Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-модель DeepSeek V4 Pro выпущена официально
14.08.2026 [08:21],
Павел Котов
Специализирующийся на технологиях искусственного интеллекта китайский стартап DeepSeek объявил об официальном выпуске обновлённой модели V4 Pro, призванной помочь ему отыграть позиции у местных конкурентов, которые развиваются очень быстро. Сейчас компания расширяет штат сотрудников, наращивает вычислительные мощности и привлекает инвестиции. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Модель DeepSeek V4-Pro-0813 значительно расширила возможности управления ИИ-агентами, отметил разработчик, — доступ к ней открыт через API, мобильное приложение и веб-интерфейс. Ранее компания также сообщила о повышении цен на доступ по API к V4 Pro и V4 Flash: тарификация теперь зависит от нагрузки в пиковые часы. Сообщество будет внимательно следить за свежим выпуском, потому что недорогая V4 Flash в независимых тестах внезапно показала лучшие результаты, чем выпущенный в апреле предварительный вариант V4 Pro. Это необычно, ведь Pro разрабатывалась как более функциональный продукт, но свидетельствует, что DeepSeek быстро улучшает технические решения в период между предварительным запуском и официальным релизом. В начале 2025 года DeepSeek привлекла внимание общественности, выпустив рассуждающую R1 — она получила широкое распространение и вызвала вопросы о возможности создания мощных систем ИИ значительно дешевле, чем у американских конкурентов. С тех пор её лидерство в Китае оспорило множество конкурентов, в том числе Moonshot AI, Zhipu AI, MiniMax, Alibaba и ByteDance. Ещё более сложной задачей для DeepSeek стало превращение своего лидерства в устойчивый бизнес. В июне компания привлекла инвестиций на $7,4 млрд; а в июле стало известно, что она готовится провести новый раунд финансирования при оценке около $71 млрд. Это знаменательная перемена для компании, которая долгое время избегала внешнего капитала. Конкуренция в области ИИ неуклонно дорожает: требуются инвестиции в ИИ-ускорители, центры обработки данных и кадровый ресурс. DeepSeek намерена удвоить штат сотрудников во всех подразделениях, включая ЦОД и отделы ИИ-агентов. Ранее также стало известно, что компания увеличила набор разработчиков микросхем — она хочет создать собственный ускоритель для запуска моделей, чтобы снизить свою зависимость от Nvidia и Huawei. Приятный побочный эффект: выручка SMIC в сегменте периферийных чипов для ИИ выросла на 40 %
14.08.2026 [08:18],
Алексей Разин
Ведущие китайские контрактные производители чипов вчера отчитались о солидном росте выручки и ещё более впечатляющем росте прибыли, SMIC традиционно возглавила рейтинг. Разбор высказываний представителей компании на квартальном мероприятии к утру позволил выяснить, что в сегменте периферийных чипов для инфраструктуры ИИ выручка SMIC увеличилась на 40 %. 
Источник изображения: TSMC В самой SMIC данную тенденцию называют «побочным эффектом» бума ИИ. Генеральный директор компании Чжао Хайцзюнь (Zhao Haijun), по словам Nikkei, объясняет ситуацию следующим примером: «Мы видим огромный спрос на периферийные чипы, поддерживающие строительство инфраструктуры ИИ. Если ИИ-сервер содержит 72 графических процессора (GPU), то ему потребуется 16 000 чипов, используемых в подсистеме питания. Это иллюстрирует, насколько высоким стал спрос». Кроме того, спрос на продукцию SMIC вырос и благодаря усилиям по импортозамещению на китайском рынке электронных компонентов. Если в прошлом году доля китайских клиентов в выручке компании не превышала 84,1 %, то во втором квартале этого она выросла до 90,2 %. Американский рынок сократил свою долю с 12,9 до 8,2 %. При такой конъюнктуре рынка SMIC не видит возможности снизить цены на свои услуги в текущем году. Компания лишь не стала повышать цены на выпуск чипов для смартфонов, автомобильной электроники и сектора промышленной автоматизации, поскольку соответствующие направления бизнеса демонстрируют снижение спроса. При этом SMIC наблюдает рост объёмов реализации не самой популярной в целом продукции. В сегменте смартфонов и телевизоров некоторые клиенты закупают чипы впрок, опасаясь перебоев в поставках в будущем и роста цен. В любом случае, SMIC старается повышать цены только после переговоров с клиентами и ограничивать рост разумными величинами. В первом полугодии компании пришлось направить $3,4 млрд на капитальные затраты, связанные с расширением производственных мощностей. Во втором квартале SMIC обработала 2,87 млн кремниевых пластин типоразмера 200 мм в эквивалентном выражении, что на 20 % выше результата аналогичного периода прошлого года. При этом степень загрузки конвейера у неё вырос с 92,5 до 93,7 %. Основная часть обрабатываемых кремниевых пластин относится к сегменту клиентских устройств, хотя их доля снизилась с 46,2 до 44,2 %. При этом сектор автомобильной электроники и средств промышленной автоматизации увеличил долю с 10,6 до 16,5 %. Новый режим Ultrafast разогнал GPT-5.6 Sol до 750 токенов в секунду
14.08.2026 [05:03],
Анжелла Марина
OpenAI представила новый режим Ultrafast, предназначенный для существенного ускорения работы GPT-5.6 Sol. Сверхбыстрый режим будет использоваться в задачах, где скорость ответа имеет особое значение. 
