Опрос
|
реклама
Быстрый переход
DeepSeek больше не хочет быть дешёвой — тарифы на флагманские ИИ-модели взлетят до 4,5 раза
13.08.2026 [18:40],
Анжелла Марина
Китайская компания DeepSeek резко повысит стоимость использования флагманских моделей V4, отказавшись от прежних сверхнизких тарифов. Новые цены начнут действовать с 16 августа и будут зависеть от загрузки вычислительных ресурсов. 
Источник изображения: John Cameron/Unsplash По информации Bloomberg, стоимость 1 млн выходных токенов DeepSeek-V4-Flash в часы пик составит $1,32 против прежних $0,28. В остальное время тариф будет вдвое дешевле. Более продвинутая модель DeepSeek-V4-Pro также подорожает: цена вырастет с $0,87 до $3,96 за 1 млн токенов в часы максимальной нагрузки, а вне этого периода будет вдвое ниже. В компании объяснили изменение тарифов необходимостью более рационально распределять вычислительные ресурсы, а динамическая модель ценообразования должна побудить разработчиков переносить ресурсоёмкие задачи на менее загруженные периоды. При этом даже после повышения цен тарифы DeepSeek останутся ниже тарифов некоторых крупных конкурентов. Например, стоимость аналогичного объёма токенов у Anthropic для Claude 3.5 Sonnet составляет $50. Bloomberg отмечает, что резкое изменение тарифов произошло на фоне растущего внимания к ценам высокопроизводительных ИИ-моделей. Ранее необычно низкая стоимость сервисов DeepSeek породила дискуссии о так называемой «зоне смерти DeepSeek», в которой более дорогие или менее производительные модели могут потерять конкурентоспособность. Одновременно DeepSeek, как ранее сообщал 3DNews, готовится к масштабному привлечению финансирования и рассматривает возможность проведения IPO уже в этом году, из-за чего её основателю Лян Вэньфэну (Liang Wenfeng) приходится учитывать не только темпы расширения бизнеса, но и растущие расходы на вычислительную инфраструктуру. Российский ИИ отправят на экзамен по духовности — модели проверят на традиционные ценности
13.08.2026 [17:34],
Владимир Мироненко
Принятый в июле Госдумой и утверждённый Владимиром Путиным закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России» требует, чтобы большая фундаментальная модель соответствовала российскому законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям. Подтвердить соответствие этим требованиям компании смогут с одобрения Минцифры в независимой испытательной лаборатории. 
Источник изображения: Jackson Sophat/unsplash.com Порядок подтверждения соответствия ИИ-моделей традиционным духовно-нравственным ценностям разработает правительство при участии Минцифры, ФСБ и ФСТЭК, отвечающих, в том числе, за информационную и технологическую безопасность, сообщили «Ведомости». Источник, участвующий в обсуждении подзаконного акта, отметил, что перечень духовно-нравственных ценностей уже содержится в указе президента № 809, так что совместно с бизнесом планируется разработать специальные бенчмарки, с помощью которых российские большие фундаментальные модели будут тестировать на предмет соответствия закону и ценностям. Также собеседник «Ведомостей» сообщил, что правкомиссия по цифровизации может создать испытательную лабораторию по предложению Минцифры. Её положительное заключение станет основанием для присвоения модели статуса национальной или суверенной, что позволит разработчику в дальнейшем получить право на меры господдержки, например, в госзакупках или при реализации особо значимых IT-проектов. Этот порядок касается только разработок, претендующих на статус суверенных или национальных. АНО «Цифровая экономика» заявила, что образование и предоставление государственных услуг станут первыми сферами для внедрения суверенных и национальных ИИ-моделей. Экспертизу сможет проводить не одна назначенная организация, а несколько лабораторий, прошедших проверку у госоргана. На ФСБ и ФСТЭК возлагается проверка соответствия ИИ критериям безопасности для госсистем, а окончательное решение о подтверждении соответствия и присвоении модели статуса национальной или суверенной будет принимать Минцифры. Представитель Минцифры отметил, что пакет подзаконных актов сейчас проходит межведомственное согласование, поэтому говорить об итоговом регламенте проверки ещё рано. По мнению технического директора РТК-ЦОД Алексея Забродина, в качестве проверяющего может выступить Институт системного программирования РАН, обладающий большим опытом работы со сложными программными продуктами. Маленькая ИИ-модель оказалась в 11 раз дешевле GPT-5.6 Luna — и почти не уступила ей в тесте логического мышления
13.08.2026 [17:30],
Павел Котов
Лаборатория искусственного интеллекта Pathway, которая специализируется на отличных от трансформера архитектурах, опубликовала результаты тестирования рассуждающей модели BDH-CQ. Имея размер 150 млн параметров, она набрала 29,5 % в бенчмарке ARC-AGI-1. Вычислительные затраты на тестирование составили $0,0007, что в 11 раз дешевле, чем обслуживание малой модели OpenAI GPT-5.6 Luna. 
