Разработчики из южнокорейской студии Shift Up не оставили без внимания критику сгенерированного ИИ музыкального клипа с Иви — главной героиней предстоящего экшена Stellar Blade: Blood Rain.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображений: Shift Up

Напомним, трёхминутный ролик под заголовком Wanna be in Love демонстрирует Иви в декорациях игры, но ведёт себя героиня словно настоящая певица: поёт, танцует и взаимодействует с членами съёмочной группы.

Фанаты массово раскритиковали Shift Up за то, что при своих возможностях для продвижения Stellar Blade: Blood Rain студия обратилась к ИИ: при миллионе просмотров на YouTube ролик собрал 10 тыс. лайков и 19 тыс. дизлайков.

Как подметили в Push Square, гендиректор Shift Up Ким Хён Тхэ (Kim Hyung-tae) у себя в микроблоге ответил на вопрос пользователя, почему студия выпускает «бездушный ИИ-мусор», а не пользуется своими талантливыми художниками.

По словам Хён Тхэ, дизайн Иви из Stellar Blade: Blood Rain создавался усилиями талантливых художников и модделеров Shift Up на протяжении более чем года, и ИИ генерирует героиню не с нуля.

«[ИИ] рендерит и представляет персонажа на основе данных, дизайна и мастерства нашей команды создателей. Будем признательны, если вы будете смотреть на работу с этой точки зрения», — предложил Хён Тхэ.

У Stellar Blade: Blood Rain пока нет ни сроков выхода, ни целевых платформ. События игры развернутся после финала оригинальной Stellar Blade и прольют свет на судьбу полюбившихся фанатам персонажей.

В понедельник китайская компания Alibaba представила свою крупнейшую и наиболее мощную на сегодняшний день модель искусственного интеллекта, что привело к резкому росту её акций, пишет Reuters. В то же время сообщается, что новейшая ИИ-модель от компании DeepSeek предлагается более чем в 100 раз дешевле, чем Claude Fable 5 от Anthropic.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Unsplash / Markus Winkler

Издание сообщает, что указанные два события подчеркивают стремительные темпы развития искусственного интеллекта китайскими технологическими компаниями, которые ведут ожесточённую борьбу за создание более мощных систем, не делая их при этом непомерно дорогими в эксплуатации.

Обе модели — Qwen3.8-Max от Alibaba и V4-Flash от DeepSeek — демонстрируют приверженность Китая открытым моделям, поскольку компании стремятся завоевать популярность среди разработчиков по всему миру. «Китайские компании, занимающиеся ИИ, нашли важный рынок. Для многих бизнес-процессов не требуется самая лучшая в отрасли модель. Им нужны модели, которые достаточно хороши, доступны по цене, прозрачны и удобны в использовании, и модели с открытым исходным кодом помогают удовлетворить этот спрос», — отметил в разговоре с Reuters главный аналитик исследовательской фирмы Omdia Лянь Цзе Су (Lian Jye Su).

В случае с моделью с открытым исходным кодом, базовые параметры обучения, позволяющие разработчикам запускать или адаптировать систему, доступны для загрузки. В отличие от них, OpenAI, Anthropic и Google используют модели с закрытым исходным кодом.

ИИ-модель Alibaba Qwen3.8-Max сразу же взлетела в рейтингах, оценивающих возможности моделей ИИ, после своего дебюта в понедельник. На фоне этого цена акций компании подскочила на 7 % на торгах в Гонконге. Новая модель поддерживает 2,4 триллиона параметров — числовых настроек, которые модель изучает на основе данных и использует для распознавания закономерностей, генерации ответов и выполнения задач. Она несильно отстаёт от своего отечественного конкурента, модели Kimi K3 от Moonshot AI, которая была запущена в прошлом месяце и поддерживает 2,8 триллиона параметров. Более высокое значение параметра не делает модель автоматически лучше, но оно стало важным показателем масштаба вычислительных ресурсов и данных, лежащих в основе передовых систем искусственного интеллекта.

Qwen3.8-Max была представлена на краудсорсинговой платформе сравнения моделей Arena.AI. Вскоре она оказалась одной из самых высокорейтинговых китайских моделей в категории текстовых моделей ИИ, хотя всё ещё отстаёт от Claude Fable 5 и трёх вариантов моделей Opus, все из которых разработаны Anthropic. В таблице лидеров Arena.AI для моделей ИИ, анализирующих изображения и другие визуальные материалы, Qwen3.8-Max заняла второе место в мире, уступив только модели Claude Fable 5.

