Исследователь OpenAI Ноам Браун (Noam Brown), обсуждая майский инцидент, в ходе которого экспериментальные ИИ-агенты компании вышли за пределы тестовой среды и получили доступ к ресурсам Hugging Face, назвал одну из причин, по которой их действия не были остановлены вовремя. Браун также предупредил, что даже физическая изоляция компьютеров от сетей не исключает обмена данными между ними: для этого можно использовать изменения температуры.

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

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

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

Браун пояснил, что для моделей, которые вышли из-под контроля и взломали сторонние сайты и платформы, не была активирована функция мониторинга «цепочки рассуждений» (chain-of-thought monitoring), позволяющая исследователям отслеживать пошаговый ход мыслей и действий модели, изложенный на обычном языке.

«Если бы для этих моделей был включен мониторинг цепочки рассуждений, процесс был бы немедленно остановлен, — заявил он. — Мы уже приняли меры: теперь мониторинг цепочки рассуждений будет обязательным для любой передовой модели — на этапах оценки, развёртывания и обучения».

Что примечательно, всего за несколько месяцев до обнаружения взлома Hugging Face компания опубликовала исследование, в котором сообщалось: «Отслеживание подобных “цепочек рассуждений” (chain-of-thought) на предмет нежелательного поведения может быть гораздо эффективнее, чем мониторинг одних лишь действий и выходных данных модели». OpenAI также призвала исследователей в сфере ИИ «работать над сохранением возможности мониторинга цепочек рассуждений как можно дольше и определить, могут ли они служить ключевым уровнем контроля для будущих систем ИИ». «Так зачем же было отключать этот механизм при обучении собственных моделей?», — задаётся вопросом ресурс Gizmodo.

Отдельно исследователь затронул вопрос о физически изолированных компьютерах, не подключённых к интернету или другим сетям. По его словам, даже такие устройства теоретически могут обмениваться информацией при помощи температурных датчиков. Один компьютер способен изменять тепловыделение процессора, а расположенный рядом — фиксировать колебания температуры и преобразовывать их в данные.

Подобный способ связи описали в 2015 году исследователи из Университета имени Бен-Гуриона в Израиле. Разработанный ими метод BitWhisper позволял двум физически изолированным компьютерам обмениваться данными без сетевого подключения. Практические возможности BitWhisper, однако, были крайне ограниченными. Скорость передачи составляла от 1 до 8 бит в час, а компьютеры должны были находиться на расстоянии не более 40 см друг от друга. Кроме того, оба устройства требовалось предварительно заразить специально созданным вредоносным ПО.

Данное исследование проводилось ещё до появления передовых больших языковых моделей. Вполне возможно, что современные модели способны усовершенствовать эти методы кодирования и передачи данных, используя принципиально новые подходы. Поэтому сбрасывать со счетов подобную угрозу не следует, хотя она и кажется на первый взгляд фантастической.

Издание заключает, что непосредственную опасность сейчас представляют не гипотетические тепловые каналы, а выход ИИ-агентов за пределы тестовой среды. Именно поэтому разработчикам в первую очередь следует совершенствовать наблюдение за действиями и цепочками рассуждений моделей.

Новый персональный ИИ-агент Muse от компании Meta✴✴ возглавил рейтинг бесплатных приложений в американском App Store, опередив ChatGPT всего за неделю после релиза, сообщает Business Insider.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

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

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображения: Mariia Shalabaieva/Unsplash

Meta✴✴ позиционирует Muse как персонального помощника, который может искать информацию, заполнять формы, покупать товары, бронировать столики и оказывать помощь в других подобных делах. Агент также умеет подключаться к электронной почте, календарю, Spotify, Instagram✴✴ и OpenTable, запоминать предпочтения пользователя и запрашивать подтверждение, касающиеся важных действий.

Ранние примеры использования уже показали впечатляющую эффективность. Предприниматель Джо Девой (Joe Devoy) рассказал, что загрузил в Muse страховой полис на автомобиль и попросил найти аналогичный подешевле. По его словам, агент нашёл вариант с экономией $3500 в год, оформил новый полис и отменил старый примерно за пять минут. Другой пользователь утверждает, что Muse нашла в магазине куртку требуемого цвета, применила действующие скидочные промокоды и оформила покупку, а также смогла подобрать рецепт и добавить ингредиенты в корзину супермаркета Whole Foods.

Одновременно присутствуют и неоднозначные отзывы. Один из пользователей сообщил, что модель не смогла пересказать содержание сохранённого видео с тренировкой в Instagram✴✴, поскольку ИИ-агент видел только первый кадр и не мог увидеть все последующие. Кроме того, ИИ-агентам требуются точные цены и актуальные данные о товарах, а ограничения со стороны магазинов — например, Amazon ограничивает активность ботов, могут мешать автоматическим покупкам. На этом фоне остаются вопросы также о возможных ошибках и нарушениях конфиденциальности.

Модель искусственного интеллекта Google Gemini в ходе тестирования возможностей в области кибербезопасности получила несанкционированный доступ к системам трёх сторонних компаний. По утверждению Google, во всех трёх случаях модель остановилась, определив, что вышла за пределы тестовой среды. Об инцидентах сообщила Wall Street Journal (WSJ).

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

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Инциденты произошли в мае во время испытаний на платформе компании Irregular, где ранее фиксировались аналогичные случаи с моделями OpenAI, Anthropic и Meta✴✴. Irregular уведомила Google о произошедшем в конце июля. Компания не стала публично раскрывать информацию и подтвердила инциденты лишь после запроса WSJ.

В отрасли пока только складывается практика раскрытия информации об инцидентах и непредусмотренном поведении ИИ-моделей. Одни разработчики сообщают о таких случаях самостоятельно, о других становится известно благодаря сторонним исследователям. В Google заявили, что не сочли публичное раскрытие необходимым, поскольку модель не причинила ущерба и во всех трёх случаях остановилась после того, как определила, что получила доступ к реальным системам.