Источник изображения: Jackson Sophat / unsplash.com Высокая стоимость работы с системами ИИ сегодня в большинстве случаев объясняется архитектурой моделей, а не их способностями, заявили в Pathway, поэтому лаборатория решила показать, что переход на альтернативную архитектуру «открывает совершенно новое пространство с точки зрения соотношения интеллекта и затрат». Известный бенчмарк ARC-AGI-1 направлен на проверку логического мышления модели и её способность выводить правило на основе ограниченного числа примеров и надлежащим образом применить его к новым входным данным. Младшая в линейке модель OpenAI GPT-5.6 Luna показала в том же тесте результат в 34,2 %, но затраты составили уже $0,008 за одну задачу — и это с учётом того, что OpenAI снизила на неё цену на 80 %. Для сравнения, Anthropic Claude Opus 5 и Google Gemini 3.1 Pro показали в том же тесте 97–98 % при затратах $0,5–$0,6 за задачу, то есть он обходятся почти в тысячу раз дороже. Стоимость обслуживания Alibaba Qwen3 235B оказалась более чем втрое дороже BDH-CQ, но она продемонстрировала худший результат. Разрыв обусловлен механизмами рассуждений. Большинство современных ИИ-моделей с поддержкой логического мышления генерируют промежуточный текст, на который тоже расходуются токены, и только после этого выдают окончательный ответ, тогда как BDH-CQ «молча» решает задачи в памяти. Первые эксперименты Pathway с моделью показали соответствие стандартным законам масштабирования, аналогичным механизмам моделей-трансформеров размером от 1 млрд до 600 млрд параметров. Разработчик намерен усложнять доступные для модели задачи, включая математические рассуждения, тест ARC-AGI-2 и, в конечном итоге, провести полную оценку ARC-AGI-3. Не исключено, что на более крупных и сложных задачах преимущество в эффективности также сохранится. «Будь это добровольно, никто бы не согласился»: Twitch начал тренировать ИИ на контенте пользователей, никого не спросив
13.08.2026 [17:03],
Михаил Романов
Стриминговый сервис Twitch возмутил сообщество нововведением — включённой по умолчанию функцией, разрешающей платформе использовать материалы канала пользователя для тренировки ИИ-моделей Amazon. 
Источник изображений: Twitch О том, что у пользователей Twitch (принадлежит Amazon) появилась возможность отказаться от функции, стало известно из микроблога поддержки и соответствующей статьи на официальном сайте платформы. Анонс вызвал резкую критику. Многие не хотят, чтобы на их контенте обучались модели генеративного ИИ, и считают, что сервис должен был дать возможность согласиться на сбор данных, а не подписывать всех на него принудительно. 
Отключить функцию можно в настройках безопасности аккаунта Почему администрация сервиса не сделала включение функции добровольным, на сопровождавшем анонс стриме из цикла Patch Notes объяснил главный директор по продукту Twitch Майк Минтон (Mike Minton). «Будь это добровольно, никто бы не согласился. <...> Почти у всех контент-сервисов в мире [функция] включена по умолчанию. Думаю, наш подход выделяется тем, что мы уважаем ваше желание отказаться от обучения моделей», — похвалился Минтон. Отключение параметра не запрещает Twitch и Amazon использовать контент канала в других целях, включая функции Twitch с поддержкой ИИ, которые помогают с поиском зрителей и обеспечением безопасности сообщества (AutoMod). Как подметили в издании PC Gamer, администрация Twitch склонна отказываться от особенно непопулярных решений. В то же время Amazon уже связала своё будущее с ИИ, так что на скорую отмену функции рассчитывать не стоит. Meta✴ бесплатно раздаст 15 000 умных очков ирландским слабовидящим
13.08.2026 [16:38],
Павел Котов
Meta✴✴ решила пожертвовать 15 000 умных очков собственного производства национальной благотворительной организации Vision Ireland, занимающейся проблемой потери зрения. Этого достаточно для каждого слепого и слабовидящего человека, которому оказывает помощь эта организация. 