Как Qwen3.8-Max, так и Kimi K3 могут работать с текстом, изображениями и видео, обрабатывая до 1 млн токенов за раз. Токены — это фрагменты данных, часто части слов или короткие слова. Чем больше это значение, тем больше материала модель может обрабатывать за один раз, например, длинные юридические документы, обширную базу программного кода или сотни страниц документов.

Компания Alibaba заявила, что Qwen3.8-Max, выпуск которой запланирован на следующую неделю, завершила проект по разработке программного обеспечения за 16 дней. Она использует архитектуру «смешанных экспертов», которая распределяет работу между специализированными частями системы, вместо того чтобы включать всю мощность ИИ для каждого запроса. Одновременно используется 95 млрд параметров, что снижает затраты и задержки ответа.

По данным исследовательской компании Artificial Analysis, модель DeepSeek V4-Flash, выпущенная в пятницу, является самой недорогой среди известных моделей в мире согласно тестам. Использование V4-Flash стоит $0,14 за миллион входных токенов и $0,28 за миллион выходных токенов. Artificial Analysis оценила среднюю стоимость теста V4-Flash в $0,03, по сравнению с $0,86 для Kimi K3, $1,86 для GPT-5.6 Sol от OpenAI и $3,15 для Claude Fable 5.

Apple объявила о введении ограничения на количество поступающих в её службу безопасности сообщений об ошибках, которые исследователи могут направлять. Это связано с тем, что её система проверки оказалась перегруженной из-за роста «некачественных» отчётов, сгенерированных ИИ, которые могут содержать ложную информацию об угрозах безопасности в программном обеспечении, сообщает The New York Times.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Immo Wegmann/unsplash.com

В компании отметили, что применение ИИ позволило значительно увеличить количество обнаруженных реальных уязвимостей, но это также вызвало поток «некачественных» сообщений от любителей-энтузиастов, применяющих ИИ для выявления багов.

«В связи с растущим объёмом сообщений о нарушениях безопасности, сгенерированных ИИ в отрасли, мы скорректировали количество новых отчётов, которые исследователь может открыть одновременно», — сообщила Apple, добавив, что исследователи могут запросить увеличение этого лимита в любое время, чтобы гарантировать, что критически важные отчёты дойдут до групп безопасности.

Также был введён 30-дневный период ожидания для отправки сообщений через внутренний портал безопасности. Как пояснила компания, все поступающие сообщения о выявленных багах требуют проверки человеком, хотя для их сортировки используется ИИ.

Итальянский стартап в области кибербезопасности Bynario отметил, что из-за введённых ограничений не смог оперативно передать Apple отчёт о выявленных уязвимостях, одна из которых относится к цепочке эксплойтов повышения привилегий, которая может позволить злоумышленнику получить полный контроль над macOS. В Bynario утверждают, что с помощью OpenAI ChatGPT всего за три недели выявили более 50 ошибок в последней версии операционной системы.

Apple сообщила The New York Times, что рассматривает отправленные отчёты Bynario. Компания тоже использует ИИ для повышения эффективности программного обеспечения. По словам Apple, ИИ-инструменты от Anthropic и OpenAI помогли выявить ряд уязвимостей в её софте. Благодаря использованию ИИ последние обновления ПО Apple включают примерно в пять раз больше исправлений безопасности, чем в предыдущих релизах.

Китайские ИИ-модели открытого типа демонстрируют достаточно высокую эффективность по соотношению затрат и быстродействия, поэтому к ним присматриваются не только пользователи в КНР, но и американские компании. Властям США подобная зависимость не нравится, но запрет китайских моделей может обойтись американскому бизнесу в $12 млрд ежегодных затрат, как предупреждают эксперты.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Saradasish Pradhan, Unsplash

Доцент Технологического университета в Джорджии Дэниэл Ю (Daniel Yue) заявляет, опираясь на статистику американского агрегатора ИИ-моделей с открытым исходным кодом OpenRouter, что вынужденная миграция на американские аналоги проприетарного типа повысит расходы пользователей сервиса на $2 млрд в год. В своих оценках он руководствовался статистикой использования токенов на этом агрегаторе и тарифами на доступ к ИИ-моделям, которые действовали в период с 21 по 27 июля текущего года.

