Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Anthropic уже создала ИИ-модель мощнее Mythos, но решила никому её не показывать
15.08.2026 [10:40],
Павел Котов
Anthropic разработала сверхмощную модель искусственного интеллекта, которой присвоила название Model 2. По имеющимся данным, она превосходит по возможностям флагманскую Mythos, замедлять её разработку компания не намерена, но и выпускать её в широкий доступ она тоже не станет. 
Источник изображения: anthropic.com Риски наступления серьёзных отрицательных последствий, сопряжённые с работой моделей Anthropic, остаются низкими, настаивают в компании, но уже не настолько низкими, как на момент публикации предыдущего отчёта. Компания была вынуждена повысить общую оценку угроз, связанных с выходом моделей из-под контроля при пессимистических сценариях, с «очень низкой» до просто «низкой», ссылаясь на недавние инциденты в области кибербезопасности. У моделей появились признаки быстрого роста способностей в автономном режиме проводить исследования и разработку, что может способствовать техническому прогрессу, но и использоваться не по назначению. «В рамках нашего стандартного процесса исследований и разработок мы проводим внутреннее обучение и оценку множества различных экспериментальных версий моделей, которые не планируем выпускать. Model 2 — одна из таких», — заявили в компании изданию Axios. Anthropic отметила, что Model 2 демонстрирует «заметное улучшение» во многих внутренних задачах. Она наряду с Mythos 5 «активно» используется сотрудниками компании в написании кода, управлении агентами и генерации контента, хотя скачок качества результатов у неё не такой, каким был при переходе от Opus 4.6 к Mythos. «В настоящее время у нас нет планов выпускать эту модель для внешнего использования», — отметили в компании. Создаётся впечатление, что Anthropic становится всё труднее понимать возможности собственных моделей и оценивать связанные с их работой угрозы. Глава SK Group заявил, что из-за памяти всё вокруг будет дорожать
15.08.2026 [08:03],
Алексей Разин
Председатель совета директоров SK Group Чхэ Тхэ Вон (Chey Tae-won) последние недели потратил на участие в многочисленных интервью, делясь своими прогнозами на развитие полупроводниковой отрасли и сегмента инфраструктуры ИИ. Выступая на канале CNBC, он призвал готовиться к ухудшению дефицита памяти в следующем году и росту цен на все виды устройств, оснащаемых ею. 
Источник изображения: SK hynix Дисбаланс спроса и предложения на рынке памяти глава SK Group описывает буквально как «ситуацию, напоминающую военное время». По его словам, в следующем году дефицит памяти достигнет своего пика. Уже сейчас клиенты дочерней компании SK hynix требуют от неё поставок памяти в количествах, вдвое превышающих уровень нынешнего года. При этом на расширение производственных мощностей требуется от четырёх до пяти лет. Производители памяти пока просто не готовы к пропорциональному расширению мощностей, чтобы удовлетворить спрос в полной мере. Практически все крупные заказчики требуют от SK hynix удвоить объёмы поставок памяти. Компания старается наращивать объёмы производства изо всех сил, но всё равно отстаёт от потребностей рынка. Спрос на память будет расти в различных сегментах рынка, поскольку бум ИИ поднимает требования к объёму памяти на стороне конечных устройств. Например, помимо смартфонов, больше памяти потребуется и ПК, и носимым устройствам, поэтому спрос на память не будет сконцентрирован в одном сегменте. Множество ИИ-агентов будут работать на самых разных аппаратных платформах, и всем им потребуется больше памяти. К сожалению, рост цен на память провоцирует общую инфляцию, и от этого страдают все люди, как признал Чхэ Тхэ Вон. Выбор мест для строительства новых предприятий, по его словам, определяется не только наличием источников энергии, свободных площадей и водных ресурсов. При производстве чипов от 600 до 700 компаний участвуют в поставке материалов и химикатов. Если подобную инфраструктуру удастся развить на новом месте, то построить предприятие по выпуску памяти на нём можно без особых сомнений. Подстраховать себя от возможного спада спроса на память SK Group старается не только через заключение долгосрочных соглашений с клиентами, которые будут обновляться на ежегодной основе. Компания готова предлагать аренду микросхем памяти и создавать совместные предприятия по выпуску памяти. В составе SK Group есть поставщики энергетических решений (SK Innovation) и провайдеры связи (SK Telecom), поэтому холдинг может самостоятельно участвовать в строительстве ЦОД вместе со своими партнёрами. Инвесторам глава SK Group рекомендовал не продавать имеющиеся у них акции компании, выразив уверенность в долгосрочной тенденции к росту котировок и сохранении спроса на память. OpenAI теперь зарабатывает в корпоративном секторе больше, чем в потребительском
15.08.2026 [07:01],
Алексей Разин
Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар (Sarah Friar) на этой неделе встретилась с инвесторами, чтобы в общих чертах поведать о положении дел в бизнесе, который со стороны пока характеризуется главным образом растущими многомиллиардными расходами. Стартапу удалось перейти черту, после которой корпоративный сегмент стал приносить больше выручки, чем потребительский. 