Источник изображения: Grok По сообщению TechCrunch со ссылкой на блог компании, Ultrafast позволяет GPT-5.6 Sol работать до 14 раз быстрее стандартного режима, выдавая до 750 выходных токенов в секунду. В OpenAI отмечают, что раньше высокая скорость работы с искусственным интеллектом обычно достигалась за счёт использования менее крупных или специализированных моделей, а теперь производительность наиболее мощной модели будет совмещена с более быстрым формированием ответа. Новый режим может использоваться в корпоративных задачах, требующих быстрой обработки информации, включая реагирование на инциденты, обслуживание клиентов, анализ финансовых рынков и электронную коммерцию. Сейчас Ultrafast распространяется в предварительном режиме и пока доступен лишь избранной группе клиентов, а его работа обеспечивается в рамках сотрудничества с производителем чипов Cerebras. OpenAI не уточняет сроки полноценного запуска, ограничившись обещанием постепенно расширять его доступность по мере роста вычислительных мощностей. Конкуренты OpenAI, например Anthropic, также выпустили ускоренные версии своих моделей. У Claude есть «быстрый режим» (fast mode), однако он не обеспечивает той скорости, которую предлагает на сегодня OpenAI. ИИ-агенты Anthropic развязали междоусобную кибервойну из-за несовместимых задач, но потом помирились
14.08.2026 [00:26],
Анжелла Марина
Anthropic проверила, как автономные ИИ-агенты будут вести себя, столкнувшись с другими агентами, преследующими несовместимые цели. Эксперимент показал, что такая ситуация способна приводить не только к конфликтам и саботажу, но и к неожиданным способам сотрудничества. 
Источник изображения: Grok В одном из тестов три агента Claude получили доступ к одному программному проекту, но каждому из них были даны несовместимые инструкции. При этом модели не знали, что над тем же проектом работают другие агенты, поэтому исследователи смогли наблюдать за их реакцией при столкновении интересов. В результате агенты решили, что конкуренты намеренно мешают им выполнять поставленные задачи, после чего начали саботировать работу друг друга, используя агрессивный самораспространяющийся вредоносный код. Anthropic пришла к выводу, что конфликт может усиливаться вместе с возможностями самих агентов. При этом реакция зависела от модели: Mythos 5 в 98 % случаев успешно распознавала, что причиной противостояния являются разные инструкции, а не враждебные намерения, и шла на перемирие. Модели Sonnet 4.6 и Opus 4.6, напротив, чаще продолжали эскалацию, игнорируя цели других участников. В успешных эпизодах примирения агенты удаляли созданный ими вредоносный код, объясняли причину конфликта и просили человека вмешаться. Одним из способов завершения противостояния стал своеобразный турнир, который агенты самостоятельно предложили использовать для определения победителя. Все три участника согласились прекратить борьбу после проигрыша, хотя это означало отступление от первоначальных требований пользователя. В некоторых случаях, Mythos 5 при этом предлагала критерии, которые выглядели объективными для остальных участников, но были выгодны ей самой. Исследование также показало, что увеличение числа агентов не обязательно приводит к более эффективной совместной работе. Когда задачи начинали пересекаться, участники часто мешали друг другу и в итоге отказывались от сотрудничества. Кроме того, агенты с одинаковыми моделями, контекстом и настройками часто принимали одинаковые решения, из-за чего единичная ошибка могла быстро распространиться на всю систему. Похожая проблема проявилась и в эксперименте с ценообразованием: получив одинаковые оптовые цены и задачу максимизировать прибыль, несколько агентов почти сразу договорились о минимальном уровне цен через закрытый канал связи. После отключения прямого общения они продолжили согласовывать действия через открытую доску объявлений, подстраивая цены друг под друга до цента. Anthropic также предупреждает, что агенты могут некритично принимать ошибочную информацию от других участников, поэтому ошибка или скомпрометированный агент потенциально способны распространить неверные сведения на всю группу. Исследователи связывают эти результаты с будущим распространением автономных агентов, которым предстоит одновременно работать в общих программных средах, компьютерных системах и рынках. В отличие от людей, ИИ-агенты пока не обладают сложившимися нормами, репутацией и другими механизмами, которые помогают ограничивать последствия конфликтов и ошибок. Поэтому при их масштабном взаимодействии разработчикам придётся учитывать не только поведение каждого отдельного участника, но и неожиданные правила взаимодействия, которые ИИ-системы на сегодняшний уже способны создавать самостоятельно. Google выпустила Gemini 3.7 Flash: модель стала лучше программировать и работать со сложными документами
13.08.2026 [22:40],
Анжелла Марина
Google представила Gemini 3.7 Flash всего через три недели после предыдущего релиза, продолжив ускорять темп обновления своих моделей. Новая версия, по сообщению 9to5Google, получила улучшения в программировании, веб-разработке и работе со сложными задачами. 