Экстраполируя эти суммы на весь американский корпоративный сегмент, автор прогноза приходит к выводу, что запрет на доступ к китайским ИИ-моделям в этой сфере будет стоить американским корпоративным клиентам от $3 млрд до $12 млрд в год. При этом имеющихся данных недостаточно, чтобы осознать всю степень зависимости американского бизнеса от китайских моделей с открытым исходным кодом, а потому оценки являются весьма приблизительными. Представители американского экспертного сообщества уже высказались против потенциального запрета на использование китайских ИИ-моделей с открытым исходным кодом в США, среди их сторонников был замечен и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Спрос на ускорители Nvidia продолжает значительно превышать объёмы поставок. По словам аналитика Wedbush Securities Дэна Айвса (Dan Ives), на каждый доступный чип сейчас приходится спрос, превышающий предложение в 12 раз, что свидетельствует о сохранении высокого потенциала роста курсовой стоимости акций компании.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Nvidia

По мнению Айвса, развитие искусственного интеллекта сейчас находится лишь на начальном этапе, а спрос на вычислительные мощности продолжит увеличиваться. Одновременно крупнейшие технологические компании не сокращают инвестиции в инфраструктуру ИИ. В частности, Alphabet повысила прогноз капитальных затрат на текущий год до $195–205 млрд, а Amazon увеличила ожидаемые расходы до $220 млрд, объяснив это, в том числе, ростом стоимости памяти. Microsoft, в свою очередь, подтвердила планы по масштабным инвестициям и заявила, что рассчитывает выйти на положительный свободный денежный поток в 2027 финансовом году.

На фоне этих вложений, как отмечается на сайте компании The Motley Fool, финансовые показатели Nvidia продолжают расти. По итогам первого квартала 2027 финансового года, завершившегося 26 апреля 2026 года, выручка компании увеличилась на 85 % в годовом сравнении, а чистая прибыль выросла более чем втрое. При этом с начала года акции Nvidia прибавили лишь около 4 %, что не отражает текущих результатов бизнеса.

Айвс считает, что сохраняющийся дефицит ускорителей позволит Nvidia поддерживать высокие темпы роста и в дальнейшем. По его оценке, дополнительный спрос могут сформировать новые направления, включая разработку гуманоидных роботов и беспилотный транспорт, использующие технологии Physical AI. Если спрос действительно останется существенно выше предложения, это, по мнению аналитика, может поддержать дальнейший рост бизнеса компании в ближайшие годы.

OpenAI впервые официально подтвердила существование новой ИИ-модели Astra, которую компания называет «следующим крупным семейством моделей». В опубликованном отчёте говорится, что внутренняя версия Astra помогла решить десять открытых задач в области математики и теоретической информатики, над которыми исследователи безуспешно работали как минимум десять лет, а в ряде случаев — значительно дольше.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Nano Banana Pro / The Decoder

Решённые задачи относятся к многомерной геометрии, теории кодирования, теории групп, квантовой сложности, криптографии на решётках и экстремальной комбинаторике. В частности, Astra построила первый пример несофической группы — объекта, существование которого математики обсуждали многие годы. Это открытие может помочь в решении одной из фундаментальных проблем современной теории групп.

Математик Манчестерского университета Томас Блум (Thomas Bloom) назвал результаты Astra «большой новостью». По его словам, они имеют большее значение, чем опубликованный в мае контрпример к гипотезе о единичных расстояниях. При этом Блум не считает, что подобные достижения означают скорую замену математиков искусственным интеллектом. По его мнению, современные ИИ-системы сами основаны на многолетнем труде математического сообщества и обучены на созданной им научной литературе.

Один из разработчиков технологии рассуждений Astra Ноам Браун (Noam Brown) рассказал, что OpenAI уже пыталась применить модель к другим известным открытым задачам, однако пока безуспешно. «К сожалению, никаких задач тысячелетия (пока)», — написал он в соцсети X.

Математический институт Клэя выплачивает по $1 млн за решение каждой из семи задач тысячелетия — фундаментальных математических проблем. С 2000 года удалось решить лишь одну из них. По словам Брауна, OpenAI пока не тратила на такие задачи значительных вычислительных ресурсов и намерена продолжить эксперименты. Он также назвал Astra «важным шагом вперёд в научных рассуждениях».

По оценке OpenAI, объём вычислений, потребовавшийся для получения решений всех десяти задач, соответствовал бы примерно $2000 при использовании API модели Sol по текущим тарифам. Затем исследователи совместно с Astra превратили полученные идеи в полноценные научные статьи.

Источник изображения: AI

Все доказательства были также формализованы в системе Lean, которая совмещает язык программирования и интерактивный инструмент для проверки теорем. Это позволило получить машинно проверяемые доказательства, исключающие ошибки при ручной записи. OpenAI также опубликовала пошаговое описание рассуждений модели для каждого результата. В компании подчёркивают, что ответственность за окончательные научные публикации несут исследователи, однако сами математические идеи и логика доказательств были предложены Astra.