Источник изображения: Unsplash, Campaign Creators С точки зрения бизнес-модели это важное событие, поскольку корпоративные клиенты охотнее платят за использование ИИ по сравнению с частными клиентами, и такая специализация конкурирующей Anthropic изначально помогала быстрее наращивать совокупную выручку. «Мы начали этот год с пропорцией 60:40, но корпоративный сегмент ускорил рост значительно быстрее, чем ожидалось, и теперь эти линии пересеклись. Основная часть нашей выручки находится в корпоративном сегменте», — заявила Фрайар инвесторам. Ранее она ожидала, что перелом состоится лишь к концу 2026 года. Презентация, к материалам которой получили доступ представители CNBC, позволяет говорить об ускорении роста приведённой выручки OpenAI до 20 % по итогам июля, сейчас она вышла на годовой объём в $40 млрд. В корпоративном сегменте темпы роста выручки в июле достигли более впечатляющих 32 %. На пятничном собрании с инвесторами присутствовал и президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). Он выразил благодарность уходящему директору стартапа по выручке Дениз Дрессер (Denise Dresser), которая проработала на этом посту около восьми месяцев. Её место займёт Дали Раджич (Dali Rajic), ранее возглавлявший Wiz. Операционный директор OpenAI Брэд Лайткап (Brad Lightcap) также покинул компанию в прошлом месяце. На собрании представители руководства OpenAI обсуждали вопросы влияния на отрасль китайских ИИ-моделей с открытым исходным кодом. Брокман отклонил тезис о том, что они представляют угрозу для бизнеса OpenAI, назвав ложным утверждение о большей ценовой доступности открытых моделей. Назвать дату выхода на IPO руководители OpenAI отказались, сославшись на обязательства перед регуляторами и законом. Фрайар заявила, что выручка стартапа растёт, а бизнес адаптируется под запросы клиентов. Последние больше не гонятся за максимальным использованием ИИ, требуя от сотрудников эффективности в данной сфере. OpenAI старается соответствовать этой тенденции, предлагая более доступную подписку и более эффективные (на 54 %) агентские решения для написания программного кода с помощью ИИ. По словам Фрайар, выручка OpenAI в сегменте рекламы также прилично выросла, в приведённом к годовому объёме достигнув $1 млрд. Эксперименты с внедрением рекламы в ChatGPT компания начала ещё в феврале этого года. Квартальная выручка Anthropic взлетела в 14 раз до $11,5 млрд
15.08.2026 [06:22],
Алексей Разин
Американское законодательство запрещает подавшей заявку на IPO компании Anthropic открыто обсуждать свои финансовые показатели в «период тишины», но информация об их динамике всё равно просачивается в прессу. Агентство Bloomberg утверждает, что во втором квартале выручка Anthropic достигла $11,5 млрд, в годовом сравнении увеличившись более чем в 14 раз. 
