Apple начала тестировать основанную на искусственном интеллекте систему Live Notes, способную записывать, расшифровывать разговоры посетителей магазинов компании с сотрудниками службы поддержки Genius Bar, а также составлять сводки таких разговоров.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

В магазинах Apple работает служба технической поддержки Genius Bar: владельцы устройств компании могут поговорить с экспертом Apple и получить помощь в ремонте или устранении неполадок. В некоторых магазинах эти контакты теперь фиксируются с помощью ИИ-приложения Live Notes, сообщил аналитик Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman). Live Notes — пилотная программа, призванная упростить работу сотрудникам Genius Bar — им больше не требуется во время беседы с клиентами делать заметки, потому что Live Notes записывает весь разговор, расшифровывает его и составляет сводку, выделяя самое главное. Расшифровка сохраняется на iPad сотрудника и может использоваться в качестве справочного материала в процессе ремонта или при оказании дальнейшей поддержки. Перед сохранением сотрудники могут внести необходимые изменения в расшифровку и сводку.

При запуске записи требуется согласие как сотрудника, так и обратившемуся к нему клиента. Некоторые работники Genius Bar, однако, выразили опасения, что эти записи могут использоваться для оценки их работы. Аудиозаписи не сохраняются, и расшифровки передаваться руководителям не станут, заверила их Apple. Компания проводит экспериментальную программу в то время, как начали расти опасения по поводу применения компаниями ИИ для мониторинга сотрудников. Meta✴✴, в частности, пришлось приостановить программу, в рамках которой регистрировались движения мыши и нажатия клавиш на клавиатурах — по официальной версии, для обучения ИИ.

Инженеры OpenAI разработали модель искусственного интеллекта, предназначенную для решения «длительных задач», но были вынуждены отключить её. Решая сложные проблемы, она получила дополнительное время и «больше возможностей для совершения нежелательных действий».

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

В компании не раскрыли, как долго работала модель. Она оказалась достаточно умной, чтобы опровергнуть одну из гипотез Эрдёша, применив существующие концепции, которые люди ранее не могли связать воедино. Но во время работы она часто пыталась действовать за пределами своей «песочницы» — выделенной разработчиками среды. Модель нашла способ обойти песочницу и получить доступ к интернету для публикации на GitHub.

ИИ сделал это в попытке запустить бенчмарк. Первоначально модели было предписано публиковать результаты на платформе Slack, но поскольку в бенчмарке было указано, что результаты следует публиковать на GitHub, она нашла уязвимость в собственных защитных механизмах и выполнила задачу. В другом примере модель попыталась обмануть инженеров. «Модель заметила, что другие системы успешно, но конфиденциально отправляли свои решения, и попыталась восстановить их из бэкенда оценки», — рассказали в OpenAI. Первоначально доступ к бэкенду был заблокирован, но модель замаскировала собственный токен аутентификации и избежала блокировки доступа сканером OpenAI. «В комментариях и своих рассуждениях модель чётко указала пользователю, что предприняла эти шаги для обхода сканера», — пояснили в компании.

Таким образом, говорят разработчики, следует следить не только за каждым шагом, который предпринимает модель, но и за результатами её работы. «Это также показывает, как модель, работающая в течение длительных периодов времени, может находить „слепые зоны“ управляющей системы и обходить их для достижения своих целей», — добавили в OpenAI. Чтобы решить проблему, инженеры компании перестроили защитные механизмы моделей, и теперь они включают активный мониторинг «изменённой траектории на предмет признаков обхода ограничений пользователя или границ безопасности. <..> Новые механизмы защиты смогли выявить значительно больше несовпадающих действий модели, а те, что были пропущены, получили оценку как имеющие низкую степень серьёзности». Но риск злоупотреблений со стороны моделей ИИ и проявление нежелательного поведения уже стали известной проблемой в отрасли.

В определённый момент времени перспективными типами продукции начинают интересоваться многие участники рынка. Искусственный интеллект и роботы сейчас на подъёме, а вот спрос на электромобили меняется волнообразно. В компании Foxconn считают, что именно ИИ и технологии автопилота способны в полной мере раскрыть рыночный потенциал электромобилей.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Foxconn

Для этого тайваньского контрактного производителя электронных устройств Apple и серверных систем Nvidia данный вопрос имеет принципиальное значение, поскольку Foxconn уже не первый год пытается закрепиться в статусе крупного контрактного производителя электромобилей. Правда, удачным портфолио проектов Foxconn пока похвастать не может, поскольку наиболее известные за пределами рынка Тайваня примеры типа Lordstown Motors и Fisker завершились банкротствами обоих потенциальных партнёров. По слухам, теперь Foxconn собирается наладить выпуск электромобилей для кого-то из японских заказчиков, но среди них не будет Nissan.