Ранее OpenAI уже сообщала, что разрабатывает новое семейство моделей, предназначенное для выполнения длительных и сложных задач. На этой неделе генеральный директор компании Сэм Альтман (Sam Altman) представил Astra представителям правительства и регулирующих органов США, подчеркнув её способность координировать работу множества ИИ-агентов при решении научных и инженерных задач.

По данным источников, Astra станет новым семейством моделей наряду с Sol, Terra и Luna. Пока неизвестно, под каким коммерческим названием она выйдет на рынок. OpenAI также пообещала позднее опубликовать подробный технический отчёт о том, как именно Astra удалось решить ранее открытые математические задачи.

По информации источников, новые модели OpenAI уже проходят внутреннее тестирование и станут первыми системами компании, которые будут проверяться в рамках разрабатываемой в США процедуры оценки передовых ИИ-моделей. Одной из главных задач разработчиков остаётся обеспечение стабильной работы моделей при выполнении длительных цепочек рассуждений — именно это сегодня считается одним из основных ограничений современных агентных ИИ-систем.

Выход чат-бота ChatGPT осенью 2022 года произвёл фурор и формально положил начало буму систем искусственного интеллекта. Однако, с тех пор буквально хватавшаяся за всё подряд компания OpenAI упустила ряд рыночных возможностей, и теперь вынуждена догонять конкурирующую Anthropic, которая вовремя увидела потенциал в средствах автоматизации написания программного кода.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: OpenAI

Как отмечает The Wall Street Journal, рост аудитории пользователей ChatGPT замедлился, а вынужденный уход из компании Фиджи Симо (Fidji Simo), которой прочили роль преемника генерального директора Сэма Альтмана (Sam Altman), запустил процедуру перераспределения полномочий в руководстве, которая в условиях стремительного развития отрасли точно не будет способствовать ускорению бизнес-процессов. Стартап всеми силами пытается завоевать расположение корпоративных клиентов, предлагая скидки на свои услуги в борьбе с конкурентами типа Anthropic.

По данным The Wall Street Journal, в последние месяцы некоторые инвесторы выразили недовольство высокими темпами роста расходов OpenAI при отсутствии адекватного роста доходов, а прочие даже стали страховать свои риски путём вложения средств в конкурирующую Anthropic. Последняя не только продемонстрировала более высокие темпы роста выручки, но и обошла OpenAI по капитализации, приблизившись с этой точки зрения к $1 трлн. Во многом этому способствовал успех ИИ-инструмента Claude Code, который позволяет автоматизировать процесс написания программного обеспечения и открывает на этот рынок путь для людей, не имеющих профильной подготовки. Anthropic полным ходом готовится к осеннему IPO и на встречах с инвесторами предпочитает отмечать, что опережает OpenAI в части развития бизнеса.

Сэм Альтман в прошлом месяце заявил со страниц социальной сети X, что OpenAI не может сказать, что прошедшие 12 месяцев были лучшими в истории компании, но последующие 12 месяцев должны ими стать. По его словам, команда стартапа готовит много интересных предложений для клиентов. Изначальная ставка на продвижение ChatGPT среди частных пользователей не оправдала себя, поскольку успех Claude Code показал, что «золотой жилой» в эпоху ИИ является направление «вайб-кодинга» и прочих решений для разработки ПО, которое подпитывается финансовыми ресурсами крупных корпораций. OpenAI в то же время распыляла ресурсы на продукты с не самым очевидным потенциалом монетизации типа ИИ-генератора видео Sora, который в итоге была вынуждена прикрыть.

OpenAI сейчас пытается определиться с оптимальной ценовой политикой в отношении своего ИИ-инструмента Codex для разработчиков ПО, поскольку стоимость подписки должна быть достаточно привлекательной, но при этом не сильно подрывать прибыльность бизнеса, ведь на последний показатель будут обращать внимание инвесторы на этапе подготовки к IPO. Считается, что OpenAI в целом готова ждать до следующего года, чтобы выйти на биржу на более выгодных условиях. Тем более, что в статусе частной компании стартапу будет проще претворять в жизнь некоторые решения.