В компании сравнили произошедшее с программами bug bounty, в рамках которых специалисты по безопасности получают вознаграждение за обнаружение уязвимостей. «Случившееся указывает на важность обучения мощных ИИ-моделей ответственному поведению. В данном случае модель повела себя надлежащим образом», — заявила вице-президент Google по разработке систем безопасности Хизер Эдкинс (Heather Adkins).

Инциденты произошли во время учений формата «захват флага» в инфраструктуре Irregular. Gemini должна была извлечь информацию из программного обеспечения вымышленной компании внутри тестовой среды, однако её название совпало с названием реальной организации. Кроме того, из-за ошибки конфигурации модель получила доступ в интернет, которого у неё не должно было быть.

В первом случае Gemini перебирала пароли, пока не получила доступ к защищённому сервису реальной компании. Определив, что система не относится к тестовой среде, модель прекратила действия и вышла из неё. В двух других случаях Gemini выполнила поиск по названию компании и обнаружила в общедоступных репозиториях учётные данные двух других организаций. Модель успешно воспользовалась ими, но затем также остановилась. Эти обстоятельства Google приводит в собственном изложении; независимого анализа действий модели пока не опубликовано.

В Google не сочли произошедшее примером рассогласования целей модели, поскольку она самостоятельно прекратила действия. Компания уведомила все три пострадавшие организации, а также федеральные власти США. В Google подчеркнули, что в инцидентах не участвовала новейшая версия Gemini, но не уточнили, какая именно модель проходила тестирование.

SpaceXAI выпустила новую модель Grok Voice Transcribe 2.0 для преобразования речи в текст. По заявлению разработчиков, она допускает вдвое меньше ошибок, чем предыдущая версия, при той же стоимости. Модель ориентирована на сложные записи, включая телефонные разговоры с помехами, одновременную речь нескольких людей, а также региональные акценты и диалекты.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

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

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Источник изображения: Grok

Grok Voice Transcribe 2.0, как сообщает MarkTechPost, построена на базе аудиомодели, которая используется в Grok Voice. Технология уже ежедневно обрабатывает десятки тысяч звонков в службы поддержки, расшифровывает миллионы часов видеоматериалов и применяется в голосовом ассистенте автомобилей Tesla. Для обучения использовались многоязычные записи с шумами и помехами, после чего модель дополнительно дорабатывалась методами постобучения.

В публичном рейтинге Artificial Analysis модель Grok Voice Transcribe 2.0 заняла первое место среди 32 потоковых моделей по показателю AA-WER Streaming. Компания также протестировала её на четырёх внутренних наборах данных: телефонных разговорах; диалогах с Grok; произнесённых номерах телефонов, обычных и электронных адресах; коротких фразах для голосовых ассистентов на 19 языках. Во всех четырёх случаях версия 2.0 показала лучшие результаты, чем версия 1.0, однако внутренние данные предоставлены самой SpaceXAI и независимо не подтверждались.

Одним из главных улучшений разработчики называют многоязычное распознавание. Модель автоматически определяет язык, поддерживает десятки языков и способна продолжать расшифровку при смене языка непосредственно во время разговора. На наборе коротких фраз показатель WER, отражающий долю ошибок при распознавании слов, снизился с 20,6 до 6,8 %, то есть примерно на 67 %. Документация также указывает на поддержку автоматического форматирования чисел, денежных сумм и единиц измерения для 25 языков.

Модель доступна через Speech to Text API в пакетном и потоковом режимах. В потоковом режиме поддерживается аудиокодек Opus с потоком данных около 4 Кбайт/с. Для сравнения: несжатый звук в формате PCM с частотой дискретизации 24 кГц требует около 48 Кбайт/с. API поддерживает временные метки и оценки уверенности распознавания каждого слова, разделение речи разных собеседников без дополнительной платы, до восьми аудиоканалов и возможность задать до 100 ключевых терминов. Также предусмотрены автоматическое форматирование чисел и дат, удаление слов-паразитов и определение момента окончания реплики для голосовых ассистентов.

В пакетном режиме можно загружать файлы размером до 500 Мбайт в 12 аудиоформатах, а потоковое распознавание осуществляется через WebSocket. В API модель имеет идентификатор grok-voice-transcribe-2.0. Пакетная расшифровка стоит $0,10 за час аудио, потоковая — $0,20 за час.

Anthropic объявила, что выбрала Accenture партнёром для независимой оценки своих ИИ-систем. Специалисты Accenture будут непосредственно участвовать в рабочих процессах ИИ-лаборатории. Сотрудничество стало первым шагом к реализации инициативы главы Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) по замедлению развития ИИ.

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

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

Источник изображения: anthropic.com

Согласно договорённости, в ближайшие пять лет две компании вложат не менее $1 млрд в «наращивание потенциала в этой сфере». Однако с учётом «важности и неотложности» задачи Anthropic обеспечит прямое финансирование работы Accenture. «В долгосрочной перспективе мы считаем, что финансирование должно осуществляться из совместных или государственных источников, к чему мы призывали в опубликованной в июне „Концепции развития передового ИИ“. Поскольку сейчас таких источников нет, мы планируем сотрудничать с различными организациями, проводящими оценку, на разных условиях финансирования», — заявили в Anthropic.

На минувшей неделе Дарио Амодеи предложил план из трёх этапов, призванный замедлить совершенствование передовых моделей ИИ. Первый этап предполагает привлечение независимых экспертов к работе лабораторий для контроля за соблюдением требований безопасности, стресс-тестирования моделей и оценки их соответствия человеческим ценностям. Инициативу поддержали глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) и руководитель xAI Илон Маск (Elon Musk). Руководители других технологических компаний, в том числе глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), отнеслись к предложению скептически, не увидев необходимости в дополнительном регулировании.

