Согласно данным Бюро переписи населения США (Census Bureau) о расходах на строительство за август, затраты на возведение частных дата-центров выросли за год на 73 % — с $49,05 млрд до $84,95 млрд в годовом исчислении. На долю строительства ЦОД сейчас приходится около 63 % от общего объёма строительства частных офисных объектов против 47 % годом ранее. При этом стоимость серверов и стоек в эту статистику не включена.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Источник изображения: OpenAI

Данные Census Bureau отражают стоимость фактически выполненных строительных работ (Value of Construction Put in Place), измеряемую ежемесячно для прогноза годового объёма при сохранении текущих темпов. Строительство ЦОД определяется как «возведение зданий, содержащих оборудование, необходимое для хранения, обработки и передачи цифровой информации», и относится к подкатегории строительства частных офисов. Электростанции и линии электропередачи для ЦОД учитываются в отдельной категории «Энергетика».

Объем строительства ЦОД сейчас более чем в девять раз превышает показатель января 2021 года, составлявший $9,26 млрд. Расходы на строительство обычных офисов составили $45,8 млрд, снизившись на 9,7 % в годовом исчислении и на 34,8 % по сравнению с январём 2023 года. Фактически, с сентября 2025 года расходы на дата-центры ежемесячно превышают затраты на строительство всех остальных видов офисных зданий. Разрыв в $39,1 млрд между расходами на строительство обычных офисов и ЦОД стал самым значительным за весь период ведения статистики Бюро с января 2014 года.

Общий объём частного нежилого строительства в США составил $773,0 млрд, снизившись на 1,0 % в годовом исчислении. Без учёта ЦОД этот показатель равен $688,1 млрд (снижение на 5,9 %). Из общего ежемесячного прироста расходов на частное нежилое строительство, составившего $8,0 млрд, на долю ЦОД пришлось $5,9 млрд, или 74 %. В совокупности сектор промышленного строительства продемонстрировал снижение на 19,8 % в годовом исчислении, но расходы на энергетические объекты увеличились на 9,7 %.

В настоящее время рост строительной отрасли в значительной степени зависит от проектов по созданию ЦОД, темпы роста которых нарастают уже четыре месяца подряд. Помимо зафиксированного в августе прироста на 73 %, рост расходов на дата-центры составил 36,3 % в мае, 55,2 % в июне и 65,3 % в июле. Поскольку эти цифры не учитывают расходы на серверное оборудование, которые также растут на фоне ИИ-бума, данные Бюро переписи населения отражают лишь часть общей картины.

Французская лаборатория искусственного интеллекта Mistral представила модель Large 4 Le Chonk — разработчик называет её самой мощной в ассортименте и намеревается выпустить на её основе несколько специализированных систем. Доступ к предварительной версии модели уже открыт через API, а до конца октября компания намерена опубликовать её открытые веса.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

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

Источник изображения: mistral.ai

Mistral Large 4 имеет архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) — при размере в 1 трлн параметров она при обработке конкретного запроса использует примерно 49 млрд из них. Модель является мультимодальной, то есть умеет работать не только с текстами, но и с изображениями; она разбирается в сложных документах, графиках, технических чертежах и крупноформатных изображениях.

Ещё одна сильная её сторона — способность не просто отвечать на вопросы, но и выполнять последовательности действий: собирать информацию, подключать внешние инструменты и получать готовый результат. Это окажется полезным в написании программного кода, в анализе документов, в работе с документами и презентациями, в финансовом анализе и научных расчётах. Mistral позиционирует Large 4 как средство профессиональной работы, а не просто платформу для чат-ботов.

Традиционно важное место отводится вопросам кибербезопасности: в тесте Artificial Analysis Cyber Index, ориентированном на поиск уязвимости в открытом проекте и написание патча для него, модель набрала 82 %, и это лучший результат среди всех. В наборе из 40 задач Cybench она набрала 93 %. Некоторые закрытые модели показывают в этих тестах недостаточно высокие результаты не из-за слабых способностей, а из-за ограничений, и это проблема для экспертов по кибербезопасности, отмечает Mistral.

Открытый характер работы и значительные навыки в области кибербезопасности не означают, что Large 4 позволяет делать всё что угодно — она отказывается выполнять как прямые, так и косвенные опасные инструкции, зачастую справляясь с этим лучше, чем другие протестированные открытые модели. Подчёркивается, что новая флагманская модель от Mistral обучалась на 3800 ускорителях Nvidia Grace Blackwell в собственных ЦОД компании в Европе, что подчёркивает её суверенный характер.

В существующей редакции Mistral Large 4 — ещё не окончательный вариант модели, компания продолжает проводить обучение с подкреплением, и в ближайшие недели и месяцы её качество будет повышаться. Далее она будет выступать в качестве основы для целого семейства моделей нового поколения — они будут предназначены для отдельных отраслей и задач. Открытые веса Mistral Large 4 Le Chonk разработчик пообещал опубликовать до конца октября.

Глава Anthropic и его сестра в прошлом году получили по $18 млн и $16,4 млн вознаграждения за свой труд в компании, гласит документация Anthropic для инвесторов, которая готовится на фоне приближающегося IPO. Это не такие больше деньги по меркам компании, которая претендует на достижение отметки в $2 трлн капитализации только на этапе выхода на биржу.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

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

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображения: Anthropic

Стартап Anthropic продолжает публиковать информацию о своих финансовых показателях в рамках подготовки к осеннему IPO, и среди прочих данных присутствует сводка по доходам руководителей. Генеральный директор Дарио Амодеи (Dario Amodei) за прошлый год заработал $18 млн — не так уж много на фоне компенсационных пакетов руководителей других компаний американского технологического сектора.

В частности, если главы Alphabet и Amazon в прошлом году заработали меньше главы Anthropic, то руководство Oracle и Nvidia его в этом плане обошло. Основную часть доходов Амодеи и его сестры Даниэлы, которая занимает пост президента Anthropic, формируют акции стартапа. Базовая зарплата обоих представителей этого семейства по итогам прошлого года удвоилась до $1,4 млн. Сестра не смогла обойти Дарио, получив по итогам 2025 года в общей сложности $16,4 млн. В будущем они готовы, как и все остальные сооснователи Anthropic, направлять до 80 % своих личных акций компании на нужды благотворительности.