Директор по стратегии электромобильного бизнеса Foxconn Дзюн Сэки (Jun Seki) считает, что ИИ и автопилот могут дать электромобилям то преимущество по сравнению с гибридами, которого они сейчас в явном виде лишены. Сейчас электромобили, по его словам, остаются дорогими и не очень функционально развитыми относительно гибридных машин. Возможность скоростной зарядки могла бы улучшить восприятие электромобилей покупателями, но решающим преимуществом по сравнению с гибридами она сама по себе не станет.

Автономное функционирование позволит серьёзным образом изменить рынок транспортных средств, как считает представитель Foxconn. Машины смогут довозить людей до места назначения и возвращаться к месту стоянки, а пожилым людям или инвалидам автономный транспорт позволит свободнее перемещаться. По мнению Дзюна Сэки, характеристики современных электромобилей и их дизайн сейчас фактически очень однородны, производителям сложно как-то выделить свою продукцию на фоне конкурентов при помощи функциональности. По его словам, к 2040 году более 80 % новых транспортных средств будут обладать автопилотом четвёртого или более высокого уровня. Фактически, он будет предусматривать участие человека в управлении только по запросу водителя.

Как отмечает Дзюн Сэки, электромобили лучше подходят для внедрения передовых цифровых технологий, чем гибриды, а ещё последние сложно автоматизировать на этапе заправки топливом. Беспилотные автомобили будут реже попадать в ДТП, а износ их деталей будет более равномерным, поскольку автопилот исключает резкие торможения или ускорения. Пока стоимость передовой системы автопилота в пересчёте на один автомобиль может достигать $20 000, как признаётся Сэки, и это ограничивает их распространение на рынке. Примерно лет через пять, как он считает, ИИ в сфере автопилота усовершенствуется настолько, что машинам потребуются менее сложные и дорогие сенсоры, а точные цифровые карты местности будут нужны не так сильно, как сейчас. Системы автопилота станут стандартизированными и более доступными, что и будет способствовать росту популярности электромобилей на фоне альтернатив.

Центры обработки данных для систем искусственного интеллекта сами по себе являются непростыми предприятиями — они создают внушительную нагрузку на энергосистему, и это лишь часть проблемы. Клиенты облачных провайдеров могут создавать искусственные рабочие нагрузки, способные выводить из строя ЦОД и вызывать перебои в энергосистеме, к которой они подключены, установили китайские учёные.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: NASA / unsplash.com

Китайские исследователи разработали схему атаки, которой присвоили название Bit2Watt. Маскируясь под клиента облачных сервисов, гипотетический злоумышленник может запускать на графических процессорах ЦОД вредоносные рабочие нагрузки, способные нанести ущерб как самим ЦОД, так и системам электроснабжения, к которым они подключены. На проблему ранее обращали внимание в Microsoft, Nvidia, OpenAI и Meta✴✴. Специалисты Microsoft, Nvidia и OpenAI указывали, что вызываемый перепадами нагрузки на графические процессоры частотный спектр колебаний энергопотребления способен «гармонизироваться с критическими частотами энергосистемы и привести к физическому повреждению инфраструктуры энергосети». При обучении ИИ «десятки тысяч графических процессоров могут одновременно увеличивать или уменьшать потребление энергии», провоцируя перепады на десятки мегаватт, «что выходит за пределы возможностей энергосети».

Схема Bit2Watt превращает неблагоприятный сценарий в оружие направленного действия. Вредоносные рабочие нагрузки на графические процессоры способны вызывать перепады показателей электроснабжения с частотой 6000 Гц, провоцируя «скачки напряжения, гармонические искажения и ухудшение демпфирования». В одном из приведённых исследователями сценариев суммарный коэффициент гармонических искажений достиг 46,8 %, то есть почти половина электрического тока стала расходоваться на непроизводительную работу, а тепловыделение оборудования подскочило на 20 %. Коэффициент демпфирования стал отрицательным и принял значение -0,27, то есть защитные механизмы электросети стали лишь усугублять проблему. Срабатывание систем защиты и резкое отключение ресурсов ЦОД грозит дополнительными неполадками — резкое исчезновение крупного потребителя вызывает отказ в масштабах все электросети и провоцирует отключение 80 % нагрузки в ней.

Атака остаётся скрытной — системы мониторинга облачных провайдеров пропускают её как её как легитимную рабочую нагрузку, поэтому защиту следует координировать не только на кибер-, но и на физическом уровне, обнаруживая опасные вычислительные паттерны. Схема Bit2Watt открывает возможность проведения побочной атаки Watt2Bit. Когда вредоносные механизмы провоцируют электрическую и тепловую нагрузку на оборудование, возникает сбой типа отказа в обслуживании, и появляется возможность скрытным образом передавать данные посредством модуляции мощности. В качестве подтверждения концепции исследователи восстановили тестовую последовательность длиной 50 битов.

