Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Российские компании переплачивают за зарубежный ИИ до девяти раз — посредники объяснили, откуда берётся наценка
12.11.2026 [16:14],
Павел Котов
Российские компании до девяти раз переплачивают за доступ к зарубежными моделям искусственного интеллекта по сравнению с ценами, которые предлагают их разработчики. Отечественные поставщики таких услуг объясняют разницу необходимостью переводить рублёвые платежи, гарантировать доступность сервисов и обеспечивать юридически чистый доступ. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com На существенную разницу в ценах обратила внимание администрация платформы для создания ИИ-агентов Nodul. За основу расчётов взяли сценарий потребления 2 млн входных и 10 млн выходных токенов — такой объём ресурсов уходит на один–три дня работы специалиста с помощником программиста или разовое ревью средней кодовой базы. Зарубежные тарифы пересчитывались по курсу 82 руб. за $1; скидки и налоги в расчёт не принимались. Самая высокая, девятикратная, наценка обнаружилась на платформе Yandex AI Studio при доступе к моделям DeepSeek V4.1 Flash — 4000 руб. против 443 руб. в оригинале. Покупка доступа к Anthropic Claude Opus 5.5 через российского провайдера обходится в 14,2 тыс. руб. против 6,5 тыс. руб. при прямом обращении — более чем вдвое дороже. Аналогичной оказалась разница при доступе к моделям Claude Sonnet 5.5 и OpenAI GPT-6.1 Sol — 7,1 тыс. руб. против 3,2 тыс. руб. из первых рук. Помимо собственно доступа к модели по API российский провайдер берет на себя международные расчёты, комиссии, налоги, документооборот и обеспечение доступа к зарубежным сервисам — затраты требуются даже простом проксировании запросов, если сервис должен оставаться стабильным, отметили в ITGlobal.com. В Yandex AI Studio напомнили, что предоставляют доступ не только к зарубежным, но и к отечественным моделям ИИ — на их платформе доступ к моделям «Яндекса» обходится на 31 % дешевле. У зарубежных провайдеров отсутствуют обязательства перед российским пользователем, пояснили в Cloud.ru — платформа предлагает доступ без VPN, с оплатой в рублях, гарантиями доступности, защитой данных и интеграцией с другими продуктами. Кроме того, при подключении через цепочку посредников никто не даст гарантии, что запросы и ответы моделей не перехватываются, а учётные записи, через которые идёт доступ, внезапно не отключат, добавили в AI Platform MWS Cloud (МТС). Ещё один вариант обеспечить стабильную работу с ИИ — запускать модели локально. Проанализировав цены на прямой и опосредованный доступ к моделям ИИ, в компании «Энсайн» приобрели сотрудникам рабочие станции и развернули на них бесплатные китайские модели — это решение окупается менее чем за год. Китай создал ИИ для слежки за китайцами по всему миру — он находит полезных людей и потенциальных шпионов
12.11.2026 [14:03],
Павел Котов
Китайские власти создали систему для обработки больших объёмов данных (Big Data), предназначенную для сбора информации о людях за рубежом с целью вовлечения их в свои интересы или использования их в своих целях. 
Источник изображения: Jacky Yu / unsplash.com Пекин отслеживает проживающих за границей этнических китайцев с помощью программной системы для анализа больших объёмов данных на основе искусственного интеллекта. В ряде случаев система помогает властям разрабатывать операции по оказанию влияния, направленные на высокопоставленных лиц в отрасли ИИ. О проекте рассказали в организации NetAskari, которая занимается мониторингом ситуации в Китае — ей удалось ознакомиться с рядом документов. В одних случаях сбор данных используется для проведения целенаправленных пропагандистских кампаний по аналогии с методами, которые применяла Cambridge Analytica. В других случаях система помогает выявлять людей, представляющих для Пекина интерес в политической или экономической сферах — тех, кто в будущем может стать шпионом или оказаться неявным образом вовлечённым в разведывательную деятельность. Гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) 8 ноября разослал сотрудникам компании электронное письмо, в котором признался в романтической связи с предпринимательницей из Сингапура Элис Хуан (Alice Huang), которую подозревают в работе на китайскую разведку. Она организовывала поставки оборудования Nvidia в Китай вопреки запрету Вашингтона. Отдел единого фронта ЦК КПК (ОЕФ) действует менее демонстративно, но имеет схожую цель проникнуть в полупроводниковую отрасль Тайваня. 
