В рабочую инфраструктуру платформы искусственного интеллекта Hugging Face проникли ИИ-агенты, которые взломали несколько систем и учётных записей. Коммерческие ИИ-модели оказались бесполезны при расследовании инцидента, и пришлось подключить открытую китайскую Z.ai GLM 5.2.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

В ходе вторжения, «проведённого полностью автономной системой ИИ-агентов», был скомпрометирован «ограниченный набор» внутренних данных Hugging Face и «несколько» учётных данных, которые использовались её сервисами. На текущий момент не удалось обнаружить «доказательств вмешательства в общедоступные модели наборы данных или пространства, доступные пользователям, и наша цепочка поставок ПО (образцы контейнеров и опубликованные пакеты) была проверена на безопасность».

Установить, какую модель использовали злоумышленники для управления группой агентов, не удалось. Они выполнили несколько тысяч действия в кратковременных песочницах, используя расположенные на доступных сервисах мигрирующие системы управления. Примечательно, что закрытые коммерческие модели при анализе инцидента оказались бесполезными: когда в них начали вводить реальные команды атаки, эксплойты, артефакты средств управления и другие данные, эти модели ответили отказом из-за сработавших систем безопасности. «Злоумышленник был ограничен политикой запрета использования, а наша собственная работа по анализу инцидентов была заблокирована защитными механизмами размещённых моделей, которые мы опробовали сначала», — рассказали в службе безопасности Hugging Face.

В итоге администрация платформы провела анализ данных на открытой китайской модели Z.ai GLM 5.2, которую запустили на собственных ресурсах Hugging Face. Ещё одно преимущество такого решения — не понадобилось передавать данные злоумышленников и учётные данные на внешние ресурсы. Инцидент помог Hugging Face сделать важные выводы. «Имейте работоспособную модель, которую вы можете запустить на своей собственной инфраструктуре, проверенную и готовую к запуску до инцидента, чтобы избежать блокировки защитными механизмами и не допустить выход информации и учётных данных злоумышленника за пределы вашей среды», — заключили администраторы платформы.

Учёные Северо-Западного университета (США) построили дрон Phantom Twist, который очень просто не заметить, потому что в полёте он вращается вокруг собственной оси со скоростью от 15 до 25 оборотов в секунду.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: Northwestern University

В отличие от традиционного квадрокоптера, у которого четыре ротора, Phantom Twist обходится всего одним двигателем и одним пропеллером. Винт вращается в одном направлении, а остальная часть летательного аппарата — в противоположном, в результате чего не остаётся неподвижных компонентов, за которые мог бы зацепиться глаз. Человеческое зрение «усредняет» движущиеся части дрона с тем, что находится позади них. В результате Phantom Twist становится почти невидимым — он выглядит едва заметным пятном.

Построить такую машину оказалось непросто: вычислительная модель искусственного интеллекта сгенерировала около 20 тыс жизнеспособных конфигураций, затем алгоритмы ИИ перегруппировали двигатель, батареи печатную плату и другие детали, чтобы найти конструкции, в которых были сбалансированы низкая видимость машины с адекватными лётными характеристиками. Наиболее перспективные варианты смоделировали во вращении и наложили на сотню реальных фонов. Разработанная для имитации человеческого зрения визуальная ИИ-модель оценила, насколько заметной оказалась каждая из них. Авторы проекта отобрали 500 наименее заметных конструкций и продолжали корректировать их компоновку, пока не появилась окончательная версия.

Компоненты конструкции расположены на разной высоте и под разными углами, и между ними много свободного пространства. Благодаря этому во время вращения твёрдые части не перекрывают друг друга, и не появляется какая-либо заметная форма. Phantom Twist, говорят исследователи, примерно в десять раз менее заметен, чем квадрокоптер аналогичного размера.

У текущего прототипа остаются заметные недостатки. Для определения его положения используется внешняя оптическая система — сам он это делать не в состоянии; а открытые провода и опорные стержни из углеродного волокна остаются частично видимыми. Наконец, он достаточно шумный, как и обычный дрон, поэтому его легко можно услышать, если визуально он останется незамеченным. Со временем авторы проекта намерены уменьшить влияние и этих недостатков. На практике такие дроны смогут использоваться для наблюдения за животными, обследования водно-болотных угодий и проведения инспекций инфраструктуры. Установленная на вращающемся корпусе камера сможет обеспечивать 360-градусный обзор для навигации.