Партнёрство Anthropic с Accenture не является эксклюзивным: компания ведёт переговоры с некоммерческой исследовательской организацией METR и другими потенциальными партнёрами. «Мы рассказываем об этих первых шагах, чтобы общественность и другие разработчики ИИ могли увидеть, как устроена наша работа. Ожидаем, что наш подход будет меняться по мере развития этой практики. По мере продвижения проекта и привлечения дополнительных оценщиков мы будем делиться новой информацией», — добавили в Anthropic.

Ведущий европейский разработчик систем искусственного интеллекта Mistral и другие игроки рынка обвинили своих американских конкурентов в злоупотреблении опасениями по поводу безопасности для укрепления собственного доминирующего положения. Европейцы отвергли призыв Anthropic к разработчикам передовых моделей замедлить темпы разработки, пишет Reuters.

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

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

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Гендиректор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) призвал коллег снизить скорость совершенствования ИИ-моделей и выступил за смягчение антимонопольных норм, чтобы дать передовым лабораториям возможность совместно выработать меры безопасности. Общественность заговорила о потребности сделать это, когда исследователи предупредили об опасностях ИИ вплоть до уничтожения человечества. Инициативу поддержали глава SpaceX Илон Маск (Elon Musk) и гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman); тем временем европейские компании и официальные лица заняли более скептическую позицию. «Некоторые действующие лидеры рынка используют этот момент для укрепления своих позиций, призывая к регулированию ради получения преимущества перед конкурентами», — заявили во французской Mistral, добавив, что о данных угрозах известно уже несколько месяцев.

В Европе не так много разработчиков передовых ИИ-моделей; главной надеждой региона на создание моделей уровня США и Китая считается созданная три года назад Mistral. В действительности Европа активно использует модели OpenAI, Anthropic или Microsoft, оставаясь в зависимости от американских технологий. Инициатива Anthropic продиктована собственными интересами компании и стремлением сохранить зависимость пользователей от своих сервисов, заявили в Proton; о необходимости не замедлять, а ускорять разработку заявили во французско-американской Hugging Face, хотя и поддержали идею Амодеи ввести в состав ИИ-лабораторий «независимых оценщиков».

Ведущие разработчики ИИ уже давно предупреждают, что эти технологии представляют угрозу для существования человека, и необходимы защитные меры, чтобы остановить способные причинять вред системы. Развитие ИИ опережает темпы государственного регулирования, подчёркивает Дарио Амодеи; ведущим разработчикам надлежит добровольно согласовывать стандарты безопасности и допускать контроль со стороны постоянных независимых экспертов, которые следили бы за соблюдением норм. В Европе предложенные меры нашли чрезмерными: едва ли можно назвать полноценным регулированием схему, при которой несколько крупных компаний сами определяют, что является опасным, выбирают проверяющих и требуют исключений из антимонопольного законодательства.

Действующие в регионе нормы, связанные с ИИ, позволяют Европе играть ключевую роль в решении задачи по минимизации рисков, считают в Еврокомиссии. У Европы назрела потребность в достижении цифрового суверенитета и преодолении технологического отставания, добавили представители Германии.

Alibaba пополнила арсенал моделей искусственного интеллекта мультимодальной системой Qwen3.8-Omni-Flash. В рамках единой архитектуры она обрабатывает текст, изображения, аудио и видео, а также поддерживает контекстное окно размером 1 млн токенов. Новинка, отмечает разработчик, показывает высокие результаты в различных сценариях, включая редактирование видео, подготовку музыкальных клипов, кинопроизводство, обобщение аудиовизуальной информации и ведение диалогов в реальном времени.

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

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

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Источник изображений: qwen.ai

Одним из главных достижений стало снижение стоимости сервиса. По сравнению с предыдущей версией Qwen3.5-Omni-Plus при доступе по API цена за час обработки аудиоданных снизилась более чем на 98 %, аудио и видео — более чем на 93 %. Средний результат в 29 бенчмарках вырос более чем на 25 % по сравнению с предыдущим поколением. В тестах, охватывающих работу аудио- и видеоагентов, написание кода и выполнение задач с долгосрочным планированием, модель набрала 71,0 балла в WildClawBench-MM — на 36,5 балла больше предшественницы. В UniClawBench результат составил 69,6 балла. В тесте LongAudioSpan на понимание длинных аудиозаписей модель получила 82,7 балла, в OmniVideoBench на анализ аудио и видео — 63,4 балла, в OmniCap-IF на следование инструкциям при описании видео — 28,2 балла, а в AliMeeting на расшифровку совещаний на китайском языке с участием нескольких человек — 89,7 балла.

По качеству совместной обработки звука и видео Qwen3.8-Omni-Flash приблизилась к Google Gemini 3.8 Flash, а при работе только со звуком даже превзошла американского конкурента. Система распознавания речи поддерживает 74 языка и диалекта, включая кантонский, уйгурский и маори, а система генерации — 29 языков. Обе системы поддерживают китайский, английский, корейский, французский, немецкий, испанский и японский языки.

Одной из основных особенностей модели стал механизм «агентного понимания» аудио и видео. Модель не анализирует многочасовую запись последовательно от начала до конца, а, исходя из сути запроса, сама решает, «куда смотреть и что слушать», постепенно сужая область поиска в несколько этапов. В OmniVideoBench этот механизм помог повысить результат с 63,4 до 67,8 балла, а число расходуемых на один запрос токенов сократилось со 145 736 до 79 117, или на 45,7 %. Современные решения, подчеркнули в Alibaba, плохо справляются с продолжительными аудио- и видеозаписями: программные средства для ИИ-агентов пока не имеют полноценной встроенной поддержки этих форматов, а соответствующие механизмы находятся лишь на начальном этапе развития.