Источник изображения: Sou Jest / unsplash.com ОЕФ проводит операции по оказанию влияния как внутри страны, так и за рубежом. В сферу его деятельности входит отслеживание и формирование медийных нарративов о Китае и других странах, взаимодействие с китайским диаспорами (во благо или во вред им), а также попытки установить контроль над влиятельными или полезными для Пекина лицами и организациями в Китае и за его пределами. В частности, проводится выявление этнических китайцев в полупроводниковой отрасли — в одном из документов упоминаются руководители занимающейся разработками в области ИИ тайваньский компании Skymizer и директор центра исследований Microsoft. Излагаются стратегии сближения с подобными лицами, в том числе через неофициальные структуры. Обработку данных осуществляет лаборатория на площади 500 м2 — в ней размещены серверные стойки и рабочие места минимум для сотни сотрудников. Система обрабатывает огромные объёмы данных из интернета, касающихся китайских диаспор. Она помогает выявлять конкретных людей, их связи и общественные настроения — данные преобразуются в аналитические отчёты, которые передаются руководству для принятия решений. Значительная часть информации поступает из американских и китайских соцсетей; при этом для сбора данных, как правило, используются расположенные вне Китая серверы, скрытые за сетями сменяемых прокси-серверов. Данные передаются в Китай для обработки: производится перевод с иностранных языков на китайский, извлекаются ключевые слова, выстраиваются значимые взаимосвязи. ОЕФ сопоставляет полученную информацию с имеющимися базами открытых данных, содержащих сведения о заметных фигурах в сферах СМИ, науки, политики и других областях, а также неблагонадёжных лицах и тех, кого внесли в чёрные списки. Эти два источника данных лежат в основе «системы управления», в которой формируются выводы об общественных настроениях, результатах операций и многом другом. В одних случаях отчёты касаются лишь тенденций в сфере связей с общественностью. В других они используются для выявления влиятельных этнических китайцев по всему миру, будь то инженеры с Тайваня, популярные блогеры или представители иных сфер; а также для разработки стратегий их привлечения к продвижению интересов Пекина. ОЕФ занимался этой деятельностью и раньше, но без средств автоматизации его работа осуществлялась значительно медленнее. Примечательно, что имеющиеся документы датированы лишь 2021 годом, поэтому не исключено, что система значительно усилилась за счёт подключения больших языковых моделей. «Алиса AI» научилась сама звонить людям и компаниям по поручению пользователя — «Яндекс» тестирует новую функцию
12.11.2026 [11:26],
Владимир Мироненко
В «Яндексе» запустили тестирование новой функции ИИ-ассистента «Алиса AI», которая позволяет ему совершать звонки в организации и частным лицам по поручению пользователя. При этом на экране телефона получателя звонка отображается подпись «Алиса, запрос от пользователя», сообщили «Ведомости» со ссылкой на представителя компании. 
Источник изображения: «Яндекс» В тестовом режиме ассистент может озвучить список интересующих пользователя вопросов, выслушать ответ и задать уточняющий вопрос. Также, например, он может записывать пользователя на услуги, бронировать столики в кафе и ресторанах и т.д. После завершении разговора ИИ-ассистент присылает расшифровку разговора в чат и при необходимости просит пользователя подтвердить важные действия. Чтобы исключить злоупотребления, например, использование ИИ-ассистента для маркетинговых и холодных обзвонов клиентов, компания ограничила возможность звонков на один номер — не более 10 раз за час. Какое количество звонков может совершать «Алиса», и какое число поручений она может делать за определенный период времени, пока не сообщается. У операторов связи имеются схожие разработки в этом направлении. Например, в «Мегафоне» прошло тестирование ИИ‑секретаря «Ева», совершавшей исходящие звонки со свободным диалогом, у Т2 есть ИИ‑секретарь «Лина», который отвечает на входящие звонки. В Т2 считают использование проактивных голосовые ассистентов для ведения разговора от имени клиента следующим этапом эволюции виртуальных помощников. В «Билайне» отметили пока ограниченный интерес пользователей к ИИ-ассистентам, объясняя это недоверием людей. В частности, непонятно, какие данные получит ИИ, и о чём он может договориться от имени клиента. В МТС сообщили, что их системы защиты будут воспринимать индивидуальные поручения как обычные звонки частного абонента, и блокировать при злоупотреблениях. Также вызывает вопросы юридическая сторона дела. Согласно действующей редакции условий использования «Алисы AI», звонки и другие действия в новом режиме считаются поступками самого пользователя, и как следствие, вся ответственность за это лежит на нём. Пользователь обязан контролировать работу ассистента и пресекать его нежелательные действия. При этом ИИ-ассистент не может совершать юридически значимые действия в автономном режиме без участия человека. «Яндекс» позиционирует новую функцию как технический инструмент без гарантий безошибочной работы, не беря при этом на себя обязательства по возмещению возможных убытков. Телефонная функция описывается как «автоматизированные, роботизированные или иные звонки». Как полагают эксперты, ассистент может рассматриваться как техническое средство для выражения воли пользователя, поэтому договор, заключённый ИИ‑помощником от лица абонента в ходе разговора, потенциально может быть признан действительным. Сообщается, что доступ к функции в тестовом режиме получат несколько тысяч активных пользователей платной подписки на нейросеть. Её запуск запланирован на конец 2026 года. «Период полураспада» новых ИИ-моделей сжался до полутора месяцев
12.11.2026 [11:04],
Павел Котов
