Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-агент Meta✴ во время тестов начал самовольничать — менял пароли и отправлял письма от имени пользователей
04.09.2026 [19:18],
Владимир Мироненко
Компания Meta✴✴ провела внутреннее тестирование нового персонального ИИ-агента Hatch, который будет представлен в ближайшие недели. Как сообщает The Information, агент повёл себя непредсказуемо, выполняя совсем другие действия вместо предписанных. 
Источник изображения: Luke Jones/unsplash.com В частности, вместо того, чтобы забронировать номер в отеле, ИИ-агент перевёл баллы, накопленные на туристическом сайте, на счёт другого отеля. Hatch также отправлял электронные письма без разрешения пользователя и менял пароли на сайтах управления здоровьем. Когда в рамках теста у агента запросили по электронной почте пароль к определённому веб-сайту — личной информации пользователя — он его предоставил. Hatch — разрабатываемый Meta✴✴ потребительский ИИ-агент, который должен стать более массовым аналогом OpenClaw. В отличие от обычного чат-бота, он сможет самостоятельно выполнять многоэтапные задачи от имени пользователя: работать с сайтами и приложениями, искать информацию, заполнять формы, планировать поездки и встречи. Для этого агенту можно будет предоставить доступ к личной почте, календарю и другим сервисам, поэтому ошибки при выполнении подобных действий потенциально могут иметь куда более серьёзные последствия, чем неверный ответ обычного чат-бота. Во избежание в дальнейшем проблем Meta✴✴ внедрила механизм безопасности, называемый «жёстким шлюзом» (hard gate). При попытке Hatch выполнить конфиденциальные действия, такие как отправка электронных писем, использование браузера или доступ к внешним сетям, механизм должен приостановить выполнение задачи до подтверждения пользователем. Конфиденциальная информация, включая ссылки для сброса пароля и коды двухфакторной аутентификации, блокируется для немедленного доступа Hatch. При необходимости он сможет извлечь такие данные из отдельного хранилища учётных данных только после авторизации пользователя. Веб-сайты, к которым Hatch обращается или которые рекомендует, проверяются по чёрному списку Meta✴✴ на предмет мошенничества. Кроме того, компания проводит внешние стресс-тесты с другими фирмами по обеспечению безопасности. В связи со стремительным развитием ИИ-агентов, растут опасения по поводу угрозы безопасности, которую они могут представлять. Компании в сфере ИИ-технологий, всё больше делают акцент на мерах безопасности для предотвращения сбоев или несанкционированных действий при выпуске новых продуктов. Например, компания OpenAI представляя модель следующего поколения Astra, подчеркнула, что в ней значительно усилена защита от киберугроз. Huawei вытесняет Nvidia из инфраструктуры DeepSeek — новый ЦОД получит 160 000 китайских ускорителей
04.09.2026 [17:26],
Павел Котов
DeepSeek планирует развернуть не менее 160 000 новейших ускорителей Huawei в крупном центре обработки данных, который строится во Внутренней Монголии. Объект может стать одним из крупнейших известных кластеров ИИ-ускорителей Huawei и очередным шагом Китая на пути отказа от оборудования Nvidia. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Для запуска моделей DeepSeek намерена использовать ускорители нового поколения Huawei Ascend 950DT, сообщает Bloomberg со ссылкой на информированные источники. Для обучения использовать их компания пока не планирует, хотя эти ускорители разрабатывались в том числе для подобных задач. DeepSeek уже пыталась обучать модели на оборудовании Huawei, но в итоге для этих целей всё-таки использовала продукцию Nvidia. Разработчик ИИ хочет закупить больше передовых ускорителей Huawei, однако у китайского гиганта электроники пока недостаточно производственных мощностей — из-за дефицита памяти компания может выпускать лишь несколько сотен тысяч единиц в год. Huawei приходится распределять продукцию между клиентами и одновременно выполнять зарубежные заказы, поэтому поставка необходимого DeepSeek количества ускорителей может занять более года. Если проект удастся реализовать в соответствии с планом, объект во Внутренней Монголии станет важной частью инфраструктуры DeepSeek, на развитие которой компания пытается привлечь миллиарды долларов. К моменту ввода объекта в эксплуатацию в Китае может появиться уже несколько кластеров сопоставимого размера. В прошлом году сообщалось, что в 2026 году Huawei может выпустить до 1,6 млн ИИ-ускорителей Ascend, в том числе 600 000 мощных 910C и небольшое число передовых 950DT, которые по производительности находятся на уровне Nvidia Hopper. Но даже создание кластера из 160 000 таких ускорителей станет серьёзным прогрессом для компании. В июне китайский гигант в области доставки еды Meituan сообщил, что обучил модель ИИ на 50 000 китайских ускорителей. Z.ai завершила строительство ЦОД мощностью 1 ГВт, который планирует заполнить исключительно китайскими чипами, хотя пока в её распоряжении находится лишь 10 000 ускорителей. При этом китайские технологические гиганты Alibaba и Tencent предпочитают оборудование Nvidia — они уже разместили крупные заказы на её ускорители. Пока же местные компании нередко арендуют вычислительные мощности за рубежом, что не является нарушением американских санкций. Для непосредственного импорта ускорителей Nvidia им приходится получать разрешение Пекина, которое власти выдают неохотно. Мощность ЦОД DeepSeek во Внутренней Монголии составит несколько гигаватт — такого количества электроэнергии хватило бы для снабжения примерно 750 000 домов. При этом 160 000 ускорителей Huawei Ascend 950DT займут лишь часть доступных вычислительных мощностей объекта. По некоторым данным, DeepSeek вопреки американским санкциям также закупила передовые ускорители Nvidia Blackwell, однако подтвердить эту информацию пока не удалось. Microsoft выпустила ИИ для расшифровки речи за 10 центов в час — он работает в 10 раз быстрее аналога OpenAI
04.09.2026 [14:49],
Павел Котов
Подразделение Microsoft AI выпустило модель искусственного интеллекта MAI-Transcribe-2, предназначенную для распознавания речи. Она работает быстрее, точнее и обходится дешевле, чем аналогичные решения от OpenAI, Google или ElevenLabs, утверждает разработчик. Стоимость расшифровки часа аудиозаписи составляет 10 центов. 