Источник изображения: Meta✴✴ Очки Ray-Ban Meta✴✴, созданные в сотрудничестве с европейской EssilorLuxottica, пользуются большим спросом. Людям, испытывающим проблемы со зрением, эти устройства обеспечат доступ к технологиям искусственного интеллекта, которые помогут в повседневных задачах: чтении текста, распознавании объектов и получении общей информации об окружении. В этом году ирландский филиал Meta✴✴ провёл в штаб-квартире Vision Ireland демонстрационное мероприятие, на котором работники организации и представители общества слепых и слабовидящих получили практические инструкции по использованию ИИ-очков, а производитель изучил отзывы об их применении. Заявки на получение бесплатного устройства принимаются на сайте организации и по телефону. В Vision Ireland разработана процедура передачи умных очков — она включает подачу заявки, оценку, определение права на получение экземпляра, а также очное обучение и поддержку. Людей научат выполнять на устройстве распознавание объектов, чтение текста и решать иные задачи по голосовой команде. Vision Ireland намерена провести мероприятия по всей стране, где люди смогут получить свои устройства и получить практические рекомендации. После обучения можно будет также получить техническую поддержку и ответы на дополнительные вопросы. Samsung и SK hynix ускорили внедрение ИИ в разработку и производство чипов
13.08.2026 [14:53],
Алексей Разин
Применение искусственного интеллекта в сфере производства полупроводниковых компонентов тоже уместно, как отмечает TrendForce со ссылкой на публикации южнокорейских СМИ. По крайней мере, SK hynix использует данные технологии на этапе тестирования и упаковки микросхем памяти, а Samsung с их помощью ускоряет разработку чипов. 
Источник изображения: Samsung Electronics В рамках эксперимента SK hynix внедрила ИИ на своём предприятии в Чхонджу, которое специализируется на тестировании и упаковке микросхем памяти. Эксперимент будет продолжаться до конца года, после чего компания примет решение о целесообразности массового внедрения ИИ на данном этапе процесса производства памяти. В конечном итоге SK hynix хотела бы полностью автоматизировать свои предприятия по производству чипов к 2030 году, и сейчас она делает очередные шаги к этому. Наиболее активно внедряющие технологии ИИ сотрудники SK hynix получают стимулирующие надбавки к зарплате. Компания пытается поднять уровень качества своей продукции, используя для этого ИИ и новые методы работы с оборудованием. Рынок требует увеличения объёмов производства памяти, а экспансия производственных площадей не может быть пропорциональной, поэтому компания пытается повысить производительность предприятий иными способами. Для поддержки этих инициатив в кампусе в Чхонджу будет установлено 250 ИИ-серверов с 2000 ускорителей Nvidia Blackwell. Технология цифровых двойников на производстве также будет активно осваиваться SK hynix с целью поиска скрытых резервов для повышения производительности предприятий по выпуску памяти. Samsung Electronics готова встраивать GPU для вычислений непосредственно в производственное оборудование. Кроме того, она уже несколько месяцев использует ИИ-модель Claude Code компании Anthropic для разработки фирменного ПО. Искусственный интеллект внедряется и на этапе разработки полупроводниковых компонентов. Верификация дизайна SoC, которая обычно занимала более месяца, с помощью ИИ завершается всего за два дня. В другом из примеров инженер с опытом работы менее двух лет при поддержке ИИ смог выполнить месячную работу за один день. Ускоряется разработка как цифровых решений, так и аналоговой логики. При помощи ИИ удаётся быстрее адаптировать инструментарий разработчика к изменениям в техпроцессе производства. Поскольку корпоративное подразделение LSI по разработке чипов располагает численностью специалистов не более 6000 человек, внедрение ИИ поможет Samsung эффективнее конкурировать с той же Qualcomm, которая может похвастать штатом почти в 52 000 человек. Бизнес массово внедряет ИИ, но половина компаний не знает, окупаются ли эти вложения
13.08.2026 [12:49],
Алексей Разин
Экономика бума искусственного интеллекта вообще отклоняется от классических закономерностей и тенденций. В случае с представителями бизнеса, которые успели взять на вооружение соответствующие технологии в своей деятельности, половина заявляет, что не может с уверенностью говорить об окупаемости соответствующих вложений. 
