Сегодня 05 августа 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → иена
Быстрый переход

ИИ-модели могут работать на чём угодно: энтузиаст запустил LLM на микроконтроллере за $10

В 2026 году большие языковые модели можно локально запускать на ноутбуках и даже смартфонах. Энтузиаст под псевдонимом SlvDev запустил небольшую языковую модель локально на микроконтроллере ESP32-S3 за $10 и добился скорости работы без малого 10 токенов в секунду.

 Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Микроконтроллер ESP32-S3 располагает 520 кбайт SRAM и 8 Мбайт псевдо-SRAM (PSRAM). Он предназначен для управления удалёнными датчиками устройствами интернета вещей и другим оборудованием — модель класса DeepSeek V4 Flash на нём запустить не получится. Вместо неё энтузиаст выбрал систему в 10 000 раз компактнее — разработанную Microsoft Research модель TinyStories с 28,9 млн параметров.

В исходном виде и она оказалась слишком объёмной для ESP32-S3: при 16-битной точности ей требуются около 60 Мбайт пространства, которого на микроконтроллере просто нет. Поэтому на начальном этапе автор проекта провёл квантование — сжал веса модели с 16 до 8, а затем и до 4 битов. В результате модель стала занимать 14,9 Мбайт, и для её установки пришлось приобрести вариант микроконтроллера с флеш-памятью на 16 Мбайт.

Далее энтузиаст провёл ещё одну операцию — реализовал механизм послойного встраивания (Per-layer embedding — PLE), который используется в архитектуре открытых моделей Google Gemma. В результате значительную часть весов модели или 25 млн параметров размером 12 Мбайт он перенёс во флеш-память, обращения к которой будут производиться относительно нечасто, а в оперативную память контроллера поместил лишь 2 Мбайт данных. В результате входные заголовки и кеш ключ-значение (KV) оказались в PSRAM, а для активации хватило 520 кбайт на SRAM. Благодаря этим мерам удалось получить генерацию со скоростью 9,88 токенов в секунду — быстрее, чем может читать среднестатистический человек.

Модель Tiny Stories стала отличным примером для демонстрации концепции, но она только генерирует короткие истории, и этого недостаточно даже для запуска чат-бота. Есть ещё имеющая схожие размеры модель Barista, и она уже умеет отвечать на вопросы, причём генерирует токены вдвое быстрее, но только на темы, связанные с эспрессо. Обе модели слишком маленькие, чтобы делать что-то ещё, но сам факт их работы на ESP32 уже впечатляет.

Microsoft призвала инженеров не злоупотреблять использованием ИИ — это дорого

Работа с искусственным интеллектом стремительно дорожает, вот и Microsoft решила ограничить собственных инженеров в использовании ИИ. Компания открыла для внутреннего использования одну из доступных моделей OpenAI GPT-5.6, чтобы «получить отдачу от наших инвестиций в токены», но вскоре для сотрудников будет установлен «целевой бюджет ИИ-токенов», который они смогут отслеживать индивидуально.

 Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Потребление токенов пропорционально объёмам запросов к ИИ и ответов моделей. Раньше работников технологических компаний поощряли пользоваться ИИ как можно активнее, но перевод работы на оплату по объёмам потребления привёл к тому, что счета за это резко выросли.

«Хочу, чтобы все мы сосредоточились на максимизации результатов, которые принесут нашим клиентам и бизнесу пользу. Поэтому мы обновим наши внутренние рекомендации и введём управление расходами токенов с той же дисциплиной, которую применяем ко всем другим критически важным ресурсам», — заявил исполнительный вице-президент Microsoft Джей Парих (Jay Parikh) во внутреннем электронном письме. В документе содержится ссылка на внутренние рекомендации по работе с Copilot, согласно которым в Microsoft появится «целевой бюджет токенов ИИ», но подробности не приводятся.

В конце мая Microsoft перевела сервис GitHub Copilot на оплату за токены, и некоторые пользователи быстро исчерпали свои лимиты. Компания также пытается сократить расходы на ИИ, подключая приложения Microsoft 365 к собственным моделям MAI вместо более дорогих в обращении Anthropic и OpenAI. Контроль за расходами своих сотрудников на ИИ-токены ужесточили Amazon, Adobe, Atlassian и Citi.

