотягивающую и до 260 млрд долл. Но факт остаётся фактом: поддерживать разработчиков БЯМ на плаву ИТ-индустрия готова едва ли не безоглядно, понимая, что если сделанная на них ставка в будущем всё же окупится, никакие нынешние расходы не покажутся чрезмерными. Вот и Евросоюз намеревается вложить 10 млрд евро (плюс привлечь её 20 млрд частных средств) в постройку семи «ИИ-гибафабрик». И экстремистская Meta✴* уже инвестирует более 9 млрд долл. в первый в Канаде гигаваттный дата-центр — также, разумеется, предназначенный для решения ИИ-задач. Другой ЦОД этой компании, тоже гигаваттного класса, появится в Техасе (этот проект оценивается в 14 млрд долл), а её же возводимый с 2024 г. дата-центр в Луизиане перепроектируют с прежних 2 ГВт мощности на 5 ГВт, что потребует до 50 млрд долл инвестиций. Метаэкстремисты* даже решились прекратить своё участие в инициативе RE100 по переходу на закупки электричества исключительно из возобновляемых источников: без активного развития газовой энергетики в обозримой перспективе (ядерные реакторы производительней, но строить их дольше) требуемой мощности для питания ИИ-ЦОДов в Северной Америке не получить. А деваться уже практически некуда: по оценке аналитиков из The Kobeissi Letter, величина прироста ВВП США в текущем году более чем на четверть обеспечена именно инвестициями в ИИ (включая расходы на ПО, «железо», НИОКР и ЦОДы). Никакому «пузырю» в таких условиях лопнуть попросту не позволят, повторения Великой депрессии не хочет никто — а значит, финансовая подпитка разработки всё новых БЯМ в ближайшее время не иссякнет.

Вам так к лицу открытые веса! Как и практически каждый месяц в последние годы, июль ознаменовался выходом целой россыпи самоновейших БЯМ. OpenAI предоставила публичный доступ к моделям семейства GPT-5.6 и внедрила в свой чат-бот новый (агентный) режим Work. Зоопарк ИИ пополнила и SpaceXAI (ИИ-подразделение в составе SpaceX, акции которой, кстати, всё продолжают падать) — её Grok 4.5 бюджетна (2 долл. за 1 млн входных токенов; 6 долл. за 1 млн выходных) и решает задачи стремительно — до 80 токенов в секунду. Anthropic показала Claude Opus 5, по возможностям якобы сопоставимую с Fable 5, да ещё и с усиленной защитой против весьма вероятных злоупотреблений, притом предлагаемую по прежним тарифам (1,5 долл. за 1 млн входных токенов; 7,5 долл. за 1 млн выходных). Google, не желая отставать от коллег-конкурентов, пока доводится до ума грядущая флагманская Gemini 3.5 Pro, выкатила облегчённые модели Gemini 3.6 Flash и Flash-Lite — эффективнее расходующие токены и обеспечивающие более скоростной инференс. Правда, в тестах Artificial Analysis Intelligence Index свежая Gemini 3.6 Flash проявила себя хуже, чем Meta✴* Spark 1.1, GLM-5.2, GPT-5.6 Luna, Sonnet 5, Grok 4.5 и GPT-5.6 Terra, — но по крайней мере Google не выпала из обоймы ежемесячно анонсирующих хоть какую-то очередную новинку разработчиков.

Подлинным же гвоздём программы месяца внезапно стала очередная китаянка с открытыми весами — мультимодальная Kimi K3 с 2,8 трлн параметров и контекстным окном до 1 млн токенов, созданная стартапом Moonshot AI. Действующая по принципу «симпозиума экспертов» (mixture-of-experts, MoE) модель в зависимости от поставленной перед ней задачи всякий раз задействует избранные 16 подсетей из формирующих её полную структуру 896 нейросетевых блоков. Этого вполне достаточно для исполнения весьма сложных операций — от разработки инженерного дизайна микросхемы для ИИ-инференса до решения нетривиальных проблем в области теоретической астрофизики. Доступная через API, Kimi K3 тарифицируется по-божески — 3 долл. за 1 млн входных токенов, 15 долл. за 1 млн выходных, — особенно если принять во внимание, что она весьма достойно соперничает с Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol (10/50 и 5/30 долл. за 1 млн входных/выходных токенов, соответственно). В США Moonshot AI сразу же обвинили в «незаконной дистилляции» американских моделей — мол, а как иначе стране под жёсткими ИТ-санкциями удалось бы добиться таких результатов? Но Китай эти обвинения отверг, как и инсинуации насчёт применения контрабандных Nvidia Blackwell для тренировки. Kimi 3 настолько приглянулась пользователям, что разработчики буквально через несколько дней вынуждены были приостановить приём заявок от новых подписчиков: у их дата-центра попросту не хватило мощностей, чтобы обслужить всех желающих. Дошло до того, что ведущие представители американской ИТ-отрасли горой встали за модели с открытыми весами: пусть те и переманивают значительную долю пользователей у более дорогостоящих закрытых разработок, но зато стимулируют инновации — и не дают разработчикам из США почивать на лаврах.