Источник изображения: Arlington Research Об этом свидетельствуют результаты социологического исследования, опубликованные Forbes. Характерно, что 74 % опрошенных представителей бизнеса подтверждают, что успели внедрить ИИ в своей работе. Из общения с ними становится понятно, что теперь они пытаются определить, как можно использовать генерируемые ИИ данные, и в какие сроки профильные затраты будут окупаться. Пока бизнесу даже сложно определиться с критериями оценки эффективности внедрения ИИ. Растёт обеспокоенность бизнеса и судьбой тех данных, которые сотрудники компаний передают чат-ботам. Владельцы последних при этом контролируют эту информацию на совершенно законных основаниях, но не факт, что клиентов это полностью устраивает. Соглашения с провайдерами ИИ-моделей, которые работают на внешней инфраструктуре, в дальнейшем будут тщательно анализироваться корпоративными юристами, чтобы не ущемлять интересы правообладателей. Кроме того, рынок ИИ-услуг довольно быстро консолидируется, и это тоже причиняет неудобства клиентам тех компаний, которые по каким-то причинам решили объединить ИИ-активы. Компании попадают в зависимость от решений одного вендора, и если он вдруг решает объединиться с другим, клиентам нередко приходится проводить затратную миграцию и адаптацию существующих корпоративных решений под меняющуюся внешнюю инфраструктуру. Сама инфраструктура тоже развивается не совсем предсказуемо. Поскольку строительство больших центров обработки данных в местах с хорошей инфраструктурой связи и мощными источниками энергии становится дорогим удовольствием, да и земли в таких регионах мало, операторам ЦОД приходится осваивать всё более удалённые территории. Перебои в энергоснабжении, задержки в передаче информации по каналам связи, и даже протесты местных жителей накладывают свой отпечаток на реализацию таких проектов, и конечные клиенты всё это почувствуют на себе. Для компаний с глобальным присутствием может возникать необходимость развития локальных ЦОД в разных странах, поскольку этого нередко требуют местные власти с целью защиты персональных данных пользователей. Формирование стратегии развития бизнеса должно учитывать и эти факторы. Банда ИИ-агентов напала на Тайвань — взлом правительственных систем продолжался четыре дня
13.08.2026 [12:47],
Владимир Мироненко
В начале июля правительственные веб-сайты Тайваня подверглись атаке хакеров, задействовавших для этого ИИ с открытым исходным кодом, сообщил The Financial Times со ссылкой на израильскую фирму Dream, занимающуюся разработкой ИИ и первой выявившую попытки вторжения. 
Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com По данным Dream, злоумышленники, предположительно связанные с Китаем, объединили несколько ИИ-агентов с открытым исходным кодом в автономный инструмент для взлома, который координировал их действия. В ходе атаки, длившейся четыре дня, инструмент одновременно задействовал до восьми автономных агентов, которые, составив карту 21 правительственной системы, искали бреши для взлома. При этом он постоянно пересматривал приоритеты возможных путей атаки с учётом полученных результатов. Когда один способ атаки терпел неудачу, инструмент запускал другого агента для поиска информации в интернете и разработки нового подхода, как это делал бы человек-хакер. Амир Беккер (Amir Becker), главный стратег Dream, ранее руководивший кибероперациями элитного израильского подразделения радиоэлектронной разведки 8200, сообщил, что до этого не сталкивался с подобной полностью автономной атакой на правительственный объект. Dream отказалась подтвердить данные о правительственных объектах атаки, сославшись на политику компании, но заявила, что уведомила одну из стран Азиатско-Тихоокеанского региона о взломе. По словам источника The Financial Times, целью был Тайвань. Исследование показало, что инструмент скомпрометировал как минимум 85 учётных записей пользователей правительственных учреждений и получил доступ к более 2500 кадровым данным, прежде чем успел распространить атаку на агентство ядерной безопасности Тайваня и как минимум семь энергетических компаний. При этом не удалось выяснить, какая именно ИИ-модель использовалась для работы агентов. Однако данные показали, что её защитные механизмы были обойдены путём представления хакерских действий как санкционированного упражнения для проверки уязвимостей системы. Российский бизнес распробовал китайские ИИ-модели — их потребление выросло в разы
13.08.2026 [12:21],
Павел Котов
Клиенты крупнейших российских облачных платформ в этом году в разы нарастили потребление зарубежных больших языковых моделей искусственного интеллекта, обнаружил «Коммерсантъ». Тенденцию подтвердили в Yandex AI Studio, MWS GPT и Cloud.ru. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com На платформе Yandex AI Studio про итогам первой половины 2026 года объём потребления ресурсов ИИ составил 594 млрд токенов, и это в 18 раз больше, чем за аналогичный период прошлого года. На модели самого «Яндекса» пришлись 54 % потребления ресурсов; доли китайских Alibaba Qwen и DeepSeek составили 21,2 % и 13,5 % соответственно, и только 7,5 % достались открытой американской OpenAI GPT-OSS. На платформе MWS GPT объёмы потребления ИИ-ресурсов китайских моделей по итогам первой половины 2026 года показали рост в 11 раз — до 400 млрд токенов. Самой востребованной стала Alibaba Qwen (261,1 млрд токенов), второе место заняла Zhipu AI GLM (91,2 млрд), третье — Moonshot AI Kimi (81,4 млрд), которая сместила DeepSeek. Потребление ИИ-моделей на платформе Cloud.ru за неполные восемь месяцев 2026 года выросло в 18 раз, сообщили там, но абсолютных показателей не привели. Российские компании наращивают потребление китайских ИИ-моделей быстрее, чем американских, говорят в MWS Cloud. По своим возможностям китайские сравнялись с американскими, и сейчас используются для решения самых сложных задач. На платформе Yandex AI Studio объём потребления открытых китайских моделей вырос в пять раз год к году. В сегменте ИИ Россия отстаёт от Китая на шесть–восемь месяцев, заявил в июне глава «Сбербанка» Герман Греф, а США опережают Китай ещё на полгода. Такой разрыв не является критическим — Россия входит в первую пятёрку стран мира по развитию ИИ. Google отстранила главу DeepMind за чрезмерное увлечение наукой в ущерб зарабатыванию денег на Gemini
13.08.2026 [12:16],
Павел Котов
Топ-менеджмент Google был вынужден отстранить Демиса Хассабиса (Demis Hassabis) от руководства подразделением DeepMind, потому что он уделял слишком много внимания научной работе в области искусственного интеллекта в ущерб моделям семейства Gemini, предназначенных для коммерческого использования. Новый глава DeepMind Корай Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu), напротив, изначально ориентирован на коммерческие продукты — усилив по ним позиции, Google сможет в полную силу конкурировать с OpenAI и Anthropic, пишет Reuters. 