Alibaba также провела эксперимент, в ходе которого Qwen3.8-Omni-Flash использовалась для разработки другой модели ИИ. Ей поставили задачу за 12 часов улучшить распознавание сычуаньского диалекта китайского языка более компактной моделью Qwen2.5-Omni-3B. «Старшая» модель самостоятельно отобрала тестовую выборку, замерила исходные показатели и сформировала набор обучающих данных. За четыре серии экспериментов она создала 3413 обучающих примеров, благодаря которым доля ошибок при распознавании отдельных символов снизилась с 25,79 до 15,30 %, то есть на 40,7 %. Таким образом, ИИ-агенты могут не только пользоваться другими моделями, но и самостоятельно улучшать их.

Помимо самой модели, разработчик обновил сопутствующие программные средства. Набор плагинов Qwen-MM-Plugins для работы со звуком и видео получил средства контекстного поиска по медиаданным, подключения внешних инструментов и последовательной обработки продолжительных аудио- и видеофайлов. Поддерживаются различные среды для работы ИИ-агентов, включая OpenAI Codex, Anthropic Claude Code, Alibaba Qwen Code и Google Gemini CLI.

Компания также выпустила Qwen-Live Harness с открытым исходным кодом — среду для создания интерактивных приложений на базе API Qwen3.8-Omni-Flash-Realtime. Она поддерживает протоколы WebSocket и WebRTC и обеспечивает низкую задержку. По утверждению Alibaba, это первая мультимодальная модель с функцией «звуковой локализации»: объединяя данные пространственного аудио с визуальной информацией, она умеет определять направление и расстояние до источников звука.

Qwen3.8-Omni-Flash создаёт клипы на основе музыкальных композиций, готовит переводы коротких сериалов и комментарии к полнометражным фильмам, составляет PDF-конспекты обучающих видео и осваивает новые навыки по видеодемонстрациям. При переводе модель может сохранять индивидуальные особенности оригинального голоса. Доступ к Qwen3.8-Omni-Flash открыт через корпоративную ИИ-платформу Alibaba Qianwen AI.

Призывы к замедлению темпов развития ИИ ради обеспечения общественной безопасности не мешают руководству Anthropic пристально следить за конкурентной обстановкой на рынке. По данным Reuters, ещё до запланированного на ноябрь IPO стартап собирается представить новую ИИ-модель, которая сможет бросить вызов GPT-6 Astra компании OpenAI.

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

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

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображения: Anthropic

Выпущенная в этом месяце GPT-6 Astra набирает популярность среди корпоративных клиентов OpenAI, и это всё сильнее беспокоит конкурирующую Anthropic. Последняя не заинтересована в том, чтобы её статус на рынке ИИ ставился под сомнение действиями конкурента. При этом сама Anthropic не может поставить под удар свою репутацию, спешно выпустив новую ИИ-модель и не убедившись в её безопасности, особенно после недавно развёрнутой генеральным директором Дарио Амодеи (Dario Amodei) кампании по добровольному замедлению темпов развития рынка с целью повышения общественной безопасности.

Одновременно участники рынка сталкиваются с давлением инвесторов в части сроков окупаемости своих вложений в ИИ-отрасль, поскольку рост ставок по кредитам делает ожидание выхода на окупаемость более тягостным. При этом конкуренцию американским разработкам всё активнее составляют китайские, которые стремительно сокращают отставание от них, а также предлагают более гибкие модели оплаты и интеграции ИИ-систем в бизнес-процессы и инфраструктуру клиентов. В текущих условиях Anthropic важно показать, что она не теряет хватку в конкурентной борьбе, но при этом не пренебрегает безопасностью и одновременно формирует предпосылки для более успешной монетизации своих разработок.

Исторически именно Anthropic занимала более крепкие позиции в корпоративном сегменте рынка, но OpenAI переориентировала свой бизнес, чтобы ускорить монетизацию своих продуктов при поддержке корпоративных клиентов. Представленные в начале сентября модели семейства GPT-6 Astra хорошо зарекомендовали себя в области кибербезопасности, разработки ПО и управления работой ПК. По данным платформы Ramp, моделям семейства Astra удалось оттянуть на себя до 13 % расходов корпораций в сегменте, тогда как Anthropic с её Claude Fable могла довольствоваться только 8 %. По доле генерируемого разработчиками трафика на OpenRouter модели Astra также впервые вышли вперёд буквально на прошлой неделе, как отмечает Reuters.

Приведённая к году величина выручки Anthropic по состоянию на конец июля достигала $65 млрд, в 2028 году компания рассчитывает увеличить её до диапазона от $190 до $200 млрд. OpenAI заглядывает в своих презентациях для инвесторов ещё дальше, рассчитывая поднять выручку к концу 2030 года до $350 млрд, но при этом не скрывая, что продолжит оставаться глубоко убыточной к этому моменту. Инвесторы морально готовы к тому, что лидер на рынке ИИ-моделей будет постоянно меняться, поскольку Google DeepMind и другие участники рынка тоже не собираются уступать Anthropic и OpenAI.

Угрозу для бизнес-модели Anthropic и OpenAI одновременно представляют и модели с открытыми весами или исходным кодом, которые особенно активно продвигаются китайскими разработчиками. К тому же, они позволяют клиентам развивать ИИ-системы на собственных вычислительных ресурсах, без необходимости передавать чувствительную информацию в «облако». Некоторые из крупных клиентов указанных стартапов сами ведут профильные разработки, как та же компания Meta✴✴ Platforms, не скрывающая собственных намерений перейти на «доморощенную» инфраструктуру. С одной стороны, эти факторы заставляют инвесторов нервничать. С другой стороны, конкуренция стимулирует прогресс в отрасли ИИ.

Хотя OpenAI из-за всей этой шумихи с безопасностью ИИ и не торопится выходить на IPO в текущем году, информацию о своих планах и финансовых достижениях компания инвесторам регулярно предоставляет. Новая порция этих данных гласит, что в период с 2026 по 2030 годы включительно OpenAI «уйдёт в минус» по расходам на $278 млрд, не собираясь существенно снижать темпы развития вычислительной инфраструктуры.