Источник изображения: microsoft.ai Новая Microsoft MAI-Transcribe-2 поддерживает расшифровку речи на 60 языках, включая русский, — для сравнения, июньская MAI-Transcribe-1.5 поддерживала 43 языка, а вышедшая в апреле первая версия — только 25. Она работает на платформах Microsoft Foundry для разработчиков и MAI Playground для тестирования. Компания оптимизировала модель для обработки некачественного аудио, которое требуется на практике — с фоновым шумом, низким качеством записи, наложением реплик. Система размечает говорящих и расставляет временные метки на уровне слов, что позволяет производить поиск, а также облегчает редактирование и синхронизацию с видео. Есть также функция ввода ключевых слов: можно ввести список препаратов, кодов продуктов или имён собственных, чтобы модель не искажала их при работе. Есть дословный вывод записи со словами-паразитами и очищенный; поддерживается расшифровка речи с быстрым переходом между языками даже в середине фразы. В рейтинге FLEURS по 60 языкам модель Microsoft MAI-Transcribe-2 выдала средний показатель ошибок при распознавании слов в 5,2 % и заняла в нём первое место. У MAI-Transcribe-1.5 в июне он был 3,7 %, но такая динамика едва ли означает, что модель стала работать хуже — вероятно, она связана с тем, что охват расширился с 43 до 60 языков. В независимом рейтинге Artificial Analysis новая модель по сравнению с июньской поднялась с третьего на второе место, обойдя ElevenLabs Scribe v2 и уступив только Alibaba Fun-Realtime-ASR-preview. Наконец, утверждает Microsoft, новая MAI-Transcribe-2 работает в десять раз быстрее, чем OpenAI GPT-Transcribe, в семь раз быстрее, чем ElevenLabs Scribe v2, и в пять раз быстрее, чем Google Gemini 3.5 Transcribe. И если вышедшая в апреле первая версия модели для расшифровки речи от Microsoft с поддержкой 25 языков обходилась в $0,36 за час записи, то новая с поддержкой 60 языков стоит уже $0,10 за такой же объём данных — правда, в Microsoft сообщили, что это начальная цена, и изменится ли она в будущем, пока неизвестно. OpenAI выделит $1 млрд на защиту критической инфраструктуры от ИИ-атак — защищать её тоже будет ИИ
04.09.2026 [14:45],
Павел Котов
OpenAI объявила о запуске новой инициативы, в рамках которой компания предоставит субсидируемый доступ к своим моделям искусственного интеллекта для операторов систем водоснабжения, поставщиков электроэнергии, местных органов власти и другим критически важным службам. 
Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com Организации в области критической инфраструктуры, которым долгое время не хватало бюджета, кадров и времени для укрепления своей киберзащиты, испытывали трудности с подготовкой к ожидаемой волне кибератак с использованием ИИ. Президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman) объявил о запуске новой программы. Компания выделит $1 млрд на новую инициативу Daybreak for Frontline Defenders, направленную на защиту жизненно важных служб по всему миру. Средства будут предоставлены в виде расширенного субсидируемого доступа к моделям, обучению, технической поддержке и партнёрства для участвующих организаций. Компания также запускает программу Daybreak for America, предусматривающую доступ к её моделям местным органам власти, операторам систем водоснабжения, поставщикам электроэнергии, региональным банкам и другим организациям критической инфраструктуры. В рамках Daybreak for America компания OpenAI запускает пилотный проект с Межрегиональным центром обмена и анализа информации для обучения специалистов по кибербезопасности в государственных и местных органах власти использованию её моделей. OpenAI также заручилась поддержкой 35 технологических сервисов и служб в области кибербезопасности для внедрения передовых моделей в их инструменты и рабочие процессы. Специалисты в области кибербезопасности опасались, что ИИ-модели смогут обнаруживать уязвимости сложных систем и объединять их в цепочки для развёртывания атак, что создаст угрозу для работы коммунальных предприятий и служб. Передовые ИИ-лаборатории ограничили доступ к функциями кибербезопасности своих новых моделей, но появились модели с открытыми весами, которые обеспечили те же возможности. Программа OpenAI поможет коммунальным предприятиям с ограниченными ресурсами проверять устаревший код, анализировать подозрительную активность, выявлять и подтверждать уязвимости, распределять приоритеты наиболее серьёзных рисков, а также разрабатывать и тестировать исправления безопасности. ИИ-бум превратил Nvidia в мегаинвестора — её портфель вырос с $7 до $99 млрд за год
04.09.2026 [14:43],
Алексей Разин
Если длительное время в условиях ИИ-бума Nvidia буквально «сидела на мешках с деньгами», то в последние месяцы её инвестиционная активность стала зашкаливать. По состоянию на конец июля стоимость принадлежащих компании долей в других участниках технологического сектора достигла $99 млрд против примерно $7 млрд годом ранее и $2,2 млрд двумя годами ранее. При этом только с начала 2026 года Nvidia взяла на себя инвестиционные обязательства более чем на $40 млрд. 