Источник изображений: BoliviaInteligente / unsplash.com В ноябре минувшего года Google ненадолго обогнала конкурентов в области ИИ, но в этом новые модели Anthropic и OpenAI вернули поискового гиганта в положение догоняющего. В августе Google отложила выпуск новой флагманской Gemini 3.5 Pro, потому что, по результатам внутреннего тестирования, она отстаёт от конкурентов в таких областях как написание кода. А 5 августа компания объявила о масштабной реорганизации руководства DeepMind. Глава подразделения Демис Хассабис стал председателем совета директоров, а его полномочия как управленца ослабились; возглавил же DeepMind Корай Кавукчуоглу. Параллельно Google стала ослаблять автономию DeepMind — ранее независимой лондонской ИИ-лаборатории, которую корпорация поглотила в 2014 году. Google перевела несколько отделов DeepMind в основную корпоративную структуру. Под руководством Хассабиса DeepMind занималась бо́льшим числом исследовательских проектов в области ИИ по сравнению с конкурентами, но одновременно разрабатывала и модели Gemini, имеющие важное значение для коммерческих интересов Google. В прошлые годы Хассабис позволял себе противостоять некоторым усилиям, которые могли бы принести Alphabet новые доходы или помочь холдингу укрепить позиции в гонке ИИ. В 2025 году гендиректор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) назначил Кавукчуоглу, тогдашнего технического директора DeepMind, на должность главного ИИ-архитектора Google. В последующие месяцы влияние некоторых руководителей DeepMind уменьшилось, и Кавукчуоглу стал центральной фигурой, определяющей направление развития Gemini, он также пользовался поддержкой одного из основателей Google Сергея Брина (Sergey Brin).  В минувший четверг, 6 августа, Хассабис и Кавукчуоглу на общекорпоративном собрании попытались развеять опасения сотрудников по поводу будущего ИИ-лаборатории и заверили, что повседневная работа в DeepMind останется прежней. Кавукчуоглу, который и без того взял на себя надзор за разработкой моделей более года назад, продолжит курировать Gemini; Хассабис же выступил с докладом, как ИИ может продвинуть науку и общество — эти долгосрочные вопросы и станут предметом его новой работы на должности председателя совета директоров DeepMind. Эти перестановки происходят на фоне усилий Брина по мотивации сотрудников — он оперативно отреагировал на появление OpenAI ChatGPT в 2022 году и подчеркнул, что теперь Google предстоит навёрстывать упущенное. Сейчас Брин не занимает в Google руководящих должностей, но его неофициальное влияние остаётся значительным; его он использовал, в частности, чтобы направлять ресурсы компании на такие области как рекурсивное самосовершенствование — механизм, при котором ИИ начинает улучшать сам себя без участия человека. Приводятся несколько причин, по которым Google утратила инициативу в области ИИ. Бюрократический характер большой корпорации не позволяет ей выпускать новые модели так же быстро и гибко, как это делают конкуренты. Ещё одна проблемная область — недостаток ресурсов ИИ-ускорителей TPU. После своего назначения ИИ-архитектором Google Кавукчуоглу перебрался из Лондона в штаб-квартиру Google в калифорнийском Маунтин-Вью и быстро заработал репутацию человека, более ориентированного на коммерческие продукты. Но ещё до своего переезда он был основным контактным лицом DeepMind при взаимодействии с подразделением Google Cloud, и с его именем связываются надежды на снятие напряжённости из-за дефицита TPU, который глава Google Сундар Пичаи пообещал преодолеть. ИИ разогнал Lenovo до рекордных $26,9 млрд выручки — акции взлетели на 17 %
13.08.2026 [09:55],
Алексей Разин
Китайская компания Lenovo на этой неделе отчиталась о финансовых результатах первого квартала 2027 фискального года, который в её календаре недавно завершился. Период характеризовался рекордным за предыдущие пяти лет ростом общей выручки на 43 % до рекордных за всю историю её существования $26,9 млрд. Что характерно, рост выручки наблюдался не только на серверном направлении, но и в сегменте персональных устройств. 