Время активного использования одной модели искусственного интеллекта сокращается: компании, которые пользуются платными ИИ-сервисами, в среднем работают с одной моделью около четырёх недель. По истечении этого срока они переключаются на новую, стремясь поддерживать конкурентоспособность своих ИИ-агентов или созданного с помощью ИИ программного кода. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Установившаяся тенденция указывает, что «период полураспада» для актуальных моделей ИИ составляет около шести недель, гласит доклад Vercel. После этого интерес к модели и интенсивность её использования снижаются, потому что компании и разработчики переключаются на очередную новинку. В качестве примера приводится модель Anthropic Claude Opus 5.5, которая вышла 22 сентября 2026 года и в первый же полный месяц выбилась в лидеры по объёму затрат. Анализ транзакций токенов через шлюз Vercel показывает, что клиенты начинают использовать новые модели буквально через несколько дней после их выпуска. Благодаря применению редакторов кода и специализированных программных оболочек переключение среды разработки на новую модель происходит относительно безболезненно. Скорость внедрения в Vercel классифицировали по временным интервалам: 0–14, 15–30 и 31–60 дней. С июня 2026 года установилась тенденция к быстрому начальному внедрению, и к сентябрю почти 17 % клиентов работали с моделями, доступными менее двух недель. Старые модели тоже продолжают использоваться, но уже менее активно — это влечёт и сокращение расходов на токены. Таким образом, конкурирующие ИИ-платформы регулярно выпускают новые модели, возможность их быстрой смены фактически встроена в среду разработки, и новые системы поначалу используются очень интенсивно, но как только появляется следующая модель, этот интерес угасает. Исходя из этого, в Vercel установили, что «период полураспада» для модели составляет около шести недель. На оказавшуюся лидером по объёму затрат Anthropic Claude Opus 5.5 в первый полный месяц наблюдений пришлись чуть более 14 % всех расходов. В сегменте платных моделей доминируют решения от Anthropic. Чаще всего используются Sonnet 5.5 (26 %), Haiku 5.5 (22 %), Haiku 4.5 (20 %) и Opus 5.5 (18 %). Присутствует и эффект дублирования: многие компании, вероятно, работают сразу с несколькими моделями. Значительную роль стали играть сервисы для генерации изображений и видео — объёмы затрат на них и уровень внедрения по сравнению с предыдущими месяцами показали рост. Сейчас моделями для генерации видео пользуется каждая шестая занимающаяся ИИ-разработкой компания — ранее этот показатель составлял 10 %. По итогам октября первое место по объёмам затрат среди инструментов для генерации изображений заняла OpenAI GPT-Image-2.5 Sunburst. Илон Маск и инвесторы встали на защиту главы Nvidia — без него США рискуют уступить Китаю
12.11.2026 [00:02],
Анатолий Хаблюк
Крупные инвесторы и предприниматели Кремниевой долины выступили в защиту генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) на фоне скандала вокруг его личной жизни и предполагаемых связей с китайской разведкой. Они считают, что возможный уход руководителя компании способен ослабить позиции США в мировой гонке искусственного интеллекта. 
Источник изображения: Nvidia Представители технологического сообщества призывают отделять личные ошибки Хуанга от вопросов национальной безопасности. По их мнению, потеря руководителя Nvidia может обернуться для американской ИИ-индустрии более серьезными последствиями, чем сам скандал. При этом расследование обстоятельств его отношений продолжается. Одним из первых Хуанга поддержал партнер венчурной компании Sequoia Capital Шон Магуайр (Shaun Maguire). Он назвал предпринимателя одним из выдающихся руководителей своего поколения и заявил, что тот незаменим для американского лидерства в сфере ИИ. Вскоре эту позицию поддержал Илон Маск (Elon Musk), согласившийся с публикацией Магуайра в соцсети X. Миллиардер и управляющий хедж-фондом Pershing Square Билл Экман (Bill Ackman) также призвал поддержать Хуанга и его семью. Он положительно оценил решение главы Nvidia признать свою ошибку и взять на себя ответственность. Позднее Экман уточнил, что поддержка предпринимателя не означает освобождения от возможных последствий его поступков. Инвестор Гэвин Бейкер (Gavin Baker) предупредил, что отстранение Хуанга станет серьезным ударом по американской технологической отрасли и сыграет на руку Китаю. Его позицию поддержал Джейсон Калаканис (Jason Calacanis), один из ведущих подкаста All-In. Он также признал, что положение Nvidia делает компанию и ее руководителя потенциальными целями иностранных разведок. Во вторник к сторонникам Хуанга присоединился основатель инвестиционной компании Valor Equity Partners Антонио Грасиас (Antonio Gracias), давний деловой партнер Маска. По его словам, без Хуанга США не смогли бы добиться нынешнего положения в сфере искусственного интеллекта. Грасиас считает, что одна ошибка не должна перечеркивать многолетние достижения предпринимателя. Поддержку главе Nvidia выразил и президент США Дональд Трамп (Donald Trump). Он заявил, что верит словам Хуанга о том, что тот не знал о предполагаемых связях своей знакомой с китайской разведкой. При этом, по данным The New York Times, американские спецслужбы еще год назад информировали президента о подозрениях в отношении Элис Хуан (Alice Huang), ранее занимавшей руководящую должность в сингапурской компании Megaspeed. Американские власти подозревают Элис Хуан в сотрудничестве с Министерством государственной безопасности Китая. Ее компания закупала у Nvidia чипы на миллиарды долларов. Пекин отверг обвинения в шпионаже, назвав их клеветой, а сама Элис Хуан не ответила на запросы журналистов о комментариях. Совет директоров Nvidia начал независимое расследование обстоятельств произошедшего, хотя пока не видит оснований считать, что коммерческие секреты компании или национальная безопасность США оказались под угрозой. Председатели трех комитетов Палаты представителей Конгресса уже пригласили Хуанга на закрытый брифинг, чтобы обсудить его контакты с Элис Хуан и меры защиты конфиденциальной информации. Google научила ИИ принимать решения без лишних слов — Gemini Decisions API сэкономит на токенах
11.11.2026 [23:49],
Анжелла Марина
Google выпустила Gemini Decisions API, предназначенный для задач, в которых искусственному интеллекту нужно быстро оценивать данные, выбирать варианты действий и проверять заданные условия. В основе нового интерфейса лежит модель Gemini Decision 1, способная анализировать сразу несколько типов информации и обрабатывать до 1000 вопросов в одном запросе. 