Источник изображения: Nvidia Для сравнения, Alphabet и Amazon, давно проводящие активную инвестиционную политику, владеют долями в других технологических компаниях стоимостью более $100 млрд каждая. Nvidia почти догнала их всего за несколько лет, причём особенно стремительно стоимость её инвестиционного портфеля росла в последний год. В прошлом месяце компания также заключила соглашения с крупными инвестиционными компаниями, рассчитывая с их помощью привлечь более $500 млрд для финансирования инфраструктуры на базе своих ИИ-ускорителей. В рамках этой схемы сама Nvidia готова принять на себя риски на сумму до $125 млрд, связанные с возможным снижением остаточной стоимости поставляемых клиентам ускорителей. В проект по строительству ЦОД для нужд OpenAI в штате Огайо Nvidia готова вложить до $105 млрд в форме кредитных гарантий. На этой неделе компания также договорилась о покупке стартапа Hugging Face за $12,9 млрд. Кроме того, Nvidia нередко участвует в так называемых «кольцевых сделках» по финансированию ИИ-инфраструктуры: полученные партнёрами средства позволяют им закупать десятки тысяч ИИ-ускорителей Nvidia. Таким образом, компания заинтересована в финансировании молодой отрасли ещё и потому, что значительная часть вложенных средств в конечном счёте может вернуться к ней в виде выручки от продажи оборудования. В прошлом квартале выручка Nvidia выросла на 106 % в годовом выражении и достигла $96,2 млрд. Из этой суммы $48,7 млрд обеспечил сегмент Hyperscale, включающий крупнейших облачных провайдеров. Чтобы снизить зависимость от нескольких крупнейших клиентов и одновременно расширить рынок для собственных ускорителей, Nvidia вкладывает средства в другие сегменты ИИ-экосистемы. Например, в январе компания инвестировала $2 млрд в облачного провайдера CoreWeave, а в марте ещё $2 млрд получил Nebius. Оба относятся к так называемым неооблакам, которые закупают ускорители Nvidia и сдают вычислительные мощности своим клиентам. Помимо молодых облачных провайдеров, Nvidia поддерживает деньгами и производителей телекоммуникационного оборудования, таких как Nokia, в капитал которой решила вложить $1 млрд. В передовые ИИ-лаборатории компания уже вложила около $50 млрд. В начале этого года она пообещала направить $30 млрд на нужды OpenAI. Стоимость принадлежащего Nvidia пакета акций SpaceX в июне достигала $21 млрд, а прошлогодние инвестиции в Intel в размере $5 млрд к настоящему времени превратились в пакет стоимостью около $30 млрд. Недавнее сотрудничество с MediaTek потребовало от Nvidia ещё $3,5 млрд. Не забывает Nvidia и о поставщиках компонентов для серверной инфраструктуры. С марта компания обязалась вложить не менее $6,5 млрд в производителей фотонных и оптических решений, позволяющих передавать данные с помощью света. Lumentum, Coherent и Marvell получили от Nvidia по $2 млрд каждая. Подобные инвестиции решают сразу две задачи. Они помогают обеспечить растущую ИИ-инфраструктуру необходимыми компонентами, а одновременно подталкивают поставщиков к оптимизации своих разработок под архитектуру и технологии Nvidia, включая NVLink. В результате клиентам становится сложнее перейти на ускорители AMD или собственные чипы гиперскейлеров, что дополнительно укрепляет экосистему Nvidia. Ugreen представила хаб для безоблачного умного дома за $20 000 — внутри Nvidia Jetson Thor и 128 Гбайт памяти
04.09.2026 [14:30],
Павел Котов
Системы умного дома становятся всё функциональнее, но вместе с этим усиливается их зависимость от облачных сервисов. Идея проактивного умного дома, способного самостоятельно реагировать на происходящее, выглядит заманчиво, однако обработка голосовых команд, видео с камер и других данных нередко выполняется в облаке. Ugreen предлагает перенести большую часть этой работы непосредственно в дом пользователя, сообщает Android Authority.  Для этого компания представила три интеллектуальных хаба: Ugreen HomeAgent HA100, HomeAgent HA100 Pro и MasterAgent MA100. Они способны управлять устройствами умного дома с поддержкой Matter, локально выполнять задачи искусственного интеллекта и одновременно работать в качестве сетевого хранилища. Каждый хаб оснащён двумя отсеками для SATA-накопителей и отдельным слотом M.2 NVMe, который можно использовать в том числе для хранения записей с камер наблюдения. Предусмотрена и поддержка популярной открытой платформы Home Assistant.  Локальный ИИ позволяет системе обрабатывать голосовые команды и анализировать изображение с камер, не отправляя соответствующие данные на удалённые серверы. При этом Ugreen придерживается скорее подхода local-first, чем полного отказа от облака: при необходимости отдельные функции смогут использовать и удалённые вычислительные ресурсы. Модели различаются прежде всего вычислительными и сетевыми возможностями, а также ценой. Базовый HomeAgent HA100 оснащён 16 Гбайт оперативной памяти и обеспечивает производительность ИИ до 26 TOPS. HomeAgent HA100 Pro получил уже 32 Гбайт памяти, а совокупная производительность его центрального, графического и нейронного процессоров достигает 205 TOPS. HomeAgent HA100 оценён в $900, а версия Pro — в $3000, причём накопители в эту стоимость не входят.  На вершине линейки находится MasterAgent MA100 на базе вычислительной платформы Nvidia Jetson Thor T5000. Он получил 128 Гбайт памяти и гораздо более серьёзные сетевые возможности, включая 100GbE и PoE++. По сути, это уже не просто контроллер умного дома, а локальный ИИ-сервер, способный одновременно управлять домашней автоматикой, обрабатывать данные и хранить их без постоянной зависимости от облачных сервисов. Соответствует возможностям и цена: за MasterAgent MA100 компания просит $20 000. Первым покупателям Ugreen обещает скидки до 50 %, что в случае старшей модели означает экономию до $10 000. Для оформления предварительного заказа потребуется внести депозит в размере $50. Люди бунтуют против ИИ и ЦОД — Альтман согласился, что отрасль сама в этом виновата