Источник изображений: Lenovo Чистая прибыль компании выросла на 176 % в годовом сравнении до $1,1 млрд, впервые в истории превысив рубеж в один миллиард долларов США. В сегменте ИИ выручка Lenovo выросла на 60 % в годовом выражении до $9,3 млрд, и теперь это направление обеспечивает 35 % всей выручки Lenovo Group. Расходы на исследования и разработки по итогам первого квартала удалось увеличить на 30 % до $682 млн.  Направление умных устройств (IDG), которое охватывает ПК, планшеты и смартфоны, свою выручку в прошлом квартале нарастило на 27 % до $17,1 млрд, причём ПК и умные устройства увеличили профильную выручку на 30 %. Компания особо гордится тем, что в условиях роста цен на компоненты её удалось сохранить норму операционной прибыли на уровне 7,1 %, а саму операционную прибыль увеличить на 27 % до $1,2 млрд. Более того, на рынке ПК этот производитель увеличивает отрыв от второго по величине игрока уже на протяжении десяти кварталов подряд, к настоящему моменту занимая на нём 24,2 %. Среди тройки лидеров только Lenovo смогла в прошлом квартале нарастить свою на рынке ПК, при этом не пожертвовав нормой операционной прибыли. Даже в сегменте смартфонов выручка Lenovo выросла 13 %, а доля премиальных моделей Moto Razr, Signature и Edge в структуре профильной выручки достигла 37 %. Планшеты увеличили выручку компании на 83 % до рекордного для сезона значения. Анализируя период с 2023 по 2025 годы включительно, Lenovo сообщает об опережающих темпах роста своего парка ИИ-ПК на фоне средних показателей по отрасли. Премиальные смартфоны Motorola за три года в среднем увеличили свои объёмы продаж на 23 % в год при среднем темпе роста сегмента не более 7 %.  В инфраструктурном сегменте, который охватывает и серверные решения, выручка Lenovo выросла на 98 % до рекордных $8,5 млрд. Операционная прибыль достигла рекордных $777 млн, а норма операционной прибыли составила 9,1 %. На международных рынках, которые не включают китайский, выручка Lenovo от реализации ИИ-серверов в прошедшем квартале выросла на трёхзначную величину в процентах. Объём заказов на поставку ИИ-серверов последовательно вырос на 157 % до $54 млрд. В сегменте решений и услуг выручка Lenovo выросла на 28 % до $2,9 млрд, а норма операционной прибыли достигла рекордных 24,2 %. К концу десятилетия ёмкость рынка ИИ-услуг должна вырасти почти вдвое от нынешнего уровня до $850 млрд, поэтому на данном направлении компания также рассчитывает неплохо зарабатывать. Сегмент ИИ в целом к тому времени будет формировать до половины всей выручки Lenovo. Акции компании после публикации квартальной отчётности выросли в цене на 17 %, а всего с начала года они подорожали на 225 %. Чистые убытки в размере $609 млн по итогам квартала не расстроили инвесторов, поскольку они возникли главным образом из-за переоценки варрантов, выпущенных в 2025 году. Google представила ИИ-модель SL2T, которая понимает язык жестов
13.08.2026 [09:45],
Павел Котов
Подразделение Google DeepMind рассказало о намерении донести революцию в области искусственного интеллекта до 70 млн человек по всему миру, которые общаются на языках жестов. Новая модель SL2T преобразует эти языки в текст. 