Одним из основных элементов взаимодействия моделей искусственного интеллекта с внешними сервисами является протокол MCP (Model Context Protocol). На следующей неделе он получит значительное обновление, которое может оказаться незаметным для конечных пользователей, но повлияет на развитие экосистемы.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: and machines / unsplash.com

В обновлённой версии MCP изменится механизм обработки идентификаторов сессий — токенов, которые серверы используют, чтобы запоминать сеансы взаимодействия с ИИ. Сейчас при первом подключении ИИ к серверу модель представляется, сообщает свою версию и возможности, сервер присылает список собственных возможностей в ответ и выдаёт идентификатор сессии. Клиент (ИИ) отправляет этот идентификатор при каждом запросе, чтобы сервер мог продолжить взаимодействие. Иногда этот идентификатор истекает — в этом случае клиент запрашивает новый и продолжает работу.

На практике крупные службы управляют подключениями миллионов пользователей, и координирует эту работу балансировщик нагрузки — он направляет запросы на те серверы в кластере, которые свободны, иногда даже в другом регионе. Применительно к MCP каждая из этих машин должна знать идентификатор сессии, который выдала другая. Это возможно, но очень непросто и мешает работе балансировщика нагрузки. Другими словами, клиент помнит только один сервер, но трафик распределяется между десятками машин, которые по умолчанию не взаимодействуют друг с другом, и современным серверам MCP приходится выполнять дополнительную работу, чтобы отслеживать, кто есть кто. Из-за этой особенности компании пока не так часто выпускают крупномасштабные интеграции MCP от собственных разработчиков, несмотря на ажиотаж вокруг ИИ-агентов в этом году.

В новой версии протокола будет реализован подход к идентификаторам сессий на стороне сервера «без передачи состояния» (stateless) — аналогичным образом сейчас работает большинство обычных сайтов. Это поможет упростить обслуживание системы и, теоретически, снизить затраты на её эксплуатацию в больших масштабах. Инфраструктура для ИИ развивается не так быстро, как выходят новые модели, но всё-таки продвигается вперёд.

Судья в Сан-Франциско одобрила мировое соглашение разработчика систем искусственного интеллекта Anthropic на сумму $1,5 млрд по коллективному иску, поданному группой писателей, которые обвинили компанию в неправомерном использовании их книг при обучении чат-бота Claude.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: anthropic.com

Дело является одним из нескольких десятков исков, поданных правообладателями, в том числе писателями и новостными агентствами, против технологических компаний по поводу обучения больших языковых моделей; это также первое крупное мировое соглашение в США. «Мы достигли этого соглашения в 2025 году после знакового решения суда, что обучение ИИ на книгах является добросовестным использованием в соответствии с законом об авторском праве, который остаётся в силе и сегодня. Мы рады, что более 91 % авторов и издателей в рамках соглашения установили свои доли выплат, и мы с нетерпением ждём окончания этого дела», — заявила представитель Anthropic.

«Это крупнейшее возмещение [ущерба нарушенных] авторских прав в истории. С нетерпением ждём возможности как можно скорее произвести выплаты участникам коллективного иска», — отметил представитель истцов. Писатели подали в суд на Anthropic в 2024 году, утверждая, что компания без их разрешения обучила Claude на пиратских версиях их книг, чтобы тот реагировал на запросы пользователей. В июне минувшего года предыдущий судья по делу вынес решение, что Anthropic добросовестно использовала работы авторов для обучения Claude, но постановил, что компания нарушила права авторов, сохранив более 7 млн пиратских копий книг в «центральной библиотеке», которая может использоваться не только для обучения ИИ.

В декабре должно было начаться судебное разбирательство, чтобы определить, сколько Anthropic должна выплатить за предполагаемое пиратство — ущерб мог составить сотни миллиардов долларов. Некоторые авторы указали, что упомянутая в мировом соглашении сумма недостаточно велика, адвокаты истцов получили чрезмерные гонорары, а некоторых правообладателей исключили неправомерно. Судья Арасели Мартинес-Ольгин (Araceli Martinez-Olguin) отклонила эти возражения: жалобы на размер мирового соглашения, по её мнению «не основаны на реалистичной оценке общих рисков и выгод судебного разбирательства»; адвокатам она присудила более $101 млн из запрошенных $187,5 млн. Некоторые авторы отказались от участия в мировом соглашении и подали против Anthropic отдельные иски, которые рассматриваются до сих пор.