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

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

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Источник изображения: OpenAI

Подобной информацией делится Financial Times, уточняя, что отрицательный денежный поток OpenAI в период с 2026 по 2030 годы достигнет $278 млрд. При этом выручка стартапа на этом же интервале вырастет почти десятикратно, с $36 до $350 млрд. Фактически, доходы компании не смогут покрыть её расходы за период, поскольку последние превысят первые почти на $280 млрд. При этом OpenAI рассчитывает в период с текущего года по конец 2030 года в общей сложности выручить $840 млрд.

Как известно, OpenAI готовится к очередному раунду привлечения средств, который поднимет её капитализацию с $852 млрд до $1,2 трлн, и состоится ещё до запланированного на следующий год IPO. Инвесторам, которые готовы вкладывать в стремительно прожигающий деньги стартап, явно предстоит запастись терпением в ожидании финансовой отдачи, поскольку в текущем десятилетии они на неё вряд ли смогут рассчитывать. На нужды развития вычислительной инфраструктуры до конца 2030 года OpenAI собирается потратить около $856 млрд.

Привлечённых в марте $122 млрд, согласно представленной инвесторам презентации, OpenAI хватит лишь до 2028 года, поэтому она организует новый раунд финансирования ещё до выхода на IPO. Помимо строительства ЦОД и их аренды, компания должна тратить серьёзные средства на обучение и разработку своих ИИ-моделей. Конкуренция, между тем, вынуждает её снижать стоимость доступа к ним со стороны клиентов, а это затрудняет быстрое увеличение прибыли от подписок. Впрочем, выход более производительных ИИ-моделей явно укрепил уверенность OpenAI в своих силах, поскольку в мае она прогнозировала увеличение отрицательного денежного потока к концу десятилетия до $305 млрд. Судя по тому, что эта сумма в новой редакции презентации для инвесторов сократилась до $278 млрд, баланс своих доходов и расходов OpenAI теперь рассчитывает к 2030 году несколько улучшить.

Конкурирующая Anthropic не отказалась от своих намерений выйти на IPO до конца текущего года, и актуальная информация о его сроках указывает на ноябрь. Желая превзойти июньские достижения SpaceX, данный ИИ-стартап рассчитывает в ходе своего биржевого дебюта привлечь не менее $100 млрд и оценить свою капитализацию в $2 трлн. Если OpenAI удастся привлечь средства инвесторов в ходе нового раунда финансирования, то её капитализация в этом году вырастет до $1,2 трлн.

Этим летом считалось, что Anthropic выйдет на биржу либо в конце сентября, либо в октябре. Первый месяц осени движется к своему завершению, и теперь The Wall Street Journal сообщает, что этот американский стартап собирается провести IPO в ноябре, чтобы успеть поделиться финансовыми итогами третьего квартала.

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

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

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображения: Anthropic

Как отмечает источник, выбрать такой период для IPO компании рекомендуют участвующие в его подготовке советники. Распространив среди инвесторов данные финансовой отчётности за третий квартал, Anthropic получит подтверждение конкурентоспособности своих ИИ-моделей в условиях недавнего анонса мощного конкурирующего решения Astra компании OpenAI.

Некоторые знакомые с ситуацией источники подчёркивают, что Anthropic выбрала ноябрь в качестве периода IPO ещё до того, как была развёрнута общественная полемика о необходимости замедления развития ИИ ради обеспечения безопасности. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) в числе первых представителей отрасли выразил готовность не только сдерживать темпы выпуска новых ИИ-моделей, но и организовать независимый аудит их разработки. Даже ноябрь в этом смысле не может считаться окончательным сроком готовящегося IPO, как отмечают источники. Конкурирующая OpenAI тоже подала заявку на первичное размещение акций в США ещё в первом полугодии, но недавно руководство стартапа подтвердило, что IPO в этом году не состоится.

Биржевой дебют Anthropic должен обновить сразу два рекорда, установленных в июне конкурирующей SpaceX, чья дочерняя компания xAI также разрабатывает ИИ-модели. Во-первых, Anthropic намеревается привлечь по итогам IPO около $100 млрд. Во-вторых, свою капитализацию она при этом оценит в $2 трлн. В ближайшие дни Anthropic должна провести встречи с инвесторами, чтобы оценить их готовность вкладывать средства в свой капитал. Ряд аналитиков настаивают на том, что замедление развития ИИ не сможет существенным образом подорвать выручку Anthropic, поскольку компания может нормально зарабатывать и на существующих моделях. Некоторые инвесторы убеждены, что приведённое годовое значение выручки Anthropic к концу текущего года достигнет $110 млрд, а рубеж в $100 млрд будет преодолён ещё раньше. Они поддерживают инициативу по созданию отраслевых стандартов безопасности и верят, что она не должна снизить интерес к IPO. После превращения Anthropic в публичную компанию она окажется под куда более пристальным вниманием инвесторов, а потому с её стороны разумнее заранее обозначить собственную позицию по вопросам безопасности ИИ.

Зато инвесторов беспокоит активность конкурирующей OpenAI в сфере привлечения капитала. В прошлый раз ей удалось привлечь $120 млрд, капитализация этого стартапа ещё до выхода на биржу может достичь $1,2 трлн. Если OpenAI продолжит привлекать средства инвесторов в подобных объёмах в текущем году, то часть из них может быть перенаправлена таким образом, что Anthropic лишится некоторого объёма финансовой поддержки.

Встреча с избранными акционерами и инвесторами Anthropic состоялась в её штаб-квартире в минувший четверг, но вопрос IPO на ней практически не затрагивался. Вместо этого стартап рассказывал о своих новых разработках, которые помогают управлять физическими устройствами типа электронных микроскопов или роботизированных манипуляторов. Позже в тот же день венчурные инвесторы обсудили за ужином тему недавних предупреждений главы Anthropic о необходимости замедления ИИ, а также последствия этих высказываний. Кроме того, собравшиеся интересовались у представителей Anthropic, по каким критериям можно определить, что так называемый "сильный" искусственный интеллект, по своим возможностям сопоставимый с человеческим, уже разработан стартапом.