Совет директоров Anthropic в этом году утвердил изменения в программу компенсации обоих руководителей с фамилией Дарио. При выполнении определённых условий они смогут получить привилегированные акции, причём ряд условий привязан к их сохранению в составе руководства, а другие связаны с выходом компании на биржу. Для сравнения, финансовый директор Кришна Рао (Krishna Rao) в прошлом году заработал $720 250. Он имеет право купить 1,4 млн акций по условиям своего найма в 2024 году, и в прошлом году приобрёл некоторое количество акций на сумму $385 285 по заранее оговорённой цене.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) довольствуется довольно скромной базовой зарплатой в размере $76 001 в год, и при этом не получает вознаграждение в форме акций, чтобы исключить конфликт интересов, но благодаря своим инвестициям в другие проекты получает неплохой доход в целом. По состоянию на август прошлого года его личное благосостояние оценивалось в $1,9 млрд. При этом он продолжает инвестировать в другие стартапы, которые даже не находятся в орбите интересов самой OpenAI, поэтому сумма общего благосостояния постоянно меняется. К началу 2024 года Альтман владел активами на общую сумму $2,8 млрд. Его венчурные фонды успели инвестировать более чем в 400 компаний по состоянию на 2025 год.

Доходы руководителей прочих публичных компаний американского технологического сектора по итогам прошлого года сильно разнились. Лидером оказался второй генеральный директор корпорации Oracle Клейтон Магуирк (Clayton Magouyrk), который заработал $627,5 млн. Илон Маск, который до выхода SpaceX на IPO получил за свой труд на посту генерального директора компании только $54 080 за весь 2025 год, расположился на другом конце диапазона. Это, однако, не помешало ему уже после выхода SpaceX на биржу дважды побывать в статусе первого долларового триллионера. Кроме того, ему обещаны щедрые пакеты акций SpaceX и Tesla в будущем, если капитализация обеих компаний достигнет определённых отметок, а численность колонии на Марсе с участием SpaceX удастся довести до 1 млн человек.

Многие руководители американских техногигантов тоже получают основную часть дохода в форме акций и средств от их реализации по рыночной цене, а их базовые зарплаты остаются достаточно скромными. Например, генеральный директор Alphabet (Google) Сундар Пичаи (Sundar Pichai), по итогам 2025 года получил $10,9 млн базовых выплат, причём $8,8 млн из них ушли на обеспечение его личной безопасности. В общей же сложности компенсационный пакет главы Alphabet за прошлый год достиг $213,9 млн.

Глава Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) в прошлом году получил $2,1 млн базовых выплат, причём основная их часть была компенсацией за перелёты и охрану, но в общей сложности его доход на должности генерального директора компании по итогам периода составил $13,2 млн. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) располагает личным благосостоянием более $200 млрд, что позволяет ему считаться седьмым в списке богатейших людей мира по версии Forbes.

Представители Anthropic, как отмечает Reuters, на вопрос об актуальности обязательств руководства по направлению до 80 % своих активов компании на нужды благотворительности, ответили ссылкой на эссе Дарио Амодеи, в котором тот рассуждал о наличии у богатых людей обязательств перед обществом по финансированию решения проблем, порождаемых развитием ИИ. Он жаловался на то, что многие обеспеченные личности в технологической сфере заняли весьма циничную и нигилистическую позицию, называя благотворительность питательной средой для мошенничества и бесполезной затеей.

Сервисы искусственного интеллекта стали ассоциироваться с массовым сбором данных с других ресурсов, но нечасто приходится слышать об обратном эффекте — они и сами становятся объектами такого сбора. ChatGPT и Perplexity вошли в пятёрку лидеров по этому показателю, гласит исследование компании Decodo.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

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

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Mohammad Rahmani / unsplash.com

Неожиданные результаты свидетельствуют о фундаментальном сдвиге в том, какие данные организации пытаются получить из интернета. «Два года назад компании собирали данные, чтобы понять, что именно ищут люди. Теперь они сканируют ИИ-платформы, чтобы узнать, какую информацию получают пользователи. Цели сбора данных меняются», — пояснили в Decodo. Семь из десяти сайтов в топе оказались новичками в рейтинге, отметили в Decodo, — свои позиции сохранили лишь TikTok (первое место), Google (второе) и Amazon (восьмое).

На долю занявшей третье место ChatGPT пришлись 14 % всей зафиксированной активности. Это, вероятно, объясняется тем, что компании проверяют, как ИИ оценивает их продукцию по сравнению с конкурентами, владельцы бизнеса отслеживают описание своей компании, оценивают частоту упоминания бренда, сохраняют цитаты ChatGPT и выполняют другие подобные задачи. Занявшая пятое место Perplexity приняла на себя 10 % объёма данных; и почти каждый пятый запрос (18 %) пришёлся на лидера рейтинга в лице TikTok.

Из списка выбыли входившие ранее в десятку Walmart, eBay и Airbnb — это указывает на более масштабные изменения, чем просто рост популярности ИИ. Исследование отражает общие тенденции в том, как и где потребители совершают покупки, включая платформы ИИ и соцсети. В следующем году в десятке лидеров Decodo ожидает ИИ-помощников Google Gemini и Microsoft Copilot. Но ещё более значимым сдвигом, по мнению компании, станет переход к ситуации, когда инициаторами сбора данных будут уже не люди, а ИИ-агенты — и они будут сами принимать решения, а не считывать ответы.