04.09.2026 [12:24],
Алексей Разин
В своём интервью Bloomberg Television глава и один из основателей создавшего ChatGPT стартапа OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) признался, что представители ИИ-отрасли недостаточно хорошо работали над тем, чтобы донести до общественности все преимущества, которые ей сулит распространение искусственного интеллекта. 
Источник изображения: OpenAI Именно в этом кроется причина социальных протестов, связанных с внедрением ИИ и строительством новых ЦОД, убеждён генеральный директор OpenAI. «Думаю, что отрасль ужасно справилась с этой работой в целом. Считаю, что мы сами плохо справились с этой работой, может, чуть лучше, чем остальные, либо чуть хуже», — сформулировал Альтман своё недовольство, выступая на телеканале Bloomberg Television. Американским техногигантам пришлось столкнуться с растущим недовольством общественности по поводу высоких темпов строительства новых ЦОД. По данным Data Center Watch, не менее 75 проектов по строительству такого рода объектов на общую сумму $130 млрд были либо заблокированы, либо выпали из графика реализации под нажимом местной общественности только за три первых месяца текущего года, а за весь прошлый год аналогичная судьба постигла примерно такое же количество ЦОД в денежном выражении. Глава OpenAI убеждён, что ИИ-отрасль мало объясняла людям, как новые технологии будут способствовать развитию творческого потенциала и предпринимательства: «Это очень, очень важно для нас, что эта технология является тем местом, где люди получают больше власти и больше автономности, а не меньше. Я думаю, что люди совершенно обоснованно боятся, когда чувствуют, что лидеры ИИ не в полной мере желают им этого». Президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman) недавно заявил, что представленная недавно компанией ИИ-модель Astra в один прекрасный день будет признана как начальное проявление так называемого «сильного» искусственного интеллекта (AGI), который по своим возможностям приближен к человеческому или превосходит его в широком спектре задач. Anthropic помирилась с властями США, но не с Пентагоном — военные оставили создателя Claude в чёрном списке
04.09.2026 [12:13],
Алексей Разин
Выступая на саммите G20, министр торговли США Говард Лютник (Howard Lutnick) дал понять, что Anthropic устранила основную часть противоречий с американским правительством. Заместителю главы Пентагона пришлось отдельно заявить, что пока это ничего не меняет с точки зрения включения компании в перечень участников цепочек поставок, представляющих угрозу для национальной безопасности страны. 
Источник изображения: Anthropic Напомним, в феврале у руководства Anthropic и правительства США возник конфликт по поводу этичности использования ИИ компании в боевых операциях и для ведения тотальной слежки за гражданами страны. Публичное выражение претензий со стороны руководства стартапа в адрес администрации президента США привело к тому, что Anthropic оказалась включена в перечень организаций, которым запрещено сотрудничать с Пентагоном и его подрядчиками, а заодно лишилась всех правительственных контрактов. Государственным служащим США было велено прекратить использование продуктов Anthropic при осуществлении служебной деятельности. Лишь недавно суд в Калифорнии встал на сторону стартапа в споре с американским Министерством обороны, но для окончательной реабилитации первому ещё нужно выиграть дело в столичном федеральном суде. Говард Лютник в своих комментариях касался в основном ограничений, которые затрагивают экспортные ограничения на распространение новейших ИИ-моделей Anthropic за пределами США. В отношении данных разработок стартапа такие ограничения были сняты ещё в конце июня, и это позволяет чиновнику говорить об устранении противоречий с Министерством торговли. Заместитель министра обороны США Эмиль Майкл (Emil Michael) со страниц социальной сети X заявил следующее: «Anthropic до сих пор считается компанией, представляющей риск для цепочек поставок и американского оборонно-промышленного комплекса». Соответственно, стартап не может предлагать услуги американскому военному ведомству или его подрядчикам. Вопрос судебного противостояния с Anthropic чиновник никак при этом не прокомментировал. OpenAI запустила Astra — свою самую мощную и противоречивую ИИ-модель
04.09.2026 [04:18],
Николай Хижняк
Компания OpenAI представила Astra — свою последнюю модель искусственного интеллекта и, по словам представителей компании, самую мощную и функциональную на сегодняшний день. OpenAI утверждает, что Astra — это «новый рубеж в использовании компьютеров и браузеров», а также решение задач с беспрецедентной «скоростью, точностью и безопасностью». 