В противостоянии КНР и США одни и те же идеи посещают умы правителей практически синхронно. Стоило представителям американской ИИ-отрасли высказаться о введении ограничений на доступ к китайским разработкам, как на страницах Financial Times появилась публикация о намерениях властей КНР усилить контроль за экспортом ИИ-моделей и передовых чипов.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Anthropic

Агентство Reuters уже сообщало в этом месяце, что китайские чиновники проводят совещания с представителями местной технологической отрасли, изучая вопрос введения ограничений на поставку передовых чипов китайского происхождения и ИИ-моделей по определённым экспортным направлениям. Помимо прочего, как отмечается в новой публикации, власти КНР пытаются предусмотреть механизмы защиты от поглощения китайских стартапов зарубежными инвесторами. Примером противодействиям таким сделкам может служить история со стартапом Manus, который не смог остаться в собственности американской Meta✴✴ Platforms именно из-за позиции властей Китая.

Китайские чиновники, как поясняется, также провели профилактические беседы с крупными технологическими компаниями типа Alibaba, ByteDance и Zhipu на тему ограничения трансграничной передачи информации, используемой для обучения ИИ-моделей. У моделей с открытыми весами, по мнению китайских чиновников, должны быть предусмотрены ограничения на их скачивание иностранцами.

В полупроводниковой сфере китайские власти хотят запретить зарубежным компаниям свободно выпускать чипы, использующие разработанные китайскими конкурентами технологии. В итоге данных обсуждений может быть обновлён каталог китайских технологий, запрещённых к экспорту, который в прошлый раз расширялся в 2025 году. Подобные изменения будут внедряться только после обсуждения с заинтересованными представителями отрасли. Планируется также запретить сделки с участием зарубежных инвесторов, позволяющие им получить контроль над стратегически важными китайскими технологиями типа агентского ИИ. По словам Financial Times, некоторые участники дискуссий этих предложений выразили обеспокоенность тем, что новые ограничения будут способствовать сдерживанию развития самой китайской ИИ-отрасли.

Трафик ботов с искусственным интеллектом на сайты СМИ и площадок электронной коммерции вырос вдвое — до 2 % от общего объёма, передаёт «Коммерсантъ» со ссылкой на данные Servicepipe. Этот контент хорошо подходит для обучения ИИ, но тенденция грозит сокращением органического трафика, а также копированием контента и ассортимента, говорят эксперты.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Mohamed Nohassi / unsplash.com

Чаще всего в июне ИИ-боты посещали сайты СМИ и электронной коммерции — на них приходится 1 % от общего объёма, который отслеживает Servicepipe. В прошлом году доля ИИ-трафика у СМИ составляла 0,5 %, у электронной коммерции — 0,3 %. Эти показатели меняются: в дни острых информационных поводов он достигает 3,5 % на сайтах СМИ, а в периоды распродаж в сегменте торговых площадок он подскакивает до 3 %. По итогам первой половины 2025 года информационные сайты потеряли из-за ИИ около 30 % органического трафика.

Тенденцию подтвердили на платформах. «Пока это небольшая доля общего трафика, однако динамика показывает, что взаимодействие пользователей с маркетплейсами меняется», — рассказали в Ozon. «Мы воспринимаем рост ИИ-трафика как сигнал к тому, что персонализация и чат-форматы становятся новым стандартом клиентского сервиса», — ответили в Wildberries и Russ. Востребованность сайтов у ИИ зависит от ценности и частоты обновления их материалов, говорят эксперты: чаще всего обновляются ресурсы СМИ, образовательные сайты содержат качественный и проверенный контент, на маркетплейсах постоянно корректируется ассортимент и появляются новые отзывы. Новые условия могут повлиять на бизнес-модель компаний, которые зарабатывают на рекламе — возможно, их стратегии продаж придётся пересматривать.

Российские службы ИИ уже давно подключаются к открытым ресурсам — производится поиск информации для подготовки ответов. Нейросети пока лишь незначительно повышают техническую нагрузку на сайты, но создают риск копирования контента с сайтов СМИ, образовательных проектов и электронной коммерции. В США разработчики ИИ уже начали заключать лицензионные соглашения с издателями и платят за уникальные материалы — у традиционных поисковых систем, как и у ИИ-агентов, официальные и редакционные публикации имеют больший вес, чем сообщения на форумах и чатах. Российские ресурсы пока выходят из положения иначе — ограничивают бесплатный доступ к своим материалам, а открытые перепечатки чаще попадают в обучающие массивы.