Независимый исследователь в области кибербезопасности Сайед Анас Мохиуддин (Syed Anas Mohiuddin) обнаружил фундаментальную уязвимость агентов искусственного интеллекта, которая не зависит от управляющих ими моделей или программной обвязки — ИИ-агенты по умолчанию полностью доверяют друг другу.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

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

Источник изображения: Aidin Geranrekab / unsplash.com

За последние пять месяцев Google и четыре другие организации, единственной общей чертой которых является использование ИИ-агентов в рабочем процессе, признали уязвимости, предполагающие взлом одного из них для распространения вредоносных инструкций среди других. Схема атаки представляет собой частный случай внедрения вредоносных подсказок, только объектом взлома является не большая языковая модель, а конкретный ИИ-агент, предназначенный, например, для перевода или анализа данных. Защитные механизмы в инфраструктуре агентов могут вообще отсутствовать или быть слабыми, позволяя им передавать по цепочке вредоносные инструкции — достаточно взломать лишь одного, и остальные последуют его указаниям.

Разработанные экспертом экспериментальные схемы атак эксплуатируют уязвимости доверия в протоколе Model Context Protocol, который широко используется для взаимодействия приложений и ИИ-агентов внутри сети. Серверы MCP хранят учётные данные для каждого агента, и агенты на уровне архитектуры доверяют друг другу внутри группы, поэтому атаки, которые отвергла бы ИИ-модель, срабатывают на уровне агентов. Во многих случаях надлежащим образом составленные запросы, нацеленные на нужного ИИ-агента, приводят к подделке запросов на стороне сервера, то есть сервер начинает отправлять несанкционированные сетевые запросы.

Схема атаки с передачей вредоносных инструкций по цепочке опасна потому, что обнаружить такую атаку сложно: каждый ИИ-агент делает то, для чего был разработан. Протокол создавался с расчётом на автономность, поэтому каждый ИИ-агент проверяет только собственную точку входа извне, а за цепочкой взаимодействия между ними никто просто не следит. Обнаруженная в сети компании Rapid7 уязвимость CVE-2026-97228, связанная с этой схемой атаки, получила рейтинг всего 2,7 из 10.

Источник изображения: Milad Fakurian / unsplash.com

А вот в сети Google обнаружилась более серьёзная уязвимость с рейтингом уже 8 из 10. Она возникла из-за того, что MCP-инструмент для работы с базами данных инициализировал свой HTTP-клиент вне политики CheckRedirect — набора настроек, который определяет, как сервер должен обрабатывать случаи, когда URL-адрес возвращает ошибку или производит перенаправление на другой адрес; целевые IP-адреса HTTP-клиент Google тоже не проверял. В результате при наличии подготовленного параметра пути MCP-инструмент направлялся на внутреннюю конечную точку и отправлял запросы от имени злоумышленника. Google решила проблему, развернув список разрешённых диапазонов IP-адресов и список блокировки.

Этот класс атак исследователь назвал «переключением протокола» (protocol pivoting): приложение или сервер назначают задачу ИИ-агенту через протокол MCP, и он пересылает вредоносные инструкции другим агентам, используя другие методы связи, например, протокол Google Agent-to-Agent (A2A), или новые стандарты, такие как Agent Network Protocol. При передаче авторизация или фактор доверия могут просто теряться. В результате злоумышленник получает первоначальный доступ через один протокол. ИИ-агент предполагает, что между протоколами установлено доверие и начинает пользоваться возможностями, которые доступны только через другой протокол.

Примечательно, что схема переключения протокола сработала в пяти организациях, в инфраструктуре которых не было ничего общего за исключением использования протокола MCP. Этот протокол уже повсеместно внедряется, но достаточного тестирования он ещё не прошёл и не имеет надлежащей защиты. Развёртывая ИИ-инфраструктуру, разработчики пренебрегают принципом нулевого доверия, который предполагает, что один или несколько узлов сети могут быть скомпрометированы. Их следует корректировать таким образом, чтобы для выполнения критически важных операций с другими узлами требовалась предварительная авторизация.

В новой редакции рейтинга самых влиятельных людей современности по версии американского журнала Vanity Fair (англ. — «ярмарка тщеславия») глава и один из основателей OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) занял первое место, обойдя конкурента Дарио Амодеи (Dario Amodei) из Anthropic, Илона Маска (Elon Musk) и Дженсена Хуанга (Jensen Huang).

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: X, Sam Altman

Редакция журнала объяснила свой выбор Альтмана на роль лидера этого списка способностью главы OpenAI «в одиночку определять реальность, в которой мы живём». Демонстрировавший серьёзные амбиции с подросткового возраста Альтман к 28 годам возглавил акселератор стартапов Y Combinator, а в 37 лет в статусе генерального директора OpenAI принял непосредственное участие в выводе на рынок революционного чат-бота ChatGPT, от запуска которого принято отсчитывать историю бума систем искусственного интеллекта.

В нынешнем своём состоянии отрасль ИИ стала одним из двигателей мировой экономики, по мнению издания. Хотя у компании немало конкурентов, первенство по времени и масштабам экспансии способно сделать её разработки нарицательными именами, которые рядовые пользователи будут применять для описания всех схожих продуктов. «Альтман может однажды стать Оппенгеймером наших дней», — проводит Vanity Fair параллели между главой OpenAI и Робертом Оппенгеймером — американским физиком-ядерщиком, который в годы Второй мировой войны принимал участие в создании первой атомной бомбы.

Бывшему соратнику Альтмана по OpenAI Дарио Амодеи (Dario Amodei) досталось второе место в рейтинге самых влиятельных людей Vanity Fair , который составляется с 1994 года. Демонстрируя на публике гораздо больше ответственности в обращении с ИИ, глава Anthropic также претендует на значительное влияние в отрасли. Недавно он предложил замедлить развитие ИИ ради обеспечения общественной безопасности, а весной текущего года не побоялся ввязаться в конфликт с Пентагоном, отстаивая собственные моральные принципы в сфере допустимости применения ИИ в военной сфере. На IPO этот стартап готов выйти быстрее, чем конкурирующая OpenAI — уже в этом квартале.