Источник изображения: AI Модель стала доступна утверждённым специалистам по кибербезопасности в рамках программы OpenAI Daybreak, начиная с четверга. В течение следующей недели она в составе ChatGPT-6 станет доступна подписчикам тарифных планов Pro, Plus, Enterprise и Business, а также через API. В четверг президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman) в беседе с журналистами заявил, что Astra — это «самая интеллектуальная и, что немаловажно, наиболее согласованная модель компании». Он добавил, что она «вобрала в себя результаты многолетних исследований и крупных вложений, где каждый прорыв опирался на предыдущий», и что она знаменует собой «настоящий сдвиг в понимании того, какую работу люди могут поручить искусственному интеллекту, и как это может расширить их возможности». Модель была обучена с использованием огромных аппаратных ресурсов — более 100 000 графических ускорителей. Много внимания было уделено кибервозможностям Astra. Ранее на этой неделе OpenAI опубликовала в своём блоге статью, в которой рассказала о новых возможностях модели, а также о новых мерах безопасности, призванных сделать её применение более безопасным для пользователей. В четверг компания заявила, что проверила Astra на различных тестах по безопасности, чтобы убедиться в её возможностях, и что «её способность выявлять уязвимости нулевого дня и эксплуатировать их может помочь специалистам по кибербезопасности находить и устранять их». Акцент компании на согласованности — то есть на стремлении модели делать то, что хочет пользователь, или то, что отвечает его интересам, — не может не показаться ответом на недавний инцидент с утечкой данных из Hugging Face, когда агенты OpenAI вышли из изолированной тестовой среды и взломали несколько компаний. OpenAI также похвасталась способностями Astra в написании кода. Компания заявляет, что это «лучшая на сегодняшний день модель для разработки программного обеспечения». В подтверждение своих слов компания привела данные различных тестов по кибербезопасности. Судя по этим тестам, Astra показывает лучшие результаты, чем другие существующие модели, в том числе собственная модель OpenAI Sol и Fable стартапа Anthropic, в таких задачах, как поиск ошибок, выполнение терминальных задач и ответы на запросы о кодовых базах. Astra также является, пожалуй, самой противоречивой моделью OpenAI из-за использования в ней особого метода логического вывода, известного как непрозрачная рекурсия. Известно, что этот метод скрывает важный процесс мониторинга модели — цепочку размышлений, который позволяет исследователям проверить, как и почему модель искусственного интеллекта принимала те или иные решения. OpenAI преуменьшила степень использования Astra непрозрачной рекурсии, а главный научный сотрудник компании Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki) назвал определенную степень непрозрачности естественным результатом эволюции модели. Он заявил, что мониторинг процесса обоснования модели является важнейшей формой надзора, но «по мере расширения возможностей модели мониторинг становится всё более сложной задачей». Позже он добавил, что одной из потенциальных причин этого является то, что «более совершенные модели могут выполнять более сложные задачи, используя меньше языковых токенов» или «без языковых токенов», что, по его словам, снижает возможности мониторинга этих конкретных задач. Один из репортёров, участвовавших в беседе, поинтересовался, действительно ли OpenAI считает Astra официальным появлением AGI, или искусственного интеллекта общего назначения — часто обсуждаемого, но плохо определённого технологического этапа, на котором ИИ превосходит человеческие возможности во всех (или в большинстве) областях. Брокман возразил. «Больше нет договорного механизма, запускающего AGI, поэтому это на самом деле неактуальное понятие», — сказал он. Здесь Брокман имел в виду ранее существовавшее условие в контракте OpenAI с Microsoft, согласно которому партнёрство между двумя компаниями должно было прекратиться после появления AGI. Как отметил Брокман, это условие больше не существует. Вместо этого он объяснил, что определение AGI превратилось из договорного обязательства в «концепцию миссии или духовную концепцию». Он добавил: «Я оставляю за читателями право самим решать, подходит ли им это определение. Что касается меня лично, то я действительно думаю, что мы этого достигли». Nvidia выпустила утилиту, которая превращает простаивающие ПК в домашней сети в микро-ЦОД для ИИ
03.09.2026 [21:17],
Анжелла Марина
Nvidia представила бесплатное ПО Personal AI Router (PAIR), которое связывает простаивающие домашние компьютеры в распределённый кластер для выполнения задач искусственного интеллекта. Инструмент позволяет задействовать ресурсы нескольких ПК и распределять между ними запросы к локальным ИИ без покупки дополнительного оборудования. 