Издание The New York Times подтверждает, что приведённая годовая выручка Anthropic может превысить $100 млрд до конца текущего года, заодно напоминая, что этот показатель достигал $65 млрд в конце июля, а в конце прошлого года едва преодолел планку в $9 млрд. До этого агентство Reuters сообщало, что Anthropic приступит к активной части подготовки IPO в середине октября, тем самым рассчитывая провести его до промежуточных выборов в США, которые намечены на ноябрь. На днях этот источник признался, что привязка IPO к выборам в США не является жёсткой, поскольку данное политическое событие не сможет серьёзно повлиять на рыночную конъюнктуру, а потому дебют Anthropic на бирже может состояться и после выборов.

Более 100 экспертов и специалистов по оценке рисков в области искусственного интеллекта опубликовали открытое письмо, в котором предупреждают, что у них нет необходимых ресурсов для проверки безопасности технологий ИИ.

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

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

Цель этого обращения — заставить поставщиков базовых моделей обеспечить сторонним оценщикам ИИ необходимую «научную объективность, прозрачность, независимость и надёжную защиту» для эффективного и достоверного выполнения своей работы.

«Мы просто пытаемся продемонстрировать общую позицию по основным принципам и обеспечить положение, при котором независимый надзор мог бы стать эффективным инструментом для управления рисками в области ИИ в целом», — заявил в интервью CNBC Конрад Стош (Conrad Stosz), президент консорциума AI Assessment Forum, выступившего организатором публикации этого письма.

Среди подписавших письмо — такие известные деятели в области ИИ, как британо-канадский учёный Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), а также сотрудники таких организаций, как Университет Джонса Хопкинса, Стэнфордский университет и некоммерческая организация METR, занимающаяся оценкой.

Нишевое сообщество экспертов по оценке оказалось в центре внимания после того, как генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) в минувшие выходные предложил предоставить независимым экспертам доступ к внутренним процедурам в сфере безопасности и отчётам об инцидентах для проверки и аудита передовых базовых моделей и процессов их разработки.

По словам Стоша, коалиция не «выступает за какой-то конкретный способ» обеспечения безопасной разработки моделей ИИ, но хочет, чтобы для оценщиков и других специалистов, работающих независимо от крупных лабораторий, были, по крайней мере, установлены «базовые принципы» и «более высокий уровень стандартизации».

Стош отметил, что предложение Амодеи предполагает предоставление значительно большего доступа, чем тот, которым эксперты-оценщики пользовались ранее. В качестве одного из сценариев можно было бы предложить, чтобы создатели базовых моделей предоставляли сторонним экспертам доступ к компьютерам компании, разрешали общение с сотрудниками и предоставляли возможность доступа к «конфиденциальным внутренним данным и невыпущенным системам».

Также эксперты хотели бы иметь защиту от возможных ответных мер ИИ-компаний, чьи решения они будут оценивать.

Кроме того, Стош заявил, что сторонние эксперты не предназначены для замены внутренних программ компаний по оценке безопасности моделей. «В настоящее время существует очень небольшое количество групп, которые обладают достаточной технической компетентностью, масштабом и возможностями для выполнения работы такого рода», — добавил он.

Судя по рассекреченным недавно документам, руководители Microsoft и OpenAI осознавали, что большие языковые модели — это хищнические технологии, построенные на том, что один из руководителей Microsoft назвал «поразительным воровством беспрецедентных масштабов» и «крупнейшей кражей труда в истории человечества». Во внутреннем документе Microsoft также говорится, что продукты генеративного ИИ создали «петлю погибели», которая убивает «весь интернет».

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

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

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Источник изображений: unsplash.com

Эти заявления и ряд других откровенных высказываний занимают важное место в неотредактированном судебном документе, который был рассекречен в четверг в рамках масштабного судебного процесса New York Times против OpenAI по вопросам авторского права. В ходатайстве о вынесении решения в порядке упрощённого производства юристы New York Times изложили ряд признаний, сделанных руководителями Microsoft и OpenAI в документах и ​​показаниях, которые до сих пор оставались засекреченными или отредактированными по просьбе Microsoft и OpenAI.

В иске цитируется внутренний документ Microsoft, в котором говорится, что продукты на основе ИИ воруют контент у его создателей, а затем замыкают на себя трафик, тем самым разрушая их бизнес-модели. «Миллионы людей по всему миру вскоре сочтут, что использование крупных моделей для “захвата” всей их работы — это поразительная кража беспрецедентных масштабов, — говорится во внутреннем документе Microsoft. — Почти никто не предполагал, что созданный ими контент будет использоваться таким образом, и никто не получает за это компенсацию».

Руководители Microsoft, включая генерального директора Сатью Наделлу (Satya Nadella), под присягой подтвердили, что после копирования контента из New York Times и других новостных сайтов количество переходов на них снизилось более чем на 90 %. «Наша стратегия в отношении контента на основе ИИ запустила “цикл разрушения“, который одновременно нанесёт ущерб производительности наших моделей и всей сети: крайне необычно, чтобы конечный продукт угрожал экономическим основам своих основных поставщиков, но именно такую ​​ситуацию мы создали для нашего бизнеса LLM в отношении его “цепочки поставок контента“», — говорится в документе.

Документы, полученные в ходе судебного разбирательства, также показали, что OpenAI создала «взлом, чтобы обойти платный доступ к New York Times». Компания признала, что представляет собой «экзистенциальную угрозу» для новостных издателей, а один из инженеров-программистов компании признал: «Как бы заметно мы ни размещали ссылки, пользователи по ним не переходят». Директор OpenAI по вопросам политики Джек Кларк заявил, что компания «создаёт системы, замещающие труд людей, которые формируют "культуру" общества».