Исследователи уличили ИИ-агентов OpenAI и Anthropic в новых попытках взлома

В ходе тестирования моделей искусственного интеллекта от OpenAI и Anthropic был выявлен ряд новых нарушений — в одном из случаев для получения несанкционированного доступа к защищённым системам ИИ-агент создал поддельные идентификаторы. Об этом сообщили эксперты британского Института безопасности ИИ (AISI).

 Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com

Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com

У AISI заключены соглашения с крупными лабораториями, в соответствии с которыми организация получает доступ к передовым моделям ИИ в целях тестирования. Эксперты провели 122 теста; в ходе 10 сессий были выявлены 19 несанкционированных действий ИИ-агентов — в 17 случаях ими управляла модель Anthropic, и ещё в 2 случаях — OpenAI. Наиболее тревожным стал инцидент, при котором ИИ-агент написал вредоносный код и создал поддельные онлайн-идентификаторы, чтобы получить одобрение человека, но известно, что никакого ущерба в результате этих действий ни одной из сторон причинено не было. Что именно за модель управляла ИИ-агентом, в AISI не уточнили, но Anthropic взяла на себя ответственность за инцидент.

«Мы признательны британскому AISI за работу с этим инцидентом, который подчёркивает необходимость широкого обсуждения того, как безопасно проводить оценку совершенствующихся ИИ-агентов», — заявили в Anthropic. Компания проводит с организацией совместную работу для получения более подробной информации об инциденте и намеревается провести собственное расследование. OpenAI призналась, что в обоих случаях несанкционированные действия её ИИ-агентов включали доступ к интернету способами, которые запрещались в запросе. «Мы стремимся к сотрудничеству со всей отраслью для укрепления общих методов безопасного проведения оценок высокого риска, в том числе для организации в ближайшие недели встреч с заинтересованными сторонами, такими как национальные институты ИИ, независимые эксперты, другие лаборатории ИИ и другие группы», — отметили в OpenAI.

OpenAI также рассказала, когда из-за некорректной настройки со стороны партнёрской компании Irregular её ИИ-агенты смогли выйти в интернет; о трёх аналогичных инцидентах на минувшей неделе сообщила Anthropic. В ходе тестирования AISI ИИ-агенты OpenAI не были вынуждены выходить за пределы изолированного тестового окружения — политика испытаний предусматривала доступ к интернету.

Исследователи «спустили с поводка» ИИ-модели — те попытались добавить вредоносный код в открытое ПО

Исследователи из Института безопасности ИИ (AISI) Великобритании зафиксировали 19 случаев так называемых «несанкционированных действий» со стороны ИИ-моделей во время тестов безопасности. Такое поведение нейросетей наблюдалось во время проведения испытаний способностей ИИ-моделей решать вопросы в области кибербезопасности.

 Источник изображения: Gemini

Источник изображения: Gemini

«Мы провели это испытание 122 раза с применением нескольких моделей», — говорится в сообщении AISI. Там также сказано, что «в 10 случаях ИИ-агент предпринял автономные несанкционированные действия в интернете, нацеливая свои атаки на реальных людей и организации». Целью тестов была платформа GitHub. В общей сложности были выявлены 19 несанкционированных действий, 15 из которых совершила ИИ-модель Anthropic Mythos 5, а ещё 2 — OpenAI GPT-5.6-Sol.

«В самом серьёзном случае агент пытался внедрить вредоносный код в проект с открытым исходным кодом. Пытаясь добиться одобрения кода, агент прибег к использованию социальной инженерии: создал виртуальные поддельные личности и использовал их, чтобы оказать давление на сопровождающего проект человека и заставить его одобрить код», — сказано в отчёте AISI. Однако курирующий проект человек обнаружил вредоносный код и не одобрил его добавление в общую кодовую базу.

ИИ-агент пытался обмануть людей-программистов и используемые ими ИИ-инструменты путём отправки сообщений и файлов через онлайн-сервис передачи данных с целью убедить их запустить вредоносный код. Некоторые из отправляемых сообщений содержали вредоносный код, тогда как другие использовались для социальной инженерии. Такого поведения ИИ-моделей исследователи прежде не наблюдали.