Источник изображений: Google В Google заявили, что Gemini 3.7 Flash стала «результатом отзывов разработчиков и алгоритмических инноваций». Наиболее заметные изменения отмечаются в работе с программным кодом, в котором модель теперь лучше справляется с поиском и исправлением ошибок. В тесте DeepSWE v1.1 её результат вырос с 49,0 % у Gemini 3.6 Flash до 65,3 %, а в FrontierCode 1.1 Main подрос с 34,4 % до 43,6 %.  Изменения коснулись и веб-разработки. Модель способна создавать более функциональные интерфейсы и приложения с большим количеством готовых возможностей, но с меньшим числом запросов. В WebDev Arena её рейтинг вырос с 1538 баллов у предыдущей версии Gemini 3.6 Flash до 1588. При создании интерфейсов Gemini 3.7 Flash также лучше сохраняет особенности исходного дизайна, независимо от того, используется ли в качестве образца скриншот, изображение или полноценная дизайн-система. Google отдельно отметила улучшения в задачах, связанных с большими объёмами специализированной информации, включая финансы, право и биологические науки. В тесте GDP.pdf, который проверяет способность модели работать со сложными документами, Gemini 3.7 Flash получила 34,0 % против 22,0 % у версии 3.6 Flash. В мультимодальном бенчмарке AutomationBench, оценивающем выполнение реальных рабочих процессов, результат также вырос — с 17,0 % до 30,4 %.  Одним из наиболее заметных изменений является ценовая политика. До конца 2026 года доступ к Gemini 3.7 Flash будет предоставляться разработчикам по цене $0,75 за 1 миллион входных токенов и $3,75 за 1 миллион выходных токенов. По словам Google, это в два раза дешевле, чем первоначальная цена Gemini 3.6 Flash. С 1 января 2027 года цена увеличится до $1,50 за миллион входных токенов и $7,50 за миллион выходных токенов. Gemini 3.7 Flash начала постепенно появляться в персональном ИИ-агенте Spark, однако для доступа требуется подписка AI Pro или Ultra. Модель также стала доступна в Google Antigravity, AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform и приложении Gemini Enterprise. В Google рассчитывают, что улучшения помогут ИИ-агентам эффективнее справляться с рабочими задачами и взаимодействовать с приложениями Google Workspace. DeepSeek больше не хочет быть дешёвой — тарифы на флагманские ИИ-модели взлетят до 4,5 раза
13.08.2026 [18:40],
Анжелла Марина
Китайская компания DeepSeek резко повысит стоимость использования флагманских моделей V4, отказавшись от прежних сверхнизких тарифов. Новые цены начнут действовать с 16 августа и будут зависеть от загрузки вычислительных ресурсов. 