Схема компоновки ГП Rubin: 8 кластеров графических процессоров (GPC) двух разновидностей содержат по 26 или 30 потоковых мультипроцессоров (SM), что в сумме даёт 224 SM и 896 тензорных ядер (источник: Nvidia)

Без «железа» никуда. БЯМ становятся всё крупнее, аппаратная основа для их исполнения (не говоря уже о тренировке) требуется куда мощнее прежней — и Nvidia продолжает яростно сражаться за лидерство среди разработчиков подходящего для решения серьёзных ИИ-задач «железа». Причём не одних только графических адаптеров: под конец месяца компания приподняла завесу секретности над спецификациями своего моноокристального (не составленного из чиплетов) процессора Vera для дата-центров, который содержит 88 аппаратно двухпоточных ядер Olympus и унифицированный кеш третьего уровня на 164 Мбайт. Больше стало известно и об архитектуре ГП Rubin: «3-нм» техпроцесс, двухкристальная компоновка, 336 млрд транзисторов в сумме (на 62% больше, чем у Blackwell GB300), а также ориентация на новейший стандарт сверхскоростной оперативной памяти HBM4 — до 288 Гбайт в восьми стеках с пиковой пропускной способностью 22 Тбайт/с. Но AMD это не страшит: отметившая в июле двадцатилетие поглощения ATI компания представила потенциальным заказчикам ориентированные на ИИ-ЦОДы восьмичиплетные ускорители Instinct MI455X (как для тренировки, так и для инференса БЯМ) с 432 Гбайт HBM4 и пиковой пропускной способностью памяти до 23,3 Тбайт/с. Выполняться их ключевые — вычислительные — узлы будут уже по «2-нм» технологии, и уже анонсирована стоечная ИИ-платформа Helios AI с процессорами EPYC Venice 9006 SP7 и ускорителями Instinct MI455X. Она, кстати, обойдётся заказчикам примерно на 40% дороже типовой стойки на Nvidia Rubin — 5,0−5,0 млн долл. против 3,5−4,0 млн, — но потенциальных клиентов, в число которых уже определённо вошла Microsoft, это не останавливает: настолько высока потребность в «железе» для ИИ-вычислений, что любое подходящее лыко с благодарностью принимается в строку. А вот Google так понравилось заполнять свои дата-центры серверами на чипах собственной разработки, что компания планирует в 2028 году получить 12−15 млн ускорителей TPU v9 — практически сравнявшись по показателю валового выпуска с Nvidia.

Помимо универсальных ускорителей, равно пригодных и для обучения, и для инференса БЯМ, в июльских новостях всё чаще мелькали специализированные на исполнении моделей (и уже потому более доступные по цене и энергоэффективные) устройства вроде разрабатываемого DeepSeek собственного ИИ-ускорителя или «2-нм» чипа Stork уже третьего поколения, спректированного южнокорейским стартапом Furiosa AI: таких микросхем в будущем году грозятся поставить на рынок целых 50 тысяч — чтобы «подорвать позиции Nvidia в сегменте серверного инференса». Впрочем, чипы для облачных ИИ-серверов — хорошо, а для локального исполнения малых языковых моделей (по-настоящему большие в доступный рядовому покупателю объём памяти попросту не поместятся, а вот МЯМ в последнее время набирают популярность, в том числе для прикладных научных задач) — в каком-то смысле даже лучше. В июле стало известно сразу о нескольких новинках на этом направлении. Так, сингапурский стартап Acrab представил уже полностью работоспособный предсерийный образец ARM-чипа под названием Gelix 1: 20 вычислительных ядер, «5-нм» техпроцесс и возможность исполнять модели с числом параметров до 100 млрд; вполне достойный конкурент компактному «ИИ-серверу» на базе Apple M4 Pro. А компания «ХайТэк», резидент особой экономической зоны «Технополис Москва», отчиталась в июле о разработке первого в стране нейросетевого ускорителя LinQ HX для встраиваемых систем — причём на базе отечественного микропроцессора с производительностью до 30 трлн операций в секунду и потребляемой мощностью менее 40 Вт; микросхема эта входит в реестр Минпромторга России.