Источник изображения: deepmind.google Google SL2T — многоязычная модель-переводчик, которая дебютирует на смартфонах Pixel 11, позволяя преобразовывать язык жестов в текст через приложения Gboard и Live Transcribe. На начальном этапе её применение ограничивается американским языком жестов и его переводом на английский. Способность ИИ обрабатывать человеческую речь за последние годы значительно продвинулась — сейчас можно просто диктовать текст на смартфон, планшет или ПК. Но до настоящего момента это не относилось к тем, кто пользуется одним из более чем 200 существующих языков жестов. Модель SL2T позволяет людям, испытывающим проблемы со слухом, взаимодействовать со смартфоном, используя привычный язык и не вводя текст вручную. В этом формате теперь можно отправлять поисковые запросы, составлять электронные письма и сообщения для мессенджеров, редактировать документы и выполнять другие задачи, в том числе отправлять запросы и инструкции для ИИ-помощника Gemini. Модель доступна в Google Live Transcribe, то есть перевод с языка жестов можно осуществлять в реальном времени во время видеозвонков. Google обучила SL2T на более чем 100 тыс. часов с данными 50 жестовых языков, и четверть из этого набора относится к американскому. Первоначальный вариант поддерживает только американский, но Google проводила обучение и на примерах других, чтобы модель могла изучить общие закономерности. Чтобы развеять опасения по поводу конфиденциальности, в Google уточнили, что в SL2T используется встроенная модель компьютерного зрения MediaPipe Holistic, которая отслеживает геометрию положений лица, рук, туловища и тела человека — на облачный сервер отправляются для расшифровки только их координаты, а не видеозапись. Модель производит преобразование непосредственно в текст, минуя промежуточные текстовые аннотации. Это позволяет SL2T эффективнее интерпретировать невербальные выражения и пространственные грамматические структуры, характерные для американского языка жестов. Google также приняла меры для сокращения задержки, предотвращения галлюцинаций, предусмотрела поддержку левшей и правшей, а также пользователей, которые «говорят» только одной рукой — чтобы второй можно было держать смартфон. Важным отличием SL2T от предыдущих моделей того же назначения является её способность следить не только за руками, но также за движением головы, лица и туловища, которые также помогают передавать смысл. В перспективе Google намерена охватить другие языки жестов, а также разработать модели для генерации напрямую на этих языках. Учёные выяснили, что ИИ гораздо вреднее для климата, чем считалось прежде
13.08.2026 [08:38],
Павел Котов
Воздействие искусственного интеллекта на климат не ограничивается одними только показателями энергопотребления центров обработки данных, установила группа американских учёных. ИИ используется для оптимизации добычи ископаемых видов топлива, способствуя тем самым повышению вредных выбросов. 
Источник изображения: Chris LeBoutillier / unsplash.com До настоящего момента общественное обсуждение технологий ИИ применительно к изменению климата ограничивалось теми объёмами электроэнергии, которые потребляет ЦОД. Но это лишь верхушка айсберга: ИИ не только напрямую использует ископаемое топливо для выработки электроэнергии, но и помогает крупнейшим мировым нефтяным компаниям добывать его быстрее, дешевле и с большей прибылью. За последние несколько лет ИИ стал мощным инструментом для нефтедобытчиков — он помогает им находить новые месторождения, быстрее бурить скважины и извлекать больше нефти из существующих месторождений. Более того, в технологических компаниях действуют целые отделы инженеров, которые работают исключительно с отраслью ископаемого топлива. Для оценки этого влияния группа американских учёных собрала имеющиеся данные о том, насколько ИИ вообще способен помочь компаниям, которые занимаются ископаемым топливом, и компаниям, занимающимся возобновляемой энергетикой, вырабатывать продукцию более эффективно. Затем они сопоставили эту оценку с моделью мировой экономики и отследили механизмы распространения последствий. Они смоделировали 64 сценария, варьируя степени повышения производительности в секторах ископаемого топлива, возобновляемой энергии и в других частях энергетической системы с помощью ИИ. Всякий раз, когда ИИ оказывал равное влияние на оба направления, мировые выбросы в модели росли. Чтобы сектор возобновляемой энергетики компенсировал вредное влияние сектора ископаемого топлива, первый должен получать от ИИ поддержку в объёмах, которые в четыре или пять раз превосходят объёмы поддержки последнего. Единственными сценариями, при которых мировые выбросы снижались, были те, при которых технологические компании полностью прекращали оказывать помощь добытчикам ископаемого топлива. Отмечается, что приведённые исследователями расчёты — это оценочная модель, а не действительные показатели влияния ИИ на изменения климата. Но расчёты указывают, что при оптимистичном сценарии влияние ИИ на выбросы в мировых масштабах приводит к росту объёма загрязнений в 3,3 раза больше, чем выбросы, связанные с деятельностью самих ЦОД, что соответствует выбросам, которые производит Мексика; а при самом пессимистичном этот показатель растёт уже в 13,3 раза — столько их производит уже крупный мировой игрок масштаба России. Поэтому учёные предлагают расширить общественную дискуссию о влиянии ИИ и учитывать не только вредные выбросы, связанные напрямую с деятельностью ЦОД, но и те, что возникают при оптимизации добычи ресурсов, которую ИИ также может обеспечить. Исследователи подчёркивают, что они не выступают против ИИ как такового и не говорят, что ИИ в корне основан на потреблении только ископаемого топлива — но о каких-то защитных механизмах всё же стоит задуматься. Anthropic ведёт переговоры о покупке ИИ-стартапа Decart AI за $6 млрд
13.08.2026 [07:46],
Алексей Разин
Американская Anthropic даже с учётом своей капитализации на уровне $965 млрд формально считается стартапом, который готовится выйти на IPO в сентябре или октябре текущего года. Это не мешает ей планировать поглощение других разработчиков, создающих полезные в сфере ИИ технологии. Как сообщает Bloomberg, сейчас Anthropic ведёт переговоры о покупке ИИ-стартапа Decart AI за $6 млрд. 