Сделки с кольцевым финансированием, как отмечает Nikkei Asian Review, являются отнюдь не главной проблемой современной ИИ-отрасли. Техногиганты в условиях бума систем искусственного интеллекта так много заимствуют на развитие вычислительной инфраструктуры, что не вся часть долговых обязательств отображается в бухгалтерской отчётности. Пятёрка американских лидеров отрасли, например, уже накопила долгов на $1,65 трлн.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Nvidia

В этом месяце четыре крупные технологические компании из США отчитаются о финансовых результатах минувшего квартала, поэтому декларируемые суммы задолженности наверняка вырастут, но сейчас Alphabet (Google), Microsoft, Amazon, Meta✴✴ и Oracle сообща должны кредиторам и партнёрам не менее $1,65 трлн, и только $1,35 трлн из этой суммы открыто отображаются в финансовой отчётности. Это не результат каких-то махинаций, а сложившаяся практика — затраты на заимствование под ещё не реализованные проекты не отображаются на бухгалтерском балансе компаний. Тем не менее, когда соответствующие ЦОД будут запущены, эти долги придётся отобразить на балансе, увеличив долговую нагрузку на бизнес.

В случае с Meta✴✴ величина подобных забалансовых долгов особенно заметна — $420 млрд, по имеющимся оценкам. Это примерно в три раза больше, чем официальная сумма долговых обязательств, отображаемых на балансе компании. Oracle за четыре года свои скрытые долги умудрилась увеличить более чем в 30 раз до $273 млрд. Во многом это вызвано желанием компании принять участие в инициативе Stargate, которая подразумевает огромные инвестиции в строительство ЦОД для ИИ на территории США.

Участники рынка стали активнее выпускать облигации и делать дополнительную эмиссию акций с целью привлечения капитала на строительство инфраструктуры, но представители Nikkei подчёркивают, что растёт и доля «теневых заимствований», которые подразумевают получение средств от институциональных инвесторов на непрозрачных условиях. При этом техногиганты рассчитывают на разумные сроки окупаемости соответствующих проектов. Microsoft, Amazon (AWS) и Alphabet по состоянию на конец марта прогнозировали потенциальную выручку в размере $1,45 трлн. Впрочем, если опираться на суммы «теневых долгов», то они всё равно превышают потенциальную финансовую отдачу.

При этом расходы на строительство ЦОД порой плохо поддаются прогнозированию. Например, Meta✴✴ в 2025 году заявила, что собирается потратить на строительство объекта в Луизиане около $27 млрд, но в этом месяце увеличила смету проекта до $50 млрд. Партнёром Meta✴✴ по строительству этого ЦОД является компания Blue Owl Capital, которая продала 20 % акций совместного предприятия Meta✴✴, а последняя обязалась взять строящийся ЦОД в аренду. Формально, Meta✴✴ сможет пользоваться этими вычислительными ресурсами, но по документам потратит на них гораздо меньше денег, чем предусматривала бы прямая покупка ЦОД.

Финансисты предупреждают, что в истории фондового рынка уже существует неприятный прецедент с банкротством Enron в 2001 году. Эта компания хоть и работала в другой сфере, тоже пыталась заниматься «теневым заимствованием» капитала через множественные подставные компании. Существует также риск того, что на рынке возникнет переизбыток вычислительных мощностей, и тогда многомиллиардные инвестиции в строительство ЦОД просто не удастся оправдать в разумные сроки. Финансовые схемы в этой сфере становятся всё менее прозрачными, и аналитики просто выражают озабоченность этим фактом.

Компания Nvidia уже давно при поддержке своих подрядчиков поставляет клиентам готовые серверные системы, поэтому у конкурирующей AMD не оставалось иного выбора, кроме как последовать её примеру с системами семейства Helios. К числу покупателей этих систем недавно примкнула Microsoft по примеру Meta✴✴, OpenAI и Oracle.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: AMD

Поставки систем Helios компания AMD начнёт до конца текущего года, как напоминает CNBC. В пресс-релизе Microsoft приводятся слова генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella): «Мы расширяем инфраструктуру Azure при помощи AMD Helios, чтобы предоставить клиентам производительность, масштаб и выбор, которые им нужны для работы с новым поколением ИИ-приложений». Приобретаемая Microsoft система Helios будет специализироваться на работе с инференсом в инфраструктуре, предназначенной для клиентов Azure. Корпорация также приобретёт две системы на основе процессоров EPYC семейства Venice, одна из них будет специализироваться на агентских задачах, а вторая помогать в разработке полупроводниковых компонентов.

AMD утверждает, что проникновение её решений в сегменте инфраструктуры ИИ достаточно велико. Восемь из десяти крупнейших компаний в этом секторе используют в составе вычислительной инфраструктуры ускорители Instinct. В частности, помимо OpenAI и Cohere, это относится и к SpaceXAI Илона Маска (Elon Musk). Ещё в феврале Meta✴✴ объявила о намерениях развернуть вычислительные мощности на базе AMD Helios, потребляющие до 1 ГВт. Помимо OpenAI и Oracle, интерес к ним проявила и индийская Tata Consultancy Services.