Ещё в 2024 году, как отмечает WSJ, направление развития ИИ-моделей OpenAI создавало неплохую основу для появления эффективных средств разработки ПО, но подход стартапа в этой сфере не был ориентирован на решение реальных задач. Anthropic в условиях ограниченности своих ресурсов фокусировалась именно на прагматичном подходе в этой области. После выхода Codex на рынок выяснилось, что конкурирующий Claude Code пользуется более высокой популярностью, но в тот период OpenAI по-прежнему делала основную ставку на продвижение ChatGPT среди частных подписчиков. Codex изначально был медлительным и неудобным в использовании, OpenAI пришлось приложить немало усилий для его оптимизации. К этой проблеме добавились отток кадров к конкурентам и ухудшение взаимоотношений с крупнейшим акционером в лице Microsoft. Время было упущено, и когда OpenAI решила с новыми силами заняться Codex, она уже отстала от Anthropic. Желая наверстать упущенное, OpenAI заключила соглашение с разработчиком ИИ-чипов Cerebras, к активам которого ранее присматривалась Anthropic.

Проблем OpenAI добавил и рост популярности Google Gemini, который замедлил приток новых пользователей к ChatGPT. К весне этого года вопросы о будущем бизнеса появились и у многих сотрудников OpenAI, которые были обеспокоены растущим превосходством Anthropic. По мнению покинувшей компанию позже Фиджи Симо, OpenAI пострадала из-за распыления ресурсов на второстепенные инициативы и банального отставания в вопросах исследований. В последние месяцы стартап приложил немало усилий к выпуску более конкурентоспособных продуктов в тех областях, где ощущает наиболее острую конкуренцию. Решение GPT 5.6 Sol для разработчиков ПО, например, оказалось весьма популярным и заставило Anthropic предлагать клиентам более выгодные условия доступа к конкурирующей модели Fable.

Издание The Information уже сообщало, что китайский стартап Moonshot для обучения своих ИИ-моделей Kimi мог использовать ускорители Nvidia семейства Blackwell, поставки которых в КНР официально запрещены. Агентство Bloomberg выяснило, что китайская Alibaba согласилась предоставить для этих нужд вычислительный кластер с 20 000 чипов Nvidia, но относящихся к поколению Hopper.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: Nvidia

Речь конкретно идёт об ускорителях Nvidia H200, которые архитектурно уступают обсуждавшимся ранее Blackwell. По данным Bloomberg, между Alibaba и Moonshot заключено соответствующее соглашение, которое позволяет последнему стартапу использовать вычислительный кластер Alibaba с указанными характеристиками. Именно этот арендуемый кластер формирует основную часть мощностей, которые Moonshot способна использовать для обучения своих ИИ-моделей серии Kimi. Подобное сотрудничество не должно быть сюрпризом: Alibaba является одним из крупнейших инвесторов в капитал Moonshot, и традиционно китайский интернет-гигант предлагает компаниям, которым оказывает финансовую поддержку, арендовать у него вычислительные мощности. Представители Alibaba в комментариях Bloomberg опровергли слухи о предоставлении в аренду чипов Nvidia H200 стартапу Moonshot, но при этом не стали отрицать, что количество неких чипов Nvidia в этом случае достигло 20 000 штук.

Правда, успех моделей Kimi, которые конкурируют с собственными разработками Alibaba семейства Qwen, стал причиной разочарования некоторых руководителей указанного китайского холдинга, поскольку по факту он своими руками взрастил себе серьёзного конкурента. Американские чиновники считают, что доступ к ускорителям Nvidia Blackwell имеет не только Moonshot, но и Deepseek. Предполагается, что китайские стартапы могли арендовать эти ускорители у компании, расположенной в Таиланде. Более того, американская сторона считает, что Moonshot при обучении Kimi K3 использовала метод дистилляции передовой модели Fable американской компании Anthropic, и это позволило получить впечатляющий результат при ограниченных вычислительных ресурсах. Законы США не запрещают китайским разработчикам арендовать вычислительные мощности с продвинутыми чипами Nvidia за пределами КНР, но не позволяют приобретать их в собственность. Поставки ускорителей Nvidia H200 в Китай по официальным каналам до сих пор измерялись незначительными объёмами.

Nothing быстро заработала репутацию производителя смартфонов, готового идти против течения. Теперь же китайско-британская компания решила сделать упор на устройства с искусственным интеллектом и выделять на смартфоны меньше ресурсов.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображений: smartprix.com

О новых приоритетах Nothing и главы компании Карла Пея (Carl Pei) узнал ресурс Smartprix — гендиректор считает, что такой сдвиг поможет обеспечить рост бренда. Ранее из неофициальных источников стало известно, что компания намеревается свернуть свою деятельность в ряде стран и сократить часть персонала, потому что выживать в условиях дефицита памяти и снижения продаж становится всё труднее. Nothing подтвердила эту информацию в части про сокращения.