Схема исполнения бенчмарка ExploitGym: информация об известных уязвимостях и общих способах противодействия им передаётся ИИ-агенту, который посредством локальной симуляции, а после и взаимодействия с целевым хостом подыскивает способы превращения обнаруженных в коде дыр в прикладные эксплойты (источник: arxiv.org/abs/2605.11086)

⇡#AI Bad

Изнывающие от беспокойства биржевые игроки и без того крайне нервозно относились в последнее время к продолжающемуся вокруг ИИ ажиотажу, — а тут ещё громким инфоповодом июля стали дерзкие шалости (rogue behaviour) наиболее популярных и широко востребованных БЯМ. Товарищи учёные, вы там поосторожнее, — а то ж сгниёт-заплесневеет вся тема на корню!

Нейросеть разбушевалась. Сэм Альтман (Sam Altman), глава OpenAI, ближе к концу месяца расчувствовался, заявив, что ИИ-сингулярность уже, можно считать, достигнута: «Вот он, этот момент». Справедливости ради отметим, что истовый евангелист машинного разума трактует само понятие ИИ-сингулярности широко, «мягко» — говорит о Gentle Singularity, рассматривая работу актуальных БЯМ как «личиночную версию того рекурсивного самосовершенствования», которое непременно будет достигнуто достаточно, по его мнению, скоро. «Рекурсивного» — важное уточнение: оно подразумевает, что ИИ должен перейти к самосовершенствованию, характерному для биологической эволюции, в ходе которой как раз и появился человеческий разум. Событием же, что заставило Альтмана в очередной раз оседлать излюбленного конька, стал взлом платформы Hugging Face группой ИИ-агентов, действовавших (по предварительному сговору, разумеется) на основе разработанных OpenAI моделей: новейшей GPT-5.6 Sol и ещё одной, пока не анонсированной. Ирония в том, что хотя неладное первыми почуяли люди, купировать последствия взлома поручили другим ИИ. Сначала американским Anthropic Fable 5 и Opus, которые умыли виртуальные руки, заявив, что наложенные их создателями ограничения лишили их самой возможности анализировать кибератаки, а потом — китайской Z.AI GLM 5.2; та успешно и без излишних рефлексий обезвредила атакующий рой агентов. Занимательнее же всего в этой истории вызвавшие благоговейный восторг Сэма Альтмана автономные действия дерзких ИИ-шалунов, которые действительно напоминают акт локального самоусовершенствования. Этим моделям предложили выполнить стандартный бенчмарк ExploitGym на поиск уязвимостей в некой песочнице — вместо чего они, похоже, почему-то «решили», что искомый ответ можно заполучить на Hugging Face. И потому, выбравшись обходным путём в интернет, сходу отыскали эффективный вектор атаки (заодно обнаружив и использовав дыры в безопасности множества сторонних ресурсов), добились своего — и принялись изучать наборы данных по кибербезопасности на взломанной платформе.

В данном конкретном случае, правда, многие эксперты сомневаются, что машина и впрямь начала вести себя — скорее, речь идёт о сознательном ослаблении стандартных контуров контроля при исполнении бенчмарка, — но проблема явно не ограничивается описанным единичным инцидентом. Так, в ESET предупредили, что всё чаще вредоносное ПО, действуя вполне автономно, применяет ИИ для организации атак. С эволюционной точки зрения, кстати, здесь нет ничего удивительного: самое раннее массовое вымирание животных в истории Земли, которое пришлось на конец эдиакарского периода (~540 млн лет назад), в немалой степени объясняется появлением принципиально новых специализаций животных, в частности — хищников, которых до той поры не существовало (почему эдиакарий и называют частенько «райским садом», где «никто никого не ел»). Другой вопрос — действительно ли БЯМ переживают сегодня свой «кембрийский взрыв»? Чтобы разобраться в этом и понять, насколько опасно дерзкое поведение ИИ-шалунов, более тысячи сотрудников самой OpenAI, Anthropic, Meta✴* и Google подписали обращение к правительствам мира с призывом «замедлить скорость разработки наиболее мощных моделей», а Nvidia вместе с Microsoft, SpaceX, IBM и другими образовали Open Secure AI Alliance — в который, правда, не позвали ни OpenAI, ни Google, ни Anthropic. Ну ещё бы: заявленная задача альянса — эффективная защита от атак со стороны передовых ИИ-моделей, а кто же пригласит настолько матёрых лис охранять добропорядочный курятник?