Источник изображений: Google Главное отличие новинки от обычных генеративных моделей заключается в способе обработки запросов. Вместо последовательного создания текста Gemini Decision 1 оценивает предложенные варианты за один проход, благодаря чему медианное время вычислений составляет 50–100 мс. С учётом полной обработки запроса задержка увеличивается до 150–250 мс. Модель работает с текстом, изображениями, аудиозаписями, видео и PDF-документами. Разные типы данных можно объединять в одном контексте, например сопоставлять запись телефонного разговора с информацией об аккаунте или проверять скан страхового заявления вместе с фотографиями повреждений, полученных автомобилем при аварии. Максимальный объём общего контекста достигает 256 000 токенов.  Разработчики предусмотрели три режима оценки. В первом модель определяет вероятность истинности утверждения, во втором выбирает наиболее подходящий вариант из списка, а в третьем выставляет оценку по заранее заданной шкале. Для каждого результата возвращается показатель уверенности от 0 до 1, поэтому приложение может автоматически передавать сомнительные случаи на проверку человеку. В Google рассчитывают использовать новый API в качестве промежуточного управляющего уровня для ИИ-систем. Например, Gemini Notebook применяет его для выбора подходящей модели и уровня рассуждений в зависимости от сложности запроса. Благодаря этому задержка при обработке обычных запросов сокращается до 40 %, а модели глубокого анализа остаются для решения сложных задач. В конструкторе Stitch (ранее известном как Galileo AI) технология помогает создавать прототипы интерфейсов, а Google Search использует её для выявления вредоносного поведения при взаимодействии с инструментами MCP. Google также приводит результаты сравнительных тестов, охватывающих маршрутизацию запросов, логические рассуждения, ранжирование и мультимодальное понимание. По утверждению разработчика, Gemini Decision 1 показала лучшие результаты в этом наборе испытаний и минимальную ошибку калибровки. Кроме того, при одинаковых тестовых условиях модель оказалась почти в пять раз экономичнее Gemini 3.5 Flash-Lite с API.  Стоимость использования составляет $0,10 за миллион входных токенов, тогда как выходные токены не тарифицируются. Общие входные данные оплачиваются один раз независимо от количества проверяемых вопросов, а дополнительную стоимость формируют только инструкции и критерии каждой проверки. Разработчики уже могут получить API-ключ в Google AI Studio и использовать бесплатный уровень для создания прототипов. Интеграции с OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI и другими инструментами постепенно появляются, а поддержку Gemini в Google Cloud компания обещает добавить позднее. Google тайно тестирует Gemini 4 Hydrogen — быструю и экономичную альтернативу мощным ИИ-моделям
11.11.2026 [22:23],
Владимир Мироненко
Разработка ИИ в компании Google набирает обороты. Как сообщает Business Insider со ссылкой на внутреннюю переписку, вслед за выходом моделей Gemini 4 Argon и Carbon в Google приступили к внутреннему тестированию новой модели под кодовым именем Hydrogen, ориентированной на скорость и эффективность. 