Это не значит, что Nothing в одночасье прекратит выпуск традиционной продукции в пользу гаджетов с ИИ. У компании значатся в разработке сразу несколько устройств: умные часы Nothing Smartwatch под основным брендом, наушники CMF Ear Clip Buds и Nothing Headphones (Gen 2), а также колонки CMF Speakers. Изображения всех четырёх устройств ресурс Smartprix также опубликовал — они выполнены в характерном для Nothing дизайне. На картинку попало ещё одно устройство непонятного предназначения.

Ранее стало известно, что Nothing готовит программную платформу Essential, основанную на модели искусственного интеллекта. В отличие от Nothing OS, выступающей в качестве оболочки поверх Android, она позволит пользователям самим определять набор нужных им приложений, генерируя их код по запросу. Выпуск платформы намечен на 2027 год. Новые устройства Nothing из традиционного ассортимента выйдут в ближайшие месяцы.

Бразильское креативное агентство Seneda & Abrucio и датская студия Playtype совместными усилиями разработали шрифт ShieldFont. Бесплатное средство обеспечивает веб-тексту читаемость для человека, тогда как искусственный интеллект увидит вместо него бессмысленный набор слов.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: github.com/isaqueseneda

Человек читает текст на экране из окна браузера, а большинству ИИ-ботов удобнее работать с исходным HTML-кодом страниц. Разработчики ShieldFont решили использовать это расхождение во благо тех, кто не хочет показывать свои материалы ИИ, и обратились к алгоритму замены глифов OpenType. Эта технология обычно используется для замены одного или нескольких символов альтернативными, чтобы улучшить отображение текста. Но в случае ShieldFont производится подмена целых слов: человек увидит на экране исходный материал, а ИИ — явную бессмыслицу.

Подмена слов производится не случайным образом, а на основе словаря с сопоставлением слов одной части речи. Вместо одного существительного будет другое существительное, а вместо глагола в прошедшем времени — другой глагол в прошедшем времени. Слова отсортированы на 250 групп с учётом таких факторов как абстрактные понятия и множественное число. Производится замена примерно четверти слов в тексте.

Грамматическое соответствие — важный аспект проекта. Разработчики средств сбора данных для обучения ИИ пропускают текст через фильтры качества, которые отсекают полную бессмыслицу. Авторы проекта проверили работу технологии на примере фильтра FineWeb-Edu и установили, что примерно в 10 % случаев преобразованный таким образом текст успешно проходит проверку. И в 55,8 % случаев смысл меняется до неузнаваемости.

Есть у решения и свои недостатки. Оно не сработает с ИИ-ботами, которые читают не HTML-код, а распознают знаки на отрисованной веб-странице. И, к сожалению, сработает на программах для чтения с экрана, которыми пользуются люди со слабым зрением — эти программы тоже ориентируются по HTML. ShieldFont поставляется с компонентом, позволяющим получить исходный текст. Сейчас технология работает только с англоязычными текстами; материалы проекта доступны на GitHub; для обеспечения поддержки ShieldFont на сайте потребуется компонент к библиотеке React.

Четыре крупнейших игрока ИИ-рынка — Alphabet, Meta✴✴, Microsoft и Amazon — планируют инвестировать в ближайшие годы почти $2,4 трлн в инфраструктуру для ИИ. Эта сумма включает обязательства компаний по аренде, строительству зданий, энергетике и оборудованию в рамках расширения ЦОД, сообщил Bloomberg.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

Компании объясняют рост расходов огромным спросом на вычислительные мощности для ИИ, при этом обязательства включают как краткосрочные расходы, таки затраты, рассчитанные на десятилетия вперед.

Например, холдинг Alphabet, в который входит Google, на прошлой неделе раскрыл информацию о договорных обязательствах и арендных договорах, которые ещё не вступили в силу, на сумму $902 млрд, что более чем в девять раз выше, чем годом ранее. Эта сумма включает соглашения на техническое оборудование, энергию и аренду.

У Meta✴✴ будущие инвестиции составляют почти $700 млрд. Примерно половина этой суммы приходится на аренду ЦОД, которая еще не началась и её предстоит выплачивать в течение 30 лет. Общая сумма обязательств Meta✴✴ выросла за год более чем в восемь раз.