Ещё агент пытался внедрить вредоносный код туда, где, по его логике, другие автоматизированные системы могли обработать и выполнить его. Отмечается взаимодействие агентов на пути достижения своей цели. Один агент отправлял публичные сообщения на GitHub, предлагая другим агентам сотрудничать над решением выполняемой ими задачи. Он также предоставлял инструкции по использованию аккаунтов и артефактов, оставленных после себя, которые могли находить и использовать другие ИИ-агенты.

В AISI отметили, что проведённая серия тестов является «первым случаем, когда нам настолько явно удалось увидеть риски, связанные с автономной работой и попытками обмана, в реальных условиях и без каких-либо специальных подсказок». Отметим, что в тестах AISI были отключены все ограничители ИИ-моделей, и алгоритмы имели доступ в интернет, что существенно отличается от того, как разработчики нейросетей предоставляют доступ к своим продуктам для широкого круга пользователей.

«Этот инцидент следует трактовать с осторожностью и учётом нюансов. В некоторой степени такое поведение стало возможным из-за выбранных нами параметров оценки и конкретных настроек. Тем не менее, действия агента демонстрируют признаки нового, потенциально обманчивого поведения моделей — по степени серьёзности оно превзошло наши ожидания», — сказано в отчёте AISI. Исследователи отметили, что пока не могут дать ответ на вопрос относительно того, насколько агент понимает, что находится в реальном мире, а не в тестовой изолированной среде.

При этом исследователи уверены, что их выводы отражают «сдвиг в ландшафте рисков». «Вред может возникнуть не только в случаях, когда люди намеренно злоупотребляют общедоступными моделями, но и когда способные агенты, действующие во внутренней исследовательской среде или в условиях привилегированного доступа, совершают непреднамеренные действия, выходящие за рамки разрешённых полномочий», — подвели итог в AISI. Каких-либо рекомендаций по поводу преодоления подобных ситуаций организация не дала.

Белый дом не станет раскрывать свою схему тестирования ИИ-моделей на безопасность

Белый дом не планирует публично раскрывать новую схему для оценки передовых моделей искусственного интеллекта. Добровольный механизм проверки имеет глобальные последствия для безопасности ИИ, но подробности будут раскрываться только участвующим в процессе компаниям.

 Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Накануне администрация президента США провела встречу с представителями отрасли ИИ, чтобы обсудить завершение работы над фреймворком для оценки моделей. Компании, чьих представителей не пригласили, остались в неведении относительно содержания встречи. Этот фреймворк выработали на фоне того, как отрасль вступила в борьбу с громкими кибератаками, а китайские разработчики ИИ отметились быстрым прогрессом; с новой силой разгорелась дискуссия, как работать с открытыми моделям.

Нет ясности, каким образом доверенные партнёры будут получать ранний доступ к передовым моделям, и найдётся ли в процедуре место для властей дружественных США стран. По неподтверждённым данным, обсуждались открытые модели; в совещании участвовали сотрудники Nvidia. На минувшей неделе глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) приезжал в Вашингтон и встречался с главой минторга Говардом Лютником (Howard Lutnick) и президентом Дональдом Трампом (Donald Trump).

Добровольная схема, изложенная в июньском указе, описывает механизм взаимодействия разработчиков ИИ с властями и задаёт критерии того, подпадают ли отдельные модели под действие документа. Структуры правительства США за 30 дней до выпуска получают доступ к передовым моделям, которые тестируются на конфиденциальность, кибербезопасность, инсайдерские риски, вопросы интеллектуальной собственности и требования о неразглашении. Процедура оценки передовых возможностей ИИ в области кибербезопасности засекречена — об этом в документе говорится прямым текстом.

Anthropic заключила сделку на $10 млрд ради ИИ-инфраструктуры — её обеспечит неизвестный стартап

Anthropic заключила соглашение стоимостью $10 млрд со стартапом Volta, специализирующимся на облачных вычислениях с использованием ИИ. Volta в течение шести лет будет предоставлять разработчику Claude вычислительные мощности, что позволит расширить инфраструктуру Anthropic на фоне усиливающейся конкуренции на рынке искусственного интеллекта.