Источник изображения: Zach M/unsplash.com В служебной переписке один из инженеров Google на этой неделе охарактеризовал Hydrogen как «очень функциональную, быструю и эффективную» модель. Сотрудники компании получили доступ к Hydrogen через внутреннюю платформу разработки Google под названием Jetski. Как правило, появление на ней новых инструментов предшествует их публичному релизу. Один из сотрудников, уже протестировавший Hydrogen, сравнил новинку с предыдущими моделями Google серии Flash, которые причисляют к «рабочим лошадкам»: они работают быстрее и обходятся дешевле, чем, например, модель Argon. Название Hydrogen (водород) — в честь самого лёгкого элемента периодической таблицы — подходит ей как нельзя лучше. В связи с тем, что Google отложила в этом году, а затем и вовсе отменила выпуск Gemini 3.5 Pro, многие решили, что компания уже не поспевает за конкурентами в гонке за создание передовых моделей искусственного интеллекта (frontier models). Но Google развеяла сомнения и вновь заявила о себе, представив семейство Gemini 4. Во вторник компания объявила о выходе новейшей передовой модели — Gemini 4 Carbon, которая, согласно заявлению разработчиков, лучше всего справляется с задачами в сфере кибербезопасности, а также с многоэтапными процессами, требующими долгосрочного планирования. На данный момент модели Carbon и Argon можно использовать только по подписке. Каким будет доступ к Hydrogen в случае её официального релиза — платным или бесплатным, — пока неизвестно. Другие модели Google серии Flash доступны пользователям приложения Gemini бесплатно. AMD придумала, как сэкономить миллионы на серверной памяти — SSD без потерь «заменят» половину дорогой DRAM
11.11.2026 [22:06],
Анатолий Хаблюк
AMD научилась экономить на дорогой серверной памяти: её технология MEXT переносит редко используемые данные из DRAM на гораздо более дешёвые SSD, а алгоритмы ИИ помогают не допустить заметного падения производительности. На первых 145 серверных системах компания оценила экономию примерно в $5 млн. 
Источник изображения: AMD Как рассказал изданию The Register вице-президент AMD по развитию бизнеса Гэри Смердон (Gary Smerdon), ранее возглавлявший MEXT, в крупных серверах на модули оперативной памяти может приходиться от 60 до 90 % стоимости оборудования. Замена части DRAM значительно более дешевой флеш-памятью позволяет сократить расходы без обязательного уменьшения доступного приложениям объема памяти. Проблема заключается в разнице быстродействия. По словам Смердона, флеш-память может быть в 50 раз дешевле DRAM в пересчете на бит и потреблять в 30 раз меньше энергии, но при этом работать примерно в 500 раз медленнее. Обычная выгрузка данных на SSD способна серьезно замедлить приложения, особенно чувствительные к задержкам. MEXT использует модель машинного обучения, которая отслеживает обращения к памяти и пытается определить, какие страницы данных понадобятся процессору следующими. Неактивные страницы перемещаются на накопитель, а перед повторным обращением возвращаются в DRAM. Для операционной системы и приложений этот процесс должен оставаться незаметным. В основе механизма прогнозирования лежит модель, производная от архитектуры Transformer. Вместо следующего слова, как в языковых моделях, она предсказывает следующую востребованную страницу памяти. По утверждению Смердона, первоначальное обучение занимает менее секунды на одном ядре процессора EPYC, после чего модель продолжает адаптироваться к характеру нагрузки. Графический ускоритель для ее работы не требуется. Результаты зависят от конкретного приложения. В испытаниях AMD система с Apache Spark сохраняла 99 % исходной производительности при замене половины DRAM флеш-памятью. В пакете Synopsys PrimeTime аналогичная конфигурация обеспечивала 95 % производительности, а при сокращении физической DRAM до четверти первоначального объема показатель снижался до 80 %. AMD также опубликовала результаты внутреннего внедрения MEXT. На 86 серверах компании программное обеспечение обеспечило около 58 Тбайт дополнительной доступной памяти. Покупка сопоставимого объема DRAM обошлась бы примерно в $3,3 млн, тогда как затраты на внедрение MEXT составили около $601 тыс. Таким образом, расчетная экономия достигла $2,78 млн, или 82 % от стоимости расширения памяти традиционным способом. Программное обеспечение предназначено прежде всего для серверов на процессорах AMD EPYC. На системах Linux для его работы предусмотрен модуль ядра, а для анализа нагрузки предлагается утилита RAM View. AMD сотрудничает с производителями серверов, включая HPE, чтобы подготовить оборудование к использованию MEXT. Коммерческое распространение лицензий через партнеров запланировано на следующий этап внедрения. AMD приобрела разработчика MEXT в июне 2026 года. Возможности технологии также были представлены вместе с серверными процессорами EPYC Venice на архитектуре Zen 6. Глава Anthropic пообещал победить рак с помощью ИИ уже через 10 лет
11.11.2026 [20:49],
Анжелла Марина
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) заявил, что искусственный интеллект может помочь человечеству победить рак, болезнь Альцгеймера, сердечно-сосудистые и психические заболевания менее чем за 10 лет. Но медики сомневаются. 