В минувший четверг инвесторы раскритиковали Meta✴✴ после того, как компания днём ранее спрогнозировала неутешительные продажи, а также повысила нижнюю границу прогноза капитальных затрат на год до $130 млрд со $125 млрд, прогнозируемых в апреле. Также в четверг Amazon объявила об увеличении прогноза капзатрат на год до $220 млрд с предыдущего прогноза в $200 млрд. При этом Энди Джасси (Andy Jassy), президент и генеральный директор Amazon заявил, что и этой суммы будет мало для удовлетворения высокого спроса. Ранее Alphabet увеличил свой прогноз расходов на этот год на $15 млрд до $205 млрд. В апреле Microsoft заявила, что стремительный рост цен на компоненты добавит к её расходам в этом году ещё $25 млрд. Гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) сообщил, что в прошлом квартале компания открыла 31 ЦОД на пяти континентах. По его словам, Microsoft «на пути к тому, чтобы примерно удвоить свои общие мощности всего за два года».

С апреля по июнь капитальные затраты четырёх компаний составили $170 млрд, что на 72 % больше, чем годом ранее.

Согласно данным FactSet, в течение этого и следующего года Amazon, Google, Meta✴✴ и Microsoft, как ожидается, потратят $1,5 трлн на строительство ЦОД и их оснащение передовыми чипами, пишет The New York Times.

При этом всё чаще для реализации своих планов компании прибегают к займам. По оценкам Nikkei Asia, всего пять технологических гигантов (Google (Alphabet), Microsoft, Amazon, Meta✴✴ и Oracle) накопили долг в размере около $3 трлн, включая $1,65 трлн, скрытых за пределами их балансов

Главный вопрос, который в этой ситуации тревожит инвесторов — окупятся ли сотни миллиардов долларов, потраченные на ИИ-инфраструктуру.

Инцидент, в ходе которого агенты искусственного интеллекта OpenAI вышли из изолированной тестовой среды и взломали ИИ-платформу Hugging Face, привлёк к себе много внимания. И для OpenAI, как выяснило Reuters, он был не единственным.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

OpenAI инициировала расследование обстоятельств инцидента, и сейчас оно всё ещё продолжается. По сведениям пожелавших остаться анонимными источников издания, выйти за пределы песочницы удалось ещё нескольким ИИ-агентам OpenAI. К последствиям как при взломе Hugging Face это не привело — в этих случаях системы ИИ не покидали сеть OpenAI и не проникали на ресурсы других компаний.

Аномальное поведение моделей ИИ стало для передовых лабораторий едва ли не поводом похвастаться: ранее Anthropic сообщила о трёх случаях, когда её ИИ-агенты вырывались из тестовых окружений и взламывали ресурсы других организаций. Общественность, впрочем, восприняла такое поведение разработчиков не вполне благосклонно, обвинив их в использовании подобных инцидентов в маркетинговых целях — они привлекают значительное внимание и косвенно подчёркивают мощь этих моделей.

У проблемы есть и обратная стороны: подобные инциденты и их последующие разоблачения усиливают дискуссии о необходимости государственного регулирования всей отрасли ИИ.

Аудитория моделей искусственного интеллекта OpenAI превысила 1 млрд активных пользователей и более 2 млн предприятий, сообщили в компании. Незадолго до этого она снизила цены на две модели последнего семейства GPT-5.6.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com

Доступ к модели OpenAI GPT-5.6 Luna подешевел на 80 %, к GPT-5.6 Terra — на 20 %. За работу с Luna теперь взимаются $0,20 за 1 млн входных и $1,20 за 1 млн выходных токенов — были $1 и $6 соответственно. Цены на более мощную цену стали $2 и $12 против прежних $2,50 и $15 соответственно. Работа с флагманской Sol стоит как и прежде. Снизить цены на модели удалось за счёт улучшения эффективности в ходе внутренней разработки GPT-5.6: затраты на обслуживание сократились на 20 %, а эффективность генерации токенов повысилась более чем на 15 %. Улучшения в управлении контекстом помогли GPT-5.6 Sol повысить показатели в бенчмарке ARC-AGI-3 с 13,3 % до 38,3 % — при этом используются вшестеро меньше выходных токенов.

Американские лаборатории вынужденно корректируют цены, потому что корпоративные клиенты теперь с опаской относятся к высоким затратам на ИИ — проблема ценообразования стала одной из ключевых, признал гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). Разработчик ChatGPT обсуждал снижение цен несколько недель — руководство компании обеспокоилось тем, что Anthropic удешевила работу со своими моделями Claude. Корпоративные клиенты стали неохотно выделять крупные средства на ИИ без чёткого представления об экономическом эффекте — вдобавок конкуренцию усилили более дешёвые китайские модели. При этом модель среднего класса Anthropic Claude Sonnet 4.6 стоит $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов, то есть дороже, чем Terra от OpenAI.