По словам представителей AMD, при создании Helios компания ставила приоритетную задачу по снижению совокупной стоимости владения и затрат на генерацию одного токена. Клиенты утверждают, что этой цели достичь удалось на фоне конкурирующих решений. По оценкам Futurum Group, одна система семейства Helios обходится клиентам AMD в сумму от $5 млн до $5,5 млн. Это заметно дороже, чем одна система Nvidia Vera Rubin, которая стоит от $3,5 млн до $4 млн. Решение AMD также занимает больше места и весит больше. Тем не менее, с выходом Helios на рынок AMD может увеличить свою долю на нём с нынешних 4,5 до 20 %, либо даже 25 %. Поставки Helios будут приносить AMD сотни миллиардов долларов США в отдалённой перспективе. С 2027 года, по оценкам компании, поставки Helios станут основным источником дохода в серверном сегменте, счёт пойдёт на десятки миллиардов долларов.

С одной стороны, продукция Nvidia в серверном сегменте популярна благодаря распространению программной экосистемы CUDA. С другой стороны, в условиях дефицита вычислительных средств AMD сможет неплохо зарабатывать на Helios, если её подрядчики смогут обеспечить достойные объёмы поставок таких систем. В любом случае, укрепление позиций AMD в серверном сегменте станет результатом кропотливой и непрерывной работы.

Рост доступности инструментов вайб-кодинга привёл к удвоению числа новых приложений в App Store за первое полугодие 2026 года. При этом объём загрузок приложений увеличился незначительно, свидетельствуя об отсутствии пропорционального интереса со стороны пользователей.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Apple (изменено)

По сообщению 9to5Mac со ссылкой на приведённую статистику The New York Times (NYT), за весь 2025 год в App Store было опубликовано около 600 тысяч новых приложений, и это на 30 % больше по сравнению с предыдущим годом. Однако за первые шесть месяцев 2026 года уже опубликовано около 560 тысяч приложений. Вместе с тем количество загрузок увеличилось лишь на 2 %, достигнув 17,6 млрд против 35,4 млрд скачиваний за весь 2025 год, когда годовой рост составил 3 %.

В материале NYT приводятся примеры двух независимых разработчиков, использовавших искусственный интеллект для создания приложений. Марко Перес (Marco Pérez), ранее никогда не занимавшийся мобильной разработкой, сначала выпустил приложение InfoDrizzle, получившее около 1300 загрузок и принесшее примерно $500 прибыли, а затем представил Stampa, которое после недели разработки было загружено около 20 тысяч раз и принесло около $3000. Перес планирует уйти с работы в JPMorgan Chase, чтобы полностью посвятить себя разработке приложений. Другой разработчик Дэвид Свенссон (David Svensson) опубликовал 11 приложений, рассматривая вайб-кодинг скорее как хобби, в отличие от Переса.

Относительно возросшей нагрузки на модераторов представитель Apple Питер Аджемян (Peter Ajemian) заявил, что компания по-прежнему проверяет 90 % отправляемых приложений в течение 48 часов. Он также подчеркнул, что независимо от использования ИИ-инструментов все программы проходят одинаковую проверку на качество и безопасность перед публикацией в App Store.

В прошлом году Adobe представила экспериментальное приложение камеры для iPhone под названием Project Indigo, которое, по словам разработчика, было призвано обеспечить «более естественный (похожий на зеркальную камеру) вид» фотографий, сделанных на смартфон. Теперь приложение обновляется набором инструментов генеративного ИИ, причём это изменение не основано на собственных моделях ИИ Firefly от Adobe.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображений: Adobe

Adobe описывает новый набор инструментов AI Playground как эксперимент, указывая на возможность отказаться от его использования и продолжить использовать приложение как раньше. Бесплатный доступ к набору без входа в систему тестируется с небольшим процентом пользователей Indigo в течение следующих нескольких недель.

«Наша цель — узнать, как люди используют редактирование на основе генеративного ИИ. В зависимости от успеха мы можем продлить эксперимент, расширить круг пользователей или провести последующие эксперименты, — пояснил сотрудник Adobe Марк Левой (Marc Levoy) в блоге компании. — Если эта функция окажется популярной, мы в конечном итоге предложим платную версию».

Инструменты ИИ появились в четырёх разделах приложения Indigo версии 1.1: «Стили», «Редактирование объектов», «Подсказки для фотографий» и «Пользовательское редактирование». По словам Левоя, каждый раздел содержит «несколько кнопок или переключателей, которые запускают ИИ с помощью подсказок, разработанных нами для них». Если пользователю не нравятся результаты редактирования, он может нажать кнопку ещё раз и «получить что-то немного другое».