Источник изображений: Nvidia Как уточняет The Verge, несмотря на слово «роутер» в названии, PAIR не является физическим сетевым устройством. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое автоматически обнаруживает совместимые компьютеры в локальной сети, связывает их и подготавливает к обработке запросов. Система поддерживает видеокарты GeForce RTX серии 20 и новее, профессиональные ускорители RTX Pro, системы DGX Spark, а также компьютеры Apple с чипами M4 и новее. Главная особенность технологии заключается в интеллектуальном распределении нагрузки. PAIR направляет запросы инференса на доступные в данный момент компьютеры, позволяя нескольким устройствам параллельно обрабатывать разные задачи. При этом компьютеры остаются независимыми системами — их ресурсы не объединяются в единый виртуальный GPU. Такая схема особенно полезна для ИИ-агентов, которые разбивают сложные задания на множество более мелких операций. PAIR старается использовать вычислительные мощности устройств тогда, когда они простаивают, чтобы не мешать основным задачам пользователя. Состав кластера может динамически меняться: например, если владелец настольного компьютера запускает ресурсоёмкую игру, PAIR перестаёт направлять на него запросы и использует другие доступные устройства.  Во время презентации менеджер по продуктам Nvidia Сет Шнайдер (Seth Schneider) привёл пример гипотетической семьи, владеющей целым набором мощной техники. В его сценарии отец использует ноутбук RTX Spark и настольный ПК DGX Spark, мать работает на ноутбуке с RTX 5090, дочь играет на игровом десктопе, а сын пользуется MacBook Pro. По оценке Шнайдера, совокупная вычислительная мощность такого необычно производительного домашнего парка составляет около 165 Тфлопс, значительная часть которых обычно простаивает. Представитель Nvidia назвал эту ситуацию «настоящим кладезем бесплатных токенов» даже с учётом расходов на электроэнергию в среднестатистическом американском доме. Для подключения устройств используется шестизначный код, после чего канал связи защищается с помощью mTLS (Mutual Transport Layer Security). В результате между компьютерами создаётся зашифрованный канал с взаимной аутентификацией. При этом запросы, файлы и контекст ИИ-агентов остаются внутри домашней сети и не отправляются в облако. Для работы PAIR подключение к интернету не требуется — оно необходимо лишь для загрузки моделей. Бета-версия Personal AI Router уже доступна для скачивания и поддерживает Windows, Linux и macOS. На старте PAIR совместим с популярными средствами локального запуска ИИ Ollama и LM Studio, предоставляя приложениям единую точку доступа к вычислительным ресурсам домашнего кластера.  Помимо запуска PAIR, Nvidia анонсировала упрощённую настройку локальных ИИ-агентов для трёх популярных приложений: Perplexity Portable Computer, Hermes Agent и OpenClaw. Новые инструменты позволят владельцам систем с видеокартами Nvidia под управлением Windows запускать локальных агентов всего за несколько кликов, избавляя от необходимости вручную настраивать сложное программное окружение. При этом Nvidia не рассчитывает, что обычному пользователю PAIR понадобится целый парк дорогостоящих компьютеров из приведённого выше примера. По словам Шнайдера, типичная конфигурация может состоять всего из одного MacBook или ноутбука с Windows и одного игрового ПК. Supermicro представила настольный компьютер на платформе Nvidia GB300 DGX Station — он стоит $93 000
03.09.2026 [21:06],
Павел Котов
Supermicro начала продажу рабочей станции ARS-511GD-NB-LCC-01-G2 (PDF) на базе чипа Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra по цене $92 887,47 без учёта налогов и стоимости доставки. Компьютер примерно всемеро дороже, чем Apple Mac Studio на чипе M5 Ultra, который продаётся за $12 299. 
Источник изображения: supermicro.com Общий объём памяти рабочей станции Supermicro составляет 748 Гбайт против 256 Гбайт у Mac Studio. Платформа Nvidia распределяет свои 748 Гбайт памяти между 496 Гбайт системной на 72-ядерном процессоре Grace и 252 Гбайт памяти HBM3e на графической подсистеме Blackwell Ultra — машина позволяет локально запускать модели размером в несколько триллионов параметров. Для хранения данных используются два накопителя M.2 NVMe по 1,92 Тбайт и два по 960 Гбайт; присутствуют дополнительные слоты M.2 с поддержкой стандартов PCIe 5.0 и 6.0. Есть два 400-гигабитных порта Ethernet на сетевой карте Nvidia ConnectX-8 SuperNIC плюс выделенный порт LAN для удалённого администрирования. В наличии несколько портов USB, порт для подключения дисплея; для удалённой диагностики и мониторинга поддерживается IPMI. Для формата чисел FP4 обеспечивается производительность до 20 Пфлопс — платформа втрое быстрее ускорителя H200. Возможна непрерывная работа агентов искусственного интеллекта со скоростью генерации до 1200 токенов в секунду. Имеются несколько вентиляторов и система жидкостного охлаждения; за электроснабжение отвечает блок питания мощностью 1600 Вт с эффективностью уровня Titanium 94%, что позволяет использовать систему в режиме высокой нагрузки. Масса рабочей станции составляет около 40 кг. Supermicro разработала её для исследовательских лабораторий и предприятий, которым необходим локальный запуск больших языковых моделей. Император одобряет: Saber подтвердила, что в Warhammer 40,000: Space Marine 3 не будет «никакого генеративного ИИ»
03.09.2026 [20:04],
Михаил Романов
Недавний скандал вокруг использования ИИ в симуляторе владельца сервиса частного такси Rideshare "Stimulator" от Saber Interactive насторожил сообщество Warhammer 40,000: Space Marine 3, но, похоже, переживать не о чем. 