Источник изображения: Anthropic Источник сообщает, что год назад выручка Anthropic не превышала $787 млн, а в первом квартале текущего года ограничилась $4,73 млрд. Другими словами, она растёт впечатляющими темпами. Как отмечалось ранее, по состоянию на май приведённая годовая выручка Anthropic, рассчитанная методом экстраполяции, достигла $47 млрд, что позволяет предположить о превосходстве стартапа над своим основным конкурентом в лице OpenAI по данному показателю ($40 млрд). Кроме того, как отмечает Bloomberg, во втором квартале Anthropic удалось получить скорректированную операционную прибыль. Для бизнеса с многомиллиардными расходами это важно с точки зрения устойчивости модели доходов. Anthropic готовится выйти на биржу в сентябре или октябре, чтобы опередить не только OpenAI, но и DeepSeek, хотя с последней они вряд ли будут конкурировать за капитал инвесторов в силу разобщённости американского и китайского фондовых рынков. Если не считать специально создаваемых публичных компаний, оборот капитала по итогам IPO в этом году может достичь $256,4 млрд, по оценкам Bloomberg, что является самым крупным показателем с 2021 года. ИИ-гонка превратилась в ценовую войну — OpenAI и Anthropic вынуждены дешеветь из-за Китая
14.08.2026 [20:50],
Павел Котов
Ведущие американские лаборатории искусственного интеллекта, в том числе OpenAI и Anthropic, стали выпускать всё более дешёвые в обслуживании модели искусственного интеллекта в борьбе за сохранение клиентов, которым стало особенно важно снижать затраты — многие уже сделали выбор в пользу недорогих китайских альтернатив, пишет Financial Times. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com OpenAI недавно заявила о снижении цен на свою «самую быструю и доступную модель» GPT-5.6 Luna на 80 %, а Anthropic выпустила Claude Opus 5 — мощную модель, которая вдвое дешевле флагманской Fable 5. C середины июля эти меры помогли клиентам двух компаний снизить затраты почти на четверть. Это новый виток конкуренции двух ведущих американских разработчиков закрытых ИИ-моделей, которые до настоящего момента конкурировали только по производительности; но росту цен на них способствовали успехи изначально более дешёвых продуктов от китайских конкурентов. OpenAI и Anthropic намереваются выйти на биржу с оценкой не менее $1 трлн, и им придётся доказать инвесторам, что огромные вложения в ИИ способны приносить прибыль. Две компании перевели часть корпоративных клиентов на схему оплаты по потреблению токенов, что резко повысило их расходы. Одни отреагировали снижением потребления вычислительных ресурсов, другие стали тестировать более дешёвые альтернативы — DoorDash и Airbnb перешли на китайские модели. Китайские разработчики тем временем стали активно повышать качество своих систем, и разрыв с американскими сократился — в технологической отрасли пошли разговоры, что американские лаборатории могут растерять клиентов даже при технологическом превосходстве. В результате игроки из США стали снижать цены на продукты среднего уровня до конкурентоспособных по сравнению с китайскими предложениями. OpenAI сбавила цену на GPT-5.6 Luna с $1 до $0,20 1 млн входных и с $6 до $1,2 за 1 млн выходных токенов. Anthropic выпустила Opus 5 с ценниками $5 и $25 соответственно — вдвое дешевле флагманской Fable 5; а на этой неделе отменила сентябрьское повышение цен на модель среднего класса Sonnet 5. Сравнение только по цене за токены не вполне корректно: более мощные модели иногда выполняют задачи с меньшим расходом ресурсов, то есть более дорогая система в конечном итоге иногда обходится дешевле. Существуют также настройки режимов глубины рассуждения (effort): к примеру, на средних настройках Anthropic Opus 5 демонстрирует результаты, сравнимые с Moonshot Kimi K3 на максимальных. А OpenAI GPT-5.6 Luna на максимальных настройках работает на уровне DeepSeek V4 Flash, которая тоже установлена на максимальные, но американская обходится почти вдвое дешевле за задачу. ИИ разогрел рынок доменов: зона .ai впервые обогнала классическую .com по средней цене
14.08.2026 [17:05],
Павел Котов