Корпорация Google десятилетиями выстраивала свой бизнес, чтобы начать прилично зарабатывать на рекламе, и сейчас стартапы типа OpenAI пытаются пройти этот путь в сжатые сроки применительно к окупаемости чат-ботов с искусственным интеллектом. Аналитики считают, что собственные прогнозы OpenAI в части возможности получения выручки от рекламы очень далеки от реальности.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: OpenAI

В частности, эксперты Emarketer ожидают, что ёмкость всего рынка рекламы в сегменте чат-ботов в ближайшие пять лет вряд ли превысит $5,4 млрд в год, и эту сумму должны будут делить между собой OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic, Amazon (AWS), а также прочие игроки рынка. Сама OpenAI в своих прогнозах исходит из того, что по итогам текущего года её выручка от рекламы в сфере технологий ИИ достигнет $2,5 млрд. По мнению Emarketer, все участники рынка в текущем году сообща вряд ли наберут даже $1 млрд рекламной выручки в этой сфере. В случае с OpenAI прогнозы стартапа на ближайшие пять лет отклоняются от оценок Emarketer на 90 %.

Сблизить эти значения могло бы только чудо. Для этого рекламодатели должны будут полностью забросить сотрудничество с поисковыми системами и социальными сетями, на которое опирались в последние годы, и направить все свои бюджеты в сегмент чат-ботов. Сама OpenAI в этом случае должна была бы затмить по объёмам продажи рекламы гигантов типа Google и Meta✴✴, а ёмкость всего рынка рекламы в сегменте ИИ должна увеличиться к 2030 году до суммы с 12 нулями в долларах США. Всё это выглядит нереалистично, поэтому рассчитывать на быстрый рост доходов OpenAI от рекламы не приходится. Между тем, к 2030 году OpenAI рассчитывает до 36 % всей своей выручки получать именно от рекламы. Подобные расхождения в расчётах лишний раз настораживают тех, кто говорит о назревании финансового пузыря в сфере ИИ.

Компания Oracle на волне бума ИИ решила выступить в роли крупного партнёра OpenAI по развитию вычислительной инфраструктуры ИИ на территории США, но высокая долговая нагрузка начинает сокращать её возможности в этой сфере. Для строительства ЦОД компании со стремительно снижающимся кредитным рейтингом требуются дополнительные финансовые гарантии, и это тормозит весь процесс.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: Oracle

Как напоминает Financial Times, компания Oracle в целом планирует потратить $300 млрд на строительство ЦОД для OpenAI в рамках существующего контракта, но локальное законодательство отдельных американских штатов затрудняет реализацию проектов для компании с таким низким кредитным рейтингом. По версии S&P, он у Oracle сейчас находится на отметке BBB-, на одну ступень выше «мусорного», и соответствует минимально допустимому для инвестиционного. Законодательство того же штата Висконсин, где Oracle реализует проект по строительству ЦОД на сумму $15 млрд, требует от компаний с таким рейтингом дополнительных обеспечительных мер для гарантии неизменности тарифов на электроэнергию для прочих потребителей в регионе. По мнению законодателей, сторонние потребители не должны субсидировать своей платой за электроэнергию реализацию подобных энергоёмких проектов, которые для энергетических компаний подразумевают дополнительные вложения в сетевую и генерирующую инфраструктуру.

Более того, в 24 американских штатах правила предусматривают особые тарифные условия на электроэнергию для очень крупных потребителей, которые подразумевают минимальный срок контракта, штрафы за отказ от услуг и обеспечение дополнительных залоговых гарантий. В случае с Висконсином речь идёт о дополнительном обеспечении на сумму $7 млрд, которое Oracle предоставлять не желает, а потому оспаривает данное требование в суде. Пока органы правосудия стоят на стороне прочих потребителей, не позволяя Oracle продвинуться со строительством без указанного дополнительного обеспечения. Если бы у компании был кредитный рейтинг A- и выше, то подобное обеспечение в Висконсине бы не потребовалось. Местная энергоснабжающая компания We Energies могла бы отказаться от требований дополнительного обеспечения в форме наличных средств или аккредитива, но это можно сделать только с одобрения суда, которое пока не получено. Oracle пока пытается убедить местные власти, что проект важен для экономики региона, поскольку позволит создать новые рабочие места и стимулировать экономический рост в штате. В Милуоки, например, власти штата даже усиливают требования к строителям ЦОД в подобных случаях, поэтому прочие проекты на территории США по строительству дата-центров могут столкнуться с аналогичными проблемами.