Источник изображения: Steam (-=E.D.F=- FetOshi) Напомним, гендиректор Saber Мэттью Карч (Matthew Karch) встал на защиту применения ИИ в Rideshare "Stimulator", что побудило фанатов Warhammer 40,000 провозгласить: «Space Marine 3 обречена». Поклонники выразили надежду, что владелец прав на франшизу Games Workshop, резко настроенный против ИИ в продуктах по лицензии Warhammer 40,000, «пригрозит [Saber] палкой или вроде того». Судя по всему, это не потребуется. 
Источник изображения: Saber Interactive Творческий руководитель Saber Interactive Тим Уиллитс (Tim Willits) в интервью IGN на выставке Gamescom 2026 подтвердил, что Warhammer 40,000: Space Marine 3 и другие игры студии по лицензии создаются без ИИ. «Ни в Space Marine 3, ни в [Hellraiser: Revival], ни в [Stuntman: Hollywood], ни в [Turok: Origins], ни в [Jurassic Park: Survival], ни в [игре по "Джону Уику"] нет абсолютно никакого генеративного ИИ», — уверяет Уиллитс. 
Источник изображения: Saber Interactive В то же время, по словам Уиллитса, Saber будет экспериментировать с ИИ, и Rideshare "Stimulator" для этого как раз подходит: «Попробуем его в Rideshare, посмотрим, как работает. Нравится ли людям. Если не нравится, тогда ладно». Warhammer 40,000: Space Marine 3 разрабатывается в тесном сотрудничестве с Games Workshop и пока не имеет сроков выхода. Тем временем активную поддержу Warhammer 40,000: Space Marine 2 продлили уже на третий год. ИИ готов обнаруживать более 2000 уязвимостей в каждом выпуске ядра Linux
03.09.2026 [18:54],
Павел Котов
Китайская модель искусственного интеллекта Z.ai GLM-5.3 помогла выявить более тысячи критических уязвимостей в крупных проектах с открытым исходным кодом. Из-за ИИ поток обнаруживаемых и исправляемых ошибок в ядре Linux дошёл до 2000 единиц за выпуск — в последние годы этот показатель не превышал 500. 
Источник изображения: Milad Fakurian / unsplash.com Разработчик ядра Linux Грег Кроа-Хартман (Greg Kroah-Hartman) опубликовал график, демонстрирующий резкий рост числа уязвимостей, обнаруженных в проекте за несколько последних стабильных релизов — в период между выпусками версий 6.9 и 6.19 на каждый выпуск приходились около 500 исправленных уязвимостей. С выходом Linux 7.0 это число достигло примерно 1000 уязвимостей на релиз, а с Linux 7.2 оно превысило 1500. Большинство ошибок в последних выпусках обнаруживались ИИ-службами, и с выходом Linux 7.3 этот показатель может превысить 2000. 
Источник изображения: kernel.org На первый взгляд, показатель в 2000 уязвимостей за релиз выглядит тревожно, потому что огромное число оборудования работает на ядре Linux; с другой стороны, исходный код ядра содержит около 40 млн строк кода, то есть не выявлены ещё, вероятно, несколько тысяч уязвимостей. Большинство из них имеет низкий приоритет — они связаны либо с устаревшими драйверами, либо с давно устаревшими функциями. Для ядра это даже хорошо: в этом году из него удалили целую партию старых драйверов и всю подсистему ISDN с несколькими десятками уязвимостей. Ещё в мае с выпуском Linux 7.1-rc4 на проблему обратил внимание основатель проекта Линус Торвальдс (Linus Torvalds); два года назад количество обращений составляло по 2–3 в неделю, а в 2026 году достигло 5–6 в день. Китайские ИИ-компании массово «доят» Claude для обучения своих моделей — в ход идут тысячи аккаунтов и даркнет
03.09.2026 [18:32],
Павел Котов
Расположенные в недружественных США странах компании незаконным образом получают доступ к моделям искусственного интеллекта Claude и обучают на них собственные нейросети для продажи их копий по более низкой цене — этот процесс называется дистилляцией, рассказал CNBC глава отдела по анализу угроз в Anthropic Джейкоб Кляйн (Jacob Klein). 