Источник изображения: Vanity Fair

Ставший недавно долларовым триллионером во второй раз Илон Маск (Elon Musk) удостоился лишь третьего места в рейтинге Vanity Fair. Переопределив в своё время траекторию развития рынка электромобилей с помощью компании Tesla, Маск ставит амбициозные цели и перед другими своими компаниями. SpaceX и xAI после объединения превратились в конгломерат, осваивающий космос и разрабатывающий ИИ. Теперь Маск стремится перейти к развёртыванию вычислительных центров в космосе, колонизации Марса и насыщению земного рынка человекоподобными роботами Optimus. Своё участие в становлении OpenAI Маск также принял, но его конфликт с Сэмом Альтманом заставляет двоих этих членов рейтинга регулярно посещать судебные заседания.

Дженсен Хуанг (Jensen Huang) на четвёртом месте становится ещё одним представителем технологической сферы, который до сих пор возглавляет основанную им в 1993 году компанию Nvidia. Её разработки во многом способствовали появлению технологической основы для систем искусственного интеллекта. Интересы компании её основатель лоббирует на высшем правительственном уровне, и за последние годы Хуанг буквально обрёл личную популярность мирового масштаба. Личное благосостояние главы Nvidia превысило $200 млрд, а капитализация компании плавно приближается к рекордным $6 трлн.

На пятом месте в состоянии полной видимой отрешённости в указанном рейтинге присутствует Кевин Уорш (Kevin Warsh) — председатель Федрезерва США. «Его слова формируют ценность американского доллара», — лаконично объясняют свой выбор кандидатуры Уорша составители рейтинга.

Представители американской технологической отрасли присутствуют и на других позициях списка. Глава Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) закрепился на восьмом, глава Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) довольствуется одиннадцатым, а новому генеральному директору Apple Джону Тернусу (John Ternus) досталось тринадцатое. Президенту SpaceX Гвинн Шотвелл (Gwynne Shotwell) составители списка предоставили шестнадцатое место, а генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) чуть уступил во влиятельности римскому папе Льву XIV, поскольку первый занимает 20-е место, а последний — восемнадцатое. Всего в этот рейтинг попали 50 наших современников.

Генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su) на этой неделе посетила Тайвань и Южную Корею для переговоров с местными партнёрами об увеличении объёмов поставок полупроводников, необходимых в условиях ИИ-бума. По её словам, компания в следующем году сможет значительно увеличить объёмы поставок продукции.

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

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Возможно, AMD и остаётся в тени Nvidia на рынке ИИ-ускорителей, но продукции этой марки так же не хватает на всех желающих её купить. Понимая актуальность данной проблемы, генеральный директор AMD Лиза во время своего выступления перед прессой в столице Тайваня заявила, что в следующем году эта компания существенно увеличит объёмы поставок продукции.

«Мы смогли увеличить поставки в 2026 году и собираемся существенно увеличить наши поставки в 2027 году», — буквально заявила Лиза Су. По её словам, одной из целей её визита на Тайвань как раз являются переговоры по поводу возможностей увеличения объёмов производства центральных (CPU) и графических (GPU) процессоров ради более полного удовлетворения спроса со стороны сегмента ИИ. Лиза Су уже встретилась с представителями Foxconn, и на момент подготовки материала к публикации собиралась провести встречу с TSMC. Обе компании являются её тайваньскими подрядчиками по поставкам готовых систем и полупроводниковых компонентов соответственно.

По словам главы AMD, компания также плотно работает с производителями памяти над увеличением объёмов поставок соответствующих микросхем. Во вторник она должна отправиться в Южную Корею для переговоров с местными производителями памяти. В этой стране работают два крупнейших производителя в мире: Samsung Electronics и SK hynix.

Лизе Су не удалось избежать вопроса о намерениях TSMC вложить серьёзные суммы в строительство предприятий по контрактному производству чипов на территории штата Техас. Она не стала прямо отвечать на подобный вопрос, но признала, что AMD нуждается в дополнительных производственных мощностях подрядчиков для более полного удовлетворения спроса со стороны клиентов на свою продукцию. «В ближайшие несколько лет спрос будет очень, очень высоким. Мы видим, что спрос очень высок, а потому нам нужно больше передовых мощностей по обработке кремниевых пластин», — подчеркнула Лиза Су.

Она также заявила, что «ИИ принесёт миру невероятно много пользы», но компаниям необходимо учитывать сопутствующие риски и сообща работать над обеспечением безопасности в сфере ИИ. Недавнюю встречу руководителей ведущих компаний данной отрасли с президентом США Дональдом Трампом (Donald Trump) глава AMD назвала важным шагом в этом направлении. Разрабатываемые ими ИИ-модели будут проходить многоступенчатый аудит независимыми экспертами, прежде чем будут допущены на рынок.

РТК-ЦОД, ИТ-сервис-провайдер полного цикла, представил на форуме «Цифровые решения» корпоративного ИИ-ассистента для организаций с повышенными требованиями к защите данных. Решение разработано в сотрудничестве с блоком информационных технологий «Ростелекома». ИИ-ассистент помогает сотрудникам мгновенно находить и анализировать информацию во внутренних документах и базах знаний. Продукт подходит для крупного бизнеса и способен оперировать тысячами файлов разных форматов, при этом данные никогда не покидают периметр организации.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

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

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

В основе работы ИИ-ассистента лежит технология RAG (Retrieval-Augmented Generation): получив запрос на естественном языке, система находит релевантные фрагменты в подключённой базе знаний и формирует ответ, опираясь только на предоставленный контекст. Такой подход обеспечивает точные и верифицируемые результаты. При этом вся обработка выполняется внутри инфраструктуры заказчика, без обращения к внешним API или облачным платформам. Это делает решение безопасным для работы с чувствительной информацией, персональными данными и документами ограниченного доступа.

Интеллектуальный помощник не только находит информацию, но и анализирует данные. По запросу он формирует сводные обзоры документов, сравнивает версии, проверяет материалы на соответствие чек-листу или стандарту, классифицирует и группирует данные, извлекает сведения в табличной форме и готовит краткое содержание. Отдельно реализована работа с табличными файлами: ассистент понимает структуру реестров, прайс-листов и расчётов и может выдать выборку строк по заданному условию.