«Генеративный ИИ может серьёзно подорвать занятость тех самых людей, чьи данные использовались для обучения базовой модели […] Большие языковые модели (LLM) — это продукт, уничтожающий собственную цепочку поставок», — признаёт Microsoft.

Эти заявления представляют собой одни из самых убедительных обвинений в адрес методов обучения нейросетей, принципов их работы и непосредственной угрозы, которую они представляют для человеческого труда. Они вряд ли удивят тех, кто следит за развитием генеративного ИИ, однако этот документ в целом представляет собой тот самый случай, когда разработчики открыто признают истинное положение дел. Практически все инструменты ИИ были разработаны путём заимствования человеческого творчества и представляют собой экзистенциальную угрозу для рынка труда.

Юристы OpenAI и Microsoft пытаются доказать, что обучение их моделей подпадает под доктрину добросовестного использования (fair use) и носит преобразующий характер в контексте авторского права, а создаваемый ими продукт принципиально отличается от человеческого труда, на результатах которого он обучался. Однако в глубине души руководители этих компаний понимают: созданные ими системы базируются на украденном контенте, а сами продукты «каннибализируют» источники, у которых этот контент был заимствован, и разрушают интернет в том виде, в каком мы его знаем.

Проблема монетизации разработок ИИ-стартапов стоит достаточно остро на фоне многомиллиардных расходов, но китайские конкуренты лидеров американского рынка в этом смысле уступают им в десять раз, причём все вместе взятые, как отмечают аналитики Rhodium Group.

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

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

Источник изображения: Moonshot AI

С марта по август текущего года передовые ИИ-модели, разработанные семью китайскими компаниями, обеспечили их примерно $10,7 млрд годового регулярного дохода (annual recurring revenue или ARR), как отмечают авторы аналитического отчёта. За тот же период совокупный годовой регулярный доход американских Anthropic и OpenAI превысил $100 млрд. По сути, полученные суммы различаются почти на порядок, и если с американской стороны речь идёт о деятельности только двух компаний, то с китайской стороны их количество достигает семи штук. Если быть точнее, отчёт охватывает деятельность DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Alibaba Group Holding, ByteDance и Kuaishou Technology — последняя отвечает за работу ИИ-генератора видео Kling.

Показатель годового регулярного дохода (ARR — annual recurring revenue) рассчитывается, как приведённое к годовому значение выручки от подписок и других источников выручки разработчика ИИ-моделей по данным за выбранный период. В данном случае это несколько месяцев с марта по август текущего года. Экстраполяция ежемесячных доходов от реализации подписок на ИИ-модели до годового размера и даёт искомую величину.

К июлю ByteDance вышла на значение ARR в районе $4 млрд, обозначив себя в статусе лидера китайского рынка ИИ-моделей. На втором месте оказалась Alibaba с суммой $2,4 млрд по итогам августа. В то же время, американская OpenAI вышла на рубеж $40 млрд к августу, а Anthropic уже в июле демонстрировала значение приведённой годовой выручки на уровне $65 млрд. То есть, авторы исследования брали пиковые значения месячной выручки от подписок для указанных компаний в интервале с марта по август, а затем экстраполировали его умножением на 12. DeepSeek и Kuaishou Technology оказались антилидерами, выйдя на уровень годовой приведённой выручки от подписок в $500 млн по итогам июня и марта соответственно. MiniMax оказалась выше их с $800 млн по итогам августа, этот же месяц стал самым удачным в расчётном периоде для Moonshot AI, которая показала годовую приведённую выручку в размере $1 млрд.

Представители Z.ai сами заявили инвесторам на этой неделе, что вышли на ARR в $1,8 млрд. При этом представители Rhodium Group выяснили, что доходы стартапа от предоставления доступа клиентам через API в годовом выражении уже достигли $1,6 млрд по итогам августа.

Источник изображения: DeepSeek

Подобные диспропорции на фоне показателей американских конкурентов не уменьшают количество желающих вложиться в китайские ИИ-стартапы, благо, их капитализация сейчас существенно ниже значений американских коллег. В случае с Moonshot можно говорить о капитализации в районе $50 млрд, данный китайский стартап к тому же недавно подал заявку на IPO в Гонконге. DeepSeek ещё до выхода на биржу может быть оценена в $74 млрд, по данным South China Morning Post. Anthropic и OpenAI также собираются выйти на биржу, и если капитализация первой может достичь $2 трлн, то вторая рассчитывает на достижение уровня в $1,2 трлн по итогам предшествующего IPO раунда финансирования.

Соотношение капитализации к величине ARR у китайских стартапов заметно выше, чем у американских, что может говорить о высоком интересе инвесторов к их активам. Например, у Moonshot и DeepSeek это соотношение достигает 50 и 163 соответственно, тогда как OpenAI довольствуется мультипликатором 34, а Anthropic и вовсе ограничивается 21. Сроки окупаемости инвестиций в капитал китайских ИИ-стартапов явно выше, и это демонстрирует наличие проблем с эффективностью монетизации их услуг на данном этапе. С другой стороны, многие из китайских компаний стремительно наращивают выручку. По итогам первого полугодия Z.ai увеличила её на 400 % до $142 млн, а MiniMax прибавила 283 % до $116,6 млн.

Аналитики Macquarie Group ожидают, что Z.ai и MiniMax могут оставаться убыточными до 2030 года из-за высоких темпов расходов на инфраструктуру. На данном этапе ИИ-бума инвесторы склонны мириться с рисками затяжной убыточности, рассчитывая на хорошую финансовую отдачу в отдалённом будущем. Кроме того, многие аналитики сходятся во мнении, что китайские разработчики ИИ-моделей стремительно сокращают отставание от своих западных конкурентов. Изначально выбранная политика распространения моделей с открытыми весами затрудняет быструю монетизацию бизнеса китайских компаний, но они начинают искать подходящие для решения этой проблемы бизнес-модели. Moonshot и Alibaba, например, в своих соглашениях с клиентами предусматривают возможность получения части выручки последних при достижении определённых условий. «Комиссия» может достигать 30 % профильной выручки клиентов таких компаний.