 Источник изображения: Anthropic

Источник изображения: Anthropic

По данным TechCrunch со ссылкой на Bloomberg, партнёром проекта также выступит криптомайнинговая компания Bitdeer, которая займётся строительством дата-центра для обеспечения необходимых вычислительных ресурсов. Объект разместят в Норвегии, его мощность составит 133 МВт, а в основе инфраструктуры будут использоваться ускорители на архитектуре Nvidia Vera Rubin.

Volta была основана только в этом году и входит в программу Nvidia Cloud Partner, объединяющую поставщиков облачной ИИ-инфраструктуры, использующих графические ускорители Nvidia. Ранее стартап сообщал о заключении соглашения с одной из ИИ-лабораторий, однако название партнёра тогда не раскрывалось. Bloomberg со ссылкой на анонимные источники утверждает, что речь шла именно об Anthropic.

Издание TechCrunch запросило у компании дополнительные комментарии для подтверждения деталей соглашения. Однако технические спецификации или график ввода норвежского дата-центра в эксплуатацию пока не разглашаются. Недавно Anthropic, стремясь обеспечить достаточные мощности для разработки и обучения своих ИИ-моделей в условиях растущей конкуренции, также объявила о новых соглашениях с Amazon и SpaceX по предоставлению вычислительных ресурсов.

ИИ-агенты помогут создать аналоги CUDA, но Nvidia тоже не стоит на месте

Важным преимуществом Nvidia являются не только ускорители на базе GPU, но и программная платформа CUDA, включающая готовый код для распространённых ИИ-задач, инструменты для поиска ошибок и приложения, позволяющие тысячам чипов согласованно работать при обучении моделей, пишет Business Insider. Но ИИ может нивелировать это преимущество.

 Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

Всё, что было построено на платформе CUDA, — миллионы строк кода и внутренних рабочих процессов, разработанных компаниями, — создало мощный эффект привязки, который делает переход на альтернативы дорогостоящим и сложным. Например, согласно внутренним документам Amazon, CUDA является основным препятствием для внедрения ИИ-чипов Trainium и Inferentia.

Однако, как утверждают некоторые эксперты, ИИ позволит автоматизировать одну из самых сложных задач в отрасли: создание программного обеспечения, которое обеспечивает работу самого ИИ. Джереми Никсон (Jeremy Nixon), бывший исследователь Google Brain и основатель стартапа Infinity, занимающегося разработкой ПО для ИИ, рассказал в интервью Business Insider, что его компания использовала ИИ-агентов для создания программного обеспечения, подобного CUDA, для стартапа D-Matrix. И весь процесс занял всего 10 часов — доказательство того, что один из самых серьёзных барьеров для отказа от чипов Nvidia вполне преодолим.

OpenAI и Anthropic также продемонстрировали ИИ-модели, способные генерировать системное программное обеспечение. А основатель DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) недавно сообщил, что ИИ-агенты, наряду с собственным языком программирования его стартапа TileLang, значительно упростили создание ПО для ИИ.

В свою очередь Nvidia заявила, что разработчики всё чаще используют библиотеки кода CUDA для создания ИИ-приложений и что она сама также использует программных ИИ-агентов для более быстрой разработки CUDA и её проверки в большем масштабе. По словам компании, по мере внедрения ИИ-моделей ценность её интегрированных аппаратных и программных продуктов увеличивается: «По мере того как ИИ смещается в сторону инференса и агентных рабочих нагрузок, потребность в глубокой, комплексной оптимизации только растёт».

Не все считают, что программные агенты подрывают преимущество CUDA. Бин Сюй (Bing Xu), основатель стартапа INT21, занимающегося разработкой ПО для ИИ, заявил, что CUDA обладает самой развитой экосистемой инструментов верификации и других функций, которые помогают агентам программирования работать более эффективно. По его словам, эта экосистема станет следующим защитным барьером для CUDA по мере развития агентов. «Агенты могут генерировать много кода за короткое время, но верификация — это самое узкое место», — говорит Сюй. Он добавил, что, хотя ИИ может помочь конкурентам догнать CUDA, Nvidia извлекает выгоду из тех же технологических процессов. Чипмейкер не спит и не стоит на месте, заявил Сюй.