Присутствие созданных искусственным интеллектом материалов неуклонно растёт, и людям всё труднее отличать реальный контент от созданных ИИ подделок. Появляются средства, помогающие выявлять такие материалы — одно из них получило название Nvidia Synthetic Video Detector (SVD).

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: nvidia.com

SVD относится к классу служб Nvidia Inference Microservice (NIM), и она недоступна для потребителей. Её задача относительно проста: определить, является ли видео реальным, или оно было сгенерировано ИИ. Служба анализирует видео в больших масштабах, покадрово разбивая видеоряд для выявления аномалий. Система исследует видеофайл не целиком, а разбивает кадры на фрагменты размером 504 × 504 пикселей. Эти фрагменты изучаются двумя моделями: Meta✴✴ DINOv2 и DINOv3. Их задача — формирование паттернов без подсказок со стороны человека. Обычно эти модели используются для классификации изображений, их поиска, обнаружения объектов и оценки глубины.

Модели изучают пространственные характеристики фрагментов кадров и присваивают им оценки: «0» — изображение полностью реально, или «1» — это точно подделка. По итогам комплексного анализа оценки суммируются, и формируется среднее значение, которое показывает пользователю процентную оценку, является ли предложенное видео подделкой или нет. На практике лучшие результаты система показывает при изучении несжатого видео — 92 %. При сжатии на 15 % этот показатель падает до 87 %, а при сжатии на 50 % — до 82 %. Задержка невелика: обработка видео с разрешением 1080p занимает на графических процессорах Nvidia RTX 22 мс, на рабочих станциях Nvidia — 30 мс.

Для работы SVD требуется кодировщик NVENC, поэтому ускорители для центров обработки данных, в том числе Nvidia B100, не могут запускать службу нативно. Совместно с Wowza компания Nvidia сейчас разрабатывает систему обнаружения поддельного видео в реальном времени, которую можно будет встраивать в рабочие процессы потоковой передачи.

Apple начала тестировать основанную на искусственном интеллекте систему Live Notes, способную записывать, расшифровывать разговоры посетителей магазинов компании с сотрудниками службы поддержки Genius Bar, а также составлять сводки таких разговоров.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

В магазинах Apple работает служба технической поддержки Genius Bar: владельцы устройств компании могут поговорить с экспертом Apple и получить помощь в ремонте или устранении неполадок. В некоторых магазинах эти контакты теперь фиксируются с помощью ИИ-приложения Live Notes, сообщил аналитик Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman). Live Notes — пилотная программа, призванная упростить работу сотрудникам Genius Bar — им больше не требуется во время беседы с клиентами делать заметки, потому что Live Notes записывает весь разговор, расшифровывает его и составляет сводку, выделяя самое главное. Расшифровка сохраняется на iPad сотрудника и может использоваться в качестве справочного материала в процессе ремонта или при оказании дальнейшей поддержки. Перед сохранением сотрудники могут внести необходимые изменения в расшифровку и сводку.

При запуске записи требуется согласие как сотрудника, так и обратившемуся к нему клиента. Некоторые работники Genius Bar, однако, выразили опасения, что эти записи могут использоваться для оценки их работы. Аудиозаписи не сохраняются, и расшифровки передаваться руководителям не станут, заверила их Apple. Компания проводит экспериментальную программу в то время, как начали расти опасения по поводу применения компаниями ИИ для мониторинга сотрудников. Meta✴✴, в частности, пришлось приостановить программу, в рамках которой регистрировались движения мыши и нажатия клавиш на клавиатурах — по официальной версии, для обучения ИИ.

Инженеры OpenAI разработали модель искусственного интеллекта, предназначенную для решения «длительных задач», но были вынуждены отключить её. Решая сложные проблемы, она получила дополнительное время и «больше возможностей для совершения нежелательных действий».

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

В компании не раскрыли, как долго работала модель. Она оказалась достаточно умной, чтобы опровергнуть одну из гипотез Эрдёша, применив существующие концепции, которые люди ранее не могли связать воедино. Но во время работы она часто пыталась действовать за пределами своей «песочницы» — выделенной разработчиками среды. Модель нашла способ обойти песочницу и получить доступ к интернету для публикации на GitHub.