Использование «водяных знаков», то есть маркировки генерируемого контента, может оказать влияние на поведение больших языковых моделей искусственного интеллекта. К такому выводу пришли эксперты компании Lasso, проведя анализ технологии SynthID-Text лаборатории Google DeepMind.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

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

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображения: lasso.security

Маркировка SynthID-Text влияет на такие аспекты работы модели как её готовность отклонять вредоносные запросы, уязвимость к атакам типа «инъекция запроса», выбор инструментов ИИ-агентами и многое другое. Технология SynthID-Text и аналогичные ей методы маркировки предназначаются для внедрения машиночитаемого индикатора, позволяющего определить, был ли текст сгенерирован ИИ или написан человеком; в действительности же процедура внедрения маркировки может оказать влияние на то, что отвечает ИИ-модель, и на то, что делает ИИ-агент.

Даже без целенаправленной атаки маркировка может менять решение модели об отказе в ответе. В некоторых протестированных моделях это выражалось в большей готовности выполнять потенциально вредоносные запросы, причём при использовании prompt injection различия между маркированной и немаркированной генерацией становились заметнее. При этом эффект зависел от конкретной модели и ключа водяного знака

Ранее в ЕС вступили в силу требования об обязательной маркировке генерируемого ИИ контента, а Anthropic изъявила намерение ввести её для всех типов материалов, включая текстовые. То есть можно ожидать, что практика маркировки ИИ-контента станет массовой среди прочих разработчиков, и это указывает на потенциальный новый источник изменений поведения ИИ-систем, который разработчикам агентов следует учитывать при оценке безопасности

Эксперты Lasso призывают разработчиков не просто развёртывать средства маркировки генерируемых ИИ материалов, но и проводить повторный бенчмаркинг моделей, проверку их безопасности и другие тесты для выявления непредвиденных последствий. Исследование, однако, не следует воспринимать как довод против использования маркировки контента ИИ, оговорились в компании.

Anthropic без громких анонсов открыла экспериментальную лабораторию в стремлении расширить сферу применения своих технологий искусственного интеллекта до области разработки лекарственных препаратов. Объект начал работу в районе залива Сан-Франциско, сообщает Reuters со ссылкой на два информированных источника.

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

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

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Источник изображений: anthropic.com

Факт открытия лаборатории подтвердил руководитель направления медико-биологических исследований Anthropic Эрик Каудерер-Абрамс (Eric Kauderer-Abrams). «Считаем, что в биологии окончательная проверка результатов требует и ещё долго будет требовать реальных лабораторных экспериментов. Именно этим мы и занимаемся. Наш поход типичен для большинства биотехнологических компаний: часть работ мы выполняем на собственных мощностях, а часть — совместно с партнёрами», — рассказал он. Впоследствии в компании добавили, что одной только разработкой лекарств лаборатория не ограничится.

Как и другие биотехнологчиеские компании, Anthropic внедряет на объекте технологии физической автоматизации лабораторных процессов — компания стремится расширить возможности своего ИИ-агента Claude по управлению робототехническими системами для проведения научных экспериментов с минимальным участием человека. При этом контроль и участие человека остаются необходимыми условиям для обеспечения безопасности, добавили в Anthropic. О своём намерении заняться разработкой лекарственных препаратов компания объявила минувшим летом — тогда господин Каудерер-Абрамс сообщил, что Anthropic займётся доклиническими исследованиями в тех областях, которые традиционные фармацевтические компании не считают привлекательными с финансовой стороны.

Компания выпустила систему Claude Science, в её совет директоров вошёл гендиректор Novartis Вас Нарасимхан (Vas Narasimhan), кроме того, был поглощён стартап Coefficient Bio — по неофициальным сведениям, сумма сделки составила около $400 млн акциями. Сейчас Anthropic наращивает собственные лабораторные мощности, чтобы ускорить работу и получить непосредственный опыт в биологии — при этом часть задач передаётся на аутсорсинг, когда это экономически целесообразно. На различных площадках компания искала профильных специалистов: руководителя, способного масштабировать процессы закупок и другие операционные задачи; а также эксперта по «исследованию и анализу белков и нуклеиновых кислот».

Работа в области биомедицинских исследований является для Anthropic одним из приоритетных с точки зрения выделяемых ресурсов и численности персонала, отметил Эрик Каудерер-Абрамс. ИИ, считает он, способен ускорить разработку препаратов для лечения заболеваний, которые ранее считались слишком сложными. ИИ может ускорить также поиск биспецифических и триспецифических антител — сложных молекул, способных воздействовать на несколько участков целевого белка или клетки либо сразу поражать несколько мишеней. Конкретный список заболеваний, которым занимается Anthropic, и достигнутые компанией результаты пока не разглашаются — даже сделав открытие, ей придётся потратить несколько лет, чтобы вывести препарат на рынок, а за проведение клинических испытаний она пока не берётся.

В рамках работы по направлению автоматизации лабораторных и промышленных процессов Anthropic в августе представила предварительную версию Model Hardware Standard — стандарта, который обеспечивает управление оборудованием с помощью ИИ. Свои решения компания также предложила целому ряду фармацевтических компаний, в том числе Genentech, Bristol Myers Squibb и Novo Nordisk. Одним из потенциальных препятствий остаётся доверие: фармкомпании могут опасаться, что работа с Anthropic создаст риски для конфиденциальности данных их программ разработки препаратов. В компании заявляют, что данные клиентов изолированы и защищены. Связанные с конкуренцией соображения вынудили компанию пока отказаться от проведения клинических испытаний. «Мы не конкурируем с фармацевтическими и биотехнологическими компаниями, чей бизнес строится на выводе препаратов на рынок», — пояснил Эрик Каудерер-Абрамс.