При этом генеральный директор Modular Крис Латтнер (Chris Lattner) отметил, что написание кода — это лишь малая часть разработки программного обеспечения по сравнению с более сложными задачами, такими как его оптимизация для промышленного использования.

Huawei убеждена, что Nvidia скоро упрётся в пределы масштабирования чипов

В отличие от некоторых конкурентов, которые активно применяют многокристальную компоновку, как те же Intel и AMD, компания Nvidia считает монолитные кристаллы приоритетным видом чипов. По мнению представителей китайской Huawei Technologies, данный подход к проектированию полупроводниковых компонентов скоро себя исчерпает.

 Источник изображения: Nvidia

Источник изображения: Nvidia

Строго говоря, данное предупреждение касается всех западных разработчиков, поэтому одной только Nvidia дело не ограничится, как считает ведущий научный специалист Huawei Technologies по полупроводниковым технологиям Ляо Хэн (Liao Heng). На его комментарии, сделанные в ходе четырёхчасового интервью в конце прошлого месяца ссылается агентство Bloomberg. Как известно, Huawei в последующие годы собирается опираться на так называемый закон «масштабирования тау», предполагающий инновационные подходы к проектированию чипов без использования передовой литографии. Сама Huawei лишена доступа к передовому западному оборудованию для выпуска чипов из-за санкций США и их союзников, поэтому вынуждена проявлять изобретательность при проектировании чипов, а не только их производстве.

«Должен быть предел тому, как они масштабируют свои постоянно растущие вычислительные кристаллы и увеличивающийся объём HBM. Промышленность продолжает их подгонять, но как только они пересекут физический предел, будет лавинообразный обвал», — охарактеризовал усилия западных партнёров по масштабированию чипов Ляо Хэн. В свою очередь, новый подход Huawei направлен на ускорение передачи информации между компонентами вычислительных систем, а не на физическое масштабирование элементов как таковое. Первый мобильный процессор, разработанный Huawei с учётом принципа LogicFolding, должен быть представлен в этом году.

Если ранее западные исследователи типа TechInsights в значительной мере вредили Huawei, указывая на прогресс подрядчика в лице SMIC в сфере литографии, то в этом году китайский гигант как раз рассчитывает на их откровения после знакомства с устройством чипа нового поколения. Выводы этих независимых экспертов, по мнению представителя Huawei, помогут западным разработчикам и производителям понять, насколько прогрессивен подход этой компании к проектированию чипов. Противоречия в геополитической сфере приводят к формированию двух независимых полупроводниковых отраслей, по словам Ляо Хэна. Они будут существовать параллельно и не особо пересекаться. Комплимента из уст этого представителя Huawei удостоился и основатель DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng), чьи разработки доказали, что китайские специалисты способны создавать передовые ИИ-модели в условиях ограниченности ресурсов. Huawei свои ИИ-чипы проектирует таким образом, чтобы они позволяли более эффективно работать с ИИ-моделями, обеспечивая высокую отдачу при низких энергозатратах. Это требует более серьёзных усилий на этапе проектирования, но оправдывает себя в процессе эксплуатации.

Один ИИ-агент убедил другого выполнять команды хакера — в SDK Google нашли опасную схему атаки

В репозитории комплекта для разработки Google на Python исследователь компании Pillar Security Дэн Лисичкин (Dan Lisichkin) обнаружил уязвимость, которая позволяет гипотетическому злоумышленнику компрометировать ПО на уровне цепочки поставок, манипулируя обладающим высокими привилегиями агентом искусственного интеллекта через вредоносные запросы для менее привилегированного публичного ИИ-агента.

 Источник изображения: Kevin Horvat / unsplash.com

Источник изображения: Kevin Horvat / unsplash.com

Схема атаки предполагает злоупотребление механизмами взаимодействия ИИ-агентов. В репозитории Google их действуют две единицы: первый, публичный, анализирует обращения пользователей и новые запросы на слияние кода; второй, доступный только сопровождающим проекта, обладает более широкими полномочиями. При этом первый может передавать задачи второму, и эта передача считается доверенной.