ИИ сделал это в попытке запустить бенчмарк. Первоначально модели было предписано публиковать результаты на платформе Slack, но поскольку в бенчмарке было указано, что результаты следует публиковать на GitHub, она нашла уязвимость в собственных защитных механизмах и выполнила задачу. В другом примере модель попыталась обмануть инженеров. «Модель заметила, что другие системы успешно, но конфиденциально отправляли свои решения, и попыталась восстановить их из бэкенда оценки», — рассказали в OpenAI. Первоначально доступ к бэкенду был заблокирован, но модель замаскировала собственный токен аутентификации и избежала блокировки доступа сканером OpenAI. «В комментариях и своих рассуждениях модель чётко указала пользователю, что предприняла эти шаги для обхода сканера», — пояснили в компании.

Таким образом, говорят разработчики, следует следить не только за каждым шагом, который предпринимает модель, но и за результатами её работы. «Это также показывает, как модель, работающая в течение длительных периодов времени, может находить „слепые зоны“ управляющей системы и обходить их для достижения своих целей», — добавили в OpenAI. Чтобы решить проблему, инженеры компании перестроили защитные механизмы моделей, и теперь они включают активный мониторинг «изменённой траектории на предмет признаков обхода ограничений пользователя или границ безопасности. <..> Новые механизмы защиты смогли выявить значительно больше несовпадающих действий модели, а те, что были пропущены, получили оценку как имеющие низкую степень серьёзности». Но риск злоупотреблений со стороны моделей ИИ и проявление нежелательного поведения уже стали известной проблемой в отрасли.

В определённый момент времени перспективными типами продукции начинают интересоваться многие участники рынка. Искусственный интеллект и роботы сейчас на подъёме, а вот спрос на электромобили меняется волнообразно. В компании Foxconn считают, что именно ИИ и технологии автопилота способны в полной мере раскрыть рыночный потенциал электромобилей.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Foxconn

Для этого тайваньского контрактного производителя электронных устройств Apple и серверных систем Nvidia данный вопрос имеет принципиальное значение, поскольку Foxconn уже не первый год пытается закрепиться в статусе крупного контрактного производителя электромобилей. Правда, удачным портфолио проектов Foxconn пока похвастать не может, поскольку наиболее известные за пределами рынка Тайваня примеры типа Lordstown Motors и Fisker завершились банкротствами обоих потенциальных партнёров. По слухам, теперь Foxconn собирается наладить выпуск электромобилей для кого-то из японских заказчиков, но среди них не будет Nissan.

Директор по стратегии электромобильного бизнеса Foxconn Дзюн Сэки (Jun Seki) считает, что ИИ и автопилот могут дать электромобилям то преимущество по сравнению с гибридами, которого они сейчас в явном виде лишены. Сейчас электромобили, по его словам, остаются дорогими и не очень функционально развитыми относительно гибридных машин. Возможность скоростной зарядки могла бы улучшить восприятие электромобилей покупателями, но решающим преимуществом по сравнению с гибридами она сама по себе не станет.

Автономное функционирование позволит серьёзным образом изменить рынок транспортных средств, как считает представитель Foxconn. Машины смогут довозить людей до места назначения и возвращаться к месту стоянки, а пожилым людям или инвалидам автономный транспорт позволит свободнее перемещаться. По мнению Дзюна Сэки, характеристики современных электромобилей и их дизайн сейчас фактически очень однородны, производителям сложно как-то выделить свою продукцию на фоне конкурентов при помощи функциональности. По его словам, к 2040 году более 80 % новых транспортных средств будут обладать автопилотом четвёртого или более высокого уровня. Фактически, он будет предусматривать участие человека в управлении только по запросу водителя.

Как отмечает Дзюн Сэки, электромобили лучше подходят для внедрения передовых цифровых технологий, чем гибриды, а ещё последние сложно автоматизировать на этапе заправки топливом. Беспилотные автомобили будут реже попадать в ДТП, а износ их деталей будет более равномерным, поскольку автопилот исключает резкие торможения или ускорения. Пока стоимость передовой системы автопилота в пересчёте на один автомобиль может достигать $20 000, как признаётся Сэки, и это ограничивает их распространение на рынке. Примерно лет через пять, как он считает, ИИ в сфере автопилота усовершенствуется настолько, что машинам потребуются менее сложные и дорогие сенсоры, а точные цифровые карты местности будут нужны не так сильно, как сейчас. Системы автопилота станут стандартизированными и более доступными, что и будет способствовать росту популярности электромобилей на фоне альтернатив.