Источник изображения: John Cameron/Unsplash По информации Bloomberg, стоимость 1 млн выходных токенов DeepSeek-V4-Flash в часы пик составит $1,32 против прежних $0,28. В остальное время тариф будет вдвое дешевле. Более продвинутая модель DeepSeek-V4-Pro также подорожает: цена вырастет с $0,87 до $3,96 за 1 млн токенов в часы максимальной нагрузки, а вне этого периода будет вдвое ниже. В компании объяснили изменение тарифов необходимостью более рационально распределять вычислительные ресурсы, а динамическая модель ценообразования должна побудить разработчиков переносить ресурсоёмкие задачи на менее загруженные периоды. При этом даже после повышения цен тарифы DeepSeek останутся ниже тарифов некоторых крупных конкурентов. Например, стоимость аналогичного объёма токенов у Anthropic для Claude 3.5 Sonnet составляет $50. Bloomberg отмечает, что резкое изменение тарифов произошло на фоне растущего внимания к ценам высокопроизводительных ИИ-моделей. Ранее необычно низкая стоимость сервисов DeepSeek породила дискуссии о так называемой «зоне смерти DeepSeek», в которой более дорогие или менее производительные модели могут потерять конкурентоспособность. Одновременно DeepSeek, как ранее сообщал 3DNews, готовится к масштабному привлечению финансирования и рассматривает возможность проведения IPO уже в этом году, из-за чего её основателю Лян Вэньфэну (Liang Wenfeng) приходится учитывать не только темпы расширения бизнеса, но и растущие расходы на вычислительную инфраструктуру. Российский ИИ отправят на экзамен по духовности — модели проверят на традиционные ценности
13.08.2026 [17:34],
Владимир Мироненко
Принятый в июле Госдумой и утверждённый Владимиром Путиным закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России» требует, чтобы большая фундаментальная модель соответствовала российскому законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям. Подтвердить соответствие этим требованиям компании смогут с одобрения Минцифры в независимой испытательной лаборатории. 
Источник изображения: Jackson Sophat/unsplash.com Порядок подтверждения соответствия ИИ-моделей традиционным духовно-нравственным ценностям разработает правительство при участии Минцифры, ФСБ и ФСТЭК, отвечающих, в том числе, за информационную и технологическую безопасность, сообщили «Ведомости». Источник, участвующий в обсуждении подзаконного акта, отметил, что перечень духовно-нравственных ценностей уже содержится в указе президента № 809, так что совместно с бизнесом планируется разработать специальные бенчмарки, с помощью которых российские большие фундаментальные модели будут тестировать на предмет соответствия закону и ценностям. Также собеседник «Ведомостей» сообщил, что правкомиссия по цифровизации может создать испытательную лабораторию по предложению Минцифры. Её положительное заключение станет основанием для присвоения модели статуса национальной или суверенной, что позволит разработчику в дальнейшем получить право на меры господдержки, например, в госзакупках или при реализации особо значимых IT-проектов. Этот порядок касается только разработок, претендующих на статус суверенных или национальных. АНО «Цифровая экономика» заявила, что образование и предоставление государственных услуг станут первыми сферами для внедрения суверенных и национальных ИИ-моделей. Экспертизу сможет проводить не одна назначенная организация, а несколько лабораторий, прошедших проверку у госоргана. На ФСБ и ФСТЭК возлагается проверка соответствия ИИ критериям безопасности для госсистем, а окончательное решение о подтверждении соответствия и присвоении модели статуса национальной или суверенной будет принимать Минцифры. Представитель Минцифры отметил, что пакет подзаконных актов сейчас проходит межведомственное согласование, поэтому говорить об итоговом регламенте проверки ещё рано. По мнению технического директора РТК-ЦОД Алексея Забродина, в качестве проверяющего может выступить Институт системного программирования РАН, обладающий большим опытом работы со сложными программными продуктами. Маленькая ИИ-модель оказалась в 11 раз дешевле GPT-5.6 Luna — и почти не уступила ей в тесте логического мышления
13.08.2026 [17:30],
Павел Котов
Лаборатория искусственного интеллекта Pathway, которая специализируется на отличных от трансформера архитектурах, опубликовала результаты тестирования рассуждающей модели BDH-CQ. Имея размер 150 млн параметров, она набрала 29,5 % в бенчмарке ARC-AGI-1. Вычислительные затраты на тестирование составили $0,0007, что в 11 раз дешевле, чем обслуживание малой модели OpenAI GPT-5.6 Luna. 