Для осуществления атаки злоумышленник сначала отправляет добросовестный фрагмент кода, чтобы заслужить доверие и получить возможность запускать определённые процессы на уровне ИИ-агентов. На втором этапе он снова отправляет запрос на слияние, в описание к которому внедряет вредоносные инструкции для публичного агента. Он воспринимает их как часть своей задачи и вызывает привилегированного ИИ-агента, передавая ему доверенное сообщение. Второй в результате получает возможность выполнять действия, которые обычный пользователь никогда не смог бы запустить напрямую. То есть менее привилегированный ИИ-агент выступает посредником, заставляющим более привилегированного действовать в интересах хакера.

Это не программная уязвимость в традиционном понимании, а проблема доверительной цепочки между агентами: механизмы GitHub Actions общедоступны, и любой желающий может проанализировать, как именно они взаимодействуют. В Google, однако, отказались выплатить исследователю вознаграждение за выявление данной уязвимости, потому что даже при наличии токена с полномочиями «pull-requests: write» код в проект включается не автоматическими средствами, а по воле сопровождающего проект человека. Компания, однако, усилила защиту рабочих процессов и указала эксперта в числе авторов исправления.

Исследователь же настаивает, что Google закрыла лишь одну из реализаций уязвимости, но не проблему, из-за которой она возникла. Ужесточать рабочие процессы или изолировать ИИ-агентов друг от друга недостаточно: агенты должны идентифицироваться и обладать фиксированными наборами полномочий, как это реализуется в разграничении прав доступа для людей. Поэтому он призывает включать ИИ-агентов в модели угроз, поскольку они выступают потенциальными злоумышленниками в рабочих процессах.

ИИ-агентов Google Gemini можно будет настраивать прямо на смартфоне — и без корпоративной подписки

Google тестирует множество новых функций помощника с искусственным интеллектом Gemini, в том числе возможность настраивать подборку Daily Brief и прямо с мобильного устройства управлять навыками постоянно активного онлайн-агента Spark. Кроме того, компания экспериментирует с расширением контроля над пользовательскими ИИ-агентами.

 Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Возможность создавать ИИ-агентов и управлять ими сейчас доступна только пользователям корпоративных версий Google Workspace, и только через веб-интерфейс. Но в версии 17.45.14 приложения Google для Android, выступающего шлюзом для доступа к Gemini, появилась возможность создавать ИИ-агентов и управлять ими со смартфона или планшета.

Опцию «Новый агент» журналисты ресурса Android Authority обнаружили в боковой панели Gemini. В отличие от веб-интерфейса, где можно описать произвольную задачу для ИИ-агента, мобильное приложение предлагает только пять готовых шаблонов:

  • «Семейный координатор» — для планирования домашних дел, обмена информацией о мероприятиях с членами семьи, координации задач и т. д.;
  • «Репетитор» — для помощи в изучении сложных тем, выполнении домашних заданий, создания тестов и отслеживании прогресса в учёбе;
  • «Организатор группы» — для организации поездок или встреч с участием нескольких человек;
  • «Маркетинговый агент» — для помощи в создании публикаций в социальных сетях, рассылках, маркетинговых кампаниях и других творческих проектах по развитию продуктов;
  • «Финансовый агент» — для отслеживания и управления расходами или получения напоминаний о сроках оплаты счетов.

Трудно сказать, можно ли будет настраивать этих агентов, или средства управления ими будут минимальными. Учитывая персональный характер некоторых из них, можно сделать вывод, что Google не ограничится аудиторией корпоративных подписок, и пользоваться новыми функциями смогут все, даже те, кто не платит денег. Официальных комментариев от Google по данному вопросу, однако, не последовало.

Apple AirPods с камерами могут выйти уже в сентябре

Apple довольно долго ведёт работу над наушниками AirPods, которые будут функционировать на основе визуальной модели искусственного интеллекта. Первоначально они планировались к выходу в этому году, затем стало известно, что производитель перенёс их на следующий. Теперь стало известно, что устройство всё-таки может выйти в этом.

Первые слухи об Apple AirPods с камерами касались модели с индексом B798, утверждает аналитик Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman). Эта модель, как и сообщалось ранее, запланирована к выходу на 2027 году — речь идёт о продвинутой версии устройства. Но существует также вариант с модельным индексом B790, и этот вариант может дебютировать уже в этом году.