Источник изображения: РТК-ЦОД

Для специалистов по эксплуатации и мониторингу предусмотрена возможность скопировать в чат ассистента запись из системного журнала, набор метрик, текст алерта или вывод диагностической команды. Интеллектуальный помощник объяснит значение события, оценит его вероятную причину и предложит рекомендации по реагированию, опираясь на регламенты эксплуатации и историю разборов инцидентов. Диалог поддерживается с учётом контекста: уточняющие вопросы обрабатываются в рамках текущей сессии, и повторять уже сказанное не требуется.

Вопросы безопасности и контроля проработаны на всех уровнях. Архитектура поддерживает мультитенантность — несколько подразделений или клиентов могут работать на одной инсталляции с полным разделением данных и конфигураций. Гранулярная система прав доступа (RBAC) позволяет разграничить возможности вплоть до отдельных операций, а для баз знаний предусмотрены настройки уровней доступа. Каждое изменение конфигурации фиксируется в истории, а действия пользователей логируются. Встроенная очередь с ограничением одновременных запросов защищает инфраструктуру от перегрузок, а маршрутизация простых обращений на быстрые модели помогает оптимизировать затраты.

«Ключевым барьером для широкого внедрения генеративного ИИ в коммерческом и государственном секторах остаётся вопрос доверия к технологии. Мы видим спрос на изолированные решения, которые гарантируют сохранность критичных данных, и для нас как для цифрового партнёра государства и бизнеса важно предлагать варианты безопасного применения новых технологий. Представленный ассистент — это "частный ИИ", который учится на корпоративных знаниях, оставаясь внутри защищённого периметра. Благодаря такому подходу мы открываем доступ к генеративному искусственному интеллекту для широкого круга организаций — от финансовых институтов до промышленных предприятий и государственных структур, которые ранее не могли применять подобные инструменты из-за строгих требований к защите информации», — заявил Роман Хазеев, директор по развитию цифровых технологий и искусственного интеллекта «Ростелекома».

«РТК-ЦОД как ИТ-сервис-провайдер полного цикла обладает полным арсеналом сервисов для цифровизации бизнеса. Сегодня без технологий искусственного интеллекта невозможно представить эффективную работу, а по аналитическим данным, ROI от внедрения ИИ достигает 250 %. Наш корпоративный ассистент эффективен для самых разных функций: юристы мгновенно находят нужные пункты в договорах, инженеры и техспециалисты получают точные ответы по спецификациям и алертам, а финансисты — оперативные выборки из бюджетов. При этом безопасность остаётся нашим приоритетом: вся обработка данных ведётся в защищённом контуре заказчика, а гранулярная система прав доступа и полное логирование обеспечивают надёжный контроль. Участие блока информационных технологий "Ростелекома" в проработке технологического контура позволило нам вывести продукт на качественно новый уровень надёжности и производительности. Платформа уже готова к развёртыванию на инфраструктуре клиента и сопровождается технической поддержкой с нашей стороны», — заявил Алексей Забродин, технический директор РТК-ЦОД. 

Новые предприятия по выпуску памяти будут введены в строй в следующем году, но они не смогут существенно увеличить предложение на рынке, поэтому цены будут оставаться высокими на протяжении последующих трёх или четырёх лет. Лишь через пять или шесть лет цены на память могут снизиться после введения в строй «второй волны» новых фабрик, как считают в TechInsights.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

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

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: CXMT

По мнению старшего вице-президента полупроводникового подразделения TechInsights Чона Тон Чхо (Jeongdong Choe), нынешние объёмы производства микросхем памяти способны удовлетворять спрос от силы на 85 %, а потому в ближайшие 3 или 4 года цены будут оставаться на высоком уровне. Ситуация с дефицитом памяти начнёт улучшаться в третьем или четвёртом квартале следующего года. К тому времени предложение на рынке достигнет 90–95 % от объёма спроса.

При этом на сбалансированном рынке предложение должно превышать спрос на 2–3 %, а потому сегмент памяти будет «рынком продавца» ещё какое-то время. По словам Чона, спрос на память для ИИ-систем не растёт историческими темпами в диапазоне от 1,2 до 1,4 раза, вместо этого он в краткосрочной перспективе будет увеличиваться сразу в 4 или 6 раз. Если производители просто построят по одной или две новых фабрики на каждого участника рынка, этого будет недостаточно для покрытия спроса.

Новичкам типа той же китайской CXMT становится всё сложнее производить более совершенную память DRAM. Сейчас эта компания выпускает чипы DRAM пятого поколения, для которых величина шага литографии измеряется 11,95 нм. Первоначально этот китайский производитель рассчитывал только на 14 нм в рамках этого поколения техпроцесса, но смог добиться более эффективного масштабирования, при этом не обладая доступом к передовому EUV-оборудованию. По мнению представителя TechInsights, китайский производитель способен добиваться таких геометрических параметров чипов памяти через использование DUV-сканеров с двойной или четверной экспозицией фотошаблонов. Такой подход позволяет CXMT в условиях технологических ограничений по оборудованию продвинуться на пару поколений вперёд.

В случае с китайской YMTC производство более «плотной» с точки зрения способности хранения информации памяти типа 3D NAND становится возможным благодаря технологии Xtacking, позволяющей объединять кристаллы и увеличивать тем самым количество слоёв памяти. Кроме того, особая архитектура Stair-Free позволяет YMTC более эффективно использовать площадь кристалла на периферийных участках.

Как подчёркивает Чон, китайские производители памяти более не являются догоняющими, они превратились в полноправных конкурентов для западных участников рынка. Последним важно следить за техническим прогрессом первых, чтобы не утратить свои рыночные позиции.

Представитель TechInsights подчёркивает, что более 50 % всей выпускаемой памяти сейчас задействуется в инфраструктуре ИИ, если ориентироваться на структуру спроса. В этом сегменте спрос растёт практически экспоненциально и ежедневно. Участники рынка ИИ вынуждены ограничивать доступ клиентов к своим вычислительным ресурсам, сдерживая нагрузку или поднимая цены на услуги. Имеющихся производственных мощностей по выпуску памяти не хватит для удовлетворения спроса, даже если они будут загружены на все 100 %. Цены на востребованные типы памяти выросли более чем на 80 %. Дефицит DRAM измеряется 10–12 % от потребности, аналогичная картина наблюдается и в сегменте NAND.