Центры обработки данных для систем искусственного интеллекта сами по себе являются непростыми предприятиями — они создают внушительную нагрузку на энергосистему, и это лишь часть проблемы. Клиенты облачных провайдеров могут создавать искусственные рабочие нагрузки, способные выводить из строя ЦОД и вызывать перебои в энергосистеме, к которой они подключены, установили китайские учёные.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: NASA / unsplash.com

Китайские исследователи разработали схему атаки, которой присвоили название Bit2Watt. Маскируясь под клиента облачных сервисов, гипотетический злоумышленник может запускать на графических процессорах ЦОД вредоносные рабочие нагрузки, способные нанести ущерб как самим ЦОД, так и системам электроснабжения, к которым они подключены. На проблему ранее обращали внимание в Microsoft, Nvidia, OpenAI и Meta✴✴. Специалисты Microsoft, Nvidia и OpenAI указывали, что вызываемый перепадами нагрузки на графические процессоры частотный спектр колебаний энергопотребления способен «гармонизироваться с критическими частотами энергосистемы и привести к физическому повреждению инфраструктуры энергосети». При обучении ИИ «десятки тысяч графических процессоров могут одновременно увеличивать или уменьшать потребление энергии», провоцируя перепады на десятки мегаватт, «что выходит за пределы возможностей энергосети».

Схема Bit2Watt превращает неблагоприятный сценарий в оружие направленного действия. Вредоносные рабочие нагрузки на графические процессоры способны вызывать перепады показателей электроснабжения с частотой 6000 Гц, провоцируя «скачки напряжения, гармонические искажения и ухудшение демпфирования». В одном из приведённых исследователями сценариев суммарный коэффициент гармонических искажений достиг 46,8 %, то есть почти половина электрического тока стала расходоваться на непроизводительную работу, а тепловыделение оборудования подскочило на 20 %. Коэффициент демпфирования стал отрицательным и принял значение -0,27, то есть защитные механизмы электросети стали лишь усугублять проблему. Срабатывание систем защиты и резкое отключение ресурсов ЦОД грозит дополнительными неполадками — резкое исчезновение крупного потребителя вызывает отказ в масштабах всей электросети и провоцирует отключение 80 % нагрузки в ней.

Атака остаётся скрытной — системы мониторинга облачных провайдеров пропускают её как легитимную рабочую нагрузку, поэтому защиту следует координировать не только на кибер-, но и на физическом уровне, обнаруживая опасные вычислительные паттерны. Схема Bit2Watt открывает возможность проведения побочной атаки Watt2Bit. Когда вредоносные механизмы провоцируют электрическую и тепловую нагрузку на оборудование, возникает сбой типа отказа в обслуживании, и появляется возможность скрытным образом передавать данные посредством модуляции мощности. В качестве подтверждения концепции исследователи восстановили тестовую последовательность длиной 50 битов.

Одним из основных элементов взаимодействия моделей искусственного интеллекта с внешними сервисами является протокол MCP (Model Context Protocol). На следующей неделе он получит значительное обновление, которое может оказаться незаметным для конечных пользователей, но повлияет на развитие экосистемы.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: and machines / unsplash.com

В обновлённой версии MCP изменится механизм обработки идентификаторов сессий — токенов, которые серверы используют, чтобы запоминать сеансы взаимодействия с ИИ. Сейчас при первом подключении ИИ к серверу модель представляется, сообщает свою версию и возможности, сервер присылает список собственных возможностей в ответ и выдаёт идентификатор сессии. Клиент (ИИ) отправляет этот идентификатор при каждом запросе, чтобы сервер мог продолжить взаимодействие. Иногда этот идентификатор истекает — в этом случае клиент запрашивает новый и продолжает работу.

На практике крупные службы управляют подключениями миллионов пользователей, и координирует эту работу балансировщик нагрузки — он направляет запросы на те серверы в кластере, которые свободны, иногда даже в другом регионе. Применительно к MCP каждая из этих машин должна знать идентификатор сессии, который выдала другая. Это возможно, но очень непросто и мешает работе балансировщика нагрузки. Другими словами, клиент помнит только один сервер, но трафик распределяется между десятками машин, которые по умолчанию не взаимодействуют друг с другом, и современным серверам MCP приходится выполнять дополнительную работу, чтобы отслеживать, кто есть кто. Из-за этой особенности компании пока не так часто выпускают крупномасштабные интеграции MCP от собственных разработчиков, несмотря на ажиотаж вокруг ИИ-агентов в этом году.

В новой версии протокола будет реализован подход к идентификаторам сессий на стороне сервера «без передачи состояния» (stateless) — аналогичным образом сейчас работает большинство обычных сайтов. Это поможет упростить обслуживание системы и, теоретически, снизить затраты на её эксплуатацию в больших масштабах. Инфраструктура для ИИ развивается не так быстро, как выходят новые модели, но всё-таки продвигается вперёд.