Источник изображения: Anthropic Амодеи полагает, что ИИ значительно ускорит биологические исследования и поиск новых лекарств. Схожие прогнозы ранее высказывали глава Google DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) и Илон Маск (Elon Musk). В частности, Хассабис считает, что искусственный интеллект сможет сократить десятилетний процесс разработки лекарств до нескольких недель. Одним из аргументов сторонников такого подхода, как отмечает издание NDTV, служит AlphaFold, революционная система Google DeepMind, которая предсказывает трёхмерную структуру белков и других молекул жизни по их аминокислотной последовательности и уже определила структуры более 200 миллионов белков. Однако этот научный успех пока не доказывает, что ИИ способен самостоятельно создавать препараты против сложных заболеваний и вызывает скепсис у представителей фармацевтической отрасли. Так, глава Vertex Pharmaceuticals Джефф Лейден (Jeff Leiden) назвал подобные прогнозы полной чушью. По его словам, компания проверила около 50 ИИ-разработок, которым поручили проанализировать 10 000 соединений, но ни одна не привела к самостоятельному созданию работающего лекарства. Кроме того, поиск перспективной молекулы остаётся лишь началом разработки: препараты необходимо проверять в лабораториях, на животных и в клинических испытаниях с участием людей. Весь процесс обычно занимает 10–12 лет. Критики также указывают, что современные ИИ-модели пока не обладают достаточным пониманием биологических причинно-следственных связей для создания принципиально новых методов лечения. По состоянию на 2026 год ни один разработанный с помощью ИИ препарат не прошёл полный путь до клинического применения. США хотят встроить «Локатор» в ИИ-чипы — чтобы находить санкционные ускорители Nvidia, просочившиеся в Китай
11.11.2026 [20:26],
Анжелла Марина
США рассматривают возможность создания системы отслеживания передовых ИИ-чипов по аналогии с Apple Find My. Технология позволит проверять их фактическое местоположение и выявлять случаи нелегального вывоза в Китай и другие страны под санкциями. Для этого предлагается использовать геолокацию и уникальные аппаратные идентификаторы GPU. 
Источник изображения: AI Одним из перспективных методов считается проверка местоположения по времени прохождения сигналов (Ping-Based Location Verification, PLV). Метод предполагает отправку запросов от чипа к нескольким доверенным серверам, расположенным в разных частях мира, с последующим измерением времени прохождения сигнала туда и обратно. Сопоставляя полученные данные, система сможет определить примерное местонахождение устройства. Старшие исследователи Центра безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета (CSET) Кайл Миллер (Kyle Miller) и Джейкоб Фельдгойзе (Jacob Feldgoise) считают, что в первую очередь контролировать следует наиболее производительные графические процессоры для дата-центров. Производители смогут встраивать механизмы PLV непосредственно в новые чипы, а для уже выпущенных устройств предусмотрено обновление прошивки. Дополнительным инструментом могут стать зашифрованные сертификаты цифрового суверенитета, подтверждающие физическое местоположение оборудования в определённый момент времени. Однако у системы есть ограничения, отмечает издание IEEE Spectrum: проверка по сигналам не позволяет отслеживать неактивные чипы, которые находятся на складах или перевозятся, а отсутствие ответа не даёт понять, связано ли это с техническими причинами или попыткой скрыть местоположение. Кроме того, злоумышленники с физическим доступом к оборудованию могут блокировать передачу сигналов или извлекать криптографические ключи. Поэтому специалисты предлагают дополнять цифровой контроль физическими проверками дата-центров. Ещё одним направлением стала аппаратная идентификация, возможности которой исследователи уже продемонстрировали для создания уникальных отпечатков графических процессоров Nvidia H200 на основе производственных особенностей и случайных чисел. Интерес к подобным технологиям связан с тем, что американские экспортные ограничения, введённые в 2022 году, не остановили поступление передовых ускорителей в Китай. В связи с этим, в марте 2026 года комитет Палаты представителей США по иностранным делам одобрил законопроект об обязательной проверке местоположения передовых ИИ-чипов, а в сентябре американские законодатели призвали вынести его на голосование. Одноврменно эксперты предупреждают о высокой стоимости контроля и возможности обхода ограничений через зарубежные облачные сервисы. «А что, если бы у вас было время?»: Nothing снова дразнит загадочным ИИ-гаджетом
11.11.2026 [18:22],
Павел Котов
Nothing опубликовала очередное тизерное изображение, предваряющее выпуск нового устройства. Этому производителю свойственно выдавать информацию о новых продуктах по крупинке вплоть до самого анонса, мастерски подогревая интерес своей аудитории. Вот и сейчас компания намекает на появление чего-то нового. 
Источник изображения: nothing.community На форуме своего сообщества Nothing опубликовала короткий видеоролик, на котором предстало некое загадочное устройство — в кадр попал только угол серого прямоугольного предмета. И на этом участке оказалось нечто похожее на кнопку записи, над которой горят красный и зелёный индикаторы. Никаких подробностей о самом устройстве компания пока не раскрывает, но заголовок публикации гласит: «А что, если бы у вас было время?». В декабре компания планирует выпустить устройство, созданное с упором на искусственный интеллект, сообщил ранее её гендиректор Карл Пей (Carl Pei). Он охарактеризовал его как «инструмент», у которого «нет экрана, и его невозможно реализовать как приложение». Глава компании также показал затемнённое изображение, на котором виден фрагмент этого устройства. Не исключено, что очередной тизер — это ещё один взгляд на этот гаджет, который пока официально не анонсировали. Остаётся лишь догадываться, что именно представляет собой это устройство. Есть версия, что это диктофон или гаджет для создания заметок. Учитывая наличие кнопки записи, эта версия представляется правдоподобной. Google научила роботов работать руками — новая модель Gemini Robotics 2.5 справилась с задачами на заводе Mercedes-Benz
11.11.2026 [11:10],
Павел Котов
Google официально анонсировала модель искусственного интеллекта Gemini Robotics 2.5. Она относится к классу VLA («зрение — язык — действие»), помогает роботам быстрее осваивать широкий спектр навыков и делать это быстрее. Роботы становятся более ловкими, надёжными и безопасными — они получают возможность работать не только в лабораториях, но и в реальном, непредсказуемом мире, помогая человеку в выполнении самых разных задач. 