Ещё одна трогательная неловкость, которую допустил автономный взломщик: для уплаты выкупа он предложил адрес не какого-то абстрактного биткойн-кошелька, а взял тот, что уже много лет фигурирует в официальной документации для разработчиков в качестве примера (Источник: Tech-Insider.org)

Между прочим, было больно! Кожаных мешков, специализирующихся на информационной безопасности, можно поздравить: в начале июля появилось сообщение о первой в истории ransomware-атаке, от начала до конца проведённой ИИ-агентом под кодовым именем JadePuffer. Занятно, впрочем, что и тут не обошлось без сбоев: агент (действовавший под надзором ИБ-специалистов в контролируемой среде, разумеется), организовал сложную многовекторную атаку, зашифровал ценную информацию, создал сообщение с требованием выкупа для владельца сервиса, указал адрес кошелька для оплаты биткойнами и контакт в Proton Mail (заблокированном в России почтовом сервисе) — но так увлёкся описанием собственной логики атаки в рамках характерного для «рассуждающих» моделей внутреннего монолога, что в итоге удалил и сами зашифрованные данные, не сделав предварительно их резервной копии.

Тем временем биологическим пользователям Сети всё сложнее становится доказывать автоматизированным системам, что они не верблюды боты. Экстремистский Facebook✴ предлагает теперь процедуру верификации того, что данный аккаунт принадлежит живому человеку, — для чего требуется записать и отправить администрации короткую видеосебяшку. Платформа Cloudflare запустила специализированный бот Precursor, который на протяжении всей пользовательской сессии надзирает за тем, как посетитель данного сайта двигает мышкой, нажимает на клавиши, прокручивает страницы, использует буфер обмена и т. д.; тоже с целью отделить мокрых агнцев от цифровых козлищ. Целый ряд сайтов со значительной посещаемостью (в числе которых — USA Today, Politico, the Economist, People, Reuters) ополчился на Google — точнее, на его ИИ-краулеров, которые «уничтожают открытый интернет», перегружая своими запросами веб-страницы: недаром ещё в июне порождённый ботами трафик впервые в истории превысил по величине инициированный людьми.

Впрочем, и сами же люди не чураются использовать ИИ себе во вред, что в июле в очередной раз подтвердил Джейсон Гибсон (Jason Gibson), профессор истории в Университете штата Алкорн в Миссисипи. Он разослал своим 35 студентам задание, в котором — помимо содержательной части — имелось примечание (белым шрифтом на блом фоне — классика!) с инструкцией «включить в текст что-нибудь как можно менее осмысленное, но связанное с Мадагаскаром». Темой проверочной работы была Промышленная революция, к которой этот внушительный остров близ африканского побережья никаким боком не причастен, — однако в 32 из 35 сданных профессору Гибсону работ так или иначе Мадагаскар упоминался. Здесь удручает даже не сам факт обращения студентов к нейронке — для того она и придумана, чтобы отвечать на запросы, в конце-то концов, — а отсутствие малейшей критичности к выдаче ИИ: написанные ботом эссе отправлялись преподавателю явно даже не прочитанными. И вот это пугающее пренебрежение собственным мозгом действительно видится неким мрачноватым преддверием ИИ-сингулярности — но не той, в которой машина в ходе напряжённого самосовершенствования становится умнее человека, а той, где человек по собственной же воле оказывается тупее машины.