Через полгода после регистрации пользователи начинают отправлять примерно на 50 % больше сообщений в день и используют ChatGPT примерно для вдвое большего числа типов задач. До 99,8 % выходных токенов в неделю приходятся на ИИ-агентов программирования Codex. OpenAI продолжает работать в минус: по итогам 2025 года она показала $13,07 млрд выручки при чистом убытке в $38,5 млрд.

Накануне стало известно, что картографический сервис Google Earth призовёт на помощь генератор изображений Nano Banana, который предполагалось использовать в образовательных целях и для визуализации строящихся объектов недвижимости. Злоупотребления этой возможностью, однако, заставили Google отменить своё решение о запуске новой функции.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Google

Как поясняет Bloomberg, некоторые пользователи стали создавать с помощью ИИ спутниковые снимки, нарушающие политику Google. Ни один из этих снимков не успел попасть в публичную версию сервиса, но Google пришла к выводу, что механизмы безопасности в этой сфере следует доработать, иначе выдаваемые за подлинные результаты аэрофотосъёмки фейки начнут использоваться во вред обществу.

Одним из первых тревогу поднял нидерландский исследователь Хенк ван Эсс (Henk van Ess), который в своём блоге привёл примеры злонамеренного использования данной технологии для создания фотореалистичных изображений атомной станции в Иране. Свободное распространение подобных инструментов, по его словам, сильно затруднит работу журналистов и исследователей, поскольку размещённой в Google Earth информации попросту станет сложно доверять. В какие сроки новая функция вернётся в этот сервис, представители Google пока не сообщают.

В первой половине 2026 года злоумышленники продолжили повышать эффективность и масштабируемость своих операций и всё большую роль в них играет ИИ. ESET проанализировала почти 900 000 навыков ИИ — небольших функциональных компонентов, используемых агентами ИИ, — и выявила десятки тысяч подозрительных и тысячи откровенно вредоносных экземпляров. Их число непрерывно растёт, ещё сильнее расширяя векторы атаки.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: unsplash.com

ИИ начинает применяться внутри самого вредоносного ПО. Недавно исследователи ESET выявили приложение для Android, получившее название PromptSpy, использующее генеративный ИИ непосредственно в процессе выполнения. В частности, PromptSpy обращается к Google Gemini для интерпретации элементов пользовательского интерфейса и адаптации к различным устройствам и средам, не полагаясь на жёстко запрограммированное поведение. Эта разновидность вредоносного ПО наглядно демонстрирует потенциал повышения гибкости в будущих угрозах.

Метод социальной инженерии ClickFix, использующий поддельные сообщения об ошибках, вышел за рамки поддельных запросов CAPTCHA и распространился на страницы справки, посвящённые ИИ, расширения для браузеров и сценарии облачной аутентификации. По данным ESET, количество обнаружений этого вектора атаки возросло более чем вдвое в период со второй половины 2025 года по первую половину 2026 года, что указывает на устойчивую активность и успешную адаптацию.

Фишинг также видоизменяется, адаптируясь к поведению пользователей. Фишинг с использованием QR-кодов (также известный как квишинг) достиг рекордных уровней в телеметрии ESET: злоумышленники внедряют вредоносные ссылки в QR-коды, чтобы обойти поверхностный осмотр и перенаправить взаимодействие пользователя на мобильные устройства, используя при этом неявное доверие многих людей к этим черно-белым квадратам.

Активность программ-вымогателей также не показывает признаков замедления, продолжается использование EDR-киллеров — инструментов, предназначенных для отключения программного обеспечения безопасности во время атак. Исследовательское подразделение ESET задокументировало более 100 EDR-киллеров, используемых в реальных условиях, и новые варианты появляются регулярно. В то же время данные из различных источников показывают, что все меньше жертв соглашаются платить злоумышленникам, что, видимо, свидетельствует о некотором прогрессе в мерах по смягчению последствий от таких атак.

Компания ESET — разработчик антивирусного программного обеспечения и решений в области компьютерной безопасности для корпоративных и домашних пользователей, основанная в 1992 году. Штаб-квартира ESET находится в Братиславе (Словакия). Первым продуктом компании ESET стала антивирусная программа NOD для компьютеров под управлением MS-DOS.