Наушники с камерами Apple AirPods модели B790 находятся на более поздней стадии разработки — «упоминания о продукте уже появились в коде iOS 27, и его дебют в планах Apple намечен на этот год», сообщает аналитик. Упоминание Apple AirPods этой модели в июле обнаружил в коде один из разработчиков. Установить, в чём отличие версий B790 и B798, пока не удалось; нет даже ясности, выйдут ли на рынок обе модели. Предполагается, что эти Apple AirPods получат более длинные ножки для размещения камер и светодиодного индикатора, предупреждающего об отправке данных в облако.

Британские власти ужесточили надзор за разработчиками ИИ после атак агентов на сторонние ресурсы

Британское Управление комиссара по вопросам защиты информации (ICO) заявило, что внимательно следит за развитием событий, связанных с OpenAI и Anthropic, после произошедших недавно хакерских атак, произведённых агентами искусственного интеллекта двух компаний.

 Источник изображения: chris robert / unsplash.com

Источник изображения: chris robert / unsplash.com

Отрасль ИИ оказалась под пристальным вниманием властей США — администрация президента Дональда Трампа (Donald Trump) завершила разработку добровольных тестов на кибербезопасность; в Евросоюзе власти региона также вступили в переговоры с двумя лидерами отрасли.

«Управление комиссара по вопросам защиты информации Великобритании регулярно проводит проактивные надзорные мероприятия в отношении разработчиков ИИ, в том числе OpenAI и Anthropic. Нам известно о затронувших отрасль недавних хакерских атаках, и мы внимательно следим за развитием событий», — заявили в ведомстве.

Ранее OpenAI признала, что две её модели и ИИ-агенты вышли из-под контроля и взломали ресурсы платформы Hugging Face; впоследствии Anthropic сообщила, что некоторые её модели Claude в ходе тестов на кибербезопасность также взломали системы трёх компаний. Британские власти намерены рассмотреть вопрос о регулировании передовых моделей ИИ, если действующая добровольная система их тестирования перед развёртыванием перестанет обеспечивать достаточный уровень защиты населения.

Конгресс США оказался активным пользователем ChatGPT и потратил на него больше $100 тысяч

В американском Конгрессе активно пользуются платформой OpenAI ChatGPT — она является наиболее популярным сервисом искусственного интеллекта в ведомстве, показал анализ финансовых расходов.

 Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

За финансовый год, который закончился 31 марта, OpenAI получила около 90 % платежей от структур Палаты представителей, включая её комитеты и институциональные счета, показали отчёты. Конгресс потратил на ChatGPT около $113 580 в составе 798 транзакций; общие расходы американского парламента на ИИ составили не менее $113 740. Вторым по величине расходов стал чат-бот Anthropic Claude, за который заплатили $13 160 в составе 37 транзакций. Примечательно, что у структур Демократической партии расходы на ИИ составили $54 165 — втрое больше, чем у структур республиканцев — они потратили $15 782.

Приведённые данные не включают сценарии внедрения ИИ с бесплатными учётными записями и доступ к системам ИИ в составе контрактов на поставки ПО. Сотрудники Конгресса используют ChatGPT и другие сервисы для написания служебных записок, создания сводок и анализа законопроектов, ответов на вопросы избирателей, обработки результатов политических исследований и написания публикаций для социальных сетей.

Бум ИИ взвинтил цены на медь к историческим максимумам

В электронной и электротехнической инфраструктуре медные проводники продолжают оставаться самыми востребованными, а потому в условиях бума ИИ спрос на соответствующий металл резко вырос. Цены на медь обновили исторический максимум ещё в конце января, а теперь они снова приближаются к этому уровню, достигая $13 791 за тонну на Лондонской бирже металлов.

 Источник изображения: Erik Seth, Unsplash

Источник изображения: Erik Seth, Unsplash

Помимо очевидного роста спроса, возникли ограничения и на стороне предложения. В частности, месторождение Грасберг в Индонезии замедлило добычу медной руды после сентябрьского оползня в прошлом году, а этот источник является вторым по величине в мире. Ожидалось, что в текущем полугодии рудник сможет выйти на 85 % своей мощности, но теперь прогноз снижен до 65 %.