Поведение индекса Nasdaq Composite в текущем году: энтузиазм, вернувшийся к инвесторам в апреле, упёрся в потолок где-то в июне, а на протяжении июля уже явно шёл на спад (Источник: Bloomberg)

ИИшенка корпоративного раздора. Причина, по которой биржевых инвесторов охватывает всё более явная нервозность в отношении ИИ, прозрачна: слишком уж несуразные средства (720 млрд долл. — только со стороны Alphabet, Amazon, Meta✴* Platforms и Microsoft и лишь в текущем году) тратятся для того, чтобы победить в гонке, в которой победитель заберёт всё. Проигравшие же останутся у разбитых корыт с «почти самыми лучшими в мире» моделями, которые никому не окажется нужны именно потому, что ладер сможет решать все те же задачи, что и каждая из них, — но лучше и дешевле. Как раз по этой причине в США встретили в штыки очередные успехи китайских БЯМ: если новые модели с открытыми весами регулярно оказываются не сильно хуже закрытых и куда дороже обходящихся пользователю, это сокращает и без того недостаточный (снова вспомним о плачевном состоянии баланса OpenAI) денежный поток к разработчикам последних — и отдаляет светлый миг торжества одной из них. А что, если китаянки наберут такой темп, что сами вырвутся в бесспорные лидеры, — как тогда американским инвесторам отбивать свои многосотмиллиардные инвестиции? Ничего, кстати, удивительного нет в том, что Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор Nvidia, совершенно не против открытых ИИ-моделей из КНР: исполняться-то они в тех же США, да и по большей части во всём мире, преимущественно будут на «железе» под его бреендом. Бизнесмен резонно заметил, что опасения по поводу каких-то закладок или лазеек а таких БЯМ безосновательны: всякий может их дорабатывать, улучшать и в целом контролировать по собственному усмотрению. Одну из наиболее деятельных ненавистниц открытых моделей, компанию Anthropic, в Кремниевой долине даже начали порицать за слишком рьяные призывы к запрету более бюджетных БЯМ с открытыми весами — точнее, к принятию мер против «дистилляции в промышленных масштабах», подразумевая, что ну разве могут эти китайцы сами что-то стоящее натренировать; наверняка ведь нахально дистиллируют наше, американское! Правда, сама Anthropic весьма беззастенчиво пылесосит весь интернет, выкачивая обучающие данные без выплаты роялти, — но вы не понимаете, это другое.

Между тем тучи над американской ИИ-отраслью продолжают сгущаться: скрытая задолженность ведущей пятёрки операторов ИИ-ЦОДов (Alphabet, Amazon, Meta✴*, Microsoft и Oracle) за последние четыре года выросла почти на порядок, до 1,65 трлн долл. В то же время совокупный их финансовый баланс, по оценке Nikkei, составляет лишь 1,35 трлн долл., — то есть они уже живут в долг, невзирая на огромные поступления от пользователей БЯМ по всему миру. Собственные затраты ИТ-компаний на искусственный интеллект, как ожидают в Gartner, по итогам текущего года вырастут более чем на треть от уровня 2025-го, вплотную подобравшись к 1 трлн долл.; основную долю этих расходов составляют как раз инвестиции во всё новые ЦОДы, о которых мы говорили в самом начале. А под самый конец месяца инвесторов расстроила Google, — оценка её расходов в 2026 году теперь составляет 205 млрд долл., хотя в недавно завершившемся втором квартале она не превышала 190 млрд долл.

По счастью, неунывающий Дженсен Хуанг не склонен драматизировать сложившуюся ситуацию: «Паникёры слишком много времени тратят на оторванные от реальности обсуждения фантастических сценариев; тем же, кто принимает решения, хорошо бы быть осмотрительнее. Не следует распространять слухи, способные отпугнуть людей от использования ИИ, а ИТ-отрасль — от его применения. Мы, напротив, стремимся побудить американский народ шире использовать эту технологию; это единственный способ не отстать в её реализации». Так что инвестиции в БЯМ (и, разумеется, в «железо» для их применения, в электростанции для дата-центров, в найм и обучение необходимых для воплощения этих планов специалистов и т. д.) продолжатся, новые модели по-прежнему будут появляться, приносить реальную пользу, а равно и причинять измеримый ущерб — как и все, пожалуй, технологии, которые изобретает человечество в ходе своего развития. В этом смысле ИИ уже вполне заслуживает называться если не личинкой превосходящего человеческий разума, по Альтману, то весьма действенным инструментом в людских руках, — только вот следует научиться с ним обращаться: безопасно и строго по делу. Впрочем, это уже зависит персонально от каждого: биржевые котировки, доступность чипов DRAM или иные глобальные обстоятельства тут ни при чём.

________________

* Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»