Источник изображения: Jackson Sophat / unsplash.com Высокая стоимость работы с системами ИИ сегодня в большинстве случаев объясняется архитектурой моделей, а не их способностями, заявили в Pathway, поэтому лаборатория решила показать, что переход на альтернативную архитектуру «открывает совершенно новое пространство с точки зрения соотношения интеллекта и затрат». Известный бенчмарк ARC-AGI-1 направлен на проверку логического мышления модели и её способность выводить правило на основе ограниченного числа примеров и надлежащим образом применить его к новым входным данным. Младшая в линейке модель OpenAI GPT-5.6 Luna показала в том же тесте результат в 34,2 %, но затраты составили уже $0,008 за одну задачу — и это с учётом того, что OpenAI снизила на неё цену на 80 %. Для сравнения, Anthropic Claude Opus 5 и Google Gemini 3.1 Pro показали в том же тесте 97–98 % при затратах $0,5–$0,6 за задачу, то есть он обходятся почти в тысячу раз дороже. Стоимость обслуживания Alibaba Qwen3 235B оказалась более чем втрое дороже BDH-CQ, но она продемонстрировала худший результат. Разрыв обусловлен механизмами рассуждений. Большинство современных ИИ-моделей с поддержкой логического мышления генерируют промежуточный текст, на который тоже расходуются токены, и только после этого выдают окончательный ответ, тогда как BDH-CQ «молча» решает задачи в памяти. Первые эксперименты Pathway с моделью показали соответствие стандартным законам масштабирования, аналогичным механизмам моделей-трансформеров размером от 1 млрд до 600 млрд параметров. Разработчик намерен усложнять доступные для модели задачи, включая математические рассуждения, тест ARC-AGI-2 и, в конечном итоге, провести полную оценку ARC-AGI-3. Не исключено, что на более крупных и сложных задачах преимущество в эффективности также сохранится. «Будь это добровольно, никто бы не согласился»: Twitch начал тренировать ИИ на контенте пользователей, никого не спросив
13.08.2026 [17:03],
Михаил Романов
Стриминговый сервис Twitch возмутил сообщество нововведением — включённой по умолчанию функцией, разрешающей платформе использовать материалы канала пользователя для тренировки ИИ-моделей Amazon. 
Источник изображений: Twitch О том, что у пользователей Twitch (принадлежит Amazon) появилась возможность отказаться от функции, стало известно из микроблога поддержки и соответствующей статьи на официальном сайте платформы. Анонс вызвал резкую критику. Многие не хотят, чтобы на их контенте обучались модели генеративного ИИ, и считают, что сервис должен был дать возможность согласиться на сбор данных, а не подписывать всех на него принудительно. 
Отключить функцию можно в настройках безопасности аккаунта Почему администрация сервиса не сделала включение функции добровольным, на сопровождавшем анонс стриме из цикла Patch Notes объяснил главный директор по продукту Twitch Майк Минтон (Mike Minton). «Будь это добровольно, никто бы не согласился. <...> Почти у всех контент-сервисов в мире [функция] включена по умолчанию. Думаю, наш подход выделяется тем, что мы уважаем ваше желание отказаться от обучения моделей», — похвалился Минтон. Отключение параметра не запрещает Twitch и Amazon использовать контент канала в других целях, включая функции Twitch с поддержкой ИИ, которые помогают с поиском зрителей и обеспечением безопасности сообщества (AutoMod). Как подметили в издании PC Gamer, администрация Twitch склонна отказываться от особенно непопулярных решений. В то же время Amazon уже связала своё будущее с ИИ, так что на скорую отмену функции рассчитывать не стоит. Meta✴ бесплатно раздаст 15 000 умных очков ирландским слабовидящим
13.08.2026 [16:38],
Павел Котов
Meta✴✴ решила пожертвовать 15 000 умных очков собственного производства национальной благотворительной организации Vision Ireland, занимающейся проблемой потери зрения. Этого достаточно для каждого слепого и слабовидящего человека, которому оказывает помощь эта организация. 
Источник изображения: Meta✴✴ Очки Ray-Ban Meta✴✴, созданные в сотрудничестве с европейской EssilorLuxottica, пользуются большим спросом. Людям, испытывающим проблемы со зрением, эти устройства обеспечат доступ к технологиям искусственного интеллекта, которые помогут в повседневных задачах: чтении текста, распознавании объектов и получении общей информации об окружении. В этом году ирландский филиал Meta✴✴ провёл в штаб-квартире Vision Ireland демонстрационное мероприятие, на котором работники организации и представители общества слепых и слабовидящих получили практические инструкции по использованию ИИ-очков, а производитель изучил отзывы об их применении. Заявки на получение бесплатного устройства принимаются на сайте организации и по телефону. В Vision Ireland разработана процедура передачи умных очков — она включает подачу заявки, оценку, определение права на получение экземпляра, а также очное обучение и поддержку. Людей научат выполнять на устройстве распознавание объектов, чтение текста и решать иные задачи по голосовой команде. Vision Ireland намерена провести мероприятия по всей стране, где люди смогут получить свои устройства и получить практические рекомендации. После обучения можно будет также получить техническую поддержку и ответы на дополнительные вопросы. Samsung и SK hynix ускорили внедрение ИИ в разработку и производство чипов
13.08.2026 [14:53],
Алексей Разин
Применение искусственного интеллекта в сфере производства полупроводниковых компонентов тоже уместно, как отмечает TrendForce со ссылкой на публикации южнокорейских СМИ. По крайней мере, SK hynix использует данные технологии на этапе тестирования и упаковки микросхем памяти, а Samsung с их помощью ускоряет разработку чипов. 