При этом капитальное строительство в отрасли на протяжении предыдущих двух или трёх лет характеризовалось недостаточным финансированием, и чтобы новые мощности смогли начать влиять на уровень предложения, пройдёт не менее полутора лет, а то и двух. Цены на память будут оставаться высокими ещё два года как минимум, таким образом. Ограниченность производственных мощностей заставляет компании перебрасывать имеющиеся ресурсы на наиболее выгодные направления (HBM), в результате предложение классической DDR дополнительно сжимается, провоцируя рост цен.

Цены на память стабилизируются на более высоких отметках, создав для поставщиков благоприятные условия работы на последующие три или четыре года. Вновь вводимые в строй предприятия на цены смогут повлиять примерно через год, но прибыльность производителей это не особо снизит.

Источник изображения: YMTC

Чон Тон Чхо поддерживает точку зрения основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), считая, что искусственным образом замедлять развитие отрасли сверхинтеллекта не нужно, но некоторые меры по управлению рисками должны предприниматься. Человечество не вернулось из железного века в каменный, поэтому и в сфере ИИ не может быть обратного хода, как убеждён представитель TechInsights.

Сейчас капитальные затраты в отрасли по производству памяти достигают 30–40 % выручки. Помимо американских, японских и южнокорейских производителей, расширяться высокими темпами готовы и китайские. CXMT собирается увеличить свою долю на мировом рынке памяти с 12–13 % до 20–25 %, построив несколько новых предприятий в Китае, YMTC тоже не собирается ограничиваться имеющимися.

Те предприятия, которые будут введены в строй во второй половине следующего года, не позволят в полной мере насытить спрос, а следующий этап строительства завершится только через три или четыре года, поэтому на этот период сегмент памяти продолжил оставаться «рынком продавца» и поддерживать высокий уровень цен. Весь следующий год цены на память будут оставаться высокими. Лишь через 5–6 лет цены могут снизиться по мере насыщения рынка памяти. Долгосрочные контракты на поставку памяти способствуют стабилизации цен и предложения, а производителям они выгодны с точки зрения планирования бизнеса.

В сегменте HBM3E на долю SK hynix сейчас приходится более 70 % мирового рынка. Во второй половине следующего года, по мере наращивания объёмов реализации HBM4, компания Samsung получит возможность укрепить свои позиции до 25–30 %. Хотя SK hynix и сохранит преимущество на протяжении следующего года, к 2028 году расстановка сил на рынке HBM начнёт меняться. Micron в сфере производства базовых кристаллов для HBM4 и некоторой части чипов HBM3E будет зависеть от TSMC, а потому не сможет существенным образом нарастить свою долю рынка.

При этом в сегменте DRAM компания Micron уже устранила технологическое отставание от своих южнокорейских соперников. Все три ведущих производителя памяти уже применяют EUV-литографию и технологию HKMG (High-K Metal Gate), которая подразумевает использование материалов с высоким значением диэлектрической константы при изготовлении транзисторных затворов. Китайские конкуренты типа CXMT сокращают отставание даже без доступа к передовому оборудованию. В сегменте NAND китайская YMTC уже настигла западных конкурентов.

Корейским производителям в обозримой перспективе будет не так выгодно строить новые фабрики в США, поскольку предлагаемые местными властями субсидии не смогут покрыть разницу в расходах на строительство и оплату труда персонала, а ещё американские проекты требуют увеличенных затрат времени. По сути, лишь политические факторы могут стимулировать строительство таких предприятий Samsung и SK hynix на территории США. При этом развитие китайского предприятия Solidigm в Китае упирается в доступность нового оборудования, а потому компании неизбежно придётся искать место для нового предприятия в США или Южной Корее.

«Фонд Викимедиа» (Wikimedia Foundation) обнаружил на своих веб-ресурсах активность ИИ-агентов OpenAI. Организация провела внутреннее расследование после сообщений других компаний о подобных инцидентах и зафиксировала несанкционированные действия ботов, включая экстремальную нагрузку на серверы.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

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

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображения: wikimediafoundation.org

Часть обнаруженной активности связана с редактированием вики-страниц. Wikimedia считает, что эти изменения выполняли ИИ-агенты OpenAI, однако почти все правки оставались в разделах песочниц и не попадали на страницы, которые видят обычные читатели. Несколько изменений затронули конфигурацию инструмента для работы с цитированием и могли использоваться для получения данных с удалённых сервисов через этот инструмент. При этом необходимые для автоматических правок разрешения от сообщества запрошены не были.

Отдельное расследование касалось публичного сервера (etherpad.wikimedia.org), который Wikimedia предоставляет как сервис для ведения заметок. Связанные с OpenAI агенты безуспешно пытались использовать его для получения данных с других сайтов или оставляли в нём заметки о выполняемых задачах.

Самой масштабной проблемой стал объём обращений к открытым данным Wikimedia. Агенты выполнили миллионы автоматических запросов к публичным API и просмотрели миллионы страниц, в основном в Wikidata и Wikimedia Commons. Кроме того, они сделали сотни тысяч запросов к публичному веб-сервису Wikidata Query Service, которые, как считают в Wikimedia, способствовали частичному сбою этого сервиса в мае.

При этом расследование не обнаружило признаков компрометации систем или данных Wikimedia. Организация также не нашла свидетельств того, что её инфраструктура использовалась агентами для координации между собой. Однако отмечается, что само расследование оказалось сложным и потребовало значительных усилий и времени для определения характера и источника активности.