Судья в Сан-Франциско одобрила мировое соглашение разработчика систем искусственного интеллекта Anthropic на сумму $1,5 млрд по коллективному иску, поданному группой писателей, которые обвинили компанию в неправомерном использовании их книг при обучении чат-бота Claude.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: anthropic.com

Дело является одним из нескольких десятков исков, поданных правообладателями, в том числе писателями и новостными агентствами, против технологических компаний по поводу обучения больших языковых моделей; это также первое крупное мировое соглашение в США. «Мы достигли этого соглашения в 2025 году после знакового решения суда, что обучение ИИ на книгах является добросовестным использованием в соответствии с законом об авторском праве, который остаётся в силе и сегодня. Мы рады, что более 91 % авторов и издателей в рамках соглашения установили свои доли выплат, и мы с нетерпением ждём окончания этого дела», — заявила представитель Anthropic.

«Это крупнейшее возмещение [ущерба нарушенных] авторских прав в истории. С нетерпением ждём возможности как можно скорее произвести выплаты участникам коллективного иска», — отметил представитель истцов. Писатели подали в суд на Anthropic в 2024 году, утверждая, что компания без их разрешения обучила Claude на пиратских версиях их книг, чтобы тот реагировал на запросы пользователей. В июне минувшего года предыдущий судья по делу вынес решение, что Anthropic добросовестно использовала работы авторов для обучения Claude, но постановил, что компания нарушила права авторов, сохранив более 7 млн пиратских копий книг в «центральной библиотеке», которая может использоваться не только для обучения ИИ.

В декабре должно было начаться судебное разбирательство, чтобы определить, сколько Anthropic должна выплатить за предполагаемое пиратство — ущерб мог составить сотни миллиардов долларов. Некоторые авторы указали, что упомянутая в мировом соглашении сумма недостаточно велика, адвокаты истцов получили чрезмерные гонорары, а некоторых правообладателей исключили неправомерно. Судья Арасели Мартинес-Ольгин (Araceli Martinez-Olguin) отклонила эти возражения: жалобы на размер мирового соглашения, по её мнению «не основаны на реалистичной оценке общих рисков и выгод судебного разбирательства»; адвокатам она присудила более $101 млн из запрошенных $187,5 млн. Некоторые авторы отказались от участия в мировом соглашении и подали против Anthropic отдельные иски, которые рассматриваются до сих пор.

В противостоянии КНР и США одни и те же идеи посещают умы правителей практически синхронно. Стоило представителям американской ИИ-отрасли высказаться о введении ограничений на доступ к китайским разработкам, как на страницах Financial Times появилась публикация о намерениях властей КНР усилить контроль за экспортом ИИ-моделей и передовых чипов.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Anthropic

Агентство Reuters уже сообщало в этом месяце, что китайские чиновники проводят совещания с представителями местной технологической отрасли, изучая вопрос введения ограничений на поставку передовых чипов китайского происхождения и ИИ-моделей по определённым экспортным направлениям. Помимо прочего, как отмечается в новой публикации, власти КНР пытаются предусмотреть механизмы защиты от поглощения китайских стартапов зарубежными инвесторами. Примером противодействиям таким сделкам может служить история со стартапом Manus, который не смог остаться в собственности американской Meta✴✴ Platforms именно из-за позиции властей Китая.

Китайские чиновники, как поясняется, также провели профилактические беседы с крупными технологическими компаниями типа Alibaba, ByteDance и Zhipu на тему ограничения трансграничной передачи информации, используемой для обучения ИИ-моделей. У моделей с открытыми весами, по мнению китайских чиновников, должны быть предусмотрены ограничения на их скачивание иностранцами.

В полупроводниковой сфере китайские власти хотят запретить зарубежным компаниям свободно выпускать чипы, использующие разработанные китайскими конкурентами технологии. В итоге данных обсуждений может быть обновлён каталог китайских технологий, запрещённых к экспорту, который в прошлый раз расширялся в 2025 году. Подобные изменения будут внедряться только после обсуждения с заинтересованными представителями отрасли. Планируется также запретить сделки с участием зарубежных инвесторов, позволяющие им получить контроль над стратегически важными китайскими технологиями типа агентского ИИ. По словам Financial Times, некоторые участники дискуссий этих предложений выразили обеспокоенность тем, что новые ограничения будут способствовать сдерживанию развития самой китайской ИИ-отрасли.