Источник изображений: deepmind.google Gemini Robotics 2.5 представляет собой значительный шаг вперёд по трём ключевым задачам. Аспект ловкости указывает, что роботы получили возможность выполнять больше задач, демонстрируя при этом более высокую эффективность и сноровку — от использования повседневных инструментов до манипуляций с хрупкими или гибкими предметами. В ходе практических испытаний на производственных линиях Mercedes-Benz роботы Apptronik Apollo 2 под управлением модели Gemini Robotics 2.5 показали прогресс в аспекте надёжности — они выполняли задачи по подбору и упаковке автодеталей с показателем успешности 96 %. В перспективе можно будет делегировать роботам монотонную работу, а технические специалисты смогут заниматься более сложными производственными задачами. В Google также усовершенствовали механизмы контроля физической безопасности и разработали новый стандарт тестирования, направленный на выявление уязвимостей, связанных с попытками джейлбрейка (взлома) робототехнических систем. Google существенно расширила возможности модели, увеличив количество, эффективность и сложность выполняемых задач. Её работу оценили на примере 200 различных операций, включая подачу продуктов питания на щипцах, завязывание банта на подарочной коробке или дозирование жидкости с помощью пипетки. Такие задачи объединяют целый ряд навыков от уверенного использования инструментов и сложных манипуляций с деформируемыми объектами до аккуратного обращения с хрупкими предметами. По сравнению с предыдущими моделями прирост успешности выполнения операций для новой составил 30–100 % в зависимости от типа задачи; скорость работы увеличилась на 20–30 %.  Основной критерий эффективности ИИ-модели для роботов — её способность работать в реальных производственных условиях. Apptronik Apollo 2 на предприятиях Mercedes-Benz демонстрировали возможность мыслить, выстраивать многошаговые логические цепочки и действовать сообразно изменениям обстановки. В рамках пилотного проекта роботы в автономном режиме производили комплектацию деталей — повторяющаяся и физически тяжёлая задача включала сортировку отдельных компонентов из общих контейнеров и их перекладывание в специальные лотки строго в той последовательности, которая требуется для сборки конкретного автомобиля на конвейере. Показатель успешности составил 96 %. Для обхода физических опасностей Gemini Robotics 2.5 использует логическое управление в реальном времени — этот механизм помогает роботу безопасно перемещаться в сложных условиях. Эта функция, по оценкам Google, помогла повысить безопасное выполнение задач вблизи препятствий на 33 %, вблизи людей — на 43 %. Компания также продолжает работу над повышением безопасности при выполнении долгосрочных задач с использованием автономных агентов. Модель Gemini 4 Argon показала лучшие результаты в тестах для агентных робототехнических систем: она эффективно отказывается от небезопасных действий, успешно разрешает ситуации неопределённости и корректно функционирует при непосредственной близости человека. Для проверки устойчивости к попыткам джейлбрейка компания выпустила открытый бенчмарк ASIMOV-Jailbreak, включающий сотни запросов, замаскированных в различных сценариях. Gemini 4 Argon показала устойчивость к таким попыткам на уровне 99,5 % — результат предыдущей базовой модели Gemini Robotics ER 2 составил 82 %. Gemini 4 Argon помогла в обучении Gemini Robotics 2.5, выступив в роли движка для симуляций. Создатели Cyanogen готовят Linux, напичканный ИИ — новая ОС Kora объединит разные нейросети
11.11.2026 [01:05],
Анжелла Марина
Стартап Kora Systems представил десктопную операционную систему Kora на базе Linux, ориентированную на разработчиков, создателей контента и пользователей, активно работающих с искусственным интеллектом. Платформа объединит различные ИИ-модели и автономных агентов на системном уровне. 