Источник изображения: anthropic.com Сформирована целая незаконная экосистема, направленная на получение доступа к Claude и другим моделям — на платформе компании в промышленных масштабах регистрируются учётные записи. Дистилляция позволяет разработчикам ИИ-моделей использовать результаты работы других компаний для создания конкурентоспособных продуктов за ничтожно малую часть стоимости. Американские власти пока не принимают никаких мер, чтобы не создавать препятствий для отрасли ИИ, чтобы побеждали лучшие и наиболее экономически эффективные решения. Но в Белом доме уже пригрозили привлечь замешанные в этих действиях компании к ответственности. Китайскую лабораторию ИИ Moonshot в компании Anthropic считают одной из тех, кто копирует её технологии. В июле модель Moonshot Kimi K3 произвела фурор в технологической отрасли — она достаточно мощная, а работа с ней обходится относительно недорого. Кроме того, веса этой модели доступны для всех желающих — её можно свободно использовать и дорабатывать. В дистилляции моделей Claude, по версии Anthropic, были также замешаны китайские лаборатории DeepSeek и MiniMax; компания сообщила и о масштабной атаке со стороны китайского технологического гиганта Alibaba, который регулярно выпускает новые модели Qwen. Проблема постепенно выходит за рамки обычного нарушения условий использования Claude. Вокруг доступа к американским ИИ-моделям сформировалась целая инфраструктура посредников, которые помогают обходить ограничения, предоставляют большое количество учётных записей, а в некоторых случаях используют скомпрометированные аккаунты и теневые интернет-площадки. Экономический смысл такой схемы очевиден: вместо самостоятельного создания огромного массива высококачественных обучающих данных разработчик может использовать более совершенную модель конкурента в качестве «учителя», значительно сокращая затраты на совершенствование собственного ИИ. Anthropic рассматривает происходящее и как проблему национальной безопасности США. Компания предупреждает, что дистилляция позволяет китайским разработчикам получать часть возможностей передовых американских ИИ-моделей даже в условиях ограниченного доступа к наиболее производительным ускорителям. Поэтому борьба с подобными схемами становится ещё одним элементом технологического противостояния США и Китая наряду с экспортными ограничениями на поставки передовых чипов. Американские разработчики пытаются защищать свои платформы от подобных действий, но китайские конкуренты, уверены в компании, обращаются даже к ресурсам в даркнете, где получают данные о взломанных учётных записях на платформах ИИ. Получив доступ к системам Anthropic, злоумышленники начинают активно задавать Claude вопросы и сохранять ответы — таких вопросов задаются не десятки, а тысячи. Ещё один признак дистилляции — создание нескольких тысяч учётных записей для выполнения одной и той же задачи. Полностью остановить эту проблему непросто, признал господин Кляйн, но можно замедлить развитие такой деятельности. Проблема в том, сетует эксперт, что китайские конкуренты в результате создают модели, в которых отсутствуют механизмы защиты, что создаёт серьёзные угрозы. «Яндекс» разработает оркестратор для ИИ-моделей
03.09.2026 [16:04],
Павел Котов
«Яндекс» ведёт разработку системы оркестратора моделей искусственного интеллекта, которая обеспечит умное распределение задач между нейросетями, чтобы при минимальной стоимости качество работы ИИ было максимальным, сообщили Forbes в компании. За рубежом такие решения уже существуют, и они популярны, говорят эксперты. 
Источник изображения: yandex.ru/company Инженеры «Яндекса» подготовят единую систему, которая объединит оркестратор из собственных моделей компании и открытых нейросетей — эта система будет лежать в основе «Алисы AI», рассказал руководитель направления «Алисы» и умных устройств «Яндекса» Валерий Стромов. Первая версия оркестратора уже существует, и ей пользуются внутри «Яндекса»; в сентябре должна выйти общедоступная сборка. «Наша стратегическая задача сейчас — уйти от парадигмы одной модели к нескольким, часть из которых будут опенсорсными, создать систему умного распределения задач, чтобы максимальное качество достигалось по минимальной стоимости, и создать обвязку, harness (программную оболочку), которая даст модели „руки“ в физическом мире — чтобы „Алиса“ могла использовать разные сервисы, создавать память о пользователе или бизнесе, запускать код и т.д. Мы хотим стать пионерами этого подхода в России», — пояснил господин Стромов. Когда число ИИ-моделей становится большим, оркестратор начинает испытывать затруднения, и качество его работы снижается. «В первой версии мы будем жить с тремя–пятью моделями-экспертами. Среди всего потока задач львиная доля — думаю, это будет всегда в районе 80–90%, — будет работать на нашей модели, а узкоспециализированные вещи будут отправляться в опенсорсные модели в нашей обвязке. Это фактически позволит нам переигрывать таких игроков, как Google, у которых пока одна модель, и им нужно делать так, чтобы она была умна везде — а это заметно больше ресурсов», — добавил он. «Яндекс» разрабатывает систему не из желания следовать трендам, а в связи с инженерной необходимостью: инференс, то есть запуск уже обученных моделей, обходится недёшево, поэтому «хочется дать пользователю и бизнесу максимум пользы за минимум ресурсов». В минувшем году «Яндекс» вложил в «Алису AI» 55 млрд рублей, и в этом году показатель останется тем же, но на фоне мировых гигантов это очень маленькая сумма, признал Валерий Стромов. Потребительские качества ИИ часто связаны не с миллиардами параметров у моделей, а с их практическим применением, доступностью интерфейса — маршрутизация помогает обходить ограничения и обеспечивать высокую скорость работы моделей, говорят опрошенные Forbes эксперты. При наличии оркестратора потребность обращаться к самым мощным нейросетям возникает не всегда, а модели становятся взаимозаменяемым ресурсом. Наконец, решается задача о хранении контекста — хранить его в моделях иногда слишком расточительно. |
|
✴ 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