Доменная зона .com уже долгое время считается золотым стандартом — практически все онлайн-гиганты мира используют её как основную. Но с ростом популярности технологий искусственного интеллекта у неё появился мощный конкурент — .ai, который активно набирает обороты. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Средняя стоимость доменов в зоне .com превысила установленный в 2021 году рекорд и достигла $529 000, гласит доклад Escrow.com. Превзойти этот показатель удалось только зоне .ai — средняя стоимость доменов здесь достигла $535 000, и это рост на 260 % всего за три месяца. За минувший квартал общий объём сделок с доменами .ai вырос с $10 млн до $37,7 млн, и здесь новичок значительно уступает ветерану: в доменной зоне .com за тот же период общая сумма сделок составила $86 млн. С учётом того, что на рынок выходит большое число ориентированных на ИИ компаний, рост популярности доменов в зоне .ai неудивителен и предсказуем. Использующие их стартапы и малые компании мгновенно дают понять, чем занимаются. Но этот выбор не лишён рисков: если компания решит отказаться от технологий ИИ, эквивалентный домен в зоне .com может оказаться занят или стоить очень дорого. Покупателям этих доменов стоит помнить, что доменная зона .ai является географической и принадлежит Ангилье — британской заморской территории в Карибском бассейне. Это совпадение преобразило экономику региона, который традиционно зарабатывал на туризме. Но зависимость от местного правительства грозит неопределённостью для владельцев доменов в зоне .ai — может измениться законодательство, возникнуть геополитическая нестабильность или произойти иные политические сдвиги. В России разработали систему управления робопсами для автономного патрулирования объектов
14.08.2026 [14:24],
Владимир Мироненко
Компания «Кью Групп» (подразделение Qubot), участник Центра испытаний роботов фонда «Московского инновационного кластера», разработала систему управления робособаками, которые могут использоваться в автономном режиме для охраны и патрулирования различных объектов. 
Источник изображений: пресс-служба Департамента предпринимательства и инновационного развития города Москвы Система позволяет одновременно управлять несколькими робособаками с возможностью хранения в памяти до 20 интерактивных карт объектов. Оператор запускает цифровую карту объекта через веб-интерфейс, задаёт на ней маршрут движения и указывает контрольные точки. После этого система переводит робота в автономный режим и отправляет его на выполнение задания. В процессе патрулирования территории робот объезжает препятствия, анализирует окружающую обстановку с помощью ИИ и компьютерного зрения, а также в режиме реального времени передаёт информацию о выявленных нештатных ситуациях в ситуационный центр оператора. Робособака способна преодолевать дистанцию до 10 км и работать в автономном режиме без подзарядки до пяти часов. Выявив людей в охраняемой зоне, случаи вандализма, граффити, курение в запрещённых местах, нарушения правил парковки, а также несоблюдение соблюдение требований безопасности, робот фиксирует нарушение с указанием места и времени, сопровождая описание фото- и видеоматериалами, и сразу передаёт оператору. Факт нарушения отображается на карте объекта, сохраняется в архиве и автоматически включается в итоговый отчёт. При этом сценарии работы робота и перечень подлежащих отслеживанию нарушений можно настроить с учётом особенностей территории. При мониторинге парковки робот распознаёт автомобили и государственные регистрационные номера, выявляет нарушения правил парковки с последующей передачей информации оператору.  При патрулировании робот может взаимодействовать с людьми. При обнаружении человека в запрещённой зоне, он приближается к нему, передает голосовое предупреждение или автоматически соединяет с оператором по двусторонней аудиосвязи. В любой момент оператор может подключиться к роботу через веб-интерфейс, чтобы просмотреть изображение с его камер и взять управление на себя. В системе предусмотрен приоритет ручного управления: в первую очередь — оператором на объекте, затем — удалённым оператором, автономный режим робота — на третьем месте. Система уже прошла тестирование на базе Российской академии народного хозяйства и государственной службы при президенте Российской Федерации (РАНХиГС). ИИ приходится учить как школьников: в «Яндексе» рассказали, как обучают нейросети
14.08.2026 [13:57],
Павел Котов
Для того, чтобы научить модель искусственного интеллекта отвечать на вопросы максимально корректно, требуется сочетать работу по отбору и оцифровке данных, а также подключать к проектам специалистов в своих областях. Об этом бренд-директор по машинному обучению в «Яндексе» Пётр Ермаков рассказал РБК. 