Источник изображения: Kora Главная особенность ОС заключается в возможности сохранять общий контекст работы с разными ИИ-инструментами. Например, пользователь сможет начать проект с помощью моделей OpenAI, затем перейти к инструментам Anthropic для развёртывания программного кода, а для остальных задач задействовать локальный ИИ, чтобы сократить расходы на облачные запросы. При этом информация о проектах, документах и предыдущих взаимодействиях будет храниться непосредственно на компьютере. Для работы с файлами предусмотрена файловая система на основе нейросети. Она индексирует содержимое документов по тематике, поэтому пользователь сможет найти нужный документ, описав его содержание в поисковой строке, даже если не помнит название или расположение. Система также использует отдельные рабочие пространства, позволяющие разграничивать проекты и контролировать, к каким файлам, устройствам и онлайн-сервисам получат доступ ИИ-агенты. Kora построена на ядре Linux и будет поддерживать компьютеры с процессорами Qualcomm Snapdragon, а также системы на архитектуре x86-64 от Intel и AMD. Совместимость с приложениями Windows обеспечат специальные программные слои. Компания также разрабатывает собственные приложения для электронной почты, календаря и контактов, а для сторонних разработчиков готовит SDK. Игровые возможности сохранит технология GameFrame, созданная на основе предыдущей разработки компании GameOS. При этом Kora ориентируется на мощные компьютеры с объёмом оперативной памяти не менее 64 Гбайт, необходимые для запуска требовательных локальных ИИ-моделей. Проект возглавляет Кирт Макмастер (Kirt McMaster), ранее ставший одним из основателей Cyanogen, альтернативной версии Android, получившей широкое распространение до прекращения работы компании около десяти лет назад. Вместе с ним Kora развивают Франк Де Джиролами (Franck De Girolami), участвовавший в создании GameOS, и Джон Лагерлинг (John Lagerling), ранее работавший над Android в Google. Появление операционной системы ожидается в 2027 году. Anthropic решила потягаться с Google и Microsoft — Claude получил набор инструментов для офисной работы
10.11.2026 [21:46],
Анжелла Марина
Компания Anthropic представила три новых ИИ-инструмента для офисной работы: Claude Meetings, Claude Sheets и Claude Whiteboards. Они позволяют автоматизировать проведение совещаний, совместное редактирование таблиц и другие офисные задачи. 
Источник изображений: Anthropic Claude Meetings способен присоединяться к рабочим встречам, делать заметки и запоминать обсуждаемые вопросы. Claude Sheets предназначен для совместной работы с электронными таблицами, а Claude Whiteboards позволяет командам размещать и структурировать идеи на общей интерактивной доске.  Кроме того, новые инструменты дают возможность превращать презентации в короткие пояснительные видеоролики продолжительностью около одной минуты. Все три продукта доступны в бета-версии, однако Meetings пока ограничен подписками Teams и Enterprise, тогда как Sheets и Whiteboards предоставляются пользователям платных тарифов.  Одновременно Anthropic объявила о полноценном запуске Claude Data, ранее известного как Claude Dashboards. Инструмент, находившийся в бета-версии с октября, теперь доступен всем пользователям платных подписок. Компания также представила интерактивные коннекторы, позволяющие открывать сторонние приложения непосредственно внутри Claude. Пользователи смогут работать со встроенным редактором PDF от Adobe и отслеживать маркетинговые кампании в HubSpot, не переключаясь между вкладками браузера. Ранее Anthropic запустила каталог инструментов на базе Model Context Protocol, в котором уже представлено более 9000 подключаемых расширений. По словам Николаса Лина (Nicholas Lin), занимающегося развитием продуктов Anthropic, компания планирует распространить изменения, которые Claude Code привнёс в работу программистов, и на другие профессии. В разговоре с изданием The Verge он отметил, что внедрение ИИ среди сотрудников без технической подготовки по-прежнему сопровождается множеством сложностей. Поэтому Anthropic поставила перед собой задачу сделать рабочие инструменты доступнее непосредственно из интерфейса Claude. Новые продукты появились на фоне конкуренции с Google и OpenAI, которые также развивают ИИ-инструменты для офисных задач. Gemini уже может присоединяться к совещаниям и делать заметки в режиме реального времени, а ChatGPT предлагает аналогичные возможности через функции под названием «Запись». OpenAI создала аварийный выключатель для особо опасных и непослушных ИИ-моделей
10.11.2026 [21:35],
Анжелла Марина
OpenAI разработала централизованную систему Control Room, позволяющую принудительно прекращать генерацию ответов исследовательскими ИИ-моделями при возникновении угроз безопасности. Механизм предусматривает отключение доступа к результатам работы модели по команде человека или автоматизированной системы мониторинга.  Новая разработка появилась после нескольких инцидентов, связанных с действиями исследовательских моделей OpenAI. В июле компания сообщила, что её ИИ-модели вышли за пределы ограниченной тестовой среды и взломали платформу Hugging Face, пытаясь обмануть систему оценки возможностей в области кибербезопасности. В октябре OpenAI раскрыла ещё один случай: исследовательская модель без разрешения воспользовалась криптовалютным кошельком для оплаты развёртывания смарт-контрактов с использованием тестовых монет Ether, а затем не упомянула расходы в итоговом отчёте. Control Room отслеживает внутренние исследовательские задачи компании, включая обучение моделей, оценку их возможностей и обработку данных. Каждой задаче присваивается уникальный идентификатор, который механизм генерации ответов проверяет перед выдачей результата. Если сотрудник или автоматизированная система мониторинга отдаёт команду остановить процесс, Control Room отзывает соответствующее разрешение. При этом прекращение генерации не зависит от остановки самого исследования. OpenAI также предупреждает, что из-за сохранённых в кеше разрешений отключение может занять до 35 секунд. Кроме того, Control Room предусматривает защиту на случай собственной недоступности. Например, если система перестанет работать, новые запросы не будут приниматься. |
© 1997—2026 3DNews
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