Источник изображения: Samsung Electronics В рамках эксперимента SK hynix внедрила ИИ на своём предприятии в Чхонджу, которое специализируется на тестировании и упаковке микросхем памяти. Эксперимент будет продолжаться до конца года, после чего компания примет решение о целесообразности массового внедрения ИИ на данном этапе процесса производства памяти. В конечном итоге SK hynix хотела бы полностью автоматизировать свои предприятия по производству чипов к 2030 году, и сейчас она делает очередные шаги к этому. Наиболее активно внедряющие технологии ИИ сотрудники SK hynix получают стимулирующие надбавки к зарплате. Компания пытается поднять уровень качества своей продукции, используя для этого ИИ и новые методы работы с оборудованием. Рынок требует увеличения объёмов производства памяти, а экспансия производственных площадей не может быть пропорциональной, поэтому компания пытается повысить производительность предприятий иными способами. Для поддержки этих инициатив в кампусе в Чхонджу будет установлено 250 ИИ-серверов с 2000 ускорителей Nvidia Blackwell. Технология цифровых двойников на производстве также будет активно осваиваться SK hynix с целью поиска скрытых резервов для повышения производительности предприятий по выпуску памяти. Samsung Electronics готова встраивать GPU для вычислений непосредственно в производственное оборудование. Кроме того, она уже несколько месяцев использует ИИ-модель Claude Code компании Anthropic для разработки фирменного ПО. Искусственный интеллект внедряется и на этапе разработки полупроводниковых компонентов. Верификация дизайна SoC, которая обычно занимала более месяца, с помощью ИИ завершается всего за два дня. В другом из примеров инженер с опытом работы менее двух лет при поддержке ИИ смог выполнить месячную работу за один день. Ускоряется разработка как цифровых решений, так и аналоговой логики. При помощи ИИ удаётся быстрее адаптировать инструментарий разработчика к изменениям в техпроцессе производства. Поскольку корпоративное подразделение LSI по разработке чипов располагает численностью специалистов не более 6000 человек, внедрение ИИ поможет Samsung эффективнее конкурировать с той же Qualcomm, которая может похвастать штатом почти в 52 000 человек. Бизнес массово внедряет ИИ, но половина компаний не знает, окупаются ли эти вложения
13.08.2026 [12:49],
Алексей Разин
Экономика бума искусственного интеллекта вообще отклоняется от классических закономерностей и тенденций. В случае с представителями бизнеса, которые успели взять на вооружение соответствующие технологии в своей деятельности, половина заявляет, что не может с уверенностью говорить об окупаемости соответствующих вложений. 
Источник изображения: Arlington Research Об этом свидетельствуют результаты социологического исследования, опубликованные Forbes. Характерно, что 74 % опрошенных представителей бизнеса подтверждают, что успели внедрить ИИ в своей работе. Из общения с ними становится понятно, что теперь они пытаются определить, как можно использовать генерируемые ИИ данные, и в какие сроки профильные затраты будут окупаться. Пока бизнесу даже сложно определиться с критериями оценки эффективности внедрения ИИ. Растёт обеспокоенность бизнеса и судьбой тех данных, которые сотрудники компаний передают чат-ботам. Владельцы последних при этом контролируют эту информацию на совершенно законных основаниях, но не факт, что клиентов это полностью устраивает. Соглашения с провайдерами ИИ-моделей, которые работают на внешней инфраструктуре, в дальнейшем будут тщательно анализироваться корпоративными юристами, чтобы не ущемлять интересы правообладателей. Кроме того, рынок ИИ-услуг довольно быстро консолидируется, и это тоже причиняет неудобства клиентам тех компаний, которые по каким-то причинам решили объединить ИИ-активы. Компании попадают в зависимость от решений одного вендора, и если он вдруг решает объединиться с другим, клиентам нередко приходится проводить затратную миграцию и адаптацию существующих корпоративных решений под меняющуюся внешнюю инфраструктуру. Сама инфраструктура тоже развивается не совсем предсказуемо. Поскольку строительство больших центров обработки данных в местах с хорошей инфраструктурой связи и мощными источниками энергии становится дорогим удовольствием, да и земли в таких регионах мало, операторам ЦОД приходится осваивать всё более удалённые территории. Перебои в энергоснабжении, задержки в передаче информации по каналам связи, и даже протесты местных жителей накладывают свой отпечаток на реализацию таких проектов, и конечные клиенты всё это почувствуют на себе. Для компаний с глобальным присутствием может возникать необходимость развития локальных ЦОД в разных странах, поскольку этого нередко требуют местные власти с целью защиты персональных данных пользователей. Формирование стратегии развития бизнеса должно учитывать и эти факторы. Банда ИИ-агентов напала на Тайвань — взлом правительственных систем продолжался четыре дня
13.08.2026 [12:47],
Владимир Мироненко
В начале июля правительственные веб-сайты Тайваня подверглись атаке хакеров, задействовавших для этого ИИ с открытым исходным кодом, сообщил The Financial Times со ссылкой на израильскую фирму Dream, занимающуюся разработкой ИИ и первой выявившую попытки вторжения. 
Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com По данным Dream, злоумышленники, предположительно связанные с Китаем, объединили несколько ИИ-агентов с открытым исходным кодом в автономный инструмент для взлома, который координировал их действия. В ходе атаки, длившейся четыре дня, инструмент одновременно задействовал до восьми автономных агентов, которые, составив карту 21 правительственной системы, искали бреши для взлома. При этом он постоянно пересматривал приоритеты возможных путей атаки с учётом полученных результатов. Когда один способ атаки терпел неудачу, инструмент запускал другого агента для поиска информации в интернете и разработки нового подхода, как это делал бы человек-хакер. Амир Беккер (Amir Becker), главный стратег Dream, ранее руководивший кибероперациями элитного израильского подразделения радиоэлектронной разведки 8200, сообщил, что до этого не сталкивался с подобной полностью автономной атакой на правительственный объект. Dream отказалась подтвердить данные о правительственных объектах атаки, сославшись на политику компании, но заявила, что уведомила одну из стран Азиатско-Тихоокеанского региона о взломе. По словам источника The Financial Times, целью был Тайвань. Исследование показало, что инструмент скомпрометировал как минимум 85 учётных записей пользователей правительственных учреждений и получил доступ к более 2500 кадровым данным, прежде чем успел распространить атаку на агентство ядерной безопасности Тайваня и как минимум семь энергетических компаний. При этом не удалось выяснить, какая именно ИИ-модель использовалась для работы агентов. Однако данные показали, что её защитные механизмы были обойдены путём представления хакерских действий как санкционированного упражнения для проверки уязвимостей системы. Российский бизнес распробовал китайские ИИ-модели — их потребление выросло в разы
13.08.2026 [12:21],
Павел Котов
Клиенты крупнейших российских облачных платформ в этом году в разы нарастили потребление зарубежных больших языковых моделей искусственного интеллекта, обнаружил «Коммерсантъ». Тенденцию подтвердили в Yandex AI Studio, MWS GPT и Cloud.ru. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com На платформе Yandex AI Studio про итогам первой половины 2026 года объём потребления ресурсов ИИ составил 594 млрд токенов, и это в 18 раз больше, чем за аналогичный период прошлого года. На модели самого «Яндекса» пришлись 54 % потребления ресурсов; доли китайских Alibaba Qwen и DeepSeek составили 21,2 % и 13,5 % соответственно, и только 7,5 % достались открытой американской OpenAI GPT-OSS. На платформе MWS GPT объёмы потребления ИИ-ресурсов китайских моделей по итогам первой половины 2026 года показали рост в 11 раз — до 400 млрд токенов. Самой востребованной стала Alibaba Qwen (261,1 млрд токенов), второе место заняла Zhipu AI GLM (91,2 млрд), третье — Moonshot AI Kimi (81,4 млрд), которая сместила DeepSeek. Потребление ИИ-моделей на платформе Cloud.ru за неполные восемь месяцев 2026 года выросло в 18 раз, сообщили там, но абсолютных показателей не привели. Российские компании наращивают потребление китайских ИИ-моделей быстрее, чем американских, говорят в MWS Cloud. По своим возможностям китайские сравнялись с американскими, и сейчас используются для решения самых сложных задач. На платформе Yandex AI Studio объём потребления открытых китайских моделей вырос в пять раз год к году. В сегменте ИИ Россия отстаёт от Китая на шесть–восемь месяцев, заявил в июне глава «Сбербанка» Герман Греф, а США опережают Китай ещё на полгода. Такой разрыв не является критическим — Россия входит в первую пятёрку стран мира по развитию ИИ. Google отстранила главу DeepMind за чрезмерное увлечение наукой в ущерб зарабатыванию денег на Gemini
13.08.2026 [12:16],
Павел Котов
Топ-менеджмент Google был вынужден отстранить Демиса Хассабиса (Demis Hassabis) от руководства подразделением DeepMind, потому что он уделял слишком много внимания научной работе в области искусственного интеллекта в ущерб моделям семейства Gemini, предназначенных для коммерческого использования. Новый глава DeepMind Корай Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu), напротив, изначально ориентирован на коммерческие продукты — усилив по ним позиции, Google сможет в полную силу конкурировать с OpenAI и Anthropic, пишет Reuters. 