В разделе «Стили» к фотографиям, сделанным с помощью Indigo, применяются предустановленные фильтры, созданные ИИ, превращая их в иллюстрации, изменяя световые эффекты и другие параметры изображения. «Редактирование объектов» включает инструменты, которые удаляют людей, объекты и другие отвлекающие элементы с фона изображений, а затем генеративный ИИ используется для заполнения оставшихся пустых мест, подобно функции «Волшебный ластик» от Google. «Подсказки для фотографий» — это функция обратной связи, которая позволяет ИИ анализировать фотографии и предлагать варианты повторной съёмки и редактирования.

«Пользовательское редактирование» — это инструмент, позволяющий пользователям подробно описывать, как они хотят изменить изображение. На начальном этапе Adobe использует модель искусственного интеллекта Nano Banana от Google, но со временем может перейти на другую модель или добавить поддержку дополнительных моделей.

Описанные инструменты заметно отличаются от начального позиционирования Indigo на момент запуска, которое эксперты описывали как «приложение для камеры, созданное энтузиастами фотографии для энтузиастов фотографии». Первая версия приложения использовала функции вычислительной фотографии, чтобы помочь мобильным фотографам получать изображения лучшего качества, воссоздающие вид фотографий, сделанных на зеркальные камеры, а также предоставляла возможность ручных настроек основных параметров экспозиции.

«Это начало пути для Adobe — к интегрированному мобильному интерфейсу камеры и редактирования, который использует последние достижения в области вычислительной фотографии и искусственного интеллекта, — заявил Левой при первом запуске приложения Indigo. — То, насколько ваши правки являются справедливыми или вводящими в заблуждение, зависит от того, что вы делаете, с кем вы делитесь изображениями и как вы их представляете. В конечном итоге, ничто не может уменьшить важность ответственного поведения».

В настоящее время команда Indigo работает над добавлением C2PA Content Credentials — стандарта метаданных для идентификации контента ИИ, который уже широко используется моделями Firefly от Adobe, — к изображениям, обработанным инструментами генеративного ИИ Indigo, и отмечает, что Nano Banana уже использует невидимый водяной знак SynthID от Google.

По мере распространения технологий генеративного искусственного интеллекта растут не только внешние угрозы в сфере кибербезопасности, но и внутренние. Компании, которые исторически полагались на традиционные методы защиты от кибератак изнутри, теперь вынуждены сталкиваться с новыми вызовами, которые возникли благодаря распространению технологий ИИ.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Unsplash, Azamat E

Как поясняет Financial Times, раскрытая в прошлом году деятельность северокорейской группировки хакеров показала, насколько изобретательными могут быть организаторы кибератак на инфраструктуру американских компаний. Прежде всего, злоумышленникам удалось внедриться в более чем 100 компаний на территории США под видом более чем 80 американских граждан, чьи персональные данные были похищены. Активность хакеров позволила им выручить более $5 млн. По итогам расследования были арестованы 8 граждан США, которые содействовали северокорейским хакерам, размещая в жилых помещениях на американской территории «фермы ноутбуков», которые позволяли работодателям считать, что на них работают в удалённом режиме настоящие американцы. При этом установленные на этих американских «фермах» ноутбуки фактически удалённо управлялись из-за границ страны.

По статистике оператора связи Verizon, из 22 000 инцидентов в сфере кибербезопасности в мире в текущем году примерно 12 % имели отношение к атакам на инфраструктуру компаний изнутри. Злонамеренные действия от атакующих, находящихся внутри компании, исторически причиняли самый серьёзный ущерб, поскольку хакер в этом случае обычно хорошо знаком со слабыми местами в защите и понимает, какие элементы проще и выгоднее атаковать. Кроме того, системы генеративного ИИ сейчас позволяют создавать «синтетических инсайдеров», которые выдают себя за реальных сотрудников компании, в случае необходимости похищая их внешность и голос с помощью цифровых технологий. Компании в таких условиях усилили отбор потенциальных соискателей на замещение вакансий, и к процессу подключаются специалисты по безопасности, которые ранее не всегда привлекались кадровыми подразделениями.

Эксперты поясняют, что бороться с дипфейками на этапе удалённых собеседований можно довольно простыми методами. Достаточно попросить соискателя помахать рукой или повернуть голову в сторону, чтобы с высокой вероятностью выявить подлог. Подозрительная активность работающих на удалёнке сотрудников тоже должна мониториться специализированным ПО. В 62 % случаев, согласно статистике Fortinet, инциденты в сфере информационной безопасности в прошлом году имели место в результате человеческой ошибки или утечки учётных данных. Самые серьёзные инциденты в этой сфере могут обходиться бизнесу в сумму от $1 млн до $10 млн.