В Wikimedia уверены, что проблема выходит за рамки одного инцидента, так как за последние годы рост активности ботов уже слишком заметно увеличивает нагрузку на инфраструктуру организации. В 2025 году фонд сообщал о росте общего потребления пропускной способности на 50 % из-за резкого увеличения активности ботов по сравнению с 2024 годом. При этом на ботов приходилось 65 % наиболее ресурсоёмкого трафика проектов Wikimedia, а это увеличивает расходы на поддержку серверов и может снижать скорость загрузки страниц для обычных пользователей.

Организация отдельно раскритиковала подход разработчиков ИИ-систем к контролю автономных агентов, заявив, что компании должны брать на себя ответственность за контроль связанных с ними рисков. По мнению фонда, как минимум ИИ-системы должны работать так, чтобы владельцы некоммерческих сайтов могли легко распознавать их активность и самостоятельно определять, как разрешать им взаимодействовать со своими сервисами.

Американская компания Reflection представила Beam — свою первую передовую модель искусственного интеллекта с открытыми весами. Стартап, созданный два года назад, заявляет, что Beam не уступает ведущим китайским открытым моделям в тестах на сложные логические рассуждения, но при этом обходится значительно дешевле. Это заявление может обострить конкуренцию в создании западного аналога китайских моделей DeepSeek, Qwen и Z.ai.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

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

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Reflection.ai

В понедельник компания опубликовала подробный материал в блоге, где описала Beam как текстовую модель с архитектурой «смесь экспертов» (mixture-of-experts, MoE). Она прошла обучение с использованием методов обучения с подкреплением, требующих больших вычислительных мощностей. По словам разработчиков, модель обладает высокой эффективности в задачах логического вывода, написании кода и выполнении агентских функций. Reflection заявляет, что со всем этим модель справляется «лишь при доле затрат на токены и вычислительные ресурсы для инференса» по сравнению с конкурентами.

ИИ-модель Beam поддерживает 501 млрд параметров, из которых 23 млрд являются активными. Она прошла предварительное обучение на массиве из 23,8 трлн токенов и поддерживает контекстное окно объёмом 1 млн токенов. Для сравнения, модель GLM-5.2 китайской Z.ai имеет около 744 млрд параметров, из которых 40 млрд — активные.

Заявления Reflection о производительности пока не прошли независимую проверку. Компания утверждает, что в тестах на сложные логические рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5.2 от Z.ai и превосходит ведущие западные модели с открытым кодом, потребляя при этом «в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов при инференсе». Reflection называет Beam «рабочей лошадкой» для корпоративного сектора, государственных организаций и разработчиков.

Reflection позиционирует себя как конкурента закрытым ИИ-лабораториям, таким как Anthropic и OpenAI, популярным моделям китайских разработчиков, а также западным игрокам, включая Mistral, Meta✴✴ и Cohere. Вероятно, самым прямым конкурентом компании в США является Thinking Machines Lab. Этот американский стартап был основан бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати (Mira Murati) и в июле представил свою первую ИИ-модель Inkling.

Согласно собственным тестам Reflection, Beam превосходит Inkling в четырёх тестах на написание кода, результаты которых были опубликованы для обеих моделей. Однако следует учитывать, что Inkling представляет собой мультимодальную модель (поддерживает разные форматы), тогда как Beam работает только с текстом.

Компания Reflection была основана в 2024 году двумя бывшими исследователями Google DeepMind. По данным PitchBook, она привлекла около $4,7 млрд от таких инвесторов, как Nvidia, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. В ходе последнего раунда финансирования оценка компании (без учета привлечённых средств) составила $25 млрд.

Стартап также активно резервирует вычислительные мощности — ключевой ресурс, необходимый для обучения передовых моделей, способных переманить клиентов у компаний Anthropic и OpenAI с их закрытыми системами, а также у китайских разработчиков, предлагающих более дешевые модели с открытыми весами. Этим летом Reflection заключила с компаниями SpaceX и Nebius соглашения на общую сумму более $7 млрд, обеспечив себе доступ к чипам Nvidia GB300 вплоть до 2029 года.

Reflection ориентирует модель Beam и свои будущие разработки на корпоративный сектор и суверенный ИИ. Основная идея заключается в создании «фабрик ИИ» — продукта, позволяющего организациям создавать собственные специализированные локальные системы искусственного интеллекта путём дообучения моделей Reflection на их закрытых корпоративных данных.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), чья компания инвестирует в Reflection, давно продвигает концепцию «фабрик ИИ» и выступает за укрепление открытой экосистемы ИИ. Такой подход выгоден и самой Nvidia, поскольку именно её графические процессоры будут обеспечивать работу этих систем. В числе организаций, заинтересованных в создании подобных систем, также значатся хедж-фонды и торговые фирмы. Reflection уже начала тестировать концепцию партнёрства по созданию «суверенной фабрики ИИ» совместно с южнокорейской группой Shinsegae Group.

Компания также заявила, что в этом месяце опубликует веса модели Beam и полные технические характеристики. На момент запуска распространение будет осуществляться через гиперскейлеров и провайдеров облачных услуг нового поколения, а также будет обеспечена интеграция с библиотеками с открытым исходным кодом.

Французский издатель и разработчик Ubisoft вслед за другими крупными игровыми компаниями заинтересован в повышении эффективности производства с помощью генеративного ИИ. Инициатива получила название Motherbrain.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

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

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображения: Nintendo

По данным авторитетного инсайдера Тома Хендерсона (Tom Henderson) с портала Insider Gaming, Motherbrain представляет собой новую внутреннюю структуру для внедрения генеративного ИИ в игры Ubisoft.

Motherbrain возглавил Хавьер Манзанарес (Xavier Manzanares). Он присоединился к Ubisoft ещё в 2004 году, был продюсером многих игр компании, а в последнее время отвечал за её ИИ-инициативы вроде Teammates и Neo NPC.

Neo NPC (источник изображения: Ubisoft)

Как сообщили источники Хендерсона, Motherbrain имеет для руководства Ubisoft такую же важность, как творческие дома (в ответе за ключевые игровые франшизы компании) и основные сервисы.