Источник изображений: BoliviaInteligente / unsplash.com В ноябре минувшего года Google ненадолго обогнала конкурентов в области ИИ, но в этом новые модели Anthropic и OpenAI вернули поискового гиганта в положение догоняющего. В августе Google отложила выпуск новой флагманской Gemini 3.5 Pro, потому что, по результатам внутреннего тестирования, она отстаёт от конкурентов в таких областях как написание кода. А 5 августа компания объявила о масштабной реорганизации руководства DeepMind. Глава подразделения Демис Хассабис стал председателем совета директоров, а его полномочия как управленца ослабились; возглавил же DeepMind Корай Кавукчуоглу. Параллельно Google стала ослаблять автономию DeepMind — ранее независимой лондонской ИИ-лаборатории, которую корпорация поглотила в 2014 году. Google перевела несколько отделов DeepMind в основную корпоративную структуру. Под руководством Хассабиса DeepMind занималась бо́льшим числом исследовательских проектов в области ИИ по сравнению с конкурентами, но одновременно разрабатывала и модели Gemini, имеющие важное значение для коммерческих интересов Google. В прошлые годы Хассабис позволял себе противостоять некоторым усилиям, которые могли бы принести Alphabet новые доходы или помочь холдингу укрепить позиции в гонке ИИ. В 2025 году гендиректор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) назначил Кавукчуоглу, тогдашнего технического директора DeepMind, на должность главного ИИ-архитектора Google. В последующие месяцы влияние некоторых руководителей DeepMind уменьшилось, и Кавукчуоглу стал центральной фигурой, определяющей направление развития Gemini, он также пользовался поддержкой одного из основателей Google Сергея Брина (Sergey Brin).  В минувший четверг, 6 августа, Хассабис и Кавукчуоглу на общекорпоративном собрании попытались развеять опасения сотрудников по поводу будущего ИИ-лаборатории и заверили, что повседневная работа в DeepMind останется прежней. Кавукчуоглу, который и без того взял на себя надзор за разработкой моделей более года назад, продолжит курировать Gemini; Хассабис же выступил с докладом, как ИИ может продвинуть науку и общество — эти долгосрочные вопросы и станут предметом его новой работы на должности председателя совета директоров DeepMind. Эти перестановки происходят на фоне усилий Брина по мотивации сотрудников — он оперативно отреагировал на появление OpenAI ChatGPT в 2022 году и подчеркнул, что теперь Google предстоит навёрстывать упущенное. Сейчас Брин не занимает в Google руководящих должностей, но его неофициальное влияние остаётся значительным; его он использовал, в частности, чтобы направлять ресурсы компании на такие области как рекурсивное самосовершенствование — механизм, при котором ИИ начинает улучшать сам себя без участия человека. Приводятся несколько причин, по которым Google утратила инициативу в области ИИ. Бюрократический характер большой корпорации не позволяет ей выпускать новые модели так же быстро и гибко, как это делают конкуренты. Ещё одна проблемная область — недостаток ресурсов ИИ-ускорителей TPU. После своего назначения ИИ-архитектором Google Кавукчуоглу перебрался из Лондона в штаб-квартиру Google в калифорнийском Маунтин-Вью и быстро заработал репутацию человека, более ориентированного на коммерческие продукты. Но ещё до своего переезда он был основным контактным лицом DeepMind при взаимодействии с подразделением Google Cloud, и с его именем связываются надежды на снятие напряжённости из-за дефицита TPU, который глава Google Сундар Пичаи пообещал преодолеть. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