Трафик ботов с искусственным интеллектом на сайты СМИ и площадок электронной коммерции вырос вдвое — до 2 % от общего объёма, передаёт «Коммерсантъ» со ссылкой на данные Servicepipe. Этот контент хорошо подходит для обучения ИИ, но тенденция грозит сокращением органического трафика, а также копированием контента и ассортимента, говорят эксперты.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Mohamed Nohassi / unsplash.com

Чаще всего в июне ИИ-боты посещали сайты СМИ и электронной коммерции — на них приходится 1 % от общего объёма, который отслеживает Servicepipe. В прошлом году доля ИИ-трафика у СМИ составляла 0,5 %, у электронной коммерции — 0,3 %. Эти показатели меняются: в дни острых информационных поводов он достигает 3,5 % на сайтах СМИ, а в периоды распродаж в сегменте торговых площадок он подскакивает до 3 %. По итогам первой половины 2025 года информационные сайты потеряли из-за ИИ около 30 % органического трафика.

Тенденцию подтвердили на платформах. «Пока это небольшая доля общего трафика, однако динамика показывает, что взаимодействие пользователей с маркетплейсами меняется», — рассказали в Ozon. «Мы воспринимаем рост ИИ-трафика как сигнал к тому, что персонализация и чат-форматы становятся новым стандартом клиентского сервиса», — ответили в Wildberries и Russ. Востребованность сайтов у ИИ зависит от ценности и частоты обновления их материалов, говорят эксперты: чаще всего обновляются ресурсы СМИ, образовательные сайты содержат качественный и проверенный контент, на маркетплейсах постоянно корректируется ассортимент и появляются новые отзывы. Новые условия могут повлиять на бизнес-модель компаний, которые зарабатывают на рекламе — возможно, их стратегии продаж придётся пересматривать.

Российские службы ИИ уже давно подключаются к открытым ресурсам — производится поиск информации для подготовки ответов. Нейросети пока лишь незначительно повышают техническую нагрузку на сайты, но создают риск копирования контента с сайтов СМИ, образовательных проектов и электронной коммерции. В США разработчики ИИ уже начали заключать лицензионные соглашения с издателями и платят за уникальные материалы — у традиционных поисковых систем, как и у ИИ-агентов, официальные и редакционные публикации имеют больший вес, чем сообщения на форумах и чатах. Российские ресурсы пока выходят из положения иначе — ограничивают бесплатный доступ к своим материалам, а открытые перепечатки чаще попадают в обучающие массивы.

Сделки с кольцевым финансированием, как отмечает Nikkei Asian Review, являются отнюдь не главной проблемой современной ИИ-отрасли. Техногиганты в условиях бума систем искусственного интеллекта так много заимствуют на развитие вычислительной инфраструктуры, что не вся часть долговых обязательств отображается в бухгалтерской отчётности. Пятёрка американских лидеров отрасли, например, уже накопила долгов на $1,65 трлн.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Nvidia

В этом месяце четыре крупные технологические компании из США отчитаются о финансовых результатах минувшего квартала, поэтому декларируемые суммы задолженности наверняка вырастут, но сейчас Alphabet (Google), Microsoft, Amazon, Meta✴✴ и Oracle сообща должны кредиторам и партнёрам не менее $1,65 трлн, и только $1,35 трлн из этой суммы открыто отображаются в финансовой отчётности. Это не результат каких-то махинаций, а сложившаяся практика — затраты на заимствование под ещё не реализованные проекты не отображаются на бухгалтерском балансе компаний. Тем не менее, когда соответствующие ЦОД будут запущены, эти долги придётся отобразить на балансе, увеличив долговую нагрузку на бизнес.

В случае с Meta✴✴ величина подобных забалансовых долгов особенно заметна — $420 млрд, по имеющимся оценкам. Это примерно в три раза больше, чем официальная сумма долговых обязательств, отображаемых на балансе компании. Oracle за четыре года свои скрытые долги умудрилась увеличить более чем в 30 раз до $273 млрд. Во многом это вызвано желанием компании принять участие в инициативе Stargate, которая подразумевает огромные инвестиции в строительство ЦОД для ИИ на территории США.