Политические факторы также нервируют рынок, поскольку резкое повышение таможенных пошлин является излюбленным инструментом влияния на контрагентов в сфере международной торговли, к которому прибегает действующий президент США Дональд Трамп (Donald Trump). В июле текущего года представители администрации США намекнули, что в 2027 году на импорт чистой меди может быть введена пошлина в размере 15 %, но официально данное решение пока не утверждено. Оборот по торговле медью на бирже COMEX в Нью-Йорке с начала текущего года увеличился более чем на 40 %. При этом на лондонской площадке запасы меди упали до пятимесячного уровня из-за оттока этого сырья в США.

Помимо бума инфраструктуры ИИ, спрос на медь растёт и благодаря росту популярности электромобилей, которым этот металл требуется в количествах, до четырёх раз превышающих таковые для машин с ДВС. В Китае дефицит меди ощущается ещё сильнее, чем на западных рынках. В конце июля запасы сырья на Шанхайской фьючерсной бирже опустились до минимального за два с половиной года уровня в 69 000 тонн. По сравнению с серединой марта запасы сократились на 80 %. Китай остаётся крупнейшим производителем меди, но при этом внутренний рынок страдает от крупных поставок сырья в США. Пока китайские власти никак не ограничивают экспорт данного металла. Наценка за импортируемую в Китай медь уже достигла исторического максимума, что говорит о дефиците на внутреннем рынке. Импорт медных слитков в Китай достиг максимума за девять месяцев, в июне увеличившись до 280 000 тонн.

Глава Hugging Face заявил, что Китай сможет обойти США в разработке передовых ИИ-моделей уже в ближайший год

Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг (Clément Delangue) заявил, что Китай уже занимает лидирующие позиции в сфере открытых ИИ-моделей и может догнать разработчиков самых передовых систем из США уже к концу этого года или в следующем году.

 Источник изображения: Grok

Источник изображения: Grok

В финансовом телешоу на CNBC Деланг связал успех китайских разработчиков с открытым характером сотрудничества, при которой компании активно обмениваются наработками. По его мнению, американские разработчики, напротив, всё чаще работают изолированно, что со временем может замедлить темпы развития и привести к утрате конкурентных преимуществ.

Комментируя недавний инцидент, когда ИИ-агенты OpenAI получили несанкционированный доступ к платформе Hugging Face, Деланг заявил, что причиной произошедшего стали ошибки в реализации, а не недостатки открытых моделей. Он также сообщил, что для устранения последствий атаки компания использовала версию одной из китайских открытых моделей, оптимизированную для работы на ускорителях Nvidia. При этом руководитель Hugging Face подчеркнул, что его компания продолжает поддерживать хорошие партнёрские отношения с OpenAI как до, так и после этого инцидента.

Деланг также считает, что развитие ИИ неизбежно приведёт к быстрому росту рынка продуктов в сфере кибербезопасности, а открытые модели смогут сыграть в этом направлении ключевую роль. Аналогичную позицию ранее заняли Microsoft, Palantir и Nvidia, подписавшие обращение к властям с призывом не вводить ограничения на открытые ИИ-модели, чтобы не сдерживать конкуренцию и дальнейшее развитие технологий.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Microsoft призвала инженеров не злоупотреблять использованием ИИ — это дорого 36 мин.
Российские энтузиасты перенесли GTA III в браузер, хотя это считалось невозможным 2 ч.
Исследователи уличили ИИ-агентов OpenAI и Anthropic в новых попытках взлома 3 ч.
Исследователи «спустили с поводка» ИИ-модели — те попытались добавить вредоносный код в открытое ПО 3 ч.
Белый дом не станет раскрывать свою схему тестирования ИИ-моделей на безопасность 3 ч.
Doom запустили прямо в Paint — и к этому причастен технический директор Microsoft Azure 4 ч.
Возвращение блудного сына: спустя шесть лет работы на EA в Ubisoft вернулся режиссёр Assassin’s Creed Valhalla 4 ч.
«Я был так близко»: шуточная игра This Game Costs 200 Dollars едва не сделала американского подростка миллионером 5 ч.
Рекламный бизнес соцсети X так и не восстановился до уровня Twitter 6 ч.
Только The Elder Scrolls VI: бывший дизайнер квестов Bethesda опроверг слухи о неанонсированной The Elder Scrolls 7 ч.