Согласно внутренней корреспонденции Ubisoft, Motherbrain нацелена помочь «ускорить внедрение геймплейных инноваций» в игры. Инициатива должна стать частью «максимально возможного числа» проектов компании.

Teammates (источник изображения: Ubisoft)

«Команда [Motherbrain] продолжит разработку технологий и промежуточного ПО для генерации геймплея на базе ИИ, которые станут общей платформой для наших студий», — говорится во внутреннем обращении Ubisoft к сотрудникам.

В разговоре с Хендерсоном работники разных отделов Ubisoft признались, что применение генеративного ИИ внутри компании получает всё более широкое распространение и уже затрагивает все этапы производства игр.

Гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) считает, что преимущества ИИ-технологии оправдывают связанные с её внедрением рисков, и что ИИ должен оставаться широко доступным для общественности. Он подчеркнул, что в этом заключается фундаментальное отличие OpenAI от конкурента Anthropic, придерживающегося более жёсткого подхода к регулированию разработки ИИ-систем.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

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

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

Компания Anthropic долгое время считалась самым решительным в отрасли сторонником регулирования ИИ, но в последние месяцы разногласия между двумя ведущими компаниями немного сгладились, поскольку OpenAI поддержала более жёсткие ограничения в связи с громкими хакерскими инцидентами и мошенническим поведением своих моделей.

В частности, Альтман согласился с призывом главы Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) замедлить разработку наиболее продвинутых ИИ-моделей. Его компания последовала примеру Anthropic, одобрив новые законы Калифорнии, которые устанавливают более строгие требования к безопасности использования ИИ. Лоббисты OpenAI недавно одобрили предложение Палаты представителей США, согласно которому ведущие ИИ-компании должны привлекать внешних специалистов по оценке безопасности.

Вместе с тем Альтман подчеркнул в интервью изданию Politico, что позиция OpenAI всё же отличается от Anthropic. Альтман сказал: «Мы считаем, что мир должен смириться с тем, что некоторые плохие вещи будут происходить, ради развития этой технологии и обеспечения людям возможности самостоятельно принимать решения». Он назвал совершенно «неприемлемым компромиссом» согласиться с предложением, чтобы только одна компания занималась ИИ и контролировала её внедрение, а также следила за тем, кто получит от неё выгоду. Такой подход противоречит «более мягкой позиции по отношению к регулированию», которой придерживается OpenAI.

«Я бы не стал говорить: “Мы позаботимся о том, чтобы не было серьёзных взломов, не было злоупотреблений этой технологией, не было мошенничества, не было других проблем, которые могут из-за этого появиться», — сказал Альтман, пояснив, что, по его мнению, эта технология позволяет совершить на порядок больше прорывов по сравнению с количеством проблем, связанных с её использованием. Он добавил, что не согласен с утверждениями о существовании «действительно катастрофических рисков», включая потенциальную «серьёзную потерю контроля над ИИ».

В свою очередь, представитель Anthropic отметил, что предложения компании по поводу регулирования применимы только к передовым моделям. Он также сослался на заявление Амодеи, утверждавшего, что предложения компании несут пользу более мелким предприятиям, сдерживая экспансию крупных компаний.

Google приостановила приём сообщений по поводу уязвимостей по своём программном обеспечении с открытым кодом, поскольку из-за активности ИИ в этой сфере зачастую такие сообщения содержат технические галлюцинации и поднимают ложную тревогу.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

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

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображения: Unsplash, Andrew

Фирменная инициатива носит название Open Source Software Vulnerability Rewards Program, она подразумевает выплату вознаграждений сторонним специалистам, которые обнаружат в программном обеспечении Google с открытым исходным кодом уязвимости. По мере развития ИИ-моделей, способных искать слабые места в программном коде, Google оказалась буквально завалена автоматически генерируемыми обращениями в рамках данной программы.

По словам представителей компании, эти обращения зачастую содержат ложную информацию или откровенные «галлюцинации» ИИ-моделей, а потому поток этих данных решено было перекрыть на время. На паузу рассмотрение новых обращений поставлено с 1 октября, а новые сведения о сроках перезапуска программы появятся не ранее первого квартала следующего года. При этом аналогичные инициативы Google в сегментах, имеющих отношение к другим видам ПО, продолжают работать.

Когда-то основную часть доходов Foxconn обеспечивали услуги по контрактному производству электронных устройств Apple, но в последние годы на первый план вышло производство серверного оборудования для инфраструктуры ИИ. В третьем квартале этот вид деятельности позволил Foxconn увеличить выручку на 47 % и превзойти ожидания аналитиков.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

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

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Foxconn

Предыдущие три месяца принесли Foxconn примерно $95,4 млрд в пересчёте по действующему курсу, это заметно выше тех $89 млрд, на которые рассчитывали опрошенные LSEG эксперты. Кроме того, данный результат на 47 % выше выручки, полученной Foxconn в аналогичном периоде прошлого года. Подобная динамика говорит о сохранении высокого спроса на серверное оборудование, используемое в вычислительной инфраструктуре ИИ.

Впрочем, благодарить только лишь ИИ за прирост выручки на 47 % компания не может, поскольку и направление «умной» потребительской электроники показало заметный рост выручки. По всей видимости, это сезонный всплеск, вызванный необходимостью заблаговременно изготовить требующееся Apple количество iPhone нового поколения.

В сентябре в отдельности выручка Foxconn выросла на 38 %, достигнув рекордной величины $37 млрд. По прогнозам руководства компании, в четвёртом квартале направление ИИ продолжит обеспечивать рост выручки. Если к этому добавить сезонный рост выручки в сегменте потребительской электроники, в совокупности обе тенденции обеспечат достижение выручкой компании за четвёртый квартал прогнозируемых аналитиками величин, по мнению руководства Foxconn. Опять же, на покупательскую активность в этой сфере продолжают негативно влиять геополитические проблемы и макроэкономические трудности. Полный отчёт по итогам третьего квартала Foxconn опубликует 12 ноября текущего года. Курс акций компании с начала года вырос всего на 10 %, хотя тайваньский фондовый рынок в целом подрос на 72 %.