Представители Google подчёркивают, что так называемое «теневое использование ИИ» сотрудниками тоже представляет угрозу для защиты информации компаний. Если какая-то чувствительная информация загружается сотрудником в чат-бот, она потом легко может стать достоянием злоумышленников. Угроза обретает особую актуальность с учётом распространения ИИ-агентов, которые могут выступать в роли виртуальных сотрудников. Их, в свою очередь, можно вовлечь в неправомерную деятельность, отмечает Financial Times. На корпоративном рынке появляется всё больше ПО, призванного следить за сохранностью конфиденциальных данных в условиях повального внедрения ИИ. Становится сложно обеспечить надёжность функционирования инфраструктуры и при этом не отпугнуть сотрудников излишним недоверием к ним со стороны работодателя. Важно чётко выделять индикаторы риска, но при этом не тормозить бизнес-процессы всеобщим недоверием и тотальной слежкой.

Очередная волна интереса к китайским ИИ-моделям с открытым кодом привела к тому, что стартап Moonshot AI быстро исчерпал доступные вычислительные мощности, необходимые для обслуживания подписчиков новой модели Kimi K3. Компания была вынуждена приостановить предоставление доступа к этой модели для новых подписчиков, пока не сможет привлечь дополнительные мощности.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Kimi.com

В воскресенье на странице Moonshot AI в социальной сети X появилось сообщение, которое гласило: «За последние 48 часов рост спроса заставил нас приблизиться к пределу существующих мощностей. Наши GPU ощущают это». Компания добавила, что временно приостановила предоставление доступа к своим ИИ-моделям для новых подписчиков, но пообещала, что ограничения не коснутся уже существующих клиентов. Дополнительные мощности уже вводятся по мере возможностей стартапа, приём заявок на оформление подписки будет возобновлён поэтапно.

Moonshot AI сейчас обслуживает мощную модель Kimi K3 через облачный API-интерфейс, а 27 июля планирует раскрыть информацию о распределении весов внутри этой модели. Ожидается, что Kimi K3 станет крупнейшей передовой ИИ-моделью с открытыми весами. Несмотря на всю шумиху относительно способности китайских ИИ-моделей сокращать разрыв с американскими всё быстрее, многие пользователи отмечают, что Kimi K3 во многих случаях значительно уступает им в производительности.

Компания Alibaba анонсировала новое поколение своей флагманской языковой модели — Qwen3.8. По словам разработчиков, модель насчитывает 2,4 трлн параметров, поддерживает мультимодальную обработку данных и по общей производительности уступает лишь Claude Fable 5 от Anthropic. Пока, впрочем, речь идёт исключительно о собственных оценках Alibaba: результаты независимых тестов ещё не опубликованы.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Предварительная версия модели Qwen3.8-Max-Preview уже стала доступна подписчикам сервиса Alibaba Token Plan, а также на платформах Qoder и QoderWork. Анонс состоялся во время проходящей в Шанхае Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC).

Qwen3.8 стала крупнейшей моделью в истории семейства Qwen. Для сравнения, выпущенная в сентябре прошлого года Qwen3-Max содержала около 1 трлн параметров, а представленная в феврале этого года открытая модель Qwen3.5 — 397 млрд параметров. Таким образом, новая модель более чем вдвое превосходит предыдущий флагман Alibaba по числу параметров и знаменует переход компании в эпоху мультитриллионных моделей.

Не менее примечательно и другое обстоятельство. Команда Qwen сообщила в социальной сети X, что веса Qwen3.8 будут опубликованы «в ближайшее время». Если обещание будет выполнено, это станет заметным изменением стратегии Alibaba. В последние месяцы компания оставляла свои наиболее мощные модели серии Max закрытыми, предоставляя доступ к ним только через облачный API. В частности, выпущенная в мае модель Qwen3.7-Max так и не получила открытых весов.

Впрочем, к заявлениям Alibaba о производительности новой модели пока стоит относиться с осторожностью. Компания утверждает, что Qwen3.8 относится к числу самых мощных ИИ-моделей в мире и уступает лишь Claude Fable 5, однако не привела результатов независимого тестирования, подтверждающих это. Пока оценить возможности новинки можно лишь по внутренним бенчмаркам разработчиков.

Анонс Qwen3.8 состоялся всего через несколько дней после выхода модели Kimi K3 компании Moonshot AI, содержащей 2,8 трлн параметров. Конкуренция между китайскими разработчиками стремительно смещается в сторону мультитриллионных моделей, которые всё активнее соперничают с флагманскими разработками OpenAI, Anthropic и Google.