Источник изображения: Google DeepMind / unsplash.com «Мы специально готовим и отбираем данные, которые используются в обучении наших моделей, — это первый этап. Также важно, что не все данные пока доступны. Есть много нецифровых носителей. Мы сотрудничаем с университетами и библиотеками для оцифровки материалов», — рассказал господин Ермаков. Далее наступает второй этап обучения, на котором подключаются тренеры: учителя, доценты и доктора наук. Одним из примеров такой работы является создание ИИ-модели юридической направленности — чтобы её ответы были правильными, требуется участие профессиональных юристов. «Мы привлекаем опытных юристов, чтобы они генерировали правильные вопросы и корректировали ответы модели, чтобы впоследствии она обучалась отвечать максимально по делу», — пояснил эксперт. При тестировании юридических моделей ИИ формируется специальный набор данных и вопросы, на которые система должна давать ответы, соблюдая законодательство. Эффективность средств контроля зависит от размеров моделей, а также от «пропускной способности», людей, которым поручена проверка её ответов. Китайская Z.ai представила GLM-5.3 — открытую ИИ-модель, которая потягается с флагманами Anthropic и OpenAI
14.08.2026 [11:19],
Павел Котов
Китайская Z.ai намерена вскоре обновить свою флагманскую модель искусственного интеллекта, пополнив линейку открытых продуктов, которые выступают прямыми конкурентами американским Anthropic и OpenAI. Новая GLM-5.3 обеспечит улучшенные возможности в написании кода, которые помогут ей сократить отставание от признанных лидеров, в том числе Anthropic Fable 5. 
Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com Компания Z.ai, также известная как Zhipu, оперативно совершенствует проекты: GLM-5.3 будет иметь размер около 700 млрд параметров, как и её вышедшая в июне предшественница. В течение двух недель разработчик намерен раскрыть веса модели, что позволит использовать её всем желающим. Z.ai опубликовала результаты тестов, демонстрирующие, что новая модель будет намного лучше уже известной GLM-5.2, и в ряде тестов она сможет выступать близко, а то и лучше Fable 5. 
Источник изображения: z.ai Мировыми лидерами в области ИИ считаются лаборатории OpenAI и Anthropic, но китайские компании всё чаще показывают сопоставимые с их моделями результаты при более низкой стоимости — значительных успехов добились Moonshot Kimi, DeepSeek V4 и Alibaba Qwen. Z.ai выступает наравне с ними и публикует собственные продукты с открытыми лицензиями, стремясь привлечь новых пользователей и разработчиков. Накануне DeepSeek объявила о повышении цен на доступ к моделям V4 Flash и Pro, хотя, по оценкам экспертов, средние ценники на старшую V4 Pro остаются ниже, чем у GLM-5.2. По независимой оценке, флагманская DeepSeek и GLM-5.2 набрали 53 балла, уступив Kimi K3, а также американским Anthropic Claude Fable 5 и OpenAI GPT 5.6. 
Источник изображения: z.ai Компания Z.ai является одним из китайских пионеров в области ИИ и первым в мире крупным разработчиком, который вышел на биржу. После выхода GLM-5.2 его рыночная капитализация поднималась до $137 млрд, хотя затем сократилась до $80 млрд. Z.ai завершила строительство центра обработки данных, где установлены более 10 000 китайских ИИ-ускорителей для обучения и развёртывания моделей ИИ. Как ожидается, её годовой доход от повторяющихся операций достигнет $1 млрд. Sandisk готова к выпуску сверхскоростной флеш-памяти HBF — первые чипы появятся в 2027 году
14.08.2026 [09:46],
Алексей Разин
В начале этого месяца был представлен стандарт памяти HBF, в разработке которого принимали непосредственное участие SK hynix и Sandisk, а вторая из них уже сообщила о наличии у неё готовых цифровых проектов, которые позволят приступить к производству соответствующих чипов в обозримом будущем. По имеющимся данным, первые образцы HBF в физическом воплощении Sandisk предложит в следующем году, а массовое производство будет развёрнуто в 2028 году. 