Источник изображения: Anthropic До сих пор Anthropic в крупных сделках подобного рода замечена не была, но не факт, что покупка Decart AI состоится. Основанная в 2023 году тройкой израильских инженеров, последняя из компаний разрабатывает технологии более эффективного использования вычислительных ресурсов в инфраструктуре искусственного интеллекта. Для Anthropic, которая испытывает дефицит вычислительных мощностей и арендует новые у конкурентов типа SpaceX, данные технологии сохраняют высокую актуальность. Программное обеспечение Decart AI позволило бы Anthropic снизить расходы на обучение своих ИИ-моделей. Коллектив стартапа должен будет по итогам предполагаемой сделки войти в штат Anthropic, сосредоточившись на оптимизации вычислений и работе с инференсом. Decart также экспериментирует с технологиями генерации видео в масштабе реального времени, что говорит о высокой квалификации специалистов этой компании. В мае стартапу удалось привлечь $300 млн, среди участников раунда инвестиций оказались Nvidia и Adobe Ventures. Капитализация Decart AI по итогам этого мероприятия поднялась до $4 млрд. Предлагаемые Decart технологии позволят Anthropic и другим клиентам снизить расходы на инфраструктуру, а в условиях подготовки к IPO это важно, поэтому переговоры о сделке ведутся именно сейчас. ИИ-банк Nvidia будет обеспечивать минимальную остаточную стоимость GPU для кредиторов
13.08.2026 [07:11],
Алексей Разин
Когда на этой неделе стало известно о создании под крылом Nvidia консорциума институциональных инвесторов, которые направят на финансирование проектов в сфере ИИ до $500 млрд в общей сложности, условия участия самой компании описывались лишь поверхностно. Как выяснилось сейчас, Nvidia за счёт своих средств берётся обеспечить минимальную остаточную стоимость своих GPU, которую можно будет учитывать в залоге. 
Источник изображения: Nvidia По информации Financial Times, традиционно кредиторы предоставляют свои средства клиентам сроком на три или пять лет, исходя из почти полной амортизации стоимости основных средств, которые учитываются в залоге. В случае с проектами в сфере инфраструктуры ИИ будет учитываться стоимость зданий ЦОД и устанавливаемых в них ускорителей вычислений. С оценкой остаточной стоимости GPU как раз у многих возникают проблемы. Традиционно компоненты вычислительных систем обесценивались довольно быстро, и в случае с продукцией Nvidia всё усугубляется тем, что компания перешла к ежегодному выпуску более производительных вычислительных средств. Уже эксплуатируемые клиентами ускорители в таких условиях должны быстро терять остаточную стоимость. Тем не менее, руководство Nvidia регулярно продвигает мысль о том, что в условиях бума ИИ высоким спросом пользуются даже ускорители прежних поколений. Об этом можно судить хотя бы по актуальным ценам на аренду ускорителей семейства H100, которые относятся к не самому передовому поколению Hopper. Более того, по словам основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), даже более древние A100 с архитектурой Ampere до сих пор активно эксплуатируются, хотя их расчётный жизненный цикл уже завершился. Соответственно, Nvidia настаивает на том, что амортизация расходов на покупку её ускорителей клиентами может осуществляться дольше тех самых типовых пяти лет. Чтобы поддерживать устаревшие чипы в строю, Nvidia регулярно обновляет подходящее для них программное обеспечение CUDA. При этом по условиям соглашения с партнёрами по инвестиционному консорциуму, Nvidia всё равно берётся обеспечить 25 % остаточной стоимости своих ускорителей на протяжении всего срока действия кредита для клиентов. Грубо говоря, если проект не оправдает надежд инвесторов, Nvidia придётся понести убытки в размере не менее 25 % от стоимости поставленных под его реализацию ускорителей вычислений. При этом инвестиционные партнёры в рамках консорциума будут нужны Nvidia, чтобы расширить доступ к источникам капитала. Предполагается, что они будут перепродавать долговые обязательства участников проектов, более равномерно распределяя инвестиционные риски. До сих пор Nvidia самой приходилось финансировать часть проектов по строительству ЦОД, даже если это не афишировалось. Теперь эта долговая нагрузка будет перенесена с баланса компании. К финансированию проектов в сфере ИИ опосредованно смогут подключиться частные инвесторы, приобретающие долговые обязательства участвующих в консорциуме компаний. Впрочем, опасения по поводу раздувания «ИИ-пузыря» на финансовом рынке данная схема всё равно устранить не сможет. |
|
✴ 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»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