Участники рынка стали активнее выпускать облигации и делать дополнительную эмиссию акций с целью привлечения капитала на строительство инфраструктуры, но представители Nikkei подчёркивают, что растёт и доля «теневых заимствований», которые подразумевают получение средств от институциональных инвесторов на непрозрачных условиях. При этом техногиганты рассчитывают на разумные сроки окупаемости соответствующих проектов. Microsoft, Amazon (AWS) и Alphabet по состоянию на конец марта прогнозировали потенциальную выручку в размере $1,45 трлн. Впрочем, если опираться на суммы «теневых долгов», то они всё равно превышают потенциальную финансовую отдачу.

При этом расходы на строительство ЦОД порой плохо поддаются прогнозированию. Например, Meta✴✴ в 2025 году заявила, что собирается потратить на строительство объекта в Луизиане около $27 млрд, но в этом месяце увеличила смету проекта до $50 млрд. Партнёром Meta✴✴ по строительству этого ЦОД является компания Blue Owl Capital, которая продала 20 % акций совместного предприятия Meta✴✴, а последняя обязалась взять строящийся ЦОД в аренду. Формально, Meta✴✴ сможет пользоваться этими вычислительными ресурсами, но по документам потратит на них гораздо меньше денег, чем предусматривала бы прямая покупка ЦОД.

Финансисты предупреждают, что в истории фондового рынка уже существует неприятный прецедент с банкротством Enron в 2001 году. Эта компания хоть и работала в другой сфере, тоже пыталась заниматься «теневым заимствованием» капитала через множественные подставные компании. Существует также риск того, что на рынке возникнет переизбыток вычислительных мощностей, и тогда многомиллиардные инвестиции в строительство ЦОД просто не удастся оправдать в разумные сроки. Финансовые схемы в этой сфере становятся всё менее прозрачными, и аналитики просто выражают озабоченность этим фактом.

Компания Nvidia уже давно при поддержке своих подрядчиков поставляет клиентам готовые серверные системы, поэтому у конкурирующей AMD не оставалось иного выбора, кроме как последовать её примеру с системами семейства Helios. К числу покупателей этих систем недавно примкнула Microsoft по примеру Meta✴✴, OpenAI и Oracle.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: AMD

Поставки систем Helios компания AMD начнёт до конца текущего года, как напоминает CNBC. В пресс-релизе Microsoft приводятся слова генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella): «Мы расширяем инфраструктуру Azure при помощи AMD Helios, чтобы предоставить клиентам производительность, масштаб и выбор, которые им нужны для работы с новым поколением ИИ-приложений». Приобретаемая Microsoft система Helios будет специализироваться на работе с инференсом в инфраструктуре, предназначенной для клиентов Azure. Корпорация также приобретёт две системы на основе процессоров EPYC семейства Venice, одна из них будет специализироваться на агентских задачах, а вторая помогать в разработке полупроводниковых компонентов.

AMD утверждает, что проникновение её решений в сегменте инфраструктуры ИИ достаточно велико. Восемь из десяти крупнейших компаний в этом секторе используют в составе вычислительной инфраструктуры ускорители Instinct. В частности, помимо OpenAI и Cohere, это относится и к SpaceXAI Илона Маска (Elon Musk). Ещё в феврале Meta✴✴ объявила о намерениях развернуть вычислительные мощности на базе AMD Helios, потребляющие до 1 ГВт. Помимо OpenAI и Oracle, интерес к ним проявила и индийская Tata Consultancy Services.

По словам представителей AMD, при создании Helios компания ставила приоритетную задачу по снижению совокупной стоимости владения и затрат на генерацию одного токена. Клиенты утверждают, что этой цели достичь удалось на фоне конкурирующих решений. По оценкам Futurum Group, одна система семейства Helios обходится клиентам AMD в сумму от $5 млн до $5,5 млн. Это заметно дороже, чем одна система Nvidia Vera Rubin, которая стоит от $3,5 млн до $4 млн. Решение AMD также занимает больше места и весит больше. Тем не менее, с выходом Helios на рынок AMD может увеличить свою долю на нём с нынешних 4,5 до 20 %, либо даже 25 %. Поставки Helios будут приносить AMD сотни миллиардов долларов США в отдалённой перспективе. С 2027 года, по оценкам компании, поставки Helios станут основным источником дохода в серверном сегменте, счёт пойдёт на десятки миллиардов долларов.

С одной стороны, продукция Nvidia в серверном сегменте популярна благодаря распространению программной экосистемы CUDA. С другой стороны, в условиях дефицита вычислительных средств AMD сможет неплохо зарабатывать на Helios, если её подрядчики смогут обеспечить достойные объёмы поставок таких систем. В любом случае, укрепление позиций AMD в серверном сегменте станет результатом кропотливой и непрерывной работы.