Источник изображения: Sandisk В этом представители Sandisk признались на мероприятии для инвесторов, которое состоялось вчера. По итогам их выступления стало понятно, что память типа HBF способна обеспечить скорость передачи информации на операциях чтения, характерную для HBM, но при этом увеличить ёмкость в шесть или восемь раз. Добавление HBF в вычислительную конфигурацию с GPU позволяет вырабатывать такое же количество токенов при вдвое меньшем количестве самих GPU по сравнению с классической компоновкой, использующей только память типа HBM. При функционировании больших языковых моделей комбинации из четырёх GPU с памятью HBF достаточно для обеспечения аналогичной производительности, исторически достигаемой восемью GPU с памятью HBM. Технически, это позволяет надеяться на сокращение дефицита как HBM, так и GPU, а также на снижение затрат на создание вычислительной инфраструктуры ИИ. Впрочем, аппетиты разработчиков в этой сфере растут гораздо быстрее, чем появляются более эффективные технологии осуществления расчётов. HBF обходится дешевле HBM при идентичной ёмкости, но в целом обладает более высокой ёмкостью, хотя и уступает HBM с точки зрения задержек при передаче информации. Пропускная способность обоих типов памяти при этом сопоставима. Скорее всего, в будущем оба типа памяти будут сосуществовать и комбинироваться, и HBF не сможет вытеснить с рынка HBM. Чипы NAND в первом случае объединяются в вертикальные стеки из 8 или 16 штук совокупным объёмом до 512 Гбайт. Со слов представителей Sandisk также стало понятно, что в период с 2028 по 2030 фискальные годы её выручка будет расти в среднем на 16-19 %, а норма прибыли будет оставаться на уровне около 80 %. Во многом этому будут способствовать долгосрочные соглашения с клиентами, которые уже заключены с восемью компаниями, покупающими у неё память. К 2028 фискальному году поставки по таким контрактам будут формировать две трети всего объёма производства продукции Sandisk. Apple сама обучила ИИ-модель для китайского рынка — но без Alibaba не обошлось
14.08.2026 [09:44],
Алексей Разин
Недавно сообщалось, что китайская Alibaba сотрудничает с Apple в сфере адаптации голосового ассистента Siri для нужд китайского рынка. Сегодня агентство Reuters пояснило, что ИИ-модель совместной разработки Apple и Alibaba будет доступна в Китае владельцам широкого спектра устройств американской компании, а не только компьютеров семейства Mac. 
Источник изображения: Apple О сотрудничестве Apple и Alibaba стало известно ещё в феврале прошлого года, когда о нём рассказал председатель совета директоров китайского холдинга Джо Цай (Joe Tsai) во время своего выступления на саммите в Дубае. В прошлом месяце китайские регуляторы допустили Apple к работе на китайском рынке ИИ-систем, что является уникальным прецедентом с точки зрения одобрения подобной деятельности для зарубежной компании. Прежде всего, это позволяет комплексу технологий Apple Intelligence полноценно дебютировать на iPhone, продаваемых на китайском рынке. Помимо интеграции с ИИ-моделью Alibaba Qwen, компания Apple для своих китайских клиентов предусмотрела адаптацию технологий конкурирующей Baidu. При этом Reuters подчёркивает, что Apple непосредственно занималась обучением ИИ-модели для китайского рынка, пусть и с участием китайских партнёров. На западных рынках она до сих пор предпочитала заключать соглашения с поставщиками уже готовых ИИ-моделей. Apple станет первой иностранной компанией, которой китайские власти разрешили выпустить проприетарную ИИ-модель на местном рынке. Какую роль она будет играть в освоении рынка Китая компанией Apple, пока судить сложно. 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 %. OpenAI разогнала GPT-5.6 Sol в 14 раз — флагманский ИИ теперь выдаёт до 750 токенов в секунду
14.08.2026 [05:03],
Анжелла Марина
OpenAI представила новый режим Ultrafast, предназначенный для существенного ускорения работы флагманской ИИ-модели 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. |
© 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
